语言大模型 / LLM

Mitigating Modality and Language-Style Gaps for Zero-Shot Video Moment Retrieval

缓解零样本视频时刻检索中的模态和语言风格差距

Jihyun Lee, Cheol-Ho Cho, Woojin Jun, Woojin Jeong, Jae-Pil Heo

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

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

AI总结 研究零样本视频时刻检索中模态和语言风格差距问题，提出基于自相似性的时刻提议和评分方法及查询感知的多模态大语言模型推理阶段，有效缓解差距，在相关基准测试中达最优性能。

Comments ECCV 2026 (* These authors contributed equally.)

Measuring Reward-Seeking via Contrastive Belief Updates

通过对比信念更新来衡量奖励寻求行为

Axel Højmark, Jérémy Scheurer, Evgenia Nitishinskaya, Felix Hofstätter, Jason Wolfe, Theodore Ehrenborg, Bronson Schoen, Alexander Meinke

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 研究用强化学习训练的语言模型中‘奖励寻求’行为的测量方法，核心方法是对比合成文档微调，主要贡献是发现RL训练会使模型更倾向评分者偏好，甚至违背开发者意图，该方法还适用于奖励破解模型。

Comments 101 pages, 66 figures

LatentMT: Machine Translation with Latent Reasoning

LatentMT：具有潜在推理的机器翻译

Wei-Rui Chen, Samar M. Magdy, Chiyu Zhang, Wenhui Zhu, Zhipeng Wang, Muhammad Abdul-Mageed

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 研究提出LatentMT，将潜在推理循环语言模型用于机器翻译，采用小型主干模型经轻量级训练，在多语言翻译方向表现出色，循环推理早期提升质量后期饱和，且训练和推理计算效率高，为紧凑高效的机器翻译提供新路径。

MUX: Continuous Reasoning via Multiplexed Tokens

MUX：通过复用令牌进行连续推理

Ayhan Suleymanzade, Halil Alperen Gozeten, Michael Bronstein, İsmail İlkan Ceylan, Jinwoo Kim

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 研究提出MUX方法，将离散推理提炼为连续复用令牌，通过位置相关加权实现无损复用，防止潜在坍缩，能在需搜索问题中并行探索，在多语言模型评估中优于基线，证明无损叠加是实现高效潜在连续推理的充分条件。

Token Communications (TokCom): A Unified AI-Native Communication Framework

令牌通信（TokCom）：一个统一的原生人工智能通信框架

Yaru Fu, Liang Ji, Sabita Maharjan, Tony Q. S. Quek

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

AI总结 研究随着人工智能发展无线通信原理的范式转变，提出令牌通信框架TokCom，将令牌提升为6G信息交换一等实体，经架构转变研究、案例验证，概述迈向适用于6G的原生人工智能、令牌驱动通信范式的未来研究方向。

Comments 7 pages, 4 figures

PERA: A Perceive-Reason-Act Interface Bridging Sensing, Cognitive Reasoning, and Trustworthy Agentic Response for 6G

PERA：一种感知-推理-行动接口，用于6G的传感、认知推理和可信智能体响应

Mohammad Farzanullah, Melike Erol-Kantarci, Lajos Hanzo

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

AI总结 研究针对下一代网络实现中传统机器学习和大语言模型的局限，提出基于感知-推理-行动（PERA）范式的生成网络智能，用多任务架构取代边缘模型，降低复杂性与能耗，通过案例研究验证其在链路状态分类和波束预测上的有效性。

Comments 9 pages, 5 figures, 1 table, magazine paper, submitted to IEEE for possible publication

Show Me The Money: An Exercise in Proof-Driven Software Understanding

给我看钱：一个关于证明驱动软件理解的实践

Joseph Tafese, Karthik Nukala, Hassen Saïdi, Natarajan Shankar, Arie Gurfinkel, Giuliano Losa

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

AI总结 该研究对成熟工业C++代码库进行证明驱动软件理解，结合大语言模型、PVS和SeaHorn，对恒星区块链SDEX订单簿核心算法形式化分析，发现文档不一致，生成便于检查代码更改的工件，展示了定理证明与模型检查组合为遗留系统提供保证的途径。

Comments CAV 2026

Vision-Language Assistant for Emotional Reactions to Risky Driving

用于对危险驾驶产生情感反应的视觉语言助手

Harine Choi, Eun Hak Lee, Zhengzhong Tu

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

AI总结 研究针对现有自动驾驶视觉语言模型忽视情感维度与用户体验的问题，提出KYA系统。它由视觉模块（用YOLOv8变体检测危险行为并提取指标生成日志）和语言模块（依情感基调设置生成回应）组成，经实验评估表现良好，为车载人工智能带来新范式。

