语言大模型 / LLM

Does Reasoning Preserve Alignment? On the Trustworthiness of Large Reasoning Models

推理是否保持对齐？关于大型推理模型的可信度研究

Prajakta Kini, Avinash Reddy, Souradip Chakraborty, Satya Sai Srinath Namburi GNVV, Furong Huang, Amrit Singh Bedi, Alvaro Velasquez

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract_cn)；post-training(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究通过监督微调、强化学习和蒸馏生成的推理模型在安全、偏见、隐私等六个可信度维度上是否保持对齐，发现推理模型常出现对齐退化，如毒性增加、刻板印象加剧等。

Who Brought Easter Eggs to Eid? Auditing Cultural Translation of Math Word Problems Across Diverse Languages and Regions

谁把复活节彩蛋带到了开斋节？跨语言和地区数学应用题的文化翻译审计

Parisa Suchdev, Juniper Lovato

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本研究审计了三个大型语言模型将60个英语数学应用题翻译为7种语言时的文化适应性，发现模型在62.5%的案例中一致，但仅33.5%有相同替换，且所有组合均出现熵塌缩，优先改变表面标记而保留深层结构，导致文化多样性压缩和区域误归因。

Comments 17 pages total with references and appendix, 9 figures, under review

ComBench: A Benchmark for Rigorous Proof Reasoning and Constructive Realization in Olympiad-Level Combinatorics

ComBench: 奥林匹克级组合数学中严格证明推理与构造实现的基准测试

Shunkai Zhang, Haoran Zhang, Yun Luo, Qianjia Cheng, Haodi Lei, Yizhuo Li, Runzhe Zhan, Zhilin Wang, Bangjie Xu, Yucheng Su, Xinmiao Han, Xiaoye Qu, Dongrui Liu, Zhouchen Lin, Yu Qiao, Ning Ding, Yafu Li, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出ComBench基准，包含100道奥林匹克级组合问题，分分析和构造两类，通过评分与验证评估大模型推理能力，发现最强模型准确率仅65.4%，且证明推理与构造实现能力存在差异。

Comments 39 pages, 6 figures, 26 tables. Project page: https://simplified-reasoning.github.io/ComBench/docs/

IS-CoT: Breaking the Long-form Generation Collapse via Interleaved Structural Thinking

IS-CoT: 通过交错结构思维打破长文本生成崩溃

Zechen Sun, Yuyang Sun, Zecheng Tang, Juntao Li, Wenpeng Hu, Wenliang Chen, Zhunchen Luo, Guotong Geng, Min Zhang

机构 * Institute of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Information Research Center of Military Science, PLA Academy of Military Science（军事科学院军事科学信息研究中心） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在长文本生成中因静态层次规划导致长度崩溃的问题，提出交错结构思维链（IS-CoT）框架，通过动态规划-写作-反思循环实现持续策略调整，训练IS-Writer-8B模型在长文本基准上取得最优性能。

Optical Reasoning: Rethinking Images as an Expressive Reasoning Medium Beyond Text

光学推理：重新思考图像作为超越文本的表达性推理媒介

Yutong Bian, Dongjie Cheng, Heming Xia, Yongqi Li, Wenjie Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出光学推理概念，将图像作为独立推理媒介，通过排版和图形两种变体实现，在语言和多模态任务中匹配或超越文本推理，同时减少推理令牌。

Capability-Aligned Hierarchical Learning for Tool-Augmented LLMs

面向工具增强型大语言模型的能力对齐分层学习

Haotong Yang, Ting Long, Yi Chang

机构 * Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 提出CAHL方法，利用RLVR联合优化高层规划器与低层执行器，解决分层工具学习中的规划-执行对齐问题，在多个基准上验证有效性。

Comments 14 pages, 5 figures, 6 tables. Preprint

Symbolic and Abstractive Reasoning with Complex Visual Queries

复杂视觉查询的符号与抽象推理

Yichi Zhang, Jingdian Lu, Zhuo Chen, Lingbing Guo, Jun Xu, Wen Zhang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出复杂视觉查询（CVQ）概念，通过多模态知识图谱合成数据集，并设计两阶段训练框架，提升多模态大语言模型的符号与抽象推理能力。

Comments Work in progress

See More, Think Deeper: Query-Expanded Visual Evidence and Answer-Clue Guided Reflection for Long Video Understanding

