语言大模型 / LLM

Reason Twice: Segmentation via Candidate Discovery and Comparative Reasoning

再思考：通过候选发现与比较推理进行分割

Xinyan Gao, Haoran Hao, Xiangyu Yue

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanjing University（南京大学） 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 提出两阶段框架Rea2Seg，先基于注意力图生成候选掩码，再用多模态大语言模型推理评分，将分割转化为候选发现与判别选择，并引入新基准ReasonSeg-SGDR全面评估感知、定位与推理能力。

Comments Project page: https://snowball521.github.io/Rea2Seg-Project/

Strained Coherence: A Pre-Failure Signal in Coding Agent Execution Trajectories

应变连贯性：编码代理执行轨迹中的故障前信号

Marut Pandya, Kasey Zhang, Baiqing Lyu

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“应变连贯性”模式，即编码代理识别到问题但仍按原计划行动，通过构建Claude Sonnet 4.6检测器在44条轨迹上实现94%故障预测精度，优于基线方法。

Why Limit the Residual Stream to Layers and Not Tokens? Persistent Memory for Continuous Latent Reasoning

为什么将残差流限制在层而不是令牌？用于连续潜在推理的持久记忆

Mujtaba Farhan, Maheep Chaudhary

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 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 针对CoCoNuT在潜在空间推理中因中间隐藏状态被覆盖导致概念瓶颈的问题，提出AGCLR模型，通过门控概念流持久记忆机制，在GSM8K、HotpotQA和ProsQA上取得一致提升。

DPAgent-in-the-Middle: Agentic Defense and Repair Against AI-Groomed Deceptive Patterns

中间DPAgent：针对AI诱导欺骗模式的代理防御与修复

Zewei Shi, Ruoxi Sun, Haoyang Li, Seong Oun Hwang, Feng Liu, Minhui Xue, Xingliang Yuan

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

AI总结 针对网络界面中的隐私欺骗模式，提出DPAgent框架，通过四个专门代理结合潜在空间净化与防御性提示，主动检测并修复欺骗性界面，检测率达90.98%，修复率77%。

Intern-S2-Mobius: Foundation Model with Decoupled Knowledge and Reasoning

Intern-S2-Mobius：知识与推理解耦的基础模型

Kai Chen, Jifeng Ding, Ning Ding, Jiaye Ge, Lixin Gu, Yicheng Gu, Qipeng Guo, Ermo Hua, Haian Huang, Haozheng Hou, Jie Hou, Xiangyu Hong, Che Jiang, Minxi Jin, Cheng Liang, Dahua Lin, Dawei Liu, Kuikun Liu, Chengqi Lv, Haijun Lv, Han Lv, Ningsheng Ma, Biqing Qi, Jianmin Qian, Shiya Su, Youbang Sun, Huanze Tang, Zhongbo Tian, Hanjing Wang, Rui Wang, Ting Wang, Yi Wang, Baiting Wu, Jun Xu, Bowen Yang, Hui Wang, Weida Wang, Haochen Ye, Jiashuo Yu, Shan Yu, Xiaoyi Yu, Qirui Zeng, Qi Zhang, Ming Zhang, Wenwei Zhang, Bowen Zhou, Xinyu Zhou

机构 * 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 ：foundation model(title)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出知识与推理解耦的Mobius-v0架构，基于此构建的7B模型和Intern-S2-Mobius模型，分别在减少训练数据和提升推理速度的同时保持了相近的下游任务性能。

Teach the Magnitude, Not the Direction: Verifier-Bounded Credit Assignment for Multi-Turn Multi-step LLM Agents

学习幅度而非方向：面向多轮多步骤大语言模型智能体的验证器约束信用分配

Zechuan Wang, Siyuan Lu, Hongxuan Zhang, Linjian Mo, Chenyi Zhuang, Leilei Gan

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出CrEST分层信用分配框架，保留RL的验证器约束上限并结合自我教师的密集token级信号，在BFCL V3和WildToolBench上优于基线，可简化教师在策略优化中的作用。

From Caveman to Expert Analyst: Energy Consumption of Variable LLM Tasks

从原始人到专家分析师：可变大语言模型任务的能耗

Diego Manya, Ethan I. Thorpe, Ji Zhang, Myranda Shirk, Jiamian He, Angel Hsu, Michael P. Vandenbergh

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；分类 cs.AI

AI总结 该研究测试四类高可塑性用户行为评估AI能耗减排潜力，发现非推理模型能耗仅为推理模型的二十分之一，简单提示修改可进一步降65%能耗，最佳实践可减4%-35%电力需求。

