语言大模型 / LLM

Large Emotional World Model

大规模情感世界模型

Changhao Song, Yazhou Zhang, Hui Gao, Chang Yang, Peng Zhang

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（智能与计算学院，天津大学） 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 本文提出大规模情感世界模型，通过构建情感-原因-方式数据集，整合情感因素以提升对情感驱动社会行为的预测能力。

Bridging the Gap in Ophthalmic AI: MM-Retinal-Reason Dataset and OphthaReason Model toward Dynamic Multimodal Reasoning

缩小眼科人工智能的差距：MM-Retinal-Reason数据集与OphthaReason模型用于动态多模态推理

Ruiqi Wu, Yuang Yao, Tengfei Ma, Chenran Zhang, Na Su, Tao Zhou, Geng Chen, Wen Fan, Yi Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Department of Ophthalmology, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University（南京医科大学第一附属医院眼科学系） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机学院） 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 该研究针对现有眼科AI仅聚焦基础推理的问题，构建首个眼科多模态数据集MM-Retinal-Reason，并提出带UADT方法的OphthaReason模型，实现眼科多模态推理性能的显著提升。

GeoAnchor: Collaborative Reasoning via Latent Decomposition for 3D Spatial Understanding

GeoAnchor：通过潜在分解进行协作推理以实现3D空间理解

Hao Li, Han Fang, Zixin Pan, Xin Wei, Hongbo Sun, Jinglin Xu, Zhiyu Lin, Ye Yuan, Zhongjiang He, Yu Yu, Hao Sun

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xingchen AGI Lab, China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd（星辰通用人工智能实验室，中国电信人工智能技术（北京）有限公司） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； 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)；分类 cs.AI

AI总结 针对从2D图像理解3D空间关系的挑战，提出GeoAnchor框架，通过分解3D空间信息为互补组件并结合协作训练策略，实现动态可解释推理，在复杂3D推理任务中优于现有技术。

Comments Accepted by ACM MM 2026

RoboPIN: Grounded Embodied Reasoning via Pinned Chain-of-Thought

RoboPIN: 基于锚定思维链的具身推理

Yaoting Huang, Yifu Yuan, Linqi Han, Chengwen Li, Shuoheng Zhang, Xianze Yao, Hongyao Tang, Yan Zheng, Jianye Hao

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 提出Pinned Chain-of-Thought (PinCoT)推理范式，通过结构化视觉锚点绑定实体，解决多步推理中实体引用漂移和视觉解耦问题；训练4B参数模型在14个基准上平均超越最强7B基线12%。

Beyond Factual Accuracy: Evaluating Global Reasoning Integrity in RAG Systems with LogicScore

超越事实准确性：使用逻辑得分评估RAG系统中的全球推理完整性

Zhichao Yan, Yunxiao Zhao, Jiapu Wang, Jiaoyan Chen, Xiaoli Li, Ru Li, Jeff Z. Pan

机构 * Shanxi University（山西大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LogicScore，通过全局推理审查弥补RAG系统在长文本生成中逻辑完整性不足的问题，揭示模型在事实准确性高但全局推理质量差的缺陷。

AlphaCrafter: Harnessing Multi-Agent Workflows for Cross-Sectional Quantitative Trading

AlphaCrafter：一个跨截面量化交易的全栈多智能体框架

Yishuo Yuan, Jiayi Sheng, Sirui Zeng, Jiaqi Wang, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 AlphaCrafter通过连续适应的因子到执行管道，整合因子发现、制度适应选择和风险约束执行，实现跨截面量化交易的鲁棒性能。

Comments Submitted to AAAI 2027

Computational Experiments in Number Theory

数论中的人工智能：用于算法生成的大型语言模型和用于猜想验证的集成方法

Ali Saraeb

机构 * Ali Saraeb 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 本文探讨了人工智能在数论算法和分析数论中的应用，通过测试大型语言模型在算法问题上的准确性和验证狄利克雷L函数猜想的集成方法。

Do LLMs Experience an Internal Polylogue? Investigating Reasoning through the Lens of Personas

大语言模型是否经历内部多声部？通过人物设定的视角探究推理

Nils A. Herrmann, Leander Girrbach, Kirill Bykov, Zeynep Akata

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 本文通过人物设定的视角探究推理过程，提出多声部概念，利用激活空间中的动态信号进行可解释的干预，提升模型准确性。

From Camera-Based Sensing to Reasoning: A Comprehensive Review Toward Proactive Vulnerable Road User Safety

