语言大模型 / LLM

LEEPS: Latent-Guided Explore-Exploit Prompt Sampling for Efficient RLVR in Large Language Models

LEEPS：用于大语言模型中高效RLVR的潜在引导探索-利用提示采样

Shuang Liang, Haoyang Zhou, Yifan Gong, Guowei Wang, Xiting Wang

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

AI总结 LEEPS是一种潜在引导探索-利用提示采样器，通过自适应分配rollout预算等方式优化提示采样，在6个数学推理基准和3个OOD通用推理基准上均取得最优性能，且训练开销较小。

Comments 15pages

DICA: Dual-Indicator Guided Contrastive Alignment in Multimodal Large Language Models

DICA：多模态大语言模型中的双指标引导对比对齐

Hao Yang, Jin Wang, Xuejie Zhang

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型的问题，提出双指标引导对比对齐方法（DICA），通过跟踪视觉注意力熵和输出图像相关性两个指标，根据异常情况触发对比对齐，实验证明该方法能提升模型可靠性，优于现有方法。

Evaluating Large Language Models for Symbolic Security Protocol Analysis

评估用于符号安全协议分析的大语言模型

Paolo Modesti, Syed Ahmed, Ioannis Sfyrakis, Derek Enodolomwanyi

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

AI总结 研究评估大语言模型对符号安全协议的分析能力，通过在130个协议上测试GPT和DeepSeek，发现聊天与推理模型各有优劣，在认证目标上表现差，保密性较好，结果不稳定，整体LLMs无法与形式化验证相比，仅可作预筛选。

Comments 36 pages, 5 figures

Algorithmic Blindness in Large Language Models: A Calibration Study of Performance Prediction

大语言模型是算法上盲目

Sohan Venkatesh, Ashish Mahendran Kurapath, Tejas Melkote

机构 * School of Computer Engineering, Manipal Institute of Technology, Bengaluru, India（马尼帕尔理工学院计算机工程学院，班加罗尔，印度） 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

AI总结 研究发现大语言模型在算法推理上存在系统性失败，主要贡献是揭示了算法盲目的本质，即声明性知识与校准过程预测之间的差距。

Comments Code available at https://github.com/sohv/algorithmic-blindness

FindStatBench: Evaluating Large Language Models on Combinatorial Code Synthesis

FindStatBench：在组合代码合成上评估大语言模型

Soham Dan

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

AI总结 介绍用于评估大语言模型组合代码合成能力的FindStatBench基准，涵盖多种合成任务，通过特定方式评分并评估11个系统，发现开源闭源系统准确率趋同、示例可能有害、存在输出预算问题等，揭示统计合成与映射合成的差异及相关问题。

Unleashing Multimodal Large Language Models for Training-free HOI Detection in the Wild

释放多模态大语言模型用于野外无训练的人机交互检测

Ting Lei, Jialin Liu, Zhu Xu, Yuxin Peng, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对传统人机交互检测方法在开放世界和组合场景中泛化能力受限的问题，提出无训练的AgentHOI框架，利用基础模型多模态推理能力，通过上下文感知多轮推理和多方面交互定位机制，在实际场景中取得优于现有监督和弱监督方法的性能。

Interaction Protocol Shapes Moral Judgment in Multi-Agent Debate

辩论动态与价值对齐在大语言模型辩论中

Pratik S. Sachdeva, Tom van Nuenen

机构 * D-Lab University of California, Berkeley（D-Lab 加州大学伯克利分校） 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 研究通过LLM辩论探讨多轮设置中模型的辩论动态与价值对齐，发现不同模型在同步和轮转结构下的行为差异及价值倾向。

PTEI: Integrating Personality Traits to Enhance Emotional Intelligence in Large Language Models

PTEI：在大语言模型中整合人格特质以提高情商

Amir Reza Jafari, Praboda Rajapaksha, Reza Farahbakhsh, Noel Crespi

机构 * Telecom SudParis, Institut Polytechnique de Paris（巴黎电信学院，巴黎综合理工学院） ； Aberystwyth University（阿伯里斯特威斯大学） 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

AI总结 研究针对大语言模型在复杂情感推理中不如人类的问题，提出PTEI框架，通过提取人格特质并用于人格感知提示引导模型推理，结合对比学习优化检索系统，经实验验证其能增强模型情感理解能力，与CoT推理结合可进一步提升准确率。

Resample or Reroute? Budget-Aware Test-Time Model Selection for Large Language Models

重采样还是重新路由？大语言模型的预算感知测试时模型选择

Teng-Ruei Chen

机构 * Institute of Bioinformatics and Systems Biology, National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学生物信息与系统生物学研究所） ； Krixvon（克瑞克斯冯） 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.LG

