语言大模型 / LLM

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

REST API Testing with Verified LLM-Inferred Dependencies and Response-Driven Refinement

基于经验证的LLM推断依赖关系与响应驱动优化的REST API测试

Tu Nguyen, Thanh Nguyen, Huy Nguyen, Viet Nguyen, Tien N. Nguyen, Vu Nguyen

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文提出APIPilot框架，通过执行验证LLM推断的REST API依赖关系，结合响应驱动优化，在16个真实API上实现高覆盖率与成功率，优于现有基线。

Comments Submitted to ICSE 2027

Logos: Certified Order-Sensitive SQL Rewrites with Mechanized Semantics and LLM Guidance

Logos：结合机械化语义与LLM指导的可验证顺序敏感型SQL重写

Jingyu Ke, Jingyang Li, Guoqiang Li

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 Logos是一款结合Rocq机械化语义与LLM指导的SQL重写验证工具，解决了现有工具的不足，在389个查询对的评估中解决率达86.9%，优于基线工具SQLSolver。

Comments 13 pages, 4 figures, and 3 tables

LLM Ensemble Fault Classification for Automotive HiL Validation

面向汽车HiL验证的大语言模型集成故障分类

Hamza Ouarrad, Mohammad Abboush, Andreas Rausch

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 本文提出可解释多LLM集成框架，结合异构LLM输出提升汽车HiL验证故障分类性能，经多车型多场景评估，Top-3集成优于单模型及Top-5集成，实现更优诊断效果。

Comments 8 pages, 3 figures. Accepted at the 23rd Workshop on Model Driven Engineering, Verification and Validation (MoDeVVa 2026), co-located with MODELS 2026. Original submitted version

CVPO: Enhancing LLM Reinforcement Learning Reasoning via Value-Variance Adaptation and Dynamic Curriculum Learning

CVPO：通过值方差自适应与动态课程学习增强大语言模型的强化学习推理能力

Ziqi Jia, Yalu Ouyang, Bo Pang, Panpan Li, Hangfei Xu, Shengzhao Wen, Shiyong Li, Yanpeng Wang

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、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对LLM强化学习推理中反馈精度不足与问题难度漂移问题，提出CVPO方法，通过值方差自适应与动态课程学习优化，在数学任务上性能优于VAPO等基线。

CinemaTraj: Composing Atomic Camera Trajectories for 3D Scenes with LLM Agents

CinemaTraj：用LLM智能体为3D场景合成原子相机轨迹

Qianru Li, Xuyang Chen, Erkin Türköz, Lu Liu, Xuqin Wang, Liqiu Meng, Tao Wu, Yanfeng Zhang

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Huawei Dresden Research Center（华为德累斯顿研究中心） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 CinemaTraj是将LLM智能体与3D场景图结合的框架，可从自然语言生成带旁白的3D场景相机轨迹，在真实环境中优于现有方法。

Comments 17 pages, including 8-page main paper, references, and supplementary material; project page: https://cinematraj.github.io/

AgentsCAD: Automated Design for Manufacturing of FDM Parts via Multi-Agent LLM Reasoning and Geometric Feature Recognition

AgentsCAD: 通过多智能体大语言模型推理和几何特征识别实现FDM零件的自动化制造设计

Emmanuel George, Christopher Keefe, Peter Pak, Amir Barati Farimani

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 提出AgentsCAD多智能体系统，结合B-Rep几何解析与LLM推理，自动检测FDM零件悬垂缺陷并生成修改建议，输出修正STEP文件。

When Agents Do Not Stop: Uncovering Infinite Agentic Loops in LLM Agents

当智能体不停止：揭示LLM智能体中的无限循环

Xinyi Hou, Shenao Wang, Yanjie Zhao, Haoyu Wang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出IAL-Scan静态分析工具，通过抽象智能体代码为Agent IR并构建循环依赖图，检测LLM智能体项目中因反馈路径未有效约束导致的无限循环故障，在6549个仓库中达到91.9%精度。

