语言大模型 / LLM

Exploring the Reversal Curse and Other Deductive Logical Reasoning in BERT and GPT-Based Large Language Models

探索BERT和GPT类大语言模型中的反向诅咒及其他演绎逻辑推理

Da Wu, Jingye Yang, Kai Wang

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究发现BERT对反向诅咒免疫，而GPT在处理多集合逻辑推理时存在困难，揭示了两种模型在简单与复杂逻辑推理中的差异。

Comments Final revision. To appear in Patterns

ParaTutor: Coordinating Parent and Child Math Tutoring through Role Separated LLM Scaffolding

ParaTutor: 通过角色分离的实时脚手架界面实现LLM介导的亲子辅导

Lan Luo, Anqi Wang, Muzhi Zhou, Junhua Zhu, Jie Cai, Ao Yu, Hui Pan

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 针对亲子辅导中角色不对称问题，提出ParaTutor系统，通过为家长提供辅导指导、为孩子提供视觉基础，在实时互动中保持家长主导和孩子参与，实验表明优于通用LLM辅助。

Strategic Behavior of Large Language Models: Game Structure vs. Contextual Framing

大语言模型的战略行为：游戏结构与情境框架

Nunzio Lorè, Babak Heydari

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究三种大语言模型在不同博弈结构和情境框架下的战略决策能力，揭示其在抽象推理和情境适应方面的差异与局限。

Comments 25 pages, 12 figures

Journal ref Lorè, N., Heydari, B. Strategic behavior of large language models and the role of game structure versus contextual framing. Sci Rep 14, 18490 (2024)

NRR-Phi: A Typed External Text-to-State Interface and Update Contract for Inspectable Ambiguity-State Maintenance

NRR-Phi：LLM推理中为保持歧义性的文本到状态映射

Kei Saito

机构 * Independent Researcher, Japan（日本独立研究员） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出NRR-Phi框架，通过文本到状态映射保留多解释性，在LLM推理中延迟语义坍缩。

Comments 30 pages, 5 figures, 8 tables. Replacement synced to the current GitHub repository snapshot. Series hub: https://github.com/kei-saito-research/nrr-series-hub

The Emerging Paradigm of Geospatial Foundation Models: From Pre-Training to Agentic Reasoning

地理空间基础模型的新兴范式：从预训练到智能推理

Shelley Cazares

机构 * Google Public Sector（谷歌公共部门） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 研究地理空间基础模型的新兴范式，通过职责分离实现预训练与特定任务微调，探讨不同类型模型能力及实现考虑因素，提出模型适应策略分类法和框架，展望智能地理空间推理推动领域从感知到认知的发展。

Comments 18 pages, 4 figures. To appear in Lecture Notes in Computer Science (LNCS)

Journal ref Lecture Notes in Computer Science, Vol. 16446 (2026)

Do AI Agents Know When a Task Is Simple? Toward Complexity-Aware Reasoning and Execution

人工智能代理知道任务何时简单吗？迈向复杂性感知推理与执行

Junjie Yin, Xinyu Feng

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究探讨LLM代理缺乏任务感知执行范围估计能力，提出E3方法，在MSE-Bench基准测试及真实模型工具中验证，该方法能在保证成功率时大幅降低成本，推动迈向工程基础人工智能，还发布了框架和基准。

Comments 27 pages, 8 figures, 8 tables. Code and benchmark: https://github.com/eejyin/Do-AI-Agents-Know-When-a-Task-Is-Simple-Toward-Complexity-Aware-Reasoning-and-Execution

When is LLM-Based Program Reasoning Correct? A Completion Semantics for LLM-Based Code Inference

基于大语言模型的程序推理何时正确？基于大语言模型的代码推理的补全语义

Zhiyuan Liu, Yihe Li, Trevor E. Carlson, Huiyan Wang, Ruijie Meng, Gregory J. Duck

