大模型推理能力

Agentic AI Framework for Individuals with Disabilities and Neurodivergence: A Multi-Agent System for Healthy Eating, Daily Routines, and Inclusive Well-Being

具有残疾和神经多样性个体的代理AI框架：一个用于健康饮食、日常习惯和包容性福祉的多代理系统

Salman Jan, Toqeer Ali Syed, Gohar Ali, Ali Akarma, Mohammad Riyaz Belgaum, Ahmad Ali

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种多代理系统，通过个性化营养、适应性调度、食品指导和生理监测等代理，为残疾和神经多样性个体提供健康饮食、日常习惯和包容性福祉的AI框架。

Comments Presented at International Conference on Business and Digital Technology, Bahrain, Springer Nature, 27 November 2025

Frontier AI's Impact on the Cybersecurity Landscape

前沿人工智能对网络安全领域的冲击

Yujin Potter, Wenbo Guo, Zhun Wang, Tianneng Shi, Hongwei Li, Andy Zhang, Patrick Gage Kelley, Kurt Thomas, Dawn Song

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； Google（谷歌） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了前沿人工智能在网络安全中的影响，指出人工智能在攻击中的能力已超过防御，呼吁构建新基准、开发防御代理等以缓解风险。

360Brew: A Decoder-only Foundation Model for Personalized Ranking and Recommendation

360Brew：一种用于个性化排序和推荐的解码器-only基础模型

Hamed Firooz, Maziar Sanjabi, Adrian Englhardt, Aman Gupta, Ben Levine, Dre Olgiati, Gungor Polatkan, Iuliia Melnychuk, Karthik Ramgopal, Kirill Talanine, Kutta Srinivasan, Luke Simon, Natesh Sivasubramoniapillai, Necip Fazil Ayan, Qingquan Song, Samira Sriram, Souvik Ghosh, Tao Song, Vignesh Kothapalli, Xiaoling Zhai, Ya Xu, Yu Wang, Yun Dai

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 360Brew是一种基于解码器-only架构的大型基础模型，能够解决多个排序和推荐任务，无需特征工程，性能媲美现有系统。

Comments arXiv admin note: This version has been removed by arXiv administrators as the submitter did not have the right to agree to the license at the time of submission

Hyperintensional Intention

超内涵意图

Daniil Khaitovich, Aybüke Özgün

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出了一种超内涵意图逻辑，通过避免等价封闭来解决意图推理中的有效性问题，并提供了该逻辑的完备公理化系统。

Comments In Proceedings TARK 2025, arXiv:2511.20540

Journal ref EPTCS 437, 2025, pp. 48-64

RELATE: Relation Extraction in Biomedical Abstracts with LLMs and Ontology Constraints

RELATE：利用LLMs和本体约束进行生物医学摘要中的关系提取

Olawumi Olasunkanmi, Mathew Satusky, Hong Yi, Chris Bizon, Harlin Lee, Stanley Ahalt

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 RELATE通过结合LLMs和本体约束，提升生物医学摘要中关系提取的标准化和准确性，有效构建标准化知识图谱。

Development of a defacing algorithm to protect the privacy of head and neck cancer patients in publicly-accessible radiotherapy datasets

头颈癌患者在公共放射治疗数据集中的隐私保护去脸算法开发

Kayla O'Sullivan-Steben, Luc Galarneau, John Kildea

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本研究开发了一种新的自动去脸算法，用于在保护头颈癌患者隐私的同时保留关键结构，使公共放射治疗数据集能够用于大数据和人工智能研究。

Comments 22 pages, 6 figures, submitted to Medical Physics

Journal ref Med Phys. 2025; 52:e70160

Revisiting the Necessity of Lengthy Chain-of-Thought in Vision-centric Reasoning Generalization

重新审视基于视觉推理泛化性的长链式推理的必要性

Yifan Du, Kun Zhou, Yingqian Min, Yue Ling, Wayne Xin Zhao, Youbin Wu

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了不同链式推理设计对视觉推理泛化能力的影响，发现简洁的链式推理在不同迷宫规模中表现最佳，提出'短即长'效应。

Geometrically-Constrained Agent for Spatial Reasoning

几何约束代理用于空间推理

Zeren Chen, Xiaoya Lu, Zhijie Zheng, Pengrui Li, Lehan He, Yijin Zhou, Jing Shao, Bohan Zhuang, Lu Sheng

