语言大模型 / LLM

Reasoning for Social Audio-Visual Question Answering: Where Do We Stand?

社会视听问答的推理：我们处于什么阶段？

Koen P. de Vries, Xavier Alameda-Pineda, Estefanía Talavera, Stéphane Lathuilière

机构 * Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； Univ. Grenoble Alpes（格勒诺布尔大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； University of Twente（特文特大学） 纠错

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

AI总结 本文针对社会视听问答研究，发现IntentBench存在高噪声，Vanilla SFT基线性能优于现有推理方法，仅用文本模态即可实现与视频相当的性能，并发布了IntentBench-Prime等资源。

Comments Accepted at HCMIW ECCV workshop. Code available here: https://github.com/koenv759/VanillaSFT

Emergence of Hierarchical Emotion Organization in Large Language Models

大型语言模型中层级情感组织的涌现

Maya Okawa, Bo Zhao, Eric J. Bigelow, Rose Yu, Tomer Ullman, Ekdeep Singh Lubana, Hidenori Tanaka

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 受情感轮理论启发，分析大型语言模型输出中情感状态间的概率依赖关系，发现模型自然形成与人类心理模型一致的层级情感树，且更大模型发展出更复杂的层级结构，同时揭示社会经济角色在情感识别中的系统性偏差。

Comments ICML 2026

Training Large Language Models for Self-Explanation Faithfulness

训练用于自解释忠实性的大语言模型

Yeoktatt Cheah, María Pérez-Ortiz, Noah Y. Siegel, Oana-Maria Camburu

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 提出强化学习方法，将忠实性度量改为训练目标，研究模型能否检测及优化影响决策因素以提高自解释忠实性。实验用随机词和用户偏差插入，微调模型在忠实性度量上显著改进，交叉干预泛化有模型依赖等情况，为减少不忠实推理提供路径。

Comments To appear at the ICLR 2026 Workshop on Representational Alignment (Re-Align), 10 pages (long paper)

Mapping the Narrow Corridor with Large Language Models

用大语言模型绘制狭窄走廊

Ebrahim M Songhori

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

AI总结 研究探讨大语言模型能否将国家历史在二维空间路径的框架付诸实践，引入可重现流程，制作12国轨迹图集并比较四个模型，评估与专家指数的一致性及模型间一致性，还讨论了大语言模型注释器和人类专家偏差差异。

Large Language Model Enhanced Differentiable Trajectory Planning for IoT-Enabled Autonomous Driving

用于物联网支持的自动驾驶的大语言模型增强可微轨迹规划

Shihao Zhang, Jing Yang, Ziyu Song, Zheng Lin, Sunil Prajapat, Zhaochen Xia, Hemant Ghayvat, Haitao Ding, Lip Yee Por, Ashok Kumar Das

机构 * State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University（吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室） ； Center of Research for Cyber Security and Network (CSNET), Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Malaya（马来西亚大学计算机科学与信息技术学院网络安全与网络研究中心） ； Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT), University of Luxembourg（卢森堡大学安全、可靠性与信任跨学科中心） ； IMT, Department of Humanities and Technology, Roskilde University（罗斯基勒大学人文与技术系IMT） ； Center for Security, Theory and Algorithmic Research, International Institute of Information Technology（国际信息技术研究所安全、理论与算法研究中心） ； Department of Computer Science and Engineering, College of Informatics, Korea University（韩国大学信息学院计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 针对物联网支持的自动驾驶规划问题，提出大语言模型增强可微轨迹规划框架。通过以周围智能体为中心的数据增强、复杂度感知的语义增强模块及可微优化模块，提升规划效果，在相关基准测试中取得高分，验证了在线部署和实时闭环执行能力。

Comments 13 pages, 5 figures

Scene Graph Thinking: Reinforcing Structured Visual Reasoning for Multimodal Large Language Models

场景图思维：增强多模态大语言模型的结构化视觉推理

Zhiwei Yang, Yuanchen Wu, Nan Zhang, Yucong Meng, Ke Yan, Shouhong Ding

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；post-training(abstract)

AI总结 针对多模态大语言模型忽视结构化关系的问题，提出场景图思维（SaGe）范式，通过自动数据引擎转换数据、构建训练数据，采用两阶段图对齐训练范式，在多模态基准测试中取得显著改进，提升细粒度感知和推理能力。

Comments ICML 2026

Large Language Models Have Unreliable Understanding of Software Engineering Terminology

