语言大模型 / LLM

Test-Time Scaling for CAD Generation via Verifier-Free Consensus Selection

基于无验证器共识选择的CAD生成测试时缩放

Aaron Haag, Altay Kacan, Bertram Fuchs, Oliver Lohse

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.LG

AI总结 该研究针对文本到CAD生成的单个样本易出错问题，提出无验证器的3D CAD共识选择方法，经实验验证其可提升几何准确率并降低Chamfer距离。

Agentic Neurosymbolic Collaboration for Mathematical Discovery: A Case Study in Combinatorial Design

代理神经符号协作用于数学发现：组合设计的一个案例研究

Hai Xia, Carla P. Gomes, Bart Selman, Stefan Szeider

机构 * Algorithms and Complexity Group, TU Wien（算法与复杂性组，维也纳技术大学） ； Department of Computer Science, Cornell University（计算机科学系，康奈尔大学） 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.AI

AI总结 本文通过代理神经符号协作方法，在组合设计理论中发现了一个新的紧下界，展示了人类与AI协作在数学发现中的有效性。

Teaching agentic AI to learn expert reasoning for rare disease diagnosis

LiteOdyssey: 一种用于可解释罕见病诊断的轻量级推理AI智能体

Minh-Ha Nguyen, Erica Gray, Bryce A. Schuler, Kevin W. Byram, Chih-Ting Yang, Fan Ma, Hua Xu, Wu-Chen Su, Chao Yan, Wei-Qi Wei, Adam Wright, Lisa Bastarache, Josh Peterson, Lingyao Li, Siyuan Ma, Undiagnosed Diseases Network, Rizwan Hamid, Thomas A. Cassini, Cathy Shyr

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出轻量级框架LiteOdyssey，通过人类-AI协作的诊断策略和公共生物医学工具增强单个推理语言模型，在罕见病诊断基准上达到最先进性能，无需微调或多智能体集成。

Comments 69 pages, submission version

StructReward: Efficient Structured Process Rewards for Self-Correcting Multimodal Reasoning

StructReward：用于自修正多模态推理的高效结构化过程奖励

Yifan Li, Ruxin Sun, Tongzhou Zhao

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 本研究提出StructReward框架，通过结构化步骤级奖励对齐结合GRPO目标等方式，在无额外验证器的情况下降低多模态强化学习开销，实现自修正多模态推理。

Comments 9 pages, 3 figures. Yifan Li and Ruxin Sun contributed equally

CastFSR: A Fast--Slow--Reflect Agentic Reasoning Framework for Context-Aware Time Series Forecasting

CastFSR：用于上下文感知时间序列预测的快慢反思智能体推理框架

Xiaoyu Tao, Mingyue Cheng, Bokai Pan, Chuang Jiang, Huanjian Zhang, Tian Gao, Yaguo Liu, Qi Liu, Enhong Chen

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

AI总结 本研究提出CastFSR智能体框架，将上下文感知时间序列预测建模为快慢反思工作流，通过实验证明其在公共数据集上的表现优于代表性基线。

From Chains to DAGs: Probing the Graph Structure of Reasoning in LLMs

从链到DAG：探测语言模型推理中的图结构

Tianjun Zhong, Linyang He, Ziyang Li, Nima Mesgarani

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 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 研究探讨语言模型内部推理是否以有向无环图形式存在，通过设计探针验证DAG结构在各层的出现，并发现中间层具有最强的结构恢复能力。

TempoBench: Reasoning Execution Without Causal Attribution Is Just Simulation

TempoBench：评估大语言模型中的时间因果推理

Nikolaus Holzer, William Fishell, Baishakhi Ray, Mark Santolucito

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Columbia University, Barnard College（哥伦比亚大学、巴纳德学院） 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 提出TempoBench基准，通过合成Mealy机生成可验证的因果标签，评估LLM在时间因果推理中的表现，发现模型在最小因果归因任务上准确率低于25%，主要错误是过度指定。

LEGO-Puzzles: How Good Are MLLMs at Multi-Step Spatial Reasoning?