从基于摄像头的感知到推理：面向主动弱势道路使用者安全的全面综述

Shucheng Zhang, Yan Shi, Bingzhang Wang, Yuang Zhang, Muhammad Monjurul Karim, Kehua Chen, Chenxi Liu, Mehrdad Nasri, Yinhai Wang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Utah（犹他大学） 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 综述基于摄像头的主动弱势道路使用者安全方法，将文献分为视觉感知、运动建模和行为理解三部分，构成统一分层管道实现早期风险预测和及时干预，纳入新兴AI范式，识别关键挑战并讨论研究方向，提供VRU安全系统开发基础。

Comments 18 pages, 4 figures, 5 tables

Journal ref IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2026, pp. 1-17

CoopReflect: Towards Natural Language Communication for Cooperative Autonomous Driving via Multi-Agent Learning

CoopReflect：通过多智能体学习实现协同自动驾驶的自然语言通信

Jiaxun Cui, Chen Tang, Jarrett Holtz, Janice Nguyen, Alessandro G. Allievi, Hang Qiu, Peter Stone

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Robert Bosch LLC（罗伯特·博世有限公司） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Sony AI（索尼人工智能） 纠错

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

AI总结 研究探索自然语言用于车对车通信的潜力，开发基于大语言模型的驾驶智能体，引入CoopReflect多智能体学习框架，通过试错等为智能体配备相关知识，实验表明其能生成更优消息，实现跨场景泛化并降低决策延迟。

Journal ref Proc. 25th Int. Conf. Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 744-752 (2026)

Test-Time Scaling via Error Localization

通过错误定位进行测试时缩放

Rajiv Shailesh Chitale, Rahul Madhavan, Taneesh Gupta, Deepanway Ghosal, Aravindan Raghuveer

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 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 研究针对大型语言模型复杂任务性能提升问题，提出通过错误定位进行测试时缩放（TTEL）算法，利用反馈定位错误步骤，截断轨迹并分支新一代，重用有效前缀，在多个基准测试中优于竞争基线。

Comments 10 pages, 8 figures (With appendix: 27 pages, 11 figures)

From Mind to Machine: The Rise of Manus AI as a Fully Autonomous Digital Agent

从心智到机器：Manus AI作为完全自主数字代理的崛起

Minjie Shen, Yanshu Li, Lulu Chen, Zhichao Fan, Yanhang Li, Qikai Yang, Haochen Yang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science, Brown University（布朗大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学科里尔计算机科学学院） 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 Manus AI是一款通用人工智能代理，结合大语言模型的推理与规划能力，执行复杂任务并产生实际成果，本文全面介绍了其技术架构、跨行业应用及未来潜力。

Post-Hoc Reasoning in Chain of Thought: Decoding and Steering Pre-Committed Answers

在生成链式推理前解码答案：来自预CoT探测器和激活引导的证据

Kyle Cox, Darius Kianersi, Adrià Garriga-Alonso

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 研究发现，模型在生成链式推理前已确定答案，通过激活引导实验揭示了预CoT过程中的因果关系及潜在错误模式。

SAGA: Scene-Aware, Goal-Evolving Agents for Long-Horizon Strategy Game Planning

SAGA: 场景感知、目标演化的长时域CivRealm策略规划智能体

Tianyu Jin, Shuo Chen, Yida Wang, Liuyu Xiang, Yingzhuo Liu, Yexin Li, Peipei Li, Zhaofeng He

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

AI总结 针对长时域策略游戏中场景盲视、上下文溢出和跨游戏学习浅层化问题，提出SAGA多智能体框架，通过地图语义场景图、工具增强规划器和双时域反馈循环，在FreeCiv中取得最高文明评分并降低输出令牌27%。

Comments 18 pages, 4 figures. Code https://github.com/Kazecloudk/SAGA-Scene-Aware-Goal-Evolving-Agents-for-Long-Horizon-Strategy-Game-Planning

Global Automation Atlas

全球自动化图谱

Prashant Garg, Tommaso Crosta, Jasmin Baier

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Bocconi University（博科尼大学） ； University of Oxford（牛津大学） 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 本文提出了一种基于任务和国家特定的方法，用于全球范围内分类自动化暴露，以区分劳动力替代和增强自动化，相关技术渠道以及人工智能的物质作用。研究涵盖了124个国家，生成了覆盖全球99%人口和GDP的233万个任务-国家标签。

Comments 78 pages, 6 figures, 5 Extended Data figures. Substantially revised and expanded. Data and code: https://automationatlas.org/

CPGRec+: A Balance-oriented Framework for Personalized Video Game Recommendations

CPGRec+: 一种面向个性化视频游戏推荐的平衡框架

Xiping Li, Aier Yang, Jianghong Ma, Kangzhe Liu, Shanshan Feng, Haijun Zhang, Yi Zhao