大语言模型对软件工程术语的理解不可靠

Huzaifa Ejaz, Fabian C. Peña, Steffen Herbold

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

AI总结 研究大语言模型对软件工程术语的理解程度，通过用正确及伪造定义提示，测量分类准确率与推理令牌合理性，发现多数模型虽能检测伪造定义，但存在拒绝正确定义的偏差，明确推理未持续改善结果，揭示了LLMs在术语理解上的问题。

Emergence of Preferential Attachment and Glass-Ceiling Effects in Autonomous Networks of LLMs

LLM自主网络中优先连接与玻璃天花板效应的涌现

Yiming Zhang, Vikram Krishnamurthy

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

AI总结 研究LLM代理自主选择合作者时网络结构的涌现，发现优先连接和类型依赖的玻璃天花板效应，通过平均场模型证明中心性收敛，实验验证了网络动态对集体性能的影响。

Semantic-aware and Self-improving Program Reduction via Agentic Large Language Models

通过智能大语言模型实现语义感知和自我改进的程序简化

Xintong Zhou, Hongxu Xu, Chunhao Liao, Puzhuo Liu, Yongqiang Tian, Chengnian Sun

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

AI总结 研究将程序简化作为由智能大语言模型驱动的自主推理任务，方法是让模型分析语义、提出假设并迭代改进，还能提炼经验，PROJ框架实现该方法，实验表明其优于现有技术。

Manifold Bandits: Bayesian Curriculum Learning over the Latent Geometry of Large Language Models

流形赌博机：大语言模型潜在几何上的贝叶斯课程学习

Darrien McKenzie, Nicklas Hansen, Xiaolong Wang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 提出贝叶斯流形课程（BMC）框架，将问题采样建模为流形结构赌博机问题，通过层次任务树和贝叶斯学习引导采样，平衡学习信号、多样性和实用性。

Comments Webpage: https://darrienmckenzie.com/manifold-bandits/

Calibration Drift Under Reasoning: How Chain-of-Thought Budgets Induce Overconfidence in Large Language Models

推理下的校准漂移：思维链预算如何导致大型语言模型过度自信

Prakul Sunil Hiremath, Harshit R. Hiremath

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Visvesvaraya Technological University, Belagavi（维斯瓦拉亚科技大学计算机科学与工程系，贝拉加维） ； Department of Computer Science and Business System, SG Balekundri Institute of Technology, Belagavi（SG巴莱昆德里理工学院计算机科学与商业系统系，贝拉加维） 纠错

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

AI总结 研究发现，增加思维链推理预算超过任务特定阈值会导致模型对错误答案过度自信，提出校准漂移现象并引入CABStop停止规则。

Comments 31 pages, 4 figures, 3 tables. Introduces Calibration Drift Under Reasoning (CDUR) with theoretical analysis and preliminary experiments; includes CABStop; code and data available

Late-Layer Fusion is Enough: Dual-Path Vision Token Routing for Multimodal Large Language Models under Visual Saturation

晚期融合足矣：面向视觉饱和的多模态大语言模型的双路径视觉令牌路由

Siyuan Liu, Jinyang Wu

机构 * School of Mechanics and Engineering Science, Peking University（北京大学力学与工程科学学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型中视觉令牌在深层饱和的问题，提出双路径视觉令牌路由（DPVR-LF），在饱和点将视觉令牌路由至单层可训练分支，仅最后层融合，以约3%可训练参数保持性能并减少计算。

Comments 18 pages, 4 figures. Submitted to Pattern Recognition

CAPruner: Conceptual-Adjacent Scene Graph Pruner for Enhancing 3D Spatial Reasoning of Large Language Models

CAPruner: 概念相邻场景图剪枝器以增强大语言模型的3D空间推理

Shengli Zhou, Xiangchen Wang, Guanhua Chen, Feng Zheng

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； SpatialTemporal AI（时空人工智能） 纠错

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

AI总结 提出概念相邻场景图剪枝器(CAPruner)，通过融合模糊语义相关性和空间邻近性估计关系重要性，在任务特定上下文中选择关键关系，避免关系级标注，显著提升大语言模型在3D视觉语言任务上的空间推理性能。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference

DenseSteer: Steering Small Language Models towards Dense Math Reasoning

DenseSteer: 引导小型语言模型进行密集数学推理

Yang Ouyang, Shuhang Lin, Jung-Eun Kim

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

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

AI总结 提出DenseSteer，一种无需训练的推理时引导框架，通过调节内部表征向密集推理模式靠拢，提升小型模型在多步数学推理中的准确性。

Comments ICML 2026

Attribute-Grounded Selective Reasoning for Artwork Emotion Understanding with Multimodal Large Language Models

