语言大模型 / LLM

Beyond LLM-Based Reasoning: Lightweight GNNs for Agent Failure Attribution

超越基于大语言模型的推理：用于智能体故障归因的轻量级图神经网络

Ting-Wei Li, Yuanchen Bei, Xiao Lin, Hanghang Tong

机构 * University of Illinois（伊利诺伊大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对多智能体系统故障归因任务，提出轻量级图框架AFANet，其参数少、推理成本低，在域内基准上性能匹配或优于LLM基线，分布外基准可经低成本自适应提升，证明轻量级结构化方法可实现优异故障归因效果。

Contracting for LLM Delegation: Moral Hazard in Technology and Effort Choice

LLM委托的契约：技术与努力选择中的道德风险

Nanda Kishore Sreenivas, Kate Larson

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

AI总结 该研究扩展委托-代理框架至LLM委托场景，推导最优线性契约，用MATH、MMLUPro基准校准模型，证明线性契约可激励智能体的技术感知委托行为。

Decomposing Wrong-Consensus Agreement in LLM Self-Consistency: A GPT-4.1 Case Study

分解LLM自一致性中的错误共识一致性：GPT-4.1案例研究

Lizhuo Zhang, Mengmeng Tang, Chenfeng Long, Xiaoyong Tang, Xiang Luo

机构 * College of Information and Intelligence, Hunan Agricultural University（湖南农业大学信息与智能科学学院） ； Yuelushan Laboratory（岳麓山实验室） 纠错

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

AI总结 本研究以GPT-4.1为案例，将LLM自一致性的错误共识一致性分解为机械成分与偏好残差，发现难题上存在自一致性反效果，一致性为分级证据，未提出新投票方法。

Comments 18 pages, 2 figures, 9 tables; quantitative kappa-decomposition of agreement saturation in self-consistency;

Hybrid LLM-Augmented Reinforcement Learning Agents for Complex Sequential Decision Tasks

用于复杂序列决策任务的混合大语言模型增强强化学习智能体

Christophe D. Hounwanou, John Emeka Eze, Yaé Ulrich Gaba

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

AI总结 本文提出混合LLM增强RL智能体，融合LLM规划与RL动作优化，经实验验证其在序列决策任务上优于仅RL、仅LLM的基线方法，为构建更强自主系统提供了新方向。

Comments This submission is withdrawn because the uploaded manuscript does not accurately reflect the intended structure or results. Several components referenced in the text are incomplete or not represented in the PDF, and the current version may mislead readers. The work is therefore withdrawn to maintain clarity of the record

Breaking Planner Integrity Boundary: Enviroment State-Text Injection Attack on LLM-Driven Embodied Agents

当状态成为攻击面：大语言模型驱动的具身智能体中的状态语义注入

Jiawei Liu, Jiacheng Guo, Tian Zhang, Yiwei Xu, Juan Wang, Jinlin Fan, Bowen Xiao, Chi Guo, Keyan Guo, Hongxin Hu

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； University at Buffalo（布法罗大学） 纠错

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

AI总结 该文聚焦LLM驱动的具身智能体，梳理其技术演进与现有模型，指出其需结合多类信息完成任务落地后执行，为后续状态语义注入攻击研究奠定基础。

Comments submitted to USENIX Security 2027

GAPL: Grounded Action-effect Policy Learning for LLM-Based Trajectory Planning

GAPL：面向基于大语言模型的轨迹规划的接地动作效果策略学习

Zhihong Cui, Hengyu Liu, Zhangkai Wu, Yushuai Li, Tianyi Li, Peiyuan Guan, Amir Taherkordi, Tor Skeie

机构 * University of Oslo（奥斯陆大学） ； Aalborg University（奥尔堡大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） ； Simula Research Laboratory（西穆拉研究院） 纠错

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

AI总结 针对LLM用于自动驾驶轨迹规划时存在的幻觉、接地不足等问题，提出GAPL框架，整合三类模块并经实验验证其性能优于基线方法

Comments 11 pages, 5 figures, 6 tables

Can a Lightweight Multimodal Model Estimate LLM Reasoning Performance? A Study for Compute-Optimal Document Inference

轻量级多模态模型能否评估LLM的推理性能？一项面向计算最优文档推理的研究

Zishan Ahmad, Vishal Vaddina

机构 * Phi Labs（菲实验室） ； Quantiphi（宽梯斐科技） 纠错

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

AI总结 本研究提出轻量级多模态模型DRB，基于新基准BudgetDoc实现文档任务中LLM推理预算的动态分配，在降低成本的同时多数情况下达到或优于固定最大预算的性能，具备跨模型泛化潜力。