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） 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 本文提出CPGRec+框架，通过引入偏好引导边加权和表示生成模块，解决传统推荐系统在准确率与多样性间的平衡问题，实验表明其在Steam数据集上表现更优。

Comments Published in ACM Transactions on Information Systems (TOIS). 43 pages, 9 figures

Journal ref ACM Trans. Inf. Syst. 44, 3, Article 66 (March 2026), 44 pages

FVRuleLearner: Operator-Level Reasoning Tree (Op-Tree)-Based Rules Learning for Formal Verification

FVRuleLearner：基于操作级推理树（OP-Tree）的规则学习用于形式验证

Lily Jiaxin Wan, Chia-Tung Ho, Yunsheng Bai, Cunxi Yu, Ghaith Bany Hamad, Deming Chen, Haoxing Ren

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； NVIDIA（英伟达） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

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

AI总结 本文提出FVRuleLearner，通过操作级推理树模型，提升形式验证中SVA操作符选择的准确性和效率，显著提高语法和功能正确性。

Comments Accepted to IEEE VTS'26

Fluid Reasoning Representations

推理模型中的流体表示

Dmitrii Kharlapenko, Terry Jingchen Zhang, Arth Singh, Alessandro Stolfo, Arthur Conmy, Mrinmaya Sachan, Zhijing Jin

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） 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 研究揭示了推理模型通过上下文细化令牌表示提升抽象问题解决能力的机制，提出流体推理表示概念。

Comments EMNLP 2026

TSRouter: Dynamic Modality-Model Selection for Time Series Reasoning

TSRouter：用于时间序列推理的动态模态-模型选择

Fangxu Yu, Tao Feng, Dehai Min, Lu Cheng, Ge Liu, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； MBZUAI（Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence） 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 研究针对时间序列推理中不同模型能力互补及特性差异问题，提出基于图的TSRouter动态路由框架，通过构建异构图并将路由设为候选评分问题来选择最优模态-模型对，在多任务评估中性能显著提升，还具备零样本泛化等优势。

Comments Accepted to COLM 2026

GRASP: Grounded CoT Reasoning with Dual-Stage Optimization for Multimodal Sarcasm Target Identification

GRASP：基于双阶段优化的 grounded CoT 推理用于多模态讽刺目标识别

Faxian Wan, Xiaocui Yang, Yifan Cao, Shi Feng, Daling Wang, Yifei Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 GRASP通过整合视觉定位与显式Co-T推理，解决多模态讽刺目标识别中的细粒度定位问题，提出MSTI-MAX数据集和双阶段联合优化策略，实验表明其在多模态讽刺目标识别中表现更优。

MMR-V: What's Left Unsaid? A Benchmark for Multimodal Deep Reasoning in Videos

MMR-V：未言明的是什么？视频中多模态深度推理的基准测试

Kejian Zhu, Zhuoran Jin, Hongbang Yuan, Jiachun Li, Shangqing Tu, Pengfei Cao, Yubo Chen, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（认知与决策智能复杂系统重点实验室，自动化研究所，中国科学院，北京，中国） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） 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 针对视频多模态推理挑战，提出MMR-V基准测试，具有长程多帧推理等特点。该基准测试含317个视频和1257个任务，实验发现当前模型多模态推理困难，最佳模型准确率低，现有增强策略收益有限，旨在推动多模态推理能力研究。

Comments Accepted at ICLR 2026. Camera-ready version

From Articles to Premises: Building PrimeFacts, an Extraction Methodology and Resource for Fact-Checking Evidence

从文章到前提：构建PrimeFacts，一种提取事实核查证据的方法和资源

Premtim Sahitaj, Jawan Kolanowski, Ariana Sahitaj, Veronika Solopova, Max Upravitelev, Daniel Röder, Iffat Maab, Junichi Yamagishi, Sebastian Möller, Vera Schmitt

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 本文提出PrimeFacts方法，通过提取事实核查文章中的细粒度证据，提升自动化验证系统的性能，其在证据检索和声明验证中表现出显著优势。

Comments Accepted at LREC 2026. To appear in the conference proceedings

Human-Inspired Neuro-Symbolic World Modeling and Logic Reasoning for Interpretable Safe UAV Landing Site Assessment

受人类启发的神经符号世界建模与逻辑推理用于可解释的安全无人机着陆点评估

Weixian Qian, Tianyi Yang, Sebastian Schroder, Yao Deng, Jiaohong Yao, Xiao Cheng, Richard Han, Xi Zheng

