语言大模型 / LLM

SupChain-Bench: Benchmarking Large Language Models for Real-World Supply Chain Management

SupChain-Bench：针对现实世界供应链管理的大语言模型基准测试

Shengyue Guan, Yihao Liu, Lang Cao

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Peking University（北京大学） ； 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

AI总结 本文提出SupChain-Bench基准测试，用于评估大语言模型在现实世界供应链管理中的表现，揭示模型执行可靠性差距，并提出SupChain-ReAct框架提升工具调用性能。

A Single Layer to Explain Them All:Understanding Massive Activations in Large Language Models

一层解释所有：理解大语言模型中大规模激活现象

Zeru Shi, Zhenting Wang, Fan Yang, Qifan Wang, Ruixiang Tang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Wake Forest University（威克森林大学） ； Meta AI 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

AI总结 研究大语言模型中大规模激活的起源，发现ME层是大规模激活首次出现的层，并提出方法减少大规模激活的刚性，提升模型性能。

Large Language Models as Amortized Pareto-Front Generators for Constrained Bi-Objective Convex Optimization

大语言模型作为约束双目标凸优化的 amortized 帕累托前沿生成器

Peipei Xu, SiYuan Ma, Yaohua Liu, Yu Wu, Guanliang Liu, Yang Zhang, Yong Liu

机构 * University of Shanghai for Science and Technology（上海科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The University of Michigan（密歇根大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 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.AI

AI总结 本文提出DIPS框架，利用大语言模型生成约束双目标凸优化的帕累托前沿，通过紧凑离散化方案和三阶段课程优化，实现高效连续优化。

Comments 31 pages

On the Limitations of Large Language Models for Conceptual Database Modeling

大型语言模型在概念数据库建模中的局限性

Arthur F. Siqueira, Carlos D. S. Nogueira, Eduarda Farias, Claudio E. C. Campelo, Júlia Menezes

机构 * Systems and Computing Department（系统与计算系） 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 本文研究了大型语言模型在生成实体关系图方面的能力，发现其在复杂场景中可靠性下降，存在不一致和模糊性问题。

M2A: Synergizing Mathematical and Agentic Reasoning in Large Language Models

M2A：在大型语言模型中协同数学与代理推理

Junjian Wang, Xin Zhou, Qiran Xu, Kun Zhan

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Li Auto Inc.（Li Auto公司） 纠错

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

AI总结 本文提出M2A框架，通过模型融合协同数学与代理推理，提升多任务学习下的推理稳定性与性能。

OmicsLM: A Multimodal Large Language Model for Multi-Sample Omics Reasoning

OmicsLM：一种多模态大语言模型用于多样本组学推理

Maciej Sypetkowski, Joanna Krawczyk, Łukasz Smoliński, Remigiusz Kinas, Przemysław Pietrzak, Tomasz Jetka, Rafał Powalski

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.AI

AI总结 OmicsLM通过整合定量组学数据与自然语言任务，实现多样本组学推理，其在多任务类型上表现优异，尤其在生物语言指导的推理任务中超越专用模型和通用LLM。

Comments 13 pages (main text), 14 pages (appendix), 1 figure, 10 tables

World model inspired sarcasm reasoning with large language model agents

受世界模型启发的大型语言模型代理 sarcasm 推理

Keito Inoshita, Shinnosuke Mizuno

机构 * Faculty of Business and Commerce, Kansai University（大阪 kansai 大学 商业与文理学院） ； Faculty of Medicine, The University of Tokyo（东京大学 医学部） 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

AI总结 本文提出 WM-SAR 模型，通过分解语义不一致性和意图进行 sarcasm 推理，实现高可解释性和性能提升。

Colorful Talks with Graphs: Human-Interpretable Graph Encodings for Large Language Models

图的丰富多彩对话：用于大语言模型的人类可解释图编码

Angelo Zangari, Peyman Baghershahi, Sourav Medya

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） 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.LG

AI总结 本文提出一种将图结构直接注入自然语言提示的编码策略，通过将图结构转换为人类可理解的颜色标记，提升大语言模型处理图任务的能力，实验显示在合成和真实数据集上均取得显著改进。

Comments Accepted to ACL Findings 2026 22 pages, 18 tables, 5 figures

ReTraceQA: Evaluating Reasoning Traces of Small Language Models in Commonsense Question Answering

ReTraceQA：评估小语言模型在常识问答中的推理轨迹

Francesco Maria Molfese, Luca Moroni, Ciro Porcaro, Simone Conia, Roberto Navigli