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究基于大语言模型的程序推理何时正确，引入补全语义，将不完整程序形式化，定义存在性推理正确性。以见证生成工作流程实例化方法，在真实任务上评估，能区分合理与不合理推理，为验证不完整程序推理提供实用机制。

Comments 28 pages, 4 figures, 3 tables

Ontology-Amplified Distillation and Contextuality Auditing for Sovereign Enterprise Language Models: A Combined Proof-of-Mechanism and Negative-Results Method Study

主权企业语言模型的本体增强蒸馏与上下文审查：机制验证与负面结果的组合方法研究

Thanh Luong Tuan

机构 * AgenticOS（智能操作系统） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；preference optimization(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对受数据驻留规则约束的金融机构需求，结合本体增强蒸馏机制验证与上下文审查方法，对Qwen3.6 - 27B学生模型进行训练及测试，结果不支持模型在多方面的优势，为企业语言模型应用提供参考。

Comments 15 pages, 2 figures. Combined proof-of-mechanism and negative-results method article consolidating ontology-amplified distillation with contextuality-audit routing for enterprise agents

Auditable Context-Aware HFMD Forecasting with Structured LLM Agents

基于结构化大语言模型代理的可审计上下文感知手足口病预测

Joongwon Chae, Runming Wang, Chen Xiong, Gong Yunhan, Lian Zhang, Ji Jiansong, Dongmei Yu, Peiwu Qin

机构 * Institute of Biomedicine and Health Engineering, Tsinghua Shenzhen International Graduate School (SIGS), Tsinghua University, Shenzhen, China（清华大学深圳国际研究生院生物医学与健康工程学院） ； The Fifth Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Lishui 323000, China（温州医科大学第五附属医院） ； Hengqin Laboratory, Zhuhai, China（横琴实验室） ； The First Hospital of Hebei Medical University, Shijiazhuang, China（河北医科大学第一医院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对手足口病预测，提出双代理神经符号框架，由基于大语言模型的事件解释器和预测生成器组成，通过摄取异构信号并结合历史病例数进行预测，在两个数据集评估中实现有竞争力的点准确性、可靠区间及可解释性。

Evidence-Grounded Verified Agentic Reasoning: A Path Toward Eliminating LLM Hallucination in Empirical Inference via Tool-Attested Kernel Proofs

基于证据的可验证智能推理：通过工具验证内核证明消除经验推理中语言模型幻觉的途径

Junyu Ren

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究旨在消除语言模型经验推理中的幻觉，提出基于Lean 4的EG-VAR工具调用架构，通过工具验证公理等生成可验证声明，经实验在数值推理等测试中表现良好，定位为高风险经验声明的技术治理接口，可审计相关条件并转化错误为审计目标。

Comments Accepted at the ICML 2026 TAIGR workshop. System name: EG-VAR

G-SHARE: A Guideline-Based Structured Reasoning Framework for Human-Factor Event Diagnosis

G-SHARE：一种基于指南的人为因素事件诊断结构化推理框架

Xingyu Xiao, Mao Du, Jiejuan Tong, Jingang Liang, Haitao Wang

机构 * Institute of Nuclear and New Energy Technology, Tsinghua University（清华大学核能与新能源技术研究院） ； National Key Laboratory of Human Factors Engineering（人因工程重点实验室） ； Fujian Fuqing Nuclear Power Co., Ltd.（福建福清核电有限公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对核电站人为因素事件诊断问题，提出基于指南的结构化推理框架G-SHARE，将诊断指南转化为多阶段流程，含证据提取等步骤。通过构建数据集评估，其性能显著优于基线，证明了转化专家指南为推理流程对安全关键行业智能分析的价值。

