语言大模型 / LLM

T1: Tool-integrated Verification for Test-time Compute Scaling in Small Language Models

T1：小语言模型测试时计算扩展的工具集成验证

Minki Kang, Jongwon Jeong, Jaewoong Cho

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； KRAFTON 纠错

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

AI总结 针对小语言模型在测试时扩展中验证能力不足的问题，提出T1框架，通过外部工具过滤候选输出后由小语言模型进行最终验证，显著提升验证准确率和测试时扩展性能。

Comments ICLR 2026

Do Large Language Models Encode Institutional Experience? Evidence from Cross-Linguistic Moral Reasoning Under Ambiguity

大型语言模型是否编码了制度经验？来自跨语言模糊道德推理的证据

Nattavudh Powdthavee

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

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

AI总结 通过跨语言道德困境实验，研究大型语言模型在模糊情境下是否通过语言编码制度经验，发现隐含制度线索会放大跨语言道德分歧，而明确框架则抑制这种差异。

Comments 44 pages

Social Reasoning in Machines: Investigating Collective Truth-Seeking Dynamics in Large Language Model Debate

机器中的社会推理：探究大语言模型辩论中的集体求真动态

Tom Pecher

机构 * Department of Computer Science University of Bath（计算机科学系英国巴斯大学） 纠错

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

AI总结 通过多智能体辩论模拟论证推理理论，证明大语言模型集体辩论能显著提升基于问卷的求真任务性能，并提出利用辩论动态测量模型内在属性的新基准方法。

Comments Master's thesis

Compliance versus Sensibility: On the Reasoning Controllability in Large Language Models

服从与感知：大型语言模型中的推理可控性研究

Xingwei Tan, Marco Valentino, Mahmud Elahi Akhter, Yuxiang Zhou, Maria Liakata, Nikolaos Aletras

机构 * School of Computer Science, University of Sheffield（谢菲尔德大学计算机科学学院） ； School of EECS, Queen Mary University of London（伦敦女王学院电子工程与计算机科学学院） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

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

AI总结 通过推理冲突视角，系统研究大型语言模型在诱导逻辑模式与任务预期模式冲突时，是否优先服从指令还是遵循感知合理性，并探索内部检测与激活级干预方法。

EpiQAL: Benchmarking Large Language Models in Epidemiological Question Answering and Reasoning

EpiQAL：大型语言模型在流行病学问答与推理中的基准测试

Mingyang Wei, Dehai Min, Zewen Liu, Yuzhang Xie, Guanchen Wu, Ziyang Zhang, Carl Yang, Max S. Y. Lau, Qi He, Lu Cheng, Wei Jin

机构 * Emory University（埃默里大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 提出EpiQAL基准，通过三个子集（事实回忆、多步推理、不完整信息下结论重建）评估LLM在流行病学推理中的表现，发现当前模型在多步推理上表现有限。

Comments 31 pages, 7 figures, 25 tables

DecepChain: Inducing Deceptive Reasoning in Large Language Models

DecepChain: 在大型语言模型中诱导欺骗性推理

Wei Shen, Han Wang, Haoyu Li, Huan 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 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究探讨了大型语言模型是否能够生成看似合理但错误的推理链，并提出DecepChain方法通过放大模型自身的幻觉来诱导欺骗性推理，同时保持表面合理性和有效性。

Comments ICML 2026

Tracing the ongoing emergence of human-like reasoning in Large Language Models

追踪大型语言模型中类人推理的持续涌现

Paolo Morosi, Nikoleta Pantelidou, Fritz Günther, Elena Pagliarini, Evelina Leivada

机构 * Departament de Filologia Catalana, Universitat Autònoma de Barcelona（加泰罗尼亚语言系系，巴塞罗那自治大学） ； Institut für Psychologie, Humboldt-Universitat zu Berlin（柏林洪堡大学心理学研究所） ； Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA)（加泰罗尼亚高级研究与高级教育研究所） 纠错

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

AI总结 研究探讨了大型语言模型在条件推理任务中是否具备类人推理能力，发现人类通过语用推理丰富逻辑推理，而模型行为更不稳定，部分模型遵循条件语义但忽视语用推理，表明LLMs在语义准确性上表现良好，但缺乏人类推理中的语用丰富性。

CyberCorrect: A Cybernetic Framework for Closed-Loop Self-Correction in Large Language Models

CyberCorrect: 一种基于闭环自修正的大型语言模型框架

Yuning Wu, Yingmin Liu, Yang Shu

机构 * School of Software, Henan University, Kaifeng, China（河南大学软件学院，开封，中国） ； Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学，杭州，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出CyberCorrect框架，将大型语言模型的自我修正建模为闭环控制系统，通过三模态错误检测器、类型导向的修正控制器和收敛判断器，提升模型的自我修正能力和准确性。

Comments 6 pages, 1 figure, submitted to IEEE SMC 2026

Is Large Language Model Performance on Reasoning Tasks Impacted by Different Ways Questions Are Asked?