From Storage to Access: Verifiable Activation of Parametric Knowledge in LLMs via Explicit Priming and Implicit Reasoning

从存储到访问：通过显式预激活与隐式推理实现大语言模型中参数化知识的可验证激活

Zuocheng Ying, Yang Yang, Yumou Wu, Chuanbo Zhu, Jiarui Wang, Ziqi Wu, Jingming Cai, Junqing Yu, Zikai Song

机构 * ByteDance（字节跳动） ； 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 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本研究提出VAKE框架，通过两阶段强化学习将LLM的显式知识提取能力迁移至隐式推理，可激活参数化知识，在多基准上优于基线且具备跨数据集迁移性。

Preference Reasoning under Indeterminacy in Large Language Models

大语言模型在不确定性下的偏好推理

Hadi Hosseini, Samarth Khanna, Xiyuan Wang

机构 * Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） 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.AI、cs.LG

AI总结 本文聚焦大语言模型决策智能体的偏好推理问题，将不确定性挑战形式化为认知与结构两类，发现当前模型无法区分确定与不确定实例，推理校准不当。

Comments 55 pages, 14 figures

DeepTCM1.0: A Multi-Expert AI Agent for Deciphering Mechanisms of Chinese Herbal Formulae Based on General Large Language Models

DeepTCM1.0：基于通用大语言模型的用于解析中药复方机制的多专家智能体

Wenxin Duan, Hanwei Wang, Zhongying Peng, Zhonghua Lu, Jiayi An, Fan Song, Yong Liang

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 本研究构建基于DeepSeek V3.2的多专家智能体框架DeepTCM1.0，以桂枝汤为案例，结合中医理论与现代科学解析中药复方机制，通过多维度评估验证框架性能。

Grading the Graders: Verification Autonomy Levels (L0-L5) for LLM Reasoning

评估评估者：面向大语言模型推理的验证自主等级（L0-L5）

Yajie Yin

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

AI总结 该研究提出验证自主等级（VAL）元标准，解决验证领域的等级概念混淆，明确不同验证方案的完备性边界，相关代码与评估材料已公开。

Comments Code and data: this https URL (https://github.com/1549080929-debug/math_agent) Keywords: LLM verification; verification autonomy; completeness; ground truth; trustworthy AI Writing and implementation assisted by an AI language model; all experiments, data, and research decisions are the author's own

SPADE: Self-Play in Adaptive Synthetic Executable Environments

SPADE：自适应合成可执行环境中的自博弈

Bo Liu, Simon Yu, Yiding Jiang, Ao Qu, Andrew Zhao, Zichen Liu, Junsu Kim, Zijian Zhou, Seungone Kim, Tongzheng Ren, Mickel Liu, Hanfei Yu, Zhaorun Chen, Weiyan Shi, Paul Pu Liang, Luke Zettlemoyer, Yejin Choi, Natasha Jaques

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Seoul National University（首尔大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 SPADE是一种双角色自博弈强化学习框架，让单个LLM同时担任环境设计者与推理智能体，在多类基准上显著提升了语言智能体的性能，推动了开放式自我改进。

Comments Work in progress. Project page: this https URL (https://spade-rl.github.io); Code: this https URL (https://github.com/spade-rl/spade)

Breaking the weakest link to evade vision language models

打破最弱环节以规避视觉语言模型

Ilan Zini, Boussad Addad, Katarzyna Kapusta

机构 * ESILV（ESILV高等工程师学院） ； Thales（泰雷兹集团） 纠错

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

AI总结 本研究针对视觉语言模型（VLMs）提出仅优化视觉编码器的梯度攻击方法，在Qwen2.5-VL等模型上验证微小扰动可规避模型，凸显其对抗操纵的脆弱性并呼吁强化安全机制。

Comments 17 pages

Compiler-Guided Adaptive Proof Search with Cross-Model Synergy on Context-Dependent Theorem Proving

面向上下文依赖定理证明的、结合跨模型协同的编译器引导自适应证明搜索

Zhuo Liu, Ding Yu, Hangfeng He

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对Lean 4项目定理证明的上下文依赖难题，提出结合双模型生成等策略的编译器引导证明搜索框架，在7个项目实验中实现了通过率提升且LLM调用量减少的更优权衡。

Comments 16 pages

Trace, Verify, and Correct: A Training-Free Framework for Spatial Reasoning in Multimodal LLMs

追踪、验证与修正：一种用于多模态大语言模型空间推理的无训练框架

Yang Yang, Jiawei Chen, Tairan Chen, Zhaoxia Yin

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型空间推理的错误传播问题，提出无训练的追踪-验证-修正框架，构建空间证据图并评估证据可靠性，在15种模型-数据集设置下平均准确率达68.94%，优于基线。

