语言大模型 / LLM

From Answer Generators to Reasoning Facilitators: Designing AI Tutors for Mathematical Reasoning in High-Stakes Environments

从答案生成器到推理促进者：为高风险环境中的数学推理设计AI导师

Yuming Feng, Yuan Tian, Erica Zhao

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

AI总结 本研究设计并部署了AITutor系统，通过分层工作示例、步骤链接视觉基础和元认知支架等功能，帮助初中生在高压考试中从被动获取答案转向主动修复推理过程，提出了以推理为中心的产品循环。

When RAG Meets Query Planning: Logical Query Trees for Resolving Exploratory Reasoning Problems

当RAG遇见查询规划：用于解决探索性推理问题的逻辑查询树

Ganlin Xu, Linghao Zhang, Zhitao Yin, Hongda Xi, Chen Yang, Jiaqing Liang, Weijia Lu, Sihang Jiang, Yanghua Xiao, Deqing Yang

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

AI总结 针对检索增强生成在探索性推理问题中的检索噪声和错误累积问题，提出PlanRAG框架，将自然语言建模为逻辑查询树，通过动态规划和代价模型优化查询树，实现高效并行处理，在WikiWeb-ERP数据集上优于现有方法。

Comments Accepted by SIGMOD 2027

Graph it first! Enabling Reasoning on Long-form Egocentric Videos through Scene Graphs

先构建图！通过场景图实现长视频第一人称视频推理

Agnese Taluzzi, Riccardo Santambrogio, Simone Mentasti, Chiara Plizzari, Matteo Matteucci

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； Bocconi University（博科尼大学） 纠错

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

AI总结 提出利用第一人称场景图（EgoSGs）将长视频压缩为紧凑文本表示，在保持语义丰富性的同时大幅减少输入长度，使多模态大模型能在令牌预算内高效推理，在HD-EPIC VQA上取得最优结果。

EconCSLib: AI-Assisted Lean Formalization for Economics & Computation research

EconCSLib: 人工智能辅助的经济学与计算研究Lean形式化

Nikhil Garg

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

AI总结 提出EconCSLib，一个基于Lean 4的库和工作流，利用语言模型辅助形式化经济学与计算领域的研究论文，通过人-AI-Lean协作流程实现论文声明到形式化语句的翻译与验证。

Comments Accepted to EC'26 Workshop on AI-Driven Research in EconCS (AI-EconCS '26)

OmniView-Space: Reinforcing Spatial Reasoning via Multi-Perspective Spatial Mapping

OmniView-Space: 通过多视角空间映射增强空间推理

Xudong Li, Mengdan Zhang, Peixian Chen, Jiaxi Tan, Zihao Huang, Jingyuan Zheng, Yan Zhang, Xiawu Zheng, Xing Sun, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（厦门大学多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出OmniView-Space框架，通过多视角空间映射、工具引导的自我中心推理和认知图蒸馏，解决多模态大模型在多步空间推理中的参考框架动态重锚问题，在单/多图像基准上达到最优性能。

DART: Difficulty-Adaptive Routing for Zero-Shot Video Temporal Grounding

DART: 难度自适应路由用于零样本视频时间定位

Zhengbo Zhang, Mark He Huang, Zhigang Tu, Ming-Hsuan Yang

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 提出DART方法，通过难度感知路由和结构化推理，利用DPP选择关键帧并评估难度，对简单查询快速预测，复杂查询使用时间标记提示分解定位，在零样本视频时间定位中取得SOTA性能。

Comments Accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

Linguistic Relative Policy Optimization for Video Anomaly Reasoning

语言相对策略优化用于视频异常推理

Jiaxu Leng, Jiankang Zheng, Mengjingcheng Mo, Zhanjie Wu, Haosheng Chen, Ji Gan, Xinbo Gao

