语言大模型 / LLM

Framework of Thoughts: A Foundation Framework for Dynamic and Optimized Reasoning based on Chains, Trees, and Graphs

思维框架：基于链、树和图的动态优化推理基础框架

Felix Fricke, Simon Malberg, Georg Groh

机构 * School of Computation, Information and Technology（计算、信息与技术学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有思维提示方案的局限，提出通用基础框架FoT，内置超参调整等功能，通过在其中实现三种流行方案验证其能力，能加快执行、降低成本并获更好任务分数，还发布代码库促进相关推理方案发展。

Comments Published at SURGeLLM 2026, ACL 2026. Camera-ready version

Journal ref Proceedings of the First Workshop on Structured Understanding, Retrieval, and Generation in the LLM Era (SURGeLLM 2026), pp. 132-151, Association for Computational Linguistics, 2026

VisReason: A Large-Scale Dataset for Visual Chain-of-Thought Reasoning

VisReason: 面向视觉思维链推理的大规模数据集

Lingxiao Li, Yifan Wang, Xinyan Gao, Chen Tang, Xiangyu Yue, Chenyu You

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Boston University（波士顿大学） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） 纠错

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

AI总结 为解决多模态大模型缺乏大规模视觉思维链数据的问题，构建包含48.9万样本的VisReason数据集及专家级子集VisReason-Pro，通过微调Qwen2.5-VL模型显著提升逐步视觉推理准确性与泛化能力。

Comments ECCV Camera Ready, project page: https://y-research-sbu.github.io/VisReason/

AfriqueLLM: How Data Mixing and Model Architecture Impact Continued Pre-training for African Languages

AfriqueLLM: 数据混合与模型架构如何影响非洲语言的持续预训练

Hao Yu, Tianyi Xu, Michael A. Hedderich, Wassim Hamidouche, Syed Waqas Zamir, David Ifeoluwa Adelani

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila-Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） ； LMU Munich & Munich Center for Machine Learning（慕尼黑大学及慕尼黑机器学习中心） ； Microsoft AI for Good Research Lab（微软AI for Good研究实验室） 纠错

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

AI总结 本文通过持续预训练26B tokens，在20种非洲语言上构建了AfriqueLLM模型套件，系统研究了数据组成和模型架构对下游性能的影响，发现数据组成是主要驱动因素，且架构选择比模型规模更重要。

Comments Accepted to ACL 2026 (Main Conference)

A Four-Valued Normative Intermediate Representation for ASP-Oriented Compliance Reasoning

基于ASP的合规推理的规范性中间表示

Huanyu Yang, Yangfan Wu, Jianmin Ji

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出MONIR，一种用于ASP合规推理的模态化输出规范性中间表示，通过分阶段操作语义和可执行编译，结合LLM辅助流程应用于中国ADAS法规，并评估提取质量与模块化增量求解效率。

S2D2: Fast Decoding for Diffusion LLMs via Training-Free Self-Speculation

S2D2：通过免训练自我推测实现扩散LLM的快速解码

Ligong Han, Hao Wang, Han Gao, Kai Xu, Akash Srivastava

机构 * Red Hat AI Innovation（红帽AI创新） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Core AI, IBM（IBM核心AI） 纠错

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

AI总结 提出S2D2，一种免训练的自我推测解码框架，通过将块扩散模型在块大小为1时变为自回归模型，实现草稿与验证角色复用，在不增加训练或测试计算下提升解码速度与准确性。

Comments Code is available at https://github.com/phymhan/S2D2

From Training to Generalization: Improving Moral Reasoning Through Pragmatic Inference

道德推理习得的语用推理：通过元语用链接实现泛化

Guangliang Liu, Xi Chen, Bocheng Chen, Han Zi, Xitong Zhang, Kristen Johnson

机构 * Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Mississippi（密苏里大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Qualcomm（高通公司） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在道德推理中泛化能力不足的问题，提出基于元语用链接和道德基础理论的语用推理方法，使模型获取道德推理目标与社会变量间的元语用链接，在三个任务上验证了其适应性和泛化性。

