语言大模型 / LLM

Structuring agentic AI for HPC code modernization

构建用于HPC代码现代化的智能体AI

Anthony Marinov, Igor Sfiligoi

机构 * San Diego Supercomputer Center（圣地亚哥超级计算机中心） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； La Jolla, California, United States（圣地亚哥, 加州, 美国） 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 提出一种结构化智能体AI方法，通过手动示例、持续可构建性和限制会话范围，成功将6万行Fortran MPI代码在数月内转换为C++ OpenMP并行代码。

Comments 10 pages

TempJail: Temporal Jailbreak Attack against Large Vision-Language Models via Subtitle Scheduling

TempJail：基于字幕时序调度的针对大型视觉语言模型的时序越狱攻击

Ling Zhou, Yihao Huang, Jingling Sun, Zhiwen Tian, Yi Zeng, Qihe Liu, Shijie Zhou

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 TempJail是一种黑盒视频越狱框架，通过优化字幕时序调度攻击LVLMs，在四个模型和两个数据集上的攻击成功率优于基线。

Comments 8 pages,4 figures

CRAFT: LLM-Based Iterative Refinement for Temporal Reasoning over Clinical Narratives

CRAFT：基于大语言模型的迭代优化用于临床叙事的时间推理

Chengyang He, Tahreem Arif, Marko Zivkovic, Lijing Wang, Yue Ning, Ping Wang

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Genesis Research Group（创世纪研究集团） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） 纠错

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

AI总结 针对临床叙事中时间锚点稀疏导致的症状轨迹重建难题，提出基于大语言模型的CRAFT框架，通过生成器与约束验证器迭代优化，在MedTempo基准上提升了时间排序准确率。

Hierarchical Latent Prediction for Language Models

语言模型的分层隐式预测

Chang Shi, Tim Pearce, Manan Tomar, Siddhartha Sen, John Langford

机构 * University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 该研究针对语言模型下一个token预测的误差累积问题，提出分层隐式预测方法，在编码、多步推理基准及推测解码上验证了其有效性。

Relational Response Fields: A General Theory of Black-Box LLM Response Consistency and Recovery

关系响应场：黑盒大语言模型响应一致性与恢复的通用理论

Song Zichen

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出关系响应场（RRF）理论，定义黑盒大语言模型响应恢复的内在难度γₖ(D,A)，推导稀疏修复算法，通过实验验证其在响应一致性与恢复中的有效性。

Speculative Correction: Draft-then-Refine Decoding for Diffusion Language Models

推测校正：扩散语言模型的草稿后精炼解码

Brian K Chen, Chong Wu, Kenji Kawaguchi

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对扩散语言模型提出草稿后精炼解码方案，通过 Flash-Flash 和 Mini-Flash 配置在 GSM8K、MBPP、MATH 数据集上提升准确率并加快推理速度，为双向精炼及快速生成提供新路径。

Comments 25 pages, 3 figures

Cross-Task Dissociation in Frontier Vision-Language Model Theory of Mind

前沿视觉语言模型的心智理论跨任务解离

Kejia Zhang, Youran Sun, Chugang Yi, Haizhao Yang

机构 * University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 该研究评估9个前沿VLM在两项心理学衍生ToM任务中的表现，发现其ToM特征存在跨任务解离，无模型在两项任务中均接近典型发展成人，推理可改善部分模型在导演任务中的表现。

GLM-RAG: Graph Language Models for Graph-Based Retrieval-Augmented Generation

GLM-RAG：面向基于图的检索增强生成的图语言模型

Maya Arseven, Anette Frank, Beni Egressy, Johann Higl, Moritz Plenz

机构 * Institute of Computational Linguistics, Heidelberg University（海德堡大学计算语言学研究所） ； Aleph Alpha Research（Aleph Alpha 研究院） 纠错

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

AI总结 本研究提出GLM-RAG的GLM基检索器，对比三类检索器性能，发现微调GLM检索器跨域泛化更优且在多跳基准达SOTA，GNN与向量搜索各有优势。

Comments 10 pages, 19 figures

CORVUS: Context Optimization and Reduction Via Underlying Synchronization for LLM Coding Agents