机构 * School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； ZIP Lab, Zhejiang University（浙江大学ZIP实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Geometrically-Constrained Agent 通过引入正式任务约束，解决视觉语言模型在空间推理中的语义到几何差距问题，实现更稳健的推理路径。

Comments 27 pages, 13 figures

Monet: Reasoning in Latent Visual Space Beyond Images and Language

Monet: 在图像和语言之外的潜在视觉空间推理

Qixun Wang, Yang Shi, Yifei Wang, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Kun Gai, Xianghua Ying, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Kling Team（Kling团队） ； Amazon AGI SF Lab（Amazon AGI SF实验室） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Monet通过在潜在视觉空间中直接推理，提升多模态大语言模型的视觉推理能力，解决了潜在-视觉对齐和嵌入监督不足的问题，展示了在现实世界和抽象视觉任务中的优越表现。

G$^2$VLM: Geometry Grounded Vision Language Model with Unified 3D Reconstruction and Spatial Reasoning

G$^2$VLM：基于几何的视觉语言模型，实现统一的3D重建与空间推理

Wenbo Hu, Jingli Lin, Yilin Long, Yunlong Ran, Lihan Jiang, Yifan Wang, Chenming Zhu, Runsen Xu, Tai Wang, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； SJTU（上海交通大学） ； FDU（福建师范大学） ； ZJU（浙江大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 G$^2$VLM通过统一3D重建与空间推理，提升视觉语言模型在空间智能任务中的性能。

Comments code are released at https://github.com/InternRobotics/G2VLM

STAR-Bench: Probing Deep Spatio-Temporal Reasoning as Audio 4D Intelligence

STAR-Bench：探测深度时空推理作为音频4D智能

Zihan Liu, Zhikang Niu, Qiuyang Xiao, Zhisheng Zheng, Ruoqi Yuan, Yuhang Zang, Yuhang Cao, Xiaoyi Dong, Jianze Liang, Xie Chen, Leilei Sun, Dahua Lin, Jiaqi Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 STAR-Bench通过测试音频4D智能，揭示了模型在细粒度感知和推理上的不足，为未来模型发展提供方向。

Comments Homepage: https://internlm.github.io/StarBench/

VLMs have Tunnel Vision: Evaluating Nonlocal Visual Reasoning in Leading VLMs

VLMs有隧道视野：评估领先VLMs的非局部视觉推理能力

Shmuel Berman, Jia Deng

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文评估了领先VLMs的非局部视觉推理能力，发现其在复杂视觉任务上表现不佳，缺乏人类核心视觉推理能力。

PathReasoning: A multimodal reasoning agent for query-based ROI navigation on whole-slide images

PathReasoning: 一种用于基于查询的全滑片图像区域感兴趣点（ROI）导航的多模态推理代理

Kunpeng Zhang, Hanwen Xu, Sheng Wang

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 PathReasoning通过多模态推理代理实现基于查询的全滑片图像ROI导航，显著提升诊断准确性与报告生成效果。

Seeing before Observable: Potential Risk Reasoning in Autonomous Driving via Vision Language Models

在可观察之前看见：通过视觉语言模型在自动驾驶中的潜在风险推理

Jiaxin Liu, Xiangyu Yan, Liang Peng, Lei Yang, Lingjun Zhang, Yuechen Luo, Yueming Tao, Ashton Yu Xuan Tan, Mu Li, Lei Zhang, Ziqi Zhan, Sai Guo, Hong Wang, Jun Li

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（车辆与移动系统学院，清华大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出PotentialRiskQA数据集和PR-Reasoner框架，通过视觉语言模型提升自动驾驶中潜在风险的前瞻性推理能力。

Guiding the Inner Eye: A Framework for Hierarchical and Flexible Visual Grounded Reasoning

引导内在之眼：一种用于层次化和灵活的视觉基础推理的框架

Zhaoyang Wei, Wenchao Ding, Yanchao Hao, Xi Chen

机构 * Basic Algorithm Center, PCG, Tencent（腾讯基本算法中心、PCG、腾讯） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 GRiP通过认知增强的强化学习框架，提升视觉基础推理的鲁棒性和灵活性，实现复杂场景下的高性能表现。