机构 * Sapienza NLP Group（萨皮恩扎大学自然语言处理小组） ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） 纠错

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

AI总结 ReTraceQA通过引入过程级评估，揭示小语言模型在常识推理中存在大量推理过程错误，但最终答案正确的情况，表明现有评价方法高估了模型能力。

Comments Accepted at ACL 2026 Main Conference

Large Language Models as Nondeterministic Causal Models

大型语言模型作为非确定性因果模型

Sander Beckers

机构 * 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(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于非确定性因果模型的简单方法，用于生成大型语言模型的反事实，该方法无需修改黑盒模型，且能基于其预期语义进行反事实推理。

Comments Accepted at KR 2026

MeasHalu: Mitigation of Scientific Measurement Hallucinations for Large Language Models with Enhanced Reasoning

MeasHalu：通过增强推理缓解大型语言模型中的科学测量幻觉

Ruijun Huang, Zhiqiao Kang, Yuxuan Zhu, Junxiong Li, Jiahao Zhao, Minghuan Tan, Feng Jiang, Min Yang

机构 * Shenzhen Key Laboratory for High Performance Data Mining（深圳高性能数据挖掘重点实验室） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； Artificial Intelligence Research Institute, Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出MeasHalu框架，通过增强推理和针对性优化缓解LLM的科学测量幻觉问题，改进测量提取的准确性。

Comments To appear in ACL 2026

Mamba-SSM with LLM Reasoning for Feature Selection: Faithfulness-Aware Biomarker Discovery

Mamba-SSM结合LLM推理进行特征选择：面向生物标志物发现的可信度意识方法

Pushpa Kumar Balan, Aijing Feng

机构 * Department of Computer Science and Cybersecurity（计算机科学与网络安全系） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI；large language model(comments)；language model(comments)

AI总结 本文研究LLM推理在过滤特征选择中的作用，通过Mamba-SSM提取基因并结合CoT提升预测性能，发现特征筛选能提高AUC并验证部分已知生物标志物。

Comments 9 pages, 4 figures. Accepted at ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models

In-Context Autonomous Network Incident Response: An End-to-End Large Language Model Agent Approach

上下文自主网络事件响应：一种端到端的大语言模型代理方法

Yiran Gao, Kim Hammar, Tao Li

机构 * Department of Systems Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学系统工程系） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne（墨尔本大学电子与电气工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种端到端的大语言模型代理方法，通过整合感知、推理、规划和行动功能，实现网络事件响应的自主学习与适应，实验表明其恢复效率比前沿模型快23%。

Comments 2026 AAAI Summer Symposium on Human-Aware AI Agents for the Cyber Battlefield

Do Emotions in Prompts Matter? Effects of Emotional Framing on Large Language Models

提示中的情感重要吗？情感框架对大语言模型的影响

Minda Zhao, Yutong Yang, Chufei Peng, Rachel Gonsalves, Weiyue Li, Ruyi Yang, Zhixi Liu, Mengyu Wang

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Bryn Mawr College（布林莫尔学院） 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 研究探讨了用户查询中第一人称情感框架对大语言模型在六个基准领域性能的影响，发现静态情感前缀通常仅产生小幅度变化，但社交相关任务中效果更不稳定，引入自适应情感提示框架EmotionRL后，适应性选择比固定情感提示更有效。

GraphWalk: Enabling Reasoning in Large Language Models through Tool-Based Graph Navigation

GraphWalk: 通过基于工具的图导航在大语言模型中实现推理

Taraneh Ghandi, Hamidreza Mahyar, Shachar Klaiman

机构 * McMaster University（麦克马斯特大学） ； BASF Digital Solutions（巴斯夫数字解决方案） 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 GraphWalk通过基于工具的图导航框架，使大语言模型能够高效进行多跳推理，提升在不同任务中的性能，尤其在大规模知识图谱中表现更优。

Comments 22 pages, 3 figures

Large Language Models Can Perform Automatic Modulation Classification via Discretized Self-supervised Candidate Retrieval

大语言模型可通过离散自监督候选检索实现自动调制分类

Mohammad Rostami, Atik Faysal, Reihaneh Gh. Roshan, Huaxia Wang, Nikhil Muralidhar, Yu-Dong Yao

机构 * Rowan University（罗文大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出DiSC-AMC框架，通过特征离散化与自监督嵌入检索，使大语言模型在无线调制分类中实现高效准确的分类，优于传统监督模型。

