语言大模型 / LLM

Focusing by Contrastive Attention: Enhancing VLMs' Visual Reasoning

通过对比注意力实现聚焦：增强视觉语言模型的视觉推理能力

Yuyao Ge, Shenghua Liu, Yiwei Wang, Lingrui Mei, Baolong Bi, Xuanshan Zhou, Jiayu Yao, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； 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,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对VLMs在复杂环境下性能下降的问题，提出无训练方法CARVE，通过像素级注意力对比提取任务相关视觉信号，在开源模型上实现最高75%的性能提升，为提升视觉推理提供了高效路径。

Assessing AI-Generated vs. Human-Authored Spear Phishing SMS Attacks: An Empirical Study

评估AI生成与人类撰写的鱼叉式网络钓鱼短信攻击：一项实证研究

Jerson Francia, Derek Hansen, Benjamin Schooley, Matthew Taylor, Shydra Valynn Murray, Rebekah Cornelius, Greg Snow

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 本研究对比GPT-4与新手学生撰写的个性化钓鱼短信，发现AI生成消息引发点击意图比例略高，工作相关消息更易诱导点击，参与者无法准确判断消息来源，还验证了TRAPD的价值与局限。

Comments 33 pages, 8 figures, and 5 tables. Revised to match the peer-reviewed version published in the Journal of Cybersecurity and Privacy

Journal ref J. Cybersecur. Priv. 2026, 6(4), 129

Masked diffusion LLMs can use EoS tokens for hidden reasoning

扩散语言模型可以按EoS进行思考

Sarah Breckner, Sebastian Schuster

机构 * Faculty of Computer Science, University of Vienna（维也纳大学计算机科学系） ； UniVie Doctoral School Computer Science, University of Vienna（维也纳大学计算机科学博士学院） 纠错

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

AI总结 研究发现扩散语言模型通过EoS标记进行推理，通过实验验证EoS标记作为隐藏计算空间的作用。

DREvo: Distilling Recalibrated Historical Experience for Harness Self-Evolution

DREvo：提炼重校准的历史经验以实现工具链自主进化

Hanghui Guo, Weijie Shi, Zhangze Chen, Shengxiang Xu, Yishu Wang, Yimei Zhang, Wangze Ni, Jia Zhu, Shimin Di

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

AI总结 针对现有工具链自主进化方法的两个局限，提出DREvo方法，通过整合三项技术提升进化稳定性，在五个基准上取得最优准确率，在两类任务上较基线实现显著性能提升。

Comments 9 pages

Tools as Continuous Flow for Evolving Agentic Reasoning

工具作为连续流用于演进代理推理

Tairan Huang, Siyu Shang, Qiang Chen, Xiu Su, Yi Chen

机构 * Central South University（中南大学） ； The 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 本文提出FlowAgent，通过连续轨迹生成改进代理推理，引入计划级闭环基准，理论证明其鲁棒性和泛化能力，实验证明在长周期推理任务中表现优异。

CoEvoSkills: Self-Evolving Agent Skills via Co-Evolutionary Verification

CoEvoSkills: 通过共进化验证实现自进化代理技能

Hanrong Zhang, Shicheng Fan, Henry Peng Zou, Yankai Chen, Zhenting Wang, Jiayu Zhou, Chengze Li, Wei-Chieh Huang, Yifei Yao, Kening Zheng, Xue, Liu, Xiaoxiao Li, Philip S. Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CoEvoSkills框架，使代理能自主生成复杂技能包，通过共进化验证提供反馈，实现在SkillsBench上最高通过率和强泛化能力。

Comments COLM accepted

$A^2E$ : An End-to-End Agent Auditing Engine

端到端智能体审计引擎

Haoning Wang, Mingxun Zhang, Chenyue Yu, Yingjun Shang, Xia Hu, Guanchu Wang, Na Zou

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 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 针对智能体适配框架的系统化评估难题，本文提出A²E引擎，借助ATP协议实现任务快速集成，通过多维指标评估适配框架能力，实验表明模型-适配框架组合性能差异显著，为模型与适配框架协同演进提供指导。

Online Learnability of Chain-of-Thought Verifiers: Soundness and Completeness Trade-offs

链式思维验证器的在线可学习性：正确性与完备性的权衡

Maria-Florina Balcan, Avrim Blum, Kiriaki Fragkia, Zhiyuan Li, Dravyansh Sharma

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种在线学习框架，用于学习链式思维验证器，通过检查解决方案的正确性，解决生成器与验证器之间的反馈循环导致的分布偏移问题，并引入新的Littlestone维度扩展以优化验证器的学习。

