语言大模型 / LLM

Enhancing Numerical Prediction in LLMs via Smooth MMD Alignment

通过平滑MMD对齐增强LLM中的数值预测

Zhuo Zuo, Li Yue, Wenhao Zheng, Chenpeng Wang, Xianggen Liu

机构 * College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China（四川大学计算机学院，成都，中国） 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、cs.LG

AI总结 针对LLM在数值预测任务中精度不足的问题，提出平滑最大均值差异（SMMD）方法，通过数值令牌的距离核和图平滑对齐预测分布，在数学推理等任务中显著提升准确率。

LLM4CAD-Editor: An Intent-Aware Large Language Model Framework for Multi-Level Computer-Aided Design Editing

LLM4CAD-Editor：一种面向多层级计算机辅助设计编辑的意图感知大语言模型框架

Yuewan Sun, Zhenghui Sha

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

AI总结 提出LLM4CAD-Editor框架，通过结构化领域特定语言LLM4CAD-DSL实现自然语言驱动的CAD编辑，支持功能、操作和参数三级编辑，在参数级编辑上达到96.3%解析准确率和0.935 IoU。

Chain-of-Experience for Continual LLM Improvement

用于持续改进大语言模型的经验链（Chain-of-Experience, CoE）

Haoqin Tu, Yunhao Fang, Yizhong Wang, Cihang Xie, Shen Yan

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Bytedance Seed（字节跳动Seed） 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.CL

AI总结 该研究提出经验链（CoE）方法，通过迭代交互让LLM从经验中持续改进，在多领域8种LLM上验证其比无反馈基线更优，结合互补反馈可进一步提升，且每令牌准确率高于现有测试时策略。

Comments H.T. and Y.F. contributed to this work equally

Structure-Internalized Rule Language Model for Faithful Knowledge Graph Reasoning

用于忠实知识图谱推理的结构内化规则语言模型

Xingrui Zhuo, Jiapu Wang, Manzong Huang, Gongqing Wu, Xindong Wu

机构 * Key Laboratory of Knowledge Engineering with Big Data (Hefei University of Technology)（大数据知识工程重点实验室（合肥工业大学）） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息学院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在知识图谱推理中存在的推理证据感知漂移问题，提出结构内化规则语言模型SIRLM，通过结构规则生成协调知识与参数化知识，在36个数据集上优于17种现有方法

A Human-LLM Teaming Framework for Privacy Risk Analysis: An Illustration with CBDC-Based Welfare Schemes

一种用于隐私风险分析的人-大语言模型（LLM）协同框架：以基于央行数字货币（CBDC）的福利方案为例

Sourya Joyee De, Abdessamad Imine

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

AI总结 本文提出用于隐私风险分析的人-LLM协同框架PRIAM，以CBDC福利方案为例验证，该框架通过人机迭代协作优化隐私风险评估，为相关领域提供基础贡献。

Comments 10 pages

Agentic-SQL Revisited: Autonomy-Based Taxonomy and Empirical Benchmark Analysis for LLM Text-to-SQL

重新审视Agentic-SQL：面向LLM文本转SQL的基于自主性的分类与实证基准分析

Changruo Zhao, Zujun Peng, Yu Tian, Yuting Liu, Yiyun Su, Huiying Zhu, Luyan Zhang, Heming Zeng

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

AI总结 本研究针对LLM文本转SQL领域，构建基于自主性的分类框架，通过Spider案例研究分析8B开源模型与DeepSeek-V3等基线的表现，发布工具链用于构建可追溯的基准排行榜。

BRA-Audit: Budgeted Runtime Auditing for LLM Multi-Agent Systems via Cumulative-Exposure Audit-Point Placement

BRA-Audit：基于累积暴露审计点放置的LLM多智能体系统预算运行时审计

Kaixiang Wang, Yidan Lin, Jiong Lou, Jie Li

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

AI总结 BRA-Audit是一种预算感知的LLM多智能体系统运行时审计框架，通过贪心调度放置审计点，在保障防护性能的同时降低了17.2%-40.6%的端到端token消耗。

