语言大模型 / LLM

HyperGuide: Hyperbolic Guidance for Efficient Multi-Step Reasoning in Large Language Models

HyperGuide: 用于大型语言模型高效多步推理的双曲引导

Yuyu Liu, Haotian Xu, Yanan He, Sarang Rajendra Patil, Mengjia Xu, Tengfei Ma

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Stony Brook University（石英布鲁克大学） ； Department of Applied Mathematics and Statistics（应用数学与统计学系） ； Yale University（耶鲁大学） ； Department of Data Science（数据科学系） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Department of Biomedical Informatics（生物医学信息学系） 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 针对多步推理中单次生成效率高但精度低、树搜索计算量大的问题，提出通过将推理进度蒸馏为双曲几何信号来引导逐步生成，利用双曲空间的距离和角度特性编码解接近度与分支区分，训练轻量头投影隐状态并微调适配器，在多个基准上取得一致提升。

RePaCA: Leveraging Reasoning Large Language Models for Static Automated Patch Correctness Assessment

RePaCA：利用推理型大语言模型实现静态自动化补丁正确性评估

Marcos Fuster-Pena, David de-Fitero-Dominguez, Antonio Garcia-Cabot, Eva Garcia-Lopez

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 RePaCA是利用推理型大语言模型的静态APCA技术，经强化学习微调后在Defects4J测试集上达83.1%准确率，泛化能力优于现有方法，可准确识别过拟合补丁并提升可解释性。

Comments Final published version in the Neurocomputing journal. Volume 701, 7 November 2026, 134583. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2026.134583

Journal ref Neurocomputing (7 November 2026), Volume 701, 134583

IdealGPT: Iteratively Decomposing Vision and Language Reasoning via Large Language Models

IdealGPT: 通过大型语言模型迭代分解视觉与语言推理

Haoxuan You, Rui Sun, Zhecan Wang, Long Chen, Gengyu Wang, Hammad A. Ayyubi, Kai-Wei Chang, Shih-Fu Chang

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； HKUST（香港科技大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 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.CL

AI总结 提出IdealGPT框架，利用大型语言模型迭代分解视觉语言推理任务，通过子问题生成、子答案获取和最终答案推理的循环过程，在零样本设置下显著提升多步推理性能。

Comments 13 pages, 5 figures

ChatHealthAI: Aligning Electronic Health Record Representations with Large Language Models for Grounded Clinical Reasoning

ChatHealthAI: 将电子健康记录表示与大语言模型对齐以实现基于临床的推理

Bo-Hong Wang, Baicheng Peng, Ruilin Wang, Jun Bai, Ziyang Song, Yue Li

机构 * School of Computer Science, McGill University（麦吉尔大学计算机科学系） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出ChatHealthAI框架，通过任务感知重采样器将预训练的EHR基础模型的结构化表示与冻结的大语言模型语义空间对齐，实现可解释的临床推理并保持预测性能。

Comments Main paper with appendix, 13 pages

GraphWalker: Patient Analogy Meets Information Gain for Clinical Reasoning with Large Language Models

GraphWalker: 患者类比与信息增益结合用于大型语言模型的临床推理

Yue Fang, Weibin Liao, Yuxin Guo, Jiaran Gao, Hongxin Ding, Jinyang Zhang, Xinke Jiang, Zhibang Yang, Junfeng Zhao, Yasha Wang, Liantao Ma

机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机学院，北京，中国） ； National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University, Beijing, China（软件工程国家工程研究中心，北京大学，北京，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.LG

AI总结 提出GraphWalker框架，通过联合数据驱动和模型驱动视角、发现患者队列以及采用懒惰贪心搜索，从电子健康记录中检索患者案例进行类比推理，无需参数更新即可提升临床推理性能。

SAKE: Structured Agentic Knowledge Extrapolation for Complex LLM Reasoning via Reinforcement Learning

SAKE：通过强化学习进行复杂LLM推理的结构代理知识外推

Jiashu He, Jinxuan Fan, Bowen Jiang, Ignacio Houine, Dan Roth, Alejandro Ribeiro

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 SAKE通过强化学习训练LLM自主检索和外推结构化知识，提升生物医学和常识领域推理性能，同时减少90%以上token使用。

Show Me How You Reason and I'll Tell You Who You Are: Reasoning Graphs for Robust LLM Authorship Attribution