基于属性的选型推理用于艺术品情感理解的多模态大语言模型

Cheng Zhang, Yuer Liu, Zhiyu Zhou, Hongxia Xie, Wen-Huang Cheng

机构 * Department of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） ； Department of Computer Science, National Taiwan University（国立台湾大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于属性的选型推理方法，通过多模态大语言模型实现艺术品情感理解，通过引入属性瓶颈引导框架提升情感预测精度和解释简洁性。

Less Diverse, Less Safe: The Indirect But Pervasive Risk of Test-Time Scaling in Large Language Models

多样性越低，安全性越差：大规模语言模型测试时缩放的间接但广泛的风险

Shahriar Kabir Nahin, Hadi Askari, Muhao Chen, Anshuman Chhabra

机构 * Bellini College of AI, Cybersecurity, and Computing（人工智能、网络安全与计算学院） ； University of South Florida, Tampa, Florida, USA（佛罗里达州塔帕斯大学） ； University of California, Davis, California, USA（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 本文揭示了测试时缩放（TTS）中多样性降低导致安全风险增加的问题，提出RefDiv协议用于检测TTS管道中的漏洞，并发现现有安全防护措施对此类风险效果有限。

Comments Accepted to ICML 2026

R-CoT: A Reasoning-Layer Watermark via Redundant Chain-of-Thought in Large Language Models

R-CoT：通过冗余链式推理的推理层水印

Ziming Zhang, Li Li, Guorui Feng, Hanzhou Wu, Xinpeng Zhang

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；post-training(abstract)

AI总结 本文提出R-CoT方法，通过在大语言模型的推理路径中嵌入水印，利用双轨迹优化机制实现水印与原推理路径共存，提升水印的鲁棒性和有效性。

Reward Is Enough: LLMs Are In-Context Reinforcement Learners

奖励足以：LLMs是上下文强化学习者

Kefan Song, Amir Moeini, Peng Wang, Lei Gong, Rohan Chandra, Shangtong Zhang, Yanjun Qi

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究发现LLM在推理过程中可通过上下文强化学习实现自我提升，通过多轮提示框架提升任务表现，显著优于基线方法。

RemoteShield: Enable Robust Multimodal Large Language Models for Earth Observation

RemoteShield：为地球观测启用鲁棒的多模态大语言模型

Rui Min, Liang Yao, Shiyu Miao, Shengxiang Xu, Yuxuan Liu, Chuanyi Zhang, Shimin Di, Fan Liu

机构 * Hohai University（河海大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RemoteShield，一种针对地球观测的鲁棒多模态大语言模型，通过偏好学习提升在现实输入变化下的稳定性与一致性，实验显示其在多模态扰动下表现优于基线模型。

Pioneer Agent: Continual Improvement of Small Language Models in Production

先驱代理：生产环境中小语言模型的持续改进

Dhruv Atreja, Julia White, Nikhil Nayak, Kelton Zhang, Henrijs Princis, George Hurn-Maloney, Ash Lewis, Urchade Zaratiana

机构 * Fastino Labs 纠错

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

AI总结 本文提出Pioneer Agent，通过闭环系统自动化小语言模型的持续改进，通过冷启动和生产模式提升模型性能，发现有效训练策略。

Comments 43 pages, 10 figures, 14 tables

MLLM-HWSI: A Multimodal Large Language Model for Hierarchical Whole Slide Image Understanding

MLLM-HWSI: 一种用于分层全滑动图像理解的多模态大语言模型

Basit Alawode, Arif Mahmood, Muaz Khalifa Al-Radi, Shahad Albastaki, Asim Khan, Muhammad Bilal, Moshira Ali Abdalla, Mohammed Bennamoun, Sajid Javed

机构 * Department of Computer Science, Khalifa University of Science and Technology（卡利法科技大学计算机科学系） ； Information Technology University（信息技术大学） ； KAU（卡乌大学） ； University of the Western Australia（西澳大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MLLM-HWSI，一种分层全滑动图像级多模态大语言模型，通过四级尺度对齐视觉特征与病理语言，提升解释性证据接地推理能力，在六个CPath任务上取得新SOTA结果。

Deliberative multi-agent large language models improve clinical reasoning in ophthalmology

协商式多智能体大语言模型提升眼科临床推理

Ehsan Misaghi, Sean T Berkowitz, Bing Yu Chen, Qingyu Chen, Renaud Duval, Pearse A Keane, Danny A Mammo, Ariel Yuhan Ong, Mertcan Sevgi, Sumit Sharma, Sunil K Srivastava, Yih Chung Tham, Fares Antaki

