语言大模型 / LLM

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。

Can LLM Agents Infer World Models? Evidence from Agentic Automata Learning

LLM智能体能否推断世界模型？来自智能体自动机学习的证据

Reef Menaged, Gili Lior, Shauli Ravfogel, Roee Aharoni, Gabriel Stanovsky

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） ； New York University（纽约大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 提出智能体自动机学习框架，通过成员查询和等价查询评估LLM智能体发现隐藏确定性有限自动机的能力，发现性能随DFA规模增加而急剧下降，推理模型优于非推理模型但仍存在规划、整合和假设构建缺陷。

Steering Emotional Dynamics for Art Therapy: Controllable Narrative Script Generation through Hierarchically Guided LLM Agents

引导艺术治疗的情感动态：通过分层引导的LLM智能体实现可控叙事脚本生成

Suqing Wang, Qinghai Miao, Chao Guo, Yisheng Lv

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 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.AI

AI总结 提出EC-Script框架，通过分层控制情感轨迹生成叙事脚本，实现情感轨迹规划、场景驱动和局部情感调节，显著优于基线方法。

Tensor-Coord: Algebraic Decomposition of Joint Plan Tensors for Conflict-Free Multi-Agent LLM Planning

Tensor-Coord：用于无冲突多智能体LLM规划的联合计划张量代数分解

Mudit Rastogi

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 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Tensor-Coord框架，将多智能体联合计划表示为三阶张量，通过CP和Tucker分解识别协调结构，计算协调复杂度并定位冲突，实现无冲突规划。

AdaSTORM: Scaling LLM Reasoning on Dynamic Graphs via Adaptive Spatio-Temporal Multi-Agent Collaboration

AdaSTORM: 通过自适应时空多智能体协作扩展动态图上的LLM推理

Bing Hao, Ruijie Wang, Haodong Qian, Yunlong Chu, Yuhang Liu, Yumeng Lin, Minglai Shao, Jianxin Li

机构 * Tianjin University, China（天津大学，中国） ； Beihang University, China（北航大学，中国） 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AdaSTORM框架，通过自适应分区和时空解耦的多智能体协作，将动态图推理扩展到千节点规模，准确率超90%，无需外部工具。

Limited Marginal Benefit of Reasoning-Heavy LLM Deployment in ESG Narrative Scoring: A 4-Model Consensus Study on Japanese Listed Firms

ESG叙述评分中重度推理LLM部署的有限边际收益：一项关于日本上市公司的4模型共识研究

Hiroyuki Kokubu

机构 * Kansai University（关西大学） 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 通过4模型共识设计，研究在ESG叙述评分中，重度推理模型相比非推理模型是否带来显著收益，发现其边际收益有限且成本高昂。

Comments 12 pages. Earlier version available on SSRN, Abstract ID 6683303

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。

TrajGenAgent: A Hierarchical LLM Agent for Human Mobility Trajectory Generation

TrajGenAgent: 一种用于人类移动轨迹生成的分层LLM智能体

Siyu Li, Toan Tran, Lingyi Zhao, Khurram Shafique, Li Xiong

机构 * Emory University（埃默里大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 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TrajGenAgent，一种无需微调的分层LLM智能体框架，通过编排器-工作者两阶段设计生成真实轨迹，在时空保真度、语义一致性和个体行为真实性上优于现有方法。

Comments 14 pages, 2 figures, 8 tables. Accepted by the 27th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM 2026)

Early-Token Confidence Predicts Reasoning Quality in Multi-Agent LLM Debate

早期令牌置信度预测多智能体LLM辩论中的推理质量

Ali Keramati, Justin Cheok, Jacob Horne, Mark Warschauer

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 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 研究利用解码时令牌级对数概率作为置信度信号，预测多智能体LLM辩论中的推理质量，发现早期令牌置信度是最强预测因子。

Comments 15 pages, 8 figures, 4 tables; ACL Proceedings

MIRAGE: A Polarity-Flipping Encoding Subspace in LLM Agents

MIRAGE: LLM智能体中的极性翻转编码子空间

Pratibha Revankar, Kargi Chauhan, Jihye Kim, Sadiba Nusrat Nur, Vincent Siu, Chenguang Wang

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） 纠错

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

AI总结 发现LLM智能体在隐蔽编码敏感数据时，残差流中存在共享的低维编码子空间，通过逻辑回归探针可高精度检测，并构建MIRAGE实时监控器，在126个场景中AUC达0.918，远超仅输出检测。

REFLECT: Intervention-Supported Error Attribution for Silent Failures in LLM Agent Traces

REFLECT: 针对LLM智能体轨迹中静默失败的干预支持错误归因

Xiaofeng Lin, Yingxu Wang, Tung Sum Thomas Kwok, Daniel Guo, Sahil Arun Nale, Charles Fleming, Guang Cheng

机构 * 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)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出REFLECT方法，通过诊断候选错误步骤、使用诊断特定补丁进行受控重放测试，并利用验证结果作为对比证据来细化归因，在四个基准上取得最高定位准确率。