大型语言模型在推理任务上的表现是否受提问方式的影响？

Seok Hwan Song, Mohna Chakraborty, Qi Li, Wallapak Tavanapong

机构 * Department of Computer Science, Iowa State University（计算机科学系，爱荷华州立大学） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了不同提问方式对大型语言模型推理任务准确性的影响，发现问题类型显著影响模型表现，选项数量和用词选择也会影响最终答案选择的准确性。

Comments ACL 2025 (Findings)

Benchmarking Source-Sensitive Reasoning in Turkish: Humans and LLMs under Evidential Trust Manipulation

在土耳其语中评估来源敏感推理的基准测试：人类与LLM在证据信任操控下的对比

Sercan Karakaş, Yusuf Şimşek

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； F rat University（费拉特大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了来源信任对土耳其语证据形态学的影响，并评估了LLM对此的敏感性。人类在可控的cloze情境中表现出稳定的信任效应，而LLM表现不一致且常受输出合规性问题影响。

Comments Accepted to The 15th edition of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics, co-located with the Language Resources and Evaluation Conference

AdapTime: Enabling Adaptive Temporal Reasoning in Large Language Models

AdapTime：在大语言模型中实现自适应时间推理

Yimin Deng, Yejing Wang, Zhenxi Lin, Zichuan Fu, Guoshuai Zhao, Derong Xu, Yefeng Zheng, Xiangyu Zhao, Xian Wu, Li Zhu, Xueming Qian

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯 Jarvis实验室） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AdapTime方法，通过动态执行推理步骤提升大语言模型的时间推理能力，采用重构、重写和复核三步策略，无需外部工具即可增强模型对时间信息的处理能力。

Comments ACL 2026 findings

Scoring, Reasoning, and Selecting the Best! Ensembling Large Language Models via a Peer-Review Process

评分、推理与选择最佳！通过同行评审过程进行大型语言模型的集成

Zhijun Chen, Zeyu Ji, Qianren Mao, Hao Wu, Jinhuan Song, Junhang Cheng, Bangjie Qin, Zhuoran Li, Jingzheng Li, Kai Sun, Zizhe Wang, Yikun Ban, Zhu Sun, Xiangyang Ji, Hailong Sun

机构 * Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Laboratory, Beijing, China（中关村实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LLM-PeerReview方法，通过同行评审机制集成多个大型语言模型，提升响应质量。实验显示其在多个数据集上优于Smoothie-Global，适用于事实性问答、数学推理等任务。

LLMPhy: Parameter-Identifiable Physical Reasoning Combining Large Language Models and Physics Engines

LLMPhy: 结合大语言模型和物理引擎的参数可识别物理推理

Anoop Cherian, Radu Corcodel, Siddarth Jain, Diego Romeres

机构 * Mitsubishi Electric Research Labs (MERL)（三菱电机研究实验室） 纠错

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

AI总结 LLMPhy通过整合大语言模型与物理引擎，解决复杂物理推理中参数识别问题，提出数字孪生构建方法，引入新数据集验证性能，实现更准确的参数恢复与稳定收敛。

Comments Accepted at AISTATS 2026

TRN-R1-Zero: Text-rich Network Reasoning via LLMs with Reinforcement Learning Only

TRN-R1-Zero：通过仅强化学习的LLM进行文本丰富网络推理

Yilun Liu, Ruihong Qiu, Zi Huang

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学学院） ； The University of Queensland（昆士兰大学） ； Brisbane, Queensland, Australia（昆士兰州布里斯班） 纠错

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

AI总结 TRN-R1-Zero通过仅强化学习训练LLM，在文本丰富网络上实现零样本推理，无需监督微调或链式思维数据，实验验证其优越性和鲁棒性。

Position: Multimodal Large Language Models Can Significantly Advance Scientific Reasoning

