语言大模型 / LLM

Lexical discovery in unknown environments orchestrated by Large Language Models

由大语言模型编排的未知环境中的词汇发现

Rafael Sendra-Arranz, Iñaki Dellibarda Varela, Eduardo Rocon, Álvaro Gutiérrez, Manuel Cebrian

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

AI总结 针对未知环境中智能体需开发共享词汇的问题，提出神经符号词汇发现框架，让基于大语言模型的智能体群体进行指称博弈自组织词汇表，通过语义锚定扩展人类词汇，模拟达成共识并表征收敛动态，为自主探索预部署规划迈出第一步。

Comments 32 pages, 7 figures

TableMind: An Autonomous Programmatic Agent for Tool-Augmented Table Reasoning

TableMind: 一种用于工具增强表格推理的自主程序化代理

Chuang Jiang, Mingyue Cheng, Xiaoyu Tao, Qingyang Mao, Jie Ouyang, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 TableMind通过两阶段训练策略提升表格推理能力，实现自主程序化代理的高效推理与代码生成。

Comments Comments: 10 pages, 6 figures. Submitted to WSDM 2026

TGMS: An Agent-Native Bi-Temporal Graph Management System

TGMS：一种原生代理双时态图管理系统

Xiaofei Zhang

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

AI总结 研究针对时态图问题中LLM代理常失败的情况，提出双时态属性图管理系统TGMS，将13个运算符作为代理工具，LLM规划调用，系统计算，能分离有效时间与事务时间，在基准测试中表现优异，开源代码等。

Opti-Q: A Constraint-Based Optimization Framework for Multi-LLM Question Planning

Opti-Q：一种用于多语言模型问题规划的基于约束的优化框架

Aamir Hamid, Bharg Barot, Satvik Racharla, Tim Finin, Primal Pappachan, Roberto Yus

机构 * University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Portland State University（波特兰州立大学） 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.AI

AI总结 研究针对多语言模型预算部署难题，提出OPTI-Q框架。该框架将模型调用建模为执行DAG操作符，利用PERFDB估计质量和成本，经帕累托前沿搜索选计划，在指定预算下于MMLU-Pro和SimpleQA上提升QoA，实现更好的质量-资源权衡。

Stress-testing large language model agents in a robotic chemistry laboratory

在机器人化学实验室中对大型语言模型智能体进行压力测试

Lulu Guo, Yingkai Sun, Xiaobo Li, Luyao Ge, Ziming Wang, Haitao Zheng, Jingyu Li, Huijuan Zhang, Bingxu Chen, Daobin Liu, Yuebo Liu, Jie Li, Xiaohui Li, Linjiang Chen, Yi Luo, Jun Jiang

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

AI总结 研究以机器人化学实验室为测试平台，使科学智能可衡量，通过4608次试验发现工作流程执行率低、长期规划有挑战，反馈促使局部调整，提供了部署评估及改进诊断框架。

Reason Popper-ly: Patching In-Context Reasoning with Inductive Logic Programming

合理地运用波普尔方法：用归纳逻辑编程修补上下文推理

Zirong Chen, Meiyi Ma

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） 纠错

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

AI总结 研究针对思维链提示中间步骤逻辑不合理问题，提出Reason Popper-ly框架，用归纳逻辑编程学习规则作在线验证器校正步骤，在CLUTRR基准测试中提升了模型准确率，还产生细粒度错误分类法，优于完全外部符号管道。

Comments Accepted at the 20th Conference on Neurosymbolic Learning and Reasoning

Traceable LLM Reasoning for Fake-Order Fraud Detection

用于虚假订单欺诈检测的可追溯大语言模型推理

Siqi You, Bingsong Xu, Zhixian Zheng, Xinjian Peng, Yang Xie, Ying Wang, Jiarong Xu

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

AI总结 针对大规模虚假订单欺诈检测难题，提出基于大语言模型的DeepScrub框架，通过语义统一、持续预训练及SURE机制实现可追溯推理。实验及试点结果显示，该框架提升了欺诈审查精度与召回率，减少工作量并节省成本。

Comments 15 pages, 3 figures

Adapter Merging Reactivates Latent Reasoning Traces: A Mechanism Analysis

适配器合并重新激活潜在推理痕迹：一种机制分析

Junyi Zou

机构 * Zjydiary Group（Zjydiary小组） 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.CL、cs.AI

AI总结 研究揭示适配器合并后推理痕迹的重新激活机制，通过几何方法减少泄漏并提升准确性。

Comments Withdrawn by the authors after identifying an implementation error in adapter coefficient scaling that materially affects the main empirical results and invalidates the current conclusions. A corrected reanalysis is in progress

