语言大模型 / LLM

AutoACSL: Synthesizing ACSL Specifications by Integrating LLMs with CPG-Based Static Analysis

AutoACSL: 通过集成LLM与基于CPG的静态分析来综合ACSL规范

Han Zhou, Yu Luo, Dianxiang Xu

机构 * University of Missouri–Kansas City（密苏里大学堪萨斯城分校） ； University of Central Missouri（中央密苏里大学） 纠错

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

AI总结 提出AutoACSL框架，结合大语言模型与代码属性图语义特征，通过反馈驱动循环自动生成可验证的ACSL规范，在604个程序上达到98%生成成功率和96%完全证明率。

Comments 14 pages, 4 figures

WEQA: Wearable hEalth Question Answering with Query-Adaptive Agentic Reasoning

WEQA: 可穿戴健康问答中的查询自适应智能推理

Yuwei Zhang, Tong Xia, Bianca Emmerich, Yu Yvonne Wu, Dimitris Spathis, Xin Liu, Daniel McDuff, Cecilia Mascolo

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

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

AI总结 提出WEQA框架，通过LLM控制器动态组合传感器分析与预训练模型，实现可穿戴健康数据问答，在基准测试中准确率提升24%，专家评估显示实用性和临床合理性显著提高。

Integrating Reasoning and Generalization in Text-to-SQL via Self-Enhanced Fine-Tuning

通过自增强微调在Text-to-SQL中整合推理与泛化

Feng Lyu, Jinfeng Cen, Sijing Duan, Hao Wu, Shucheng Li, Weixu Zhang, Haolun Wu

机构 * Central South University（中南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 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 提出CoTE-SQL方法，通过自增强推理轨迹、结构化思维链提示和错误感知修正，在开源LLM上实现Bird和Spider基准的最优性能。

Comments 14 pages, 13 figures, 7 tables

ARMOR-MAD: Adaptive Routing for Heterogeneous Multi-Agent Debate in Large Language Model Reasoning

ARMOR-MAD：大语言模型推理中异构多智能体辩论的自适应路由

Fuqiang Niu, Bowen Zhang

机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络空间安全学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen Technology University（深圳技术大学人工智能学院） 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

AI总结 提出ARMOR-MAD框架，通过辩论前协议路由、早期一致停止评估和语义异常检测，自适应控制异构多智能体辩论，提升推理准确性和效率。

Towards Autonomous Accelerator Design: FPGA Accelerator Generation with SECDA

迈向自主加速器设计：基于SECDA的FPGA加速器生成

Vinamra Sharma, Xingjian Fu, Jude Haris, José Cano

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow, Scotland, UK（格拉斯哥大学计算机科学学院） 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 提出SECDA-DSE框架，集成大语言模型引导FPGA加速器设计空间探索，通过结构化探索器和LLM推理生成可综合的加速器设计，减少人工干预。

Comments Accepted to the Machine Learning for Architecture and Systems Workshop (MLArchSys), co-located with ISCA 2026

RTL-BenchLS: A Large-Scale Benchmark for RTL Reasoning and Generation with Large Language Models

RTL-BenchLS：面向大语言模型的RTL推理与生成的大规模基准

Jing Wang, Shang Liu, Wenji Fang, Yuchao Wu, Yugao Zhu, Zhiyao Xie

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出大规模基准RTL-BenchLS，包含超1万个形式验证的Verilog设计，并引入三项自监督推理任务，解决现有基准规模小、任务单一的问题，评估显示当前最佳模型性能较低。

Back on Track: Aligning Rewards and States for Reasoning in Diffusion Large Language Models

重回正轨：在扩散大语言模型中对齐奖励与状态以进行推理

Yawen Shao, Jie Xiao, Kai Zhu, Yu Liu, Hongchen Luo, Xueyang Fu, Yang Cao, Wei Zhai, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； Northeastern University（东北大学） 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.CL

AI总结 针对扩散大语言模型强化学习中过程奖励与状态轨迹的双重错位问题，提出PAPO框架，通过步骤感知过程奖励和熵引导历史重演实现对齐，在四个基准上取得显著提升。

To Nuke or Not to Nuke: LLMs' (Missing) Ethical Reasoning and Actions in a High-Stakes Decision-Making Simulation

核弹还是和平：大语言模型在高风险决策模拟中的（缺失的）伦理推理与行动

John Chen, Sihan Cheng, Can Gurkan, H M Abdul Fattah

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） ； Northwestern University（西北大学） 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 研究LLM在复杂游戏《文明V》中自发升级核授权的现象，通过三种提示干预发现伦理推理未能可靠消除升级，识别出三种失败路径，强调需在复杂决策上下文中测试伦理推理的自发性和行为有效性。