RepoRescue: An Empirical Study of LLM Agents on Whole-Repository Compatibility Rescue

RepoRescue: LLM智能体在全仓库兼容性修复上的实证研究

Zhihao Lin, Mingyi Zhou, Zhensu Sun, Yizhuo Yang, Renyu Yang, David Lo, Li Li

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 研究LLM智能体能否自动修复因环境演化而失效的旧仓库，提出RepoRescue基准，包含315个仓库，评估多种智能体系统，发现跨文件协调是主要难点，且系统间互补性显著。

Antaeus: Hunting Repository-Level Logic Vulnerabilities via Context-Grounded LLM Reasoning

Antaeus: 通过上下文锚定的LLM推理发现仓库级逻辑漏洞

Michele Armillotta, Nicolò Romandini, Rebecca Montanari, Lorenzo Cavallaro

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出Antaeus框架，通过仓库级代码上下文锚定LLM推理，结合函数优先级排序、上下文推理、比较验证和结构化报告，有效检测逻辑漏洞，在28个仓库中检测出15个漏洞，优于基线方法。

Glite ARF: Verifier-Driven Research with Parallel LLM Coding Agents

Glite ARF：基于验证器的并行LLM编码代理研究

Vassili Philippov, Pavel Katunin, Dmitry Andreev, Igor Ostanin, Anton Nikolaev

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出Glite ARF框架，通过确定性验证器脚本强制执行任务隔离和不可变性，实现并行LLM编码代理的可重复研究，在BEA 2026词汇难度共享任务中取得领先结果。

Comments 13 pages, 6 figures, 7 tables. Open-source framework (Apache-2.0) and a public demo project at https://github.com/GliteTech/glite-arf and https://github.com/GliteTech/research-ace-cefr

ConcoLixir: Reactive LLM Discovery Oracles for Python Concolic Testing

ConcoLixir：用于Python符号执行的响应式LLM发现预言

Dong Chen, Chih-Duo Hong, Fang Yu

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 针对Python符号执行中库调用降级、语义操作难解和路径覆盖停滞问题，提出ConcoLixir，利用LLM作为发现预言生成种子、输入并引导覆盖，平均行覆盖率提升8.6-17.0个百分点，成本仅$1.63。

Verifying Intent and Harm: A Unified Defense Against LLM-Generated Threats

验证意图与危害：针对LLM生成威胁的统一防御

Poojitha Thota, Yun Lei, Santhosh Thangaraj, Siddhartha Reddy Jonnalagadda, Shirin Nilizadeh

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 提出一种联合验证用户提示意图和模型响应危害的防御框架，通过专门分析器与裁决器协同工作，在五个威胁类别上平均F1提升至0.95，攻击成功率降至4.1%。

SAGE-Nav: Leveraging LLM Planning and Alignment Fusion for Hierarchical Scene Graph-Guided Navigation

SAGE-Nav：利用LLM规划与对齐融合的分层场景图引导导航

Hao Su, Yuehao Huang, Yukai Ma, Yong Liu, Jiajun Lv

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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 提出SAGE-Nav分层框架，结合大语言模型与动态场景图，通过解耦全局语义规划与高频反应控制，实现高效目标导航，在i-THOR和RoboTHOR中达到最优性能。

Comments Accepted by IROS 2026

TabClean: Reusable LLM-Synthesized Programs for Tabular Data Cleaning

TabClean: 用于表格数据清洗的可复用LLM合成程序

Yibo Wang, Riteng Zhang, Yinghao He, Yongye Su, Bharat Bhargava, Chunwei Liu

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出TabClean系统，通过将LLM推理编译为可复用的带守卫修复程序，实现无模型训练的表格数据清洗，在五个基准数据集上F1优于基线，并大幅降低重复运行成本。

