大模型推理能力

CARE: Turning LLMs Into Causal Reasoning Expert

CARE: 将大语言模型转化为因果推理专家

Juncheng Dong, Yiling Liu, Ahmed Aloui, Vahid Tarokh, David Carlson

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 CARE通过监督微调提升LLMs的因果推理能力，使其在因果发现任务中超越传统算法和大参数模型。

Nemotron Elastic: Towards Efficient Many-in-One Reasoning LLMs

Nemotron弹性：迈向高效多任务推理LLM

Ali Taghibakhshi, Sharath Turuvekere Sreenivas, Saurav Muralidharan, Ruisi Cai, Marcin Chochowski, Ameya Sunil Mahabaleshwarkar, Yoshi Suhara, Oluwatobi Olabiyi, Daniel Korzekwa, Mostofa Patwary, Mohammad Shoeybi, Jan Kautz, Bryan Catanzaro, Ashwath Aithal, Nima Tajbakhsh, Pavlo Molchanov

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Nemotron弹性通过嵌套子模型和多预算优化，实现高效多任务推理LLM，显著降低训练成本并提升部署效率。

Enhancing Video Large Language Models with Structured Multi-Video Collaborative Reasoning

通过结构化多视频协作推理增强视频大语言模型

Zhihao He, Tianyao He, Yun Xu, Tieyuan Chen, Huabin Liu, Chaofan Gan, Zuxuan Wu, Weiyao Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种多视频协作框架，通过结构化视频表示和图融合模块提升视频大语言模型的推理能力。

Trustworthy AI in the Agentic Lakehouse: from Concurrency to Governance

可信AI在代理湖仓中的实现：从并发到治理

Jacopo Tagliabue, Federico Bianchi, Ciro Greco

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Bauplan设计，通过事务机制实现湖仓中的数据和计算隔离，解决代理工作流的可信性问题，并提供自修复管道的实现。

Comments AAAI26, pre-print of paper accepted at the Trustworthy Agentic AI Workshop

Q-MLLM: Vector Quantization for Robust Multimodal Large Language Model Security

Q-MLLM：向量量化用于鲁棒多模态大语言模型安全

Wei Zhao, Zhe Li, Yige Li, Jun Sun

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Q-MLLM通过两级向量量化提升多模态大语言模型的安全性，有效防御对抗性攻击并保持模型实用性。

Comments Accepted by NDSS 2026

InfCode: Adversarial Iterative Refinement of Tests and Patches for Reliable Software Issue Resolution

InfCode: 基于对抗的测试和补丁迭代精炼框架用于可靠的软件问题解决

KeFan Li, Mengfei Wang, Hengzhi Zhang, Zhichao Li, Yuan Yuan, Mu Li, Xiang Gao, Hailong Sun, Chunming Hu, Weifeng Lv

机构 * Beihang University（北航大学） ； Beijing Tokfinity Technology Co., Ltd.（北京 Tokfinity 技术有限公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 InfCode通过对抗多代理框架实现测试和补丁的迭代精炼，以提高软件问题解决的可靠性，实验表明其在SWE-bench Verified上达到79.4%的性能，创下了新的最先进水平。

Decomposing Theory of Mind: How Emotional Processing Mediates ToM Abilities in LLMs

解构理论思维：情绪处理如何调节LLMs的理论思维能力

Ivan Chulo, Ananya Joshi

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究通过对比激活加法引导，发现LLMs的理论思维能力提升由情绪处理而非分析推理所驱动。

Comments Published at ToM4AI workshop@AAAI2026

Secure Autonomous Agent Payments: Verifying Authenticity and Intent in a Trustless Environment

安全的自主代理支付：在无信任环境中验证真实性和意图

Vivek Acharya

机构 * Vivek Acharya（独立研究者） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于区块链的框架，通过密码学认证和零知识证明，实现自主代理支付中的意图验证和身份认证，确保交易安全性和可追溯性。

Comments 6 pages, 1 figure

Optimizing Predictive Maintenance: Enhanced AI and Backend Integration

优化预测性维护：增强的AI与后端集成

Michael Stern, Michelle Hallmann, Francesco Vona, Ute Franke, Thomas Ostertag, Benjamin Schlueter, Jan-Niklas Voigt-Antons

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种整合传感器与机器学习的无线监控系统，用于提升铁路运输的预测性维护效率和可靠性。