语言大模型 / LLM

What is Good? Extracting and Testing Implicit Theories of Literary Quality from LLM Reasoning Traces

什么是好的？从大语言模型推理痕迹中提取并测试文学质量的隐含理论

Birger Moëll

机构 * Uppsala University（乌普萨拉大学） 纠错

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

AI总结 研究通过构建含30篇文本的基准从大语言模型推理痕迹提取文学质量隐含理论，经五次复制实验得模型判断写作质量的相关结论；还通过对经典散文段落退化探究该理论，发现其判断整体、作者特定且对结构更敏感，对相关领域有启示。

Selective State-Space Adaptation and Retrieval for Language Model Reasoning

用于语言模型推理的选择性状态空间适应与检索

Atahan Dokme, Larry Heck

机构 * AI Virtual Assistant (AVA) Lab（人工智能虚拟助手（AVA）实验室） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对语言模型推理，提出一类含MaLoRA和MaRA的适配器，通过在令牌和上下文级别引入选择性状态空间递归实现适应，在多个冻结主干和推理基准上提升了推理准确性。

Reinforcement Learning: From Algorithms To Foundation Models

强化学习：从算法到基础模型

Zihan Ding

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

AI总结 本文从游戏算法和基础模型时代的RL两个视角展开研究，前者聚焦多智能体RL中相关概念的相互作用，后者利用生成和基础模型丰富序列决策，开发多种模型并进行相关研究，呈现RL在复杂序列域的统一视图，突出其连接多方面的作用。

Comments Princeton University PhD Thesis 2026

SlotGuard: Stop Oversharing Private Local Context in LLM Agent Transcri

SlotGuard：阻止大语言模型代理转录中过度共享私有本地上下文

Haocheng Xia, Yongjoo Park

机构 * Siebel School of Computing（计算机科学系） ； Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign（数据科学，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 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大语言模型代理转录本隐私泄露问题，提出SlotGuard方法，通过重写结构绑定、替换机密值、链接跨轮引用等操作隐藏敏感数据，在保持代理性能的同时大幅降低凭证泄漏率。

Comments ICML 2026 AIWILD

PlanFlip: Attacking Multi-Agent LLM Systems via Planning-Phase Prompt Injection

PlanFlip：通过规划阶段提示注入攻击多智能体大语言模型系统

Yuhang Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多智能体大语言模型系统规划阶段的攻击，提出PlanFlip框架包含四种攻击，通过对九个模型的3479次测试发现能力放大漏洞、同类管道盲点及推理增强模型的抗性等结果，并提出检测方法，强调异构模型多样性对系统安全的重要性。

AnovaX: A Local, Multi-Agent Voice Assistant with LLM Planning, Typed Executors, and Adaptive Recovery

AnovaX：一个具有大语言模型规划、类型化执行器和自适应恢复功能的本地多智能体语音助手

Raunak B Sinha

机构 * BITS Pilani（贝拉理工学院皮拉尼分校） 纠错

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

AI总结 研究桌面语音助手局限，提出AnovaX本地多智能体语音助手，通过Python进程连接多组件，含规划器、安全层等，各工具对应专用智能体类，有递归元智能体及自适应恢复循环，还介绍配套服务器功能，展示其独特优势。

MCPEvol-Bench: Benchmarking LLM Agent Performance Across Dynamic Evolutions of MCP Servers

MCPEvol-Bench：跨MCP服务器动态演化对大语言模型智能体性能进行基准测试

Huanxi Liu, Kun Hu, Jiaqi Liao, Qiang Wang, Pengfei Qian, YuanZhao Zhai, Dawei Feng, Bo Ding, Huaimin Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Complex & Critical Software Environment（复杂关键软件环境国家重点实验室） ； National Key Laboratory of Parallel and Distributed Computing（并行与分布式计算国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对MCP服务器工具接口和功能持续演化致评估有缺陷的问题，引入MCPEvol-Bench基准测试，提出11种变异算子模拟工具演化，对12个先进大语言模型测试，发现前沿模型也难适应，凸显大语言模型驱动工作流程脆弱性，确立评估标准。

What We Talk About When We Talk About LLM Planning: Evidence for Two Distinct Planning Abilities

当我们谈论大语言模型规划时我们在谈论什么：两种不同规划能力的证据

Sukai Huang, Chenyuan Zhang, Fucai Ke, Zhixi Cai, Naim Rastgoo, Gholamreza Haffari, Hamid Rezatofighi

