语言大模型 / LLM

Towards Deep Contextual Reasoning from Broad Descriptions for ASR with Speech-LLM via Metadata-Driven Reasoning Chains

面向语音-大语言模型的基于元数据驱动推理链的宽描述深度上下文推理

Jakob Poncelet, Hugo Van hamme

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,summary_cn)

AI总结 提出一种训练方法，使语音-LLM利用宽描述作为弱语义先验，通过链式推理进行上下文修正，降低罕见词和命名实体错误率。

Comments Accepted at Interspeech 2026

SLRMentor: An LLM-Based Tool Supporting Learning of SLR in Software Engineering

SLRMentor：一种基于LLM的软件工程系统文献综述学习支持工具

Rodolfo Gil-Pereira, Ronnie de Souza Santos, Cleyton Magalahes, Italo Santos

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出SLRMentor对话助手，利用LLM支持软件工程中系统文献综述的学习与规划，通过引导搜索字符串构建和纳入排除标准推理，降低新手入门门槛。

WaveformQA: Benchmarking LLM Temporal Reasoning on Digital Waveforms

WaveformQA：对数字波形上的大语言模型时间推理进行基准测试

Yichuan Liu, Daniel Cummings, Nick Vadlamudi

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 研究大语言模型对数字波形的时间推理能力，提出开源问答基准WaveformQA，含360个不同难度问题，波形由开源设计生成。评估发现模型在简单查询有准确率，但复杂问题上因窗口限制等性能下降，JSON表示可提高准确率，框架支持扩展实验。

Comments 10 pages; abridged version published in IEEE International Conference on LLM-Aided Design (ICLAD), 2026

AISA: AI Safety Assistant Framework for Continuous Improvement of Highway Construction

AISA：用于公路施工持续改进的AI安全助手框架

Mason Smetana, Trevor Neece, Lev Khazanovich

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 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

AI总结 本研究提出AISA框架，基于LLM和文本嵌入模型实现公路施工事故分类、质量评分及相关数据检索，为未来智能体应用提供基础，在OIICS分类和事故检索等任务上取得优于随机水平的效果。

Comments 17 pages, 5 figures

Divergent-Convergent Reasoning: Scaling Test-Time Compute through Structured Solution Synthesis

发散-收敛推理：通过结构化解决方案合成扩展测试时计算

Bo Wen, Yuhao Chen, Erhan Bilal, Carla Agurto Rios, Chen Wang, Junchen Jiang

机构 * School of Computing, Queen’s University（女王大学计算学院） ； IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J.沃森研究中心） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Tensormesh Inc.（Tensormesh公司） 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.AI

AI总结 该研究提出发散-收敛推理（DCR），引入递归DCR方法，利用分歧信息优化测试时计算分配，在AIME 2024、2025数据集上实现高准确率且减少计算量，揭示LLM测试时推理的扩展规律。

CAPRI: Contract-Aware Proof Repair for Isabelle

CAPRI：面向Isabelle的感知契约的证明修复

Jim Woodcock, Gabriel Leite, Augusto Sampaio, Ran Wei

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.AI

AI总结 该研究提出CAPRI工具，用于解决Isabelle证明修复中LLM修改未授权内容的问题，通过契约检查机制保障安全，在12个失败证明的实验中验证了不同工作流的修复效果。

Comments 17 pages, 1 figure, 7 tables. Submitted to SBMF 2026. Reproducibility artefact available on Zenodo

Conformity Mitigations in Large Language Models Lie on a Single Resistance-Receptivity Frontier

大语言模型中的从众效应缓解措施存在于单一的抵抗-接受边界上

Zafar Hussain, Kristoffer Nielbo

机构 * Aarhus University（奥胡斯大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对大语言模型的从众效应，提出抵抗-接受双维度评估，发现多数缓解措施存在此消彼长的边界，仅Reasoning可同时提升抵抗性与接受性。

