语言大模型 / LLM

Follow the Path: Reasoning over Knowledge Graph Paths to Improve Large Language Model Factuality

跟随路径：通过知识图谱路径推理提升大语言模型事实性

Mike Zhang, Johannes Bjerva, Russa Biswas

机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Aalborg University（奥尔堡大学） ； Pioneer Centre for Artificial Intelligence（先锋人工智能中心） 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

AI总结 本文提出fs1方法，通过收集大推理模型的推理轨迹并将其锚定在知识图谱路径上，提升大语言模型的事实性，在六个复杂开放领域问答基准测试中表现优异。

Comments Accepted at ACL Findings 2026

Large Language Models for Math Education in Low-Resource Languages: A Study in Sinhala and Tamil

大型语言模型在低资源语言中的数学教育应用：斯里兰卡语和泰米尔语的研究

Sukumar Kishanthan, Kumar Thushalika, Buddhi Jayasekara, Asela Hevapathige

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University of Moratuwa（穆拉图瓦大学） ； Department of Electrical and Information Engineering（电气与信息工程系） ； University of Ruhuna（鲁胡纳大学） ； Faculty of Information Technology and Communication Sciences（信息科技与通讯科学学院） ； Tampere University（塔尔皮奥大学） ； School of Computing（计算学院） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了大型语言模型在斯里兰卡语和泰米尔语中的数学推理能力，发现基础算术推理在不同语言间表现稳定，但复杂问题在两种语言中均有显著下降，表明英语表现佳不等于多语言可靠。

Comments Accepted to ITHET 2026

Persona-Assigned Large Language Models Exhibit Human-Like Motivated Reasoning

具有人格分配的大型语言模型表现出类似人类的动机推理

Saloni Dash, Amélie Reymond, Emma S. Spiro, Aylin Caliskan

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了分配不同政治和社会人口属性的人格对大型语言模型动机推理的影响，发现人格分配的模型在评估信息真实性时表现下降，且政治人格在科学证据评估中更倾向于与自身身份一致的结论，传统去偏方法效果有限。

Comments ACL Findings 2026

Dissecting Failure Dynamics in Large Language Model Reasoning

解析大语言模型推理中的故障动态

Wei Zhu, Jian Zhang, Lixing Yu, Kun Yue, Zhiwen Tang

机构 * School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming, China（云南大学信息科学与工程学院，昆明，中国） ； Yunnan Key Laboratory of Intelligent Systems and Computing, Kunming, China（云南省智能系统与计算重点实验室，昆明，中国） 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

AI总结 研究揭示大语言模型推理错误多源于早期少量转换点，提出GUARD框架通过不确定性信号引导干预，提升推理可靠性。

Comments Accepted by ACL 2026

CoSToM:Causal-oriented Steering for Intrinsic Theory-of-Mind Alignment in Large Language Models

CoSToM: 为大语言模型内在理论思维对齐的因果导向引导

Mengfan Li, Xuanhua Shi, Yang Deng

机构 * National Engineering Research Center for Big Data Technology and System, Services Computing Technology and System Lab, Cluster and Grid Computing Lab, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学国家大数据技术与系统工程技术研究中心、服务计算技术与系统实验室、集群与网格计算实验室） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 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

AI总结 本文提出CoSToM框架，通过因果追踪和激活引导提升大语言模型的社会推理能力与对话质量。

Comments Accepted to ACL 2026 (Main Conference)

See, Hear, and Understand: Benchmarking Audiovisual Human Speech Understanding in Multimodal Large Language Models

看见、听见与理解：多模态大语言模型中人类语音理解基准测试

Le Thien Phuc Nguyen, Zhuoran Yu, Samuel Low Yu Hang, Subin An, Jeongik Lee, Yohan Ban, SeungEun Chung, Thanh-Huy Nguyen, JuWan Maeng, Soochahn Lee, Yong Jae Lee

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Kookmin University（国民大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 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.AI、cs.LG

AI总结 本文提出AV-SpeakerBench基准测试，通过3212道多选题评估多模态大语言模型在真实视频中对语音的细粒度理解能力，发现Gemini 2.5 Pro在音频视觉融合方面表现最佳。

Comments Findings of CVPR 2026

TDA-RC: Task-Driven Alignment for Knowledge-Based Reasoning Chains in Large Language Models

TDA-RC：基于任务驱动的知识推理链对齐方法

Jiaquan Zhang, Qigan Sun, Chaoning Zhang, Xudong Wang, Zhenzhen Huang, Yitian Zhou, Pengcheng Zheng, Chi-lok Andy Tai, Sung-Ho Bae, Zeyu Ma, Caiyan Qin, Jinyu Guo, Yang Yang, Hengtao Shen