看得更多，思考更深：面向长视频理解的查询扩展视觉证据与答案线索引导反思

Shuning Wang, Zhiheng Wu, YiNuo Lu, Naiming Liu, Chen Jia, Bowen Liu, Shuo Nie, Weijie Zhu, Yumeng Zhang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出CoVER框架，通过动态收集查询扩展视觉证据和答案特定视觉反馈验证草稿答案，实现从答案中心生成到证据中心和视觉可验证推理的转变，在长视频理解任务上超越同规模模型及部分闭源模型。

SciTrace: Trajectory-Aware Safety Reasoning for Scientific Discovery Agents

SciTrace: 面向科学发现代理的轨迹感知安全推理

Tanush Swaminathan, Runmin Jiang, Letian Zhang, Min Xu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Allen Institute（艾伦研究所） 纠错

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

AI总结 提出SciTrace框架，通过安全内在推理循环和组合工具链验证器，在科学代理管道的每个阶段融入安全推理，实现工具调用安全性和对抗鲁棒性的SOTA提升。

Comments 23 pages

RecurGuard: Runtime Monitoring for Reasoning-Token Consumption Attacks

RecurGuard: 推理令牌消耗攻击的运行时监控

Abid Aziz, Hafsa Binte Kibria

机构 * Department of Electrical & Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Rajshahi University of Engineering & Technology（拉贾克西希大学工程与技术学院） 纠错

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

AI总结 RecurGuard通过监控推理轨迹的重复率、体积增长和查询进展三个信号，实时检测并阻止推理令牌消耗攻击，在DS-R1-Qwen-7B上对OverThink和ExtendAttack的检测率分别达99%和92%，且误报率接近零。

PathoSage: Towards Multi-Source Evidence Adjudication in Pathology via Experience-Aware Agentic Workflow

PathoSage：通过经验感知的代理工作流实现病理学多源证据裁决

Chengyang Zhang, Wenchuan Zhang, Bo Li, Mengran Li, Bob Zhang, Yuhao Yi, Hong Bu, Jiancheng Lv

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机科学学院） ； Department of Pathology and Institute of Clinical Pathology, West China Hospital, Sichuan University（四川大学华西医院病理科/临床病理研究所） ； Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学计算机与信息科学系） ； School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学智能工程学院） 纠错

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

AI总结 提出PathoSage框架，通过结构化证据审议和Beta-Bernoulli经验系统，独立评估工具证据并解决冲突，减少幻觉和分类器分歧，提升病理学推理鲁棒性。

Don't Pause: Streaming Video-Language Synchrony for Online Video Understanding

不要暂停：面向在线视频理解的流式视频-语言同步

Zhenyu Yang, Kairui Zhang, Shengsheng Qian, Weiming Dong, Changsheng Xu

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 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出流式视频-语言同步（SVLS）范式，通过帧驱动转换控制器和流式令牌调节器实现视频帧与语言生成的细粒度同步，在不中断感知的情况下进行实时交互。

Quantum-Inspired Trace-Augmented Evidence Selection for Reasoning over Structured Hypothesis Spaces

量子启发的迹增强证据选择用于结构化假设空间推理

Laura Wynter, Nirvik Sahoo, Paul Griffin

机构 * School of Computing and Information Systems（计算与信息系统学院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 提出EP-HUBO方法，将CoT推理片段选择转化为组合优化问题，通过高阶二元优化聚合证据，在证据密集型法律推理基准上提升少数但正确假设的权重。

GLaQ: Grounding Latent Queries in Visual Evidence for Multimodal Reasoning

GLaQ：基于视觉证据的潜在查询定位用于多模态推理

Zesheng Yang, Lingling Zhang, Xinyu Zhang, Cheng Zhang, Pengyu Li, Heng Wang, Lin Wu

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

AI总结 该研究提出GLaQ框架，用定位的上下文条件查询替代顺序潜在展开，经训练后在五个视觉理解基准上优于基础模型及其他视觉潜在方法，可高效恢复局部视觉证据。

From Errors to Proofs: Minimal-Core-Guided Repair for Neuro-Symbolic Constraint Solving

从错误到证明：最小核心引导的神经符号约束求解修复

Dipankar Sarkar

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

AI总结 该研究提出最小核心引导的修复方法，将语言模型生成的不可满足程序的错误消息替换为最小不可满足核心，在77个问题的基准上使弱模型编造不可行问题解的比例从79%降至7%，核心价值是提供证书并拒绝编造解。

Comments 7 pages, 2 figures. Accepted at the IJCAI-ECAI 2026 Workshop on Logic and Symbolic Reasoning (LogiSymb), poster

How Powerful are LLMs in Generating Formal Program Specifications?