告诉我你如何推理，我就能说出你是谁：用于可靠大语言模型作者归属的推理图

Zlata Kikteva, Artur Romazanov, Annette Hautli-Janisz, Ramon Ruiz-Dolz

机构 * University of Passau（帕绍大学） ； University of Dundee（邓迪大学） 纠错

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

AI总结 针对LLM生成文本检测和作者归属问题，此前方法易受改写等影响。本文提出利用论证挖掘管道提取推理图的图神经网络方法，在混淆攻击及新模型版本文本评估中，相比传统基线展现更强鲁棒性和泛化能力，提升了检测准确率。

Object Search in Partially-Known Environments via LLM-informed Model-based Planning and Prompt Selection

通过LLM引导的基于模型的规划与提示选择进行部分已知环境中的物体搜索

Abhishek Paudel, Abhish Khanal, Raihan I. Arnob, Shahriar Hossain, Gregory J. Stein

机构 * Department of Computer Science, George Mason University（乔治·马歇尔大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于LLM的模型规划框架和提示选择方法，用于部分已知环境中的物体搜索。利用LLM估计不同位置搜索目标物体的可能性，并结合环境地图提取的旅行成本，以实现有效的搜索性能。

Comments 10 pages, 8 figures. Accepted to IROS 2026

rePIRL: Learn PRM with Inverse RL for LLM Reasoning

rePIRL: 通过逆强化学习学习PRM以提高LLM推理

Xian Wu, Kaijie Zhu, Ying Zhang, Lun Wang, Wenbo Guo

机构 * Meta AI ； Department of Computer Science, University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校计算机科学系） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出rePIRL框架，通过逆强化学习学习高效的PRM，无需依赖专家策略的强假设，解决了传统方法中熵崩溃等固有限制问题，通过双学习过程和定制技术提升LLM推理性能，并在数学和编程任务数据集上验证了其有效性。

CoopEval: Benchmarking Cooperation-Sustaining Mechanisms and LLM Agents in Social Dilemmas

CoopEval：社会困境中合作维持机制与LLM代理的基准测试

Emanuel Tewolde, Xiao Zhang, David Guzman Piedrahita, Vincent Conitzer, Zhijing Jin

机构 * Carnegie Mellon University ； Foundations of Cooperative AI Lab (FOCAL) ； Jinesis Lab, University of Toronto \& Vector Institute ； ETH Z\" u rich ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, T\" u bingen, Germany 纠错

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

AI总结 研究探讨了社会困境中合作维持机制与LLM代理的交互效果，发现重复游戏和声誉系统最有效，但合作效果随对手变化而下降，且在进化压力下更有效。

Comments Published paper at the International Conference on Machine Learning (ICML) 2026. 65 pages, 38 Figures, 8 Tables, 17 Listings

Exploring Plan Space through Conversation: An Agentic Framework for LLM-Mediated Explanations in Planning

通过对话探索计划空间：一种用于LLM介导规划解释的代理框架

Guilhem Fouilhé, Rebecca Eifler, Antonin Poché, Sylvie Thiébaux, Nicholas Asher

机构 * IRIT, Toulouse, France（法国图卢兹计算机科学研究所） ； LAAS-CNRS, Toulouse, France（法国国家科学研究中心图卢兹系统分析与架构实验室） ； IRT Saint Exupery, Toulouse, France（法国图卢兹圣埃克苏佩里技术研究所） ； CNRS, Toulouse, France（法国国家科学研究中心） ； Australian National University, Canberra, Australia（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种代理框架，通过对话帮助用户理解规划解决方案，提升系统信任度，通过目标冲突解释进行用户研究。

Comments Preprint; Accepted at EUMAS 2026

ATLAS: Verifier-Guided Adaptive Latent Activation Steering for Efficient LLM Reasoning

ATLAS：验证器引导的自适应潜在激活引导用于高效LLM推理

Tuc Nguyen, Thai Le

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

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

AI总结 提出ATLAS框架，通过轻量级验证器动态调整推理时潜在状态引导策略，实现每步自适应控制，在数学和编码推理任务上提升准确率并减少测试时token使用。

Comments 21 pages, 6 figures

SAFE: An LLM-as-Verifier Framework for Evidence-Grounded Multi-Hop Reasoning

SAFE: 一种基于LLM作为验证器的证据驱动多跳推理框架

Daeyong Kwon, Soyoung Yoon, Seung-won Hwang

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 提出SAFE框架，通过将推理分解为知识图谱三元组，在生成过程中逐步验证中间步骤，以解决多跳问答中模型通过无效推理得到正确答案的问题，平均准确率提升8.8个百分点。

Easier to Mislead Than to Correct: Harmful and Beneficial Revision in LLM Conformity