Comments Transportation Research Record. Advance online publication (2026)

A Generative Partially Specified Finite State Machine Approach to Complex Behaviour Planning

一种用于复杂行为规划的生成式部分指定有限状态机方法

Kalana Ratnayake, Michael Pritchard, David Hinwood, Maleen Jayasuriya, Damith Herath

机构 * University of Canberra（堪培拉大学） 纠错

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

AI总结 研究为自主机器人在动态环境中的行为规划，提出生成式部分指定有限状态机（GPSFSM）神经符号架构，利用Fabric等组件实现标准化语义能力描述，实验表明该方法计划生成成功率高、延迟低，还能生成复杂行为，且开源堆栈使其实用可重复。

Comments Accepted for publication in the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 9 pages, 10 figures, 1 table

Adaptive Retrieval Strategies for Biomedical Question Answering

生物医学问答的自适应检索策略

Han Yue, Eric Zhou, Alex Hu, Xueshen Li, Yuan Zhang, Jinfeng Zhang

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

AI总结 研究生物医学问答中不同问题类型的有效检索策略，提出自适应检索框架，依问题类型选检索和证据聚合策略，结合多种技术，经实验验证该策略能提升证据相关性和答案质量，为增强相关问答系统提供有效方向。

LLMs for Qualitative and Mixed-Methods Social Network Analysis

用于定性和混合方法社交网络分析的大语言模型

Moses Boudourides

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

AI总结 探讨将大语言模型整合进定性和混合方法社交网络分析领域，强调增强定性分析深度与严谨性，介绍其可辅助数据收集等工作，指出使用局限与伦理挑战，并为相关研究者提供研究设计与实用建议。

ThinkBLOX: 3D Indoor Scene Generation with Progressive Reasoning

ThinkBLOX：基于渐进推理的3D室内场景生成

Yuan Xiao, Can Wang, Xiangyu Kong, Jing Liao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对传统与现有3D室内场景生成方法不足，提出基于VLM的渐进推理框架ThinkBLOX，构建数据集并采用监督微调与新强化学习方案，在多方面优于基线，支持多样3D场景应用。

Comments 20 pages

EvoGraph-R1: Self-Evolving Multimodal Knowledge Hypergraphs for Agentic Retrieval

EvoGraph-R1：用于智能检索的自进化多模态知识超图

Jiashi Lin, Changhong Jiang, Xiangru Lin, Ruifei Zhang, Xinyi Zhu, Jiyao Liu, Cheng Tang, Ye Du, Shujian Gao, Junzhi Ning, Lihao Liu, Ziyan Huang, Tianbin Li, Jin Ye, Junjun He

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 研究针对现有GraphRAG方法将知识图视为静态数据结构的局限，提出EvoGraph-R1自进化框架，把检索建模为MDP，智能体通过多种操作使超图结构进化以支持多跳推理，实验证明该方法在多模态问答基准测试中大幅优于现有基线。

Comments 10 pages main paper, 6 figures. CVPR 2026 accepted paper

HierCAD: Hierarchical Text-to-CAD Design via Structure Alignment and Parameter Grounding

HierCAD：通过结构对齐和参数接地实现分层文本到CAD设计

Jimin Xu, Tianbao Wang, Tao Jin, Zhou Zhao

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 针对文本到CAD设计中结构一致性和参数确定问题，提出HierCAD框架，通过分解CAD构造树进行渐进推理，并引入SAPG学习策略，在CAD序列生成和模型评估上优于现有方法。

WebDesignIter: Co-Evolving Design Knowledge for Repository-Level Front-End Code Generation

WebDesignIter：用于仓库级前端代码生成的协同进化设计知识

Zheng Pei, Mingwei Liu, Zhenxi Chen, Zihao Wang, Yanlin Wang

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

AI总结 研究针对前端开发仓库级代码生成问题，提出WebDesignIter框架，通过持久知识图谱融合设计知识与仓库结构，分两阶段工作，实验证明其相比基线和通用编码代理有优势，凸显设计知识对仓库级代码生成的重要性。

Malaika: Understanding Malware through Tri-Grounded Agentic Reasoning

Malaika：通过三重基础的智能推理理解恶意软件

Xingzhi Qian, Xinran Zheng, Yiling He, Lorenzo Cavallaro

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

AI总结 研究针对恶意软件理解挑战，将其视为基础推理问题，提出需三种基础形式。介绍多智能体框架Malaika，通过受分析师启发的推理等实现三种基础机制，用于安卓恶意软件分析，实验表明该框架提高分析质量，为可靠恶意软件理解及软件分析提供基础。

