语言大模型 / LLM

Latent Visual Cache for Video Reasoning

用于视频推理的潜在视觉缓存

Yongheng Zhang, Zhipeng Xu, Hao Wu, Yinghui Li, Di Yin, Xing Sun, Philip S. Yu

机构 * Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：SFT(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究视频推理中视觉锚定衰减问题，提出潜在视频缓存Latent-VC插入解码器，通过监督对比缓存对齐等训练，在多视频基准测试中表现优于基线，能保留视觉证据提升推理。

CheckRLM: Effective Knowledge-Thought Coherence Checking in Retrieval-Augmented Reasoning

CheckRLM: 检索增强推理中的有效知识-思维连贯性检查

Dingling Xu, Ruobing Wang, Qingfei Zhao, Yukun Yan, Zhichun Wang, Daren Zha, Shi Yu, Zhenghao Liu, Shuo Wang, Xu Han, Maosong Sun

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Artificial Intelligence for Education（北京人工智能教育重点实验室） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院计算机科学与技术系） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出CheckRLM框架，通过检索增强生成及时检查和纠正推理链中的事实错误，确保推理与知识一致，降低长程推理错误累积成本。

Comments 24 pages, 7 figures

Diverse Evidence, Better Forecasts: Multi-Agent Deliberation Under Information Asymmetry

多样证据，更好预测：信息不对称下的多智能体商议

Yuante Li, Yicheng Tao, Kate Zhang, Taozhi Wang, Gefei Gu, Yaxin Zhou

机构 * School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院） ； College of Engineering, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学工程学院） 纠错

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

AI总结 针对多智能体系统中信息同质化导致商议效果不佳的问题，提出通过设计信息不对称（共享公开证据与私有证据）降低智能体间误差相关性，并构建InfoDelphi框架，在预测任务上显著提升性能。

Adaptive Companionship for Group-Following Robots: Handling Dynamically Changing Group Formations

群体跟随机器人的自适应陪伴：处理动态变化的群体编队

Cong-Thanh Vu, Yen-Chen Liu

机构 * National Cheng Kung University（国立成功大学） 纠错

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

AI总结 提出基于视觉语言模型的自适应群体陪伴方法，通过语义推理推断同伴位置、维持社交距离并理解群体动态，结合MPPI控制器实现稳定安全跟随，在五个场景中成功率提升15%，碰撞率降低25%。

Comments Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

MVP-Nav: Multi-layer Value Map Planner Navigator

MVP-Nav: 多层价值地图规划导航器

Wenyuan Xie, Shaokai Wu, Yijin Zhou, Yanbiao Ji, Guodong Zhang, Bayram Bayramli, Qiuchang Li, Xunchu Zhou, Yue Ding, Hongtao Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对零样本目标导航中缺乏深度信息导致的物理不确定性，提出MVP-Nav框架，通过3D基础模型重建物理占用并构建多层价值地图，实现语义与物理约束的统一规划，达到最先进性能。

Evo-PI: Aligning Medical Reasoning via Evolving Principle-Guided Supervision

Evo-PI：通过演化原则引导的对齐医学推理

Xianda Zheng, Huan Gao, Meng-Fen Chiang, Michael Witbrock, Kaiqi Zhao, Shangyang Li

机构 * School of Computer Science, University of Auckland（奥克兰大学计算机科学学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Renyixun Health Technology Co., Ltd.（仁医讯健康科技有限公司） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出Evo-PI框架，将推理原则作为可演化的语言监督信号，通过协同进化循环动态调整模型推理，在医学视觉问答中提升准确率最高达24.6%。

Addressing Over-Refusal in LLMs with Competing Rewards

用竞争奖励解决大语言模型中的过度拒绝问题

Taeyoun Kim, Aviral Kumar

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； SynthLabs 纠错

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

AI总结 提出SEAR方法，通过对抗优化和过程奖励，让模型在推理中探索有害思路但最终输出安全答案，从而缓解安全训练导致的过度拒绝问题。

What Drives Interactive Improvement from Feedback?