Partial Contracts Suffice: Sound, LLM-Inferred Regression Verification

部分契约就足够了：可靠的、由大语言模型推断的回归验证

Yiannis Charalambous, Rafael Menezes, Youcheng Sun, Lucas C. Cordeiro

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究软件回归验证难题，提出基于契约的工具，探讨部分契约的充分性，通过强化契约、自动推断等方法，实现可靠验证，在多方面取得良好效果，证明安全保留条件等价性。

Comments 12 pages

You Frame It: How Conceptual Representations Shape LLM Detection and Reasoning about Antisemitism

你构建框架：概念表征如何塑造大语言模型对反犹主义的检测与推理

Katharina Soemer, Helena Mihaljević

机构 * Goethe University, Frankfurt（法兰克福歌德大学） ； HTW Berlin（柏林工业大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；分类 cs.CL

AI总结 研究不同形式概念基础对四个先进大语言模型检测反犹主义及解释行为的影响，用两个专家注释数据集比较不同表征，发现细粒度分类表征能提高召回率但降低精度，还揭示了模型解释存在的局限。

When to Plan, When to Polish: Noise Level as a Granularity Axis for Diffusion Language Models

何时规划，何时精炼：噪声水平作为扩散语言模型的粒度轴

Peihong Li, Yuanjie Shi, Yan Yan

机构 * Washington State University（华盛顿州立大学） 纠错

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

AI总结 提出噪声依赖粒度控制（NDGC）方法，通过噪声水平调节训练和推理的粒度，实现从粗到细的去噪，无需显式规划器或层次结构，提升生成质量。

Reinforcing Dual-Path Reasoning in Spatial Vision Language Models

空间视觉语言模型中的双路径推理强化

Yatai Ji, An-Chieh Cheng, Yang Fu, Yukang Chen, Han Zhang, Zhaojing Yang, Wei Huang, Ka Chun Cheung, Song Han, Vidya Nariyambut Murali, Pavlo Molchanov, Jan Kautz, Simon See, Hongxu Yin, Ping Luo, Sifei Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； NVIDIA（英伟达） ； University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 提出SR-REAL框架，通过强化学习融合语言推理和3D检测推理两条路径，显著提升空间VLM在复杂几何推理任务中的性能。

Better Decomposition, Free Aggregation: A Synthesizer-Folding Framework for Multilingual Multi-Hop Question Answering

更好的分解，自由聚合：面向多语言多跳问答的合成器折叠框架

Yilin Wang, Yuchun Fan, Weidong Bao, Zili Wei, Shi Feng, Tong Xiao, Zhengtao Yu, Jingbo Zhu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） 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

AI总结 针对多语言多跳问答中现有方法的翻译噪声与错误放大问题，提出Syfer框架，通过推迟翻译、格式受限分解与质量检查实现性能与成本的良好平衡。

Comments Accepted by NLPCC 2026

From Atomic Evidence to Logical Composition: Structured Compositional Reasoning over Compound Answer Options

从原子证据到逻辑组合：针对复合答案选项的结构化组合推理

Obed Junias, Maria Leonor Pacheco

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 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

AI总结 该研究针对大型语言模型处理复合逻辑答案选项时的失败问题，提出了一种分解原子判断并结合整数线性规划的框架，在LOGICAL-COMMONSENSEQA和LOGICAL-SATA基准上显著提升了宏F1指标。

Comments 21 pages, 6 figures, 10 tables

FaithformBench: Benchmarking Faithfulness of Mathematical Chain-of-Thought Autoformalisation

FaithformBench：数学链式思维自动形式化的忠实性基准测试

Rob Cornish, Iacopo Ghinassi, Po-Hung Yeh, Shuqi Liu, Qiyuan Xu, Haoxuan Yin, Dominik Wagner, Wenda Li, Yee Whye Teh, Luke Ong

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

AI总结 本文提出新基准FaithformBench，通过自动生成扰动推理步骤评估AF系统的忠实性，发现多数AF存在“悄悄修正”无效输入的谄媚现象，当前AF在有效性与无效性保留间存在张力。