Comments 9pages

Percept-WAM: Perception-Enhanced World-Awareness-Action Model for Robust End-to-End Autonomous Driving

Percept-WAM：感知增强的环境感知-行动模型用于鲁棒的端到端自动驾驶

Jianhua Han, Meng Tian, Jiangtong Zhu, Fan He, Huixin Zhang, Sitong Guo, Dechang Zhu, Hao Tang, Pei Xu, Yuze Guo, Minzhe Niu, Haojie Zhu, Qichao Dong, Xuechao Yan, Siyuan Dong, Lu Hou, Qingqiu Huang, Xiaosong Jia, Hang Xu

机构 * Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd.（亿网通智能科技有限公司） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；logical reasoning(abstract)

AI总结 Percept-WAM通过整合2D/3D场景理解能力，提升自动驾驶的感知与行动决策，实现端到端鲁棒性能。

TinyRS-R1: Compact Multimodal Language Model for Remote Sensing

TinyRS-R1：用于遥感的紧凑多模态语言模型

Aybora Koksal, A. Aydin Alatan

机构 * Center for the Image Analysis (OGAM) and Department of Electrical and Electronics Engineering of Middle East Technical University (METU)（图像分析中心（OGAM）和中欧技术大学（METU）电子与电气工程系） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)

AI总结 TinyRS-R1是一种专为遥感设计的紧凑多模态语言模型，通过四阶段训练实现高效性能，兼具推理增强与低资源消耗。

Comments Accepted to IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (GRSL). Code, models, and the captions for datasets are available at https://github.com/aybora/TinyRS

RoadSceneBench: A Lightweight Benchmark for Mid-Level Road Scene Understanding

RoadSceneBench: 一个轻量级的中层道路场景理解基准

Xiyan Liu, Han Wang, Yuhu Wang, Junjie Cai, Zhe Cao, Jianzhong Yang, Zhen Lu

机构 * Baidu Inc（百度公司） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 RoadSceneBench提出一种轻量级基准，通过HRRP-T框架提升道路场景的视觉推理能力，实现结构一致性和时间一致性，推动自动驾驶感知发展。

Towards a Foundation Model for Partial Differential Equations Across Physics Domains

面向跨物理领域的偏微分方程基础模型

Eduardo Soares, Emilio Vital Brazil, Victor Shirasuna, Breno W. S. R. de Carvalho, Cristiano Malossi

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 PDE-FM是一种跨物理领域预训练的基础模型，通过统一空间、谱和时间推理，实现复杂物理动态的高效建模与跨领域泛化。

Comments Accepted to the AAAI 2026 AI2ASE Workshop

HMR3D: Hierarchical Multimodal Representation for 3D Scene Understanding with Large Vision-Language Model

HMR3D：用于大视觉-语言模型的层次多模态表示以实现3D场景理解

Chen Li, Eric Peh, Basura Fernando

机构 * Institute of High-Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research, Singapore（高性能计算研究所，科技研究局，新加坡） ； Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research, Singapore（前沿人工智能研究中心，科技研究局，新加坡） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（计算与数据科学学院，南洋理工大学，新加坡） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 HMR3D通过层次化多模态表示，结合多视图图像和文本描述，提升3D场景理解的性能。

MG-Nav: Dual-Scale Visual Navigation via Sparse Spatial Memory

MG-Nav：基于稀疏空间记忆的双尺度视觉导航

Bo Wang, Jiehong Lin, Chenzhi Liu, Xinting Hu, Yifei Yu, Tianjia Liu, Zhongrui Wang, Xiaojuan Qi

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 MG-Nav通过稀疏空间记忆图和VGGT-adapter模块实现双尺度视觉导航，结合全局规划与局部控制，实现零样本导航的高鲁棒性与高性能。

Comments 10pages, 5 figures

Building temporally coherent 3D maps with VGGT for memory-efficient Semantic SLAM

基于VGGT构建内存高效的语义SLAM 3D地图

Gergely Dinya, Péter Halász, András Lőrincz, Kristóf Karacs, Anna Gelencsér-Horváth

机构 * Eötvös Loránd University（埃斯特哈兹·洛朗大学） ； Pázmány Péter Catholic University（帕兹曼·彼得天主教大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出基于VGGT的语义SLAM框架，通过滑动窗口和时间戳管理实现高效3D地图构建与环境变化检测。

