语言大模型 / LLM

DRIV-EX: Counterfactual Explanations for Driving LLMs

DRIV-EX：用于驾驶LLM的反事实解释

Amaia Cardiel, Eloi Zablocki, Elias Ramzi, Eric Gaussier

机构 * Aptikal, Université Grenoble Alpes（Aptikal，格勒诺布尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DRIV-EX方法，通过反事实解释研究驾驶LLM的决策过程，利用梯度优化生成语义变化的场景描述，提升解释的可理解性和鲁棒性。

Comments Accepted at ACL Findings 2026

A Survey of Scaling in Large Language Model Reasoning

大型语言模型推理中的扩展综述

Zihan Chen, Song Wang, Zhen Tan, Xingbo Fu, Zhenyu Lei, Peng Wang, Huan Liu, Cong Shen, Jundong Li

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了大型语言模型推理中的扩展策略，分析了输入规模、推理步骤、推理轮次和训练增强推理等不同维度，探讨了如何通过不同扩展策略提升推理能力，并展望了未来发展方向。

From Nodes to Narratives: Explaining Graph Neural Networks with LLMs and Graph Context

从节点到叙事：利用LLM和图上下文解释图神经网络

Peyman Baghershahi, Gregoire Fournier, Pranav Nyati, Sourav Medya

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院Khargapur分校） 纠错

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

AI总结 本文提出GSPELL框架，利用大语言模型生成图神经网络预测的可解释性解释，通过将节点嵌入投影到LLM嵌入空间并构建混合提示，提升解释的准确性和简洁性。

Comments Accepted to ACL 2026

Detecting Data Contamination in Large Language Models

在大型语言模型中检测数据污染

Juliusz Janicki, Savvas Chamezopoulos, Evangelos Kanoulas, Georgios Tsatsaronis

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Elsevier（埃塞克斯） 纠错

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

AI总结 研究评估了黑盒会员推断攻击在检测大型语言模型训练数据中的有效性，发现现有方法无法可靠检测成员身份，所有方法的AUC-ROC约为0.5，更高级的模型表现出更高的TPR和FPR，显示了检测的困难性。

Unleashing Spatial Reasoning in Multimodal Large Language Models via Textual Representation Guided Reasoning

通过文本表示引导推理来解锁多模态大语言模型中的空间推理

Jiacheng Hua, Yishu Yin, Yuhang Wu, Tai Wang, Yifei Huang, Miao Liu

机构 * College of AI, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学人工智能学院，北京，中国） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室，上海，中国） ； The University of Tokyo, Tokyo, Japan（东京大学，东京，日本） 纠错

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

AI总结 本文提出TRACE方法，通过生成文本表示来提升多模态大语言模型的空间推理能力，实验表明其在多个基准测试中表现优异。

Comments Accepted to ACL 2026. 22 pages, 6 figures, 10 tables. Project page: https://trace-reasoning.github.io

s2n-bignum-bench: A practical benchmark for evaluating low-level code reasoning of LLMs

s2n-bignum-bench：评估LLM低级代码推理能力的实用基准

Balaji Rao, John Harrison, Soonho Kong, Juneyoung Lee, Carlo Lipizzi

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

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

AI总结 本文提出s2n-bignum-bench基准，用于评估LLM在工业级低级密码学汇编代码中的定理证明能力，通过形式化验证挑战证明生成。

Comments Accepted as a Workshop paper at AIPV 2026

Language on Demand, Knowledge at Core: Composing LLMs with Encoder-Decoder Translation Models for Extensible Multilinguality

按需语言，知识为核心：通过编码器-解码器翻译模型组成LLM以实现可扩展的多语言性

Mengyu Bu, Yang Feng

机构 * Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（智能信息处理重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出XBridge架构，利用预训练翻译模型实现多语言理解和生成，同时保留LLM作为英语核心处理通用知识，通过轻量级跨模型映射层和最优传输对齐目标，提升多语言生成性能。

Comments ACL 2026 Main Conference. Code: https://github.com/ictnlp/XBridge | Models: https://huggingface.co/collections/ICTNLP/xbridge

GraphScout: Empowering Large Language Models with Intrinsic Exploration Ability for Agentic Graph Reasoning

GraphScout: 通过内在探索能力增强大语言模型以实现代理图推理

Yuchen Ying, Weiqi Jiang, Tongya Zheng, Yu Wang, Shunyu Liu, Kaixuan Chen, Mingli Song

