语言大模型 / LLM

Reasoning to Regulate: Chain-of-Thought for Traffic Rule Understanding

推理以规范：用于交通规则理解的思维链

Yueru Luo, Xu Yan, Changqing Zhou, Yiming Yang, Chao Zhan, Shuqi Mei, Chao Zheng, Zhen Li

机构 * CUHK-SZ, Shenzhen-FNii（香港中文大学（深圳），深圳高等金融研究院） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tencent T Lab（腾讯T实验室） 纠错

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

AI总结 针对交通规则理解这一自动驾驶关键挑战，提出为视觉语言模型配备思维链能力的框架，设计整理管道，采用两阶段训练方案，显著提升了可解释性和准确性，建立首个基于推理的自动驾驶框架。

Comments Technical Report

In-Context Learning as Implicit Policy Gradient

上下文学习即隐式策略梯度

Masahiro Kaneko, Timothy Baldwin

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 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 研究大语言模型上下文学习现象，证明分数条件上下文学习与策略梯度优化有结构对应，通过自注意力机制等进行分析推导，经多模型实验验证，表明大语言模型能利用分数信息优化输出分布，注意力权重与示例分数相关。

Comments COLM 2026

Powers of the Vandermonde determinant are eventually non-SNP

范德蒙德行列式的幂最终是非 SNP 的

Thien Le, Melanie Weber

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

AI总结 证明范德蒙德行列式每个固定正幂在足够多变量中是非 SNP 的猜想，对偶数幂$k\geq4$，通过戴森常数项恒等式等展示牛顿多胞体中系数为零的格点，奇数情况由交错性得出，二次情况已知，关键构造和策略源于语言模型提示。

Comments 34 pages

Bridging Behavior and Implementation: Automated Java Glue Code Generation for Behavior-Driven Development

架起行为与实现的桥梁：用于行为驱动开发的自动化Java胶水代码生成

Xinyu Shi, Zhou Yang, An Ran Chen

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

AI总结 研究针对行为驱动开发中胶水代码开发维护难题，提出分层多智能体框架AutoGlue，遵循行为优先工作流程。经实验评估，相比少样本提示，其在代码生成指标上有显著提升，能有效连接行为规范与项目代码，支持软件开发。

FARO: Feasibility-Aware Robot Motion Optimization

FARO：可行性感知机器人运动优化

Michal Ciebielski, Shafeef Omar, Aaron Johnson, Majid Khadiv

机构 * Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Institute for Advanced Study, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学高级研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； SIEMENS AG（西门子公司） ； Huawei-TUM joint laboratory（华为-慕尼黑工业大学联合实验室） 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 针对机器人在未知场景快速规划新行为的挑战，提出嵌套运动动力学框架，结合可行性引导树搜索和大语言模型采样策略，能改善搜索过程，生成的轨迹可用强化学习控制器跟踪，质量高可用于实际运动操作场景。

WeedExpert-R1: Incentivizing Botanical Reasoning in MLLMs with Reinforcement Learning for Precision Weed Grounding

WeedExpert-R1：通过强化学习激励多模态大语言模型进行精准杂草定位的植物推理

Zonglin Yang, Wei-Zhen Liang, Nevin Lawrence, Xin Qiao, Benjamin Riggan, Chi-En Chiang, Fuchen Li

机构 * University of Nebraska-Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校） ； Panhandle Research and Extension Center（狭长地带研究与推广中心） 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 研究针对精准杂草控制问题，提出通过可验证奖励学习视觉基础植物推理的WeedExpert-R1模型，利用特定合成管道生成数据微调，经群体相对策略优化训练。该模型在多种杂草测试中表现优异，优于同类模型，展现开放词汇能力和跨区域部署潜力。

An Exam for Active Observers

主动观察者的测试

Jiarui Zhang, Muzi Tao, Shangshang Wang, Ollie Liu, Xuezhe Ma, Willie Neiswanger

机构 * University of Southern California（南加州大学） 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 研究多模态大语言模型是否具备主动观察能力，引入ActiveVision基准测试，发现前沿模型表现不佳，即便能编写视觉代码差距仍存，表明当前模型缺乏主动视觉观察，呼吁构建闭合感知 - 推理循环的架构和训练目标。

Comments 17 pages, 8 figures, 4 tables. Project page: https://activevision.dev

DREA: Decoupled Reasoning and Exploration Agents for Repository-Level Vulnerability Detection