Conversational Orchestration for Organic 6G

面向有机6G的对话式编排

Masoud Shokrnezhad, Tarik Taleb

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.AI

AI总结 针对有机6G跨域编排的开销与可部署性问题，提出基于LLM驱动域代理的轻量级去中心化对话式编排框架，仿真验证其控制开销可控且决策质量稳健。

Comments 7 pages, 6 figures. Accepted for publication in IEEE Network Magazine

The Deliberative Deficit: An Empirical Critique of LLMs in Democratic Discourse

审议缺陷：对大型语言模型在民主讨论中的实证批判

Maurice Flechtner

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

AI总结 该研究通过审议推理指数（DRI）评估1980次五智能体LLM运行，发现LLM群体讨论程序性质量与人类相当但主体间一致性提升小、视角多样性仅为人类的1/3，反转人类收敛模式，仅可作为人类推理的辅助工具而非自主审议智能体。

Comments 10 pages, archival publication at AIES 2026

P$^{3}$: Joint Program-and-Proof Planning for Verified Code Generation

P³：用于验证代码生成的程序与证明联合规划

Zenan Li, Ziran Yang, Peiyang Song, Zhaoyu Li, Kaiyu Yang

机构 * Apodex ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Caltech（加州理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） 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.AI

AI总结 P³是一种用于验证代码生成的程序与证明联合规划的LLM智能体工作流，在三个基准上的求解率优于基线，还降低了API成本与运行时间。

Counterfactual Benchmarking and Training for Factuality Consistency and Order-Robust Grounded Reasoning in LLMs over Heterogeneous Knowledge

针对异构知识下大语言模型事实一致性与顺序鲁棒接地推理的反事实基准测试与训练

Shibo Chu, Yuze Liu, Tiehua Zhang, Zhishu Shen, Lianghua He, Haofen Wang, Zhijun Ding

机构 * Tongji University（同济大学） ； Swinburne University of Technology（斯威本科技大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） 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.AI

AI总结 本研究构建异构知识下LLM事实一致性基准TKFQA，提出训练框架ORLF，可提升LLM的推理与顺序鲁棒性，优于多种基线方法。

Solver-Guided Reasoning for Mixed-Equilibrium Strategies

求解器引导的混合策略均衡推理

Han Wang, Philippe Beardsell, Boning Li, Aaron Sasmita, Shuai Li, Hongyuan Zha, Baoxiang Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； GTO Wizard ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Vector Institute（向量研究所） 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.LG

AI总结 本研究提出混合策略决策树（MDT），用求解器输出引导LLM在博弈中的均衡推理，在无限制德州扑克8种LLM配置下，将与均衡的L1距离降低52.6%，且策略可移植性良好。

DelusionEval: Measuring Delusion-Linked Behaviors in AI Chatbots

DelusionEval：评估AI聊天机器人中与妄想相关的行为

Jared Moore, Andrea Mock, Yifan Mai, Jacy Reese Anthis, Ryan Louie, William Agnew, Ashish Mehta, Kevin Klyman, Percy Liang, Nick Haber, Eric Lin, Desmond C. Ong

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 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

AI总结 本研究开发DelusionEval评估协议，发现LLM表现出与妄想相关行为的倾向与模型规模等无可靠关联，扩展上下文会提升此类行为发生率，所有模型家族均存在相关风险。

A Unified 2D Framework for DeepLesion Detection, Segmentation and Short Report Generation

用于DeepLesion检测、分割及简短报告生成的统一二维框架

Ruida Cheng, Tejas S. Mathai, Benjamin Hou, Qingqing Zhu, Zhiyong Lu, Matthew McAuliffe, Ronald M. Summers

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.AI

AI总结 本研究开发了一个整合LLM推理、病变检测、分割及报告生成的统一二维框架，在DeepLesion数据集上取得了各项指标提升，解决了其分割难题并开源了相关资源。

Comments 18 pages, 8 figures

Agentic Incident Response through Digital Twin-Enhanced Multiscale Planning

基于数字孪生增强多尺度规划的智能体事件响应

Yiran Gao, Tao Li, Kim Hammar

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.AI

AI总结 该研究针对现有智能体事件响应方法的局限，提出结合决策论规划与LLM的多尺度方法，经实验验证可显著缩短恢复时间、提升恢复率。

Comments 31st European Symposium on Research in Computer Security (ESORICS) 2026

AgentMap: Joint Equivalence and Subsumption Discovery for Ontology Matching

AgentMap：用于本体匹配的联合等价与包含关系发现

Yiping Song, Jiaoyan Chen, Renate Schmidt, Hui Yang, Wen Zhang

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 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.AI