Comments The abstract has been abridged due to arXiv length constraints

AgentPSO: Evolving Agent Reasoning Skill via Multi-agent Particle Swarm Optimization

AgentPSO: 通过多智能体粒子群优化进化智能体推理能力

Hyunmin Hwang, Jaemin Kim, Choonghan Kim, Hangeol Chang, Jong Chul Ye

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 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 AgentPSO通过多智能体粒子群优化框架，使智能体在任务中进化推理能力，通过结合自身经验与群体最优技能，提升个体与集体推理性能，实验证明其优于静态单智能体和测试时多智能体方法。

Comments The 3rd AI for Math Workshop at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), Seoul, South Korea, 2026

Goedel-Code-Prover: Hierarchical Proof Search for Open State-of-the-Art Code Verification

Goedel-Code-Prover：面向开放状态的最新代码验证的分层证明搜索

Zenan Li, Ziran Yang, Deyuan He, Haoyu Zhao, Andrew Zhao, Shange Tang, Kaiyu Yang, Aarti Gupta, Zhendong Su, Chi Jin

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Princeton Language and Intelligence（普林斯顿语言与智能实验室） ； Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； MiroMind 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 本文提出Goedel-Code-Prover框架，通过分层证明搜索提升Lean4中代码验证的自动化水平，实现62%的成功率，优于现有基线方法。

Comments Published as a COLM paper

Med-CRAFT: An Information System for Explainable and Configurable Construction of Multimodal Medical QA Datasets

Med-CRAFT：通过知识图谱遍历自动构建可解释的多跳视频工作负载

Shenxi Liu, Kan Li, Mingyang Zhao, Yuhang Tian, Bin Li

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所） 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 Med-CRAFT通过知识图谱遍历自动构建可解释的多跳视频工作负载，生成具有细粒度时间选择性和多跳逻辑复杂性的医疗视频推理基准。

Comments 23 pages, 4 figures, 10 tables

The Belief-Desire-Intention Ontology for modelling mental reality and agency

信念-愿望-意图本体用于建模心理现实与代理

Sara Zuppiroli, Carmelo Fabio Longo, Anna Sofia Lippolis, Rocco Paolillo, Lorenzo Giammei, Miguel Ceriani, Francesco Poggi, Antonio Zinilli, Andrea Giovanni Nuzzolese

机构 * CNR - Institute of Cognitive Sciences and Technologies（CNR认知科学与技术研究所） ； CNR - Institute for Research on Population and Social Policies（CNR人口与社会政策研究所） ； CNR - Research Institute on Sustainable Economic Growth（CNR可持续经济增长研究所） ； University of Bologna - Department of Philosophy（博洛尼亚大学哲学系） 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 本文提出了一种形式化的BDI本体，通过模块化设计模式实现信念、愿望、意图及其动态关系，结合LLMs和Semas平台验证其在认知基础和语义可互操作性中的应用。

Journal ref Journal of Web Semantics (2026) 90:100885

Rethinking Reasoning with MDLMs: Early Exits, Post-hoc Reasoning, and Beyond

重新思考MDLM的推理：早期退出、事后推理及其他

Zachary Horvitz, Raghav Singhal, Hao Zou, Carles Domingo-Enrich, Zhou Yu, Rajesh Ranganath, Kathleen McKeown

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Department of Computer Science, New York University（纽约大学计算机科学系） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Center for Data Science, New York University（纽约大学数据科学中心） 纠错

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

AI总结 本文提出“推理即填充”技术，基于掩码扩散语言模型（MDLMs）实现早期退出、事后推理等能力，在GSM8k数据集上微调LLaDA-8B-Base提升准确率14.9%，证明MDLM训练目标对推理有显著优势。

Comments COLM 2026 Camera Ready

DASH: Divergence-Adaptive Supervision Horizons for On-Policy Self-Distillation of Reasoning Models

DASH：用于推理模型在线自蒸馏的 divergence-adaptive 监督视界

ZhiYan Hou, Xinyu Tang, Hongyan An, Jianjin Zhang, Weizhen Wang, Yunyun Han, Gengsheng Li, Xiangzhao Hao, Haiyun Guo, Wenbin Hu, Jinqiao Wang, Yafeng Deng

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 针对标准在线自蒸馏（OPSD）未充分利用 rollout 时间结构的局限，提出 DASH 方法，通过自适应传播门调整 token 级监督权重，在三类数学推理基准、三种模型规模上均优于 vanilla OPSD，且无需额外前向传播。