LEGO-Puzzles：多模态大语言模型（MLLMs）在多步骤空间推理上的表现如何？

Kexian Tang, Junyao Gao, Yanhong Zeng, Haodong Duan, Yanan Sun, Zhening Xing, Wenran Liu, Kai Chen, Kaifeng Lyu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tongji University（同济大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 该研究推出多步骤空间推理基准LEGO-Puzzles，评估29个顶尖MLLMs，发现其在基础空间推理、多步骤规划任务上远逊于人类，凸显其空间推理能力存在关键局限。

Trustworthy Agent Network: Trust in Agent Networks Must Be Baked In, Not Bolted On

可信代理网络：在代理网络中，信任必须被内置，而非事后添加

Yixiang Yao, Yuhang Yao, Xinyi Fan, Jiechao Gao, Jie Wang, Minjia Zhang, Srivatsan Ravi, Carlee Joe-Wong

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 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.AI

AI总结 本文探讨了在代理网络中信任必须被内置而非事后添加的问题，提出了一个综合的概念框架，通过四个设计支柱来建立代理网络中的信任。

Comments Accepted at SIGKDD 2026 Blue Sky Ideas Track

PhaseCoder: Microphone Geometry-Agnostic Spatial Audio Understanding for Multimodal LLMs

PhaseCoder: 无关麦克风几何的多模态大语言模型空间音频理解

Artem Dementyev, Wazeer Zulfikar, Sinan Hersek, Pascal Getreuer, Anurag Kumar, Vivek Kumar

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Media Lab, MIT（媒体实验室，麻省理工学院） ； Google AR（谷歌AR） 纠错

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

AI总结 PhaseCoder是一种无需麦克风几何结构的Transformer空间音频编码器，能够生成空间嵌入并使LLM实现复杂空间推理和转录任务。

stratum: A System Infrastructure for Massive Agent-Centric ML Workloads

stratum: 一种支持大规模基于代理的机器学习工作负载的系统基础设施

Arnab Phani, Elias Strauss, Sebastian Schelter

机构 * BIFOLD & TU Berlin（BIFOLD与柏林技术大学） 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.LG

AI总结 stratum是一种支持大规模基于代理的机器学习工作负载的系统基础设施，通过解耦流水线执行与规划推理，提升大规模代理流水线搜索效率。

Comments Accepted at PVLDB 2026 (Vol. 19, No. 11). Artifact available on GitHub

Journal ref Proc. VLDB Endow. 19(11): 3799-3806, 2026

VFEAgent: A Multimodal Agent Framework for End-to-End Automated Finite Element Analysis

VFEAgent: 面向端到端自动化有限元分析的多模态智能体框架

Jiachen Zhang, Junyi Lao, Chenghao Liu, Siyuan Liu, Shixin Wu, Linsen Zhang, Boyu Wang, Songfang Huang

机构 * Peking University（北京大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 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.AI

AI总结 提出VFEAgent多智能体系统，通过多模态视觉-语言流水线和验证优先的代码合成框架，实现从输入图像和问题描述到有限元建模与仿真的端到端自动化。

Comments 9 pages, 3 figures, 2 tables. Equal contribution: Jiachen Zhang and Junyi Lao. Corresponding author: Songfang Huang. Preprint

CPInj: Uncovering Prompt Injection Risks in Textual Collaborative Prompt Optimization

CPInj：揭示文本协作式提示优化中的提示注入风险

Xinting Liao, Behnoosh Zamanlooy, Masoumeh Shafieinejad, David B. Emerson, Ruinan Jin, Deval Pandya, Xiaoxiao Li

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； McMaster University（麦斯特大学） 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.AI

AI总结 研究文本协作式提示优化（TCPO）中提示注入风险，提出协作式提示注入攻击CPInj，用恶意指令污染全局提示，降低下游任务性能，现有防御方法无效；还提出防御导向聚合方法APAgg，实验表明TCPO存在关键漏洞，攻击有待更强大防御。

Comments Accepted by COLM 2026 and AI4GOOD workshop

A Multi-Agent System for Motor Design Optimization via an FEA-AI Hybrid Approach

基于FEA-AI混合方法的IPMSM设计优化多智能体系统

Jinseong Han, Sunwoong Yang, Namwoo Kang

机构 * Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, KAIST（KAIST Cho Chun Shik 移动研究生院） ； Department of Mechanical Engineering, Hanyang University（汉阳大学机械工程系） ； Narnia Labs 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 提出一种端到端自动化IPMSM设计优化框架，通过RAG结构化问题定义与不确定性感知的FEA-AI混合优化流水线，平衡计算成本与预测可靠性，在同等FEA预算下优于纯FEA或纯AI方法。

Comments 37 pages, 31 figures

Agentic Vulnerability Reasoning on COTS Binaries

基于商用现货二进制文件的智能体漏洞推理

Hwiwon Lee, Jongseong Kim, Lingming Zhang

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)；分类 cs.LG

AI总结 研究LLM智能体对COTS二进制文件漏洞的推理能力，构建SLYP管道，结合二进制探索与动态调试验证漏洞。在COM基准测试中表现出色，发现更多真实漏洞，生成验证PoC，还发现多个零日漏洞，证明工具集和模型选择的重要性及通用性。