大型语言模型在生成形式化程序规约方面的能力有多强？

Fanpeng Yang, Xing Li, Shuling Wang, Jie An, Zeyu Sun, Shenghua Feng, Wenhan Wang, Weiyi Wang, Naijun Zhan, Fanjiang Xu

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

AI总结 该研究引入基于Rocq的Coins评估框架，在HumanEval数据集上开展大规模研究，发现LLMs生成形式化程序规约仍具挑战，准确的规约评估是理解其能力的核心。

AirForesight: Current-to-Future Spatial Map Imagination with Cross-Space Planning Consistency for UAV-VLN

AirForesight：面向无人机视觉语言导航（UAV-VLN）的跨空间规划一致性当前-未来空间地图想象

Yutong Liu, Xiaojie Li, Mingzhu Xu, Jianlong Wu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 针对现有UAV-VLN方法空间推理不足的问题，提出AirForesight框架，通过联合监督学习当前地图表示并引入跨空间规划一致性损失，在公开数据集上取得良好性能。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

ARIES-Mission2: A Zero-Shot Vision-Language-Action Framework for Fast Large-Scale Aerial Mission Generation

ARIES-Mission2：用于快速大规模空中任务生成的零样本视觉-语言-动作框架

Junhao Wei, Yanxiao Li, Haochen Li, Yifu Zhao, Dexing Yao, Baili Lu, Zikun Li, Yapeng Wang, Sio-Kei Im, Dingcheng Yang, Xu Yang

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

AI总结 ARIES-Mission2是解耦视觉语义感知与路径优化的零样本VLA框架，在UAV基准上，其飞行距离更短、任务生成速度更快，且TSP模块可扩展性佳。

Spec-Driven Hardware Evolution via Executable Contract Refinement and Proof-Guided RTL Update

基于规约驱动的硬件演化：通过可执行契约精化与证明引导的RTL更新

Shibo Zhao, Yang Zhang, Mengxia Tao, Baoqi Zhang, Kezhi Li, Qiang Xu, Binwu Zhu, Hao Yan, Min Li

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

AI总结 该研究提出以契约为核心的规约驱动硬件演化方法，将硬件演化分为四阶段，经评估可推动遗留RTL向新版本功能收敛，为硬件版本迭代提供新方案。

Fundamental Mathematics in the Age of AI -- The Residue, the Journey, and the Ecology

AI时代的基础数学——残基、旅程与生态

Benjamin Collas

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

AI总结 该文探讨AI时代数学的残基（可计数的定理等）与产物（人类理解的旅程）的区别，指出AI暴露了残基与产物的混淆，提出需关注核查AI主张、资助滋养共享理解的旅程等制度问题。

Comments 17 pages, 2 figures, 2 tables. Companion paper to Parmy Olson's "Math's AI Crisis Has a Lesson For the Rest of Us" (Bloomberg, Aug. 13, 2026)

GeoBridge: Decoupled Semantic Conditioning for Generative Image Geolocalization

GeoBridge：用于生成式图像地理定位的解耦语义条件机制

Zhiyang Dou, Xumeng Han, Fengde Peng, Zipeng Wang, Moxuan Zhao, Zhipei Huang, Zhenjun Han

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences（先进交叉科学学院） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering（电子电气与通信工程学院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） 纠错

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

AI总结 GeoBridge是一种解耦语义条件机制，通过连接冻结语义MLLM与黎曼流匹配头，在IM2GPS3K数据集上25/200/750公里阈值下准确率达38.67/52.89/70.37，提升了生成式图像地理定位性能，属解码侧算法贡献。

The Devil Is in the Interface: Evaluating How Tool Architecture Shapes Coding Agent Behavior

关键在于接口：评估工具架构如何影响编码智能体行为

Xiangzhe Xu, Hamidreza Saghir, Qianhui Wu, Marc-Alexandre Côté, Tong Wang, Kiran Lakkaraju, Kexin Pei, Xiangyu Zhang