机构 * Faculty of Information Technology, Monash University（莫纳什大学信息技术学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型规划任务性能差异原因，通过在ACPBench-Hard上评估多个模型家族，应用多维项目反应理论模型，发现操作推理和结构枚举两个塑造规划性能的维度，推动大语言模型规划的能力层面评估。

Comments 19 pages. Keywords: Reasoning, Automated Planning, Item Responses Theory, LLMs as Planner Research Area: NLP and Symbolic Reasoning Research Area Keywords: neurosymbolic, planning in agents, symbolic reasoning Contribution Types: Model analysis & interpretability

Looped State-Space Language Models with Adaptive Exit-State Selection

具有自适应退出状态选择的循环状态空间语言模型

Zhenxuan Yu, Takeshi Kojima, Yutaka Matsuo, Yusuke Iwasawa

机构 * Rikkyo University（立教大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 研究循环状态空间语言模型在推理任务及预训练中的表现，采用循环曼巴等架构，在推理任务中优于非循环基线，预训练时在下游基准测试有竞争力，适配退出门后在中间深度提升下游性能。

Predicting Viticulture Potential through an Ensemble of U-Net and a Geospatial Foundation Model

通过U-Net和地理空间基础模型的集成预测葡萄种植潜力

Jorge Ignacio Perez, Hwaai Kang Kee, Lucas Rassbach

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 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对ImageCLEF AI4Agri 2026法国南部葡萄种植潜力预测子任务，DS@GT ARC团队采用U-Net和地理空间基础模型集成方法，其最佳模型准确率达68.32，在7个团队中排第二，且实现已公开。

Comments To be published in CLEF 2026 Working Notes

Evaluating SageMath-Augmented LLM Agents for Computational and Experimental Mathematics

评估用于计算和实验数学的SageMath增强型大语言模型智能体

Pavel Snopov, German Magai

机构 * The Sage Developers（Sage开发者团队） 纠错

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

AI总结 研究聚焦AI在数学领域进展，提出结合大语言模型推理与SageMath反馈的智能体设置，改进RealMath基准。实验表明该设置能提升模型性能，缩小模型差距，CAS增强型智能体在计算探索上有潜力，朝自动猜想发现迈进。

Comments 37 pages, 16 figures, accepted to 3rd AI for Math Workshop at ICML 2026

TACG: Trajectory-Aware Commit Gating for Diffusion Language Model Decoding

TACG：用于扩散语言模型解码的轨迹感知提交门控

Chengcheng Wang, Tingzhang Luo, Wenhao Li, Jianyuan Guo, Chang Xu

机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； 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

AI总结 研究扩散语言模型解码问题，提出无训练的门级解码器TACG，结合时间隐式逻辑引导和历史门，基于轨迹信号决定是否提交，在多基准测试中提升性能。

Visually Grounded Self-Reflection for Vision-Language Models via Reinforcement Learning

基于强化学习的视觉语言模型视觉接地自反思

Liyan Tang, Fangcong Yin, Greg Durrett

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出VRRL框架，通过随机掩码轨迹前缀和缓冲回滚机制，增强视觉语言模型在分布外场景下的视觉接地自反思能力，显著提升准确率。

What's Hidden Matters: Identifying Planning-Critical Occluded Agents using Vision-Language Models

隐藏之物至关重要：使用视觉语言模型识别规划关键性的被遮挡智能体

Amirhosein Chahe, Tyler Naes, Jovin D'sa, Faizan M. Tariq, Sangjae Bae, Lifeng Zhou, David Isele

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

AI总结 提出利用视觉语言模型（VLM）识别对自车轨迹影响最大的被遮挡智能体，通过规划KL散度（PKL）度量进行排序，并微调VLM以提升性能，实验表明该方法比随机采样提升约30%。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 9 pages, 5 figures, 5 tables

ALM2Vec: Learning Audio Embeddings for Universal Audio Retrieval with Large Audio-Language Models

ALM2Vec: 利用大型音频语言模型学习通用音频检索的音频嵌入

Fengjie Lu, Chenang Jiang, Jiarui Hai, Helin Wang, Aaron Yee

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 提出ALM2Vec框架，利用预训练大型音频语言模型学习统一嵌入空间，实现跨域、任务感知的音频检索，支持指令感知检索，在标准基准上表现优异。