Git-Assistant: Planning-Based Support for Updating Git Repositories

Git辅助工具：基于规划的Git仓库更新支持

Alfredo Garrachón Ruiz, Tomás de la Rosa, Daniel Borrajo

机构 * AI Research, JPMorganChase（人工智能研究，摩根大通） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对git工具对开发者有挑战的问题，提出结合大语言模型与自动规划的Git-Assistant，经合成和随机git环境评估，证明该方法能提升仓库管理可靠性、减少错误，展现混合人工智能方法在开发者辅助上的潜力。

Comments Pending permissions from the private company

Integrating Chain-of-Thought and Retrieval Augmented Generation Enhances Rare Disease Diagnosis from Clinical Notes

将链式思维与检索增强生成相结合增强了从临床笔记中诊断罕见疾病的性能

Zhanliang Wang, Da Wu, Quan Nguyen, Kai Wang

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究提出RAG驱动的CoT和CoT驱动的RAG方法，通过结合链式思维与检索增强生成，提升从临床笔记中诊断罕见疾病的性能。

CoRe: A Comprehensive Framework for Cross-Image Comparative Reasoning in Vision-Language Models

CoRe：视觉语言模型中跨图像比较推理的综合框架

Lin Peng, Cong Wan, Zeyu Guo, SongLin Dong, Yihong Gong

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)

AI总结 针对视觉语言模型跨图像比较推理难题，提出CoRe框架，含自动构建的训练集CoRe-20K、结构化奖励框架TriSR及基准CoRe-Bench，实验显示其在CoRe-Bench上大幅超越现有模型，在标准基准上也有竞争力。

Comments Accepted by ACMMM2026

Towards Vision-Free CIR: Attribute-Augmented Scoring and LLM-Based Reranking for Zero-Shot Composed Image Retrieval

迈向无视觉的合成图像检索：基于属性增强评分和基于大语言模型的重排的零样本合成图像检索

Ryotaro Shimada, Yu-Chieh Lin, Yuji Nozawa, Youyang Ng, Osamu Torii, Yusuke Matsui

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Kioxia Corporation（铠侠株式会社） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)

AI总结 研究如何让无视觉方法有效处理合成图像检索任务，通过属性增强混合评分和基于大语言模型的重排两项关键技术构建框架，在开放域CIRR数据集实验中优于现有零样本方法，在FashionIQ上凸显语义推理与视觉匹配权衡，消融研究验证技术有效性。

DM-KG: A Novel Method for Boosting Spatial Cognition of Vision-Language Models in Street View Imagery

DM-KG：一种提升街景图像中视觉语言模型空间认知的新方法

Xinyue Xu, Zheng Zhang, Kunyang Ma, Ge Zhu, Lianshuai Cao, Lei Wang, Zixuan Li, Yi Cheng

机构 * Institute of Surveying and Mapping, Information Engineering University（信息工程大学测绘学院） ； Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences（中国科学院地理科学与资源研究所） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)

AI总结 研究针对视觉语言模型在街景图像空间认知方面的不足，提出DM-KG框架，通过提取实体关系、结合全景分割与深度估计计算坐标并编码知识图，有效提升模型空间推理准确性，降低误差，为地理视觉问答提供新框架。

A Neurosymbolic Approach to Natural Language Formalization and Verification

一种用于自然语言形式化和验证的神经符号方法

Chenyang An, Sam Bayless, Stefano Buliani, Darion Cassel, Byron Cook, Duncan Clough, Rémi Delmas, Nafi Diallo, Ferhat Erata, Nick Feng, Dimitra Giannakopoulou, Aman Goel, Aditya Gokhale, Joe Hendrix, Victor Heorhiadi, Marc Hudak, Dejan Jovanović, Andrew M. Kent, Benjamin Kiesl-Reiter, Jeffrey J. Kuna, Nadia Labai, Joseph Lilien, Divya Raghunathan, Zvonimir Rakamarić, Niloofar Razavi, Michael Tautschnig, Ali Torkamani, Nathaniel Weir, Michael W. Whalen, Jianan Yao

