语言大模型 / LLM

IFAR: Multi-Perspective and Multi-Level Causal Discovery with LLMs

IFAR：基于大语言模型的多视角多层次因果发现

Jinwei He, Feng Lu

机构 * Beihang University（北航大学） 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 研究针对大语言模型溯因推理中多视角多层次原因这一挑战，提出IFAR框架，结合广义反向推理与正向验证，构建专门数据集，实验表明该框架能提升大语言模型溯因推理性能，在F1分数等方面有显著改进。

MAVEN: A Multi-stage Agentic Annotation Pipeline for Video Reasoning Tasks

MAVEN：一种多阶段代理标注管道用于视频推理任务

Han Zhang, Wanting Jiang, Tomasz Kornuta, Tian Zheng, Vidya Murali

机构 * NVIDIA 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 本文提出MAVEN，一种多阶段代理标注管道，通过链式推理轨迹生成多任务训练数据，用于视频事件推理任务，核心方法是多尺度时空事件描述，支持代理驱动的领域适应，通过分层细化循环改进数据质量，并在多个数据集上验证了其有效性。

Comments CVPR 2026 Workshop

IMProofBench: Benchmarking AI on Research-Level Mathematical Proof Generation

IMProofBench：在研究级数学证明生成上对人工智能进行基准测试

Johannes Schmitt, Gergely Bérczi, Jasper Dekoninck, Jeremy Feusi, Tim Gehrunger, Raphael Appenzeller, Pieter Belmans, Alessio Bottini, Jim Bryan, João Camarneiro, Ana Cannas da Silva, Niklas Canova, Ana-Maria Castravet, Timo de Wolff, Claudio Fontanari, Filippo Gaia, Baran Hashemi, Daniel Holmes, David Holmes, Aitor Iribar Lopez, Victor Jaeck, Martina Jørgensen, Steven Kelk, Martijn Kool, Stefan Kuhlmann, Adam Kurpisz, Johannes Lengler, Chiara Meroni, Ingmar Metzler, Martin Möller, Samuel Muñoz-Echániz, David Muñoz-Lahoz, Robert Nowak, Georg Oberdieck, Daniel Platt, Dylan Possamaï, Gabriel Ribeiro, Aluna Rizzoli, Daria Sakhanda, Raúl Sánchez Galán, Zheming Sun, Diaaeldin Taha, Josef Teichmann, Richard P. Thomas, Henk van der Pol, Michel van Garrel, Charles Vial, Ignacio Barros, Benjamin Doerr, Peter Grünwald, Henry Liu, David Martins, Aleksandar Mijatović, Sergej Monavari, Marc Roth, Patrick Schnider, Yannik Schuler, Pim Spelier, Yuuji Tanaka, Ronald van Luijk

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Aarhus University（奥胡斯大学） 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 针对大语言模型数学能力评估，引入IMProofBench基准测试，由专家开发77个经同行评审问题，涵盖详细证明及子问题，模拟现实研究环境，结果显示当前LLMs能解决不少研究级问题，该基准测试将持续发展。

Comments v2: benchmark expanded from 39 to 77 problems; evaluation extended to 14 models including GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.6; new analyses (IRT-based score aggregation, inter-rater reliability, tool/token usage, non-agentic ablation); contributor author list updated

MechVQA: Benchmarking and Enhancing Multimodal LLMs on Comprehensive Mechanical Drawing Understanding

MechVQA：在综合机械图纸理解上基准测试与增强多模态大语言模型

Qian Kou, Xiaofeng Shi, Yulin Li, Xiaosong Qiu, Xinyang Wang, Hua Zhou, Cao Dongxing

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI), China（北京人工智能研究院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, China（信息工程研究所） ； Beijing University of Technology, China（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)；分类 cs.AI

AI总结 针对多模态大语言模型在机械工程图纸理解上的不足，提出首个综合机械图纸理解数据集MechVQA，并开发MechVL模型，通过多阶段训练显著提升性能。

Comments accept by iclm2026, add github link

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Seoul, South Korea, PMLR 306 (2026)

BioProVLA-Agent: An Affordable, Protocol-Driven, Vision-Enhanced VLA-Enabled Embodied Multi-Agent System with Closed-Loop-Capable Reasoning for Biological Laboratory Manipulation