什么驱动了来自反馈的交互式改进？

Bartłomiej Cupiał, Jan Łojek, Mikołaj Garstecki, Szymon Pobłocki, Alicja Ziarko, Piotr Miłoś

机构 * University of Warsaw（华沙大学） ； AKCES NCBR ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Mistral AI ； Institute of Mathematics, Polish Academy of Sciences（波兰科学院数学研究所） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过受控的学生-教师协议，分离反馈、重试和格式修正对多轮语言智能体性能提升的影响，发现有用反馈必须提供超越通用重试的指导，且学生利用反馈的能力是交互改进的关键瓶颈。

Comments 9 pages, 7 figures, accepted to the RLxF Workshop at ICML 2026

Dismantling Pathological Shortcuts: A Causal Framework for Faithful LVLM Decoding

拆除病理性捷径：忠实LVLM解码的因果框架

Liu Yu, Can Chen, Ping Kuang, Zhikun Feng, Fan Zhou, Gillian Dobbie

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

AI总结 提出Fox框架，通过视觉注意力熵探针定位风险中介头，利用数值logit饱和进行因果干预，并结合冲突门控协同解码，消除视觉语言模型中的对象幻觉，实现忠实解码。

Comments 29 pages, 25 figures. Accepted by ICML 2026

Where Larger Models Excel: The Primacy of Constraint-Guided Reasoning

大模型何处更胜一筹：约束引导推理的首要性

Guan-Yi Lin, Hen-Hsen Huang

机构 * National Chengchi University（国立政治大学） ； Academia Sinica（中央研究院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型在推理基准上性能差距的原因，提出AdvCluster框架自动识别大模型优势问题并提取细粒度优势描述，发现约束引导推理是大模型的核心优势。

Comments 10 pages, 3 figures,

Enhancing Brain MRI Anomaly Detection and Reasoning with ROI Rethink and Synthetic Data

通过ROI重思考与合成数据增强脑部MRI异常检测与推理

Shangkun Li, Jie Xu, Yi Guo, Zeju Li, Yuanyuan Wang

机构 * College of Biomedical Engineering, Fudan University（复旦大学 生物医学工程学院） 纠错

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

AI总结 提出BrReMark框架，通过显式区域标记和假设验证机制增强脑部MRI诊断的可信度，结合结构化推理轨迹的监督微调和强化学习，以及基于域随机化的病理合成增强，显著提升定位精度并减少幻觉。

Maestro Order: A Model-Agnostic Orchestration Harness

Maestro Order: 一种模型无关的编排框架

Hidayet Aksu

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

AI总结 提出Maestro Order框架，通过分解、集成、验证和递归四种原语组合模型，并利用预算感知控制器分配计算资源，将不可靠的求解器转化为可靠的问题解决系统，显著提升可靠性。

Comments 10 pages, 4 figures

Geometric Action Model for Robot Policy Learning

几何动作模型用于机器人策略学习

Jisang Han, Seonghu Jeon, Jaewoo Jung, René Zurbrügg, Honggyu An, Tifanny Portela, Marco Hutter, Marc Pollefeys, Seungryong Kim, Sunghwan Hong

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出几何动作模型(GAM)，通过重用预训练几何基础模型(GFM)作为共享骨干，实现语言条件下的操作策略，在仿真和真实机器人任务中优于现有方法。

Comments Project page: https://cvlab-kaist.github.io/Geometric-Action-Model/

CFPO: Counterfactual Policy Optimization for Multimodal Reasoning

CFPO：用于多模态推理的反事实策略优化

Zhangyuan Yu, Wanran Sun, Guangjing Yang, Xiaohu Wu, Qicheng Lao

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出反事实策略优化框架，通过跨模态反事实增强机制强制视觉与文本推理的因果一致性，显著提升多模态推理的准确性。

Comments Accepted to ICML 2026. 17 pages

Chains That See, Answers That Don't: A Multi-Aspect Evaluation Recipe for Forced Chain-of-Thought on Video-MME

看得见的链，答不出的答案：针对视频MME上强制思维链的多方面评估方案

Zhichao Fan, Yanhang Li, Zexin Zhuang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Southern Methodist University（南卫理公会大学） 纠错

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

AI总结 提出三探针评估方案检验强制思维链在视频问答中的可靠性，应用于Qwen2.5-VL发现思维链强依赖视频但未提升准确率，甚至在小模型上导致下降。

Comments 10 pages, 5 figures. To appear at The 2nd Workshop on Evaluation for Multimodal Generation @ SIGIR 2026 (EvalMG '26)