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

AI总结 该研究通过编码智能体的对照实验，发现工具架构会显著影响智能体行为，不同工具架构在一致性、文件访问量、步骤数等方面表现出不同效果，其中Python CodeAct风格接口性能优异。

Role of Personality in Conversational Information Seeking

人格在对话式信息检索中的作用

Abdisalam Abukar, Junchen Fu, Chengli Zhai, Joemon M. Jose

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

AI总结 本研究以大五人格为变量，开展受控被试内实验，发现助手人格与任务的交互作用影响对话式信息检索的信任与决策，助手人格需作为语境敏感的交互设计变量。

Comments Accepted by CIKM2026

Where To Look? : Causal Tracing of Vision Encoders in VLM

看向何处？：视觉语言模型中视觉编码器的因果追踪

Naren Kumar S, Tirth Bhatt, Mayank Singh

机构 * Indian Institute of Technology Gandhinagar（印度甘地纳格尔印度理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过因果追踪方法，发现视觉语言模型的高因果性视觉标记常位于目标区域外，其强大多模态性能不代表存在空间定位因果表示，还揭示了视觉感知、利用与推理视觉结构的差距，提供了研究视觉信息处理的因果框架。

Comments 10 Pages, 6 figures

Advantage-Guided Gate: Reshaping Open-Ended Reasoning for Vision-Based Spatial Intelligence

优势引导门：重塑基于视觉的空间智能的开放式推理

Ling Lin, Yang Bai, Congcong Zhu, Jiangming Shi, Meng Wang, Yang Long, Jingrun Chen, Ling Shao, Huazhu Fu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, USTC（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； Institute of Advanced Intelligence and Computing (IAIC), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局高级智能与计算研究所） ； East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Durham University（杜伦大学） ； 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 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文针对MLLMs开放式推理易出错的问题，提出优势引导门框架，结合蒙特卡洛价值评估与两类优势门，构建Reasoning-Tree-160k数据集并经两阶段学习，有效提升了基准MLLMs的视觉空间推理性能。

You Don't Need To Stay in The Loop: An Agentic Robotics Loop for Robot-Policy Improvement

你无需停留在循环中：用于机器人策略改进的智能体机器人循环

Hang Yu

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

AI总结 该研究将编码智能体的软件循环架构迁移至机器人策略改进领域，提出AgenticRobotics控制平面，解决机器人工具易失效问题，实现错误提升控制等性能提升。

Comments Agentic Robotics Preview Version

The Knowing-Saying Gap: When Probes See Errors that Confidence Misses

知-言差距：当探测模型发现错误而置信度未察觉时

Jyotin Goel, Ipshita Bandyopadhyay, Justin Shenk

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

AI总结 该研究发现线性探测模型能精准检测语言模型的上下文破坏，但无法可靠预测最终答案正确性，推翻了相关假设，表明基于探测模型的监控需结合模型与错误类型的路由策略。

Lévy-Montague reflection is $Π^1_1$-conservative over $\mathsf{WKL}_0$

Lévy-Montague反射在Π¹₁上对WKL₀是保守的

Fedor Pakhomov

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

AI总结 该研究证明Lévy-Montague反射方案Rfn在Π¹₁上对WKL₀、RCA₀保守，在Π⁰₂上对PRA保守，其结果为在对PRA保守的理论内形式化Feferman的范畴论论证开辟了道路。

Comments 26 pages

Agentic Artificial Intelligence for Reproducible Human-in-the-Loop Environmental Health Research

用于可复现人在环环境健康研究的智能体式人工智能

Edmund Seto

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

AI总结 本文提出人在环智能体框架，结合领域知识与编码素养，利用智能体式大语言模型生成R代码，通过美国超级基金场地案例验证其可提升环境健康研究结果的严谨性与可复现性。

Comments 41 pages, 3 figures

Prior-SG: Task and Prior Driven Region Segmentation for Scene Graphs in Arbitrarily-Structured Environments

Prior-SG：面向任意结构环境中场景图的任务与先验驱动区域分割

Giorgio Tonetti, Laurent Kneip, Abel Gawel, Marco Hutter

机构 * RAI Institute（RAI研究所） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出Prior-SG框架，将场景图生成视为概率对齐问题，通过融合异构专家与拓扑先验提升任意结构环境的语义区域分割精度，实现零样本本体灵活性。