The Value of a Prompt: An LLM-Relative Kolmogorov-Complexity Approach

提示的价值：一种大语言模型（LLM）相对柯尔莫哥洛夫复杂度的方法

Rafael Pass

机构 * Cornell Tech（康奈尔科技学院） ； Technion（以色列理工学院） ； TAU（特拉维夫大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出LLM相对的概率性Levin–柯尔莫哥洛夫复杂度pKt，将提示价值定义为相对于pKt的算法互信息，可高效估算，且提示价值b位对应无提示时复制z的中位数token成本为有提示时的2^b倍。

Second Thought: Reasoning in Parallel as LLM Agents Act and Observe

Second Thought：LLM智能体行动与观察时的并行推理

Zhensu Sun, Chengran Yang, Yunbo Lyu, Jieke Shi, David Lo

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

AI总结 本文提出无需训练的推理框架Second Thought，利用LLM智能体行动与观察的空闲窗口并行推理，在多基准测试中降低轮次、减少主线程解码量，且Pass@1表现优于计算匹配对照组。

LLM-Assisted Dynamic Threat Analysis for Attacker-Reachable Software Weaknesses in Autonomous Vehicles

大语言模型辅助的自动驾驶车辆中攻击者可及软件弱点的动态威胁分析

Md Wasiul Haque, Sagar Dasgupta, Mizanur Rahman, Md Rayhanur Rahman

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.LG

AI总结 该研究针对自动驾驶车辆软件弱点的动态威胁分析难题，探究LLM辅助Autoware的自动化测试工件生成，发现构建集成是核心障碍，推理模型编译测试用例的表现优于代码专用模型。

Comments 17 pages, 8 figures, 8 tables

Ready Cohorts: Bounding GPU Opportunity and Avoiding Host Round Trips in LLM-Agent Control

就绪队列：在LLM智能体控制中限定GPU机会并避免主机往返

Josef Liyanjun Chen

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

AI总结 该研究针对LLM智能体控制，提出就绪队列边界的形式化方法，通过实验验证设备驻留路由决策路径可提升效率，为GPU智能体控制确立了两个可测量门限。

Comments 14 pages, 4 figures. Includes formal proofs, trace provenance, and a reproducibility appendix. Code and artifacts: https://github.com/josefchen/ready-cohorts ; processed evidence: https://huggingface.co/datasets/josefchen/ready-

Agent Skills Can Be Harmful: An Empirical Study of Skill-Induced Failures in LLM Agents

智能体技能可能有害：LLM智能体中技能诱导故障的实证研究

Gen Dong, Yanjie Gao, Liqun Li, Tianyin Xu, Yu Hua, Fan Yang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Microsoft（微软） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文通过提出差异分析框架，在SkillsBench等数据集上发现LLM智能体的技能会引发功能故障与效率回归，并构建SkillTriage工具，为安全复用技能提供研究方向。

REATS: LLM Reasoning-based Ensemble Learning for Adaptive Time Series Forecasting

REATS：基于大语言模型推理的集成学习用于自适应时间序列预测

Xu Zhang, Chang Xu, Hui Sun, Nan Ma, Zijian Zhang, Peng Wang, Wei Wang, Li Zhao

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Nankai University（南开大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对单一时间序列预测模型的局限性，提出基于LLM推理的REATS集成方法，通过三方面设计实现样本自适应可解释加权，在八个基准测试上优于竞争基线，具备强泛化与迁移能力。

From Relevance to Execution Utility: Reward-Aware Dynamic Execution Gating for Skill-Based LLM Agents

从相关性到执行效用：面向基于技能的大语言模型智能体的奖励感知动态执行门控

Liang He, Jingbo Wen, Hongyu Gu, Hao Li, Haoyu Wang, Yixiong Chen, Kangning Cui, Xilu Wang

机构 * Tongji University（同济大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nankai University（南开大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Surrey（萨里大学） 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 针对基于技能的LLM智能体执行决策难题，提出RADEG轻量型决策层，通过学习代理模型预测执行效用，在288个rollout的评估中减少不必要执行并优于基线方法

LLM Reasoning for Subjective Tasks: Failure Modes, Mitigation, and Dynamic Reasoning Routing

用于主观任务的大语言模型推理：失败模式、缓解措施与动态推理路由

Juncheng Dong, Ding Tong, Ishan Gupta, Yuyan Wang

机构 * Duke University（杜克大学） ； Netflix（网飞公司） 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 该研究针对主观任务中LLM推理的失败模式，提出带条件长度惩罚的后训练算法缓解推理崩溃，还发现推理风格不匹配是主观验证误差主因，给出算法补丁与架构蓝图。