BioProVLA-Agent：一种经济实惠、基于协议、视觉增强的VLA启用的具身多智能体系统，具备闭环推理能力，用于生物实验室操作

Zhaohui Du, Zhe Wang, Dongzhan Zhou, Minting Pan, Hongmei Fei, Xiwen Cao, Ting Xiao, Qi Wang, Huanbo Jin, Jiaming Gu, Quan Lu, Zhe Liu

机构 * Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN（能源化工过程智能制造教育部重点实验室，东华大学，上海，中国） ； Department of Computer Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN（东华大学计算机科学与工程系，上海，中国） ； Department of Laboratory Medicine, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, CN（复旦大学附属瑞金医院检验医学科，上海，中国） ； School of Information Science and Technology, Shihezi University, Shihezi, CN（石河子大学信息科学与技术学院，石河子，中国） 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BioProVLA-Agent，通过协议驱动和视觉增强，实现生物实验室操作中的具身多智能体系统，具备闭环推理能力，提升在湿实验室环境中的执行稳定性。

Comments 17 pages, 10 figures

Gypscie: A Cross-Platform AI Artifact Management System

Gypscie：一个跨平台的AI艺术品管理系统

Fabio Porto, Eduardo Ogasawara, Gabriela Moraes Botaro, Julia Neumann Bastos, Augusto Fonseca, Esther Pacitti, Patrick Valduriez

机构 * LNCC（巴西国家科学计算实验室） ； CEFET/RJ（里约热内卢联邦技术教育中心） ； Inria, Univ Montpellier, CNRS, LIRMM（法国国家信息与自动化研究所，蒙彼利埃大学，法国国家科学研究中心，蒙彼利埃计算机科学实验室） 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 本文提出Gypscie，通过知识图谱和规则查询语言统一管理AI艺术品，实现跨平台的数据流调度与可解释性。

Comments 39 pages, 13 figures

SpecEyes: Accelerating Agentic Multimodal LLMs via Speculative Perception and Planning

SpecEyes: 通过推测感知和规划加速代理多模态大语言模型

Haoyu Huang, Jinfa Huang, Zhongwei Wan, Xiawu Zheng, Rongrong Ji, Jiebo Luo

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 SpecEyes通过推测规划框架减少代理多模态大语言模型的序列开销，提升并发性能，实验显示在保持准确性的同时实现1.1-3.35倍的加速。

Comments ECCV 2026, Code: https://github.com/MAC-AutoML/SpecEyes

Agentic Very Long Video Understanding

智能体超长视频理解

Aniket Rege, Arka Sadhu, Yuliang Li, Kejie Li, Ramya Korlakai Vinayak, Yuning Chai, Yong Jae Lee, Hyo Jin Kim

机构 * Reality Labs Research at Meta（Meta 实验室） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 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 针对智能眼镜等设备带来的长视频理解需求，以实体场景图为核心构建增强智能体框架EGAgent，实现结构化搜索、推理及跨模态能力，在相关数据集实验中取得较好表现。

Comments 29 pages, 8 figures, 8 tables

NEST: Nascent Encoded Steganographic Thoughts

NEST：新生编码隐写思想

Artem Karpov

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 探讨模型在无害文本中隐藏秘密推理的隐写思维链，通过分类系统评估34个模型的隐写能力极限，测量相关指标并与基线比较，发现前沿模型无法联合推理嵌入，编码能力已达标，强调持续评估隐写风险的必要性。

CLEANER: Self-Purified Trajectories Boost Agentic Reinforcement Learning

CLEANER：自我净化轨迹助力智能强化学习

Tianshi Xu, Yuteng Chen, Meng Li

机构 * Peking University（北京大学） ； NTU, Singapore（新加坡国立大学） 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 研究参数受限模型探索阶段因执行失败产生噪声轨迹影响策略优化的问题，提出CLEANER，利用模型自我纠错能力净化轨迹，其SAAR机制提升平均准确率，减少训练步骤。

CoT-X: An Adaptive Framework for Cross-Model Chain-of-Thought Transfer and Optimization

CoT-X: 一种跨模型思维链迁移与优化的自适应框架

Ziqian Bi, Yinzhi Wang, Tianyang Wang, Junfeng Hao, Benji Peng, Wenqian Weng, Jiayi Gu, Jacqueline Pang, Xinyuan Song

