语言大模型 / LLM

Knowledge Graphs and Reasoning LLMs for Finding Simple Yet Effective Transcriptomic Perturbation Predictors

知识图谱与推理大语言模型用于寻找简单而有效的转录组扰动预测因子

Jake Fawkes, Liam Hodgson, Jason Hartford

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Valence Labs（Valence实验室） ； Recursion（Recursion公司） 纠错

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

AI总结 利用知识图谱的K近邻方法在基因敲除扰动预测中表现优异，结合强化学习优化的LLM可达到最先进性能。

World-Model-Grounded LLM Planning for AUV and ASV Navigation Near Offshore Wind Farms

面向近海风电场区域自主水下航行器（AUV）与自主水面航行器（ASV）导航的世界模型赋能大语言模型规划

Markus Buchholz, Ignacio Carlucho, Yvan R. Petillot

机构 * Norwegian Defence Research Establishment (FFI)（挪威国防研究机构（FFI）） ； School of Engineering & Physical Sciences, Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学工程与物理科学学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出世界模型赋能大语言模型规划方法，结合MPC闭环重规划器等组件，在近海风电场区域的AUV和ASV导航任务中，大幅降低目标距离误差，验证了其有效性。

Comments This work has been accepted to the IEEE IROS 2026 AQ2UASIM workshop

In-Context VLA: Endowing Vision-Language-Action Models with Language via In-Context Post-Training and Agentic Tool Use

上下文视觉-语言-动作模型：通过上下文后训练与智能体工具使用为视觉-语言-动作模型赋予语言能力

Jiarui Yang, Wen Huang, Jiale Zhang, Maowei Hu, Hang Guo

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

AI总结 该研究针对现有VLA模型用CoT会降低控制性能的问题，提出通过上下文后训练和智能体工具使用赋予VLA语言能力的方法，在多模拟和真实机器人任务上实现SOTA性能与效率。

SpatialQuery: Benchmarking Geometry-Grounded Multi-Instance Spatial Reasoning in Vision-Language Models

SpatialQuery：评估视觉语言模型中基于几何的多实例空间推理能力

Hai Nguyen, Tung Vu, Cong Tran

机构 * Posts and Telecommunications Institute of Technology（邮电技术学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对视觉语言模型的多实例空间推理缺陷，推出SPATIALQUERY框架及含百万对问答的SPATIALQUERY-1M基准，结合UA-CoT提示，使Qwen3-VL-8B在空间推理任务中表现优于多种模型。

Execution-First Synthetic Tool-Use Trace Generation for LLM Agents

面向LLM智能体的优先执行式合成工具使用轨迹生成

Hafsa Ouajdi, Francesco Giannuzzo, Alaa Boukhary, Paolo Papotti, Gerard Conangla, Adam Elwood

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 针对传统数据合成的局限，提出优先执行式框架SyntheticAgentTraceQA生成工具增强型智能体的监督数据，经四工具生态系统及Qwen模型验证，该框架可提升工具执行等性能，且揭示了掩码与全监督的权衡。

LaRec: Unleashing LLM-based Latent Reasoning for Generative Recommendation

LaRec：释放基于大语言模型的生成式推荐中的潜在推理能力

Yu Xia, Zihan Lin, Wei Yang, Rui Zhong, Cheng Chen, Huan Ren, Yao Hu

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

AI总结 研究针对LLMs在推荐中现有方法的问题，提出LaRec框架。核心方法是通过潜在预训练赋予潜在推理能力，用个性化强化学习调整引导遍历多样推理路径。主要贡献是在多数据集实验中，以相当效率显著超越现有基线。

Not All LLM Reasoning is Visible in the Chain-of-Thought

并非所有大语言模型的推理都能在思维链中体现

Vatsal Baherwani, Tom Goldstein, Ashwinee Panda

机构 * New York University（纽约大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； TogetherAI 纠错

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

AI总结 研究探讨大语言模型输出令牌是否体现所有推理，发现前沿模型存在利用无关填充令牌提升合成推理任务性能的不可见推理现象，评估多个模型，揭示填充令牌益处因模型和令牌而异，还表明其能服务隐藏目标，且强化学习等方法无法使填充令牌益处在测试时持续。