Comments 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys 2026)

Agent-MD: Selective LLM Intervention with Event-Driven Escalation for Stateful GCMC--MD Campaigns

Agent-MD：用于有状态GCMC-MD模拟流程的带事件驱动升级机制的选择性大语言模型干预框架

Yijie Wang, Zhen-Yu Yin, Zhenheng Tang, Xiaowen Chu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 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 Agent-MD框架将LLM推理选择性用于GCMC-MD分子模拟流程的构建与事件审查，结合确定性执行，在蒙脱石水蒸汽脱附模拟中完成多周期计算，识别问题并揭示体系依赖的低湿度响应，实现可复现的代理辅助分子模拟。

Comments 7 figures, 2 tables

PPDL: LLM-Based Flows as Probabilistic Programs

PPDL：基于大语言模型的流作为概率程序

Louis Mandel, Guillaume Baudart, Mandana Vaziri, Martin Hirzel

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.LG

AI总结 本文提出用于编程基于LLM的流的概率语言PPDL，可量化传播流中不确定性，无需额外代码即可尝试推理缩放技术，还通过实验及面向Rocq的定理证明智能体案例验证了其能力。

Comments Published at ICML 2026

HyperAgent: Planning and Acting over Tool-Schema Hypergraphs for Tool-Use LLM Agents

HyperAgent：面向工具-模式超图的规划与执行，用于工具使用型大语言模型智能体

Zian Zhai, Xingyu Tan, Gaowang Zou, Xiaoyang Wang, Wenjie Zhang

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 HyperAgent是一种基于工具-模式超图的LLM智能体框架，通过构建相关图引导任务规划与执行，在AppWorld实验中提升了任务完成性能并降低了资源消耗。

X-KGRank: A Knowledge Graph RAG Framework for Explainable Recommendations via Pattern Mining and LLM Re-Ranking

X-KGRank：一种基于知识图谱检索增强的推荐框架，通过模式挖掘与大语言模型重排序实现可解释推荐

Meenakshi Rajpurohit, Jainish Patel

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 X-KGRank是一种知识图谱检索增强推荐框架，结合协同过滤与LLM解释，在MovieLens-1M数据集上提升了推荐指标，且小参数LLM可实现相当的解释质量但更易产生事实错误。

AMTFV: Agentic Mathematical Tool-Flow Verification for LLM Self-Correction

AMTFV：面向LLM自校正的智能体数学工具流验证

Rui Zou, Yutao Zhu, Mengqi Wei, Ji-Rong Wen

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.AI

AI总结 本研究针对LLM数学答案验证难题，提出AMTFV方法，通过MTF接口解耦验证建模与执行，在5个数学推理数据集上较基线提升最高8.3个百分点，验证复杂度越高增益越显著。

Comments 19 pages, 9 figures

Harnessing the Wisdom of LLM Crowds through Complementarity-Driven Iterative Collaboration

通过互补驱动的迭代协作挖掘大语言模型群体的智慧

Yanbin Fang, Xuan Wei, Wei Chen

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 该研究针对现有LLM组合方法忽略动态互补性的问题，提出WILC框架，通过迭代反思优化与双门互补模型选择机制，在四个基准上性能优于现有方法，成本仅为GPT-5.2的约1/7，扩展了群体智慧理论并提供多AI协调设计原则。

Overcoming the Weakest-Link Effect in LLM-Driven Program Optimization via Heterogeneous Edit Recombination

通过异构编辑重组克服大语言模型驱动的程序优化中的最弱链效应

Jingwen Fu, Zhen Liu, Yuhan Liu, He Zhang, Nanning Zheng

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.LG

AI总结 本研究针对LLM程序优化的最弱链效应，提出HERO异构编辑重组优化器，可生成多样非重叠原子编辑并结合评估器分数组合改进，在多领域实现更高分数、更快收敛与更少token消耗。

Open-Source LLM-Driven Formal Verification: A Multi-Agent Pipeline for RTL Repair