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Queen Mary University of London（伦敦大学女王学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对大型语言模型缺乏形式正确性保证的问题，提出神经符号方法ARc，通过使用带人工指导的大型语言模型形式化自然语言政策，并在推理时验证逻辑正确性，实现高健全性和低误报率，还能产生可审计工件。

Comments 28 pages, 11 figures

LLMs Can See the Smoke but not the Fire: Evaluating Abductive Reasoning with Elenchos

大语言模型能看到烟雾却看不到火焰：用Elenchos评估溯因推理

Julius Steiglechner, Lucas Mahler, Gabriele Lohmann

机构 * Max-Planck-Institute for Biological Cybernetics（马克斯·普朗克生物控制论研究所） ； University Hospital Tübingen（图宾根大学医院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言模型的溯因推理能力，引入Elenchos评估框架，通过给定形式系统及变异对应物，让智能体判断变异并推断规则修改，发现模型存在检测-归因分离问题，相互作用变异下性能降，推理时间收益递减。

Language Identification with Succinct Machine-Independent Traces

基于简洁的与机器无关的迹进行语言识别

Moses Charikar, Jon Kleinberg, Chirag Pabbaraju

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文受大语言模型启发，针对语言识别的Gold-Angluin模型相关问题，解决能否用小字母表迹及能否直接从语言定义迹的问题，给出肯定答案，展示了如何定义计算迹实现极限识别，所用字母表与语言定义字母表大小成线性关系且与语言其他属性无关。

Pigeonholing: how bad prompts hurt models, causing collapse and mistakes

鸽笼效应：不良提示导致模型崩溃和犯错

Hyunji Nam, Keertana Chidambaram, Dorottya Demszky, Natasha Jaques

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究不良上下文导致大语言模型性能下降和模式崩溃的“鸽笼效应”，发现重复错误答案、收敛于狭窄答案集等问题，并提出RLVR合成错误缓解方法。

Comments 10 pages

Efficiently Learning Branching Networks for Multitask Algorithmic Reasoning

高效学习用于多任务算法推理的分支网络

Dongyue Li, Zhenshuo Zhang, Minxuan Duan, Edgar Dobriban, Hongyang R. Zhang

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究旨在实现多任务算法推理，提出分支神经网络架构，通过递归树状划分任务，利用基于梯度的亲和度聚类，降低搜索复杂度。经实验验证，在多个基准测试中性能优于现有方法，减少运行时和内存使用，还可用于重叠社区检测。

Comments 31 pages. Modified the experiments section and improved exposition

Bulkhead: Automated Semantic Detection and Remediation of Container Escape Vulnerabilities

舱壁：容器逃逸漏洞的自动语义检测与修复

Qiyuan Fan, Zhi Li, Junjie Li, XiaoFeng Wang, Bin Yuan, Deqing Zou

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究容器逃逸漏洞，提出舱壁框架，集成大语言模型与形式化方法，利用多智能体系统通过多维知识模式识别修复漏洞，检测管道找漏洞并生成利用程序，补丁管道验证确保修复正确。

Multi-Perspective Agentic Program Repair via Code Property Graphs and Temporal Execution Graphs

通过代码属性图和时间执行图进行多视角智能程序修复

Zhili Huang, Ling Xu, Hongyu Zhang

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型在自动程序修复中的局限，提出CT-Repair框架，通过代码属性图和时间执行图表示证据，利用三阶段过滤管道及多视角智能体分析错误并生成修复策略，实验证明该方法能有效提高修复有效性。

Comments 12 pages, 5 figures, 10 tables

EVOQUANT: Self-Evolving Verifier-Guided Strategy Optimization for Robust Quantitative Trading

EVOQUANT：用于稳健量化交易的自进化验证器引导策略优化

Jie Mao, Changlun Li, Xiang Li, Qiqi Duan, Jinhui Yuan, Xiang Liu, Yuyu Luo, Jing Tang, Xiaowen Chu, Nan Tang

