语言大模型 / LLM

Towards Verifiable Agentic Data Science: Solving Irregular TSQA Via Tool-Grounded Reasoning

迈向可验证的自主数据科学：通过基于工具的推理解决不规则时间序列问答

Sanhorn Chen, Xiaoyang Chen, Boyu Liu, Roy Zhao

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

AI总结 针对现实世界时间序列数据的不规则性，提出IRTS-ToolBench基准（1700个问题，10种任务类型，13个领域），通过标准化输入和可复现评估协议，研究LLM和AI代理在不规则条件下的表现。

Comments 15 pages

Is Text All You Need? Text as a Universal Information Bottleneck for Speech LLMs

文本就是一切？文本作为语音大语言模型的通用信息瓶颈

Ming-Hao Hsu, Yuxuan Hu, Shujie Liu, Jinyu Li, Yan Lu, Zhizheng Wu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Microsoft Corporation（微软公司） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 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

AI总结 提出Convex Gate（C-Gate）桥接语音与LLM，通过凸包约束将语音表示限制在LLM输入嵌入流形内，在ASR和情感识别上取得联合最优性能，并揭示几何结构而非离散性是关键设计因素。

Biological Reasoning-Informed Regression for Interpretable Regulatory DNA Activity Prediction

面向可解释调控DNA活性预测的生物学推理引导回归

Yi Duan, Zhao Yang, Jiwei Zhu, Ying Ba, Chuan Cao, Bing Su

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence（甘岭人工智能学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

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

AI总结 提出R3LM框架，通过结构化生物学知识教LLM进行推理引导回归，在增强子预测上达到最优性能并提供可解释机制。

Comments Accepted at KDD 2026 AI4Sciences Track

PertMind: Eliciting Emergent Biological Reasoning in LLM via Reinforcement Learning on Cellular Perturbation Data

PertMind：通过细胞扰动数据的强化学习在大语言模型中引出涌现生物推理能力

Zhenchao Tang, Xiaogang Xu, Tianxu Lv, Jiahui Guan, Jiale Zhou, Haohuai He, Zhi Song, Hanbo Huang, Jiehui Huang, Jiafei Wu, Zhe Liu

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

AI总结 本研究提出PertMind模型，结合可信轨迹监督初始化与多层面强化信号，以细胞扰动图谱为强化学习环境训练，实现生物推理能力的涌现，且可迁移至多类生物任务。

Comments Project page: https://shapsider.github.io/PertMind/ Code: https://github.com/shapsider/PertMind Model: https://huggingface.co/tzcfly/PertMind

Prior Audit-Repair Context Shifts LLM Verifier Thresholds Toward Leniency

先验审计-修复上下文调整大语言模型验证器阈值以趋向宽松

Parsa Mazaheri, Kasra Mazaheri

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究发现，LLM检查器上下文中的审计→修复事件会降低误报率，调整了验证器阈值趋向宽松，且该效应与负性不对称性预测相反，不随推理启用而消失。

Comments 12 pages, 2 figures, 4 tables. Code and analysis artefacts: https://github.com/parsa-mz/crtitxer

Not All Tokens Are Equal: Inflation-Aware Routing for Agentic LLM Systems

并非所有token都平等：面向智能体大语言模型系统的感知通胀路由

Heming Fu, Shan Lin, Qianqian Xie, Guojun Xiong

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对智能体LLM系统的token通胀问题，提出四阶段路由框架InflationAgent，通过测量通胀、引入CBE信号、最大化SER并采用新鲜升级策略，在GSM8K上优于FrugalGPT。

Measuring in-context algorithmic reasoning in language models against an exact Bayes-optimal standard

基于精确贝叶斯最优标准测量语言模型的上下文内算法推理能力

Hector Zenil, Luan Ozelim

机构 * Oxford Immune Algorithmics（牛津免疫算法学公司） ； Oxford University Innovation（牛津大学创新公司） ； London Institute for Healthcare Engineering（伦敦医疗工程研究所） ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出F-ICL基准，以精确贝叶斯最优标准测量语言模型的上下文内算法推理能力，发现多数模型分布与最优标准存在差距，该差距与准确率无关且不受模型规模缩小，基准已开放。

Think Short, Defer Smart, Act, and Repeat: Calibrated Reasoning and Uncertainty-Aware Deferral for Edge LLM Agents

