语言大模型 / LLM

Small, Free, and Effective: Orchestrating Open-Weight Small Language Models to Outperform Single LLM for Malware Analysis

小巧、免费且高效：编排开放权重的小型语言模型以在恶意软件分析中超越单个大语言模型

Adel ElZemity, Shujun Li, Budi Arief

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

AI总结 研究恶意软件分析中，小型语言模型编排集成能否超越单个大语言模型。通过测试多种模型建立基线，设计评估四种编排架构，其中混合系统表现出色，总体准确率超专业和前沿基线，证明基于证据的编排可提升SLM性能。

Comments To appear in Proceedings of the 29th International Symposium on Research in Attacks, Intrusions, and Defenses (RAID)

Comparing BERT Sentence-Pair Classification and Few-Shot LLM Prompting for Detecting Threat and Solution Framing in German Climate News

比较BERT句子对分类与少样本LLM提示在检测德国气候新闻中的威胁和解决方案框架

Raven Adam, David Maier, Marie Kogler

机构 * University of Graz（格拉茨大学） ； Technical University of Graz（格拉茨技术大学） 纠错

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

AI总结 针对德语气候新闻句子级框架检测，比较了微调BERT（句子对分类）与少样本LLM提示（Llama 4）方法，BERT在F1上达到0.83，优于LLM的0.78。

Comments 15 pages

Age of LLM: A Strategic 1v1 Benchmark for Reasoning, Diplomacy and Reliability of Large Language Models under Fog of War

LLM时代：战争迷雾下大型语言模型的推理、外交与可靠性的战略1v1基准测试

Arnaud Ricci

机构 * Independent researcher, Switzerland（瑞士独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出Age of LLM基准，在13x7网格上让两个LLM进行1v1对战，包含战争迷雾、完全外交和严格JSON格式可靠性维度，通过54场比赛评估15个推理模型，发现核冲刺主导、外交频繁但极少达成、非法动作反映信念追踪，并初步关联可靠性与获胜。

Comments 25 pages including appendices, 8 figures, 4 tables; appendices include verbatim system prompt and engine resolution pseudocode. All correlations reported with p-values, 95% bootstrap confidence intervals and Spearman's rho; includes a Steiger test and Bradley-Terry fit

LLM can Read Spectrogram: Encoder-free Speech-Language Modeling

LLM 能读频谱图：无编码器的语音语言建模

Ruchao Fan, Yiming Wang, Yuxuan Hu, Bo Ren, Yufei Xia, Xiaofei Wang, Yao Qian, Shujie Liu, Jinyu Li

机构 * Microsoft, USA（微软公司，美国） 纠错

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

AI总结 提出 Mel-LLM，一种无需专用语音编码器、直接将梅尔频谱图补丁通过线性投影输入 LLM 的架构，在 ASR 和 TTS 任务上验证了其可行性，ASR 性能与有编码器方案相当，TTS 初步可行。

Using Probabilistic Programs to Train Inductive Reasoning in Large Language Models

使用概率程序训练大型语言模型的归纳推理

Liyi Zhang, Akshay K. Jagadish, Brenden M. Lake, Thomas L. Griffiths

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Princeton AI Lab（普林斯顿人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于程序的后验训练（PPT）方法，利用LLM生成概率程序场景，通过推理产生分布目标，微调模型以提升归纳推理准确性、与人类判断的一致性及校准能力。

Comments 20 pages, 5 figures

LLM as Forecasting Planner: Training-Free Text Conditioning for Time-Series Foundation Models

大语言模型作为预测规划器：时间序列基础模型的免训练文本条件设定

Huu Hiep Nguyen, Dung Nguyen, Minh Hoang Nguyen, Dai Do, Hung Le

机构 * Deakin University（迪肯大学） ； Applied Artificial Intelligence Initiative（应用人工智能倡议） 纠错

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

AI总结 研究文本条件时间序列预测问题，核心方法是将预测设为TSFM生成轨迹上的规划问题，以冻结TSFM为模拟器、LLM为策略和价值函数，实例化\rc{}框架，主要贡献是通过实验证明该框架能带来持续改进。

Towards Long-Horizon Vessel Trajectory and Destination Forecasting with Reasoning Large Language Models

面向长时域船舶轨迹与目的地预测的推理型大语言模型

Hongwei Wang, Miao Zhou, Fengde Wang, Yuting Wang, Jiewen Yu, Jun-Yan He, Bohao Qu, Wanbing Zhang, Xiuju Fu, Qing Guo, Zipei Fan, Yingying Xing, Yi Yuan