From P&ID Drawings to Process Graphs: A Multimodal Language Model Approach

从管道和仪表图到过程图：一种多模态语言模型方法

Baikai Zhu, Samuel Duong, Javal Vyas, Mehmet Mercangöz

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

AI总结 研究针对P&IDs数字化难题，提出基于多模态大语言模型的两阶段工作流程，将其数字化重定义为设备标签提取与拓扑推理，经案例研究评估，该方法比端到端数字化更优，凸显知识引导工作流程在P&ID数字化中的潜力。

MechMem-RTL: Reusing Verified Mechanism Memories for LLM-Based RTL Repair

MechMem-RTL：用于基于大语言模型的RTL修复的可复用验证机制存储器

Mingyu Cheng, Junjie Gao, Jinhua Cui, Kuncai Zhong

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

AI总结 研究针对大语言模型修复RTL设计时，利用任务文本相似性易误导的问题，提出MechMem-RTL框架，复用验证器确认的修复记录，通过严格匹配触发证据来注入记录，实验表明该框架在多个任务上修复效果优于标准反馈修复和任务相似性RAG。

Comments 7 pages, 6 figures, 3 tables

When Depth Is Better Told Than Shown: Depth-Ordinal Prompting for Vision-Language Spatial Reasoning

当深度以文字表述比图像展示更好用时：用于视觉语言空间推理的深度序数提示

Quynh Vo, Phuc Dao, Cong-Duy Nguyen, Thong Nguyen

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Center of AI Research, VinUniversity（文大人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型空间推理难题，提出深度序数提示（DOP）方法，该方法无需训练，将单目深度转换为序数文本提示，在伪深度提供可靠排序时可改善空间推理，简单且针对性强，与其他无需训练的深度提示方法有竞争力。

Comments Work in progress

Escaping the Procrustean Bed: Groupwise Orthogonal Connectors for Audio-Language Models

摆脱普罗克汝斯忒斯之床：用于音频语言模型的分组正交连接器

Ho-Lam Chung, Ke-Han Lu, Yi-Cheng Lin, Guan-Ting Lin, Yiming Chen, Hung-yi Lee

机构 * Graduate Institute of Communication Engineering, National Taiwan University（国立台湾大学通信工程研究所） ； ASUS AICS 纠错

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

AI总结 研究音频语言模型压缩中存在的问题，提出ORCA方法，通过分组使查询输出指向不同方向，在SAKURA多跳推理中表现出色，提升分数，减少查询冗余并提高跨说话者方差。

Rethinking Foundation Model Collaboration: Enhancing Specialized Models through Proxy Task Reasoning

重新思考基础模型协作：通过代理任务推理增强专用模型

Hongyi Lin, Yang Liu, Jinhua Zhao, Xiaobo Qu

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； Department of Urban Studies and Planning, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院城市研究与规划系） 纠错

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

AI总结 提出FAT框架，将基础模型与专用模型协作视为任务分解而非替代，通过代理任务（如选择或验证）提升结构化预测性能，在多个任务上优于直接使用基础模型回归。

Comparative Reasoning: Making an Audio Language Model Better at Comparing Emotions

比较推理：让音频语言模型更擅长比较情感

Abinay Reddy Naini, Jaeyeon Kim, Chao-Han Huck Yang, Shinji Watanabe, Carlos Busso

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出一种推理引导的序数情感识别框架，通过配对语音输入和推理轨迹训练音频语言模型，实现可解释的比较情感判断，仅需传统方法5%的训练数据。

PAIWorld: A 3D-Consistent World Foundation Model for Robotic Manipulation

PAIWorld: 用于机器人操作的三维一致世界基础模型

Yuhang Huang, Xuan Lv, Junyan Xu, Zhiyuan Yu, Jiazhao Zhang, Ruizhen Hu, Wancheng Feng, Shilong Zou, Hewen Xiao, Ziqiao Zhou, Kaiyun Huang, Zhiyu Peng, Juzhan Xu, Hang Zhao, Chenyang Zhu, Renjiao Yi, Yifei Huang, Douhui Wu, Yan Zhang, Kexu Cheng, Chunhe Song, Yunzhi Xue, Xiuhong Zhang, Leitao Guo, Yunji Chen, Bin Wu, Haibin Yu, Kai Xu

机构 * Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能产业研究院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(title,abstract)；post-training(abstract)

AI总结 提出PAIWorld框架，通过几何感知交叉注意力、几何旋转位置编码和潜在3D-REPA蒸馏，解决多视图世界模型的3D不一致问题，在机器人操作基准上取得领先性能。