From Prediction to Intervention: Personalized Meal-Level Glucose Regulation via an LLM Agent

从预测到干预：基于大语言模型智能体的个性化餐级血糖调节

Mingyu Huang, Weiqing Min, Ying Jin, Yilin Wang, Shuqiang Jiang

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

AI总结 针对精准营养中个性化血糖调节的挑战，提出融合生理学习与LLM智能体的系统，通过生理感知预测器和预测驱动优化智能体提升血糖预测准确率并降低血糖波动。

Comments Accepted in ACL 2026 Findings, 17 pages, 4 figures

Detecting an Effect Is Not Learning to Act on It: A Reward-SNR Floor for LLM Acquisition Agents

检测到效应不等同于学习基于该效应行动：LLM获取智能体的奖励信噪比下限

Ying Yuan

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

AI总结 该研究指出检测信号平均效应与学习基于该效应行动存在差异，提出奖励信噪比下限，引入SHE模型，在三个推荐数据集上发现学习获取策略失效，因数据集SNR低于下限。

Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs

从专有大语言模型API窃取推理轨迹

Alexander Panfilov, David Schmotz, Ilia Shumailov, Luca Beurer-Kellner, Joachim Schaeffer, Ameya Prabhu, Jonas Geiping, Maksym Andriushchenko

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 该研究发现专有LLM API的加密推理轨迹存在跨会话、用户及模型的兼容性漏洞，开发了可扩展解密越狱方法，能提取模型推理、窃取PII等，还提出了对应缓解措施。

ComboShoppingBench: Evaluating LLM Agents for Budget-Constrained Basket Shopping with Coupons

ComboShoppingBench：评估大型语言模型智能体在带优惠券的预算约束组合购物篮任务中的表现

Adrian Li, Kelong Mao, Yudong Guo, Heming Xia, Xinwei Yang, Lirui Luo, Jace Wong, Pu Yao, Sulong Xu, Simiu Gu

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

AI总结 本研究推出ComboShoppingBench组合购物基准，通过探索智能体、LLM评判者及确定性验证，发现各类LLM智能体在该基准上表现不佳，凸显其在约束感知组合购物上仍有巨大改进空间。

When Self-Evolution Backfires: Pre-Commit Gating against Skill Contamination in LLM Agents

当自进化适得其反：针对LLM智能体中技能污染的预提交门控机制

Linfang Shang, Ming Xu, Yiding Sun, Tianle Xia, Lingxiang Hu, Lan Xu, Ning Zheng

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

AI总结 该研究发现LLM智能体自进化会出现技能污染导致性能下降的不可逆问题，提出VaG预提交门控机制，可提升性能并实现技能池跨模型迁移。

Refining Over Resampling: Test-Time Self-Correction for LLM Reasoning

过重采样优化：大语言模型推理的测试时自校正

Ahsan Bilal, Muhammad Ahmed Mohsin, Muhammad Umer, Lena Trigg, Ali Subhan, Muhammad Ali, Dean F. Hougen

机构 * University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学） ； Air University（空军大学） 纠错

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

AI总结 本文提出无验证器的广度-深度优化框架，通过迭代自我批判与校正优化采样的 LLM 推理轨迹，在多个数学推理数据集及多款开放权重模型上，较基线方法实现了推理准确率的显著提升。

Comments Submitted to EMNLP 2026

AI Tour Meeting: Group Travel Planning by LLM Agents

人工智能旅游会议：基于大语言模型代理的团体旅行规划

Daisuke Kikuta

机构 * NTT, Inc.（日本电报电话公司） 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 提出基于大语言模型代理的团体旅行规划框架AI Tour Meeting，通过自然语言讨论找满足约束和偏好的行程，提供相关配置接口实现灵活编排，可作模拟工具，还展示了系统验证等结果以证明其效用。

Comments The code is available at https://github.com/ntt-dkiku/ai-tour-meeting

ProgramTab: Boosting Table Reasoning of LLMs via Programmatic Paradigm

ProgramTab：通过编程范式提升大语言模型的表格推理能力

Pei Guo, Enjie Liu, Yunzhi Tan, Mochi Gao, Jianxin Zhang, Ruichao Zhong, Juntao Li, Bo Hu, Zang Li

机构 * Big Data and AI Platform Department, Tencent（腾讯大数据与人工智能平台部） ； Institute of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究基于大语言模型的表格推理问题，提出ProgramTab框架，指导LLMs用Python代码预处理表格数据并进行关键内容提取，实验证明该框架能有效处理表格推理任务，性能优于基于LLM的基线。