Comments 13 pages

Universal Guideline-Driven Image Clustering via a Hybrid LLM Agent

通用指南驱动图像聚类：基于混合LLM代理

Wenliang Zhong, Rob Barton, Lucas Goncalves, Kushal Kumar, Feng Jiang, Hehuan Ma, Yuzhi Guo, Vidit Bansal, Karim Bouyarmane, Junzhou Huang

机构 * The University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出首个通用图像聚类框架，通过文本指南弥合任务差异，利用生成式概念代理建模和基于最小生成树的LLM遍历，在多种聚类场景中超越专用方法。

Comments CVPR 2026

Theorist Toolbox: Tools for Agent Based LLM-assisted economic theory Research

理论家工具箱：基于智能体的LLM辅助经济理论研究工具

Moran Koren

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 提出一种验证优先的经济理论LLM辅助协议，通过三种可重用方法（单次检查、对抗性证明-验证对、多智能体项目）在等级膨胀的Gans-Kominers特征模型上设计Groves/Pigouvian激励机制的实例验证。

Think Twice Before You Act: Protecting LLM Agents Against Tool Description Poisoning via Isolated Planning

三思而后行：通过隔离规划保护LLM代理免受工具描述投毒攻击

Shanghao Shi, Xiao Wang, Chaoyu Zhang, Hao Li, Wenjing Lou, Thomas Hou, Yevgeniy Vorobeychik, Chongjie Zhang, Ning Zhang

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 提出Tool-Guard系统级防御，通过隔离规划机制将可疑工具调用隔离到受感染列表，阻断投毒描述持续影响，在AgentDojo和ASB基准上显著降低攻击成功率并保持任务效用。

Comments Accepted to ICML 2026

Heterogeneous LLM Debate Under Adversarial Peers: Honest Gains, Replacement Costs, and Resilience

对抗性同伴下的异构LLM辩论：诚实增益、替代成本与韧性

Prashanti Nilayam, Kiran Kumar Ramanna, Prashil Tumbade, Sankalp Nayak

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 研究异构LLM辩论中诚实与对抗性同伴对修正行为的影响，发现诚实同伴降低有害修正率，对抗性同伴则逆转，且异构性在已有对手时也能作为防御。

Semantic Integrity Failures in Document-to-LLM Supply Chains

文档到LLM供应链中的语义完整性失败

Side Liu, Jiang Ming

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 研究文档到LLM应用中的隐藏提取层导致的split-view PDF攻击，发现25种提取间隙，评估16个处理栈和7个商业LLM服务，提出静态扫描工具。

GaussTrace: Provenance Analysis of 3D Gaussian Splatting Models with Evidence-based LLM Reasoning

GaussTrace：基于证据的LLM推理的3D高斯泼溅模型溯源分析

Haoliang Han, Ziyuan Luo, Renjie Wan

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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 提出GaussTrace框架，通过属性统计分析和假设驱动的编辑模拟，结合大语言模型链式推理，构建3D高斯泼溅模型的有向溯源图，无需训练或编辑历史。

Comments Accepted by ICML2026

SGTO-MAS: Secure Gorilla Troops Optimization for Multi-Agent LLM Systems

SGTO-MAS：面向多智能体大语言模型系统的安全大猩猩部队优化

Saeid Jamshidi

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 提出一种基于大猩猩部队优化的安全感知多智能体LLM协调方法，通过信任建模、风险感知和集体智能的联合优化，在性能、安全性和效率间取得平衡。

Large Language Models and their Awareness of Mechanics and Spatial Geometry

大语言模型及其对力学与空间几何的认知能力

Johannes Gerstmayr, Sebastian Weyrer, Tobias Möltner, Peter Manzl, Michael Pieber

机构 * University of Innsbruck（因斯布鲁克大学） ； University of Augsburg（奥格斯堡大学） 纠错

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

AI总结 本研究构建了全自动基准MecEng，评估32个开放权重及2个专有LLMs的机械工程认知，发现其刚体任务成功率达86.0%，但柔性多体任务仍具挑战，且该能力正快速提升但仍易出错。

The Embedder's Dilemma: LLMs Are Better, but at What Cost?

