语言大模型 / LLM

HRO: Hierarchical Room-to-Object Framework for Zero-Shot Object Goal Navigation with Large Language Models

HRO：用于基于大语言模型的零样本目标导航的分层房间到物体框架

Luyuan Jia, Yinfeng Yu

机构 * School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） ； Joint Research Laboratory for Embodied Intelligence, Xinjiang University（新疆大学具身智能联合研究实验室） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语言认知计算国际联合研究实验室） 纠错

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

AI总结 针对零样本目标导航问题，提出LLM驱动的分层房间到物体（HRO）框架，引导智能体粗到细探索导航至目标物体，实验表明该框架在Gibson和HM3D数据集上优于现有基于LLM的方法。

Comments Main paper (6 pages). Accepted for publication by IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics 2026 (IEEE SMC 2026)

Left-right asymmetry in predicting brain activity from LLMs' representations emerges with their formal linguistic competence

在LLM表示中预测脑活动的左右不对称性随着其正式语言能力的出现而出现

Laurent Bonnasse-Gahot, Christophe Pallier

机构 * Centre d’Analyse et de Mathématique Sociales CNRS, EHESS, Paris, France（分析与数学社会中心 CNRS，EHESS，巴黎，法国） ； Cognitive Neuroimaging Unit CNRS, INSERM, CEA, Neurospin Center, 91191 Gif-sur-Yvette, France（认知神经成像单元 CNRS，INSERM，CEA，Neurospin中心，法国91191 Gif-sur-Yvette） 纠错

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

AI总结 研究发现LLM的正式语言能力与大脑预测活动的左右不对称性同步发展，且与算术或世界知识任务无关。

Journal ref Neurobiology of Language 2026

GSM-Plus-BN: A Perturbation-Based Benchmark for Bangla Mathematical Reasoning in Large Language Models

GSM-Plus-BN：大语言模型中孟加拉语数学推理的基于扰动的基准测试

Bidyarthi Paul, Nahida Jannat Mayouree, Md. Asif Karim, Sagar Chandra Nath, Swastika Kundu

机构 * Southeast University（东南大学） ； Ahsanullah University of Science and Technology（阿山努拉科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型中孟加拉语数学推理评估缺乏的问题，引入GSM-Plus-BN数据集，用9000个样本评估六个开源LLMs，对比标准提示和思维链提示，发现大模型鲁棒性好，思维链提示有提升，但与英语基准有差距，为相关研究提供新资源和基线。

Large Language Models are In-Context Molecule Learners

大语言模型是上下文分子学习者

Jiatong Li, Wei Liu, Zhihao Ding, Wenqi Fan, Yuqiang Li, Qing Li

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（计算机系，香港理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 ICMA通过上下文分子微调使LLMs无需额外训练即可实现分子-文本对齐，证明LLMs具备上下文分子学习能力。

Comments Accepted by IEEE TKDE

Unleashing Multimodal Large Language Models for Training-free HOI Detection in the Wild

释放多模态大语言模型用于野外无训练的人机交互检测

Ting Lei, Jialin Liu, Zhu Xu, Yuxin Peng, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对传统人机交互检测方法在开放世界和组合场景中泛化能力受限的问题，提出无训练的AgentHOI框架，利用基础模型多模态推理能力，通过上下文感知多轮推理和多方面交互定位机制，在实际场景中取得优于现有监督和弱监督方法的性能。

Interaction Protocol Shapes Moral Judgment in Multi-Agent Debate

辩论动态与价值对齐在大语言模型辩论中

Pratik S. Sachdeva, Tom van Nuenen

机构 * D-Lab University of California, Berkeley（D-Lab 加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究通过LLM辩论探讨多轮设置中模型的辩论动态与价值对齐，发现不同模型在同步和轮转结构下的行为差异及价值倾向。

Towards Enhancing 3D Spatial Reasoning in Medical Multimodal Large Language Models

迈向增强医学多模态大语言模型中的 3D 空间推理

Zhuoyuan Fu, Zeshang Li, Yiqiong Zhang, Hangui Lin, Yan Shu, Yan Li, Binyang Li, Yaru Zhao