开源大语言模型驱动的形式化验证：用于RTL修复的多智能体流水线

Ha Trung Tran

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.LG

AI总结 本文提出将LLM与开源形式化后端结合的多智能体RTL修复流水线，通过反例引导迭代实现RTL修复，经ALU案例及6基准测试验证可行性并分析失效模式。

Comments 6 pages, 3 figures

Paying for Honesty Without Knowing the Truth: Reputation-Penalty Design for LLM Marketplace Agents

在未知真相的情况下为诚实付费：LLM市场智能体的声誉惩罚机制设计

Mingdai Yang, Shicheng Fan, Kejing Yu, Duohao Wang, Li Sun, Hao Peng, Philip S. Yu, Zhiwei Liu

机构 * Univ. of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Springbrand Inc.（春品牌公司） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Hangzhou Innovation Institute of BUAA（北京航空航天大学杭州创新研究院） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 针对LLM智能体商家伪造属性的问题，设计无需真实情况的CARP声誉惩罚机制，搭配SPARC机制可保护消费者、提升福利，且在多模型中具有约束力。

Comments 11 pages

Dual-Path LLM Reasoning for Multimodal Few-Shot Knowledge Graph Completion

用于多模态少样本知识图谱补全的双路径大语言模型推理

Jinlan Liu, Zhiying Tu, Yongchao Xing, Yicheng Liu, Bolin Zhang, Dianbo Sui, Dianhui Chu, Hongliang Sun

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.CL

AI总结 该研究针对多模态少样本知识图谱补全难题，提出双路径大语言模型推理框架DuPLeR，结合多模态LLM先验与事实支撑构建校准关系图，经实验验证其在数据稀缺场景下性能稳健。

Comments 10 pages, 4 figures

Do Latent Channels Actually Communicate? A Causal Audit of Latent Multi-Agent LLM

隐通道真的在通信吗？隐式多智能体大语言模型的因果审计

Huixiang Zhang, Mahzabeen Emu

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 本研究针对隐式多智能体LLM提出因果审计方法，通过受控消息替换揭示隐式通信的作用机制，发现不同规模Qwen模型在不同数据集上的隐式消息效应存在差异，证明总准确率无法反映隐式消息的实际影响。

Even More Deception: Objective Misalignment in Mixed-Motive LLM Multi-Agent Systems

更严重的欺骗：混合动机大型语言模型多智能体系统中的目标不一致

Marylou Fauchard, Florian Carichon, Margarida Carvalho, Golnoosh Farnadi

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 该研究以《狼人杀》为框架，分析LLM多智能体的目标不一致问题，发现其会破坏对抗环境结果且在公开行为中难察觉，凸显需缓解策略。

Comments Accepted at AIWILD@ICLR 2026

Case study: proving sqrt(2) irrational with LPTP and an LLM

案例研究：使用LPTP和大语言模型证明√2是无理数

Fred Mesnard, Étienne Payet, Wim Vanhoof

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 该研究在逻辑编程环境下，从基本谓词定义出发，借助LPTP系统，简述√2无理数的证明并与LLM交互，最终获得由LLM部分生成、LPTP完全验证的完整形式证明。

Comments In Proceedings ICLP 2026, arXiv:2607.17707

Journal ref EPTCS 450, 2026, pp. 67-80

Distribution-First Population Simulation: Collapse, Calibration, and Recall in Non-WEIRD LLM Persona Modeling

分布优先的总体模拟：非怪异大语言模型角色建模中的崩溃、校准和召回

Gurkan Ozkan

机构 * Istanbul Technical University（伊斯坦布尔技术大学） 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 研究非怪异LLM角色建模中独立代理范式的问题，提出分布优先校正方法，通过言语化采样等进行实验，发现原范式有崩溃等问题，校正方法能测量内部不一致性及校准条件。

Comments 8 pages, 8 figures

Empirical Grounding Improves the Realism of LLM Agents Simulating Human Behavior During Disruptions

经验基础提升了在干扰期间模拟人类行为的大语言模型智能体的现实性

Chen Xia, Zexi Kuang, Yuqing Hu

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 研究探讨经验基础对提升LLM智能体模拟人类行为现实性的作用，开发基于经验的框架，将多项调查数据嵌入其中，通过实验验证该框架能显著提升模拟效果，使LLM智能体成为更具统计可信度的人口行为模拟器。