Does the Same Token Mean the Same State? MoE Routing as Signal for Reasoning Control

相同的 Token 是否意味着相同的状态？MoE 路由作为推理控制的信号

Kang Chen, Minshen Yu, Junjie Nian, Yaoning Wang, Yixin Cao, Yugang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 研究发现稀疏 MoE 语言模型中相同 token 的路由状态因上下文而异，基于此提出 RAD 方法，通过路由一致性选择输出，无需解析答案字符串，在数学、GPQA 和代码任务上表现与多数投票相当。

SCOPE: Evolving Symbolic World for Planning in Open-Ended Environments

SCOPE：面向开放环境规划的演化符号世界

Yundaichuan Zhan, Minghe Gao, Zhongqi Yue, Wendong Bu, Wenqiao Zhang, Guoming Wang, Jisheng Dang, Juncheng Li, Siliang Tang, Yueting Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Lanzhou University（兰州大学） 纠错

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

AI总结 提出SCOPE框架，通过符号执行模拟器和自适应符号记忆模块，在开放环境中演化符号世界表示，提升规划完整性和鲁棒性。

Comments Accepted to ICML 2026

Gold Points Sniper: Self-guided Visual Reasoning in VLM for Fine-grained Action Understanding

金点狙击手：VLM中的自引导视觉推理用于细粒度动作理解

Haodi Liu, Xinhang Yang, Kunda Yan, Sen Cui, Zeyu Zhang, Changshui Zhang

机构 * Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系北京信息科学与技术国家研究中心） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（北京通用人工智能研究院通用人工智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出金点狙击手框架，通过金点提取器、选择性苏格拉底提问器和语义蕴含评估器三个模块，增强轻量级VLM的细粒度人类动作理解能力，在CAP基准上达到接近GPT-4o的性能且事实准确性更优。

Robusto-2: Benchmarking Humans & VLMs for Autonomous Driving in Lima & New York City

Robusto-2: 在利马与纽约市对自动驾驶中人类与VLM的基准测试

Adrian Cespedes, Marcelo Chincha, Dunant Cusipuma, Victor Flores-Benites, David Ortega, Arturo Deza

机构 * Artificio Lima, Peru 纠错

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

AI总结 本研究通过视觉问答范式，比较人类驾驶员（来自利马和纽约）与视觉语言模型在利马和纽约的驾驶场景中的表现，发现人类与模型在回答事实、评级、反事实和推理四类问题时存在差异，但地理因素影响不显著。

Comments 11 pages main body. 42 pages total. Data publicly available online

Vesta: A Generalist Embodied Reasoning Model

Vesta: 一种通用具身推理模型

Johan Bjorck, Zhiqi Li, Yunze Man, Jing Wang, An-Chieh Cheng, Sifei Liu, Shihao Wang, Zhiding Yu, Abhishek Badki, Stan Birchfield, Valts Blukis, Yevgen Chebotar, Siyi Chen, Sicong Leng, Yu-Cheng Chou, Tianli Ding, Boyi Li, Zhengyi Luo, Hang Su, Jonathan Tremblay, Tingwu Wang, Bowen Wen, Jimmy Wu, Xianghui Xie, Hanrong Ye, Hongxu Yin, K. R. Zentner, Liangyan Gui, Yu-Xiong Wang, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan, Jan Kautz

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Tübingen（图宾根大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出统一的基础模型Vesta，整合定位、空间推理、导航和长时规划能力，通过大规模空间感知语料库和简单多模态记忆机制，在多个基准上平均优于专用模型20%以上，在真实机器人任务中成功率提升35%。

SPARC: A Multi-Agent System for Electrical Circuit Question Answering

SPARC：用于电路问答的多智能体系统

Mushtari Sadia, Zhenning Yang, Umme Habiba Lamia, Nishat Shawrin, Ang Chen, Amrita Roy Chowdhury

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SPARC多智能体系统，通过可执行的物理仿真程序进行推理，在电路问答任务上实现83%准确率，较基线提升高达58%。