机构 * University of International Relations（国际关系学院） 纠错

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

AI总结 研究旨在增强医学多模态大语言模型的 3D 空间推理。通过新型逐片数据合成范式构建结构化推理数据集，用其对二维预训练模型进行指令微调，提升了模型在 3D 医学基准测试中的性能，缩小了与原生 3D 架构的差距。

GFlowRL: Scaling Distribution-Matching RL to Large Language Models

GFlowRL：将分布匹配强化学习扩展到大型语言模型

Xiaodong Liu, Michael Xu, Jack W. Stokes, Paul Smolensky, Doug Burger, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 研究旨在将GFlowNet风格的RL扩展到大型语言模型，提出GFlowRL算法，去除辅助分区网络，用批内蒙特卡罗估计替代学习的分区函数，并通过两个稳定器实现奖励分布匹配，在多个基准测试中表现出色，能稳定扩展到不同架构。

Comments 31 pages, 8 figures, 17 tables

MolReFlect: Towards In-Context Fine-grained Alignments between Molecules and Texts

MolReFlect：迈向分子与文本之间细粒度对齐的研究

Jiatong Li, Yunqing Liu, Wei Liu, Jingdi Le, Di Zhang, Wenqi Fan, Dongzhan Zhou, Yuqiang Li, Qing Li

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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.LG

AI总结 本文提出MolReFlect框架，通过教师-学生机制实现分子与文本的细粒度对齐，提升LLM对分子的理解与可解释性，实验显示其在分子-文本翻译任务中达到最优性能。

Comments Accepted by TKDE, To appear. Codes are available at: https://github.com/phenixace/MolReFlect

Discourse-Aware Policy Analysis with Argumentation: A Hybrid LLM-Symbolic Framework for Disaster Governance

基于论证的话语感知政策分析：灾害治理的混合大语言模型-符号框架

Stylianos Loukas Vasileiou, Olga Derendiaeva

机构 * New Mexico State University（新墨西哥州立大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 研究灾害治理中政策文件推理隐含问题，提出混合大语言模型-符号框架Apaf，通过分类论点、生成框架介导关系子类型进行关键话语分析，发布新数据集，论证图准确、可解释且跨辖区稳定。

Interventional Grounding Audits: Black-Box Premise-Dependency Tests for LLM Chain-of-Thought via Predicate Substitution

介入式基础审计：通过谓词替换对大语言模型思维链进行黑盒前提依赖性测试

Hironao Nakamura

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

AI总结 研究大语言模型思维链前提依赖性问题，提出介入式基础审计方法，通过谓词替换干预前提并重新运行模型，在ProntoQA基准测试中检测前提依赖性表现优异，还发现了“正确答案，错误推理”信号。

Comments Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models (https://iclr.cc/virtual/2026/10017466)

Deep Interaction: An Efficient Human-AI Interaction Method for Large Reasoning Models

深度交互：一种用于大型推理模型的高效人机交互方法

Hefeng Zhou, Jinxuan Zhang, Jiong Lou, Yuxin Liu, Chaochao Lu, Jingjing Qu, Jie Li

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型推理出错时现有交互方法的问题，提出深度交互机制，可直接编辑原始响应并提炼精炼提示引导模型，在STEM任务推理中纠正成功率大幅提升，令牌使用量显著减少。

Partially Correlated Verifier Cascades in LLM Harnesses: Concave Log-Odds, Polynomial Reliability, and Blind-Spot Ceilings

大语言模型工具中的部分相关验证级联：凹对数优势、多项式可靠性和盲点上限

Jiangang Han

机构 * Independent researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型工具中部分相关验证级联，将生成器错误接受率建模为潜在变量，给出理论。包括凹对数优势、多项式可靠性等特性，可测量，通过合成测试对比不同方法效果，指出实际应通过去相关而非加门提升可靠性。

Comments 14 pages, 2 figures. Code and synthetic-recovery experiments: https://github.com/jianganghan/harness-verifier-cascades