REST: Receding Horizon Explorative Steiner Tree for Zero-Shot Object-Goal Navigation

REST：基于零样本目标导航的视界探索Steiner树

Shuqi Xiao, Maani Ghaffari, Chengzhong Xu, Hui Kong

机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（智能城市物联网国家重点实验室，澳门大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 REST通过构建开放词汇3D地图、生成以代理为中心的路径树以及利用LLM推理选择最佳路径，在多个基准测试中实现了高成功率和高效路径效率。

Comments Accepted to IROS'26

Human-In-The-Loop Machine Learning for Safe and Ethical Autonomous Vehicles: Principles, Challenges, and Opportunities

用于安全且符合道德的自动驾驶车辆的人在回路机器学习：原理、挑战与机遇

Yousef Emami, Mohammadhossein Homaei, Miguel Gutiérrez Gaitán, Luis Almeida, Kai Li, Hui Huang, Zhu Han

机构 * IEEE 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.LG

AI总结 本文针对自动驾驶车辆面临的挑战，对人在回路机器学习进行教程式综述，涵盖课程学习、人在回路强化学习、人在回路大语言模型、主动学习等方法及道德原则，以推动安全且符合道德的自动驾驶发展。

Comments 19 pages, 4 figures

Truncated Step-Level Sampling with Process Rewards for Retrieval-Augmented Reasoning

截断步骤级采样与过程奖励用于检索增强推理

Chris Samarinas, Haw-Shiuan Chang, Hamed Zamani

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 本文提出SLATE方法，通过截断步骤级采样和密集过程奖励解决检索增强推理中的信用分配问题，实验表明其在多跳任务中表现优异。

Attributing Emergence in Million-Agent Systems

对百万智能体系统涌现的归因

Ling Tang, Jilin Mei, Qian Chen, Qihan Ren, Linfeng Zhang, Quanshi Zhang, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） 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.AI

AI总结 本文提出一种归因方法，用于在百万级智能体系统中归因宏观现象，该方法在速度和理论基础上均优于现有方法，并证明了全规模归因对非线性宏观指标的必要性。

How Utilitarian Are OpenAI's Models Really? Replicating and Reinterpreting Pfeffer, Krügel, and Uhl (2025)

OpenAI模型真的那么功利主义吗？复制并重新解读Pfeffer、Krügel和Uhl（2025）

Johannes Himmelreich

机构 * OpenAI 纠错

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

AI总结 研究通过复制和扩展实验，发现OpenAI模型在不同提示下表现出功利主义倾向，但存在提示偏差影响结果，强调需多提示测试以验证LLM道德推理的可靠性。

Comments 20 pages, 3 figures, 12 tables

Equivalence of Context and Parameter Updates in Modern Transformer Blocks

现代Transformer模块中上下文与参数更新的等价性

Adrian Goldwaser, Michael Munn, Javier Gonzalvo, Benoit Dherin

机构 * University of Cambridge, UK（英国剑桥大学） ； Google Research（谷歌研究） 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.LG

AI总结 研究将基础理论扩展到现代大语言模型多样架构，先为Gemma风格模块给出解析解，后推广结果并引入框架，证明特定条件下MLP模块可实现完美隐式权重补丁，有助于理解模型转换提示为有效权重的方式。

Neurosymbolic Characterization for Reliable Access Control Policy Analysis

探索大型语言模型用于访问控制策略合成与摘要

Adarsh Vatsa, Bethel Hall, William Eiers

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

AI总结 研究LLM在访问控制策略自动生成中的有效性，发现非推理LLM仅45.8%生成等价策略，推理LLM达93.7%，并提出基于语义的请求摘要方法辅助策略分析。

Comments Accepted to ISSRE 2026. Major revision and retitling of arXiv:2510.20692v1. Refocuses the paper on reliable neurosymbolic access-control policy analysis; updates the PolicySummarizer method, multi-cloud evaluation, and user-study results. 13 pages, 6 figures. Corrected arXiv title metadata to match the accepted ISSRE version. No substantive content changes from the previous version

BLAgent: Agentic RAG for File-Level Bug Localization

BLAgent: 一种面向文件级Bug定位的代理RAG

Md Afif Al Mamun, Gias Uddin

机构 * University of Calgary（卡尔加里大学） ； York University（约克大学） 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.AI

AI总结 本文提出BLAgent，一种新型代理RAG框架，用于文件级Bug定位，通过结合代码结构感知的仓库编码、双视角查询转换和两阶段代理重排序，提高了Bug定位的准确性和效率。