AI总结 研究大语言模型测试时模型选择问题，提出预算感知测试时模型选择方法，通过在重采样和重新路由间分配预算单位最大化预期正确性，提出RoR分配策略，实验表明该策略在成本-质量方面优于多种基线。

Comments 10 pages, 3 figures. v2: corrected Phi-4 cost (14.7B) and re-ran all replays; conclusions unchanged. Code: github.com/luka-krixvon/resample-or-reroute-experiment

Predicting Scale-Up of Metal-Organic Framework Syntheses with Large Language Models

利用大语言模型预测金属有机框架合成的可扩展性

Peter Walther, Hongrui Sheng, Xinxin Liu, Bin Feng, Reid Coyle, Xinhua Yan, Kyle Smith, Harrison Kayal, Shyam Chand Pal, Zhiling Zheng

机构 * Department of Chemistry, Washington University（华盛顿大学化学系） ； Fudan University（复旦大学） ； Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； College of Chemistry and Materials Science, Fujian Normal University（福建师范大学化学与材料科学学院） ； Institute of Materials Science & Engineering, Washington University（华盛顿大学材料科学与工程学院） 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

AI总结 本文提出ESU-MOF数据集和正例未标记学习策略，通过大语言模型预测MOF合成的可扩展性，准确率达91.4%，助力工业级MOF发现。

EMO-R3: Reflective Reinforcement Learning for Emotional Reasoning in Multimodal Large Language Models

EMO-R3：多模态大语言模型中用于情感推理的反射强化学习

Yiyang Fang, Wenke Huang, Pei Fu, Yihao Yang, Kehua Su, Zhenbo Luo, Jian Luan, Mang Ye

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司） 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

AI总结 针对多模态大语言模型情感推理难题，提出EMO-R3框架。引入结构化情感思维并设计反射情感奖励，经大量实验验证，该框架显著提升模型可解释性与情商，在多视觉情感理解基准测试中表现出色。

Comments Accepted by CVPR 2026

AgentGym2: Benchmarking Large Language Model Agents in De-Idealized Real-World Environments

AgentGym2：在去理想化真实世界环境中评测大语言模型智能体

Zhiheng Xi, Dingwen Yang, Jiaqi Liu, Jixuan Huang, Honglin Guo, Baodai Huang, Tinggang Chen, Qi Zhang, Zhonghang Lu, Chenyu Liu, Jiajun Sun, Jiazheng Zhang, Dingwei Zhu, Xin Guo, Junzhe Wang, Zhihao Zhang, Yuming Yang, Junjie Ye, Minghe Gao, Dongrui Liu, Jiaming Ji, Guohao Li, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghaijiaotong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对现有LLM智能体基准过于理想化的问题，提出去理想化评测框架AgentGym2，可全面测查智能体实操能力，实验显示当前SOTA模型仍存在明显性能缺口。

Comments Accepted as a main conference paper at ACL 2026

Reinforcement Learning for Evidence-Seeking Diagnostic Reasoning with Large Language Models

基于强化学习的大语言模型证据寻求诊断推理

Shengyi Hua, Kangzhe Hu, Conghui He, Xiaofan Zhang, Shaoting Zhang

机构 * Qing Yuan Research Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学清源研究院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新院） ； Shanghai AI Laboratoty（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(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 将医学诊断形式化为迭代证据寻求任务，利用带可验证奖励的强化学习，引入基于检索增强生成的检查模拟器，使大语言模型从被动响应转变为自主助手。

Reward Granularity in RLVR: Comparing Process and Outcome Reward Structures for Mathematical Reasoning in Small Language Models

强化学习中的奖励粒度：比较用于小语言模型数学推理的过程奖励和结果奖励结构

Anagha Radhakrishna Palandye, Rebecca Glick, Osheen Kaul

机构 * New York University（纽约大学） 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.LG

AI总结 研究在小语言模型中通过强化学习提升数学推理能力，系统比较五种奖励条件，发现过程奖励能显著提高准确率和推理痕迹保真度，奖励粒度是重要设计决策。

Comments 8 pages, 4 figures

LLMs as Teaching Assistants for Mathematics Exam Grading: Reliability, and Practical Usability

LLMs作为数学考试评分的助教：可靠性与实际可用性

Aastha Sapkota, M. G. Sarwar Murshed

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 评估六种LLM配置在离散数学考试评分中的表现，发现宽松评分策略降低错误率，但点校准与排名保持仍是不同目标。

Comments 12 Pages, 6 figures

Leveraging High-Level Synthesis and Large Language Models to Generate, Simulate, and Deploy a Uniform Random Number Generator Hardware Design