位置：多模态大语言模型可以显著推动科学推理

Yibo Yan, Shen Wang, Jiahao Huo, Jingheng Ye, Zhendong Chu, Xuming Hu, Philip S. Yu, Carla Gomes, Bart Selman, Qingsong Wen

机构 * Squirrel AI ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨多模态大语言模型在科学推理中的应用，提出四阶段研究路线，指出当前模型在跨领域推理中的潜力与挑战，为实现通用人工智能提供新视角。

Comments Accepted by The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026, Findings)

Narrative over Numbers: The Identifiable Victim Effect and its Amplification Under Alignment and Reasoning in Large Language Models

数字之外的叙事：可识别受害者效应及其在对齐和推理中的放大

Syed Rifat Raiyan

机构 * Systems and Software Lab (SSL), Department of Computer Science and Engineering（系统与软件实验室（SSL），计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 研究探讨了大语言模型中可识别受害者效应的普遍存在及其受对齐训练的影响，发现指令调优模型表现出极端效应，而推理专精模型则逆转了该效应，且标准CoT提示放大了该效应。

Comments Under review, 49 pages, 20 figures, 11 tables

Resource-constrained Amazons chess decision framework integrating large language models and graph attention

资源受限的亚马逊国际象棋决策框架整合大语言模型和图注意力

Tianhao Qian, Zhuoxuan Li, Jinde Cao, Xinli Shi, Leszek Rutkowski

机构 * School of Mathematics, Southeast University（东南大学数学学院） ； Systems Research Institute of the Polish Academy of Sciences（波兰科学院系统研究所） ； Institute of Computer Science, AGH University of Krakow（AGH科技大学计算机科学研究所） ； SAN University（SAN大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种轻量级混合框架，结合图注意力学习和大语言模型生成能力，提升亚马逊国际象棋决策准确性，实验显示在资源受限条件下实现显著性能提升。

Comments 20 pages, 15 figures. Supported by the National Key Research and Development Project of China (No. 2020YFA0714300), NSFC (No. 61833005, 12061088), the Open Project of Key Laboratory of Transport Industry of Comprehensive Transportation Theory (Nanjing Modern Multimodal Transportation Laboratory) (MTF2023004), and the China Postdoctoral Science Foundation (2024T170129, GZC20240261)

Enhancing reasoning accuracy in large language models during inference time

在推理过程中增强大语言模型的推理准确性

Vinay Sharma, Manish Jain

机构 * Firstsource 纠错

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

AI总结 本文研究了提升大语言模型推理准确性的推理时技术，通过自一致性、双模型推理一致性和自反思三种策略，发现自一致性在核采样和受控温度下能显著提高准确性，适用于低风险领域。

Beyond the Prompt in Large Language Models: Comprehension, In-Context Learning, and Chain-of-Thought

大型语言模型中的提示之外：理解、上下文学习与推理链

Yuling Jiao, Yanming Lai, Huazhen Lin, Wensen Ma, Houduo Qi, Defeng Sun

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

AI总结 本研究探讨了大型语言模型在提示之外的理解、上下文学习和推理链机制，揭示了模型通过自回归过程推断转移概率、减少提示歧义以及分解复杂问题的能力，为高级提示工程提供了理论支持。

The Fragility Of Moral Judgment In Large Language Models

大语言模型中道德判断的脆弱性

Tom van Nuenen, Pratik S. Sachdeva

机构 * D-Lab, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校D实验室） 纠错

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

AI总结 研究揭示大语言模型在道德判断中易受叙述形式和任务支架影响，其稳定性受协议和视角变化显著影响。

Comments 22 pages, 7 figures, 10 tables, plus appendices

TRIZ-RAGNER: A Retrieval-Augmented Large Language Model for TRIZ-Aware Named Entity Recognition in Patent-Based Contradiction Mining

TRIZ-RAGNER: 一种用于基于专利矛盾挖掘的TRIZ-aware命名实体识别的检索增强型大语言模型

Zitong Xu, Yuqing Wu, Yue Zhao

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

AI总结 TRIZ-RAGNER通过整合TRIZ知识和检索增强技术，提升专利矛盾挖掘中命名实体识别的准确性和一致性。

Understanding Artificial Theory of Mind: Perturbed Tasks and Reasoning in Large Language Models