短思考、智能延迟、行动与循环：面向边缘大语言模型智能体的校准推理与感知不确定性的延迟机制

Amirmohammad Farzaneh, Osvaldo Simeone

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

AI总结 该研究提出TSDS框架，结合收敛探测器与困惑度延迟规则，经LTT流程校准后，可在边缘LLM智能体上减少43%-73%的思考计算量，同时保证奖励与云端调用率，在多类基准任务上表现优异。

A Cost-Effective Multimodal LLM Reasoning Framework for Question Answering over Irregular Clinical Time Series

一种用于不规则临床时间序列问答的经济高效多模态大语言模型推理框架

Frank Nie, Ethan B Liu, Yuan Zhu, Wei Fan, Jindong Han

机构 * Shandong University（山东大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） 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.CL、cs.AI

AI总结 针对不规则临床时间序列问答，提出ClinPRISM框架。该框架含不规则感知多尺度编码器、时间证据蒸馏器和渐进对齐策略，通过构建训练数据，在40亿参数大语言模型主干上实现最优性能，兼具低时间序列令牌数和低推理延迟。

Discourse-Aware Policy Analysis with Argumentation: A Hybrid LLM-Symbolic Framework for Disaster Governance

基于论证的话语感知政策分析：灾害治理的混合大语言模型-符号框架

Stylianos Loukas Vasileiou, Olga Derendiaeva

机构 * New Mexico State University（新墨西哥州立大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） 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.CL、cs.AI

AI总结 研究灾害治理中政策文件推理隐含问题，提出混合大语言模型-符号框架Apaf，通过分类论点、生成框架介导关系子类型进行关键话语分析，发布新数据集，论证图准确、可解释且跨辖区稳定。

MAF: Multimodal Adaptive Few-shot Prompting for Sentiment Analysis with MLLMs

MAF: 面向情感分析的多模态自适应少样本提示方法

Hangling Xie

机构 * Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出MAF框架，通过动态检索与查询相关的多模态示例，利用轻量级系数生成网络实时融合多模态相似度，结合多数投票提升MLLM在情感分析中的性能。

SEF-CLGC at SemEval-2026 Task 11: Logical Notation Impact on Language Model Performance

SEF-CLGC在SemEval-2026任务11中的应用：逻辑符号对语言模型性能的影响

Hanna Abi Akl, Fabien Gandon, Catherine Faron, Pierre Monnin

机构 * Université Côte d’Azur, Inria, CNRS, I3S, Sophia Antipolis, France（蔚蓝海岸大学, 法国国家信息与自动化研究所, 法国国家科学研究中心, 信息与系统科学实验室, 索菲亚安蒂波利斯, 法国） ； Data ScienceTech Institute, Paris, France（数据科学技术学院, 巴黎, 法国） 纠错

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

AI总结 本文提出SEF-CLGC管道，结合形式逻辑符号与小语言模型，在SemEval-2026任务11中评估推理性能，最佳模型在降低内容偏差的同时达到27.80%的内容分数。

Comments Accepted to SemEval-2026 co-located with ACL 2026

How Language Models Fail: Token-Level Signatures of Committed and Persistent Reasoning Failures

语言模型如何失败：承诺性和持续性推理错误的令牌级特征

Tanvi Thoria, Kiana Jafari, Marc R. Schlichting, Mykel J. Kochenderfer

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） ； Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（航空航天工程系，斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 通过令牌级不确定性信号，将语言模型推理失败分为承诺性失败（早期锁定错误路径）和持续性不确定性（不确定性持续累积），并在23个模型-数据集配置中验证了可预测性，为自我一致性策略提供了指导。

aDSL: Agentic 3D Creation via Joint Agent-Program Design

aDSL：通过智能体-程序联合设计实现智能体驱动的3D内容创建

Rui-Huan Wang, Si-Tong Wei, Jia-Qi He, Heng-Yi Wei, Baoquan Chen, Peng-Shuai Wang

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

AI总结 该研究联合设计以智能体为中心的领域特定语言aDSL与角色专业化多智能体系统，通过“规划-执行-评审”循环提升3D内容创建的鲁棒性等，在文本到形状等任务上优于LLM基线。

Automating Parent Selection Configuration in Genetic Programming with Agentic AI

用智能体人工智能实现遗传编程中父代选择配置的自动化

Jose Guadalupe Hernandez, Jui-Hsuan Chang, Anil Kumar Saini, Xi Li, Jason H. Moore