Comments 17 pages, 4 figures, 9 tables. Code at https://github.com/DBtxy/DASH-OPSD

DATAREEL: Automated Data-Driven Video Story Generation with Animations

DATAREEL：基于动画的自动化数据驱动视频故事生成

Ridwan Mahbub, Syem Aziz, Mizanur Rahman, Mahir Ahmed, Shadikur Rahman, Shafiq Joty, Enamul Hoque

机构 * York University（约克大学） ； Bangladesh University of Business and Technology（孟加拉国商业与技术大学） ； RBC, Canada（加拿大RBC） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） 纠错

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

AI总结 本文提出DataReel基准，通过328个真实故事评估模型生成动画数据视频故事的能力，采用多智能体框架提升自动化生成效果。

Comments Under Review

Shrinking the Generation-Verification Gap with Weak Verifiers

缩小生成-验证差距的弱验证器

Jon Saad-Falcon, E. Kelly Buchanan, Mayee F. Chen, Tzu-Heng Huang, Brendan McLaughlin, Tanvir Bhathal, Shang Zhu, Ben Athiwaratkun, Frederic Sala, Scott Linderman, Azalia Mirhoseini, Christopher Ré

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Together AI 纠错

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

AI总结 Weaver通过结合多个弱验证器，有效缩小生成-验证差距，提升验证性能至接近理想验证器水平。

Comments Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2025

Hi-TTRL: Regulating Consensus with Hints for Test-Time Reinforcement Learning

Hi-TTRL：利用提示调控测试时强化学习的共识

Kunbin Xu, Xingzuo Li, Xuefeng Bai, Kehai Chen

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 该研究针对测试时强化学习（TTRL）中共识强度不当导致的问题，提出 Hi-TTRL 框架，通过 MCMC 提示采样器调控共识强度，提升了 TTRL 的性能。

Comments 15 pages, 7 figures

It's the Decoding Format, Not the Perturbation: Auditing Consistency-Based Selection for Vision-Language Test-Time Scaling

是解码格式，而非扰动：审计视觉语言模型测试时扩展的基于一致性的选择

Puzhuo Zheng, Hasan Kurban

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 该研究发现视觉语言模型测试时的选择效果由解码格式而非扰动决定，提出的扰动基选择（Pgs）在控制格式后无显著收益，说明其无法作为有效选择信号。

Before Reasoning Can Fail: Pre-Evidence Procedural Failures in Agentic RAG

在推理失效之前：智能体检索增强生成（RAG）中的证据前程序失效

Daeyoung Roh, Donghee Han

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 该研究针对智能体RAG系统在推理前的程序失效，提出将错误答案分为两类失效，评估Read-Gate机制，发现强制阅读可提升准确率，且证据收集应作为独立轨迹控制问题评估。

Comments 22 pages, 7 figures. Code: https://github.com/Noverse0/before-reasoning-fails

Pro$^2$Assist: Continuous Step-aware Proactive Assistance with Multi-modal Egocentric Perception for Long-horizon Procedural Tasks

Pro²Assist：面向长程流程任务的、基于多模态自我中心感知的步骤感知主动式辅助系统

Lilin Xu, Bufang Yang, Siyang Jiang, Kaiwei Liu, Kaiyuan Hou, Yuang Fan, Hongkai Chen, Zhenyu Yan, Xiaofan Jiang

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 本研究提出Pro²Assist，一种基于多模态自我中心感知的步骤感知主动式辅助系统，通过AR眼镜感知与持续推理提升长程流程任务辅助效果，在动作理解与主动时机准确率上优于基线，获多数用户认可。

Comments To appear in IMWUT'26

NarrativeTrack: Evaluating Entity-Centric Reasoning for Narrative Understanding

NarrativeTrack: 评估实体中心推理在叙事理解中的表现

Hyeonjeong Ha, Jinjin Ge, Bo Feng, Kaixin Ma, Gargi Chakraborty

机构 * Apple（苹果公司） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 NarrativeTrack通过细粒度实体中心推理评估多模态大语言模型的叙事理解能力，揭示了感知接地与时间推理之间的根本权衡。

Comments Project Page: https://github.com/apple/ml-NarrativeTrack

SVRepair: Structured Visual Reasoning for Automated Program Repair

SVRepair: 结构化视觉推理用于自动化程序修复

Jincheng Wang, Liwei Luo, Xiaoxuan Tang, Jingxuan Xu, Sheng Zhou, Dajun Chen, Wei Jiang, Yong Li

