语言大模型 / LLM

Dual-Path LLM Reasoning for Multimodal Few-Shot Knowledge Graph Completion

用于多模态少样本知识图谱补全的双路径大语言模型推理

Jinlan Liu, Zhiying Tu, Yongchao Xing, Yicheng Liu, Bolin Zhang, Dianbo Sui, Dianhui Chu, Hongliang Sun

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

AI总结 该研究针对多模态少样本知识图谱补全难题，提出双路径大语言模型推理框架DuPLeR，结合多模态LLM先验与事实支撑构建校准关系图，经实验验证其在数据稀缺场景下性能稳健。

Comments 10 pages, 4 figures

Do Latent Channels Actually Communicate? A Causal Audit of Latent Multi-Agent LLM

隐通道真的在通信吗？隐式多智能体大语言模型的因果审计

Huixiang Zhang, Mahzabeen Emu

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.AI

AI总结 本研究针对隐式多智能体LLM提出因果审计方法，通过受控消息替换揭示隐式通信的作用机制，发现不同规模Qwen模型在不同数据集上的隐式消息效应存在差异，证明总准确率无法反映隐式消息的实际影响。

Even More Deception: Objective Misalignment in Mixed-Motive LLM Multi-Agent Systems

更严重的欺骗：混合动机大型语言模型多智能体系统中的目标不一致

Marylou Fauchard, Florian Carichon, Margarida Carvalho, Golnoosh Farnadi

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.AI

AI总结 该研究以《狼人杀》为框架，分析LLM多智能体的目标不一致问题，发现其会破坏对抗环境结果且在公开行为中难察觉，凸显需缓解策略。

Comments Accepted at AIWILD@ICLR 2026

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。

Case study: proving sqrt(2) irrational with LPTP and an LLM

案例研究：使用LPTP和大语言模型证明√2是无理数

Fred Mesnard, Étienne Payet, Wim Vanhoof

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.AI

AI总结 该研究在逻辑编程环境下，从基本谓词定义出发，借助LPTP系统，简述√2无理数的证明并与LLM交互，最终获得由LLM部分生成、LPTP完全验证的完整形式证明。

Comments In Proceedings ICLP 2026, arXiv:2607.17707

Journal ref EPTCS 450, 2026, pp. 67-80

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。

Distribution-First Population Simulation: Collapse, Calibration, and Recall in Non-WEIRD LLM Persona Modeling

分布优先的总体模拟：非怪异大语言模型角色建模中的崩溃、校准和召回

Gurkan Ozkan

机构 * Istanbul Technical University（伊斯坦布尔技术大学） 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.AI

AI总结 研究非怪异LLM角色建模中独立代理范式的问题，提出分布优先校正方法，通过言语化采样等进行实验，发现原范式有崩溃等问题，校正方法能测量内部不一致性及校准条件。

Comments 8 pages, 8 figures

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。

Empirical Grounding Improves the Realism of LLM Agents Simulating Human Behavior During Disruptions

经验基础提升了在干扰期间模拟人类行为的大语言模型智能体的现实性

Chen Xia, Zexi Kuang, Yuqing Hu

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.AI

AI总结 研究探讨经验基础对提升LLM智能体模拟人类行为现实性的作用，开发基于经验的框架，将多项调查数据嵌入其中，通过实验验证该框架能显著提升模拟效果，使LLM智能体成为更具统计可信度的人口行为模拟器。

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。

Collaborative Spatial Learning with Multi-LLM Agents in Networked Social Experiments

网络社会实验中多语言模型智能体的协作空间学习

Hao He, Chris J. Kuhlman, Xinwei Deng

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Advanced Research Computing, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学高级研究计算中心） 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.AI

AI总结 研究一组大语言模型智能体在梅森-瓦茨实验中的网络效率效应，开发机械贝叶斯优化智能体作比较。计算实验表明，指示LLM智能体随机化首轮选择有显著网络效率效应，贝叶斯优化智能体收益更高，还比较了智能体多方面行为。