Comments Large Language Models, Table Reasoning, In-context Learning

iLENS: Interpretable LLM-Guided Mixture-of-Experts for Neuroimaging Survival Analysis

iLENS：用于神经影像生存分析的可解释大语言模型引导的专家混合模型

Farica Zhuang, Seong Woo Han, Zixuan Wen, Shu Yang, Yize Zhao, Li Shen

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Yale University（耶鲁大学） 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、cs.LG

AI总结 针对阿尔茨海默病前驱期转化预测问题，提出iLENS框架，基于专家混合模型，利用大语言模型合成信息指导专家路由，具备竞争力的预测性能，能为决策提供透明且基于生物学的原理。

From Voting to Agent Collaboration: Answer-Type-Aware LLM Pipelines for BioASQ 14b

从投票到智能体协作：用于BioASQ 14b的答案类型感知大语言模型管道

Taeyun Roh, Eunha Lee, Wonjune Jang, Sohyun Chung, Junha Jung, Jaewoo Kang

机构 * Korea University（韩国大学） ； Myongji University（明知大学） ； AIGEN Sciences（爱根科学公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对BioASQ 14b任务B提出特定问题类型的大语言模型框架，依据不同问题类型选择不同推理程序，如为是/否问题用片段洗牌等，经初步实验和官方评估，框架性能具竞争力，在第4批次事实性子任务中夺冠，证明相关方法结合的有效性。

Comments 15 pages

Learning to Control LLM Agent Harnesses with Offline Reinforcement Learning

利用离线强化学习学习控制大语言模型智能体的执行框架

Haiwen Yi, Xinyuan Song

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Emory University（埃默里大学） 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、cs.LG

AI总结 研究提出将大语言模型智能体的执行框架视为可学习控制层，通过有限 horizon 的框架马尔可夫决策过程，利用离线强化学习训练轻量级控制器，在多领域实验中改进验证行为、提高任务质量，证明框架控制可学习且离线支持有局限。

Comments 17 pages, 7 figures

Denoising Iterative Self-Correction: Structured Verification Loops for Reliable LLM Reasoning

去噪迭代自校正：用于可靠LLM推理的结构化验证循环

Shen Yin, David Ken, Joel Stremmel

机构 * Thomson Reuters Labs（汤森路透实验室） 纠错

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

AI总结 提出DISC方法，通过将验证输出视为噪声测量，在多次验证-判断-校正循环中逐步减少推理错误，并引入二元判断门控机制防止破坏正确答案，在三个基准上优于现有方法。

Decoupling Search from Reasoning: A Vendor-Agnostic Grounding Architecture for LLM Agents

将搜索与推理解耦：面向LLM Agent的供应商无关的接地架构

Emmanuel Aboah Boateng, Kyle MacDonald, Amardeep Kumar, Siddharth Kodwani, Sudeep Das

机构 * DoorDash, Inc.（DoorDash公司） 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 提出解耦搜索接地（DSG）架构，将搜索接地从推理模型中分离，通过MCP兼容网关实现供应商路由、缓存等控制，在降低成本和延迟的同时保持或提升准确性。

Comments 15 pages, Figure 8

Tyler: Typed Latent Reasoning for Language Models -- When to Think, What to Compute, and How Much to Allocate

Tyler: 语言模型的类型化潜在推理——何时思考、计算什么以及分配多少

Hanyu Lin, Min Cai, Jiawei Wen, Haodi Zhang

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

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

AI总结 提出Tyler框架，通过类型化潜在推理模块和预算感知策略，在自回归解码中动态选择文本生成或潜在计算，显著提升推理准确率并降低遗忘。

Comments website: https://typed-latent-reasoning.github.io

Towards Direct Latent-Space Synthesis for Parallel Branches in LLM-Agent Workflows

面向LLM-Agent工作流中并行分支的直接潜在空间合成

Shikun Liu, Mufei Li, Dongqi Fu, Haoyu Wang, Yinglong Xia, Hong Li, Hong Yan, Pan Li

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Meta 纠错

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

AI总结 提出Parallel-Synthesis框架，通过直接利用并行工作代理的KV缓存进行合成，避免文本拼接冗余，在9个数据集上匹配或超越文本合成，并将首令牌延迟降低2.5-11倍。

