大模型推理能力

Reasoning-Driven Amodal Completion: Collaborative Agents and Perceptual Evaluation

基于推理的无遮挡完成：协作代理与感知评估

Hongxing Fan, Shuyu Zhao, Jiayang Ao, Lu Sheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（计算机科学与工程学院，北京航空航天大学） ； School of Software, Beihang University（软件学院，北京航空航天大学） ； School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（计算与信息系统学院，墨尔本大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出一种协作多代理推理框架，通过解耦语义规划与视觉合成，提升无遮挡完成任务的语义一致性和结构完整性。

Exploring Efficiency Frontiers of Thinking Budget in Medical Reasoning: Scaling Laws between Computational Resources and Reasoning Quality

探索医疗推理中的思维预算效率前沿：计算资源与推理质量之间的缩放规律

Ziqian Bi, Lu Chen, Junhao Song, Hongying Luo, Enze Ge, Junmin Huang, Tianyang Wang, Keyu Chen, Chia Xin Liang, Zihan Wei, Huafeng Liu, Chunjie Tian, Jibin Guan, Joe Yeong, Yongzhi Xu, Peng Wang, Xinyuan Song, Junfeng Hao

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

AI总结 本研究通过评估医疗推理任务中的思维预算机制，揭示了计算资源与推理质量的缩放规律，并提出了不同效率阶段的优化策略。

Let Androids Dream of Electric Sheep: A Human-Inspired Image Implication Understanding and Reasoning Framework

让安卓梦见电羊：一种受人类启发的图像隐喻理解和推理框架

Chenhao Zhang, Yazhe Niu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出LAD框架，通过三阶段方法解决图像隐喻理解问题，在多个基准测试中取得优异成绩，推动视觉语言推理和人机交互发展。

Comments 19 pages, 9 figures, 7 tables. Code & Dataset: https://github.com/MING-ZCH/Let-Androids-Dream-of-Electric-Sheep

RULER-Bench: Probing Rule-based Reasoning Abilities of Next-level Video Generation Models for Vision Foundation Intelligence

RULER-Bench: 探索下一代视频生成模型的基于规则的推理能力以实现视觉基础智能

Xuming He, Zehao Fan, Hengjia Li, Fan Zhuo, Hankun Xu, Senlin Cheng, Di Weng, Haifeng Liu, Can Ye, Boxi Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 RULER-Bench通过评估视频生成模型的基于规则的推理能力，揭示了其在时间一致性等指标上的不足，为提升视频生成模型的推理能力提供新方向。

O3SLM: Open Weight, Open Data, and Open Vocabulary Sketch-Language Model

O3SLM：开放权重、开放数据和开放词汇草图-语言模型

Rishi Gupta, Mukilan Karuppasamy, Shyam Marjit, Aditay Tripathi, Anirban Chakraborty

机构 * IISc（印度理工学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 O3SLM通过构建大规模图像-草图-指令三元组数据集和训练模型，实现了对草图理解和推理的突破性进展。

Comments Accepted to AAAI 2026

Assessing the Software Security Comprehension of Large Language Models

评估大语言模型的软件安全理解能力

Mohammed Latif Siddiq, Natalie Sekerak, Antonio Karam, Maria Leal, Arvin Islam-Gomes, Joanna C. S. Santos

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究评估了五种大语言模型在软件安全方面的认知能力，发现其在低阶任务表现良好，但在高阶任务如推理和系统设计上存在显著不足，并识别出51种常见误解模式。

Comments Submitted to Empirical Software Engineering (EMSE) journal

A Real-World Evaluation of LLM Medication Safety Reviews in NHS Primary Care

对NHS初级医疗中基于LLM的药物安全审查系统的真实世界评估

Oliver Normand, Esther Borsi, Mitch Fruin, Lauren E Walker, Jamie Heagerty, Chris C. Holmes, Anthony J Avery, Iain E Buchan, Harry Coppock

机构 * i.AI, Department for Science, Innovation, and Technology（i.AI，科学、创新与技术部门） ； Centre for Experimental Therapeutics, University of Liverpool（实验治疗中心，利物浦大学） ； Civic Health Innovation Labs, University of Liverpool（公民健康创新实验室，利物浦大学） ； Downing Street（唐宁街10号） ； Department of Statistics, University of Oxford（统计系，牛津大学） ； Ellison Institute of Technology（埃利森技术研究所） ； Centre for Academic Primary Care, University of Nottingham（学术初级护理中心，诺丁汉大学） ； The UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） ； Department of Computing, Imperial College London（计算系，伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文评估了基于LLM的药物安全审查系统在真实临床数据中的表现，揭示了其在不同复杂性下的失败模式，强调了上下文推理的重要性及改进方向。

Beyond Memorization: A Multi-Modal Ordinal Regression Benchmark to Expose Popularity Bias in Vision-Language Models

超越记忆：一个多模态序回归基准以揭示视觉-语言模型中的流行偏差

Li-Zhong Szu-Tu, Ting-Lin Wu, Chia-Jui Chang, He Syu, Yu-Lun Liu

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究提出一个多模态序回归基准，揭示视觉-语言模型在流行度上的偏差，通过YearGuessr数据集验证模型在记忆化与未识别对象上的表现差异。

Comments Project page: https://sytwu.github.io/BeyondMemo/

Pioneering Multimodal Emotion Recognition in the Era of Large Models: From Closed Sets to Open Vocabularies

开创性多模态情感识别在大模型时代的探索：从封闭集到开放词汇

Jing Han, Zhiqiang Gao, Shihao Gao, Jialing Liu, Hongyu Chen, Zixing Zhang, Björn W. Schuller

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文首次系统评估了多模态大语言模型在开放词汇情感识别中的表现，发现两阶段三模态融合方法效果最佳，视频模态最为关键，同时揭示开放与封闭源LLM性能差距较小。

Input-Adaptive Visual Preprocessing for Efficient Fast Vision-Language Model Inference

面向高效视觉语言模型推理的输入自适应视觉预处理

Putu Indah Githa Cahyani, Komang David Dananjaya Suartana, Novanto Yudistira

机构 * Faculty of Computer Science, University of Brawijaya（计算机科学学院，布拉维亚大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究提出一种自适应视觉预处理方法，通过动态调整输入分辨率和空间覆盖，显著提升视觉语言模型的推理效率。

VL4Gaze: Unleashing Vision-Language Models for Gaze Following

VL4Gaze：释放视觉-语言模型用于追随目光

Shijing Wang, Chaoqun Cui, Yaping Huang, Hyung Jin Chang, Yihua Cheng

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（MAIS，自动化研究所，中国科学院） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 VL4Gaze通过四个互补任务统一目光理解为VQA问题，系统评估VLMs在目光解读上的表现，揭示了针对性多任务监督对提升VLMs目光理解能力的重要性。