机构 * Chongqing College of Artificial Intelligence（重庆人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出语言相对策略优化（LRPO），通过从多个推理轨迹中提取群体相对语义优势，构建语言表达的异常经验先验，无需参数更新即可引导模型输出，在无调参设置下显著超越现有方法。

Comments Accepted at ICML 2026; 18 pages, 8 figures, 9 tables

Multimodal Continuous Reasoning via Asymmetric Mutual Variational Learning

非对称互变分学习实现多模态连续推理

Shijie Li, Yilin Gao, Siyuan Yang, Tieyuan Chen, Chaofan Gan, Zhihao He, Zicheng Zhao, Yuyu Guo, Weiyao Lin, Hang Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； 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)

AI总结 针对多模态大语言模型离散推理丢失感知细节及训练-推理不匹配问题，提出非对称互变分学习框架，通过双向KL散度校准先验与后验，缓解答案泄露，提升连续潜在推理性能。

KidnapRAG: A Black-Box Attack for Hijacking Reasoning in Agentic Retrieval-Augmented Generation Systems

KidnapRAG：针对代理式检索增强生成系统中推理劫持的黑盒攻击

Chanwoo Choi, Euntae Kim, Kyuho Lee, Youngsam Chun, Jinhee Jeong, Eunmi Kim, Myunggyo Oh, Junseo Jang, Buru Chang

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

AI总结 提出KidnapRAG，一种针对代理式RAG系统的黑盒顺序投毒攻击，通过三种角色文档（诱饵、链环、恶意指令）劫持多步推理链，实验表明在多种框架和基准上优于现有方法。

Comments Preprint

Wake up for Touch! Mask-isolated Tactile Alignment Learning in MLLMs

醒来触摸！多模态大语言模型中的掩码隔离触觉对齐学习

Yoonhyung Park, Minji Kim, Sungwon Moon, Jiyoung Lee

机构 * Division of Artificial Intelligence & Software（人工智能与软件系） 纠错

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

AI总结 提出Splash框架，通过参数空间划分（休眠/关键子空间）实现非破坏性触觉模态扩展，在不增加推理开销下保持视觉语言能力，在触觉基准上达到SOTA。

Comments ECCV 2026, Project page: http://mmai.ewha.ac.kr/splash/

Technical Report of RoboSpatial Challenge at CVPR 2026: Selective Reasoning Activation and Reference-Frame Disambiguation for Embodied Spatial Reasoning

RoboSpatial Challenge at CVPR 2026技术报告：选择性推理激活与参考框架消歧用于具身空间推理

Yuxiang Xie, Qi Lv, Jianming Xing, Zijian Hong, Xiang Deng, Weili Guan, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Ruoyu Technology（若愚科技） 纠错

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

AI总结 提出RoboSpatialBrain，通过强制<think>前缀激活和参考框架重定向两种无训练推理机制，解决具身空间推理中的歧义问题，在RoboSpatial-Home上达到80.9%成功率，获得挑战赛第一名。

Vision-Language Procedural Reasoning for Context-Aware Reward Modeling of Robotic Endovascular Guidewire Navigation

面向机器人血管内导丝导航的视觉-语言程序化推理与上下文感知奖励建模

Wentong Tian, Jiyuan Zhao, Tianliang Yao, Yuxiang Fan, Zhengyu Shi, Dong Liu, Peng Qi

机构 * Department of Control Science and Engineering, College of Electronic and Information Engineering, and Shanghai Institute of Intelligent Science and Technology, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院控制科学与工程系，以及上海智能科学与技术研究院） ； Department of Electronic Engineering, Faculty of Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学工程学院电子工程系） ； Shanghai Operation Robot Co., Ltd.（上海微创医疗机器人（集团）股份有限公司） 纠错

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

AI总结 提出视觉-语言程序化推理框架，利用多模态大模型实时理解视觉上下文，动态调整奖励权重，实现单策略适应复杂血管导航任务，提升可靠性与效率。

Comments This paper has been accepted by IEEE/RSJ IROS 2026. 7 pages, 4 figures, 2 tables