Adapting Like Humans: A Metacognitive Agent with Test-time Reasoning

像人类一样适应：具有测试时推理的元认知代理

Yang Li, Zhiyuan He, Yuxuan Huang, Zhuhanling Xiao, Chao Yu, Meng Fang, Kun Shao, Jun Wang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出元认知测试时推理框架，通过元认知自我更新实现模型在测试时的高效适应，实验表明其在Atari游戏中表现出优于基线的适应能力。

Towards Continuous Intelligence Growth: Self-Training, Continual Learning, and Dual-Scale Memory in SuperIntelliAgent

迈向持续智能增长：在SuperIntelliAgent中实现自我训练、持续学习和双尺度记忆

Jianzhe Lin, Zeyu Pan, Yun Zhu, Ruiqi Song, Jining Yang

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SuperIntelliAgent通过自我训练和双尺度记忆实现持续智能增长，利用可训练学习者与推理验证者配对，提升偏好对齐和学习效果。

Comments 15 pages, 4 figures

Analyzing Image Beyond Visual Aspect: Image Emotion Classification via Multiple-Affective Captioning

超越视觉层面的图像分析：通过多情感描述进行图像情感分类

Zibo Zhou, Zhengjun Zhai, Huimin Chen, Wei Dai, Hansen Yang

机构 * School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（计算机科学学院，西北工业大学） ； School of Cybersecurity, Northwestern Polytechnical University（网络安全学院，西北工业大学） ； School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University（电子与信息学院，西北工业大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出基于多情感描述的图像情感分类方法，通过文本捕捉图像情感信息，有效解决情感差距问题，提升分类性能。

Beyond Introspection: Reinforcing Thinking via Externalist Behavioral Feedback

超越内省：通过外部主义行为反馈强化思维

Diji Yang, Linda Zeng, Kezhen Chen, Yi Zhang

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出DRR框架，通过外部主义行为反馈提升LLM推理质量，无需修改基础模型。

From Perception to Reasoning: Deep Thinking Empowers Multimodal Large Language Models

从感知到推理：深度思考赋能多模态大语言模型

Wenxin Zhu, Andong Chen, Yuchen Song, Kehai Chen, Conghui Zhu, Ziyan Chen, Tiejun Zhao

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Global Tone Communication Technology（全球语音通信技术） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出多模态链式思维方法，旨在提升多模态大语言模型的推理能力，通过系统性综述分析其理论基础、实现方法及未来发展方向。

Comments Survey; 7 figures, 3 tables, 44 pages

Thinking by Doing: Building Efficient World Model Reasoning in LLMs via Multi-turn Interaction

通过多轮交互构建高效的LLM世界模型推理：WMAct

Bao Shu, Yan Cai, Jianjian Sun, Chunrui Han, En Yu, Liang Zhao, Jingcheng Hu, Yinmin Zhang, Haoran Lv, Yuang Peng, Zheng Ge, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang, Xiangyu Yue

机构 * CUHK MMLab（香港中文大学MMLab） ； Peking University（北京大学） ； StepFun ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 WMAct通过高效交互和主动推理机制，使LLM在复杂环境中实现高效世界模型推理，提升任务解决能力和迁移性能。

Comments 17 pages, 9 figures

Leveraging Textual Compositional Reasoning for Robust Change Captioning

利用文本组合推理实现鲁棒的变更描述

Kyu Ri Park, Jiyoung Park, Seong Tae Kim, Hong Joo Lee, Jung Uk Kim

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CORTEX通过整合文本线索和组合推理，提升图像变化描述的鲁棒性与准确性。

Comments Accepted at AAAI 2026

Toward Honest Language Models for Deductive Reasoning

迈向演绎推理中的诚实语言模型

Jiarui Liu, Kaustubh Dhole, Yingheng Wang, Haoyang Wen, Sarah Zhang, Haitao Mao, Gaotang Li, Neeraj Varshney, Jingguo Liu, Xiaoman Pan

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Amazon（亚马逊） ； Emory University（埃默里大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出ACNCHOR方法，通过注入真实轨迹防止训练崩溃，提升语言模型在演绎推理中的诚实推理能力。