CORVUS：通过底层同步实现大语言模型编码代理的上下文优化与缩减

Mingwei Zheng, David OBrien, Siwei Cui, Pardis Pashakhanloo, Rajdeep Mukherjee, Myeongsoo Kim, Sachit Kuhar

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

AI总结 研究针对大语言模型编码代理传统轨迹架构问题，提出CORVUS架构解耦文件读取与观察，通过维护同步注册表注入当前内容，经实验评估，该架构能减少输入令牌、缩短提示并减少推理周期，保持通过率。

Uncovering Latent Reasoning Strategies in Language Models

揭示语言模型中的潜在推理策略

Awni Altabaa, John Lafferty

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

AI总结 研究将预训练语言模型响应分布分解为策略条件表示的问题，提出潜在变量分解方法，引入新变分目标，通过多策略算法任务基准验证了该方法能恢复潜在代码并保留基础模型响应分布。

Solver-Hard Is Not Model-Hard: A Hardness-Controlled Diagnostic for LLM Constraint Reasoning

求解器困难并非模型困难：一种用于大语言模型约束推理的硬度控制诊断方法

Lucky Verma

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

AI总结 研究大语言模型约束推理，在接近匹配子句密度时测试实例级转移，比较不同公式和锚点，发现求解器与模型硬度差异，以及模型对证明保留重新标记敏感，还研究了完成令牌花费与代理的关系。

Comments 13 pages, 2 figures, 5 tables. Code and aggregate reproduction data: https://github.com/lucky-verma/solver-hard-is-not-model-hard

DS@GT ARC at eRisk 2026: Hybrid Multi-Agent LLM System with Structured Algorithmic Guidance for Conversational Depression Screening

DS@GT在eRisk 2026的ARC：用于对话式抑郁症筛查的具有结构化算法指导的混合多智能体大语言模型系统

Victor Gong, David Guecha

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 介绍DS@GT参加eRisk 2026对话式抑郁症筛查挑战赛，其系统历经三个阶段，最终采用混合配置并添加算法组件。提交三次运行结果，混合运行3表现出色，以低成本超付费基线，验证较弱开源模型经算法监督可与专有模型竞争。

Comments Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF), 19 pages, 5 figures

Partially Correlated Verifier Cascades in LLM Harnesses: Concave Log-Odds, Polynomial Reliability, and Blind-Spot Ceilings

大语言模型工具中的部分相关验证级联：凹对数优势、多项式可靠性和盲点上限

Jiangang Han

机构 * Independent researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型工具中部分相关验证级联，将生成器错误接受率建模为潜在变量，给出理论。包括凹对数优势、多项式可靠性等特性，可测量，通过合成测试对比不同方法效果，指出实际应通过去相关而非加门提升可靠性。

Comments 14 pages, 2 figures. Code and synthetic-recovery experiments: https://github.com/jianganghan/harness-verifier-cascades

Evidence-Grounded Verified Agentic Reasoning: A Path Toward Eliminating LLM Hallucination in Empirical Inference via Tool-Attested Kernel Proofs

基于证据的可验证智能推理：通过工具验证内核证明消除经验推理中语言模型幻觉的途径

Junyu Ren

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

AI总结 研究旨在消除语言模型经验推理中的幻觉，提出基于Lean 4的EG-VAR工具调用架构，通过工具验证公理等生成可验证声明，经实验在数值推理等测试中表现良好，定位为高风险经验声明的技术治理接口，可审计相关条件并转化错误为审计目标。

Comments Accepted at the ICML 2026 TAIGR workshop. System name: EG-VAR

HALO: Hybrid Adaptive Latent Reasoning for Language Models

HALO：语言模型的混合自适应潜在推理

Micah Zhang

机构 * Lockheed Martin（洛克希德·马丁公司） 纠错

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

AI总结 研究如何用少量自适应计算改进预训练语言模型，提出HALO混合自适应潜在细化方法，结合粗略与选择性第二阶段细化。在基准比较中，HALO成绩最佳，使用细化步骤少，兼具更好的细化分配，计算量也少。

Comments 15 pages, 4 figures, preprint

TRACE: A Two-Channel Robust Attribution Watermark via Complementary Embeddings for LLM-Agent Trajectories