Pragmatic Theories Enhance Understanding of Implied Meanings in LLMs

语用理论增强对LLM中隐含意义的理解

Takuma Sato, Seiya Kawano, Koichiro Yoshino

机构 * Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技術大學） ； RIKEN（理化学研究所） ； Guardian Robot Project（守護機器人專案） ； Kyoto Institute of Technology（京都科技大學） ； Institute of Science Tokyo（東京科學研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出以语用理论（如Grice语用学和关联理论）作为提示，引导语言模型逐步推理，在隐含意义理解任务上相比0-shot思维链提升高达9.6%的得分。

Comments Correction of minor typographical errors in the references

Agentic World Modeling for 6G: Near-Real-Time Generative State-Space Reasoning

面向6G的智能体世界建模：近实时生成式状态空间推理

Farhad Rezazadeh, Amir Ashtari Gargari, Hatim Chergui, Sandra Lagen, Merouane Debbah, Houbing Song, Lingjia Liu

机构 * BrainOmega and the Technical University of Catalonia (UPC)（BrainOmega 和 哈佛大学（UPC）） ； Centre Tecnologic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC/CERCA)（巴塞罗那电信技术中心（CTTC/CERCA）） ； i2CAT Foundation（i2CAT 基金会） ； Khalifa University of Science and Technology（科技 Khalifa 大学） ； University of Maryland, Baltimore County (UMBC)（马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出基于世界建模的智能体框架WM-MS3M，通过生成式状态空间实现6G网络近实时反事实推理与资源分配，在O-RAN数据上降低预测误差并加速推理。

Comments 13 Pages, 3 Figures, 4 Tables

Controllable LLM Reasoning via Sparse Autoencoder-Based Steering

通过稀疏自编码器基于的转向实现可控的大语言模型推理

Yi Fang, Wenjie Wang, Mingfeng Xue, Boyi Deng, Fengli Xu, Dayiheng Liu, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SAE-Steering方法，通过稀疏自编码器分解隐藏状态，实现对大语言模型推理策略的高效控制，提升推理准确率和灵活性。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main

When Ethics and Payoffs Diverge: LLM Agents in Morally Charged Social Dilemmas

当伦理与收益相悖时：道德两难情境下的大语言模型智能体

Steffen Backmann, David Guzman Piedrahita, Terry Jingchen Zhang, Emanuel Tewolde, Rada Mihalcea, Bernhard Schölkopf, Zhijing Jin

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen（图宾根人工智能研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 研究道德要求与利润激励冲突时LLMs在道德两难博弈中的行为，引入\msim评估九个模型，通过ATEs估计因果效应、分析推理轨迹，发现模型道德行为有情境脆弱性，揭示了部署风险。

Thinking Outside the (Gray) Box: A Context-Based Score for Assessing Value and Originality in Neural Text Generation

跳出（灰色）框：一种基于上下文的评分，用于评估神经文本生成的价值与原创性

Giorgio Franceschelli, Mirco Musolesi

机构 * Alma Mater Studiorum Università di Bologna（博洛尼亚大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对大型语言模型生成文本缺乏多样性的问题，提出基于信息论的上下文评分，将其作为强化学习的奖励微调模型，在诗歌、数学题等任务中提升生成内容的价值与原创性。

Loop, Think, & Generalize: Implicit Reasoning in Recurrent-Depth Transformers

循环、思考与泛化：递归深度变换器中的隐式推理

Harsh Kohli, Srinivasan Parthasarathy, Huan Sun, Yuekun Yao

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了隐式推理能力，探讨了递归深度变换器在系统泛化和深度扩展中的作用，发现其能有效提升多跳推理能力，但过度递归会导致泛化能力下降。

Comments 21 pages, 21 figures. Accepted at COLM 2026

Path-Lock Expert: Separating Reasoning Mode in Hybrid Thinking via Architecture-Level Separation