机构 * Institute of High Performance Computing (IHPC), A*STAR, Singapore（新加坡科技研究局高性能计算研究所） ； The Key Laboratory of Road and Traffic Engineering, Ministry of Education, Tongji University（同济大学道路与交通工程教育部重点实验室） ； Meituan Inc., Shenzhen, China（美团（深圳）） ； Centre for Frontier AI Research (CFAR), A*STAR, Singapore（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） ； Nankai University（南开大学） ； School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出基于可验证奖励强化学习（RLVR）的Maritime LLM后训练框架，将轨迹转化为语义文本，通过物理有效性约束和层次匹配提升长时域（30天）预测精度，4B模型表现最优。

Comments The IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) 2026, Naples, Italy

An Agentic Generative Large Language Model for Treatment Planning of Colorectal Cancer

用于结直肠癌治疗规划的智能体生成式大语言模型

Mengxian Lyu, Cheng Peng, Tim Jang, Ang Li, Mengyuan Zhang, Ziyi Chen, Leighton Elliott, Tianshi Liu, Lidice Galindo, Chiranjeevi Sainatham, Oscar F. Borja-Montes, Kaleb E. Smith, Ying Zhang, Lichao Sun, Jiang Bian, Gloria Lipori, Duane A. Mitchell, Elizabeth A. Shenkman, Yi Guo, Thomas J. George, Yonghui Wu

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

AI总结 本研究提出智能体生成式大语言模型GatorOnco，经大规模生物医学文本训练与领域适配，在结直肠癌治疗规划的临床评估中性能优于开源LLM，达到专家级水平，可缩小生成式AI在高风险诊疗规划领域的应用差距。

Agentic Large Language Models for Automated Structural Analysis of 3D Frame Systems

用于三维框架系统自动化结构分析的主体化大型语言模型

Ziheng Geng, Ian Franklin, Santiago Martinez, Jiachen Liu, Yunhe Zhao, Minghui Cheng

机构 * Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑工程系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） ； HBC Engineering Company（HBC工程公司） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Miami（迈阿密大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出一种主体化LLM框架，通过投影表示和智能体流水线实现从自然语言输入到3D框架的自动化结构分析，平均准确率达90%。

LLM-as-an-Investigator: Evidence-First Reasoning for Robust Interactive Problem Diagnosis

LLM作为调查员：基于证据优先的鲁棒交互式问题诊断

Fabrizio Marozzo, Pietro Liò

机构 * University of Calabria（卡拉布里亚大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出证据优先的AI方法LLM-as-an-Investigator，通过估计问题歧义、生成假设、提问澄清并更新概率，避免过早接受用户假设，提升诊断准确性。

INSIDE the Student's Mind: Jointly Modeling Latent Reasoning and Action in LLM Student Simulators

洞察学生的思维：在LLM学生模拟器中联合建模潜在推理与行动

Rose Niousha, Minwoo Kang, Narges Norouzi

机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对LLM学生模拟器仅复现学生行动却未捕捉其潜在推理的问题，提出INSIDE框架，通过在配对思考轨迹与行动上微调LLM，提升了模拟行动保真度与推理对齐度，最高对齐度达57.9%。

Comments Accepted at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026

Towards Reliable and Robust LLM Planning: Symbolic Feedback-Driven Iterative Self-Refinement Framework

迈向可靠稳健的LLM规划：符号反馈驱动的迭代自我精炼框架

Jiajing Zhang, Jiamei Jiang, Chenyang Zhang, Feifei Mo, Linjing Li, Daniel Zeng

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 提出符号反馈驱动的迭代自我精炼框架，通过自然语言提示、符号验证器和计划识别器增强LLM在长时域规划中的鲁棒性和可靠性。

Graphical-Probabilistic Modeling of Generative Flows in LLM-Native Software Systems

LLM原生软件系统中生成流的图形概率建模

Víctor A. Braberman, Flavia Bonomo-Braberman

机构 * Departamento de Computación, FCEN, Universidad de Buenos Aires / ICC, UBA-CONICET（布宜诺斯艾利斯大学计算机系 / UBA-CONICET） 纠错

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

AI总结 针对LLM原生软件开发缺乏设计级推理的问题，提出基于图形概率模型的生成网络框架，用于文档化生成流并描述系统属性。

Comments Published at 2026 IEEE/ACM 5th International Conference on AI Engineering - Software Engineering for AI (CAIN '26), April 12-13, 2026, Rio de Janeiro, Brazil