Comments 7 pages, 3 figures

SingGuard: A Policy-Adaptive Multimodal LLM Guardrail with Dynamic Reasoning

SingGuard: 一种策略自适应的多模态大语言模型护栏，具有动态推理能力

SingGuard Team

机构 * AI Security Lab, Ant Group（蚂蚁集团AI安全实验室） 纠错

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

AI总结 提出SingGuard，一种策略自适应的多模态护栏模型，通过将策略作为运行时输入，支持快速、混合和慢速推理模式，实现动态规则下的安全评估，在多个基准上取得最优F1。

Wan-Streamer v0.1: End-to-end Real-time Interactive Foundation Models

Wan-Streamer v0.1: 端到端实时交互基础模型

Lianghua Huang, Zhi-Fan Wu, Wei Wang, Yupeng Shi, Mengyang Feng, Junjie He, Chen-Wei Xie, Yu Liu, Jingren Zhou, Ang Wang, Bang Zhang, Baole Ai, Chen Liang, Cheng Yu, Chongyang Zhong, Jinwei Qi, Kai Zhu, Pandeng Li, Peng Zhang, Wenyuan Zhang, Xinhua Cheng, Yitong Huang, Yun Zheng, Yuzheng Wang, Zoubin Bi

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 提出Wan-Streamer，一种原生流式、端到端的交互基础模型，通过单一Transformer联合建模语言、音频和视频，实现低延迟全双工音视频交互，无需外部模块。

Comments Website: https://wan-streamer.com

Do vision-language models search like humans? Reasoning tokens as a reaction-time analog in classic visual-search paradigms

视觉-语言模型的搜索方式与人类相似吗？经典视觉搜索范式中推理标记作为反应时间类似物

Farahnaz Wick

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究视觉-语言模型（VLM）在经典视觉搜索任务中是否表现出类似人类的行为模式，通过推理标记数量作为搜索努力度的指标，发现模型复现了部分人类特征但也存在关键差异。

Verifiable Foundation Models for Robot Safety

机器人安全的可验证基础模型

Davide Corsi, Kyungmin Kim, Roy Fox

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 提出FEARL框架，将策略分解为大控制器和小安全模块，使形式化验证仅应用于安全模块，从而在保持控制器表达能力的同时实现可验证的机器人安全控制。

AOR-Bench: Do Large Audio Language Models Over-Refuse Pseudo-Harmful Queries?

AOR-Bench: 大型音频语言模型是否会过度拒绝伪有害查询？

Jiaxi Yang, Chaewan Chun, Jason Lucas, Yuchen Yang, Dongwon Lee

机构 * Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出首个针对大型音频语言模型过度拒绝问题的基准AOR-Bench，包含3000个伪有害音频样本，评估12个模型发现过度拒绝普遍存在，并探索了两种轻量缓解策略。

TinyGiantALM: A Compact Audio-Language Model for Intent-Aware Reasoning under Resource Constraints

TinyGiantALM：面向资源约束下意图感知推理的紧凑型音频-语言模型

Vinh-Thuan Ly

机构 * University of Science, VNU-HCM（胡志明市国立大学下属理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City（胡志明市国立大学） 纠错

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

AI总结 提出紧凑型1.5B参数音频-语言模型TinyGiantALM，通过指令感知特征精炼框架（查询引导投影器+语义门控）过滤用户意图相关声学信号，在MMAR基准上零样本准确率46.4%，超越7B-13B基线，并优于8倍大模型。

Comments Accepted to Interspeech 2026. Project page: https://interspeech-tinygiant-alm.vercel.app

CaVe-VLM-CoT: An Interpretable Vision-Language Model Framework

CaVe-VLM-CoT：一种可解释的视觉-语言模型框架

Sneha Rao, Shaina Raza, Dhanesh Ramachandram

机构 * Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 提出CaVe-VLM-CoT框架，通过五阶段闭环流水线（提取器、检索器、求解器、引用注入器、验证器）实现证据推理，并引入CaVeScore复合指标评估检索质量、引用忠实度和跨模态基础，在ScienceQA和MMMU上取得性能提升。