路径锁定专家：通过架构层面分离实现混合思维中的推理模式分离

Shouren Wang, Wang Yang, Chuang Ma, Debargha Ganguly, Vikash Singh, Chaoda Song, Xinpeng Li, Xianxuan Long, Vipin Chaudhary, Xiaotian Han

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； NII LLMC, Japan（日本NII LLMC） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Path-Lock Expert，通过架构层面分离推理与非推理模式，减少推理泄漏，提升非推理模式的准确性和简洁性。

Comments 38 pages, 12 figures, 25 tables

Let Geometry GUIDE: Layer-wise Unrolling of Geometric Priors in Multimodal LLMs

让几何引导：在多模态大语言模型中逐层展开几何先验

Chongyu Wang, Ting Huang, Chunyu Sun, Xinyu Ning, Di Wang, Hao Tang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； InspireOmni 纠错

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

AI总结 本文提出GUIDE框架，通过多级采样和逐步融合几何先验，提升多模态大语言模型在空间推理任务中的性能。

Comments Revised manuscript with updated experiments, figures, and presentation

Knowing When to Ask: Resolving Uncertainty in Human-Robot Joint Planning via Explicit Dialogue and Implicit Intent Cues

不确定性缓解与意图推断：一种双模式人机联合规划系统

Zeyu Fang, Yuxin Lin, Cheng Liu, Beomyeol Yu, Zeyuan Yang, Rongqian Chen, Taeyoung Lee, Mahdi Imani, Tian Lan

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, George Washington University（电气与计算机工程系，乔治华盛顿大学） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering, George Washington University（机械与航空航天工程系，乔治华盛顿大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（电气与计算机工程系，东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种双模式人机联合规划系统，通过缓解不确定性与推断意图，提升人机协作效率。

Pun Intended: Multi-Agent Translation of Wordplay with Contrastive Learning and Phonetic-Semantic Embeddings for CLEF JOKER 2025 Task 2

并非双关：结合对比学习与音义嵌入的多智能体双关语翻译方法，用于CLEF JOKER 2025任务2

Russell Taylor, Benjamin Herbert, Michael Sana

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Peoples' Friendship University of Russia (RUDN University)（俄罗斯人民友谊大学） ； Joint Institute for Nuclear Research（联合核子研究中心） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； University of Skövde（斯德哥尔摩大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对跨语言双关语翻译难题，提出结合对比学习、音义嵌入与多智能体生成器-判别器框架的三阶段方法，在CLEF JOKER 2025任务2竞赛中获第一、第二名，推动了双关语翻译研究。

Journal ref CEUR Workshop Proceedings, Vol-4038, pp. 2870-2888, 2025

Lean Refactor: Multi-Objective Controllable Proof Optimization via Agentic Strategy Search

Lean Refactor: 通过代理策略搜索实现多目标可控的证明优化

Jialin Lu, Soonho Kong, Rodrigo Stehling, Kaiyu Yang, Zhangyang Wang, Weiran Sun, Wuyang Chen

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； MiroMind ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Lean Refactor框架，通过检索增强的代理策略搜索，解决多目标、可控和版本鲁棒的Lean证明重构问题，主要贡献是通过预注释的多目标重构策略数据库实现高效的证明优化。

OTAP: Structure-Aware Optimal Transport for Evaluating Planning and Execution in Agent Trajectories

Otap：用于评估智能体轨迹中规划与执行的结构感知最优传输

Babak Barazandeh, Subhabrata Majumdar, George Michailidis

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

AI总结 研究智能体轨迹评估问题，将其重新定义为执行图与有效解决方案图的距离，通过不平衡融合Gromov-Wasserstein传输问题实例化得到\otap{}分数，该分数可区分有效与无效轨迹，对保持依赖的重新排序不变且对冗余步骤有界敏感。