Process-Verified Reinforcement Learning for Theorem Proving via Lean

基于Lean的过程验证强化学习用于定理证明

Minsu Kim, Se-Young Yun

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能系） 纠错

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

AI总结 提出利用Lean证明助手提供过程级验证信号，结合GRPO风格强化学习目标，通过策略级监督提升定理证明性能。

DreamReasoner-8B: Block-Size Curriculum Learning for Diffusion Reasoning Models

DreamReasoner-8B：面向扩散推理模型的块大小课程学习

Zirui Wu, Lin Zheng, Jiacheng Ye, Shansan Gong, Xueliang Zhao, Yansong Feng, Wei Bi, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出块大小课程学习，通过从细粒度到粗粒度的渐进训练，解决块扩散语言模型在长链推理中性能差距问题，DreamReasoner-8B在数学和代码推理上达到与Qwen3-8B相当的水平。

GraphPO: Graph-based Policy Optimization for Reasoning Models

GraphPO：基于图的推理模型策略优化

Yuliang Zhan, Xinyu Tang, Jian Li, Dandan Zheng, Weilong Chai, Jingdong Chen, Jun Zhou, Ge Wu, Wenyue Tang, Hao Sun

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出GraphPO框架，将推理轨迹建模为有向无环图，通过合并语义等价路径减少冗余探索，并利用边级优势函数提高推理效率，在多个基准上优于链式和树式方法。

Guava: An Effective and Universal Harness for Embodied Manipulation

Guava: 一种有效且通用的具身操作工具框架

Haowen Liu, Xirui Li, Shaoxiong Yao, Peng Shi, Tianyi Zhou, Jia-Bin Huang, Furong Huang, Jiayuan Mao

机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Amazon FAR（亚马逊 FAR） 纠错

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

AI总结 提出Guava框架，通过迭代感知-推理-行动循环、语义动作抽象和多模态观测三大关键设计，将具身操作能力蒸馏到4B开源模型中，在仿真和真实环境中性能媲美前沿专有模型。

"Did you lie?" Evaluating Lie Detectors across Model Scale and Belief-Verified Model Organisms

“你撒谎了吗？”评估不同规模模型和信念验证模型生物体的谎言检测器

Alan Cooney, David Africa, Geoffrey Irving

机构 * AI Security Institute（AI安全研究所） 纠错

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

AI总结 本研究通过构建13个信念可验证的推理模型生物体和多样化提示撒谎测试集，评估了四种谎言检测器在不同规模模型上的表现，发现基于激活和概率的检测器在训练模型生物体上性能显著下降，而思维链法官保持较强性能，但存在伪影。

Comments 12 pages, 6 figures

PearlVLA: Progressive Embodied Action-Plan Refinement in Latent Space

PearlVLA：潜在空间中的渐进式具身动作计划精炼

Bochen Yang, Lianlei Shan

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出PearlVLA框架，通过在VLM潜在空间中进行迭代计划精炼，平衡动作生成效率与显式推理，在LIBERO基准上达到最先进性能。

Comments 21 pages, 2 figures. Preprint

Multi-Turn Reflective Masking Elicits Reasoning in Mask Diffusion Models

多轮反射掩码激发掩码扩散模型中的推理能力

Yanming Zhang, Yihan Bian, Jingyuan Qi, Yuguang Yao, Lifu Huang, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Intuit ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：post-training(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出反射掩码（RM）方法，通过轻量级后训练使掩码扩散模型具备多轮掩码与去噪能力，实现迭代局部修正，无需架构改变，在文本生成、数独和图像编辑等任务中优于基线。

Comments 22 pages, 6 figures, 5 tables

Weaving Multi-Source Evidence for Biomedical Reasoning: The BioMedHop Benchmark and BioWeave Framework

编织多源证据进行生物医学推理：BioMedHop基准与BioWeave框架

Xingyu Tan, Shiyuan Liu, Xiaoyang Wang, Qing Liu, Xiwei Xu, Xin Yuan, Liming Zhu, Wenjie Zhang

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出BioMedHop基准和BioWeave框架，用于评估和实现生物医学多源证据推理，BioWeave在基准上优于基线方法10.5%，并提升小模型性能。

GRACE: Step-Level Benchmark for Faithful Reasoning over Context

GRACE：基于上下文忠实推理的步骤级基准

Hoang Pham, Dong Le, Anh Tuan Luu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； VinUniversity 纠错

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

AI总结 提出GRACE，首个带人工标注的步骤级忠实性基准，通过数据驱动错误分类法评估上下文推理中的链式思维步骤，并证明步骤级忠实信号可提升下游准确性和推理可靠性。