语言大模型 / LLM

Why It Hurts: Identifying the Drivers of Negative Thoughts in Emotional Support Conversations

为何会痛苦：识别情感支持对话中消极想法的驱动因素

Hainiu Xu, Zhaoyue Sun, Hanqi Yan, Jinhua Du, Caroline Catmur, Yulan He

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

AI总结 本研究针对LLM情感支持任务中认知评估维度显著性被忽视的问题，推出AppraiSal基准并提出基于贝叶斯逆规划的多智能体概率框架PRISM，提升了LLMs识别情境特定显著评估维度的能力。

Learning Stateful Predictive Knowledge From Experience

从经验中学习有状态的预测知识

Yan Song, Xidong Feng, Bo Liu, Xinyu Cui, Haotian Fu, Zichen Liu, Mengyue Yang, Cheng Deng, Jian Zhao, Jun Wang

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Brown University（布朗大学） ； University of Bristol（布里斯托尔大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Zhongguancun Academy（中关村科学院） ； The Yangtze River Delta（长三角） 纠错

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

AI总结 该研究针对LLM智能体现有轨迹级反思学习的缺陷，提出SKL方法，通过两种算法训练智能体学习有状态预测知识，在多任务上性能优于现有范式。

Semantic-Aligned Structural Abstraction for Multimodal Sentiment Analysis

面向多模态情感分析的语义对齐结构抽象

Wei Chen, Junkai Li, Tongguan Wang, Hui Liu, Feiyue Xue, Chuanxiang Ma, Ying Sha

机构 * Huazhong Agricultural University（华中农业大学） ； Hubei University（湖北大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有多模态情感分析方法无法建模情感语义的局限，提出SentiLLM框架，通过双流显著性-上下文校准机制实现语义对齐结构抽象，在四个数据集上取得优异性能。

Comments Accepted by MM 2026

A Geometric Perspective on Stabilizing Value Conflict Resolution

稳定价值冲突解决的几何视角

Saket Reddy, Andy Liu

机构 * University of Illinois - Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型在RLHF训练中应对价值冲突的问题，核心方法是利用思维链推理，通过几何视角分析其作用，创建新的以价值冲突为重点的CoT设计，提升了道德推理性能，为改进模型处理复杂价值冲突请求的性能提供新途径。

Comments Accepted to ICML Workshop on High-Dimensional Learning Dynamics

GFlowRL: Scaling Distribution-Matching RL to Large Language Models

GFlowRL：将分布匹配强化学习扩展到大型语言模型

Xiaodong Liu, Michael Xu, Jack W. Stokes, Paul Smolensky, Doug Burger, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title)；language model(title)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究旨在将GFlowNet风格的RL扩展到大型语言模型，提出GFlowRL算法，去除辅助分区网络，用批内蒙特卡罗估计替代学习的分区函数，并通过两个稳定器实现奖励分布匹配，在多个基准测试中表现出色，能稳定扩展到不同架构。

Comments 31 pages, 8 figures, 17 tables

Do AI Agents Know When a Task Is Simple? Toward Complexity-Aware Reasoning and Execution

人工智能代理知道任务何时简单吗？迈向复杂性感知推理与执行

Junjie Yin, Xinyu Feng

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

AI总结 研究探讨LLM代理缺乏任务感知执行范围估计能力，提出E3方法，在MSE-Bench基准测试及真实模型工具中验证，该方法能在保证成功率时大幅降低成本，推动迈向工程基础人工智能，还发布了框架和基准。

Comments 27 pages, 8 figures, 8 tables. Code and benchmark: https://github.com/eejyin/Do-AI-Agents-Know-When-a-Task-Is-Simple-Toward-Complexity-Aware-Reasoning-and-Execution

Structured Thoughts For Improved Reasoning And Context Pruning

用于改进推理和上下文修剪的结构化思维

Zain Sarwar, Supriyo Chakraborty, Berkcan Kapusuzoglu, Chia-Hsuan Lee, Anirban Das, Stephen Rawls, Kartik Balasubramaniam, Sambit Sahu

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Capital One（第一资本金融公司） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型长推理痕迹的问题，引入结构化思维框架，通过构建数据集微调模型，使其采用结构化推理风格提升性能，还能实现上下文修剪，在数学任务中可节省内存并保持一定性能。

VADAOrchestra: Neurosymbolic Orchestration of Adaptive Reasoning Workflows

VADAOrchestra：自适应推理工作流的神经符号编排

Teodoro Baldazzi, Luigi Bellomarini, Andrea Coletta, Michela Iezzi, Carsten Maple, Alessandro Pesare, Emanuel Sallinger