Elementary Math Word Problem Generation using Large Language Models

基于大语言模型的初级数学单词问题生成

Nimesh Ariyarathne, Harshani Bandara, Yasith Heshan, Omega Gamage, Surangika Ranathunga, Dilan Nayanajith, Yutharsan Sivapalan, Gayathri Lihinikaduarachchi, Tharoosha Vihidun, Meenambika Chandirakumar, Sanujen Premakumar, Sanjula Gathsara

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University of Moratuwa（穆塔瓦大学） ； Acceler Logic（Acceler Logic公司） ； School of Mathematical and Computational Sciences（数学与计算科学学院） ； Massey University（马希大学） 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 本文提出MathWiz系统，利用大语言模型生成数学单词问题，无需额外输入，仅需指定问题数量、年级和题型。通过实验验证生成问题的质量高，但仍有改进空间。

Reasoning or Rhetoric? An Empirical Analysis of Moral Reasoning Explanations in Large Language Models

推理还是修辞？对大型语言模型中道德推理解释的实证分析

Aryan Kasat, Smriti Singh, Aman Chadha, Vinija Jain

机构 * TCS AI Practice（TCS人工智能实践） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Amazon GenAI（亚马逊生成人工智能） ； Google GenAI（谷歌生成人工智能） 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 研究通过分析LSTM对道德困境的回应，探讨其是否具备道德发展阶段的真正进展，发现其表现出后常规推理，且存在道德解耦现象，揭示了对成熟道德推理的修辞模仿。

Comments 32 pages, 34 figures, 7 tables

Fin-R1: A Large Language Model for Financial Reasoning through Reinforcement Learning

Fin-R1：通过强化学习构建的金融推理大语言模型

Zhaowei Liu, Xin Guo, Zhi Yang, Fangqi Lou, Lingfeng Zeng, Jinyi Niu, Mengping Li, Qi Qi, Zhiqiang Liu, Yiyang Han, Dongpo Cheng, Ronghao Chen, Huacan Wang, Xingdong Feng, Huixia Judy Wang, Chengchun Shi, Liwen Zhang

机构 * School of Statistics and Data Science, Shanghai University of Finance and Economics, China（上海金融学院统计与数据科学学院，中国） ； School of Mathematical Sciences, Fudan University, China（复旦大学数学科学学院，中国） ； School of Economics, Shanghai University of Finance and Economics, China（上海金融学院经济学院，中国） ； AI Finance Development and Service Center, Shanghai University of Finance and Economics, China（上海金融学院人工智能金融发展与服务中心，中国） ； QuantaAlpha, China（QuantaAlpha，中国） ； Department of Statistics, Rice University, USA（里士满大学统计学系，美国） ； Department of Statistics, London School of Economics and Political Science, UK（伦敦政治经济学院统计学系，英国） ； Qinghai Provincial Key Laboratory of Big Data in Finance and Artificial Intelligence Application Technology, Qinghai Institute of Technology, China（青海省大数据在金融与人工智能应用技术重点实验室，青海技术学院，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)；SFT(abstract)

AI总结 Fin-R1通过强化学习方法，解决金融领域推理问题，具备高精度和可解释性，适用于合规检查和智能投顾。

Large Language Models for Wireless Communications: From Adaptation to Autonomy

大语言模型在无线通信中的应用：从适应到自主

Le Liang, Hao Ye, Yucheng Sheng, Ouya Wang, Jiacheng Wang, Shi Jin, Geoffrey Ye Li

机构 * Southeast University（东南大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 本文探讨大语言模型在无线通信中的应用，包括适应预训练模型、开发专用基础模型以及实现自主推理的代理模型，总结其优势与挑战。

GenePlan: Evolving Better Generalized PDDL Plans using Large Language Models

GenePlan: 利用大语言模型改进PDDL计划的进化方法

Andrew Murray, Danial Dervovic, Alberto Pozanco, Michael Cashmore

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 GenePlan利用大语言模型改进PDDL计划的进化方法，通过优化问题生成高效且低成本的通用计划器，实现了与最先进方法相近的性能。

Comments 54 pages, 4 figures. Accepted to ICAPS 2026

Large Language Model-Assisted UAV Operations and Communications: A Multifaceted Survey and Tutorial

大型语言模型辅助的无人机操作与通信：多方面的综述与教程

Yousef Emami, Hao Zhou, Radha Reddy, Atefeh Hajijamali Arani, Biliang Wang, Kai Li, Luis Almeida, Zhu Han

机构 * IEEE 纠错

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

AI总结 本文综述了大型语言模型在无人机操作与通信中的应用，探讨了LLMs在提升UAV智能方面的多方面技术与未来研究方向。

Comments 40 pages, 10 figures, 13 tables

Understanding LLM Failures: A Multi-Tape Turing Machine Analysis of Systematic Errors in Language Model Reasoning