Loong: Synthesize Long Chain-of-Thoughts at Scale through Verifiers

Loong：通过验证器大规模合成长思维链

Xingyue Huang, Rishabh, Gregor Franke, Ziyi Yang, Jiamu Bai, Weijie Bai, Jinhe Bi, Zifeng Ding, Yiqun Duan, Chengyu Fan, Wendong Fan, Xin Gao, Ruohao Guo, Yuan He, Zhuangzhuang He, Xianglong Hu, Neil Johnson, Bowen Li, Fangru Lin, Siyu Lin, Tong Liu, Yunpu Ma, Hao Shen, Hao Sun, Beibei Wang, Fangyijie Wang, Hao Wang, Haoran Wang, Yang Wang, Yifeng Wang, Zhaowei Wang, Ziyang Wang, Yifan Wu, Zikai Xiao, Chengxing Xie, Fan Yang, Junxiao Yang, Qianshuo Ye, Ziyu Ye, Guangtao Zeng, Yuwen Ebony Zhang, Zeyu Zhang, Zihao Zhu, Bernard Ghanem, Philip Torr, Guohao Li

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

AI总结 研究针对将LLMs推理能力扩展到其他领域的挑战，提出Loong项目这一开源框架，由LoongBench和LoongEnv组成，通过它们形成强化学习的智能体-环境循环，经实验评估及对合成数据的分析，推动推理密集型领域发展。

LaRec: Unleashing LLM-based Latent Reasoning for Generative Recommendation

LaRec：释放基于大语言模型的生成式推荐中的潜在推理能力

Yu Xia, Zihan Lin, Wei Yang, Rui Zhong, Cheng Chen, Huan Ren, Yao Hu

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

AI总结 研究针对LLMs在推荐中现有方法的问题，提出LaRec框架。核心方法是通过潜在预训练赋予潜在推理能力，用个性化强化学习调整引导遍历多样推理路径。主要贡献是在多数据集实验中，以相当效率显著超越现有基线。

Not All LLM Reasoning is Visible in the Chain-of-Thought

并非所有大语言模型的推理都能在思维链中体现

Vatsal Baherwani, Tom Goldstein, Ashwinee Panda

机构 * New York University（纽约大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； TogetherAI 纠错

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

AI总结 研究探讨大语言模型输出令牌是否体现所有推理，发现前沿模型存在利用无关填充令牌提升合成推理任务性能的不可见推理现象，评估多个模型，揭示填充令牌益处因模型和令牌而异，还表明其能服务隐藏目标，且强化学习等方法无法使填充令牌益处在测试时持续。

Evaluating the Impact of Explainable AI on Trust in AI-Assisted Code Review

评估可解释人工智能对人工智能辅助代码审查中信任的影响

Zhenhan Gao, Marvin Muñoz Barón, Umm-e Habiba, Daniel Graziotin, Stefan Wagner

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 研究可解释人工智能（XAI）对开发人员在人工智能辅助代码审查中信任的影响，通过对34名参与者的受试者内用户研究，比较不同XAI支持水平的系统，发现解释水平显著影响信任和认同，结果为可信代码审查系统设计等研究提供信息。

Comments 23 pages, 4 figures, 5 tables. To appear in Proceedings of the ACM on Software Engineering (PACMSE), Vol. 3, No. ISSTA, Article ISSTA093 (ISSTA 2026). Published under CC BY 4.0. Replication package: https://doi.org/10.5281/zenodo.21457282

HydroAgent: Formalizing Forecaster Expertise into Skill-Orchestrated Flood Forecasting Workflows

HydroAgent：将预报员专业知识形式化为技能编排的洪水预报工作流程

Qingyi Yang, Siqian Qiu, Bing Li, Xu Shan, Jia Feng, Shunan Zhou, Xudong Zhou, Tiantian Xing, Jiale Guo, Xiaoyi Dong, Gaoyu Liu, Xiaohuan Liu, Haiqing Pu, Qingwen Deng, Xun Zhang, Zhongrun Xiang, Haiyang Qian, Ying Yan, Yongkang Xu, Nuo Lei, Tianlong Jia, Baoying Shan, Carlo De Michele

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.LG

AI总结 研究针对业务洪水预报中隐性预报员专业知识难形式化等问题，提出HydroAgent框架，将大语言模型嵌入洪水预报工作流程，经实验验证其有效性，能转化隐性知识为可审核流程，辅助决策并展示规则引导语言模型推理补充物理模拟的作用。

CORVUS: Context Optimization and Reduction Via Underlying Synchronization for LLM Coding Agents

CORVUS：通过底层同步实现大语言模型编码代理的上下文优化与缩减

Mingwei Zheng, David OBrien, Siwei Cui, Pardis Pashakhanloo, Rajdeep Mukherjee, Myeongsoo Kim, Sachit Kuhar