理解人工智能理论 of mind：受扰任务和大语言模型中的推理

Christian Nickel, Laura Schrewe, Florian Mai, Lucie Flek

机构 * Bonn-Aachen International Center for Information Technology (b-it)（波恩-埃森国际信息科技中心） ； University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习与人工智能研究所） ； Research Center Trustworthy Data Science and Security (RC-Trust)（可信数据科学与安全研究中心） ； University of Duisburg-Essen（埃森-杜伊斯堡大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过扰动任务和链式推理提示探讨大语言模型的理论 of mind能力，发现其鲁棒性受扰动影响显著，CoT提示虽提升整体表现，但对某些扰动类别却降低准确性。

Think$^{2}$: Grounded Metacognitive Reasoning in Large Language Models

Think$^{2}$: 大语言模型中的 grounded 元认知推理

Abraham Paul Elenjical, Vivek Hruday Kavuri, Vasudeva Varma

机构 * IIIT Hyderabad（IIIT海得拉尔） 纠错

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

AI总结 Think$^{2}$通过引入基于心理理论的元认知框架，提升大语言模型的自我诊断与纠正能力，显著提高推理准确性和可信度。

Cognitively Diverse Multiple-Choice Question Generation: A Hybrid Multi-Agent Framework with Large Language Models

具有大语言模型的混合多智能体框架的认知多样性多项选择题生成

Yu Tian, Linh Huynh, Katerina Christhilf, Shubham Chakraborty, Micah Watanabe, Tracy Arner, Danielle McNamara

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 ReQUESTA通过混合多智能体框架生成认知多样化的多项选择题，提升生成的题目难度、区分度和语义一致性。

Comments This manuscript is under review at Electronics

Enhancing Sentiment Classification and Irony Detection in Large Language Models through Advanced Prompt Engineering Techniques

通过高级提示工程技术增强大型语言模型的情感分类和讽刺检测

Marvin Schmitt, Anne Schwerk, Sebastian Lempert

机构 * IU International University of Applied Sciences（国际应用科学大学） 纠错

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

AI总结 本文通过高级提示工程技术提升大型语言模型在情感分类和讽刺检测中的性能，发现不同提示策略对不同模型和任务效果显著。

Comments 21 pages, 4 figures, 13 tables

Reasoning Beyond Chain-of-Thought: A Latent Computational Mode in Large Language Models

超越链式推理：大型语言模型中的一个潜在计算模式

Zhenghao He, Guangzhi Xiong, Bohan Liu, Sanchit Sinha, Aidong Zhang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究发现大型语言模型中的推理能力由潜在内部激活支持，通过引导特定潜在特征可提升性能，CoT提示并非唯一触发方式。

Can Reasoning Help Large Language Models Capture Human Annotator Disagreement?

推理是否能帮助大语言模型捕捉人类标注者的分歧？

Jingwei Ni, Yu Fan, Vilém Zouhar, Donya Rooein, Alexander Hoyle, Mrinmaya Sachan, Markus Leippold, Dirk Hovy, Elliott Ash

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

AI总结 本文研究了推理方法对大语言模型捕捉人类标注分歧的影响，发现RLVR推理会降低性能，而朴素推理能提升性能，揭示了用推理模型替代人类标注的风险。

Comments EACL 2026 Main

How to Discover Knowledge for FutureG: Contextual RAG and LLM Prompting for O-RAN

如何为未来G发现知识：面向O-RAN的上下文RAG和LLM提示

Nathan Conger, Nathan Scollar, Kemal Davaslioglu, Yalin E. Sagduyu, Sastry Kompella

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

AI总结 本文提出上下文RAG方法，通过引导文档检索和上下文增强LLM性能，提升ORAN领域问答的准确性和效率，同时保持低运行时间和碳排放。

LLMize: A Framework for Large Language Model-Based Numerical Optimization

LLMize: 一种基于大语言模型的数值优化框架

M. Rizki Oktavian

机构 * Blue Wave AI Labs（蓝波人工智能实验室） ； School of Nuclear Engineering, Purdue University（核工程学院） 纠错

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

AI总结 LLMize是一种基于大语言模型的数值优化框架，通过自然语言描述注入约束和领域知识，适用于复杂领域特定任务的优化。

ChemATP: A Training-Free Chemical Reasoning Framework for Large Language Models

ChemATP: 一种无需训练的化学推理框架用于大语言模型

Mingxu Zhang, Dazhong Shen, Qi Zhang, Ying Sun

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 ChemATP通过构建原子级文本知识库，使冻结的大语言模型能够动态检索和推理化学知识，从而在无需训练的情况下实现高效的化学推理。