DREA：用于仓库级漏洞检测的解耦推理与探索代理

Mingyang Sun, Guozhu Meng

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

AI总结 研究针对大语言模型用于仓库级漏洞检测时的不足，提出DREA框架，通过规划与探索代理解耦，实现目标导向上下文获取。构建RepoPairBench评估，提升配对正确性，降低成本，还发现安全推理质量是当前大语言模型的瓶颈。

Comments Accepted for presentation at Internetware 2026. 12 pages, 4 figures, and 5 tables

SingGuard-NSFA: Extensible Guardrails for Agentic AI via Generative Reasoning and Real-Time Classification

SingGuard-NSFA：通过生成式推理和实时分类实现的可扩展智能体人工智能护栏

SingGuard Team

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 研究针对智能体人工智能系统操作威胁，提出NSFA分类法构建基准套件，开发双模式方法，发布四个不同参数模型，在基准测试和跨源评估中表现出色，证明方法可扩展性与通用性。

Mizzle: A Complete Concurrent Incorrectness Logic for Preventing False Alarms in Agentic Bug Finding

Mizzle：一种用于在智能体错误查找中防止误报的完整并发错误逻辑

Alexandre Moine, Sam Westrick, Joseph Tassarotti

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

AI总结 针对大语言模型在程序错误查找中产生大量误报的问题，提出Mizzle方法，它是一种用于并发程序的错误分离逻辑，在Rocq证明助手实现机械化，能防止误报且完整，还通过三种错误概念实例化并展示其可用于证明错误存在。

Beyond the Eye: Efficient Multimodal Reasoning via Self-Regulated Implicit Visual Tools

超越视觉：通过自我调节的隐式视觉工具实现高效多模态推理

Xiuwei Chen, Quanlin Chen, Wentao Hu, Zisheng Chen, Kun Xiang, Zehua Ma, Mingyang Zhang, Jianhua Han, Hanhui Li, Hang Xu, Xiaodan Liang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银望智能科技有限公司） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型推理效率问题，提出超越视觉（BEE）的隐式视觉工具范式，通过将视觉工具调用行为纳入训练目标，经两阶段训练，包括形式化思维链监督微调与自我调节奖励驱动对齐，提升了模型在细粒度视觉感知任务中的性能和推理效率。

Understanding Implicit Trust Errors in Core Carrier Networks through Multi-Agent Flaw Discovery and Analysis

通过多智能体缺陷发现与分析理解核心承载网络中的隐式信任错误

Ziyu Lin, Ziting Wang, Xinfeng Li, Wei Dong, XiaoFeng Wang

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

AI总结 研究蜂窝核心网络向云原生部署过渡时出现的隐式信任错误问题，设计iFinder多智能体系统，通过总结已知缺陷形成检测模式来发现新漏洞，运行该系统发现多个未知漏洞，确认了会话劫持等问题。

Comments To appear in the 35th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2026)

Cost of Reasoning in non-English Languages: A Case Study on Japanese

非英语语言的推理成本：以日语为例

Yuu Jinnai

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

AI总结 研究训练日语推理模型的可行性，开发Qwen - 3 - Swallow - 8B的日语推理变体并用GRPO训练，在多基准测试中发现推理语言控制可行，但性能与英语推理基线相当，在日本文化基准上表现不如基线模型。

GReFEM: Multimodal LLMs as Zero-Shot Semantic Assistants for Physics-Guided 3D Mesh Refinement

GReFEM：多模态大语言模型作为用于物理引导的3D网格细化的零样本语义助手

Kartik Bali, Mahish K. Guru, Christian J Cyron, Roland Aydin

机构 * Institute of Material Systems Modeling（材料系统建模研究所） ； Helmholtz Zentrum Hereon（海德堡研究中心Hereon） ； Institute of Material and Process Design（材料与加工设计研究所） ； German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） 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 研究探索多模态大语言模型能否作为有限元网格细化的零样本几何代理，引入GReFEM框架及orthoViews视图选择模块，经实证评估发现其展示出强大零样本能力，能准确遵循复杂指令，比盲目启发式方法更精确，定义了基础模型在自动模拟中作为语义助手的前沿。