机构 * School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； College of Professional and Continuing Education, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学专业及持续教育学院） ； School of Robotics and Advanced Manufacture, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）机电工程与自动化学院） ； School of Computing, Kyung Hee University（庆熙大学计算机学院） ； School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） 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

AI总结 本文提出TDA-RC方法，通过拓扑学优化提升大语言模型推理效率与准确性，结合持久同调将不同推理范式统一到拓扑空间中，实现高效且精准的推理链优化。

Comments 14 pages, 4 figures

CodeMind: Evaluating Large Language Models for Code Reasoning

CodeMind: 评估大型语言模型的代码推理能力

Changshu Liu, Yang Chen, Reyhaneh Jabbarvand

机构 * 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(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出CodeMind框架，通过独立执行推理、规范推理和动态语义推理任务评估LLM的代码推理能力，发现LLM在处理复杂代码时性能下降，且bug修复性能与代码推理任务无关。

Beyond Symbolic Solving: Multi Chain-of-Thought Voting for Geometric Reasoning in Large Language Models

超越符号求解：用于大语言模型几何推理的多链式思维投票

Md. Abu Bakor Siddique, Shahrin Hossain, Sadman Ahmed Siam, Syed Rifat Raiyan, Hasan Mahmud, Md Kamrul Hasan

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

AI总结 本文提出MARS-GPS方法，通过生成多个并行推理流程并结合Python代码执行，利用熵值进行排序并多阶段投票，提升大语言模型在几何推理中的性能，实验显示其在Geometry3K数据集上达到88.8%的准确率，比现有最佳水平提升11%。

Comments Under review, 4 figures, 7 tables

EmoLLM: Appraisal-Grounded Cognitive-Emotional Co-Reasoning in Large Language Models

EmoLLM：基于评估的认知-情感共推理在大语言模型中

Yifei Zhang, Mingyang Li, Henry Gao, Liang Zhao

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 EmoLLM通过引入评估推理图结构，实现认知与情感的协同推理，提升对话中情感状态和响应质量，同时保持事实可靠性。

BrainBench: Exposing the Commonsense Reasoning Gap in Large Language Models

BrainBench：揭示大型语言模型在常识推理上的差距

Yuzhe Tang

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(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 BrainBench通过100道脑筋急转弯问题，揭示LLM在常识推理上的不足，评估八种前沿模型，发现其推理存在随机性缺陷。

Think While Watching: Online Streaming Segment-Level Memory for Multi-Turn Video Reasoning in Multimodal Large Language Models

边看边想：多轮视频推理的在线流式段级内存

Lu Wang, Zhuoran Jin, Yupu Hao, Yubo Chen, Kang Liu, Yulong Ao, Jun Zhao

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

AI总结 本文提出Think While Watching框架，通过段级内存保持多轮视频推理连续性，提升流式视频理解的准确率和效率。

ArgLLM-App: An Interactive System for Argumentative Reasoning with Large Language Models

ArgLLM-App：基于大语言模型的论证推理交互系统

Adam Dejl, Deniz Gorur, Francesca Toni

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） 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

AI总结 ArgLLM-App是一个基于大语言模型的论证推理交互系统，通过可视化解释和用户交互实现决策的可解释性和可挑战性。

Comments AAMAS 2026 Demonstration Track

State Design Matters: How Representations Shape Dynamic Reasoning in Large Language Models

状态设计至关重要：表示如何塑造大语言模型中的动态推理

Annie Wong, Aske Plaat, Thomas Bäck, Niki van Stein, Anna V. Kononova

机构 * Leiden Institute of Advanced Computer Science（莱顿先进计算机科学研究所） ； Leiden University（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)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究探讨了大语言模型中状态表示设计对动态推理的影响，发现自然语言表示和空间编码对性能至关重要，但长期任务仍面临挑战。

Unlocking Reasoning Capability on Machine Translation in Large Language Models

在大语言模型中解锁机器翻译的推理能力

Sara Rajaee, Sebastian Vincent, Alexandre Berard, Marzieh Fadaee, Kelly Marchisio, Tom Kocmi

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Cohere Labs（Cohere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)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出了一种针对翻译的结构化推理框架，通过多步骤草稿、充分性细化、流畅性提升和选择性迭代修订，显著提升了大语言模型在机器翻译中的性能。

Amortized Reasoning Tree Search: Decoupling Proposal and Decision in Large Language Models