理解大语言模型的失败：多带图灵机对语言模型推理系统性错误的分析

Magnus Boman

机构 * Department of Medicine Solna, Division of Clinical Epidemiology, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden（斯德哥尔摩瑞典卡罗林斯卡研究所医学系Solna部临床流行病学 division） 纠错

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

AI总结 本文通过多带图灵机分析，揭示了大语言模型推理中的系统性错误，并提出了可检验的理论框架来解释提示技术的有效性与局限性。

Comments 8 pages, 1 page appendix; v2 added Acknowledgements

scPilot: Large Language Model Reasoning Toward Automated Single-Cell Analysis and Discovery

scPilot：面向自动化单细胞分析与发现的大型语言模型推理

Yiming Gao, Zhen Wang, Jefferson Chen, Mark Antkowiak, Mengzhou Hu, JungHo Kong, Dexter Pratt, Jieyuan Liu, Enze Ma, Zhiting Hu, Eric P. Xing

机构 * UC San Diego（UC圣地亚哥大学） ； MBZUAI ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Texas A&M（德克萨斯A&M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 scPilot通过组学原生推理提升单细胞分析的准确性与可解释性，实现自动化细胞类型注释和轨迹重建。

Comments Accepted at NeurIPS 2025 Main Conference

Generating Software Architecture Description from Source Code using Reverse Engineering and Large Language Model

基于逆向工程和大语言模型从源代码生成软件架构描述

Ahmad Hatahet, Christoph Knieke, Andreas Rausch

机构 * Institute for Software and Systems Engineering（软件与系统工程研究所） ； Technical University of Clausthal（克莱斯特哈尔技术大学） 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 本文提出利用逆向工程与大语言模型生成软件架构描述，以自动化提取组件图和行为模型，减少人工依赖并提升系统可维护性。

Inference-Time Reasoning Selectively Reduces Implicit Social Bias in Large Language Models

推理时的推理选择性减少大语言模型中的隐性社会偏见

Molly Apsel, Michael N. Jones

机构 * Cognitive Science Program Department of Psychological & Brain Sciences Indiana University Bloomington（心理与脑科学系认知科学计划印第安纳大学布卢明顿） 纠错

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

AI总结 该研究通过推理增强减少大语言模型中的隐性社会偏见，揭示推理对公平性评估的影响。

Knowledge Model Prompting Increases LLM Performance on Planning Tasks

知识模型提示增强了LLM在规划任务上的性能

Erik Goh, John Kos, Ashok Goel

机构 * School of Interactive Computing（交互计算学院） ； 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)；prompting(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 TMK框架通过显式任务分解和因果推理提升LLM在规划任务中的性能，使其在复杂符号任务中达到97.3%的准确率。

Autonomous Question Formation for Large Language Model-Driven AI Systems

面向大语言模型驱动AI系统的自主问题生成

Hong Su

机构 * School of Computer Science, Chengdu University of Information Technology（计算机学院，成都信息科技学院） 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 本文提出了一种基于人类模拟的框架，使大语言模型驱动的AI系统能够自主生成问题并设定任务，通过环境感知和跨代理感知提示显著提升决策质量。

Persona Prompting as a Lens on LLM Social Reasoning

作为LLM社会推理的镜像：人格提示

Jing Yang, Moritz Hechtbauer, Elisabeth Khalilov, Evelyn Luise Brinkmann, Vera Schmitt, Nils Feldhus

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 本研究探讨了人格提示对LLM社会推理的影响，发现其虽能提升分类效果，但会降低推理质量并加剧偏见。

Comments 9 Pages, EACL main

Grounding Large Language Models in Reaction Knowledge Graphs for Synthesis Retrieval

将反应知识图谱接地于大语言模型以实现合成检索

Olga Bunkova, Lorenzo Di Fruscia, Sophia Rupprecht, Artur M. Schweidtmann, Marcel J. T. Reinders, Jana M. Weber

机构 * Department of Intelligent Systems, Delft University of Technology（智能系统系，代尔夫特理工大学） ； Department of Chemical Engineering, Delft University of Technology（化学工程系，代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过将反应路径检索转化为图查询生成问题，利用对齐示例的单样本提示提升大语言模型在合成规划中的检索准确性。

Comments Accepted at ML4Molecules 2025 (ELLIS UnConference workshop), Copenhagen, Denmark, December 2, 2025. Workshop page: https://moleculediscovery.github.io/workshop2025/