Quality-Aware Personalized AI Service Provisioning in UAV-Assisted 6G Networks

无人机辅助6G网络中质量感知的个性化人工智能服务供应

Mohammad Farhoudi, Masoud Shokrnezhad, Tarik Taleb

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

AI总结 研究无人机辅助6G网络中质量感知的个性化AI服务供应问题，提出HyPE框架，集成移动感知预测、学习增强决策和启发式服务放置与路由，模拟实验显示其在覆盖范围、延迟、服务个性化等方面优于基线，突出预测学习增强供应的前景。

TypeGo: An OS Runtime for Embodied Agents

TypeGo：一种用于具身智能体的操作系统运行时

Guojun Chen, Alex Schott, Lin Zhong

机构 * Yale University（耶鲁大学） 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 研究针对具身智能体大语言模型规划与实时控制等的矛盾，提出TypeGo运行时，将基于大语言模型的规划构建为异步循环，管理智能体物理身体，通过自然语言指令编程，能降低延迟并支持并发任务，提供了初步设计证据。

Retroactive Chain-of-Thought (RetroCoT): Forensic Reconstruction Prompts as a Safety Diagnostic Across Model Generations

追溯性思维链（RetroCoT）：作为跨模型代际安全诊断的法证重建提示

Samira Hajizadeh

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 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 研究发现大语言模型安全对齐受语用寄存器影响，介绍追溯性思维链攻击RetroCoT将有害请求重构为法证重建任务，在AdvBench测试中取得一定成功率，还发现模型代际差异及新语用寄存器对模型安全对齐的影响。

KARMA: Knowledge graph-based Automated Reasoning Materialization and Alignment

KARMA：基于知识图谱的自动推理实例化与对齐

Jinkyeong Choi, Chaebin Jeong, Donghyeon Park

机构 * Sejong University（世宗大学） 纠错

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

AI总结 研究针对基于模板对比合成的问题，提出KARMA方法，通过枚举知识图谱路径生成对比候选，用解耦槽级目标进行偏好监督，在多领域基准测试中表现优于基线。

Comments First version, 20 pages

Online Safety Monitoring for LLMs

LLMs的在线安全监控

Mona Schirmer, Metod Jazbec, Alexander Timans, Christian Naesseth, Maja Waldron, Eric Nalisnick

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

AI总结 研究通过阈值化外部模型的验证信号并利用风险控制校准阈值，实现LLM输出的实时安全监控，在数学推理和红队测试中与高级方法性能相当。

Comments ICML 2026 Hypothesis Testing Workshop

Teaching Vision-Language-Action Models What to See and Where to Look

教视觉-语言-动作模型看什么和看哪里

Yuguang Yang, Canyu Chen, Zhewen Tan, Yizhi Wang, Zichao Feng, Chunyang Liu, Kehua Sheng, Juan Zhang, Linlin Yang, Baochang Zhang, Yan Wang, Bo Zhang, Xianbin Cao

机构 * School of Electronic Information Engineering, Beihang University（北京航空航天大学电子信息工程学院） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北京航空航天大学卓越工程师学院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； DiDi（滴滴出行） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； School of Cyber Science and Technology, Beihang University（北京航空航天大学网络安全科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：SFT(abstract,abstract_cn)；pretraining(abstract)

AI总结 提出DriveTeach-VLA框架，通过驾驶感知视觉蒸馏和2D轨迹引导提示，教VLA模型关注驾驶相关区域，实现端到端自动驾驶轨迹预测，在NAVSIM和nuScenes上达到最优性能。

Comments The paper has been accepted by ECCV 2026

Towards Better Linux Kernel Fault Localization: Leveraging Contrastive Reasoning and Hierarchical Context Analysis

迈向更好的Linux内核故障定位：利用对比推理和层次上下文分析

Haichi Wang, Ruiguo Yu, Yesong Pang, Yingquan Zhao, Junjie Chen, Jiajun Jiang, Zan Wang

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

AI总结 提出CoHiKer方法，通过对比推理分析测试用例行为差异，结合层次上下文分析从文件到方法逐级缩小定位范围，在Linux内核故障定位中Top-1准确率提升高达26.07%（文件级）和56.85%（方法级）。

CascadeOcc: Rethinking 3D Occupancy World Models with Cascaded VQ Representations

CascadeOcc: 用级联VQ表示重新思考3D占用世界模型

Kyumin Hwang, Wonhyeok Choi, Jaeyeul Kim, Jihun Park, Daehee Park, Sunghoon Im

机构 * Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST)（大邱庆北科学技术院） 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CascadeOcc，一种通过级联向量量化机制在自回归框架中利用占用表示内在结构层次，实现从粗到细的3D场景预测和运动规划，在4D占用预测和运动规划基准上取得优越性能。