VidNum: Diagnosing VLM Failure Modes in Video-Grounded Numerical Reasoning

VidNum-1.4K：一个全面的视频基于数值推理基准

Shaoyang Cui, Lingbei Meng, Yaodi Luo, Peize He

机构 * Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理与认知科学系） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 本文提出VidNum-1.4K基准，通过1379个严格人工标注的视频问题对，评估视频基于的数值推理能力，揭示当前VLMs在多步骤逻辑推理上的不足。

Comments 7 pages, 5 figures

DarkAgents

DarkAgents：利用大语言模型和确定性测试代码构建理论天体粒子物理研究的协同管道

Michele Lucente, Silvia Pascoli, Filippo Sala, Matteo Zandi

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

AI总结 DarkAgents利用大语言模型和确定性测试代码构建理论天体粒子物理研究的协同管道，解决模型构建、复杂计算和假设审计等挑战，提供参数拟合、约束条件及假设审计报告。

Comments 12 pages, 2 figures, code at https://github.com/PhysicsZandi/DarkAgents

VisTR: Visualizations as Representations for Time-series Table Reasoning

VisTR：将可视化作为时间序列表推理的表示

Jianing Hao, Zhuowen Liang, Chunting Li, Yuyu Luo, Jie Li, Wei Zeng

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

AI总结 针对时间序列表推理难题，VisTR框架以可视化核心，利用其连接数据与认知，通过多模态大语言模型对齐输入，集成机制处理大数据，实现交互式可视化，经评估和案例验证了其在时间序列推理任务中的有效性和适用性。

Comments 15 pages, 10 figures

In-the-Flow Agentic System Optimization for Effective Planning and Tool Use

用于有效规划和工具使用的流内智能体系统优化

Zhuofeng Li, Haoxiang Zhang, Seungju Han, Sheng Liu, Jianwen Xie, Yu Zhang, Yejin Choi, James Zou, Pan Lu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Lambda Website（Lambda网站） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型中工具增强方法的不足，提出可训练的流内智能体框架AgentFlow及Flow-GRPO训练方法，通过协调模块优化规划器，在多基准测试中表现优异，展现流内优化优势。

Comments 47 pages, 12 figures. ICLR 2026 Oral. Project website: https://agentflow.stanford.edu/

Robust Reasoning Benchmark

鲁棒推理基准

Pavel Golikov, Evgenii Opryshko, Gennady Pekhimenko, Mark C. Jeffrey

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出鲁棒推理基准（RRB），通过13种确定性文本扰动评估8种前沿模型，发现Claude在面对变换提示时表现出异常拒绝行为，而开放权重模型在结构噪声下出现多种失败模式，如认知冲刷、分词崩溃和推理崩溃，导致平均准确率下降高达54%。研究进一步发现由模型自身推理链引起的注意力稀释问题，并提出Intra-Query Attention Dilution概念，表明中间推理步骤会污染标准密集注意力机制，未来架构需整合显式上下文重置以实现可靠推理。

VersualRL: Closed-Loop Verbal Reinforcement Learning with Visual Execution Feedback for Task-Level Robot Planning

闭环言语强化学习用于任务级机器人规划

Dmitrii Plotnikov, Iaroslav Kolomiets, Dmitrii Maliukov, Dmitrij Kosenkov, Daniia Zinniatullina, Artem Trandofilov, Georgii Gazaryan, Kirill Bogatikov, Timofei Kozlov, Mikhail Konenkov, Miguel Altamirano Cabrera, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skolkovo Institute of Science and Technology（智能空间机器人实验室，斯克尔科夫科学与技术研究所） 纠错

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

AI总结 提出闭环言语强化学习框架，通过大语言模型与视觉语言模型交互，在符号规划层迭代优化行为树，实现可解释的任务级规划与执行不确定性下的自适应。

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

Instance-Enriched Semantic Maps for Visual Language Navigation

用于视觉语言导航的实例增强语义地图

Jiho Hong, Eunae Kang, Sanghyun Kim, Young-Sik Shin

机构 * Department of Mechanical Engineering, Kyung Hee University（庆熙大学机械工程系） ； Advanced Institutes of Convergence Technology (AICT)（融合技术高级研究院） ； School of Mechanical Engineering, Kyungpook National University（庆北国立大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言导航问题，提出实例增强语义地图框架，通过实例级二维半丰富信息映射、基于大语言模型的鲁棒查询处理和存储高效的语义表示，提升导航性能，在相关实验中取得优于基线的结果。