机构 * TU Wien（维也纳工业大学） ； Banca d’Italia（意大利央行） ； University of Warwick（华威大学） 纠错

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

AI总结 提出VADAOrchestra框架，结合LLM灵活性与Datalog+/-符号推理，实现可审计、可扩展的自适应工作流编排，在金融场景中验证了忠实性、可扩展性和可解释性。

Comments Accepted at KR 2026

ForEx: A Formal Verification Framework for Explainable Reasoning in Logical Fallacy Detection and Annotation

ForEx：逻辑谬误检测与可解释推理的形式验证框架

Pei-Cing Huang, Chienyu Liu, Chan Hsu, Ci-Siang Chen, Pei-Ju Lee, Yihuang Kang

机构 * Department of Information Management（信息管理系） ； National Sun Yat-Sen University（国立中山大学） ； National Chung Hsing University（中国科技大学） 纠错

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

AI总结 提出ForEx框架，将LLM生成的解释翻译为Lean4并验证其形式可推导性，通过论证验证矩阵区分标签一致性与形式验证状态，揭示形式可推导性与标签一致性之间的系统性差距。

Comments 2026 IEEE 27th International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science

Redact or Keep? A Fully Local AI Cascade for Educational Dialogue De-Identification

保留还是删除？用于教育对话去标识的完全本地AI级联框架

Haocheng Zhang, Zhuqian Zhou, Kirk Vanacore, Bakhtawar Ahtisham, René F. Kizilcec

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 针对教育对话中课程术语与个人身份信息混淆的问题，提出一种完全本地的级联框架，通过召回优先的联合提议器和上下文感知审查器实现约束性隐私分类，在数学辅导对话上达到0.958的宏F1，优于商业API和纯LLM基线。

Let LLMs Judge Each Other: Multi-Agent Peer-Reviewed Reasoning for Medical Question Answering

让LLMs互相评判：面向医学问答的多智能体同行评审推理

Zaifu Zhan, Shuang Zhou, Rui Zhang

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体同行评审推理方法，让多个LLM独立生成思维链推理并相互评估，选择最优推理链输出答案，在三个医学问答数据集上优于单模型和多数投票方法。

Comments Accepted by the Journal of the American Medical Informatics Association

Mind the Gap: Can Frontier LLMs Pass a Standardized Office Proficiency Exam?

注意差距：前沿大语言模型能否通过标准化办公能力考试？

Tengchao Lv, Dongdong Zhang, Jiayu Ding, Yilin Jia, Yuzhong Zhao, Yupan Huang, Wenshan Wu, Xiangyang Zhou, Shaohan Huang, Nan Yang, Li Dong, Lei Cui, Furu Wei

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 基于中国计算机等级考试（NCRE）的200个综合操作任务，评估7个前沿LLM在Word、Excel和PowerPoint自动化中的表现，发现单轮模型最高得分率36.6%，带执行反馈的智能体系统达68.8%，仍低于95.5%的社区参考分，表明可靠细粒度办公自动化仍是重大挑战。

Comments 21 pages, 5 figures

No Universal Signal Predicts Sample-Level LLM Regression under Version Updates

没有通用信号可预测版本更新下的样本级大语言模型退化

Jia Sheng, Yiwei Lu

机构 * University of Ottawa（渥太华大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究如何用推理时信号预测LLM版本更新导致的样本级退化，对比单模型与跨版本信号，发现信号有效性具任务依赖性且无通用最优信号，部分跨版本信号可支持选择性回退，从业者可据此选择信号。

When Chain-of-Thought Helps and When It Hurts: An Empirical Investigation of the Serial-Depth Bottleneck in LLM Reasoning

思维链（CoT）何时有助、何时有害：大语言模型推理中序列深度瓶颈的实证研究

Tughanbulut Kurtulush

机构 * Vistula University（维斯图拉大学） 纠错

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

AI总结 该研究通过实证发现，思维链（CoT）是带宽旁路而非通用推理增强器，在高深度推理任务中可提升大语言模型准确率，在浅层任务中冗余，其效果与任务序列深度、模型规模相关。

Comments 15 pages, 3 figures, 5 tables. Pre-registered study (OSF: https://osf.io/92jdk). Data and code: https://osf.io/hteuj

Structured LLM Reasoning for Zero-Shot Human--Robot Coordination Under Hidden Goals

面向隐藏目标下零样本人机协作的结构化大语言模型推理

Dong Hae Mangalindan, Anand Gokhale, Francesco Bullo, Vaibhav Srivastava

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； UC Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,summary_cn)

