大模型推理能力

Rethinking On-Device LLM Reasoning: Why Analogical Mapping Outperforms Abstract Thinking for IoT DDoS Detection

重新思考设备端LLM推理：为什么类比映射优于抽象思维用于IoT DDoS检测

William Pan, Guiran Liu, Binrong Zhu, Qun Wang, Yingzhou Lu, Beiyu Lin, Rose Qingyang Hu

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

AI总结 本文提出一种结合Co_T和RAG的物联网边缘DDoS检测框架，通过示例驱动推理提升小型ODLLMs在资源受限下的检测性能。

Opening the Black Box: A Survey on the Mechanisms of Multi-Step Reasoning in Large Language Models

揭开黑箱：关于大语言模型多步推理机制的综述

Liangming Pan, Jason Liang, Jiaran Ye, Minglai Yang, Xinyuan Lu, Fengbin Zhu

机构 * Peking University（北京大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了大语言模型多步推理机制，探讨了隐式和显式推理过程，并提出了未来研究方向。

Comments Technical Report

Iterative Refinement Improves Compositional Image Generation

迭代细化改进组合图像生成

Shantanu Jaiswal, Mihir Prabhudesai, Nikash Bhardwaj, Zheyang Qin, Amir Zadeh, Chuan Li, Katerina Fragkiadaki, Deepak Pathak

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Lambda AI 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种迭代细化策略，通过视觉-语言模型反馈提升组合图像生成质量，实验显示在多个基准上均优于并行采样方法。

Comments Project webpage: https://iterative-img-gen.github.io/

CRAFT: Continuous Reasoning and Agentic Feedback Tuning for Multimodal Text-to-Image Generation

CRAFT：连续推理与代理反馈调优用于多模态文本到图像生成

V. Kovalev, A. Kuvshinov, A. Buzovkin, D. Pokidov, D. Timonin

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 CRAFT通过显式推理和反馈调优提升多模态生成模型的可靠性，实现可控且高效的文本到图像生成。

Comments 37 pages, 42 figures

AQAScore: Evaluating Semantic Alignment in Text-to-Audio Generation via Audio Question Answering

AQAScore: 通过音频问答评估文本到音频生成中的语义对齐

Chun-Yi Kuan, Kai-Wei Chang, Hung-yi Lee

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 AQAScore通过音频问答评估文本到音频生成的语义对齐，利用大型语言模型的推理能力，有效捕捉语义不一致性。

Comments Manuscript in progress

Temporal Relation Extraction in Clinical Texts: A Span-based Graph Transformer Approach

临床文本中的时间关系抽取：一种基于跨度的图变换器方法

Rochana Chaturvedi, Peyman Baghershahi, Sourav Medya, Barbara Di Eugenio

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出GRAPHTREX方法，通过结合基于跨度的实体关系抽取、临床预训练语言模型和异构图变换器，提升临床文本中时间关系抽取的准确率和长距离关系识别能力。

Comments Introducing a novel method for joint extraction of medical events and temporal relations from free-text, leveraging clinical LPLMs and Heterogeneous Graph Transformers, achieving a 5.5% improvement over the previous state-of-the-art and up to 8.9% on long-range relations

Journal ref Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2025)

Designing KRIYA: An AI Companion for Wellbeing Self-Reflection

设计KRIYA：一种用于幸福感自我反思的AI伴侣

Shanshan Zhu, Wenxuan Song, Jiayue Melissa Shi, Dong Whi Yoo, Karthik S. Bhat, Koustuv Saha

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） ； Drexel University（德雷塞尔大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 KRIYA是一种通过自我反思功能帮助用户理解个人幸福感数据的AI伴侣，旨在减少表现焦虑，提升用户对健康数据的反思性理解。

V-CAGE: Context-Aware Generation and Verification for Scalable Long-Horizon Embodied Tasks

V-CAGE：面向可扩展长时间跨度具身任务的上下文感知生成与验证

Yaru Liu, Ao-bo Wang, Nanyang Ye

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge, Cambridge, England.（计算机科学与技术系，剑桥大学，剑桥，英格兰） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学，上海，中国） ； Wuhan University, Wuhan, Hubei, China（武汉大学，武汉，湖北，中国） 纠错

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

AI总结 V-CAGE通过上下文感知生成与验证框架，提升大规模具身任务数据集的物理和语义保真度，提高下游策略性能。

Tokenomics: Quantifying Where Tokens Are Used in Agentic Software Engineering

令牌经济学：量化令牌在代理软件工程中的使用位置

Mohamad Salim, Jasmine Latendresse, SayedHassan Khatoonabadi, Emad Shihab

机构 * Data-driven Analysis of Software (DAS) Lab Concordia University Montreal Canada ； Data-driven Analysis of Software (DAS) Lab Concordia University 纠错

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

AI总结 研究通过分析LLM-MA系统在软件开发生命周期中的令牌消耗，发现代码审查阶段消耗最大，提出优化代理协作效率的方法。

If You Want Coherence, Orchestrate a Team of Rivals: Multi-Agent Models of Organizational Intelligence

如果你想要一致性，就组建一支对手团队：组织智能的多智能体模型

Gopal Vijayaraghavan, Prasanth Jayachandran, Arun Murthy, Sunil Govindan, Vivek Subramanian

机构 * Isotopes AI USA（Isotopes AI美国） 纠错

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

AI总结 本文提出通过多智能体团队协作，利用对立激励因素提高组织智能的可靠性，通过远程代码执行器实现感知与执行的分离，达到高错误拦截率和可控延迟。

Comments 15 pages, 6 figures, 7 tables

Training-Free In-Context Forensic Chain for Image Manipulation Detection and Localization

无需训练的上下文取证链用于图像篡改检测与定位

Rui Chen, Bin Liu, Changtao Miao, Xinghao Wang, Yi Li, Tao Gong, Qi Chu, Nenghai Yu

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

AI总结 ICFC提出一种无需训练的多模态大语言模型框架，用于图像篡改检测与定位，通过可解释的推理流程实现高效且准确的图像分析。

Comments This version was uploaded in error and contains misleading information found in an early draft. The manuscript requires extensive and long-term revisions

Graph-based Approaches and Functionalities in Retrieval-Augmented Generation: A Comprehensive Survey

基于图的方法和功能在检索增强生成中的应用：全面综述

Zulun Zhu, Tiancheng Huang, Kai Wang, Junda Ye, Xinghe Chen, Siqiang Luo

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了图方法在检索增强生成中的应用，分析了图在提升性能中的作用，指出现有挑战和未来研究方向。

ReinPath: A Multimodal Reinforcement Learning Approach for Pathology

ReinPath：一种用于病理学的多模态强化学习方法

Kangcheng Zhou, Jun Jiang, Qing Zhang, Shuang Zheng, Qingli Li, Shugong Xu

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai University（上海大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 ReinPath提出了一种多模态强化学习方法，通过构建高质量病理学VQA数据集，结合语义奖励策略和群体相对策略优化，提升了病理图像和文本的多模态推理能力，并在零样本分类任务中表现出色。