误导比纠正更容易：LLM 从众中的有害与有益修正

Jiaming Qu, Lucheng Fu, Yibo Hu

机构 * Amazon（亚马逊） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

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

AI总结 通过控制实验，研究大语言模型在多智能体系统中面对同伴答案时的从众行为，发现同伴一致意见更容易误导原本正确的模型，而权威标签使模型更倾向于选择被认可的答案，且通用推理干预无法可靠地减少有害修正。

Adaptive Intellect Unleashed: The Feasibility of Knowledge Transfer in Large Language Models

自适应智能释放：大型语言模型中知识迁移的可行性

Qing Huang, Yishun Wu, Zhenchang Xing, He Jiang, Yu Cheng, Huan Jin

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

AI总结 通过知识迁移提升大型语言模型在软件工程任务中的泛化能力，实验发现迁移跨度、策略和架构是关键因素，层次策略优于直接迁移，AI-Chain优于CoT。

Comments The paper is withdrawn for further clarification of the alignment between the proposed knowledge transfer framework and its implementation, and for refinement of the transfer span definition and experimental evaluation design

LLM-Advisor: An LLM Advisor for Cost-efficient Path Planning across Multiple Terrains

LLM-Advisor: 一种用于多地形高效路径规划的LLM基准

Ling Xiao, Toshihiko Yamasaki

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（弘前大学信息科学与技术研究生院） ； Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo（东京大学信息与通信工程系） 纠错

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

AI总结 LLM-Advisor利用大型语言模型优化多地形路径规划，提升路径成本效率，适用于现实场景。

Comments This paper has been accepted by IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

Shorthand for Thought: Compressing LLM Reasoning via Entropy-Guided Supertokens

思维简写：通过熵引导的超令牌压缩LLM推理

Zhenyu Zhao, Sander Land, Daniel M. Bikel, Waseem Alshikh

机构 * Writer, Inc.（Writer公司） 纠错

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

AI总结 本文提出通过熵引导的超令牌压缩技术，减少LLM推理过程中的计算开销，同时保留推理结构信息，提升可解释性和效率。

Comments Accepted to COLM 2026. Code available at https://github.com/Writer/shorthand-for-thought

WIRE: Profiling Witnessed Within-Policy Instruction Collisions in LLM Agents

诊断LLM代理中实时策略内指令冲突的见证解析轮廓

Lu Yan, Xuan Chen, Xiangyu Zhang

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 提出WIRE管道，通过提取规则、编码为PyRule子句、检测冲突并生成见证实例，诊断LLM代理单一提示策略内规则对之间的冲突，发现64.6%的见证实例至少违反一条源规则。

Measuring LLM Trust Allocation Across Conflicting Software Artifacts

在冲突软件构件中衡量LLM的信任分配

Noshin Ulfat, Ahsanul Ameen Sabit, Soneya Binta Hossain

机构 * University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； IQVIA Inc.（IQVIA公司） 纠错

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

AI总结 研究探讨LLM在处理冲突软件构件时的信任分配问题，提出TRACE框架评估不同构件的质量、不一致性和信任校准，发现模型在检测文档错误时表现优于实现错误，但对实现漂移而文档无误的情况检测率下降，且信任校准不佳。

LLM-Grounded Explainable AI for Supply Chain Risk Early Warning via Temporal Graph Attention Networks

基于时间图注意力网络的LLM解释性AI用于供应链风险早期预警

Zhiming Xue, Yujue Wang, Menghao Huo

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

AI总结 本文提出基于时间图注意力网络和大语言模型的框架，用于可解释的供应链风险早期预警，通过结合证据导向的方法提升预测准确性与解释可靠性。

Heteroskedastic Signals in Budgeted LLM Verification: Structural Heterogeneity Limits Optimization Gains

预算受限LLM验证中的异方差信号：结构异质性限制了优化收益

Jinlong Yang

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

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

AI总结 本文发现LLM不确定性信号在预算受限验证中存在异方差性，导致全局分配扭曲；通过分层阈值干预（CST）在强异质性设置下提升命中率达17个百分点，揭示结构异质性是主要瓶颈。

SkillRouter: Skill Routing for LLM Agents at Scale

SkillRouter：大规模LLM代理中的技能路由

YanZhao Zheng, ZhenTao Zhang, Chao Ma, YuanQiang Yu, JiHuai Zhu, Yong Wu, Tianze Xu, Baohua Dong, Hangcheng Zhu, Ruohui Huang, Gang Yu

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出SkillRouter，通过全文本检索和重排序提升大规模LLM代理的技能路由性能，实验显示隐藏技能体导致路由准确率下降31-44个百分点，SkillRouter在基准测试中达到74.0%的Hit@1性能。

PolyJarvis: An LLM-Orchestrated Agent for Automated All-Atom Molecular Dynamics of Amorphous Homopolymers