Data Agents Under Attack: Vulnerabilities in LLM-Driven Analytical Systems

数据代理遭受攻击：LLM驱动的分析系统中的漏洞

Kuncan Wang, Ziting Wang, Peizhuo Lv, Haoyang Li, Guoliang Li, Gao Cong, Wei Dong

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究系统分析了LLM驱动的数据代理的安全漏洞，提出了分层漏洞框架和攻击分类法，并在六个系统上评估了攻击效果，揭示了当前系统的重大安全缺陷。

Byzantine Cheap Talk: Adversarial Resilience and Topology Effects in LLM Coordination Games

拜占庭廉价谈话：LLM协调博弈中的对抗韧性与拓扑效应

Aya El Mir, Martin Takáč, Salem Lahlou

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (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 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.LG

AI总结 研究多智能体LLM在协调博弈中面对拜占庭攻击和通信拓扑限制的脆弱性，发现智能体无法集体适应背叛，且显式限制拓扑会破坏合作，而隐式限制则不影响。

Comments Accepted at NETYS 2026 (The International Conference on Networked Systems)

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。

SEEK: Steering LLM Reasoning for RAG via Internal Reasoning Sketches

SEEK: 通过内部推理草图引导LLM推理用于RAG

Xinze Li, Yuqing Lan, Zhenghao Liu, Haidong Xin, Yukun Yan, Shuo Wang, Zheni Zeng, Sen Mei, Ge Yu, Maosong Sun

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China（清华大学计算机科学与技术系，人工智能研究院） ； School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学智能科学与技术学院） 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 提出SEEK框架，通过构建结构化引导草图，迭代检索和填充知识槽，减少冗余检索，提升RAG性能。

When Tools Fail: Benchmarking Dynamic Replanning and Anomaly Recovery in LLM Agents

当工具失效时：LLM智能体动态重规划与异常恢复的基准测试

Dongsheng Zhu, Xuchen Ma, Yucheng Shen, Xiang Li, Yukun Zhao, Shuaiqiang Wang, Lingyong Yan, Dawei Yin

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Sochow University（苏州大学） ； Shandong University（山东大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 本文提出ToolMaze基准，通过有向无环图拓扑复杂度和工具扰动分类法，评估LLM智能体在工具失效时的动态重规划与错误恢复能力，发现模型对隐式语义故障的恢复率下降约37%，且智能体容错性随模型规模增长的速度远慢于基本任务执行。

Aggregating LLM-Based Weak Verifiers for Spatial Layout Generation

基于LLM的弱验证器聚合用于空间布局生成

Sharon Zhang, R. Kenny Jones, Jiajun Wu, Maneesh Agrawala

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Roblox 纠错

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

AI总结 提出一种通过聚合LLM生成的弱验证器来构建强验证器的流水线，用于空间布局领域，在3D房间布局和2D海报设计任务中F1分数提升高达7倍。

Testing LLM Arithmetic Reasoning Generalization with Automatic Numeric-Remapping Attacks

测试大语言模型算术推理泛化能力：自动数值重映射攻击

Malia Barker, Bishal Lakha, Edoardo Serra, Francesco Gullo

机构 * Department of Computer Science, Boise State University（计算机科学系，博伊州立大学） ； University of L’Aquila（拉奎拉大学） 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 提出自动数值重映射攻击算法，通过保持推理程序的小数值变化测试LLM算术推理鲁棒性，发现GSM8K上准确率下降12-26个百分点，而MAWPS和MultiArith更稳定。

GroupTravelBench: Benchmarking LLM Agents on Multi-Person Travel Planning

GroupTravelBench: 多人群组旅行规划中LLM智能体的基准测试

Xiang Cheng, Yulan Hu, Lulu Zheng, Zheng Pan, Xin Li, Yong Liu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学首都人工智能学院） ； AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） 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GroupTravelBench基准，通过多用户多轮对话任务评估LLM智能体在偏好获取、冲突协调和公平规划三方面的能力。

Comments work in process

Reasoning Shift: How Context Silently Shortens LLM Reasoning

推理偏移：上下文如何无声地缩短LLM推理

Gleb Rodionov, Roman Garipov, George Yakushev

机构 * Yandex ； HSE University（俄罗斯高等经济学院） 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.LG

AI总结 通过系统评估，发现推理模型在不同上下文条件下（如无关长上下文、多轮对话、子任务）对同一问题的推理链长度显著缩短（最高65%），且伴随自我验证和不确定性管理行为减少，但简单任务性能不受影响，复杂任务可能受影响。

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Conformal Language Modeling via Posterior Sampling

通过后验采样的共形语言建模

Nicolas Emmenegger, Theo X. Olausson, Armando Solar-Lezama, Chara Podimata

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出通过近似LLM后验采样（条件为校准的高分区域）来替代事后过滤，实现目标风险控制并提高下游效用。

Can LLM Rerankers Predict Their Own Ranking Performance?