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Baruch College, City University of New York（纽约市立大学巴鲁克学院） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； AI Agent Lab（AI Agent实验室） ； Appcubic ； Emory University（埃默里大学） 纠错

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

AI总结 提出自适应推理摘要框架，通过语义分割、预算感知压缩和连贯性重建，在减少token用量的同时保留关键推理步骤，实现跨模型高效CoT迁移，在7501道医学题上准确率提升40%，评估成本降低84%。

Comments TKDD 2025 minor revision version

kAgent: An execution-guided crash resolution agent for the Linux kernel

kAgent：一种用于Linux内核的执行引导式崩溃修复代理

Alex Mathai, Chenxi Huang, Suwei Ma, Jihwan Kim, Hailie Mitchell, Aleksandr Nogikh, Petros Maniatis, Franjo Ivančić, Junfeng Yang, Baishakhi Ray

机构 * Department of Computer Science, Columbia University（哥伦比亚大学计算机科学系） ； Google Inc.（谷歌公司） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 研究针对Linux内核崩溃修复难题，以内核开发者修复方式为灵感构建kAgent及支持工具栈，通过检查日志等步骤修复崩溃，消融特性定量分析，评估显示其能有效修复多种崩溃。

Comments Accepted to ICML, 2026; in the Deep Learning for Code Workshop. This paper was previously circulated as "CrashFixer"

Containment Verification: AI Safety Guarantees Independent of Alignment

包含性验证：与对齐无关的AI安全保证

Royce Moon, Lav R. Varshney

机构 * AI Innovation Institute, Stony Brook University（石溪大学人工智能创新研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出包含性验证，通过代理框架本身提供安全保证。通过前向模拟细化和Dafny机制化，证明了在模型类型动作边界内对所有AI输出的边界策略强制性，首次实现了代理框架的演绎形式验证。

Comments 14 pages

Step-Level Sparse Autoencoder for Reasoning Process Interpretation

步骤级稀疏自编码器用于推理过程解释

Xuan Yang, Jiayu Liu, Yuhang Lai, Hao Xu, Zhenya Huang, Ning Miao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 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 提出步骤级稀疏自编码器（SSAE），通过条件稀疏化形成信息瓶颈，将推理步骤中的增量信息与背景信息分离为稀疏特征，用于解释大语言模型的推理过程。

Can LLMs Reason About Attention? Towards Zero-Shot Analysis of Multimodal Classroom Behavior

LLMs能否进行注意力推理？多模态课堂行为的零样本分析

Nolan Platt, Sehrish Nizamani, Alp Tural, Elif Tural, Saad Nizamani, Andrew Katz, Yoonje Lee, Nada Basit

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； 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,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一个隐私保护的分析流程，利用OpenPose和Gaze-LLE提取学生注意力信息，并通过QwQ-32B-Reasoning进行零样本分析，探讨LLMs在多模态行为理解中的潜力与局限。

Comments 8 pages, 2 figures. Preprint

Optimizing the Cost-Quality Tradeoff of Agentic Theorem Provers in Lean

优化 Lean 中智能定理证明器的成本-质量权衡

Kári Rögnvaldsson, Chenhao Sun, Jasper Dekoninck, Martin Vechev

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出一种包含数据平面和控制平面的动作路由智能体，通过观察失败轨迹并估计成功概率与成本来动态决定继续证明或重新分解，在 PutnamBench 子集上平均降低 25.8% 成本且保持性能。

Grounding Multi-Hop Reasoning in Structural Causal Models via Group Relative Policy Optimization

通过群体相对策略优化在结构因果模型中 grounding 多跳推理

Yunhan Bu, Quan Zhang, Huaping Zhang, Guotong Geng, Chunxiao Gao, Askar Hamdulla, Juan Wang, Qiuchi Li, Baohua Zhang, Shuai Lei, Yunbo Cao, Zhunchen Luo

机构 * School of Computer Science and Technology, Xinjiang University, Urumqi, China（新疆大学计算机科学与技术学院，乌鲁木齐，中国） ； Beijing Institute of Technology, Beijing, China（北京理工大学，北京，中国） ； Military Science Information Research Center, Academy of Military Science, Beijing, China（军事科学院军事科学信息研究中心，北京，中国） 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 本文提出基于结构因果模型的多跳事实验证框架，通过群体相对策略优化解决推理链长度与准确率的平衡问题，实验表明其在HoVer和EX-FEVER数据集上优于现有方法。