TRACE：一种通过互补嵌入实现的用于大语言模型智能体轨迹的双通道鲁棒归属水印

Zheng Gao, Xiaoyu Li, Xiaoyan Feng, Jiaojiao Jiang, Yang Song, Yulei Sui, Zhenchang Xing, Liming Zhu

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； CSIRO’s Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）的数据61） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型智能体轨迹归属水印易被经销商攻击的问题，提出TRACE方法，通过互补嵌入构建双通道水印，包括基于局部内容的选择通道和基于日志框架的计数通道，实验表明该方法能保证水印鲁棒性，保持智能体成功率且检测分数高。

When Thinking Hurts: Epistemic Signals in the Reasoning Chains of Visual Language Models

当思考有害时：视觉语言模型推理链中的认知信号

Mayank Singal

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

AI总结 研究视觉语言模型推理链中的认知信号，通过在相同对抗样本上运行四个模型，发现不同模型的答案熵行为模式有差异，思考链熵在部分情况下优于答案熵，还发现结构化弃权及其实用弃权门可提升准确率。

Comments 7 pages, 2 figures, 5 tables. Oral paper at the 2nd Workshop on Epistemic Intelligence in Machine Learning (EIML@ICML 2026), Seoul, South Korea

Onnes: A Physics-Grounded Multi-Agent LLM Simulator for Cryogenic Fault Diagnosis in Quantum Computing Infrastructure

昂内斯：用于量子计算基础设施低温故障诊断的基于物理的多智能体大语言模型模拟器

Praneeth Narisetty, Uday Kumar Reddy Kattamanchi, Shiva Nagendra Babu Kore

机构 * Onnes Research（昂内斯研究公司） 纠错

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

AI总结 研究针对量子计算基础设施中稀释制冷机故障诊断问题，提出基于物理的多智能体大语言模型模拟器昂内斯，通过数字孪生模拟结合真实数据与故障类别，经实验对比及优化提升分类准确率，实现对故障的有效监测与诊断。

Comments 18 pages, 14 figures, 10 tables. Code, data, and released run logs: https://github.com/Onnes-Research/onnes

Diffusion Language Model Parallel Decoding via Product-of-Experts Bridge

通过专家乘积桥接的扩散语言模型并行解码

Juntong Shi, Brian L. Trippe, Jure Leskovec, Stefano Ermon, Minkai Xu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出PoE-Bridge框架，通过专家乘积构建中间分布，结合扩散语言模型并行解码和自回归模型质量，实现5倍加速并恢复至少95%的AR性能。

Comments ICML 2026

CALIBER: Calibrating Confidence Before and After Reasoning in Language Models

CALIBER: 在语言模型推理前后校准置信度

Conor Finlay, Joshua Kurien, Saurabh Dash, Marzieh Fadaee, Beyza Ermis

机构 * Cohere Labs（Cohere 实验室） 纠错

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

AI总结 提出CALIBER方法，在推理前和推理后分别估计置信度，并匹配相应的监督目标，显著降低期望校准误差（ECE）并提升校准性能。

Extraction and Analysis of Multimodal Concepts in Vision Language Models through Sparse Autoencoders

通过稀疏自编码器提取和分析视觉语言模型中的多模态概念

Sergio Lanza, Jae Hee Lee, Stefan Wermter

机构 * Knowledge Technology, Department of Informatics, University of Hamburg（汉堡大学信息学系知识技术实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于稀疏自编码器的框架，从视觉语言模型中提取视觉、文本和多模态概念，通过余弦相似度评估概念与样本的对齐，在VQA数据集上提升视觉概念质量达45%。

Comments International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), 2026, Padua

Continuous Audio Thinking for Large Audio Language Models

面向大型音频语言模型的连续音频思考

Gyojin Han, Dong-Jae Lee, Changho Choi, Jongsuk Kim, Junmo Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出连续音频思考（CoAT）框架，通过专家蒸馏在连续潜在空间中组织声学信息，使音频语言模型在生成响应前利用丰富声学特征，无需额外自回归解码成本，在多个音频任务上提升性能。

Comments Preprint

Who Should Lead Decoding Now? Tracking Reliable Trajectories for Ensembling Masked Diffusion Language Models

现在谁应该主导解码？跟踪可靠轨迹以集成掩码扩散语言模型

Heecheol Yun, Joonhyung Park, Joowon Kim, Eunho Yang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； AITRICS 纠错