UniCode: Augmenting Evaluation for Code Reasoning

UniCode: 增强代码推理的评估

Xinyue Zheng, Haowei Lin, Shaofei Cai, Yaodong Yang, Zilong Zheng, Yitao Liang

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

AI总结 UniCode通过多维增强和自动化测试生成框架，揭示了大语言模型在代码推理中的性能下降问题，强调模型对捷径的依赖而非真正的推理能力。

Benefits and Limitations of Communication in Multi-Agent Reasoning

多智能体推理中通信的益处与局限性

Michael Rizvi-Martel, Satwik Bhattamishra, Neil Rathi, Guillaume Rabusseau, Michael Hahn

机构 * Mila & Université de Montréal（Mila与蒙特利尔大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Saarland University（萨尔兰大学） 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.AI、cs.LG

AI总结 研究多智能体推理中通信的益处与局限，提出理论框架分析其表达能力，应用于三个算法族，得出相关界限，通过实验验证关键量权衡，为设计可扩展多智能体推理系统提供指导。

Comments 34 pages, 14 figures

Verifier-Guided Twelve-Tone Composition: A Generate-Verify-Repair Harness for Symbolic Music Generation

验证器引导的十二音作曲：用于符号音乐生成的生成-验证-修复框架

Congren Dai, Danni Zhao, Enyang Liu, Michael Ching Yam, Zhancheng Guo, Siyi Gu, Wentao Yang, Bo Dai, Xiaobing Li, Maosong Sun

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

AI总结 研究针对大语言模型生成退化十二音乐谱的问题，提出神经符号框架，通过生成-验证-修复-追踪循环提升事件局部一致性，经实验该框架提高了交付率和检查通过率，专家盲评显示其生成的作品在多方面更受青睐。

DREA: Decoupled Reasoning and Exploration Agents for Repository-Level Vulnerability Detection

DREA：用于仓库级漏洞检测的解耦推理与探索代理

Mingyang Sun, Guozhu Meng

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

AI总结 研究针对大语言模型用于仓库级漏洞检测时的不足，提出DREA框架，通过规划与探索代理解耦，实现目标导向上下文获取。构建RepoPairBench评估，提升配对正确性，降低成本，还发现安全推理质量是当前大语言模型的瓶颈。

Comments Accepted for presentation at Internetware 2026. 12 pages, 4 figures, and 5 tables

SingGuard-NSFA: Extensible Guardrails for Agentic AI via Generative Reasoning and Real-Time Classification

SingGuard-NSFA：通过生成式推理和实时分类实现的可扩展智能体人工智能护栏

SingGuard Team

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 研究针对智能体人工智能系统操作威胁，提出NSFA分类法构建基准套件，开发双模式方法，发布四个不同参数模型，在基准测试和跨源评估中表现出色，证明方法可扩展性与通用性。

High-Order Question Generation in a Multilingual Educational Context

多语言教育背景下的高阶问题生成

Suna-Şeyma Uçar, Itziar Aldabe, Nora Aranberri, Orphée De Clercq

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

AI总结 研究在多语言教育背景下，针对高阶问题生成的挑战，引入基于主张-证据-推理和发散性提问的提示，对比布鲁姆分类法。结果显示开源和专有模型能生成多语言问题，部分问题被教师认可为高阶，替代框架可补充布鲁姆分类法。

Comments This paper was accepted at the 15th edition of the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2026)

Journal ref Proceedings of the Fifteenth Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2026), pp. 760-769

Test-Time Learning with an Evolving Library

测试时学习与进化库

Weijia Xu, Alessandro Sordoni, Chandan Singh, Zelalem Gero, Michel Galley, Xingdi Yuan, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 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 EvoLib通过维护知识库实现大语言模型在不同实例间积累和进化知识，无需参数更新或外部监督，提升数学推理、代码生成等任务性能。