利用高级综合与大语言模型生成、模拟和部署统一随机数生成器硬件设计

James T. Meech

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

AI总结 本文提出一种利用大语言模型生成硬件设计的高级综合方法，通过生成带有wishbone接口的置换同余随机数生成器并验证其功能与质量，展示了开源工具在ASIC设计中的潜力。

Comments The taped out chip didn't work and AI tools have evolved significantly since produced this design was produced

Can MLLMs Critique Like Humans? Evaluating Open-Ended Aesthetic Reasoning in Multimodal Large Language Models

MLLM 能否像人类一样进行批评？评估多模态大语言模型中的开放式审美推理

Sajjad Ghiasvand, Maryam Amirizaniani, Haniyeh Ehsani Oskouie, Mahnoosh Alizadeh, Ramtin Pedarsani

机构 * UCSB（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 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

AI总结 本文评估多模态大语言模型在开放式审美批评中的表现，发现基于参考的相似度指标存在误导，模型在选择性、特异性和多样性方面与人类批评存在系统性差异。

PIVOTSBench: Evaluating Fine-Grained Interpersonal Relationship Reasoning in Multimodal Large Language Models

PIVOTSBench：评估多模态大语言模型中的细粒度人际关系推理

Shuxiang Zhang, Yiting Yin, Wenxuan Song, Yuhang Wu, Miao Liu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Tsinghua University（清华大学） 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

AI总结 提出PIVOTS基准，基于Social-IQ 2.0和YouTube数据，评估多模态大语言模型在心理学研究基础上预测双向人际关系维度的能力，并包含辅助任务分析关键视觉线索。

Graph-Enhanced Large Language Models for Spatial Search

用于空间搜索的图增强大型语言模型

Nicole R. Schneider, Kent O'Sullivan, Hanan Samet

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 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

AI总结 针对大语言模型空间推理能力不足的问题，提出图增强方法，将空间数据以图形式存储并与检索增强生成结合，提升复杂空间问题回答能力。

AgentCAT: Simulating Computerized Adaptive Testing via Multi-Agent Large Language Models

AgentCAT：通过多智能体大语言模型模拟计算机自适应测试

Weiyuan Zhou, Haiping Ma, Xiaoshan Yu, Changqian Wang, Shangshang Yang, Xingyi Zhang

机构 * Institute for Clarity in Documentation（文档清晰度研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（法国国家信息与自动化研究所巴黎-罗康库尔中心） ； Rajiv Gandhi University（拉吉夫·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕默研究实验室） ； State Key Laboratory of Opto-Electronic Information Acquisition and Protection Technology, Institute of Physical Science and Information Technology, Anhui University（光电信息获取与防护技术国家重点实验室，物理科学与信息技术学院，安徽大学） ； School of Artificial Intelligence, Anhui University（安徽大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China, the Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学，人工智能研究院，合肥综合性国家科学中心） 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.AI

AI总结 提出基于大语言模型的多智能体仿真系统AgentCAT，通过考生、选题和监督三个模块模拟动态测试过程，实现能力估计与选题策略的平衡，在真实数据集上验证了有效性。

Enhancing Creativity in 3D Generative Design via a TRIZ-Inspired Text-to-CAD Framework

通过TRIZ启发的文本到CAD框架增强3D生成设计的创造力

Dongeon Lee, Leekyo Jeong, Soyoung Yoo, Sunwoong Yang, Namwoo Kang

机构 * Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, KAIST, Daejeon, Republic of Korea（韩国科学技术院（KAIST）赵正植移动研究生院，大田，韩国） ； Samsung Electronics, Suwon, Republic of Korea（三星电子，水原，韩国） ； Department of Mechanical Engineering, Hanyang University, Ansan, Republic of Korea（汉阳大学机械工程系，安山，韩国） ； Narnia Labs, Daejeon, Republic of Korea（纳尼亚实验室，大田，韩国） 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 提出TRIZ启发的文本到CAD框架，利用LLM生成可编辑CAD模型并系统探索创新设计方案，通过三阶段流程实现结构多样性与质量优化，案例显示质量减少4.0-14.7%。

Comments 10 pages, 6 figures

AutoACSL: Synthesizing ACSL Specifications by Integrating LLMs with CPG-Based Static Analysis

AutoACSL: 通过集成LLM与基于CPG的静态分析来综合ACSL规范

Han Zhou, Yu Luo, Dianxiang Xu

机构 * University of Missouri–Kansas City（密苏里大学堪萨斯城分校） ； University of Central Missouri（中央密苏里大学） 纠错

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

AI总结 提出AutoACSL框架，结合大语言模型与代码属性图语义特征，通过反馈驱动循环自动生成可验证的ACSL规范，在604个程序上达到98%生成成功率和96%完全证明率。