BioHarness: Substrate-Aware Evidence Assembly for Biomedical Question Answering across Literature, Knowledge Bases, and Biological Atlases

BioHarness：面向生物医学问答的底物感知证据组装——跨文献、知识库和生物图谱

Meng Xiao, Chuan Qin, Jinmiao Chen, Yihang Cheng, Yuanchun Zhou, Hengshu Zhu

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

AI总结 提出BioHarness，通过级联控制机制在文献检索、知识库和生物图谱间选择性组装证据，提升生物医学问答准确率，在19,302个问答项上得分从65.9提升至71.0。

Comments 14 Pages, 11 Figures, Keywords: biomedical question answering; retrieval-augmented generation; large language models; evidence assembly; biomedical knowledge bases; biological atlases

New lower bounds for the degree/diameter problem via interaction with a browser-accessible LLM

通过浏览器可访问的LLM交互得到度/直径问题的新下界

Ryosuke Mizuno

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 通过与ChatGPT交互发现图构造，改进了度/直径问题的下界：N(12,5)≥34,992和N(16,5)≥147,456。

InternVideo3: Agentify Foundation Models with Multimodal Contextual Reasoning

InternVideo3: 用多模态上下文推理代理化基础模型

Ziang Yan, Sheng Xia, Jiashuo Yu, Yue Wu, Tianxiang Jiang, Songze Li, Kanghui Tian, Yicheng Xu, Yinan He, Kai Chen, Limin Wang, Yu Qiao, Yi Wang

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(title,abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 提出InternVideo3框架，通过多模态上下文推理（MCR）和高效KV缓存压缩方法M^2LA，增强长视频理解与迭代交互能力，在多个基准上取得强性能。

Compiler-Guided Adaptive Proof Search with Cross-Model Synergy on Context-Dependent Theorem Proving

面向上下文依赖定理证明的、结合跨模型协同的编译器引导自适应证明搜索

Zhuo Liu, Ding Yu, Hangfeng He

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对Lean 4项目定理证明的上下文依赖难题，提出结合双模型生成等策略的编译器引导证明搜索框架，在7个项目实验中实现了通过率提升且LLM调用量减少的更优权衡。

Comments 16 pages

Towards Safer RAG: Only Agents Capable of System 2 Thinking may Access Untrusted Documents

迈向更安全的检索增强生成（RAG）：仅具备系统2思考能力的智能体可访问不可信文档

Mehrdad Ghassabi

机构 * University of Isfahan（伊斯法罕大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对RAG系统的知识投毒漏洞，提出仅具备系统2推理能力的智能体可访问不可信文档的安全原则，通过实证证明该原则能提升模型对被破坏证据的鲁棒性且无需严格隔离。

Agent-Native Telemetry: Verifiable State-Delta Evidence for Autonomous Operations

智能体原生遥测：面向自主操作的可验证状态增量证据

Jun He, Deying Yu

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

AI总结 该研究提出智能体原生遥测架构，基于ATP协议和状态增量证据账本，在微服务基准测试中大幅降低了数据开销、LLM资源消耗，且能检测对抗性突变、抵御提示注入攻击。

Comments 13 pages, 3 figures, 6 tables

VARM-Bench: Benchmarking Verifiable Structured Reasoning in Chinese Abusive Speech Moderation

VARM-Bench：中文辱骂内容审核中可验证的结构化推理基准测试

Mingyu Yuan, Shengtao Wen, Lingbing Guo, Zhen Bi, Xiang Chen

机构 * NUAA（南京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 针对中文辱骂内容审核缺乏可验证决策依据的问题，提出VARM-Bench基准，通过确定性协议评估模型，发现标签级性能可能掩盖记录错误，提供可审计的评估基准。

ReasonCast: Agentic Demand Forecasting with Selective Semantic Reasoning

ReasonCast：基于选择性语义推理的智能体需求预测

Ziyue Yang, Chaolin Xu, Yijing Wang, Tiankai Gu, Hui Yang, Yanhong Lin, Kaiyuan Liu, Fei Xiao

机构 * Taobao and Tmall Group, Alibaba Group（阿里巴巴集团淘宝天猫集团） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：SFT(abstract,abstract_cn)；foundation model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ReasonCast是结构化语义干预框架，通过选择性语义推理结合多类信息，在三类场景降低WMAPE，且可避免稳定期无差别干预的负面影响。