LLM 重排序器能否预测自身的排序性能？

Shiyu Ni, Keping Bi, Jiafeng Guo, Jingtong Wu, Zengxin Han, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety（人工智能安全国家重点实验室） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 研究 LLM 重排序器能否通过自一致性或口头化置信度来估计自身生成的排序质量，并提出两种监督方法 Verb-Num 和 Verb-List 以改进校准。

R2IF: Aligning Reasoning with Decisions via Composite Rewards for Interpretable LLM Function Calling

R2IF: 通过复合奖励对齐推理与决策以实现可解释的LLM函数调用

Aijia Cheng, Kailong Wang, Ling Shi, Yongxin Zhao

机构 * Shanghai Key Laboratory of Trustworthy Computing, East China Normal University, Shanghai, China（上海可信计算实验室，华东师范大学，上海，中国） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 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.LG

AI总结 提出R2IF框架，通过复合奖励（格式/正确性约束、思维链有效性奖励和规范-修改-价值奖励）和GRPO优化，对齐推理过程与工具调用决策，在BFCL/ACEBench上提升函数调用准确性和可解释性。

X-RAY: Mapping LLM Reasoning Capability via Formalized and Calibrated Probes

X-RAY: 通过形式化与校准探针映射大语言模型推理能力

Tianxi Gao, Yufan Cai, Yusi Yuan, Jin Song Dong

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 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 提出X-RAY系统，利用形式化工具生成结构可控的校准探针，通过分析约束交互、推理深度和解空间几何等属性，揭示LLM在约束细化与解空间重构下的推理不对称性。

Comments Accepted by KDD 2026

LLM-Evolved Pattern Generators for Optimal Classical Planning

LLM演化模式生成器用于最优经典规划

Windy Phung, Dominik Drexler, Arnaud Lequen, Jendrik Seipp

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

AI总结 提出首个通过LLM驱动的进化程序合成学习可容许启发式函数的方法，用于最优经典规划，结合饱和成本分区保证A*搜索的最优性。

On Information Self-Locking in Reinforcement Learning for Active Reasoning of LLM agents

强化学习中信息自锁现象及其在LLM智能体主动推理中的应用

Deyu Zou, Yongqiang Chen, Fan Feng, Mufei Li, Pan Li, Yu Gong, James Cheng

机构 * 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 针对LLM智能体在主动推理中因强化学习导致的信息自锁问题，提出基于优势重加权的方法AREW，通过方向性批评重新分配轨迹信用，显著提升智能体性能。

Comments Accepted by ICML 2026

R2-Router: A New Paradigm for LLM Routing with Reasoning

R2-Router: 一种基于推理的LLM路由新范式

Jiaqi Xue, Qian Lou, Jiarong Xing, Heng Huang

机构 * 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.CL

AI总结 针对现有LLM路由忽略输出长度对质量和成本影响的问题，提出R2-Router，通过将输出长度预算作为可控变量联合选择最优LLM和预算，实现低成本高质量路由。

Comments Accepted by ICML 2026

ConsisGuard: Aligning Safety Deliberation with Policy Enforcement in LLM Guardrails

ConsisGuard：在LLM护栏中对齐安全审议与策略执行

Yan Wang, Zhixuan Chu, Zihao Xue, Zhen Bi, Bingyu Zhu, YueFeng Chen, Zeyu Yang, Jungang Lou, Longtao Huang, Ningyu Zhang, Kui Ren, Hui Xue

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Huzhou Normal University（湖州师范学院） ； Zhejiang Key Laboratory of Intelligent Education Technology and Application（浙江省智能教育技术与应用重点实验室） 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ConsisGuard框架，通过策略到决策轨迹蒸馏和功能耦合对齐，解决基于推理的LLM护栏中审议与执行之间的不一致问题，提升安全检测性能并减少策略执行失败。

Comments 18 pages, 9 figures

Can LLM Teams Play What? Where? When?

LLM 团队能玩“什么？哪里？何时？”吗？

Anastasia Kotelnikova, Viktor Byzov, Maria Dolzhenkova, Evgeny Kotelnikov

机构 * Vyatka State University（维yatka国立大学） ； European University at St. Petersburg（圣彼得堡欧洲大学） 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 本文研究基于团队的交互策略（投票、静默团队、健谈团队）能否提升大语言模型在“什么？哪里？何时？”问答游戏中的表现，实验表明团队策略优于单模型基线，准确率最高提升20个百分点，最佳团队达到44.23%，接近人类水平。

Comments Accepted for Dialogue-2026 conference

Beyond Test-Time Memory: State-Space Optimal Control for LLM Reasoning

超越测试时记忆：用于LLM推理的状态空间最优控制

Peihao Wang, Shan Yang, Xijun Wang, Tesi Xiao, Xin Liu, Changlong Yu, Yu Lou, Pan Li, Zhangyang Wang, Ming Lin, René Vidal

机构 * vita-group（vita组） 纠错

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

AI总结 提出测试时控制（TTC）层，通过有限时域LQR规划实现推理，作为适配器集成到预训练LLM中，在数学推理任务上提升高达27.8%的准确率。

Comments ICML 2026