INFUSER: Influence-Guided Self-Evolution Improves Reasoning

INFUSER: 影响力引导的自我进化提升推理能力

Siyu Chen, Miao Lu, Beining Wu, Heejune Sheen, Fengzhuo Zhang, Shuangning Li, Zhiyuan Li, Jose Blanchet, Tianhao Wang, Zhuoran Yang

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） ； University of California, San Diego（圣地亚哥大学） 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 提出INFUSER框架，通过生成器与求解器的协同进化，利用影响力分数和DuGRPO优化，从文档池中自适应生成训练数据，显著提升模型推理性能。

Comments 67 pages, 17 figures

Understanding How MLLMs Describe Artworks Using Token Activation Maps

理解多模态大语言模型如何通过Token激活图描述艺术品

Nicola Fanelli, Pasquale De Marinis, Raffaele Scaringi, Eva Cetinic, Gennaro Vessio, Giovanna Castellano

机构 * University of Bari Aldo Moro（巴里阿尔多莫罗大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） 纠错

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

AI总结 使用Token激活图（TAM）分析MLLMs在描述艺术品时对视觉区域的依赖，发现不同语义类别的token在视觉基础上有显著差异，并比较了TAM与SAM~3开放词汇分割。

Comments Accepted at PRESTIGE workshop at ICPR 2026

Agentic Collaborative Cognition for Zero-Shot 3D Understanding

零样本3D理解的智能体协作认知

Wenxin Wang, Bo Zhang, Feng Chen, Zixuan Wang, Wen Li, Changsheng Li, Yinjie Lei

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出协作多智能体框架，通过规划智能体补充视角和感知智能体构建结构化认知地图，实现零样本3D理解，在6个基准上达到最优性能。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://zhangbo135.github.io/agentic-collaborative-cognition/

V-Zero: Answer-Label-Free On-Policy Distillation with Contrastive Evidence Gating for Fine-Grained Visual Reasoning

V-Zero: 无答案标签的在线策略蒸馏与对比证据门控用于细粒度视觉推理

Haoxiang Sun, Zhihang Yi, Langxuan Deng, Yuhao Zhou, Peiqi Jia, Jian Zhao, Li Yuan, Jiancheng Lv, Tao Wang

机构 * SCU（四川大学） 纠错

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

AI总结 提出V-Zero框架，通过对比证据门控评估学生采样轨迹，无需答案标签即可实现细粒度视觉推理的在线策略蒸馏，训练速度比监督微调快5倍以上。

ForensicsTok: Forensics-Guided Tokenized Modeling for Image Tampering Localization

ForensicsTok: 面向图像篡改定位的法医引导分词建模

Lei Xu, Haowei Wang, Shen Chen, Taiping Yao, Bin Li, Changsheng Chen

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳北理莫斯科大学） 纠错

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

AI总结 提出ForensicsTok，将图像篡改定位重构为自回归序列生成任务，通过Token Splatting解码器和分层专家融合模块，直接生成空间定位的令牌序列，避免中间监督，在六个基准上超越现有MLLM方法并略优于强法医基线。

Comments 16 pages, 4 figures, 8 tables

DriveStack-VLA: Render-Teacher Alignment for BEV-Based DeepStack Vision-Language-Action Model

DriveStack-VLA: 基于BEV的DeepStack视觉-语言-动作模型的渲染-教师对齐

Jingke Wang, Zhenru Zhao, Shuangming Lei, Hao Su, Yuehao Huang, Yijia Xie, Kai Tang, Guanglin Xu, AiXue Ye, Yukai Ma, Yong Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The 2012 Labs, Huawei（华为2012实验室） 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DriveStack-VLA框架，通过DeepStack连接注入BEV表示并采用渲染-教师对齐增强空间感知，引入自批评模块优化轨迹选择，在多个驾驶基准上取得领先性能。