Comments Accepted for publication in ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM)

Explicit Logic Channel for Validation and Enhancement of MLLMs on Zero-Shot Tasks

显式逻辑通道用于验证和增强用于零样本任务的前沿多模态大语言模型

Mei Chee Leong, Ying Gu, Hui Li Tan, Liyuan Li, Nancy Chen

机构 * Institute for Infocomm Research (I$^2$R)（信息通信研究所） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科技研究局） ； Singapore（新加坡） 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 本文提出显式逻辑通道用于验证和增强多模态大语言模型在零样本任务中的性能，通过显式逻辑推理提高模型的可解释性和可信度。

Comments Accepted to ECCV 2026

When AI Agents Compete for Jobs: Strategic Capabilities and Economic Dynamics of AI Labour Markets

当AI代理竞争工作岗位：AI劳动力市场的战略能力与经济动态

Christopher Chiu, Simpson Zhang, Mihaela van der Schaar

机构 * DAMTP, University of Cambridge（剑桥大学应用数学与理论物理系） 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 本文提出AI-Work模拟平台，研究AI代理在劳动力市场中的竞争行为，发现元认知、竞争意识和长期战略规划能力使代理获得更高利润和市场份额。

Comments Accepted at ICML 2026, Code available at https://github.com/chy-chiu/ai-work

CoReLIN: Constraint-based Reasoning for Zero-shot Lifelong Interactive Navigation

CoReLIN: 基于约束推理的零样本终身交互式导航

Apoorva Vashisth, Manav Kulshrestha, Pranav Bakshi, Damon Conover, Guillaume Sartoretti, Aniket Bera

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Indian Institute of Technology, Kharagpur（印度理工学院卡哈拉格普尔分校） ； DEVCOM Army Research Lab（DEVCOM陆军研究实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出CoReLIN框架，利用LLM和场景图推理，在终身交互式导航中通过移动物体开辟路径并完成任务，显著提升长期效率。

Disentangling Reasoning Logic to Resolve Explicit Knowledge Conflicts

解耦推理逻辑以解决显式知识冲突

Xianda Zheng, Zijian Huang, Meng-Fen Chiang, Jiamou Liu, Yuan Fang, Michael Witbrock, Kaiqi Zhao

机构 * School of Computer Science, University of Auckland（奥克兰大学计算机科学学院） ； Department of Electronics and Electrical Engineering, National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学电子与电机工程学系） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算与信息系统学院） ； Shenzhen Key Laboratory of Internet Information Collaboration, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）深圳市互联网信息协同重点实验室） 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 提出KCR框架，通过将冲突上下文解耦为推理轨迹并利用强化学习优化逻辑一致性，有效解决LLM中的显式知识冲突，7B模型性能超越GPT-4o等。

Just Ask: Curious Code Agents Reveal System Prompts in Frontier LLMs

Just Ask: 好奇的代码代理揭示前沿大语言模型中的系统提示

Xiang Zheng, Yutao Wu, Hanxun Huang, Yige Li, Xingjun Ma, Bo Li, Yu-Gang Jiang, Cong Wang

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 提出JustAsk框架，利用代码代理的自主交互能力，通过在线探索策略自动提取大语言模型的隐藏系统提示，揭示了系统提示作为新兴安全漏洞。

Comments Accepted at ICML 2026

Learning When to Sample: Confidence-Aware Selective Sampling for Efficient Chain-of-Thought Reasoning

学习何时采样：面向高效链式思维推理的置信度感知选择性采样

Juming Xiong, Kevin Guo, Congning Ni, Weixin Liu, Chao Yan, Katherine Brown, Avinash Baidya, Xiang Gao, Bradley Malin, Zhijun Yin

机构 * Vanderbilt University（范德比尔特大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心） ； Intuit AI Research（Intuit AI研究院） 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 提出置信度感知选择性采样框架，通过分析单条推理轨迹自适应决定是否触发多路径采样，在保持性能的同时显著降低推理成本。

Atlas: Orchestrating Heterogeneous Models and Tools for Multi-Domain Complex Reasoning

Atlas: 编排异构模型与工具实现多领域复杂推理

Jinyang Wu, Guocheng Zhai, Ruihan Jin, Jiahao Yuan, Yuhao Shen, Shuai Zhang, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 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 提出ATLAS双路径框架，通过无监督聚类路由和强化学习多步路由动态选择最优模型-工具组合，在15个基准上超越GPT-4o，分布内外任务分别提升10.1%和13.1%。

Comments Accepted by ACL 2026