Comments Accepted at ASONAM 2026; to appear in the Springer proceedings

WordVoice: Explicit and Decoupled Multi-Dimensional Word-Level Control for LLM-Based TTS

WordVoice：基于大语言模型的文本转语音中显式且解耦的多维词级控制

Sihang Nie, Jinxin Ji, Xiaofen Xing, Deyi Tuo, Chengbin Jin, Jialong Mai, Xiangmin Xu

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Huya Inc.（Huya公司） ； Tongji University（同济大学） ； The Hongkong polytechnic university（香港理工大学） ； Foshan University（佛山大学） 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

AI总结 研究针对基于LLM的TTS系统词级控制粗糙的问题，提出统一框架。构建含五维注释的数据集，引入WordVoice将隐式生成变为显式可控范式，经实验验证其在多声学维度上实现卓越解耦控制且保持零样本合成稳定性。

Comments 10 pages, 4 figures, 6 tables; Preprint

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。

LLM-Powered Interactive Robotic Action Synthesis from Multimodal Speech, Gestures, and Music

基于多模态语音、手势和音乐的LLM驱动交互式机器人动作合成

Snehasis Banerjee, Ranjan Dasgupta

机构 * TCS Research, Tata Consultancy Services（塔塔咨询服务公司TCS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.AI

AI总结 提出利用大语言模型融合语音、手势和音乐节拍等多模态输入，合成复杂机器人动作序列的框架，实现更自然的人机交互。

Comments IROS 2025 Workshop on Action and Interaction: Humans and Robots in Collaboration

LLM-Guided Planning for Multi-hop Reasoning over Multimodal Nuclear Regulatory Documents

LLM引导的规划：多模态核监管文档的多跳推理

Mingyu Jeon, Bokyeong Kim, Suwan Cho, Jae Young Suh, Yonggyun Yu

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

AI总结 提出LLM引导的规划方法，通过动态知识图谱状态和文档树工具，在多跳推理任务中实现81.5%准确率，显著优于无状态规划方法。

Comments Accepted at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond @ ICML 2026. 8 pages (main), 3 figures, 1 algorithm

ThinkProbe: Beyond Accuracy -- Structural Profiling of Open-Ended LLM Reasoning Traces via Non-Generative Thought Graphs

ThinkProbe：超越准确性——通过非生成式思维图对开放式LLM推理轨迹进行结构分析

Mohamed Amine Kerkouri, Simon D. Hernandez, Marouane Tliba, Yann Dauxais, Maha Ben-Fares, Pierre Holat

机构 * F-Initiatives ； Université sorbonne Paris Nord（巴黎-索邦大学 Nord） 纠错

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

AI总结 提出ThinkProbe框架，将LLM推理轨迹转化为思维图，通过非生成式管道提取五维认知特征，发现推理结构是模型级稳定属性，且结构维度对问题领域敏感。

Comments Under Review for EMNLP 2026

Evidence-Driven LLM Agent for C-to-Synthesizable-C Conversion and Verification

证据驱动的LLM智能体用于C到可综合C的转换与验证

Zhe Zhao, Hongbing Lang, Zhihan Xiao, Luke Ztz Hu, John Imoleayo Adebisi, Songping Mai

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 提出一种基于大语言模型的闭环生成-验证-诊断-修复框架，通过四阶段验证器、渐进式不匹配定位链和证据检索增强生成，将C代码转换为HLS可综合C，显著优于现有方法。

Comments 14 pages, 8 figures, submitted to IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD)

From Detection to Action: Using LLM Agents for Fault-Tolerant Control

从检测到行动：使用LLM智能体进行容错控制

Javal Vyas, Milapji Singh Gill, Artan Markaj, Felix Gehlhoff, Mehmet Mercangöz

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区） ； Helmut Schmidt University（海德堡-施密特大学） 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.LG

AI总结 提出基于大语言模型智能体的主动容错控制框架，通过多智能体协作、数字孪生和知识图谱增强检索，生成并验证最小风险恢复路径，在离散和连续过程控制中实现从故障检测到有效纠正行动的闭环。

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

ARIA: A Causal-Aware Framework for Rescuing LLM Reasoning in Trustworthy Materials Discovery