渐进推理树搜索：在大语言模型中解耦提案与决策

Zesheng Hong, Jiadong Yu, Hui Pan

机构 * 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(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 ARTS通过解耦生成与验证，有效解决大语言模型中推理路径被压制的问题，实现74.6%的性能，优于完全微调策略。

Budget-Constrained Agentic Large Language Models: Intention-Based Planning for Costly Tool Use

预算约束下的代理型大语言模型：基于意图的规划以应对昂贵的工具使用

Hanbing Liu, Chunhao Tian, Nan An, Ziyuan Wang, Pinyan Lu, Changyuan Yu, Qi Qi

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院） ； Shanghai University of Finance（上海财经大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 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.AI、cs.LG

AI总结 本文提出INTENT框架，通过意图感知的分层世界模型，在预算约束下提升工具使用任务的成功率并保持鲁棒性。

SPD-Faith Bench: Diagnosing and Improving Faithfulness in Chain-of-Thought for Multimodal Large Language Models

SPD-Faith Bench: 诊断和改进多模态大语言模型中的推理忠实性

Weijiang Lv, Yaoxuan Feng, Xiaobo Xia, Jiayu Wang, Yan Jing, Wenchao Chen, Bo Chen

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 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

AI总结 SPD-Faith Bench通过细粒度图像差异推理诊断并改进多模态大语言模型中的推理忠实性，揭示了感知盲区和感知-推理脱节的系统性失败模式，并提出SAGE框架提升视觉路由和推理与感知的一致性。

Comments 53 pages, 42 figures, 14 tables

Probabilistic Aggregation and Targeted Embedding Optimization for Collective Moral Reasoning in Large Language Models

概率聚合与定向嵌入优化用于大语言模型中的集体道德推理

Chenchen Yuan, Zheyu Zhang, Shuo Yang, Bardh Prenkaj, Gjergji Kasneci

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（计算、信息与技术学院，慕尼黑技术大学） ； School of Social Sciences and Technology, Technical University of Munich（社会科学与技术学院，慕尼黑技术大学） 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

AI总结 本文提出了一种概率聚合与定向嵌入优化方法，通过融合多个大语言模型的道德判断，提升集体道德推理的一致性和准确性。

Comments Accepted to ACL 2025 (Findings)

Agentic Proposing: Enhancing Large Language Model Reasoning via Compositional Skill Synthesis

代理提案：通过组合技能合成增强大语言模型推理

Zhengbo Jiao, Shaobo Wang, Zifan Zhang, Xuan Ren, Wei Wang, Bing Zhao, Hu Wei, Linfeng Zhang

机构 * AI DATA, Alibaba Group Holding Limited（阿里数据，阿里巴巴集团控股有限公司） ； EPIC Lab, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学EPIC实验室） ； Shanghai University of Finance（上海财经大学） ； Wuhan University（武汉大学） 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.AI、cs.LG

AI总结 Agentic Proposing通过组合技能合成生成高质量训练数据，使大语言模型在数学、编程和科学领域实现更高效的推理和泛化能力。

Comments 23page4

Free Draft-and-Verification: Toward Lossless Parallel Decoding for Diffusion Large Language Models

免费草稿与验证：迈向无损并行解码的扩散大语言模型

Shutong Wu, Jiawei Zhang

机构 * Department of Computer Sciences, University of Wisconsin--Madison, Madison, WI（计算机科学系，威斯康星大学麦迪逊分校，麦迪逊，WI） 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.AI、cs.LG

AI总结 FreeDave是一种专为DLLMs设计的快速解码算法，通过无损并行解码实现高效推理，无需模型修改或额外模块，提升了推理速度而不影响性能。

Abstract Activation Spaces for Content-Invariant Reasoning in Large Language Models

抽象激活空间用于大语言模型中的内容不变推理

Gabriele Maraia, Marco Valentino, Fabio Massimo Zanzotto, Leonardo Ranaldi

机构 * Human Centric ART, University of Rome Tor Vergata（人类中心ART，罗马大学托尔维加塔分校） ； ILCC, School of Informatics, University of Edinburgh（ILCC，信息学院，爱丁堡大学） ； School of Computer Science, University of Sheffield（计算机科学学院，谢菲尔德大学） ； Almawave S.p.A.（Almawave公司） 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

AI总结 本研究提出了一种抽象引导推理框架，通过分离结构推理与词法语义，减少语义干扰对形式推理的影响，提升大语言模型的推理鲁棒性。

Using Reinforcement Learning to Train Large Language Models to Explain Human Decisions

利用强化学习训练大语言模型以解释人类决策

Jian-Qiao Zhu, Hanbo Xie, Dilip Arumugam, Robert C. Wilson, Thomas L. Griffiths

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； 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(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文利用强化学习训练大语言模型，使其能解释人类决策行为，实现预测与可解释性的双重目标。

