大模型推理能力

Relation-R1: Progressively Cognitive Chain-of-Thought Guided Reinforcement Learning for Unified Relation Comprehension

Relation-R1: 逐步认知链式思维引导的强化学习用于统一关系理解

Lin Li, Wei Chen, Jiahui Li, Kwang-Ting Cheng, Long Chen

专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)；CoT(abstract)

AI总结 Relation-R1通过整合认知链式思维引导的强化学习，实现了对二元和N元关系的统一理解，提升了视觉-语义定位能力。

Comments AAAI 2026

Measuring Chain of Thought Faithfulness by Unlearning Reasoning Steps

通过反向学习推理步骤来衡量推理链的忠实性

Martin Tutek, Fateme Hashemi Chaleshtori, Ana Marasović, Yonatan Belinkov

机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术学院-以色列理工学院） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

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

AI总结 通过反向学习推理步骤来评估推理链的参数忠实性，揭示模型推理与预测之间的关系。

Comments Outstanding paper at EMNLP 2025

Causal Strengths and Leaky Beliefs: Interpreting LLM Reasoning via Noisy-OR Causal Bayes Nets

因果强度与渗漏信念：通过噪声-或因果贝叶斯网络解读LLM推理

Hanna Dettki

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文通过噪声-或因果贝叶斯网络评估LLM和人类在因果推理任务中的表现，探讨其因果强度和信念差异。

Journal ref WiML Workshop at NeurIPS 2025

Reassessing the Role of Supervised Fine-Tuning: An Empirical Study in VLM Reasoning

重新评估监督微调的作用：VLM推理中的实证研究

Yongcan Yu, Lingxiao He, Shuo Lu, Lijun Sheng, Yinuo Xu, Yanbo Wang, Kuangpu Guo, Jianjie Cheng, Meng Wang, Qianlong Xie, Xingxing Wang, Dapeng Hu, Jian Liang

机构 * NLPR & MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（人工智能研究院 & 模式识别与人工智能研究所，中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 本研究通过实证分析发现，监督微调在VLM推理中具有重要作用，挑战了强化学习优于监督微调的主流观点。

Lethe: Layer- and Time-Adaptive KV Cache Pruning for Reasoning-Intensive LLM Serving

Lethe：面向推理密集型大语言模型服务的层和时间自适应KV缓存剪枝

Hui Zeng, Daming Zhao, Pengfei Yang, WenXuan Hou, Tianyang Zheng, Hui Li, Weiye Ji, Jidong Zhai

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

AI总结 Lethe通过引入时空自适应的KV缓存管理框架，在推理密集型大语言模型服务中实现高效的缓存剪枝，提升吞吐量的同时保持生成质量。

Comments aaai26 camera-ready version, 10 pages

Efficient Vision-Language Reasoning via Adaptive Token Pruning

通过自适应令牌修剪实现高效的视觉语言推理

Xue Li, Xiaonan Song, Henry Hu

机构 * Scholar42（学者42） ； InfiniPouch LLC（InfiniPouch公司） ； Labelbox, Inc.（Labelbox公司） 纠错

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

AI总结 本研究提出自适应令牌修剪方法，通过动态保留关键令牌提升视觉语言模型的推理效率和稳定性，减少计算量并保持精度。

Comments 10 pages, 3 figures. Expanded version of an extended abstract accepted at NeurIPS 2025 Workshop on VLM4RWD. Presents methodology and preliminary experimental results

Advancing Financial Engineering with Foundation Models: Progress, Applications, and Challenges

用基础模型推进金融工程：进展、应用与挑战

Liyuan Chen, Shuoling Liu, Jiangpeng Yan, Xiaoyu Wang, Henglin Liu, Chuang Li, Kecheng Jiao, Jixuan Ying, Yang Veronica Liu, Qiang Yang, Xiu Li

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

AI总结 本文综述了金融基础模型（FFMs）的进展、应用与挑战，涵盖三种关键模态，并探讨了数据可用性、算法可扩展性和基础设施限制等关键问题。

Comments Accepted by [J]. Engineering, 2025

KlingAvatar 2.0 Technical Report

KlingAvatar 2.0 技术报告

Kling Team, Jialu Chen, Yikang Ding, Zhixue Fang, Kun Gai, Yuan Gao, Kang He, Jingyun Hua, Boyuan Jiang, Mingming Lao, Xiaohan Li, Hui Liu, Jiwen Liu, Xiaoqiang Liu, Yuan Liu, Shun Lu, Yongsen Mao, Yingchao Shao, Huafeng Shi, Xiaoyu Shi, Peiqin Sun, Songlin Tang, Pengfei Wan, Chao Wang, Xuebo Wang, Haoxian Zhang, Yuanxing Zhang, Yan Zhou

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 KlingAvatar 2.0 通过时空级联框架和多模态指令融合技术，实现了高效且高质量的长视频生成，提升了视觉清晰度和多模态对齐能力。

Comments 14 pages, 7 figures

CogDoc: Towards Unified thinking in Documents

CogDoc: 向文档中的统一思维迈进

Qixin Xu, Haozhe Wang, Che Liu, Fangzhen Lin, Wenhu Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 CogDoc提出一种统一的粗到细思维框架，通过直接强化学习提升文档推理性能，优于现有方法并在视觉丰富任务中表现优异。

ViCO: A Training Strategy towards Semantic Aware Dynamic High-Resolution

ViCO: 一种面向语义感知动态高分辨率的训练策略

Long Cui, Weiyun Wang, Jie Shao, Zichen Wen, Gen Luo, Linfeng Zhang, Yanting Zhang, Yu Qiao, Wenhai Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Donghua University（东华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 ViCO通过动态调整视觉标记数量以适应图像语义复杂度，有效降低推理成本的同时保持模型性能。

A Modular LLM-Agent System for Transparent Multi-Parameter Weather Interpretation

一个模块化的LLM-代理系统用于透明的多参数天气解释

Daniil Sukhorukov, Andrei Zakharov, Nikita Glazkov, Katsiaryna Yanchanka, Vladimir Kirilin, Maxim Dubovitsky, Roman Sultimov, Yuri Maksimov, Ilya Makarov

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出AI-Meteorologist，一个基于LLM-代理的透明天气解释系统，通过多参数分析和结构化解释提升天气预报的可解释性和科学性。