FutureBridge: Token Selection Beyond Local Preference in Collaborative Decoding

FutureBridge：协作解码中超越局部偏好的令牌选择

Quanquan Li, Hongbo Zhang, Yihe Chi, Jingyu Li, Xidong Xi, Liuyang Song, Hongzhen Zhang, Yuxiang Huang, Jing Ke, Siyuan Ma, Junyi Lin, Guitao Cao

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

AI总结 FutureBridge通过联合LLM-SLM令牌对SLM后续推理的支持度排序，在5个数学推理基准上使Qwen3-1.7B SLM的数学平均得分较贪心解码提升35.1%，超越了仅依赖LLM局部偏好的现有方法。

Mean-Field Dynamics of Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models

大型语言模型中思维链推理的平均场动力学

Hao Ai

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出框架，将LLM推理建模为线索图引导式发现过程，用平均场近似推导线索占比的常微分方程，实验验证所得统计规律可复现且能被该方程拟合。

Cloud-ScPO: Hidden-State Geometry for Semi-Supervised Preference Optimization in LLM Reasoning

Cloud-ScPO：面向大语言模型推理的半监督偏好优化的隐状态几何

Yuzhou Liu, Xiyang Hu

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

AI总结 本研究提出Cloud-ScPO框架，利用少量标注集构建参考云，结合拓扑引导的偏好挖掘与自一致性，在GSM8K等数据集上较ScPO提升LLM数学推理性能。

Comments 14 pages, 2 figures, 7 tables. Preprint

Thermodynamic Signatures of Reasoning: Free-Energy and Spectral-Form-Factor Diagnostics for Hallucination Detection in Large Language Models

推理的热力学特征：用于大型语言模型幻觉检测的自由能和谱形因子诊断

Salim Khazem

机构 * Talan Research & Innovation Center（Talan研究与创新中心） 纠错

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

AI总结 提出自由能签名（Fes）作为谱描述符，将注意力拉普拉斯视为哈密顿量并提取热力学势和随机矩阵理论谱形因子，用于检测LLM幻觉，无需训练即可实现高AUROC。

Detecting Hallucinations for Large Language Model-based Knowledge Graph Reasoning

基于大语言模型的知识图谱推理中的幻觉检测

Xinyan Zhu, Yaoqi Liu, Yue Gao, Huadong Ma, Cheng Yang, Chuan Shi

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出LUCID方法，结合LLM注意力分数、知识图谱语义和结构信息，利用图神经网络检测LLM在知识图谱推理中的幻觉，在九个数据集上达到最优性能。

Object Aligner: A Configurable JSON Schema Similarity Score for Graphs, Applied to LLM Prompt Optimization

Object Aligner: 一种可配置的图结构JSON模式相似度评分，应用于LLM提示优化

Jan Drchal

机构 * Artificial Intelligence Center, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（捷克理工大学电气工程学院人工智能中心） 纠错

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

AI总结 提出Object Aligner，一种基于递归树对齐和引用对齐的JSON相似度评分方法，通过Weisfeiler-Leman颜色细化近似图同构，用于LLM输出评估和提示优化。

Comments 28 pages, This is a submitted version of a manuscript under review at IEEE Access; it has not been peer reviewed

Enhancing LLM-Based Code Translation with Verified Multi-Semantic Representations

增强基于LLM的代码翻译：利用验证过的多语义表示

Yufu Wang, He Jiang, Hao Lin, Peiyu Zou, Ang Jia, Xiaochen Li, Zhilei Ren

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

AI总结 提出Multisage框架，通过提取和验证多语义表示（数据流图、类型约束等）来提升LLM代码翻译的准确性和可靠性，在HumanEval-X上翻译成功率提升至2.22倍。

QBugLM: An Agentic Benchmarking Framework for LLM-based Quantum Software Debugging

QBugLM：基于LLM的量子软件调试的智能基准测试框架

An B. B. Pham, Hoa T. Nguyen, Muhammad Usman

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

AI总结 提出QBugLM多智能体框架，自动化量子软件调试流程，通过案例研究评估LLM调试能力，发现迭代反馈显著提升修复成功率。

Comments This paper was accepted at IEEE QSW 2026

Delayed Verification Destabilizes Multi-Agent LLM Belief: Instability Thresholds and Optimal Corrector Placement

延迟验证破坏多智能体LLM信念：不稳定性阈值与最优校正器放置

Igor Itkin

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究多智能体LLM系统中延迟验证导致信念不稳定的问题，通过图论和谱分解推导出验证剂量的稳定性阈值，并提出贪心近似算法优化校正器放置。