ARIA: 一种用于在可信材料发现中拯救LLM推理的因果感知框架

Yi Cao, Liaoyaqi Wang, Jieneng Chen, Benjamin Van Durme, Alan Yuille, Paulette Clancy

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 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ARIA框架，通过因果感知的三级级联（直接因果推理、物理类比迁移、参数回退）解决LLM在材料发现中的上下文隧道问题，提升物理可信性。

Comments Accepted to the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), August 09--13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea

Training the Orchestrator: A Supervised Approach to End-to-End PDDL Planning with LLM Agents

训练编排器：一种基于监督学习的端到端PDDL规划方法，使用LLM智能体

Rajesh Mangannavar, Zachary Coalson, Pranay Dugar, Prasad Tadepalli

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学） 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HALO框架，通过监督学习训练编排器，利用验证器提供的轨迹作为监督信号，在11个PDDL领域上以极低成本实现与前沿LLM相当的成功率。

Comments 22 pages, 2 figures

Neurosymbolic Clinical Trial Matching via LLM-Driven Abduction and Logical Verification

基于LLM驱动溯因与逻辑验证的神经符号临床试验匹配

Baiyang Qu, Leonardo Ranaldi, Xi Wang, Marco Valentino

机构 * University of Leicester（莱斯特大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 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.AI

AI总结 提出一种结合大语言模型与逻辑验证的神经符号框架αNeSy-CTM，通过溯因推理处理噪声和不完整临床文本，在临床试验匹配中相对零样本基线提升30%准确率。

Comments 21 pages (including appendix), 5 figures, 9 tables

PrologMCP: A Standardized Prolog Tool Interface for LLM Agents

PrologMCP：面向LLM代理的标准化Prolog工具接口

Agnieszka Mensfelt, Adarsh Prabhakaran, Adrian Haret, Vince Trencsenyi, Kostas Stathis

机构 * Royal Holloway, University of London（伦敦大学皇家霍洛威学院） 纠错

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

AI总结 提出PrologMCP，一个通过模型上下文协议将Prolog暴露为状态化工具的任务无关开源服务器，使LLM代理能够通过翻译-运行-检查-修复循环稳健地委托演绎推理，在PARARULE-Plus上达到或超越推理型LLM。

Comments Accepted at Joint Workshop on Statistics and Knowledge Integration for Logic, Learning, Ethical Decisions, and LLMs, 18 July 2026, Lisbon v2: Added references to other Prolog MCP servers; fixed typos

Beyond Entropy: Learning from Token-Level Distributional Deviations for LLM Reasoning

超越熵：从令牌级分布偏差中学习以增强LLM推理

Xuanzhi Feng, Zhengyang Li, Zeyu Liu, Haoxi Li, Yuming Jiang, Bing Guo, Jingcai Guo, Jie Zhang, Song Guo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Sichuan University（四川大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 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.AI

AI总结 针对RLVR中令牌更新导致的熵塌陷或爆炸问题，提出ICT框架，利用JS散度识别关键令牌，通过选择性更新平衡策略集中度，提升推理性能。

Hidden Anchors in Multi-Agent LLM Deliberation

多智能体LLM协商中的隐藏锚点

Apurba Pokharel, Ram Dantu

机构 * University of North Texas（北德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 将多智能体LLM协商建模为闭环动力系统，每个智能体有隐藏内部信念（锚点），解释协商如何超越初始信念凸包，并通过恢复锚点预测模型行为。

Comments 13 pages, 6 figures, 7 tables

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

From Shield to Target: Denial-of-Service Attacks on LLM-Based Agent Guardrails

从盾牌到靶心：针对基于LLM的智能体护栏的拒绝服务攻击

Yuguang Zhou, Xunguang Wang, Pingchuan Ma, Zhantong Xue, Zhaoyu Wang, Shuai Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文揭示基于LLM的护栏易受拒绝服务攻击，通过束搜索优化框架和机制感知结构变异生成恶意负载，导致令牌放大13-63倍、延迟放大148倍，威胁系统可用性。