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou City University（杭州市大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 GraphScout通过灵活的图探索工具，使模型自主生成结构化训练数据，从而在无需人工标注的情况下提升大语言模型的图推理能力，实验显示其在多个领域表现优异。

Enhancing Confidence Estimation in Telco LLMs via Twin-Pass CoT-Ensembling

通过双通道CoT-集成增强电信领域LLM的置信度估计

Anton Saenko, Pranshav Gajjar, Abiodun Ganiyu, Vijay K. Shah

机构 * NextG Wireless Lab（NextG无线实验室） ； North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出双通道CoT-集成方法，通过多独立推理评估提升电信领域LLM的置信度估计，降低ECE误差达88%，提高模型自我评估可靠性。

Large Language Model as An Operator: An Experience-Driven Solution for Distribution Network Voltage Control

大语言模型作为算子：一种经验驱动的配电网电压控制解决方案

Xu Yang, Chenhui Lin, Licheng Sha, Liping Yang, Shuzhou Wu, Xichen Tian, Haotian Liu, Wenchuan Wu

机构 * State Key Laboratory of Power Systems（电力系统国家重点实验室） ； State Grid Beijing Electric Power Company（国网北京市电力公司） ； Department of Electrical Engineering, Tsinghua University（清华大学电机工程与应用电子技术系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于大语言模型的经验驱动日提前电压/无功调度方案，通过多模块协作实现调度策略的自进化，实验验证了该方法在信息不完整情况下的有效性。

Automating Structural Analysis Across Multiple Software Platforms Using Large Language Models

利用大型语言模型在多个软件平台间自动化结构分析

Ziheng Geng, Jiachen Liu, Ian Franklin, Ran Cao, Dan M. Frangopol, Minghui Cheng

机构 * University of Miami（迈阿密大学） ； HBC Engineering Company（HBC工程公司） ； Hunan University（湖南大学） ； Lehigh University（里海大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多软件平台结构分析自动化方法，通过两阶段多智能体架构实现跨平台建模与分析，实验表明其在多个主流软件中均达到90%以上的准确率。

CounterBench: Evaluating and Improving Counterfactual Reasoning in Large Language Models

CounterBench: 评估和改进大型语言模型中的反事实推理

Yuefei Chen, Vivek K. Singh, Jing Ma, Ruixiang Tang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CounterBench基准数据集，评估大型语言模型在反事实推理中的表现，并提出CoIn方法提升其能力。

"Don't Do That!": Guiding Embodied Systems through Large Language Model-based Constraint Generation

别这样做！

Amin Seffo, Aladin Djuhera, Masataro Asai, Holger Boche

机构 * Technical University Munich（慕尼黑工业大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出STPR框架，利用LLM将自然语言中的约束转化为可执行Python代码，解决复杂约束的翻译问题，并在仿真环境中验证其高效性和兼容性。

Comments ICLR 2026 Workshop -- Agentic AI in the Wild: From Hallucinations to Reliable Autonomy

Context-Value-Action Architecture for Value-Driven Large Language Model Agents

基于价值的大型语言模型代理的上下文-价值-行动架构

TianZe Zhang, Sirui Sun, Yuhang Xie, Xin Zhang, Zhiqiang Wu, Guojie Song

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； Yuanpei College, Peking University（北京大学元培学院） ； School of Psychological and Cognitive Sciences, Peking University（北京大学心理与认知科学学院） ； Key Laboratory of Machine Perception (Ministry of Education), Peking University（北京大学机器感知重点实验室（教育部）） ； PKU-Wuhan Institute for Artificial Intelligence（北大武汉人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出CVA架构，通过价值验证器缓解价值极化，提升代理行为的准确性和可解释性。

Comments Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026

Large Language Models for Combinatorial Optimization of Design Structure Matrix

大型语言模型用于设计结构矩阵的组合优化

Shuo Jiang, Min Xie, Jianxi Luo

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于大型语言模型的框架，用于优化设计结构矩阵的序列，通过结合网络拓扑和领域知识提升收敛速度和解的质量。

Learn to Relax with Large Language Models: Solving Constraint Optimization Problems via Bidirectional Coevolution