AI总结 本文提出统一等价与包含发现的混合本体匹配任务，构建基于LLM的多智能体框架AgentMap，在三类设置下的本体匹配任务中均取得优异性能。

Comments 21 pages, 5 figures

Eco3S: Complex Socio-Economic System Simulation via Agent-Based Models

Eco3S：基于智能体模型的复杂社会经济系统仿真

Shaopeng Wei, Yufei Cheng, Wenxi Sun, Yepeng Ding, Yu Zhao, Gang Kou

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.AI

AI总结 Eco3S是面向经济研究与政策分析的社会经济系统仿真框架，通过三种关键机制解决现有LLM-based ABM的挑战，经多场景实验验证其有效性、可扩展性与通用性。

Comments 18 pages, 18 figures, 7 tables

SINT-Flow: Schema Integration using Large Language Model Workflows

SINT-Flow：使用大语言模型工作流进行模式集成

Keti Korini, Christian Bizer

机构 * University of Mannheim（曼海姆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SINT-Flow框架，由五个基于大语言模型的算子组成工作流，用于全自动端到端模式集成，能处理非规范化源表。通过SINT-Bench基准评估，在多种任务上取得高F1分数，消融研究证明了策略和审查循环的效用。

Toward Automated Detection of Documentation Inconsistencies in Electronic Health Records

迈向电子健康记录中文档不一致性的自动检测

Jian Lu, Panyu Chen, Miriam Treggiari, Robert Blessing, Danyang Zhuo, Chunhua Weng, William W. Stead, Anru R. Zhang

机构 * Duke University（杜克大学） ； Columbia University Medical Center（哥伦比亚大学医学中心） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） 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

AI总结 研究旨在检测电子健康记录中文档不一致性，采用两阶段LLM管道对3000份出院小结进行分析，发现多种类型不一致及反复出现的失败模式，建立了方法基础和概念框架以指导后续大规模分析。

Lexical discovery in unknown environments orchestrated by Large Language Models

由大语言模型编排的未知环境中的词汇发现

Rafael Sendra-Arranz, Iñaki Dellibarda Varela, Eduardo Rocon, Álvaro Gutiérrez, Manuel Cebrian

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

AI总结 针对未知环境中智能体需开发共享词汇的问题，提出神经符号词汇发现框架，让基于大语言模型的智能体群体进行指称博弈自组织词汇表，通过语义锚定扩展人类词汇，模拟达成共识并表征收敛动态，为自主探索预部署规划迈出第一步。

Comments 32 pages, 7 figures

RefineEvo: Planning-Guided Heuristic Evolution with Bidirectional Experience

RefineEvo：基于双向经验的规划引导启发式进化

Yang Wu, Junran Pan, Yifan Zhang, Ning Xu, Fanshuo Zeng, Jian Cheng

机构 * C$^2$DL, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（C2DL，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing（人工智能学院，中国科学院大学，北京） ； University of Chinese Academy of Sciences, Nanjing（中国科学院大学，南京） 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

AI总结 针对自动启发式设计中基于LLM方法的不足，提出RefineEvo框架，通过规划器和反射器，结合双向经验池动态调度进化算子，在经典组合优化基准测试中表现出色，提升了解质量和令牌效率。

Exploring Agentic Workflows for Generating High Quality Math Visual Aids

探索用于生成高质量数学视觉辅助工具的智能工作流程

Rizwaan Malik, Ashna Khetan, Isabel Sieh, Samin Khan

机构 * Stanford Graduate School of Education（斯坦福大学教育研究生院） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 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.AI

AI总结 研究针对中学数学图表可靠生成难的问题，引入智能工作流程，让 LLM 智能体评估并迭代改进生成的视觉效果，通过探索性评估确定改进关键领域，初步证明可提高 AI 生成数学图表的可靠性和教育价值。

Comments 13 pages, 9 figures. Exploratory course project on agentic workflows for generating and evaluating K 12 mathematical diagrams

Spatial Reasoning via Modality Switching Between Language and Symbolic Representation

通过语言与符号表示之间的模态切换进行空间推理

Shreya Rajpal, Tanawan Premsri, Parisa Kordjamshidi

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） 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.AI

AI总结 研究多跳文本空间故事中，将语言推理切换到几何感知模态（如布局或网格）能否提升推理性能，并提出基于可信度和复杂度的切换指标，实现原则性模态选择，使LLM性能提升高达42%。