Breaking Bottlenecks in Solid Electrolyte Discovery with Large Artificial Intelligence Models

利用大型人工智能模型突破固态电解质发现中的瓶颈

Eric Jianfeng Cheng, Min Hong, Zhiquan Zeng, Chuanyu Liu, Qian Wang, Melissa Jane Meadowcroft, Vlad Badilita, Carlos Miguel Costa, Senentxu Lanceros-Méndez, Ying Li, Chenyao Ma, Weibo Gong, Surendra Martha, Aloysius Soon, Piao Ma, Di Zhang, Teguh Ariyanto, Sudaryanto, Hiroshi Kakinuma, Jie Zhao, Jiayu Peng, Pengfei Ou, Jun Lu, Shin-ichi Orimo, Hao Li

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

AI总结 提出利用大型AI模型（MLIPs和LLMs）构建自主发现框架，通过闭环架构整合候选设计、多尺度模拟、不确定性感知选择和实验验证，实现固态电解质从直觉驱动到数据驱动的自优化发现。

Comments 54 pages, 6 figures. Perspective article

Statistical Proof as a Window into Human-AI Collaboration: Practical Insights and a Community Agenda

统计证明作为人机协作的窗口：实践见解与社区议程

Xiaojing Sun, Huayu Tang, Buxin Su, Mateo Matijasevick, Chong Wu, Fei Xue, Bingxin Zhao

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

AI总结 通过统计证明任务，发现当前通用大语言模型在精确定义问题下可执行技术组件，但在开放或长链推理中不可靠，提出人机协作中人类专业知识应聚焦于问题构建与验证。

Faithful Grounded Visual Reasoning via Learned Proxy-Tokens

通过学习的代理令牌实现忠实的接地视觉推理

Tom Hodemon, Mohamed Chaouch, Aboubacar Tuo, Angelique Loesch

机构 * CEA-LIST（法国原子能委员会-信息与系统技术实验室） 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Composer模型，利用基于学习代理令牌的视觉接地机制，通过离散符号指针显式索引图像潜在空间，在保持答案准确性的同时将视觉接地准确率提升9.0个百分点。

Comments Accepted at ICIP 2026. Code, model and data available at: https://github.com/CEA-LIST/Composer

ISCSLP 2026 CoT-TTS Challenge: Chain-of-Thought Reasoning for Context-Aware Text-to-Speech

ISCSLP 2026 CoT-TTS挑战赛：面向上下文感知文本转语音的思维链推理

Wei Xue, Junlan Feng, Shilei Zhang, Yue Wang, Ruosong Yang, Bei Liu, Liumeng Xue, Sitong Cheng, Jiahao Pan, Weizhen Bian, Boyi Kang, Bin Long

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； China Mobile（中国移动） ； Jiutian Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd., China Mobile（九天人工智能技术（北京）有限公司，中国移动） ； China Mobile (Hong Kong) Innovation Research Institute（中国移动（香港）创新研究院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 针对现有可控TTS系统难以自动推断复杂对话场景中说话方式的问题，提出CoT-TTS挑战赛，要求系统从上下文推断说话方式并生成语音，包含文本和音频两个赛道，采用思维链推理和语音波形输出。

Comments 11 pages, ISCSLP 2026 challenge proposal

A Verifiable Search Is Not a Learnable Chain-of-Thought

可验证的搜索不是可学习的思维链

Harsh Patel

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 本文通过九个推理任务证明，对于需要搜索的确定性程序，模型无法通过思维链蒸馏学会搜索，只能学会记忆和验证，即使搜索器能解决71%的实例，蒸馏后的思维链准确率仅0.01-0.07。

Comments 31 pages, 6 figures, 16 tables; Interactive walkthrough: https://nemotron.harshpatel.live ; Code, solvers, and per-row eval data: https://github.com/harshpatel1692/search-not-learnable

One-to-Two Acting: A Novel Framework for Single-arm Agent Action Expansion to Dual Arms