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

AI总结 研究针对大语言模型编码代理传统轨迹架构问题，提出CORVUS架构解耦文件读取与观察，通过维护同步注册表注入当前内容，经实验评估，该架构能减少输入令牌、缩短提示并减少推理周期，保持通过率。

LEDOM: Reverse Language Model

LEDOM：反向语言模型

Xunjian Yin, Sitao Cheng, Yuxi Xie, Xinyu Hu, Li Lin, Xinyi Wang, Liangming Pan, William Yang Wang, Xiaojun Wan

机构 * Peking University（北京大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 LEDOM是一种反向自回归语言模型，通过反向训练获得独特能力，如演绎推理和解决反转诅咒，并在多个基准测试中提升了性能。

Comments Work in progress; Models can be found at: https://huggingface.co/Corning/Reverse-Model-7B-348B/tree/main

DiscoLoop: Looping Discrete Embeddings and Continuous Hidden States for Multi-hop Reasoning

DiscoLoop: 循环离散嵌入与连续隐藏状态用于多跳推理

Hengyu Fu, Tianyu Guo, Zixuan Wang, Hanlin Zhu, Jason D. Lee, Jiantao Jiao, Stuart Russell, Song Mei

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

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

AI总结 针对多跳推理中非循环Transformer的深度局部存储问题，提出DiscoLoop架构，通过循环同时携带离散嵌入和连续隐藏状态，实现近乎完美的泛化，并在符号和合成语言任务中显著减少训练步数。

Comments 16 pages, 7 figures

Toward Human-Centered Multi-Agent Systems: Integrating Cognition, Culture, Values, and Cooperation in AI Agents

迈向以人为中心的多智能体系统：在AI智能体中整合认知、文化、价值观与合作

Safia Baloch, Rahemeen Khan

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 本文综述了从认知科学、文化对齐、价值学习到多智能体协调的研究，指出现有系统缺乏整合认知、文化、价值观和社会行为的统一框架，并提出了构建文化感知、价值对齐、认知基础与合作的多智能体系统的方向。

Comments 14 pages

Automated Lemma Discovery in Agentic Program Verification

代理程序验证中的引理发现

Huan Zhao, Haoxin Tu, Zhengyao Liu, Martin C. Rinard, Abhik Roychoudhury

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 本文提出LemmaNet代理，通过分析源代码和规格，发现辅助引理以提升程序验证的正确性保证。

Comments 13 pages. To appear in ASE 26

Agentic Permissions Policy Algebra for Taint Confinement in LLM Agents

用于大语言模型代理中污点限制的代理权限策略代数

Arseny Kravchenko, Vadim Liventsev, Innokentii Konstantinov, Ildar Iskhakov, Matvey Kukuy

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

AI总结 研究大语言模型代理处理混合机密数据时的安全风险，提出APPA框架，通过引擎管理上下文分支等解决可用性瓶颈，经双幺半群模型证明相关特性，实验表明其能抑制数据泄露并恢复部分被污点跟踪损失的效用。

Comments Preprint. Submitted to the 19th ACM Workshop on Artificial Intelligence and Security (AISec '26). 10 pages, 2 tables, 1 figure

Statistically Supported LLM Ingredient and Recipe Data Collection in Computational Nutrition

计算营养中统计支持的大语言模型成分与食谱数据收集

James Izzard, Hassan Eshkiki, Fabio Caraffini

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

AI总结 研究针对计算营养中成分数据问题，提出结合统计估计、不变性检查和网络获取的大语言模型管道。通过该管道可获取精确数据，在参考集上实现高匹配度并大幅降低误差，将大语言模型辅助数据库构建变为可控流程。

Spatial Reasoning in LLM Game Agents: Impact of Causal Context and Multi-Step Planning

大语言模型游戏智能体中的空间推理：因果上下文和多步规划的影响

Mohit Jiwatode, Ronja Fuchs, Robin Schmöcker, Bodo Rosenhahn, Alexander Dockhorn

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

AI总结 研究基于大语言模型的游戏智能体在复杂任务中表现不佳的问题，通过实验验证因果提示增强和多步规划可提升胜率并控制延迟，引入新基准评估，发现较大模型定位更准，融入因果上下文和多步规划能优化性能与速度。

Comments To be published at COG 2026

Let AI Agents Translate Networks, Not Reason About Them

让人工智能代理翻译网络，而非对其进行推理

Hongyu Hè, Maria Apostolaki

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 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.AI

AI总结 研究针对生产网络缺乏形式模型的问题，提出将人工智能局限于网络工件到形式逻辑规则的翻译，依靠求解器推理，构建TypoNet验证模拟广域网符号模型，能快速可靠回答操作问题及促进故障定位。