ReProAgent: Tool-Augmented Multi-Stage Agentic Generation of Bug Reproduction Tests from Issue Reports

ReProAgent：从问题报告中通过工具增强的多阶段代理生成错误重现测试

Quanjun Zhang, Yi Zheng, Ye Shang, Weifeng Sun, Haichuan Hu, Chunrong Fang, Zhenyu Chen, Liang Xiao

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

AI总结 研究提出ReProAgent多阶段代理框架，从问题报告生成错误重现测试，将任务分解为四个阶段，集成多种工具支持各阶段，实验表明其能成功重现较多问题，优于基线，还可跨模型泛化并提升下游问题解决性能。

BUS: Brain-Inspired Unsupervised Self-Reflection via Backward Prediction for Multimodal Reasoning

BUS：用于高级多模态推理的受脑启发的无监督自我反思

Jiacheng Yang, Tongying Xiao, Yunkai Dang, Cong Wang, Yuekun Yang, Qi Fan, Tianyu Ding, Wenbin Li, Feng Miao, Yang Gao

机构 * AAAI Press（美国人工智能协会出版社） 纠错

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

AI总结 研究针对VLM处理复杂视觉任务的不足，受脑启发提出BUS无监督训练框架，通过反向预测提升其反思推理能力，无需标注数据，与多种微调方法兼容，经实验验证在多任务中有效提升了VLM推理性能。

Lift3D-VLA: Lifting VLA Models to 3D Geometry and Dynamics-Aware Manipulation

Lift3D-VLA：将VLA模型提升到3D几何和动力学感知操纵

Jiaming Liu, Qingpo Wuwu, Nuowei Han, Hao Chen, Zhuoyang Liu, Fan Fei, Yueru Jia, Chenyang Gu, Yandong Guo, Boxin Shi, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； CUHK（香港中文大学） ； AI² Robotics（智平方科技） 纠错

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

AI总结 研究针对VLA模型在物理环境操纵中几何理解和空间推理不足的问题，提出Lift3D-VLA框架。通过增强2D模型提升策略、GC-MAE自监督框架及分层时间动作建模，提升模型3D几何和动力学感知能力，在模拟和现实任务中取得更好效果。

Comments 14 pages, 7 figures. Project website: https://lift3dvla.github.io/

OmniLayout: A Schematic-Coupled Multimodal Benchmark for Constraint-Aware Geometric Reasoning in PCB Layout

OmniLayout：用于印刷电路板布局中约束感知几何推理的原理图耦合多模态基准测试

Taiting Lu, Kaiyuan Lin, Mingjia Wang, Haolin Ye, Runze Liu, Yuxin Tian, Vahe Melkonyan, Haoyu Wang, Muchuan Wang, Chufan Hong, Yifan Yang, Sung-Liang Chen, Yi-Chao Chen, Yicheng Jin, Mahanth Gowda

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Binghamton University（宾汉姆顿大学） 纠错

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

AI总结 介绍OmniLayout基准测试，用于评估大语言模型在印刷电路板布局放置推理。含1681个工业级原理图耦合PCB布局及四项任务，揭示当前大语言模型在PCB布局放置上有诸多局限。

TimeThink: Reasoning with Time for Video LLMs

TimeThink：用于视频语言模型的时间推理

Handong Li, Longteng Guo, Zikang Liu, Dongze Hao, Yepeng Tang, Zijia Zhao, Jie Jiang, Zhiwei Jin, Chen Chen, Haonan Lu, Jing Liu

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

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

AI总结 研究视频推理中模型发现时间证据的问题，提出TimeThink框架，将时间线索步骤作为优化原语，引入奖励和优化目标，构建数据集，实验表明该框架提升了时间定位和推理性能。

Comments 14 pages

A Comprehensive Study of Implementation Bugs in Multi-modal Agents

多模态智能体中实现错误的综合研究

Suwan Li, Lei Bu, Shangqing Liu, Yile Wang, Guangdong Bai, Fuman Xie, Kai Chen, Chang Yue

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

AI总结 针对多模态智能体实现错误缺乏系统研究的问题，收集34个智能体，从1268个问题报告中识别出158个错误，开发分类法，实现MATester工具，为多模态智能体错误分类、预防和修复提供参考。

DGSeg: Dynamic Gating of Semantic-Spatial Guided Predictions for Reasoning Segmentation