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang Key Laboratory of Accessible Perception and Intelligent Systems（浙江可感知智能系统重点实验室） 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 SVRepair 通过结构化视觉表示框架，结合多模态信息提升程序修复的准确性与效率。

CORE: Collaborative Reasoning via Cross Teaching

CORE：通过交叉教学实现协同推理

Kshitij Mishra, Mirat Aubakirov, Martin Takac, Nils Lukas, 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 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CORE通过交叉教学实现协同推理，利用模型互补性提升推理性能，无需扩大模型规模。

PEMAND: Persona-Enriched Multi-Agent Negotiation for Household Decision-Making

PEMANT：面向旅行的个性化多智能体谈判

Yuran Sun, Mustafa Sameen, Yaotian Zhang, Rongguan Gu, Mrunal Vibhute, Chia-yu Wu, Yuanyuan Lei, Xilei Zhao

机构 * Department of Civil and Costal Engineering, University of Florida（佛罗里达大学土木与海岸工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出PEMANT框架，结合行为理论与多智能体谈判，改进家庭旅行决策建模，提升预测能力。

MEDIAREF: A Public Knowledge Store for Media Background Checks

了解你的来源：用于媒体背景核查的公共知识库

Benjamin Nichols, Michael Schlichtkrull, Nedjma Ousidhoum

机构 * Cardiff University（卡迪夫大学） ； Queen Mary University of London（伦敦大学女王学院） 纠错

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

AI总结 针对检索增强生成中证据来源可靠性问题，提出公开知识库MEDIAREF，支持可复现的低成本媒体背景核查生成，评估多种大语言模型并证明其有效性。

Comments Code and Data: https://github.com/nedjmaou/mediaref

DenoiseRL: Bootstrapping Reasoning Models to Recover from Noisy Prefixes

DenoiseRL：引导推理模型从噪声前缀中恢复

Caijun Xu, Changyi Xiao, Zhongyuan Peng, Yixin Cao

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 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DenoiseRL框架，通过强化学习从弱模型的错误推理中学习，无需外部监督或强教师模型，提升推理性能和训练效率。

Comments 17 pages, 5 figures

Knowledge-Guided Multimodal Reasoning over Interacting Streams for Video-Level Ambivalence and Hesitancy Recognition

用于视频级矛盾心理和犹豫识别的交互流知识引导多模态推理

Podakanti Satyajith Chary, Barath Parthiban, Pranesh Velmurugan, Adeeba Khan, Nagarajan Ganapathy

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 研究视频级矛盾心理和犹豫识别难题，提出PRISM-AH框架，通过冻结编码器、轻量级流模型处理多模态冲突，经窗口级注释监督、知识引导大语言模型推理，在测试中取得较好宏观F1，验证推理增益可转移。

Comments 14 Pages, 1 Figure, Ambivalence/Hesitancy (AH) Video Recognition Challenge, ECCV 2026

When LLMs Agree, Are They Right? Auditing Self-Consistency and Cross-Model Agreement as Confidence Signals

当大语言模型达成一致时，它们是正确的吗？将自一致性和跨模型一致性作为置信信号进行审计

Kaihua Ding

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨大语言模型一致性与正确性的关系，通过大规模交叉运行研究，发现一致性是正确性的条件代理，对不饱和中层模型和计算分配较有用，对最一致的前沿模型存在过度自信问题，还公开了相关数据。

Ouroboros-Spatial: Closing the Data-Model Loop for Spatial Reasoning

Ouroboros-Spatial：闭环数据-模型循环的空间推理

Enhan Zhao, Wei Wu, Yuanrui Zhang, Xueliang Zhao, Di He

机构 * Peking University（北京大学） ； Ant International（蚂蚁国际） ； The University of Hong Kong（香港大学） 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Ouroboros-Spatial自演化框架，通过提议器与求解器闭环交互，动态生成与模型能力匹配的训练样本，在六个空间推理基准上以十分之一数据量显著提升Qwen3-VL性能。

Transformers Can Learn Rules They've Never Seen: Proof of Computation Beyond Interpolation

Transformer 可以学习它们从未见过的规则：超越插值的计算证明

Andy Gray

机构 * Kortical 纠错

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

AI总结 本文通过两个实验展示，Transformer 能够学习未在训练中直接观察到的规则结构，通过多步约束传播和符号推导，证明了其超越插值的能力。

Comments 28 pages, 6 figures