通过大语言模型学习放松：通过双向共进化解决约束优化问题

Beidan Liu, Zhengqiu Zhu, Chen Gao, Tianle Pu, Yong Zhao, Wei Qi, Quanjun Yin

机构 * State Key Laboratory of Digital Intelligent Modeling and Simulation, National University of Defense Technology（国防科技大学数字智能建模与仿真国家重点实验室） ； BNRist, Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心） ； Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系） ； College of Systems Engineering, National University of Defense Technology（国防科技大学系统工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoCO方法，结合运筹学约束放松原理与LLM推理，通过双向共进化机制提升复杂约束优化问题的求解能力，实验验证其在硬问题中的优越性。

Hybrid Framework for Robotic Manipulation: Integrating Reinforcement Learning and Large Language Models

机器人操作的混合框架：整合强化学习与大语言模型

Md Saad, Sajjad Hussain, Mohd Suhaib

机构 * Jamia Millia Islamia（贾米亚米利亚伊斯兰大学） ； University of Brighton（布莱顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合强化学习与大语言模型的混合框架，用于提升机器人操作任务。通过强化学习实现精确的低层控制，利用大语言模型进行高层任务规划和自然语言理解，有效连接低层执行与高层推理。实验显示任务完成时间减少33.5%，精度和适应性提升18.1%和36.4%。

Inspire or Predict? Exploring New Paradigms in Assisting Classical Planners with Large Language Models

激励还是预测？探索利用大语言模型辅助经典规划器的新范式

Wenkai Yu, Jianhang Tang, Yang Zhang, Yixiong Feng, Celimuge Wu, Kebing Jin, Hankz Hankui Zhuo

机构 * State Key Laboratory of Public Big Data, Guizhou University（贵州大学公共大数据国家重点实验室） ； College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） ； School of Mechanical Engineering, Guizhou University（贵州大学机械工程学院） ； Meta-Networking Research Center, The University of Electro-Communications（电气通信大学元网络研究中心） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种集成问题分解的新型LLM辅助规划器，通过LLM4Inspire和LLM4Predict两种范式，结合通用知识和领域知识，有效解决大规模规划问题。

Beyond Content Safety: Real-Time Monitoring for Reasoning Vulnerabilities in Large Language Models

超越内容安全：大型语言模型推理漏洞的实时监控

Xunguang Wang, Yuguang Zhou, Qingyue Wang, Zongjie Li, Ruixuan Huang, Zhenlan Ji, Pingchuan Ma, Shuai Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出实时监控方法，识别大型语言模型推理过程中的安全漏洞，定义九类不安全推理行为，并通过实验验证其有效性，展示了推理安全的重要性。

The Prompt Canvas: A Literature-Based Practitioner Guide for Creating Effective Prompts in Large Language Models

提示画布：基于文献的从业者指南，用于在大型语言模型中创建有效的提示

Michael Hewing, Vincent Leinhos

机构 * FH Münster – University of Applied Sciences（穆斯特应用科学大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Prompt Canvas，通过文献综述整合提示工程方法，为从业者提供结构化指南，促进大语言模型的应用与研究。

Optimizing Small Language Models for NL2SQL via Chain-of-Thought Fine-Tuning

通过链式思维微调优化小型语言模型用于自然语言到SQL转换

Anshul Solanki, Sanchit Latawa, Koushik Chakraborty, Navneet Kamboj

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

AI总结 本文通过链式思维微调优化小型语言模型，发现小型模型在NL2SQL任务中表现优于大型模型，显著提升准确率并降低成本。

Comments 9 pages , 3 fifures

Vision-DeepResearch: Incentivizing DeepResearch Capability in Multimodal Large Language Models

Vision-DeepResearch: 促进多模态大语言模型中的深度研究能力

Wenxuan Huang, Yu Zeng, Qiuchen Wang, Zhen Fang, Shaosheng Cao, Zheng Chu, Qingyu Yin, Shuang Chen, Zhenfei Yin, Lin Chen, Zehui Chen, Xu Tang, Yao Hu, Shaohui Lin, Philip Torr, Feng Zhao, Wanli Ouyang

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

AI总结 本文提出Vision-DeepResearch，通过多轮、多实体和多尺度的视觉与文本搜索，提升多模态大语言模型在噪声环境下的深度研究能力，实现更高效的多模态深度研究。

Extracting and Following Paths for Robust Relational Reasoning with Large Language Models

基于大语言模型的稳健关系推理路径提取与追踪

Ge Zhang, Mohammad Ali Alomrani, Hongjian Gu, Jiaming Zhou, Yaochen Hu, Bin Wang, Qun Liu, Mark Coates, Yingxue Zhang, Jianye Hao