嵌入器的困境：大型语言模型（LLM）性能更优，但代价是什么？

Adnan El Assadi, Niklas Muennighoff, Jinhyuk Lee

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 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

AI总结 该研究对比LLM与嵌入模型在37项任务的性能与成本，发现二者性能接近但LLM成本高、速度慢，建议嵌入模型用于通用任务，LLM用于推理密集型检索。

Comments Accepted to COLM 2026

On Understanding, Identifying, and Mitigating Vulnerabilities in Agentic Large Language Models

关于智能体大语言模型漏洞的理解、识别与缓解

Md Jafrin Hossain, Mohammad Arif Hossain, Nirwan Ansari

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

AI总结 本研究针对智能体大语言模型安全开展系统文献综述，提出四层漏洞分类法，发现攻击研究多于防御研究、感知层漏洞研究占比偏高等现状，识别7个开放问题及架构耦合的核心不安全根源。

Would You Walk to the Car Wash? Revealing the Salience Bias of Large Language Models in Commonsense Reasoning

你会步行去洗车吗？揭示大型语言模型在常识推理中的显著性偏差

Zheng Wu, Chenhao Xue, Shijie Zheng, Yijie Lu, Cheng Yang, Zhuosheng Zhang

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 本研究构建SaliTrap基准数据集，发现主流LLMs存在显著性偏差，其常识推理失败源于知识被干扰项抑制，而非知识缺失，轻量级推理时提示可大幅缓解该问题。

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。

Breaking the Likelihood Trap: Variance-Calibrated Modulation for Large Language Model Decoding

打破似然陷阱：面向大语言模型解码的方差校准调制

Yuanhao Ding, Meimingwei Li, Esteban Garces Arias, Matthias Aßenmacher, Christian Heumann, Chongsheng Zhang

机构 * School of Computer and Information Engineering, Henan University（河南大学计算机与信息工程学院） ； Department of Statistics, LMU Munich（慕尼黑大学统计系） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 提出方差校准调制（VCM），通过上下文PMI搜索和自适应自去偏置两种动态机制，在截断前重塑概率分布，以缓解LLM的似然陷阱问题，提升生成多样性、连贯性和推理准确性。

Comments Under Review

Reason, Reward, Refine: Step-Level Errors Corrections with Structured Feedback for Physics Reasoning in Small Language Models

推理、奖励、优化：面向小语言模型物理推理的带结构化反馈步级纠错方法

Raj Jaiswal, Dhruv Jain, Rishabh Dhawan, Sree Krishna Uppalapati, Shin'ichi Satoh, Tanuja Ganu, Rajiv Ratn Shah

机构 * IIIT Delhi（印度信息技术学院德里分校） ； IIT BHU（印度理工学院（巴纳拉斯印度教大学）） ； IIT Kanpur（印度理工学院坎普尔分校） ； NII Tokyo（日本国立情报学研究所） ； Microsoft Research India（微软印度研究院） 纠错

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

AI总结 针对小语言模型物理推理的步级错误传播问题，提出含结构化反馈的步级奖励框架，无需偏好数据，大幅提升推理准确率并降低各类错误占比。

On the effectiveness of reward functions in reinforcement learning for confidence calibration of large language models

关于强化学习中奖励函数对大语言模型置信度校准的有效性

Chee Heng Tan, Zhuoyi Lin, Mehul Motani, Wee Sun Lee

机构 * School of Computing National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； Institute of Advanced Intelligence and Computing（高级智能与计算研究所） ； Agency for Science, Technology and Research（科技研究局） ； Department of Electrical & Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型用强化学习训练以提升推理准确性和表达置信度时，奖励函数的设计问题。提出不可破解置信奖励方案概念并定义相关奖励方案谱，指出实际数据集中存在的问题及最佳校准奖励方案因数据集和应用而异。

Comments 50 pages, 8 figures