Comments 19 pages, 7 figures

Teaching agentic AI to learn expert reasoning for rare disease diagnosis

LiteOdyssey: 一种用于可解释罕见病诊断的轻量级推理AI智能体

Minh-Ha Nguyen, Erica Gray, Bryce A. Schuler, Kevin W. Byram, Chih-Ting Yang, Fan Ma, Hua Xu, Wu-Chen Su, Chao Yan, Wei-Qi Wei, Adam Wright, Lisa Bastarache, Josh F. Peterson, Lingyao Li, Siyuan Ma, Undiagnosed Diseases Network, Rizwan Hamid, Thomas A. Cassini, Cathy Shyr

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

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 提出轻量级框架LiteOdyssey，通过人类-AI协作的诊断策略和公共生物医学工具增强单个推理语言模型，在罕见病诊断基准上达到最先进性能，无需微调或多智能体集成。

Comments Updated abalation experiments and layout

Formal Safety Verification for Nonlinear Systems with Generative Barrier Certificate

基于生成式障碍证书的非线性系统形式化安全验证

Mengxin Ren, Hanrui Zhao

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 该研究针对非线性系统安全验证中障碍证书推导计算成本高的问题，提出基于大语言模型的生成式框架，将BMI问题转化为LMI测试，实现了远超传统方法的速度与性能提升。

When Safety Overrides Vision: Exploring Dynamics between Vision Influence and Safety Alignment in Vision-Language Models

当安全覆盖视觉时：探索视觉语言模型中视觉影响与安全对齐之间的动态关系

Mehak Gupta, Tanmoy Chakraborty

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

AI总结 该研究探究对齐视觉语言模型中安全诱导弃权的内部解码动态，发现安全对齐未抑制感知接地，抑制拒绝相关表征可恢复接地回答，揭示了其一种新的失败模式。

Allocating Recurrent Compute in Looped Language Models

在循环语言模型中分配循环计算

Ruhai Lin, Yiyang Guo, Rui-Jie Zhu, Hao Ye, Jason K. Eshraghian

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对循环语言模型，提出仅重复混合器、单次执行密集FFN的MixerLoop，在不同参数规模下验证其性能，可保留循环深度优势并降低计算量。

CL4D: Contrastive Language-4D Pretraining for Vision-Language Reasoning in Dynamic Scenes

CL4D：用于动态场景视觉-语言推理的对比语言-4D预训练

Kumal Hewagamage, Isuranga Senavirathne, Sasika Amarasinghe, Hasitha Gallella, Dulanga Weerakoon, Vigneshwaran Subbaraju, Ranga Rodrigo

机构 * University of Moratuwa（莫拉图瓦大学） ； Singapore-MIT Alliance for Research & Technology (SMART) Centre（新加坡-麻省理工研究与技术联盟（SMART）中心） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科学、技术与研究局（A*STAR）） 纠错

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

AI总结 本研究提出CL4D（首个4D视觉编码器）及基于其的4DVLM，在自建DynAction4D数据集上训练，CL4D性能较现有方法提升约16.75%，4DVLM优于Gemini、GPT-5等前沿视频VLM。

Comments Accepted at the 19th European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)

Foveated Reasoning: Stateful, Action-based Visual Focusing for Vision-Language Models

聚焦推理：面向视觉语言模型的有状态、基于动作的视觉聚焦

Juhong Min, Lazar Valkov, Vitali Petsiuk, Hossein Souri, Deen Dayal Mohan

机构 * AI Center -- Mountain View, Samsung Electronics（三星电子山景城人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文提出Foveated Reasoner，通过整合聚焦与推理机制，提升视觉语言模型在高分辨率图像下的效率与准确性，实验证明其在多种基准测试中表现优异。

Comments ECCV 2026

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。

StocksTalk: A Voice-Enabled Conversational Agent for Structured Query Generation over Web Data

StocksTalk：一种面向网络数据结构化查询生成的语音赋能对话智能体

Akshat Parmar, Vikranth Udandarao, Abhay Shakya, Tanmay Hire, Avinash Anand, Rajiv Ratn Shah, Daniel Wang Zhengkui

机构 * IIIT-Delhi（德里印度信息技术学院） ； Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） 纠错

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

AI总结 StocksTalk是一种语音赋能对话系统，可将口语化金融请求转为结构化查询，通过多模块提升准确性，为股票筛选决策提供支持。

Co-RL: Unsupervised Reasoning Emerges from Diverse Cohort in Multi-agent RL

Co-RL：多智能体强化学习中多样群体涌现的无监督推理

Yunhao Yang, Yuexin Bian, Yunjie Tian, Di Fu, Tianjin Huang, Yuanyuan Shi, Ziang Xiao, Nuno Vasconcelos, Yijiang Li