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Paradoox AI Research（悖论人工智能研究） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对量化策略优化多依赖人工且易出错的问题，提出EVOQUANT框架，利用大语言模型诊断瓶颈、生成候选编辑，经多阶段验证选最佳策略，能提炼经验持续改进，实验表明该方法有效提升夏普比率，为金融策略研究提供新途径。

AutoTrace: From Patches to Triggers via Agentic Interprocedural Exploration

AutoTrace：通过智能过程间探索从补丁到触发器

Arastoo Zibaeirad, Marco Vieira, Thomas Zimmermann

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对修复漏洞提交的触发器定位难题，提出AutoTrace智能管道逐层探索代码属性图定位漏洞触发器，并构建SinkTrace - Bench数据集。AutoTrace在基准测试中表现出色，还揭示了前沿语言模型在因果推理上的差距。

When and Why Does Multi-Agent Debate Fail and Does It Really Underperform?

多智能体辩论何时以及为何失败，它真的表现不佳吗？

Yongqiang Chen, Gang Niu, James Cheng, Bo Han, Masashi Sugiyama

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（日本理化学研究院高级智能项目中心） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究多智能体辩论（MAD）失败原因及表现，分析竞争型和寻求共识型MAD范式问题，提出协作协议ColMAD，经实验验证其在错误检测等任务上比之前协议高出10个百分点，且优于单智能体方法，凸显协议设计对MAD潜力实现的关键作用。

Comments Preprint, ongoing work

EvoGraph-R1: Self-Evolving Multimodal Knowledge Hypergraphs for Agentic Retrieval

EvoGraph-R1：用于智能检索的自进化多模态知识超图

Jiashi Lin, Changhong Jiang, Xiangru Lin, Ruifei Zhang, Xinyi Zhu, Jiyao Liu, Cheng Tang, Ye Du, Shujian Gao, Junzhi Ning, Lihao Liu, Ziyan Huang, Tianbin Li, Jin Ye, Junjun He

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究针对现有GraphRAG方法将知识图视为静态数据结构的局限，提出EvoGraph-R1自进化框架，把检索建模为MDP，智能体通过多种操作使超图结构进化以支持多跳推理，实验证明该方法在多模态问答基准测试中大幅优于现有基线。

Comments 10 pages main paper, 6 figures. CVPR 2026 accepted paper

Invariant Learning Dynamics of Transformers in Inductive Reasoning Tasks

归纳推理任务中Transformer的不变学习动态

Tiberiu Musat, Tiago Pimentel, Nicolas Zucchet, Thomas Hofmann

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford（斯坦福大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究提出理论框架解释Transformer语言模型归纳推理能力，研究广义归纳任务，证明其训练动态可限制在低维不变流形，刻画数据统计对学习竞争的影响，探讨初始化作用并展示坐标框架用途，向Transformer学习预测理论迈进。

Verifier-Based Reinforcement Fine-Tuning of Reasoning Models for Thermal Energy Storage Control

基于验证器的热能存储控制推理模型强化微调

Takumi Shioda, Kohei Terashima, Tatsuo Nagai

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Tokyo University of Science（东京理科大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对建筑物热能存储控制中模型难以扩展的问题，采用基于可验证奖励的强化学习，通过强化微调训练开放权重推理模型，在简单办公楼TES基准测试中取得较好效果，明确了规划模式转移情况，推动了相关测试与验证器发展。

Comments 29 pages, 8 figures

TRACE: An Operational Reasoning Schema for Auditable Agentic Commitments

TRACE：可审计的智能体承诺的操作推理模式

Edward Y. Chang, Emily J. Chang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Quadrivium AI（四元数人工智能） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出TRACE模式用于记录推理轨迹，通过字段和测试应对推理不在语言模型中的问题，给出参考程序和操作规范，借助记录-消费者契约形成操作接口，通过示例展示应用，贡献了模式及其契约。

Comments 46 pages, 18 tables, 4 figures