IfcLLM: Natural Language Querying of IFC Models through Complementary Relational and Graph Representations

一种融合关系和图表示的IFC模型自然语言查询混合框架

Rabindra Lamsal, Sisi Zlatanova, Haowen Xu, Yafei Sun, Johnson Xuesong Shen

机构 * GRID Lab, School of Built Environment, The University of New South Wales（建筑环境学院，新南威尔士大学GRID实验室） ； School of Civil and Environmental Engineering, The University of New South Wales（土木与环境工程学院，新南威尔士大学） 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IfcLLM混合框架，通过关系和图表示结合迭代推理，提升非专家用户对IFC模型的自然语言查询能力，并支持常规BIM分析任务。

MMOU: A Massive Multi-Task Omni Understanding and Reasoning Benchmark for Long and Complex Real-World Videos

MMOU：面向长且复杂真实世界视频的大规模多任务全模态理解与推理基准

Arushi Goel, Sreyan Ghosh, Vatsal Agarwal, Nishit Anand, Kaousheik Jayakumar, Lasha Koroshinadze, Yao Xu, Katie Lyons, James Case, Karan Sapra, Kevin J. Shih, Siddharth Gururani, Abhinav Shrivastava, Ramani Duraiswami, Dinesh Manocha, Andrew Tao, Bryan Catanzaro, Mohammad Shoeybi, Wei Ping

机构 * NVIDIA, USA（NVIDIA美国分公司） ； University of Maryland, College Park, USA（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.CL

AI总结 提出MMOU基准，包含2万个人工标注问题与11877个长视频，覆盖13项技能，评估多模态大模型在长视频中的全模态理解与推理能力，最佳闭源模型仅64.2%准确率，开源模型46.8%。

Comments Project Page: https://huggingface.co/datasets/nvidia/MMOU

Pseudo-Formalization for Automatic Proof Verification

伪形式化用于自动证明验证

Slim Barkallah, Luke Bailey, Kaiyue Wen, Mohammed Abouzaid, Tengyu Ma

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

AI总结 本文提出了一种名为伪形式化的证明格式，该格式在保持自然语言灵活性的同时，保留了形式证明的模块性和精确性，通过块验证算法实现了对自然语言证明的高效验证，其在错误发现的精度和召回率上优于现有基线方法。

Comments 31 pages, code available at https://github.com/Slim205/pseudo-formalization

Too long; didn't solve

太长；没解决

Lucía M. Cabrera, Isaac Saxton-Knight, Jocelyn D'Arcy

机构 * Instituto Balseiro（巴塞罗那研究所） ； Poindexter Labs（波因迪克斯实验室） 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 研究提示长度和解答长度与大型语言模型在数学问题上的性能关系，发现两者与模型失败率正相关。

EndoCoT: Scaling Endogenous Chain-of-Thought Reasoning in Diffusion Models

EndoCoT：扩散模型中的内生思维链推理扩展

Xuanlang Dai, Yujie Zhou, Long Xing, Jiazi Bu, Xilin Wei, Yuhong Liu, Beichen Zhang, Kai Chen, Yuhang Zang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 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 提出EndoCoT框架，通过迭代思维引导模块激活MLLM的推理潜力，并利用终端思维接地模块确保推理轨迹与文本监督对齐，使DiT逐步执行复杂任务，在多个基准上平均准确率达92.1%。

Comments 23 pages, 18 figures, The code and dataset are publicly available at https://internlm.github.io/EndoCoT/

Mitigating Legibility Tax with Decoupled Prover-Verifier Games

通过解耦证明者-验证者游戏减轻可读性代价

Yegon Kim, Juho Lee

机构 * KAIST（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 提出解耦证明者-验证者游戏（DPVG），通过分离正确性与可检查性训练一个翻译器模型，将固定求解器的解转化为可检查形式，在保持答案正确性的同时提高可检查性，解决了可读性代价问题。

Comments ICLR 2026 Workshop Trustworthy AI

CausalT5k: Diagnosing Refusal and Failure Modes in Trustworthy Causal Reasoning Across Causal Rungs