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

AI总结 该研究提出智能体AI框架，结合LLM推理与RAG实现遗传编程父代选择配置自动化，经符号回归测试，5 mini--AR配置表现优于锦标赛选择，为进化系统自动化设计提供了新路径。

RoE-FND: Synergizing LLMs with Experiential Learning for Effective and Generalizable Evidence-Based Fake News Detection

RoE-FND：结合大语言模型与经验学习实现有效且可泛化的循证假新闻检测

Yuzhou Yang, Qichao Ying, Sheng Li, Zhiyin Zhu, Zhenxing Qian, Xinpeng Zhang

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

AI总结 本文提出RoE-FND框架，结合LLM与自反经验学习构建经验库，推理时检索经验裁决对立推演，在5个FND基准上优于基线且跨数据集泛化性强。

From Passive Delegates to Strategic Negotiators: Reinforcing Social Reasoning in Small Language Models with SocialRL

从被动代理到策略谈判者：用SocialRL强化小型语言模型的社会推理能力

Wenyue Hua, Zachary Huang, Tyler Payne, Safoora Yousefi, Saleema Amershi, Asli Celikyilmaz

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title)；small language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究提出SocialRL方法训练4B语言模型的社会推理能力，经多领域实验，其跨领域整合后模型平均效用达0.627，优于多数GPT系列模型，心智理论蒸馏可提升效用与泛化性。

Comments 25 pages, 3 figures

Knowledge-Graph-Guided Retrieval-Augmented LLMs for Explainable Root Cause Analysis in Automotive HiL Validation

知识图谱引导的检索增强大语言模型用于汽车在环（HiL）验证中的可解释根本原因分析

Hamza Ouarrad, Mohammad Abboush, Andreas Rausch

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

AI总结 该研究提出KG引导的RAG-LLM框架，用于汽车HiL数据的RCA与故障定位，在ASM汽油发动机和电动车系统案例中分别获90%、94% Top-1准确率，可实现可解释且泛化的故障分析。

Comments 10 pages, 3 figures, 5 tables. Accepted for publication and oral presentation at the 10th International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS 2026), Rome, Italy, November 23--25, 2026

Protoreasoning in Tiny Transformers

微型Transformer中的原型推理

Eduardo Valle, Fergal Reid

机构 * Fin AI Research（Fin AI研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出原型推理，在约100万参数的微型Transformer上实现逐步推理，通过Dyck语言任务验证其可缩小分布外泛化差距，助力探究LLM的通用推理能力。

The Case for Vibe Modeling: A Missing Step in AI-Based Trustworthy Software Development

氛围建模的必要性：基于AI的可信软件开发中缺失的一环

Shalini Chakraborty, Michael Mittermaier, Judith Michael

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

AI总结 本文提出在AI辅助软件开发中引入氛围建模作为轻量中间抽象，通过学生调查验证其在提升LLM输出理解、降低验证工作量及增强信任方面的潜力，为可信AI软件工程研究提供方向。

Comments 7 pages, 1 figure

Tracing the Shadows: Automatic Tracking and Analysis of Crypto Money Laundering via Transaction Semantic Analysis

追踪阴影：通过交易语义分析对加密货币洗钱进行自动跟踪与分析

Hao Wu, Haijun Wang, Shangwang Li, Yin Wu, Ming Fan, Ting Liu, Xiapu Luo

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

AI总结 研究针对加密货币洗钱问题，提出AMLGuard语义感知框架，结合静态规则分析与LLM推理，对复杂DeFi交易语义分析，实现非法资金流追踪，在真实案例评估中取得高精度召回率，有效应对加密货币洗钱。

Using LLMs to Adjudicate Static-Analysis Alerts with Error Reduction Techniques

使用具有错误减少技术的大语言模型来判定静态分析警报

William Klieber, David Svoboda, Lori Flynn, Ruben Martins

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

AI总结 研究用大语言模型判定静态分析警报，采用一致性检查和LLM推理评估两种方法，在三个测试套件上评估多个LLMs，中级推理LLMs经错误缓解后召回率和特异性高，还探讨了相关问题及合成程序作为证据的结果。

Comments 22 pages

A Closed-Loop Multi-Agent Framework for Robust Multi-Robot Manipulation

用于鲁棒多机器人操作的闭环多智能体框架

Yi-Xiang He, Lan Wei, Haoming Cen, Jian-Jian Jiang, Zhuohao Li, Guanxing Lu, Yihan Yang, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部机器智能与先进计算重点实验室） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 针对多机器人操作中高级推理应用于实际执行的挑战，提出基于分层闭环智能体的LLM框架，含规划、操作、验证智能体。经实际实验验证，该框架成功率高、适应性强，为多样操作任务提供可推广方法。