Position: Evaluations of AI Moral Reasoning Still Miss Half of the Picture

立场：AI道德推理的评估仍遗漏了一半关键内容

Aidan Kierans, Ritam Dutt, Kaley Rittichier, Shiri Dori-Hacohen, Avijit Ghosh

机构 * University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Hugging Face 纠错

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

AI总结 该研究指出现有LLM道德推理评估聚焦道德价值问题而忽视规范问题，识别出三大缺口并提出含规范表征、标注数据集及分层评估的研究议程，以推动规范推理的系统研究。

Comments 8 pages, 1 figure. Accepted for archival publication at the ACL 2026 Workshop on Evaluating Evaluations (EvalEval)

Reasoning Jury: Multi-Model Consensus for Evaluating Reasoning Traces

推理评审团：用于评估推理轨迹的多模型共识机制

Congchao Wang, Diwakar Singh, Qiaozi Gao, Spyros Matsoukas, Yang Liu, Mahdi Namazifar

机构 * Amazon AGI（亚马逊AGI） 纠错

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

AI总结 本研究提出Reasoning Jury系统，以多LLM评审团及调控共识机制替代单模型评审员，其识别推理缺陷的准确率显著优于前沿模型，且开销仅为后者的8%-15%，还可用于理解推理LLM的失败模式。

SAG: SQL-Retrieval Augmented Generation with Query-Time Dynamic Hyperedges

SAG：基于查询时动态超边的SQL检索增强生成

Yuchao Wu, Junqin Li, XingCheng Liang, Yongjie Chen, Yinghao Liang, Linyuan Mo, Guanxian Li

机构 * Zleap AI（智量科技） 纠错

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

AI总结 本研究提出SAG（SQL检索增强生成）架构，通过查询时动态超边实现结构化检索，在HotpotQA等多跳问答基准上性能优于基线，为LLM智能体处理组织知识提供了新方案。

Glance, Scrutinize, and Think: Advancing Video Anomaly Detection from Training-Free to Agentic Reasoning

扫视、审视与思考：将视频异常检测从无训练推进到智能体推理

Shibo Gao, Peipei Yang, Xu-Yao Zhang, Linlin Huang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对视频异常检测的“何时-何事”脱节问题，提出无训练框架GtS及工具增强型智能体方法，扩展基准并引入联合评估指标，实现了更高的异常检测准确性与推理速度。

Comments 34 pages, 8 figures, 8 tables. Journal extension of our AAAI 2026 paper (arXiv:2507.21507)

STAIR: Effective Incident Response Using an End-to-End Agentic Planning Framework

STAIR：使用端到端智能体规划框架的有效事件响应

Hanlin Jiang, Jionghao Huang, Shaofei Li, Bojia Yu, Peng Jiang, Yuxin Ren, Ning Jia, Yao Guo, Ding Li

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

AI总结 针对事件响应规划的静态工作流和现有LLM智能体的不足，提出端到端智能体规划框架STAIR，在100个Docker网络靶场中实现0.94标准化防御得分，较最强基线提升9.5%。

Comments 12 pages, 5 figures

Hierarchical Self-Improvement: A Framework for Task-Specific Evolvable Agent Harnesses

分层自改进：一种面向任务特定可进化智能体控制框架的方法

Tailin Zhou

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出HSI框架，使冻结LLM的任务特定控制框架可进化，在中等难度任务上取得性能提升，超出模型能力时无增益，为改进冻结LLM智能体提供可行方向。

Your Prompt Is Not the Only Prompt: How Much Do LLMs Weight Structured-Output Schema Descriptions?

你的提示并非唯一提示：大型语言模型对结构化输出模式描述的权重有多大？

Sin-Ying Lin

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

AI总结 该研究测试LLM对结构化输出模式描述的权重，发现模式影响具模型依赖性，模式设计是更强杠杆，建议将提示与模式视为统一指令表面并实证验证其放置与字段设计。

Comments 11 pages, 7 tables

Determinization in Structure Theories: A Unified Framework via Closure, Comparability, and Joint Admissibility

结构理论中的确定化：基于闭包、可比性与联合可容许性的统一框架

Hai Hai Fu

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

AI总结 该研究提出了基于闭包、可比性与联合可容许性的统一框架，用于从多结构理论构造典范解释，区分非确定性类型并给出对应确定化机制，还可应用于LLM辅助推理以分析幻觉问题。

Comments Formal framework paper on canonicalization and determinization in structure theories; version v2.16.4; 29 pages