Sakana Fugu Technical Report

Sakana Fugu 技术报告

Yujin Tang, Edoardo Cetin, Jinglue Xu, Qi Sun, Stefan Nielsen, Vincent Richard, Haruto Goda, Iaroslav Tymchenko, Nhan Nguyen, Hyunin Lee, Mari Ashiga, Shashank Kotyan, So Kuroki, Tarin Clanuwat

机构 * Sakana AI 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.LG

AI总结 提出Fugu系列协调模型，通过动态代理框架组合多个LLM专长，在多项基准上达到最优性能，并描述其训练范式。

GIF: Locally Sound Geometric Information Flow Control for LLMs

GIF: 局部几何信息流控制用于大语言模型

Adam Storek, Nikolaus Holzer, Zhuo Zhang, Suman Jana

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 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.AI

AI总结 提出GIF框架，利用LLM雅可比矩阵和局部输出几何上界香农互信息，实现可扩展的信息流追踪，在提示注入和隐私泄露任务中达到近完美召回，且计算成本低。

A Dual-Track Framework for Template-Constrained LaTeX Conversion

双轨框架：模板约束下的LaTeX转换

Chung Cheuk Hei, Liu Li

机构 * 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(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出双轨框架，通过离线提取模板约束与在线混合执行，将LLM用于推理密集型任务、规则引擎处理确定性任务，在7个模板和56篇论文上实现更高结构保真度和编译成功率。

Comments 6 pages (excluding references), 10 figures

ASCII Art Turns LLMs into VLA Controllers

ASCII艺术将LLMs转化为VLA控制器

Yitao Jiang, Roy Xing, Luyang Zhao, Brian Plancher, Muhao Chen, Devin Balkcom

机构 * Dept. of Computer Science, Dartmouth College（达特茅斯学院计算机科学系） ； Dept. of Electrical and Computer Engineering, Clemson University（克莱姆森大学电气与计算机工程系） ； Dept. of Mechanical and Aerospace Engineering, University of Houston（休斯顿大学机械与航空航天工程系） 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.LG

AI总结 通过ASCII表示将视觉观察渲染为文本输入，仅使用文本LLM即可实现VLA式控制，在2D操作任务中表现良好，提供轻量级可解释的模态桥接。

From Brewing to Resolution: Tracing the Internal Lifecycle of Code Reasoning in LLMs

从酝酿到解析：追踪LLM中代码推理的内部生命周期

Siyue Chen, Yifu Guo, Yuquan Lu, Zishan Xu, Jiaye Lin, Jianbo Lin, Siyu Zhang, Cheng Yang, Junxin Li, Yujia Li, Yu Huo, Ruixuan Wang

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Guangzhou College of Technology and Business（广州工商学院） 纠错

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

AI总结 提出双重诊断框架（逐层线性探针与上下文剥离解码），揭示LLM在代码推理中先酝酿答案后进入四种解析结果（已解析、过度处理、错误解析、未解析）的内部生命周期，发现酝酿支架稳定而解析成功随能力变化。

The Quality-Utility Paradox: Why High-Reward Data Impairs Small Model Mathematical Reasoning

质量-效用悖论：为什么高奖励数据会损害小模型的数学推理

Haolong Qian, Xianliang Yang, Yinuo ma, Lirong Che, Feng Lu, Ye Guo, Lei Song, Jiang Bian, Chun Yuan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 发现数学推理蒸馏中的质量-效用悖论：Oracle精炼的高奖励数据因分布漂移增加适应成本，反而不如SLM自生成数据；提出风格对齐精炼方法恢复效用。

Comments Accepted at ICML 2026

AI-Driven Framework for Adaptive Water Network Management with Proof-of-Concept Implementation: Addressing Non-Revenue Water in Jordan

基于AI的自适应水网管理框架及概念验证实施：解决约旦无收益水问题

Mohammed Fasha, Nahel Al-Maayta, Bilal Sowan, Mohammad Athamneh, Husam Barham

机构 * Jordan（约旦） 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.AI

AI总结 提出集成EPANET水力建模、数字孪生、SCADA和LLM智能体的框架，通过实时数据与物理模拟结合实现异常检测与自适应决策，概念验证在约旦1164节点管网中实现2分钟内自动生成健康报告，爆管检测定位准确。

Journal ref 2026 2nd International Conference on Computational Intelligence Approaches and Applications (ICCIAA)