AI总结 该研究针对隐藏目标下的零样本人机协作，提出结构化LLM架构，通过Dec-POMDP分解决策，实验显示其交互步骤更少、人类信任度更高，优于无ToM推理的变体和离线训练的多智能体强化学习策略。

ConFL: Explainable Concurrent Fault Localization via Hierarchy-Guided LLM Reasoning

ConFL：基于层次引导大语言模型推理的可解释并发故障定位框架

Shuai Shao, Dingbang Wang, Yiming Zeng, Tingting Yu

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,summary_cn)

AI总结 ConFL是一种可解释的并发故障定位框架，通过构建并发知识库与LLM引导的层次检索，在8个Java项目的并发漏洞实验中，其MRR达0.503、MAP达0.486，性能优于同类基线方法且鲁棒性良好。

Comments Accepted at ISSTA 2026

ThinkOmni: A Reasoning-Driven Omni-Modal LLM Framework for Audio Forgery Detection and Localization

ThinkOmni：用于音频伪造检测与定位的推理驱动全模态大语言模型框架

Yuxiong Xu, Kaiqing Lin, Bin Li, Haodong Li, Sheng Li

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Afirstsoft Technology Group Co., Ltd.（安福软件科技集团有限公司） 纠错

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

AI总结 针对现有AFDL方法泛化能力不足的问题，提出推理驱动的全模态大语言模型ThinkOmni，构建FACoT数据集，引入FMIL与FCML，实现了跨数据集的音频伪造检测与定位。

Comments Accepted by ACM MM 2026, 21 pages, 12 figures

RepoReasoner: Evaluating Repository-Level Code Reasoning Ability of Long-Context Language Models

RepoReasoner：评估长上下文语言模型的仓库级代码推理能力

Yanlin Wang, Suiquan Wang, Yanli Wang, Bowen Zhang, Daya Guo, Jiachi Chen, Zibin Zheng

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

AI总结 研究针对现有代码推理基准测试局限，引入RepoReasoner评估仓库级代码推理，通过多阶段管道构建基准，评估输出预测和调用链预测能力，发现当前LLMs在仓库级推理存在局限，为未来相关研究提供方向。

Comments Published in FSE'2026

Same Question, Different Answers: Evaluating LLM Reliability Beyond Accuracy

相同问题，不同答案：超越准确率评估大语言模型的可靠性

Kazem Faghih, Yize Cheng, Shoumik Saha, Mobina Pournemat, Armin Gerami, Soheil Feizi

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 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、cs.LG

AI总结 研究大语言模型在不同等效表述问题下的答案变化，发现其输出依赖措辞，准确率指标掩盖不稳定性，实例级行为不稳定，提出自释义策略可恢复潜在知识提升性能，强调评估一致性对展现模型可靠性的重要性。

When is LLM-Based Program Reasoning Correct? A Completion Semantics for LLM-Based Code Inference

基于大语言模型的程序推理何时正确？基于大语言模型的代码推理的补全语义

Zhiyuan Liu, Yihe Li, Trevor E. Carlson, Huiyan Wang, Ruijie Meng, Gregory J. Duck

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

AI总结 研究基于大语言模型的程序推理何时正确，引入补全语义，将不完整程序形式化，定义存在性推理正确性。以见证生成工作流程实例化方法，在真实任务上评估，能区分合理与不合理推理，为验证不完整程序推理提供实用机制。

Comments 28 pages, 4 figures, 3 tables

When Fuzzing Meets Understanding: LLM-Driven Semantic Test Generation for RTL Verification

当模糊测试与理解相遇：用于RTL验证的大语言模型驱动的语义测试生成

Kun Wang, Cangyuan Li, Kaiyan Chang, Siyang Cai, Yinhe Han, Ying Wang

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

AI总结 针对硬件验证难题，提出ChipFuzzer框架，利用大语言模型语义推理能力。采用双阶段工作流程，覆盖引导阶段结合控制流分析提升覆盖率，错误引导阶段借助历史数据提高错误发现率，实验显示其显著提升验证效果。

Comments 8 figures

Multi-Agent LLM Collaboration for Unit Test Generation via Human-Testing-Inspired Workflows

通过受人工测试启发的工作流程进行多智能体大语言模型协作以生成单元测试

Quanjun Zhang, Ye Shang, Siqi Gu, Jianyi Zhou, Chunrong Fang, Zhenyu Chen, Liang Xiao

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

AI总结 研究针对现有基于大语言模型的单元测试生成方法的局限，提出TestAgent，通过多智能体协作机制模拟人工测试，设计专门智能体、配备工具API并构建知识图谱，在Java项目实验中取得优异结果，性能优于基线和搜索工具。