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

AI总结 本研究比较了多智能体协商系统与单一模型在眼科临床推理中的表现，发现协商系统在准确性和安全性上均优于单一模型，且能减少有害错误。

Leveraging Large Language Models for Generalizing Peephole Optimizations

利用大型语言模型进行通用窥视优化

Chunhao Liao, Hongxu Xu, Xintong Zhou, Zhenyang Xu, Chengnian Sun

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

AI总结 本文提出LPG框架，利用大型语言模型进行窥视优化泛化，通过闭环工作流整合符号常量泛化、结构泛化、约束放松和位宽/精度泛化，提升优化规则的正确性和通用性。

Formalizing and validating properties in Asmeta with Large Language Models (Extended Abstract)

在Asmeta中形式化和验证属性的大型语言模型（扩展摘要）

Andrea Bombarda, Silvia Bonfanti, Angelo Gargantini, Nico Pellegrinelli

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

AI总结 本文探讨将大型语言模型集成到Asmeta框架中，帮助用户定义、形式化、解释和验证时间属性，通过示例展示这种集成的可行性与潜在优势。

Scalable Text-Embedding-informed Cognitive Diagnosis of Large Language Models

可扩展的基于文本嵌入的认知诊断用于大语言模型

Jia Liu, Zhiyu Xu, Yuqi Gu

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

AI总结 本文提出将心理测量学中的认知诊断模型(CDM)适应于大语言模型评估，通过多维离散能力配置文件实现细粒度诊断，并利用文本嵌入信息构建先验，提高高维估计的稳定性。

Comments 34 pages of main text, 12 pages of appendix, 7 figures

Thinking in Dynamics: How Multimodal Large Language Models Perceive, Track, and Reason Dynamics in Physical 4D World

动态思维：多模态大语言模型如何感知、跟踪和推理物理4D世界的动态

Yuzhi Huang, Kairun Wen, Rongxin Gao, Dongxuan Liu, Yibin Lou, Jie Wu, Jing Xu, Jian Zhang, Zheng Yang, Yunlong Lin, Chenxin Li, Panwang Pan, Junbin Lu, Jingyan Jiang, Xinghao Ding, Yue Huang, Zhi Wang

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

AI总结 本文提出Dyn-Bench基准测试，评估多模态大语言模型在动态场景中的时空推理和动态物体感知能力，发现现有模型难以同时保持强性能，而结构化整合方法显著提升其动态感知能力。

Revealing Behavioral Plasticity in Large Language Models: A Token-Conditional Perspective

揭示大型语言模型中的行为可塑性：基于令牌条件的视角

Liyuan Mao, Le Yu, Jing Zhou, Chujie Zheng, Bowen Yu, Chang Gao, Shixuan Liu, An Yang, Weinan Zhang, JunYang Lin

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

AI总结 本文提出ToCoRL框架，通过令牌条件强化学习使LLM在推理时实现稳定的行为适应，从而实现精确的行为控制。

Comments Work done during an internship at the Qwen Team, Alibaba Group

Why Large Language Models can Secretly Outperform Embedding Similarity in Information Retrieval

为何大语言模型可以秘密超越嵌入相似性在信息检索中的表现

Matei Benescu, Ivo Pascal de Jong

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

AI总结 本文探讨了大语言模型在信息检索中通过推理超越传统嵌入相似性方法的潜力，并指出当前注释数据集难以准确评估其效果。

Comments 13 pages, 6 figures, 5 tables

AutoTraces: Autoregressive Trajectory Forecasting via Multimodal Large Language Models

AutoTraces：通过多模态大语言模型实现自回归轨迹预测

Teng Wang, Yanting Lu, Ruize Wang

机构 * Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 AutoTraces通过多模态大语言模型实现自回归轨迹预测，采用创新的轨迹标记方案和自动链式推理机制，提升长周期预测精度与跨场景泛化能力。

LLM Probability Concentration: How Alignment Shrinks the Generative Horizon

LLM概率集中：对齐如何缩小生成范围

Chenghao Yang, Sida Li, Ari Holtzman

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

AI总结 研究发现对齐微调通过减少生成多样性，使LLM生成更一致，从而影响复杂推理稳定性。

Comments Codebase: https://github.com/yangalan123/LLMBranchingFactor. V3: Significantly rewrite the whole paper for a clearer structure. Correct problems in the theory parts (Remove emphasis on AEP, discussions on variable LLM generation lengths) and strengthen asymptotic analysis. Add Qwen and OLMo2 experiments. Preliminary SFT v.s. RL comparison to better understand the alignment effects on BF