LLMs for Qualitative and Mixed-Methods Social Network Analysis

用于定性和混合方法社交网络分析的大语言模型

Moses Boudourides

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

AI总结 探讨将大语言模型整合进定性和混合方法社交网络分析领域，强调增强定性分析深度与严谨性，介绍其可辅助数据收集等工作，指出使用局限与伦理挑战，并为相关研究者提供研究设计与实用建议。

ThinkBLOX: 3D Indoor Scene Generation with Progressive Reasoning

ThinkBLOX：基于渐进推理的3D室内场景生成

Yuan Xiao, Can Wang, Xiangyu Kong, Jing Liao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对传统与现有3D室内场景生成方法不足，提出基于VLM的渐进推理框架ThinkBLOX，构建数据集并采用监督微调与新强化学习方案，在多方面优于基线，支持多样3D场景应用。

Comments 20 pages

DynTrace: Tracking Dynamic Object Evidence for 4D Spatio-Temporal Reasoning in MLLMs

DynTrace：用于多模态大语言模型中4D时空推理的动态对象证据跟踪

Rongxin Gao, Yuzhi Huang, Dongxuan Liu, Chu Li, Zhenye Wang, Jie Wu, Shuzhao Xie, Jingyan Jiang, Xinghao Ding, Xiaotong Tu, Yue Huang

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型在连续动态场景感知中跟踪动态对象证据的局限，提出DynTrace框架，含DTV和DT-Token两个互补组件，能为模型提供基于几何视觉先验和结构化时空轨迹的动态对象证据，在多个基准测试中达先进水平。

Comments Accepted by ACM MM 2026

RADAR: Closed-Loop Robotic Data Generation via Semantic Planning and Autonomous Causal Environment Reset

RADAR: 通过语义规划和自主因果环境重置实现闭环机器人数据生成

Yongzhong Wang, Keyu Zhu, Yong Zhong, Liqiong Wang, Jinyu Yang, Feng Zheng

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Spatialtemporal AI（时空人工智能） 纠错

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

AI总结 RADAR通过语义规划和自主因果环境重置实现闭环机器人数据生成，具备高适应性和可扩展性，在仿真和现实部署中均表现出卓越的性能。

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). Project page: https://radar-iros.netlify.app/

ProfMalPlus: Agent-Coordinated Detection of Malicious NPM Packages via Static-Dynamic Analysis Synergy

ProfMalPlus：通过静态-动态分析协同实现代理协调检测恶意NPM包

Yiheng Huang, Zhijia Zhao, Bihuan Chen, Susheng Wu, Zhuotong Zhou, Yiheng Cao, Kun Hu, Xin Hu, Xin Peng

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 研究针对NPM包恶意代码检测问题，提出ProfMalPlus，结合对象敏感行为图与大语言模型推理，经多步骤提取安全切片并评估，对不确定情况增强证据后再评估，最终定位恶意代码，F1分数高且发现多个未知恶意包，性能优于现有检测器。

Joint On-and-Off Policy Learning for Vision-and-Language Navigation

用于视觉与语言导航的联合在线与离线策略学习

Qingrong He, Lin Zhao, Kevin Zheng, Liang Lin

机构 * Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 研究视觉与语言导航问题，提出JOP-VLN框架，通过三阶段训练流程，协同结合离线策略模仿学习和在线策略探索，采用高熵轨迹采样和纠错优先轨迹排序策略，在相关基准上取得高成功率，创技术新水平。

Comments Accepted by IROS 2026

Breaking Déjà Vu: Independent Auditing of Visual Place Recognition through Vision-Language Reasoning

打破似曾相识：通过视觉语言推理对视觉场所识别进行独立审计

Sania Waheed, Michael Milford, Sarvapali D. Ramchurn, Shoaib Ehsan

机构 * School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） ； School of Electrical Engineering and Computer Science, Queensland University of Technology（昆士兰科技大学电气工程与计算机科学学院） ； School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex（埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉场所识别中图像匹配阈值在环境变化下不可靠的问题，引入视觉场所识别审计框架，利用视觉语言模型通过联合推理评估检索匹配，经实验验证该方法有效提升召回率并降低误接受率。