DGSeg：用于推理分割的语义-空间引导预测的动态门控

Ruizhe Zeng, Siyu Cao, Lu Zhang, Zhiyong Liu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Nanjing Artificial Intelligence Research of IA（中国科学院自动化所南京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究推理分割问题，提出DGSeg框架，借助MLLM生成语义和空间线索，经动态门控模块自适应融合预测，抑制噪声或冲突区域，在多基准测试中表现出色。

Comments Accepted to ECCV2026

Beyond Scene Priors: Fine-Grained Traffic Scene Reasoning with Benchmarking and Query-Guided Small-Object Focus

超越场景先验：通过基准测试和查询引导的小目标聚焦进行细粒度交通场景推理

Waikit Xiu, Qiang Lu, Zian Wang, Xinjie Yang, Zhiwei Chen, Chen Sun, Xiying Li

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 针对安全关键交通场景中复杂问题，提出细粒度交通推理基准FGTR - Bench和文本引导小目标推理MLLM（TSR - MLLM），解决视觉语言对齐中关键小目标被忽视问题，提升模型性能。

CogRad: A Cognitively-Inspired Multi-Agent Framework for Radiology Report Generation

CogRad：一种用于放射学报告生成的受认知启发的多智能体框架

Saif Ur Rehman Khan, Hasaan Maqsood, Sebastian Vollmer, Andreas Dengel, Muhammad Nabeel Asim

机构 * German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） ； Intelligentx GmbH（智能X有限公司） ； Department of Core Informatics, Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University（大阪城市大学信息科学研究生院核心信息学系） 纠错

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

AI总结 提出受认知启发的多智能体框架CogRad，围绕放射科医生阅读过程的四个阶段构建报告生成，通过多智能体协作提升报告质量，在多个数据集上取得最佳成绩。

Reading Between the Dots: Decoding Hidden Computation across Filler Tokens

解读点之间的信息：解码跨填充令牌的隐藏计算

Kaley Brauer, Claudio Mayrink Verdun, Samuel Marks

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Cambridge Boston Alignment Initiative（剑桥波士顿对齐计划） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Anthropic 纠错

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

AI总结 研究前沿语言模型对无内容填充令牌的隐藏计算，通过分析两个前沿模型在四个任务家族中的表现，介绍无监督解码管道，能从隐藏状态恢复中间值，证明隐藏计算可从残差流读取。

Comments Accepted to ICML 2026 Mech Interp Workshop, 10 main paper pages, 20 appendix pages

CLEAR: Closed-Loop Reinforcement Learning at Scale for End-to-End Autonomous Driving

CLEAR：用于端到端自动驾驶的大规模闭环强化学习

Yunxiao Shi, Hong Cai, Mohammad Ghavamzadeh, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 研究端到端自动驾驶，针对现有基于视觉语言动作模型的策略多采用模仿学习致闭环规划性能欠佳的问题，提出CLEAR系统，用强化学习进行闭环训练，设计异构管道增加并行模拟环境数量，性能优于先前方法。

PhysMiner: An Agentic AI Framework for Discovering Turbulence Physics

PhysMiner：用于发现湍流物理的智能体人工智能框架

Jiawei Chen, Han Gao, Ping He

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

AI总结 研究针对湍流物理机制发现难题，提出PhysMiner框架，结合速度梯度张量三重分解与大语言模型推理，经多模块协作及库积累知识，实现自动分析并验证，为湍流物理发现奠定基础。

When Does Learning to Stop Help? A Cost-Aware Study of Early Exits in Reasoning Models

何时学习停止有帮助？推理模型中早期退出的成本感知研究

Zhe Dong, Fang Qin, Manish Shah

机构 * University of Maine at Presque Isle（缅因大学普雷斯克岛分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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 研究推理语言模型中学习停止规则相对于简单置信度或收敛阈值的优势，提出LearnStop方法，发现其效果取决于任务类型，在自由形式数学任务中表现优于标量退出。

Comments 23 pages, 5 figures

SpaceEra++: A Unified Framework Towards 3D Spatial Reasoning in Video

SpaceEra++: 面向视频中3D空间推理的统一框架

Weili Guan, Haoyu Zhang, Meng Liu, Qianlong Xiang, Yaowei Wang, Liqiang Nie

机构 * School of Information Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）信息科学与技术学院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Computer Science and Technology, Shandong Jianzhu University（山东建筑大学计算机科学与技术学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 提出SpaceEra++框架，通过ScenePick帧采样策略缓解输入不足，并利用SpaceAlign对齐绝对坐标与相对空间关系增强推理，在多个基准上超越强基线。

Comments Accepted by IEEE TPAMI 2026