机构 * University of Exeter（埃克塞特大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出Co-RL框架，通过参数不共享的多智能体协作训练，利用同伴奖励减少对真实标注的依赖，提升纯文本及多模态任务的推理性能，缓解训练崩溃与响应同质化问题。

Comments 30 pages, 5 figures, 11 tables

RTPO: Reverse-Turn Policy Optimization for Stabilizing Agentic RL Training

RTPO：用于稳定智能体强化学习训练的反向回合策略优化

Yugu Li, Jimmy Cao, Jianglin Qiao, Siyi Hu

机构 * Adelaide University（阿德莱德大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Curtin University（科廷大学） ； School of CSIT（计算机科学与信息技术学院） ； ACFR（澳大利亚空间研究中心） ； School of EECMS（电子工程、计算机与数学科学学院） 纠错

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

AI总结 针对多回合智能体RL训练不稳定问题，提出RTPO方法，通过反向回合策略优化消除上下文不匹配与异步漂移，实验显示其较基线提升21.50%、10.76%。

FinRCA-Bench: Benchmarking Evidence Retrieval and Reasoning for Financial AI Systems

FinRCA-Bench：面向金融AI系统的证据检索与推理基准

Pratik Ghawate

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 该研究推出FinRCA-Bench基准，评估金融AI系统的证据检索与推理，发现检索架构影响性能，正确根本原因标签是可审计诊断的弱代理。

Comments 19 pages, 4 figures, 7 tables. Code and data: this https URL (https://github.com/PratikGhawate/FinRCA-AI-Bench)

Position: Collusion Risks Among AI Reasoning Agents Justify Certification Requirements for Making Market Decisions

立场：AI推理智能体间的合谋风险证明其在制定市场决策时需满足认证要求

Matthew Riemer, Tommaso Tosato, Amin Memarian, Maximilian Puelma Touzel, Glen Berseth, Irina Rish, Guillaume Dumas

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

AI总结 该研究指出具备思维链推理能力的AI智能体易出现合谋倾向，提出需对其进行行为认证，实验显示DeepSeek-R1智能体在伯特兰寡头定价场景中存在默契合谋，且其思维链可被隐蔽引导至合谋或竞争状态。

Comments ICML 2026

Event-Causal RAG: A Retrieval-Augmented Generation Framework for Long Video Reasoning in Complex Scenarios

事件因果RAG：一种用于长视频复杂场景中长视频推理的检索增强生成框架

Peizheng Yan, Yu Zhao, Liang Xie, Juntong Qi, Mingming Wang, Erwei Yin

机构 * Tianjin Key Lab of Intelligent Unmanned Swarm Tech & System（天津智能集群技术与系统重点实验室） ； Tianjin University（天津大学） ； Institute of Computing and Intelligence（计算与智能研究所） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Tianjin Artificial Intelligence Innovation Center（天津人工智能创新中心） ； Defense Innovation Institute Academy of Military Sciences（国防科技创新研究院） ； School of Future Technology（未来技术学院） ； Shanghai University（上海大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Event-Causal RAG框架，通过事件因果图和双存储记忆实现长视频推理，优于传统方法，在多事件整合和因果推理任务中表现更优，同时提升内存效率和流式性能。

Contract-Aware Rescue of a Drifted Isabelle Development: The Double-Tank Case Study

感知契约的漂移Isabelle开发修复：双水箱案例研究

Jim Woodcock, Gabriel Leite, Augusto Sampaio, Ran Wei

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

AI总结 针对Isabelle开发漂移问题，以双水箱控制器案例为研究对象，用CAPRI工具重构修复了10个义务，完成部分验证工作，为交互式定理证明器的开发维护提供了实践参考。

Comments 15 pages. Submitted to Formal Methods for Autonomous Systems 2026 (FMAS 2026). Reproducibility artefact: DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.21981425

Teach a Molmo2Fish: Towards interactive fish tracking with natural language guidance

Teach a Molmo2Fish：面向自然语言引导的交互式鱼类追踪

Kai Van Brunt (1), Justin Kay (1), Sara Beery (1) ((1) Massachusetts Institute of Technology)

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究针对声呐鱼类追踪数据集定制了多模态大语言模型工具Molmo2Fish，通过交互式预测修正工作流开展实验，发现其在鱼类追踪和轨迹修正上性能良好，但自然语言引导的融入仍需提升。

Comments 29 pages, 6 figures, to be published in Third Workshop on Computer Vision for Ecology at ECCV 2026