Comments 8 pages, 3 figures, 1 table

A didactical-driven teacher assistant for a dimensional modeling course

面向维度建模课程的教学驱动型教师助手

Laurent Brisson, Maria Segarra, Grégory Smits

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

AI总结 针对维度建模课程，提出教学驱动型教师助手，无需商业大语言模型预算或GPU设施。架构含确定性模块处理多任务，大语言模型作语言执行器。评估学生问题发现标准检索不足，确定性管道精度高但覆盖有限，为教学策略提供新思路。

Journal ref International Conference on Computer Supported Education, May 2026, Benidorm/Spain, France. pp.177-189

Too much evidence, too little time: From text to actionable recommendations through multi-objective evidence reasoning

证据过多，时间过少：通过多目标证据推理从文本到可操作的建议

Adela Bara, Simona-Vasilica Oprea

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

AI总结 该研究针对临床决策中证据过多难审查的问题，提出SCEPTER框架，结合多种技术将临床病例描述转化为建议，经150个案例研究评估，能大幅压缩搜索空间，留存证据多样，基于帕累托的选择提升了证据多样性和建议效用。

ReasFlow: Assisting Reasoning-Centric Scientific Discovery in Applied Mathematics via a Knowledge-Based Multi-Agent System

ReasFlow：通过基于知识的多智能体系统助力应用数学中以推理为中心的科学发现

Yutong He, Daibo Li, Guohong Li, Jiahe Geng, Zhengyang Huang, Can Ren, Zekun Zhang, Yifan Liu, Shuchen Zhu, Hengrui Zhang, Boao Kong, Ming Sun, Shu Li, Chenyi Li, Jiang Hu, Kun Yuan, Zaiwen Wen, Pingwen Zhang

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

AI总结 针对理论驱动科学发现探索不足的问题，ReasFlow引入以推理为中心的自主智能体系统，通过内部验证循环和知识检索机制减少专家干预，能统一多项科研任务，从最少提示生成高质量论文，在开源基线中表现出色。

Which Models Perform Better in Inheritance Reasoning?

哪些模型在继承推理中表现更好？

Mohammed Amine Mouhoub, Chahinez Bouchekif

机构 * Paris Dauphine University（巴黎多芬纳大学） ； University of Abou Bekr Belkaïd（阿布·贝克尔·贝尔卡伊德大学） 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.CL

AI总结 本文比较了商业和开源大语言模型在伊斯兰继承推理任务中的表现，发现商业模型在识别继承人、应用排除规则和保持推理一致性方面更优，其中Gemini 2.5 Flash表现最佳。

What Does Chain-of-Thought Contribute at Probe Time? Evidence for Local Co-Occurrence Activation

链式思维在探测时为何有效？局部共现而非全局推导

Xiang Wang, Wei Wei

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 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

AI总结 研究链式思维提示在探测时提升语言模型准确率的原因，发现增益主要来自词汇激活和短距离标记共现，而非句子级逻辑推导。

Reasoning to Regulate: Chain-of-Thought for Traffic Rule Understanding

推理以规范：用于交通规则理解的思维链

Yueru Luo, Xu Yan, Changqing Zhou, Yiming Yang, Chao Zhan, Shuqi Mei, Chao Zheng, Zhen Li

机构 * CUHK-SZ, Shenzhen-FNii（香港中文大学（深圳），深圳高等金融研究院） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tencent T Lab（腾讯T实验室） 纠错

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

AI总结 针对交通规则理解这一自动驾驶关键挑战，提出为视觉语言模型配备思维链能力的框架，设计整理管道，采用两阶段训练方案，显著提升了可解释性和准确性，建立首个基于推理的自动驾驶框架。

Comments Technical Report

In-Context Learning as Implicit Policy Gradient

上下文学习即隐式策略梯度

Masahiro Kaneko, Timothy Baldwin

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 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、cs.LG

AI总结 研究大语言模型上下文学习现象，证明分数条件上下文学习与策略梯度优化有结构对应，通过自注意力机制等进行分析推导，经多模型实验验证，表明大语言模型能利用分数信息优化输出分布，注意力权重与示例分数相关。

Comments COLM 2026

Powers of the Vandermonde determinant are eventually non-SNP

范德蒙德行列式的幂最终是非 SNP 的

Thien Le, Melanie Weber

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

AI总结 证明范德蒙德行列式每个固定正幂在足够多变量中是非 SNP 的猜想，对偶数幂$k\geq4$，通过戴森常数项恒等式等展示牛顿多胞体中系数为零的格点，奇数情况由交错性得出，二次情况已知，关键构造和策略源于语言模型提示。

Comments 34 pages