Measuring Semantic Abstractness of SAE Features via Nonlocality

通过非局部性测量SAE特征的语义抽象性

Chuqiao Lin, Shivaji Sondhi, Xiao-Liang Qi

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

AI总结 该研究提出特征非局部性（FNL）指标，可区分SAE特征的抽象层级，用于审计越狱缓解特征及引导DeepSeek-R1模型特征提升数学推理准确率。

Comments 18 pages, 9 figures

NTDH: Complex Reasoning for Comprehensive Affective Analysis

NTDH：用于综合情感分析的复杂推理

Tianlei Zhu, Zhiwei Liu, Yuyan Wang, Xiao-Yang Liu, Sophia Ananiadou

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

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

AI总结 针对综合情感分析的挑战，提出NTDH方法，通过自然化、感知容差门等策略，在少数据量下提升性能，获最优EI-reg结果。

Comments 16 pages, 3 figures, 9 tables

Unified Agent: Managing Interactions across Devices

统一智能体：管理跨设备交互

Xinshuang Liu, Runfa Blark Li, Shaoxiu Wei, Xin Lin, Truong Nguyen

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 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

AI总结 本文针对现有智能体跨设备交互场景的不足，提出带紧凑状态设计的统一智能体，构建对应基准数据集，其性能显著优于多种现有设计，且在不同MLLM设置下表现鲁棒。

Q-CueGraph: Query-Conditioned Visual Evidence Graphs for Multimodal Reasoning

Q-CueGraph：用于多模态推理的查询条件化视觉证据图

Pengcheng Pan, Xinfang Zhang

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

AI总结 Q-CueGraph是一种用于多模态推理的查询条件化视觉证据图，它为冻结读取器生成受预算约束的坐标级观测，在多个基准测试中显著提升了推理性能，尤其适用于证据可定位、问题能区分位置且分辨率受限的场景。

D$^2$F-ReAG: Dynamic Decomposition and Filtering for Multi-Hop Reasoning-Augmented Generation

D²F-ReAG：面向多跳推理增强生成的动态分解与过滤

Jiaoyang Li, Junhao Ruan, Shengwei Tang, Kaiyan Chang, Zhengtao Yu, Tong Xiao, Jingbo Zhu

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） ； NiuTrans Research（NiuTrans研究院） 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

AI总结 针对现有检索增强生成（RAG）处理多跳问题时缺乏动态分解与有效过滤的缺陷，提出D²F-ReAG范式，通过判断根级推理可靠性自适应控制推理深度，经实验验证其处理复杂多跳问题的有效性。

The RAIL Principles for Neurosymbolic AI: Reasoning, Assurances, Interfacing and Learning

神经符号AI的RAIL原则：推理（Reasoning）、保证（Assurances）、接口（Interfacing）与学习（Learning）

Agnese Chiatti, Michael Cochez, Cristina Cornelio, Sebastijan Dumancic, Artur d'Avila Garcez, Luis C. Lamb, Lia Morra, Mathias Niepert, Robert Peharz, Alberto Speranzon, Maarten Stol, Annette Ten Teije, Thiviyan Thanapalasingam, Frank Van Harmelen, Emile Van Krieken, Antonio Vergari, Benjie Wang

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； Åbo Akademi University（奥博 Akademi 大学） ； Samsung AI（三星人工智能研究院） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Stony Brook University（石溪大学） ； Politecnico di Torino（都灵理工大学） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Graz University of Technology（格拉茨工业大学） ； Lockheed Martin, Advanced Technology Labs（洛克希德·马丁公司先进技术实验室） ； BrainCreators（BrainCreators公司） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 该文提出神经符号AI的RAIL四项原则，可统一分析多类AI系统，助力工程师更科学地设计部署生产级AI，指导整合神经符号方法到下一代AI技术。

Test-Time Scaling in Reasoning LLMs: Inference Regimes, Evaluation, and Reproducibility

推理大语言模型中的测试时缩放：推理机制、评估与可复现性

Mohsen Hariri, Weicong Chen, Nahal Shahini, Vikash Singh, Kai Ye, Amirhossein Samandar, Debargha Ganguly, Sreehari Sankar, Yanyan Zhang, Shouren Wang, Jerry Peng, Biyao Zhang, Michael Hinczewski, Vipin Chaudhary

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

AI总结 该研究针对推理大语言模型的测试时缩放，明确三种推理机制，提出系统评估原则与可复现性要求，应用于多类基准并发布超20亿条推理轨迹。

MultiGlobeQA: A Multilingual and Globally Diverse Benchmark for Geospatial Reasoning

MultiGlobeQA：面向地理空间推理的多语言且全球多样化基准

Martin Böckling, Elizaveta Nosova, Heiko Paulheim, Andreea Iana

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

AI总结 MultiGlobeQA是覆盖201个国家地区的多语言地理空间推理基准，含46060个问答对，实验发现LLMs在网格索引等任务上表现差，计算是瓶颈且低收入地区表现差距大。

Shorter Reasoning, Earlier Answers? An Evaluation of Reasoning Interfaces

更短的推理，更早的答案？对推理接口的评估

Francesca Carlon, Vincent Ginis, Andres Algaba

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

AI总结 本研究评估大型语言模型的推理接口，测试提示词和训练设置对推理长度、准确率的影响，发现早答指令和低 effort 推理在特定 token 限制下可提升部分数据集准确率，需综合报告多维度评估指标。

Comments 52 pages, 13 figures, 30 tables

BODHI: Do LLMs Branch Out and Discover Heterogeneous Inferences?