Comments RSS 2026

A Large-Language-Model Supported Personalized Driving Framework for Lane Change in Highway Scenarios

大语言模型支持的高速公路换道场景个性化驾驶框架

Dong Bi, Yongqi Zhao, Paul Kovacevic, Tomislav Mihalj, Ji Zhou, Jiayuan Gong, Arno Eichberger

机构 * Hubei University of Automotive Technology（湖北汽车工业学院） ； Graz University of Technology（格拉茨技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种LLM支持的个性化驾驶框架，通过映射自然语言指令到Apollo规划参数，结合聚类和风格强度排序生成可区分的换道行为，并利用检索增强生成解释隐式指令。

From Causal Discovery to Implementation: An Agentic AI Framework for E-Scooter Mobility Hub Planning Across 29 German Cities

从因果发现到实施：面向29个德国城市的电动滑板车出行枢纽规划的智能体AI框架

Meng Jin, Melanie Handrich, Simone Martinenz, Nicholas Hoeser, Ziyue Li

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

AI总结 提出一个三阶段智能体AI框架，利用29个德国城市的公共GBFS数据构建因果模板库，通过LLM驱动的因果发现揭示城市类型与集群类型对热点需求的因果驱动差异，并在海尔布隆指导两个枢纽站点建设。

Comments 32 Pages, Submitted to Transportation Research Part D: Transport and Environment. Under review

HEART: Coordination of Heterogeneous Expert Agents for Physically Grounded Robotic Task Planning

HEART: 异构专家智能体协调实现物理接地机器人任务规划

Junho Lee, Seabin Lee, Wonjong Lee, Nayoung Kim, Moonjeong Kang, Changjoo Nam

机构 * Sogang University（西江大学） 纠错

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

AI总结 提出异构多LLM框架HEART，将指令分解为原子推理任务分配给角色专家，通过约束驱动规划合成，提升机器人任务规划的物理可行性和效率。

Comments 9 pages, 3 figures

Bridging Semantics and Kinematics: A Modular Framework for Zero-Shot Robotic Manipulation

桥接语义与运动学：零样本机器人操作的模块化框架

Ali Alabbas, Dipshikha Das, Camillo Murgia, Sainul Ansary, Alaa Elkamash, Philip Long

机构 * Atlantic Technological University（大西洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出一种模块化免训练框架，通过视觉感知、语义路由和任务编排三阶段，实现零样本语言引导的机器人操作，在两种零样本实验中达到62%端到端成功率。

Comments Accepted to RO-MAN 2026

SHACR: A Graph-Augmented Semi-Autonomous Framework for Multi-Class Conflict Resolution in Smart Home IoT Automation

SHACR：一种用于智能家居物联网自动化中多类冲突解决的图增强半自主框架

Leena Marghalani, Walid Aljoby, Suayb S. Arslan

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

AI总结 提出SHACR框架，通过有向知识图谱将冲突检测从文本推理转化为确定性多跳图遍历，统一逻辑、语义和物理冲突，结合LLM实现闭环工作流，在203条规则测试中F1从0.59提升至0.95。

Harmonizing Semantic and Collaborative in LLMs: Reasoning-based Embedding Generator for Sequential Recommendation

在LLMs中协调语义与协同：基于推理的序列推荐嵌入生成器

Qidong Liu, Mingyao Huang, Moranxin Wang, Wenxuan Yang, Haiping Zhu

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

AI总结 提出ReaEmb框架，通过潜在推理增强对比学习和协同奖励强化学习，利用LLM推理能力并显式注入协同信号，解决序列推荐中的长尾问题。

Comments 11pages,5figures

Do LLM Agents Negotiate Rationally? A Mechanism-Design Framework for Verifiable Multi-Agent Interaction over A2A/MCP

大语言模型智能体是否进行理性协商？面向A2A/MCP的可验证多智能体交互机制设计框架

Wael Albayaydh, Rui Zhao

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

AI总结 本研究针对A2A/MCP协议提出可验证多智能体交互机制设计框架，实验发现机制激励兼容性无法自动迁移至大语言模型智能体行为，相关成果连接经典多智能体理论与现代LLM智能体基础设施。

Comments 20 pages , 3 tables