机构 * Huawei Technologies Canada（华为技术加拿大公司） ； Huawei Technologies（华为技术） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出Path-of-Thoughts框架，通过图提取、路径识别和推理三个阶段解决关系推理问题，在四个数据集上超越现有方法，无需微调或大量LLM调用，且对LLM提取错误和输入模糊更具鲁棒性。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

From Five Dimensions to Many: Large Language Models as Precise and Interpretable Psychological Profilers

从五维到更多：大型语言模型作为精确且可解释的心理档案师

Yi-Fei Liu, Yi-Long Lu, Di He, Hang Zhang

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

AI总结 本文研究了大型语言模型能否通过少量量化输入建模人类心理特质的相关结构，发现其在零样本情况下能准确预测心理特质，揭示了LLM通过抽象和推理实现精确预测的机制。

Comments Accepted to ICLR2026

Graph Fusion Across Languages using Large Language Models

跨语言图融合使用大型语言模型

Kaung Myat Kyaw, Khush Agarwal, Jonathan Chan

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

AI总结 本文提出利用大型语言模型进行跨语言图融合框架，通过结构线性化和语义优先级解决多语言知识图谱融合问题，展示了LLM在跨语言知识整合中的有效性。

Left Behind: Cross-Lingual Transfer as a Bridge for Low-Resource Languages in Large Language Models

落后者：跨语言迁移作为低资源语言在大语言模型中的桥梁

Abdul-Salem Beibitkhan

机构 * North American University（北美大学） 纠错

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

AI总结 研究评估了大语言模型在低资源语言上的表现，发现英语与低资源语言之间存在13.8-16.7个百分点的性能差距，跨语言迁移对双语架构有帮助，但对英语主导模型无益。

Constraint-aware Path Planning from Natural Language Instructions Using Large Language Models

基于自然语言指令的约束感知路径规划：利用大语言模型

Dylan Shim, Minghan Wei

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

AI总结 本文提出利用大语言模型解决带约束的路径规划问题，通过自然语言输入进行问题匹配和自推断，实现灵活且可扩展的解决方案。

Comments Accepted by 2026 SPIE Security + Defense Conference

StreamingThinker: Large Language Models Can Think While Reading

StreamingThinker: 大语言模型在阅读时可以思考

Junlong Tong, Yingqi Fan, Anhao Zhao, Yunpu Ma, Xiaoyu Shen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东部技术研究院） ； Ningbo Key Laboratory of Spatial Intelligence and Digital Derivative, Institute of Digital Twin（宁波空间智能与数字衍生关键实验室，数字孪生研究院） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Munich Center for Machine Learning, LMU（慕尼黑机器学习中心，莱茵-慕尼黑大学） 纠错

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

AI总结 本文提出StreamingThinker框架，使大语言模型在阅读过程中实现流式思考，通过流式CoT生成、流式约束训练和并行推理提升效率，减少延迟并保持性能。

Comments ICLR 2026

If Probable, Then Acceptable? Understanding Conditional Acceptability Judgments in Large Language Models

如果可能，那么可接受？理解大型语言模型中的条件可接受性判断

Jasmin Orth, Philipp Mondorf, Barbara Plank

机构 * MaiNLP, Center for Information and Language Processing, LMU Munich（MaiNLP，信息与语言处理中心，慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich（慕尼黑机器学习中心（MCML），慕尼黑） 纠错

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

AI总结 研究探讨了大型语言模型在评估条件语句'若A则B'的可接受性时如何结合条件概率与语义相关性，发现模型对这两因素的敏感度因架构和提示策略而异，且比人类更不一致。

Comments EACL 2026 Main, 23 pages, 12 figures

ExpressMind: A Multimodal Pretrained Large Language Model for Expressway Operation

ExpressMind：一种用于高速公路运营的多模态预训练大语言模型

Zihe Wang, Yihuan Wang, Haiyang Yu. Zhiyong Cui, Xiaojian Liao, Chengcheng Wang, Yonglin Tian, Yongxin Tong

机构 * Beihang University（北航） ； Shandong Hi-speed Group Co., Ltd（山东高速集团有限公司） ； Institute of automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出ExpressMind，一种针对高速公路运营的多模态预训练大语言模型，通过构建全栈数据集和双层预训练方法，提升事件检测、安全响应生成和复杂交通分析能力。