Sample-Efficient Post-Training for LEGO Spatial-Physics Reasoning

面向LEGO空间物理推理的样本高效后训练

Yuhuan Yuan, Zhouliang Yu, Minghao Liu, Weiyang Liu, Ge Lin Kan

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； CUHK（香港中文大学） ； ZODA 纠错

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

AI总结 针对LLM生成LEGO组装时出现的物理有效但几何语义错位问题，提出基于模型的数据选择方法和样本高效强化学习PVPO，结合体素空间几何奖励，提升结构、语义对齐和物理有效性。

Comments Technical Report V1, 15 pages, 6 figures, 3 tables

TREK: A Travel Reasoning and Evaluation Kit for LLM Agents in Complex Trip Planning

TREK：面向复杂行程规划的大语言模型智能体旅行推理与评估工具包

Jinhu Qi, Wentao Zhang, Siu Man Ng, Feiyang Xu, Yanyu Chen, Yaoman Li, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Macao Polytechnic University（澳门理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究推出TREK旅行基准测试，解决现有行程规划智能体基准的不足，实验显示最强LLM智能体仅在不足五成任务生成可行计划，满足旅行者未明确需求是普遍瓶颈。

Comments Code, data, and evaluator: https://github.com/TonyQJH/TREK-A-Travel-Reasoning-and-Evaluation-Kit-for-LLM-Agents-in-Complex-Trip-Planning

MMDynOpt-Agent: Dynamic Optimization for Multimodal Large Language Model Reasoning via Reinforcement Learning

MMDynOpt-Agent：基于强化学习的多模态大语言模型推理动态优化方法

Wenjin Liu, Haoran Luo, Fayuan Ke, Zhenghong Lin, Yue Lu, Zhe Cui, Anh Tuan Luu, Carl Yang

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型推理效率不足的问题，提出MMDynOpt-Agent，通过强化学习将多模态推理动态优化建模为马尔可夫决策过程，结合多轮优化提示与多维度奖励机制，在15个公开数据集上性能优于基线方法。

TennisVAR: A Stroke-Evidence-Grounded Multimodal Large Language Model for Tactical Reasoning in Tennis Videos

TennisVAR：一种基于击球证据的多模态大语言模型，用于网球视频中的战术推理

Yifan Mei, Qingling Shi, Changli Wu, Jiayuan Rao, Jiayi Ji, Liujuan Cao

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

AI总结 该研究针对网球视频理解的感知与理解差距，提出回合级战术推理任务，构建专家标注基准TRACE，开发基于证据的多模态大语言模型TennisVAR，实现网球视频的战术推理。

Comments Project Page: https://whynotgit2025.github.io/TennisVAR/

Agent-Based Test Assertion Generation via Diverse Perspective Aggregation

基于智能体的多视角聚合测试断言生成

Dong Wang, Qiaoyu Han, Lin Yang, Jianyi Zhou, Guangtai Liang, Junjie Chen

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 针对现有LLM断言生成方法的局限，提出基于智能体的AssertMate框架，通过三个组件聚合多视角，在Defects4J和EvoSuite验证中性能显著优于现有技术。

The Tell-Tale Trace: Detecting Reasoning Failures in LLMs Using Chain-of-Thought Dynamics

可察觉的轨迹：利用思维链动态检测大语言模型中的推理失败

Shashwat Sourav, Aishwarya Balwani

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

AI总结 本研究利用思维链动态特性，在不假设语言化CoT语义忠实性的情况下，检测大语言模型在布尔可满足性任务中的分布式推理失败，并通过针对性提示干预提升了Llama3-70B的准确率。

PerceptionBench: Evaluating Atomic Visual Perception in Multimodal Large Language Models

感知基准：评估多模态大语言模型中的原子视觉感知

Zichao Lin, Yifeng Xie, Bowen Qu, Haiming Wang, Jia Li, Haoning Wu, Yuhao Dong, Zuhao Yang, Jinguo Zhu, Haoyu Lu, Zijia Zhao, Tongtian Yue, Zhangyang Qi, Junwei Yang, Mengfan Dong, Peizhou Cao, Chenzhuang Du, Zaida Zhou, Haotian Yao, Hao Yang, Hongcheng Gao, Lin Sui, Weihong Li, Xinxing Zu, Jia Chen, Yao Wang, Xiaoxue Wu, Yalin Wang, Y. Charles, Yiping Bao, Yangyang Liu, Zhiqi Huang, Xinyu Zhou

机构 * Moonshot AI（登月人工智能） 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 介绍用于评估多模态大语言模型原子视觉感知能力的PerceptionBench基准，通过自下而上方法构建错误分类法及相关问题，测试16个前沿模型，发现原子感知待解决，该基准为衡量MLLM视觉感知边界提供标准。