PolyJarvis：用于自主聚合物分子动力学模拟的LLM代理

Alexander Zhao, Achuth Chandrasekhar, Amir Barati Farimani

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

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

AI总结 PolyJarvis结合大语言模型与RadonPy平台，通过MCP服务器实现从自然语言输入自主执行聚合物分子动力学模拟，预测密度、体积模量和玻璃化温度等性质，验证结果在不同聚合物中表现良好。

Not All Proofs Are Equal: Evaluating LLM Proof Quality Beyond Correctness

并非所有证明都平等：超越正确性的LLM证明质量评估

Ivo Petrov, Jasper Dekoninck, Dimitar I. Dimitrov, Martin Vechev

机构 * INSAIT（INSAIT研究所） ； Sofia University "St. Kliment Ohridski"（索菲亚大学"圣克莱孟·奥赫里迪斯基"） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ProofRank基准，评估证明的简洁性、计算便捷性、认知简单性、多样性及适应性，揭示正确性之外的证明质量差异及优劣权衡。

Comments 9 main text pages, 36 total pages, Accepted at ICML 2026 AI for Math workshop

Vis-CoT: A Human-in-the-Loop Framework for Interactive Visualization and Intervention in LLM Chain-of-Thought Reasoning

Vis-CoT：一种用于LLM思维链推理中交互式可视化和干预的人机协同框架

Kaviraj Pather, Elena Hadjigeorgiou, Arben Krasniqi, Claire Schmit, Irina Rusu, Marc Pons, Kabir Khan

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

AI总结 提出Vis-CoT框架，将线性思维链文本转换为交互式推理图，允许用户可视化逻辑流程、识别错误步骤并通过剪枝和嫁接进行干预，显著提升推理准确性和用户信任。

Comments arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to unverifiable authorship and affiliation

FM-Agent: Scaling Formal Methods to Large Systems via LLM-Based Hoare-Style Reasoning

FM-Agent: 通过基于LLM的Hoare风格推理将形式化方法扩展到大型系统

Haoran Ding, Zhaoguo Wang, Haibo Chen

机构 * Institute of Parallel and Distributed Systems, Shanghai Jiao Tong University（并行与分布式系统研究所，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出FM-Agent框架，利用LLM自动生成函数级规范，实现大型系统的组合式推理，在143k行代码的系统中2天内发现522个新bug。

LLM-Evolved Domain-Independent Heuristics for Symbolic AI Planning

LLM进化的符号AI规划领域无关启发式

Elliot Gestrin, Jendrik Seipp

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

AI总结 本文使用进化搜索让大语言模型生成领域无关的启发式函数，在未见测试域上超越手工最优启发式，并首次系统评估了启发式的信息性-速度权衡。

Comments Accepted at the LM4Plan workshop at ICAPS 2026

LLM-Powered Multi-Agent System for Automated Crypto Portfolio Management

基于LLM的多智能体系统实现自动化加密货币投资组合管理

Yichen Luo, Yebo Feng, Jiahua Xu, Paolo Tasca, Yang Liu

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Exponential Science（指数科学） 纠错

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

AI总结 提出一个三智能体系统（市场、新闻、交易），通过分层、协作和辩论架构融合多模态信号，在2025年回测中实现133.52%累计收益和1.502夏普比率，优于单智能体和深度学习基线。

EvoTrainer: Co-Evolving LLM Policies and Training Harnesses for Autonomous Agentic Reinforcement Learning

EvoTrainer: 协同进化LLM策略与训练框架以实现自主智能体强化学习

Guhong Chen, Yingcheng Shi, Yongbin Li, Binhua Li, Xander Xu, Hu Wei, Shiwen Ni, Min Yang, Jieping Ye

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； Tongyi Lab , Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； SUAT（深圳大学） 纠错

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

AI总结 提出EvoTrainer框架，通过协同进化LLM策略和训练端框架，基于经验反馈自动诊断、修正并积累可复用技能，在数学推理、编程竞赛和仓库级软件工程任务上匹配或超越人工设计的RL基线。

CollabSim: A CSCW-Grounded Methodology for Investigating Collaborative Competence of LLM Agents through Controlled Multi-Agent Experiments

CollabSim: 一种基于CSCW的方法，通过受控多智能体实验研究LLM智能体的协作能力

Jiaju Chen, Bo Sun, Yuxuan Lu, Yun Wang, Dakuo Wang, Bingsheng Yao

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 提出CollabSim框架，结合CSCW理论定义协作能力、控制交互条件并探测智能体内部状态，以系统分析LLM多智能体系统的协作能力。