CausalT5k: 诊断可信因果推理中的拒绝与失败模式——跨越因果阶梯

Longling Geng, Andy Ouyang, Theodore Wu, Daphne Barretto, Matthew John Hayes, Rachael Cooper, Yuqiao Zeng, Sameer Vijay, Gia Ancone, Ankit Rai, Matthew Wolfman, Patrick Flanagan, Edward Y. Chang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 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CTK基准，通过5,147个案例诊断大语言模型在因果推理中的失败模式，包括因果阶梯、陷阱类型、压力敏感性和拒绝质量等标注，揭示聚合准确率隐藏的缺陷。

Comments 12 pages, 17 tables, 4 figures

Learning-Infused Formal Reasoning: From Contract Synthesis to Artifact Reuse and Formal Semantics

学习增强的形式化推理：从合约合成到工件复用和形式语义

Arshad Beg, Diarmuid O'Donoghue, Rosemary Monahan

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 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 提出将形式化方法与人工智能融合的长期研究愿景，通过自动化合约合成、语义工件复用和精化理论，构建知识驱动的验证生态系统，加速未来保障。

Comments LNCS Proceedings Submitted Version. 17 pages. Accepted and presented at VERIFAI-2026: The Interplay between Artificial Intelligence and Software Verification LASER center, Villebrumier, France, March 8-11, 2026

Disentangling Perception and Reasoning in Multimodal LLMs via Reward Design

通过奖励设计解耦多模态大语言模型中的感知与推理

Omar Sharif, Eftekhar Hossain, Nikhil Singh, Patrick Ng

机构 * Department of Computer Science, Dartmouth College（达特茅斯大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Central Florida（中央佛罗里达大学计算机科学系） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究多模态大模型中感知与推理的瓶颈，发现感知是主要约束，并通过奖励设计提升视觉基础推理，平均提升5.56分。

Comments 24 pages, 15 Figures, 10 Tables

TechRAG: Evidence-Gated Multimodal Agentic RAG for Technical Literature Reasoning

TechGraphRAG：面向技术文献推理的智能图增强RAG框架

Kanwar Bharat Singh

机构 * Global Tire Intelligence and Solutions (GTIS)（全球轮胎智能与解决方案（GTIS）） ； The Goodyear Tire & Rubber Company（固特异轮胎与橡胶公司） 纠错

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

AI总结 提出一种13步自主流水线的智能检索增强生成框架，通过证据充分性评分、知识图谱遍历和自校正生成，支持领域特定技术文献推理。

Parallel Test-Time Scaling with Multi-Sequence Verifiers

并行测试时扩展与多序列验证器

Yegon Kim, Seungyoo Lee, Chaeyun Jang, Hyungi Lee, Juho Lee

机构 * Graduate School of AI, KAIST（人工智能研究生院，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 提出多序列验证器（MSV），通过条件化候选集预测正确性，改善校准性，提升最佳选择准确率并实现早停策略，在数学推理任务中以不到一半延迟达到相同精度。

Edit Knowledge, Not Just Facts via Multi-Step Reasoning over Background Stories

编辑知识，而不仅仅是事实：基于背景故事的多步推理

Ya Gao, Kalle Kujanpää, Pekka Marttinen, Harri Valpola, Alexander Ilin

机构 * Aalto University（阿莱大学） ； Amazon.com（亚马逊公司） ； System 2 AI（系统2人工智能） 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 提出将知识更新视为推理问题，通过背景故事引入新知识、自生成多跳问题训练和知识蒸馏，使模型在多步推理中灵活运用新信息。

Comments Under review

DynaDebate: Breaking Homogeneity in Multi-Agent Debate with Dynamic Path Generation

DynaDebate: 通过动态路径生成打破多智能体辩论中的同质性

Zhenghao Li, Zhi Zheng, Wei Chen, Jielun Zhao, Yong Chen, Tong Xu, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） ； North Automatic Control Technology Institute（北自动控制技术研究所） ； Shenzhen Institute for Advanced Study, UESTC（深圳先进研究 institute, 电子科技大学） 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 提出DynaDebate框架，通过动态路径生成、过程中心辩论和触发式验证机制，解决多智能体辩论中推理路径同质化问题，提升辩论效果。

Comments 19pages,7 figures