A Neurosymbolic Approach to Natural Language Formalization and Verification

一种用于自然语言形式化和验证的神经符号方法

Chenyang An, Sam Bayless, Stefano Buliani, Darion Cassel, Byron Cook, Duncan Clough, Rémi Delmas, Nafi Diallo, Ferhat Erata, Nick Feng, Dimitra Giannakopoulou, Aman Goel, Aditya Gokhale, Joe Hendrix, Victor Heorhiadi, Marc Hudak, Dejan Jovanović, Andrew M. Kent, Benjamin Kiesl-Reiter, Jeffrey J. Kuna, Nadia Labai, Joseph Lilien, Divya Raghunathan, Zvonimir Rakamarić, Niloofar Razavi, Michael Tautschnig, Ali Torkamani, Nathaniel Weir, Michael W. Whalen, Jianan Yao

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Queen Mary University of London（伦敦大学女王学院） 纠错

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

AI总结 针对大型语言模型缺乏形式正确性保证的问题，提出神经符号方法ARc，通过使用带人工指导的大型语言模型形式化自然语言政策，并在推理时验证逻辑正确性，实现高健全性和低误报率，还能产生可审计工件。

Comments 28 pages, 11 figures

Unlocking Multilingual Reasoning Capability of LLMs and LVLMs through Representation Engineering

通过表示工程解锁大语言模型和大视觉语言模型的多语言推理能力

Qiming Li, Xiaocheng Feng, Yixuan Ma, Zekai Ye, Ruihan Chen, Xiachong Feng, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳分校） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 研究针对LLMs和LVLMs在多语言推理中英语表现优于低资源语言的问题，提出无训练的推理时方法MRRE，通过在特定层注入两个预计算向量增强多语言推理能力，实验证明该方法有效提升非英语推理及输入输出语言一致性。

Comments ACL2026 main

RS-Agent: Automating Remote Sensing Tasks through Intelligent Agent

RS-Agent：通过智能代理实现遥感任务自动化

Wenjia Xu, Zijian Yu, Boyang Mu, Jiuniu Wang, Zhiwei Wei, Mugen Peng

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学，中国） ； City University of HongKong, Hong Kong 999077, China（香港城市大学，中国） ； School of Geographic Sciences, Hunan Normal University, Changsha 410081, China（地理科学学院，湖南师范大学，中国） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在遥感任务中的局限，提出RS-Agent智能代理，通过结构化任务规划等连接用户意图与遥感流程，含四个组件及两种方法，实验显示其在多任务中显著优于现有模型，证明结合两者用于智能地理空间分析的价值。

SWE-Manager: Selecting and Synthesizing Golden Proposals Before Coding

SWE-Manager：编码前选择并合成黄金方案

Boyin Tan, Haoning Deng, Junyuan Zhang, Junjielong Xu, Pinjia He, Youcheng Sun

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

AI总结 研究软件工程中提案选择问题，引入SWE-Manager方法，通过强化学习训练8B模型进行提案比较、选择及合成黄金方案，在基准测试中表现优异，并设计框架评估其在实际问题解决中的有效性。

Metaphors are a Source of Cross-Domain Misalignment of Large Reasoning Models

隐喻是大推理模型跨领域失调的根源

Zhibo Hu, Chen Wang, Yanfeng Shu, Hye-young Paik, Liming Zhu

机构 * The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； CSIRO Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织数据61） 纠错

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

AI总结 研究发现训练数据中的隐喻会导致大推理模型在推理输出中出现跨领域失调，通过隐喻干预可显著改变失调程度，并设计出高精度检测器。

Comments 19 pages, 6 figures