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

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

AI总结 NeuroSymLand通过结合神经符号方法，实现了可解释的安全无人机着陆点评估，优于现有基线方法。

Comments The paper has a major update, which is uploaded to https://arxiv.org/abs/2607.02277

Scaling Evaluation-time Compute with Reasoning Models as Evaluators

通过推理模型作为评估器来提升评估时的计算能力

Seungone Kim, Ian Wu, Jinu Lee, Xiang Yue, Seongyun Lee, Mingyeong Moon, Carolin Lawrence, Kiril Gashteovski, Julia Hockenmaier, Graham Neubig, Sean Welleck

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； UIUC（伊利诺伊大学） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； NEC Laboratories Europe（日本 NEC 欧洲实验室） ； Ss.Cyril and Methodius University of Skopje（斯科普里塞尔吉尔和梅蒂乌斯大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了通过增加评估时的计算量来提升语言模型的评估能力，利用推理模型作为评估器，分别评估响应整体和每个步骤，从而提高评估效果。

Comments ACL 2026 Findings

CXRAgent: Director-Orchestrated Multi-Stage Reasoning for Chest X-Ray Interpretation

CXRAgent：用于胸部X光解读的由主任编排的多阶段推理

Jinhui Lou, Yan Yang, Zhou Yu, Zhenqi Fu, Weidong Han, Qingming Huang, Jun Yu

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Department of Colorectal Medical Oncology, Zhejiang Cancer Hospital（浙江省肿瘤医院结直肠医学肿瘤科） ； School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机与控制工程学院） ； School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 针对胸部X光解读中模型适应性差等问题，提出CXRAgent，通过中央主任协调多阶段，包括工具调用、诊断规划和协作决策，实验证明该方法性能出色，能提供视觉证据并适应不同临床任务。

Comments 10 pages, 4 figures, 7 Tables

Test-Time Learning with an Evolving Library

测试时学习与进化库

Weijia Xu, Alessandro Sordoni, Chandan Singh, Zelalem Gero, Michel Galley, Xingdi Yuan, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 EvoLib通过维护知识库实现大语言模型在不同实例间积累和进化知识，无需参数更新或外部监督，提升数学推理、代码生成等任务性能。

When and Why Does Multi-Agent Debate Fail and Does It Really Underperform?

多智能体辩论何时以及为何失败，它真的表现不佳吗？

Yongqiang Chen, Gang Niu, James Cheng, Bo Han, Masashi Sugiyama

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（日本理化学研究院高级智能项目中心） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 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 研究多智能体辩论（MAD）失败原因及表现，分析竞争型和寻求共识型MAD范式问题，提出协作协议ColMAD，经实验验证其在错误检测等任务上比之前协议高出10个百分点，且优于单智能体方法，凸显协议设计对MAD潜力实现的关键作用。

Comments Preprint, ongoing work

MG$^2$-RAG: Multi-Granularity Graph for Multimodal Retrieval-Augmented Generation

MG$^2$-RAG：多粒度图用于多模态检索增强生成

Sijun Dai, Qiang Huang, Xiaoxing You, Jun Yu

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机学院） 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 MG$^2$-RAG通过构建层次化多模态知识图谱，融合文本与视觉信息，提升多模态检索与生成性能，实验显示其在四个任务中均取得最佳效果，同时显著提升效率。

Enhancing Reasoning for Diffusion LLMs via Distribution Matching Policy Optimization

通过分布匹配策略优化增强扩散大语言模型的推理能力

Yuchen Zhu, Wei Guo, Jaemoo Choi, Petr Molodyk, Bo Yuan, Molei Tao, Yongxin Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出DMPO方法，通过分布匹配优化提升扩散大语言模型的推理能力，实现显著的准确率提升。

Latent Reward Steering: An Adaptive Inference-Time Framework that Implicitly Promotes Cognitive Behaviors in Reasoning LLMs

潜在奖励引导：一种自适应推理时框架，隐式促进推理大语言模型中的认知行为

Jiakang Li, Guanyu Zhu, Can Jin, Chenxi Huang, Dexu Yu, Ronghao Chen, Yang Zhou, Hongwu Peng, Xuanqi Lan, Dimitris N. Metaxas, Youhua Li

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； South China Agricultural University（华南农业大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Fenz.AI ； QuantaAlpha ； Adobe ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 提出潜在奖励引导（LRS）框架，通过优化稀疏自编码器潜在状态隐式促进认知行为，利用最终答案正确性训练潜在奖励模型估计中间状态质量，并在推理时提供状态特定的修正方向，实验表明该方法能提升推理性能并修复原始推理错误。