Comments Accepted to IEEE Signal Processing Letters (SPL), 2026

PointVG-R: Internalizing Geometric Reasoning in MLLMs for Precise Pointing Localization via Visual Chain of Thought

PointVG-R: 通过视觉思维链在多模态大语言模型中内化几何推理以实现精确指向定位

Ling Li, Bowen Liu, Zinuo Zhan, Jianhui Zhong, Ziyu Zhu, Bingcai Wei, Kenglun Chang, Zhidong Deng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 提出PointVG-R，通过强化学习和冷启动数据内化几何推理，结合视觉思维链数据集EgoPoint-CoT，在指向性视觉定位任务中实现mIoU提升15.86个点的SOTA性能。

Poisoned Playbooks: Demystifying Knowledge Poisoning Effects on AI Security Agents

有毒剧本：揭秘知识投毒对AI安全代理的影响

Juho Park, Hyunmin Choi, Kevin Nam

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

AI总结 研究揭示通过RAG注入单条有毒安全知识可系统性改变AI安全代理行为，提出验证边界（VB）分类法，并评估验证提示与多源检索的防御效果。

VeriEvol: Scaling Multimodal Mathematical Reasoning via Verifiable Evol-Instruct

VeriEvol：通过可验证的进化指令扩展多模态数学推理

Haoling Li, Kai Zheng, Jie Wu, Can Xu, Qingfeng Sun, Han Hu, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

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

AI总结 提出VeriEvol框架，通过类型感知进化模块生成更难的问题，并利用HTV-Agent验证器确保答案可靠性，从而在强化学习中扩展多模态数学推理数据，提升模型性能。

Training LLMs with Reinforcement Learning over Digital Twin Representations for Reasoning-Intensive Surgical VideoQA

基于数字孪生表示的强化学习训练LLMs用于推理密集型手术视频问答

Yiqing Shen, Han Zhang, Mathias Unberath

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 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 提出强化学习框架，通过手术基础模型构建数字孪生表示，解耦视觉感知与推理，并引入分层表示与新型奖励，在三个基准上取得最优性能。

Evaluating the Robustness of Proof Autoformalization in Lean 4

评估 Lean 4 中证明自动形式化的鲁棒性

Zhengtao Gui, Sheng Yang, Zhouxing Shi

机构 * University of California, Irvine（加州大学洛杉矶分校） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 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 研究证明自动形式化模型在全局和局部扰动下的鲁棒性，发现现有模型对全局扰动敏感且多数无法忠实反映局部扰动。

Comments Preprint

SuperThoughts: Reasoning Tokens in Superposition

SuperThoughts: 叠加中的推理令牌

Zheyang Xiong, Shivam Garg, Max Yu, Vaishnavi Shrivastava, Haoyu Zhao, Anastasios Kyrillidis, Dimitris Papailiopoulos

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Independent（独立机构） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Rice University（莱斯大学） 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 提出SuperThoughts方法，通过将连续CoT令牌对压缩为单一潜在表示并利用多令牌预测模块解码，在保持训练监督的同时将推理吞吐量翻倍，实现约20-30%的CoT长度缩减且精度损失极小。

Semantic Multi-Agent Intrusion Detection for IoT:Zero-Day and Adversarial Threats with Risk-Aware Reasoning

面向物联网的语义多智能体入侵检测：零日与对抗威胁的风险感知推理

Saeid Jamshidi

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

AI总结 提出一种结合语义嵌入与多阶段概率决策融合的语义多智能体入侵检测系统，通过四个智能体协作实现零日攻击和对抗攻击的高效检测，在多个真实物联网数据集上达到95.9%检测准确率。

SocraticPO: Policy Optimization via Interactive Guidance

SocraticPO: 通过交互式指导进行策略优化

Zirui Liu, Jie Ouyang, Qi Liu, Xianquan Wang, Jiayu Liu, Tingyue Pan, Qingchuan Li, Jing Sha, Zhenya Huang, Shijin Wang, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） ； iFLYTEK AI Research (Central China), iFLYTEK Co., Ltd（iFLYTEK中央中国AI研究院，iFLYTEK公司） 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 提出SocraticPO框架，在强化学习中使用自然语言指导辅助推理，并通过奖励衰减防止模型依赖教师帮助，提升科学推理任务性能。