Comments 14 pages, 4 figures

Compute-Accuracy Pareto Frontiers for Open-Source Reasoning Large Language Models

开源推理大语言模型的计算-准确率帕累托前沿

Ákos Prucs, Nara Csutora, Mátyás Antal, Márk Marosi

机构 * E-Group Research（E-Group研究） ； Budapest University of Technology and Economics（布达佩斯技术大学和经济学院） 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

AI总结 本文研究了开源大语言模型在数学和推理任务中的计算与准确率平衡，发现MoE架构在性能和效率上表现优异，并揭示了计算资源与准确率增长的关系趋势。

WEQA: Wearable hEalth Question Answering with Query-Adaptive Agentic Reasoning

WEQA: 可穿戴健康问答中的查询自适应智能推理

Yuwei Zhang, Tong Xia, Bianca Emmerich, Yu Yvonne Wu, Dimitris Spathis, Xin Liu, Daniel McDuff, Cecilia Mascolo

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

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

AI总结 提出WEQA框架，通过LLM控制器动态组合传感器分析与预训练模型，实现可穿戴健康数据问答，在基准测试中准确率提升24%，专家评估显示实用性和临床合理性显著提高。

Integrating Reasoning and Generalization in Text-to-SQL via Self-Enhanced Fine-Tuning

通过自增强微调在Text-to-SQL中整合推理与泛化

Feng Lyu, Jinfeng Cen, Sijing Duan, Hao Wu, Shucheng Li, Weixu Zhang, Haolun Wu

机构 * Central South University（中南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 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 提出CoTE-SQL方法，通过自增强推理轨迹、结构化思维链提示和错误感知修正，在开源LLM上实现Bird和Spider基准的最优性能。

Comments 14 pages, 13 figures, 7 tables

ARMOR-MAD: Adaptive Routing for Heterogeneous Multi-Agent Debate in Large Language Model Reasoning

ARMOR-MAD：大语言模型推理中异构多智能体辩论的自适应路由

Fuqiang Niu, Bowen Zhang

机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络空间安全学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen Technology University（深圳技术大学人工智能学院） 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

AI总结 提出ARMOR-MAD框架，通过辩论前协议路由、早期一致停止评估和语义异常检测，自适应控制异构多智能体辩论，提升推理准确性和效率。

A Survey of Reasoning and Agentic Systems in Time Series with Large Language Models

时间序列中基于大语言模型的推理与智能体系统综述

Ching Chang, Yidan Shi, Defu Cao, Wei Yang, Jeehyun Hwang, Haixin Wang, Jiacheng Pang, Wei Wang, Yan Liu, Wen-Chih Peng, Tien-Fu Chen

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） 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.AI

AI总结 本文定义时间序列推理问题，按推理拓扑分为直接、线性链和分支结构三类，结合传统分析、解释、因果推断和生成等目标，综述方法、系统、数据集和评估实践，并指导拓扑选择与部署权衡。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

Towards Autonomous Accelerator Design: FPGA Accelerator Generation with SECDA

迈向自主加速器设计：基于SECDA的FPGA加速器生成

Vinamra Sharma, Xingjian Fu, Jude Haris, José Cano

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow, Scotland, UK（格拉斯哥大学计算机科学学院） 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 提出SECDA-DSE框架，集成大语言模型引导FPGA加速器设计空间探索，通过结构化探索器和LLM推理生成可综合的加速器设计，减少人工干预。

Comments Accepted to the Machine Learning for Architecture and Systems Workshop (MLArchSys), co-located with ISCA 2026

RTL-BenchLS: A Large-Scale Benchmark for RTL Reasoning and Generation with Large Language Models

RTL-BenchLS：面向大语言模型的RTL推理与生成的大规模基准

Jing Wang, Shang Liu, Wenji Fang, Yuchao Wu, Yugao Zhu, Zhiyao Xie

机构 * 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(title)；language model(title)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出大规模基准RTL-BenchLS，包含超1万个形式验证的Verilog设计，并引入三项自监督推理任务，解决现有基准规模小、任务单一的问题，评估显示当前最佳模型性能较低。

Back on Track: Aligning Rewards and States for Reasoning in Diffusion Large Language Models

重回正轨：在扩散大语言模型中对齐奖励与状态以进行推理

Yawen Shao, Jie Xiao, Kai Zhu, Yu Liu, Hongchen Luo, Xueyang Fu, Yang Cao, Wei Zhai, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； Northeastern University（东北大学） 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

AI总结 针对扩散大语言模型强化学习中过程奖励与状态轨迹的双重错位问题，提出PAPO框架，通过步骤感知过程奖励和熵引导历史重演实现对齐，在四个基准上取得显著提升。