Mean-Field Parallel Decoding for Discrete Diffusion Language Models

离散扩散语言模型的平均场并行解码

Tamim Zoabi, Ameen Ali, Liran Ringel, Lior Wolf

机构 * School of Electrical & Computer Engineering, Tel Aviv University（特拉维夫大学电气与计算机工程学院） ； School of Computer Science and AI, Tel Aviv University（特拉维夫大学计算机科学与人工智能学院） ； Department of Computer Science, Technion, Israel Institute of Technology（以色列理工学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出一种无需训练的解码框架，通过平均场变分松弛协调并行令牌更新，在单次前向传播中抑制冲突，提升质量-延迟权衡。

ttda704 at SemEval-2026 Task 6: Structured Chain-of-Thought Prompting for Political Evasion Detection

ttda704 at SemEval-2026 Task 6: 用于政治回避检测的结构化思维链提示

Tai Tran Tan, An Dinh Thien

机构 * University of Information Technology, Ho Chi Minh City, Vietnam（胡志明市信息技术大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Vietnam（越南国家大学胡志明市分校） 纠错

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

AI总结 针对总统访谈中政治回避策略分类任务，比较QLoRA微调Qwen3与结构化思维链提示DeepSeek-V3.2/Grok-4-Fast，发现后者在Macro F1上显著更优，最佳系统在9类回避任务上Macro F1达0.5147。

Exploration of Foundation Model-Based Robots in Patient and Elderly Care

基于基础模型的机器人在患者和老年人护理中的探索

Zhiwen Qiu, Wei Liu, Yuexing Hao

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于基础模型的护理机器人在设计特征、用户体验和护理效果方面的现状，指出当前系统多用于语音交互，多模态和物理自主性有限，并呼吁向护理特定评估标准和负责任自主性发展。

AlloSpatial: Agentic Harness Framework for Spatial Reasoning in Foundation Models

AlloSpatial：基础模型中空间推理的智能体框架

Shouwei Ruan, Bin Wang, Zhenyu Wu, Qihui Zhu, Yuxiang Zhang, Jingzhi Li, Yubin Wang, Xingxing Wei

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

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

AI总结 提出AlloSpatial框架，通过World2Mind认知映射沙箱将自我中心观察转化为异中心空间先验，并利用空间推理工具实现几何语义仲裁，在VSI-Bench和MindCube上提升模型5%-18%的空间推理性能。

Are Reasoning Vision-Language Models Robust to Semantic Visual Distractions?

推理视觉语言模型对语义视觉干扰具有鲁棒性吗？

Yizheng Sun, Mochuan Zhan, Yanan Ma, Jia Tong See, Yifan Wang, Ziyi Wang, Hao Li, Yang Cui, Wenhao Cai, Jingyu Sun, Chenghua Lin, Riza Batista-Navarro, Jingyuan Sun

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Marex ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 针对推理VLM在真实场景中易受语义视觉干扰的问题，提出Distract-Bench基准，发现推理VLM对语义干扰的鲁棒性低于感知退化，且干扰常被纳入推理过程导致错误答案。

Forward-Free Diffusion Language Models

无前向过程的扩散语言模型

Haotian Sun, Rushi Qiang, Yuqian Zheng, Bo Dai

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 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出FReDA，一种无需人工设计前向过程的扩散语言模型，通过递归分布细化利用模型生成草稿作为隐式中间状态，在推理和编码任务上超越更大模型，并实现1.5-1.8倍加速。

Where Instruction Hierarchy Breaks: Diagnosing and Repairing Failures in Reasoning Language Models

指令层级失效之处：诊断与修复推理语言模型的故障

Sanjay Kariyappa, G. Edward Suh

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出白盒诊断框架，将指令层级失效定位为指令识别、冲突解决和响应实现三个环节，并设计两种免训练自监控机制，将违规率降低81-99%。

When Do Explanations Help In-Context Learning? A Comparative Study of Natural Language Explanation Types and Faithfulness

解释何时能帮助上下文学习？自然语言解释类型与忠实度的比较研究

Mahdi Dhaini, Adam Dejl, Juraj Vladika, Volkan Özer, Barbara Plank, Gjergji Kasneci

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； MaiNLP lab, CIS, LMU Munich（慕尼黑大学CIS研究所MaiNLP实验室） 纠错

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

AI总结 该研究通过在6个基准和4个指令调优模型上的比较评估，探究不同来源与选择方式的自然语言解释对上下文学习下游性能的影响，为实际提示流程中解释的选择和报告提供了见解。