Comments 20 pages, 5 figures, 1 table. Code and data: https://github.com/YehudaItkin/delayed-verification-llm

A MARL Centered Reference Architecture for Large Language Model Augmentation in Smart Manufacturing

面向智能制造中大型语言模型增强的多智能体强化学习（MARL）中心参考架构

Fouad Bahrpeyma, Dirk Reichelt

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

AI总结 本文针对智能制造自适应控制的耦合需求，提出以MARL为中心的三层参考架构，探讨LLM在MARL中的附着点，明确传统MARL与LLM组件的适配场景，为相关研究提供结构化框架。

The Graph Language: How Knowledge Graphs Speak to Large Language Models

图语言：知识图谱如何与大语言模型对话

Giuseppe Pirrò

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

AI总结 研究针对知识图谱与大语言模型融合的挑战，提出GRALAN模型，通过关系令牌实现KG在LLM语义空间的适配，在问答任务中显著优于现有方法，为KG-LLM融合提供新范式。

Comments Accepted to ISWC 2025

ECG-LLM: Foundation Model for ECG-Based Cardiac Reasoning

心电图大语言模型：基于心电图的心脏推理基础模型

Alexander Selivanov, Friederike Jungmann, Jan Kehrer, Karl-Ludwig Laugwitz, Eimo Martens, Daniel Rueckert

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

AI总结 研究针对一线分诊缺乏确定性成像及现有心电图人工智能系统局限的问题，提出ECG-LLM模型，用多模态到语言监督策略训练，能从心电图回答多样心血管问题，恢复测量值、预测表型，在相关任务中表现良好，为临床推理提供支持。

HRO: Hierarchical Room-to-Object Framework for Zero-Shot Object Goal Navigation with Large Language Models

HRO：用于基于大语言模型的零样本目标导航的分层房间到物体框架

Luyuan Jia, Yinfeng Yu

机构 * School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） ； Joint Research Laboratory for Embodied Intelligence, Xinjiang University（新疆大学具身智能联合研究实验室） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语言认知计算国际联合研究实验室） 纠错

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

AI总结 针对零样本目标导航问题，提出LLM驱动的分层房间到物体（HRO）框架，引导智能体粗到细探索导航至目标物体，实验表明该框架在Gibson和HM3D数据集上优于现有基于LLM的方法。

Comments Main paper (6 pages). Accepted for publication by IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics 2026 (IEEE SMC 2026)

The Riddle Riddle: Testing Flexible Reasoning in Large Language Models and Humans

谜语谜题：测试大型语言模型和人类的灵活推理

Bella Fascendini, Kathryn McGregor, Max D. Gupta, Thomas L. Griffiths

机构 * Department of Psychology, Princeton University（普林斯顿大学心理学系） ； Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 通过谜语谜题范式，发现LLM在真实谜语上准确率高（84.9%），但在谜语谜题上表现差（50.7%），而人类相反；错误分析表明LLM更倾向于过度使用创造性推理。

Beyond Value Benchmarks: Measuring Value-Structure Alignment in Large Language Models via Symmetric Q-Sorts

超越价值基准：通过对称Q分类测量大型语言模型中的价值结构对齐

Jingting Zheng, Yuqi Ren, Linhao Yu, Yongqi Leng, Deyi Xiong

机构 * TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院TJUNLP实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于Q方法的对称人机评估框架，通过140项道德陈述的强制分布排序，测量LLM价值结构对齐，发现跨家族异质性和局部错位。

Comments 32 pages, 8 figures, 16 tables; accepted to ACL 2026 Main Conference

Simulating Students' Java Programming Errors with Large Language Models

用大型语言模型模拟学生的Java编程错误

Ali Keramati, Jie Cao, Iman Mohammadi, Mark Warschauer, Yang Shi

机构 * University of California, Los Angeles（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)；LLM(summary_cn,abstract_cn)；prompting(abstract)

AI总结 探索用LLM模拟学生编程错误，评估五种模型在多样性和对齐性上的表现，发现Claude Sonnet 4平衡最佳，且合成错误与真实错误难以区分。

Interpretable Unsupervised Community Detection with LLM-Symbolized Structured Processes

基于LLM符号化结构化过程的可解释无监督社区检测

Aoting Zeng, Kai Wang, Jianwei Wang, Yuxiang Sun, Yizhang He, Wenjie Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出LLM引导的无监督社区检测方法LUCID，通过四阶段流程结合LLM生成规则实现可解释性，在真实数据集上性能优于主流无监督与半监督基线。