Probing the Trajectories of Reasoning Traces in Large Language Models

探究大型语言模型中推理轨迹的轨迹

Marthe Ballon, Brecht Verbeken, Vincent Ginis, Andres Algaba

机构 * Data Analytics Lab, Vrije Universiteit Brussel（自由大学布鲁塞尔数据分析实验室） ； imec-SMIT, Vrije Universiteit Brussel（imec-SMIT，自由大学布鲁塞尔） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） 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.AI、cs.LG

AI总结 通过探究大型语言模型中推理轨迹的轨迹，研究发现随着推理token百分比增加，准确性和决策承诺提升，且相关内容驱动而非通用效应。

Comments 33 pages, 20 figures, 4 tables

TangramPuzzle: Evaluating Multimodal Large Language Models with Compositional Spatial Reasoning

TangramPuzzle: 通过组合空间推理评估多模态大语言模型

Daixian Liu, Jiayi Kuang, Yinghui Li, Yangning Li, Di Yin, Haoyu Cao, Xing Sun, Ying Shen, Hai-Tao Zheng, Liang Lin, Philip S. Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Sun-Yat Sen University（孙逸人大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） 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

AI总结 TangramPuzzle通过几何基准测试评估多模态大语言模型的组合空间推理能力，发现模型在匹配轮廓时忽视几何约束，导致碎片变形。

Large Language Models Encode Semantics and Alignment in Linearly Separable Representations

大语言模型在线性可分的表示中编码语义和对齐

Baturay Saglam, Paul Kassianik, Blaine Nelson, Sajana Weerawardhena, Yaron Singer, Amin Karbasi

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Foundation AI – Cisco Systems Inc（Foundation AI – 卡西欧系统公司） 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.LG

AI总结 本研究发现大语言模型通过线性可分的表示编码语义和对齐，提出基于潜在空间的MLP探测器有效提升安全防护。

Comments IJCNLP and the Asian Chapter of ACL

Confidence over Time: Confidence Calibration with Temporal Logic for Large Language Model Reasoning

时间上的信心：基于时序逻辑的大型语言模型推理信心校准

Zhenjiang Mao, Anirudhh Venkat, Artem Bisliouk, Akshat Kothiyal, Sindhura Kumbakonam Subramanian, Saithej Singhu, Ivan Ruchkin

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） ； University of Mannheim（曼海姆大学） 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.LG

AI总结 本文提出基于时序逻辑的大型语言模型推理信心校准方法，通过STL挖掘和参数超网络提升信心评估的准确性。

Proof of Concept: Multi-Target Wildfire Risk Prediction and Large Language Model Synthesis

概念验证：多目标野火风险预测与大语言模型合成

Nicolas Caron, Christophe Guyeux, Hassan Noura, Benjamin Aynes

机构 * Université Marie et Louis Pasteur（玛丽-路易斯·帕斯特大学） ； CNRS（国家科学研究中心） ； FEMTO-ST（弗尔米约-圣特研究中心） ； SAD Marketing（SAD营销） 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.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种混合框架，结合多目标预测模型与大语言模型，以生成结构化的野火风险评估报告。

Dynamical Systems Analysis Reveals Functional Regimes in Large Language Models

动力系统分析揭示大语言模型中的功能模式

Hassan Ugail, Newton Howard

机构 * Centre for Visual Computing and Intelligent Systems（视觉计算与智能系统中心） ； University of Bradford（布拉德福德大学） ； School of Individualised Study（个性化学习学院） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特技术学院） 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.AI、cs.LG

AI总结 本文通过动力系统分析揭示大语言模型在不同功能模式中的计算组织差异，提出一种基于时间序列的动态度量指标，用于评估模型内部动态特性。

The Price of Thought: A Multilingual Analysis of Reasoning, Performance, and Cost of Negotiation in Large Language Models

思考的成本：多语言下大型语言模型谈判能力、表现与成本的分析

Sherzod Hakimov, Roland Bernard, Tim Leiber, Karl Osswald, Kristina Richert, Ruilin Yang, Raffaella Bernardi, David Schlangen

机构 * Computational Linguistics, Department of Linguistics University of Potsdam（波恩-博兹恩大学语言学系） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), Berlin（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； Free University of Bozen-Bolzano（博兹恩-博尔扎诺自由大学） 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

AI总结 本研究分析了多语言环境下大型语言模型谈判能力的表现与成本，发现启用推理能提升谈判效果但增加计算成本，且开源模型在多语言谈判中倾向于使用英语推理。

Comments Accepted at EACL 2026