BODHI：大型语言模型是否会分支拓展并发现异构推理？

Soumadeep Saha, Krish Sharma, Akshay Chaturvedi, Nicholas Asher

机构 * ANITI, Université de Toulouse（图卢兹大学ANITI） ； LINAGORA Labs（LINAGORA实验室） 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

AI总结 该研究通过迷宫求解实验和BODHI-Trees分析，发现RLVR训练的LLMs存在策略熵崩溃，其采样效率提升以推理分支多样性下降为代价。

Comments 16 pages, 10 figures

LongChart VQA: A Comprehensive Benchmark for MLLMs with Complex Multi-Chart Reasoning

LongChart VQA：面向具备复杂多图表推理能力的多模态大语言模型的综合基准

Ziyan Xiao, Yinghao Zhu, Wenting Zhang, Heaju Kim, Lequan Yu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 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

AI总结 LongChart VQA是面向具备复杂多图表推理能力的MLLMs的综合基准，该基准含平均6.5张图像与31.2个问题，评估10个SOTA MLLMs发现其准确率随计算复杂性提升下降，为多图表推理研究指明方向。

Riemannian Attention Mechanisms for Transformers: A Theoretical Framework and Architecture Design

用于Transformer的黎曼注意力机制：理论框架与架构设计

Sen Song

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

AI总结 该研究针对Transformer自注意力栈的秩双指数衰减问题，提出用逐token黎曼度量替代欧几里得度量的理论框架，设计纤维丛Transformer架构，推导相关理论预测并明确核心开放问题。

Comments 23 pages, theoretical paper

AdaMTP: An Adaptive Training Paradigm for Multi-Token Prediction

AdaMTP：一种面向多令牌预测的自适应训练范式

Ziqiang Cui, Han Shi, Bowei He, Yu Pan, Peiyang Liu, Shengyin Sun, Yankai Chen, Haoli Bai, Yichun Yin, Xue Liu, Chen Ma

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Peking University（北京大学） 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

AI总结 AdaMTP是适配序列内在可预测性的自适应MTP训练范式，通过熵算法划分语义边界抑制噪声梯度，在三类主干模型的多任务基准中均优于标准MTP，兼具性能与推理速度优势。

RecHarness: A Bandit-Routed Agentic Harness for Self-Evolving Recommender Systems

RecHarness：用于自进化推荐系统的多臂老虎机路由智能体框架

Haoran Ling, Yuecheng Li, Zeyu Song, Jing Yao, Shuwen Kang, Chi Lu, Wenjin Wu, Peng Jiang

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

AI总结 RecHarness是一种多臂老虎机路由智能体框架，用于自动化优化推荐系统模型，通过分离方向选择与假设生成、引入跳盆机制提升稳定性，在多任务测试及在线A/B测试中均实现性能提升。

Comments 9 pages, 2 figures

HOBA: Hierarchical On-Policy Bidding Agents for Adaptive Online Advertising

HOBA：用于自适应在线广告的分层策略性投标代理

Ji Wu, Yunshan Peng, Wentao Bai, Yunke Bai, Wenzheng Shu, Jinan Pang, Yanxiang Zeng, Xialong Liu

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 针对在线广告投标系统问题，提出 HOBA 分层强化学习框架，在三个时间尺度解耦相关环节，通过实验验证其优于现有基线，大规模在线部署实现目标成本提升 3.6%，证明该范式有效。

Comments 10pages,accepted by KDD 2026 ads track

Agentic Root Cause Analysis through Evidence-Grounded Reasoning

通过基于证据的推理进行智能根本原因分析

Amaury Wei, Olga Fink

机构 * EPFL - IMOS Laboratory（洛桑联邦理工学院 - IMOS实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对工业异常根本原因诊断依赖人工且现有数据驱动方法有局限的问题，提出AgentRCA框架，结合数字孪生和大语言模型进行推理，在实际设施上评估，性能与监督基线相当且能产生透明推理轨迹，为工业根本原因分析提供实用基础。

Comments 21 pages, 9 figures