CausalGame: Benchmarking Causal Thinking of LLM Agents in Games

因果游戏：在游戏中对大语言模型智能体的因果思维进行基准测试

Zhenhao Chen, Yongqiang Chen, Chenxi Liu, Junchi Yu, Xiangchen Song, Zijian Li, Jialin Li, Philip Torr, Bo Han, Kun Zhang

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； New York University, Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） 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、cs.LG

AI总结 研究旨在通过因果游戏基准测试大语言模型智能体的因果思维能力，让智能体设计实验、收集数据并给出解决方案。设计含多种挑战的场景，发现当前智能体因果思维能力欠佳，为评估提供了测试平台。

Comments Zhenhao, Yongqiang, and Chenxi contributed equally to the project. A short version is accepted at the Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML) 2026 as an Oral presentation. Project website https://causalgame.github.io/

TO-Master: an LLM-agent framework for automated topology optimization

TO-Master：用于自动化拓扑优化的大语言模型智能体框架

Haoju Lin, Wenchang Zhang, Weipeng Xu, Xiang Li, Tian Xu, Tianju Xue

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

AI总结 提出TO-Master框架，利用大语言模型智能体将有限元拓扑优化转化为对话式工作流，通过自然语言指令自动完成几何处理、网格生成、边界条件设置和优化求解，无需用户编写代码。

Comments 29 pages, 10 figures, 2 tables; submitted manuscript

CoPersona: Collaborative Persona Graphs for Robust LLM Personalization

CoPersona: 面向鲁棒LLM个性化的协作人格图

Yangtian Zhang, Leyao Wang, Hiren Madhu, Ngoc Bui, Walter Roznyatovskiy, Rex Ying

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 针对用户历史稀疏和偏差导致的个性化脆弱问题，提出CoPersona框架，通过多面人格图从行为相似用户中借调信号，结合非参数检索与参数图推理的双分支架构，在多个领域和模型规模上超越强基线。

Comments Accepted at KDD '26. 12 pages, 5 figures, 8 tables

Thinking Out Loud: Real-Time Deception Monitoring in Asymmetric LLM Negotiations

大声思考：非对称LLM谈判中的实时欺骗监控

Nolan Coffey, Faithful Odoi, Makenzie Johnson, Nasir U. Eisty

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出轻量级实时思维链监控器，在二手车销售场景中检测卖家隐藏缺陷的欺骗行为，实验表明监控能提高买家退出率但存在智能差距。

Fine-grained Human Motion Understanding with Language Models

基于语言模型的细粒度人体运动理解

Thomas Markhorst, Zhi-Yi Lin, Jouh Yeong Chew, Jan van Gemert, Xucong Zhang

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Honda Research Institute Japan（日本本田研究所） 纠错

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

AI总结 提出LLM模型\methodname，通过显式时间戳编码和多样化姿态/运动级监督，在多个基准上实现SOTA性能，且仅用2D骨骼输入即可超越3D方法。

Occ-VLM: Occupancy Grounded Vision Language Model for Indoor Scene Understanding

Occ-VLM: 面向室内场景理解的占用接地视觉语言模型

Jianing Li, Zhou Fang, Yijiang Liu, Li Du

机构 * School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University（南京大学电子科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出Occ-VLM，仅用姿态RGB图像和单一2D视觉编码器，通过重建3D占用作为几何先验，实现统一的3D场景理解，在占用预测、3D VQA和密集描述任务上达到领先水平。

Shift-Left High-Level Synthesis Verification via Knowledge-Augmented LLM Agent

通过知识增强的LLM智能体实现左移高层次综合验证

Zhihan Xiao, Hongbing Lang, Zhe Zhao, Luke Ztz Hu, Songping Mai

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 提出一种知识增强的智能体驱动左移验证框架，通过双层级一致性检查、符号执行和HLS验证知识图谱，在综合前自动验证C与HLS-C的功能一致性，覆盖率达98.26%。

Neuro-Symbolic Software Verification: Hyper-charging Local Language Models with Symbolic Reasoning at Scale

神经符号软件验证：通过符号推理在规模上增强本地语言模型

Muhammad A. A. Pirzada, Julian Parsert, Weiqi Wang, Konstantin Korovin, Lucas C. Cordeiro

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

AI总结 提出VerIbmc管道，结合符号不变量生成与本地开源语言模型及ESBMC验证工具，通过结构化的验证器反馈迭代优化，实现隐私保护且高效的循环不变量合成，在520个问题上达到86.4%的解决率。