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

AI总结 针对掩码扩散语言模型集成问题，提出TIE框架，通过跟踪答案相关位置的置信度动态，迭代识别并传递可靠解码轨迹，实现多模型协同生成。

Comments preprint

NTS-CoT: Mitigating Hallucinations in LLM-based News Timeline Summarization with Chain-of-Thought Reasoning

NTS-CoT: 基于思维链推理减轻大模型新闻时间线摘要中的幻觉

Feng Lyu, Huiqin Yan, Sijing Duan, Hao Wu, Shuang Gu, Xue Qiao, Weixu Zhang, Haolun Wu

机构 * Central South University（中南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Suzhou Aerospace Information Research Institute（苏州空天信息研究院） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 针对大模型在新闻时间线摘要中产生内容不忠实和信息遗漏两类幻觉，提出NTS-CoT框架，通过元素思维链、日期选择和因果思维链三个模块有效缓解幻觉，在三个基准上超越现有方法。

Afrispeech Semantics: Evaluating Audio Semantic Reasoning in Spoken Language Models Across Domains and Accents

Afrispeech Semantics: 评估跨领域和口音的口语语言模型中的音频语义推理

Chibuzor Okocha, Christan Grant

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出五项语义与副语言推理任务（蕴含、一致性、合理性、口音漂移、口音约束），评估音频语言模型在口音变化、领域迁移和语义过度推断下的推理能力，揭示当前评估的局限性。

Comments Accepted to ACL

A Continuous-Time Markov Chain Framework for Insertion Language Models

插入语言模型的连续时间马尔可夫链框架

Dhruvesh Patel, Benjamin Rozonoyer, Soumitra Das, Tahira Naseem, Tim G. J. Rudner, Andrew McCallum

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vijil（维吉尔） 纠错

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

AI总结 提出基于连续时间马尔可夫链的插入语言模型去噪框架，统一现有方法，在规划任务中优于自回归和掩码扩散模型，语言建模中与现有方法竞争且采样更灵活。

Comments Accepted at AISTATS 2026. Code is available at https://github.com/dhruvdcoder/ctmc_dilm

Formal Safety Verification for Nonlinear Systems with Generative Barrier Certificate

基于生成式障碍证书的非线性系统形式化安全验证

Mengxin Ren, Hanrui Zhao

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

AI总结 该研究针对非线性系统安全验证中障碍证书推导计算成本高的问题，提出基于大语言模型的生成式框架，将BMI问题转化为LMI测试，实现了远超传统方法的速度与性能提升。

Beyond Visual CoT: Internalized Visual Thinking for Proactive Video Reasoning

超越视觉思维链：用于主动视频推理的内化视觉思维

Xiaoyu Zhu, Xinke Deng, Suresh Taddewadikar, Arnab Kumar Mondal, Zhongyu Jiang, Ian Fasel, Joerg Liebelt

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出后训练框架IVT，在训练时内化视觉预测能力，推理时直接生成答案，相较Visual CoT性能相当或更优且延迟降低5倍以上，可实现更高效准确的主动视频推理。

HxAgent: Iterative Agent Planning for End-to-End Web Application Testing

HxAgent：用于端到端Web应用测试的迭代智能体规划方法

Tu Nguyen, Duy Cao, Viet Nguyen, Phu Nguyen, Vy Le, Nguyen TK Nguyen, Tien N. Nguyen, Vu Nguyen

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

AI总结 HxAgent是一种基于LLM的迭代规划智能体，通过主动修正策略结合多类信息优化Web测试，在MiniWoB++、350项Web任务及OnlineMind2Web数据集上均优于WALT模型，表现优异。

Comments Under review for a conference

GraphAlignCoder: Aligning Program and Proof Graphs for Code Generation

GraphAlignCoder：对齐程序与证明图的代码生成框架

Yueke Zhang, Zihan Fang, Kevin Leach, Yu Huang

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

AI总结 GraphAlignCoder是将显式正确性结构迁移至代码生成的训练框架，通过对齐程序与证明图提升性能，在多个基准测试中优于现有方法，验证图注入与验证到代码的整合是关键。

Comments 9 pages, 3 figures