一对二执行：一种面向单臂智能体动作扩展至双臂的新框架

Youbin Yao, Nieqin Cao, Mingyan Li, Yan Ding, Fuqiang Gu, Chao Chen

机构 * Chongqing University（重庆大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） ； Lumos Robotics 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ExS2D层次化动作扩展框架，利用单臂监督实现双臂操作，通过时间优先关系提取、子任务引导动作映射和碰撞避免协调规划，在仿真中减少54.4%执行步骤并保持成功率。

Comments 6 pages, 5 figures, 3 tables

Efficiently Representing Algorithms With Chain-of-Thought Transformers

高效表示链式思维Transformer中的算法

Yanhong Li, Anej Svete, Ashish Sabharwal, William Merrill

机构 * Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 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 本文证明链式思维Transformer能以多对数开销高效模拟Word RAM算法，包括排序和Dijkstra算法，优于模拟图灵机的二次开销。

Physics-guided discovery of dynamical dark-energy equations of state through iterative AI reasoning

通过迭代AI推理发现动力学暗能量状态方程的物理引导

Clecio R. Bom, Bernardo M. Fraga, Miguel A. Sabogal, Armando Bernui, Phelipe Darc, Gustavo Schwarz

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

AI总结 提出迭代AI推理框架，利用大语言模型生成并优化暗能量状态方程，结合文献检索和自动评估，发现两种新参数化形式，在超新星、重子声学振荡和Planck数据上优于传统模型。

Comments 6 figures, 45 pages, submitted. Code: https://iadev.cbpf.br/labia/cosmoai

WaveSync: Constrained Wavefront Optimization for Synchronized Co-Speech Gestures in Humanoid Robots

WaveSync: 面向人形机器人同步共语手势的约束波前优化

Thang Tran Viet, Thanh Nguyen Canh, Gia Huy Uong, Phuc Van Dinh, Tan Viet Tuyen Nguyen, Xiem HoangVan, Nak Young Chong

机构 * University of Engineering and Technology, Vietnam National University（越南国立大学工程与技术大学） ； School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本先端科学技术大学院大学信息科学学院） ； School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） ； Department of Robotics, Hanyang University（汉阳大学机器人学系） 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WaveSync框架，利用大语言模型分解语义并构建重要性波，通过动态运动基元生成手势轨迹，再经波前优化实现手势与语音的峰值同步，同时满足运动学约束，在五组对话场景中优于基线方法。

Intelligent Multimodal Retrieval and Reasoning for Geospatial Knowledge Discovery on the I-GUIDE Platform

面向I-GUIDE平台地理空间知识发现的智能多模态检索与推理

Yunfan Kang, Erick Li, Furqan Baig, Wei Hu, Alexander Michels, Anand Padmanabhan, Shaowen Wang

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

AI总结 提出I-GUIDE Smart Search系统，结合多模态索引与知识图谱的迭代RAG管道，实现地理空间异构数据的语义检索、图谱溯源和对话合成，在单A100部署下支持约100并发用户，提升检索覆盖与答案质量。

Disagreement-Based Cross-Model Routing for Implicit Video Question Answering

基于分歧的跨模型路由用于隐式视频问答

Durga Sandeep Saluru

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 针对隐式视频问答中单模型精度瓶颈和自一致性策略失效问题，提出无标签无训练的分歧驱动跨模型路由方法，将分歧样本路由至第二模型，在ImplicitQA基准上提升平均准确率1.43%。

Security in a Workflow: Exploring Role-Based Agentic Architectures for Vulnerability Handling

工作流中的安全：探索基于角色的智能体架构处理漏洞

Srijita Basu, Miroslaw Staron

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

AI总结 本文提出基于角色的智能体工作流（规划、分析、修复、验证），结合CodeQL工具，在25个真实C/C++漏洞上实现44%检测准确率和19%修复准确率。

Comments 52nd Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA) 2026