大模型推理能力

Autonomous Chain-of-Thought Distillation for Graph-Based Fraud Detection

基于图的欺诈检测的自主链式思维蒸馏

Yuan Li, Jun Hu, Bryan Hooi, Bingsheng He, Cheng Chen

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） 纠错

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

AI总结 FraudCoT通过自主链式思维推理和高效联合训练策略，提升基于图的欺诈检测性能和效率。

ImgCoT: Compressing Long Chain of Thought into Compact Visual Tokens for Efficient Reasoning of Large Language Model

ImgCoT：将长链推理压缩为紧凑的视觉标记以实现大语言模型的高效推理

Xiaoshu Chen, Sihang Zhou, Ke Liang, Taichun Zhou, Xinwang Liu

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

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

AI总结 ImgCoT通过将长链推理压缩为视觉标记，提升大语言模型的推理效率，同时保留全局结构和细节信息。

Jailbreaks on Vision Language Model via Multimodal Reasoning

通过多模态推理实现对视觉语言模型的逃逸攻击

Aarush Noheria, Yuguang Yao

机构 * Novi High School, MI, USA（诺维高中） ； Michigan State University, MI, USA（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于多模态推理的逃逸攻击框架，通过训练后链式推理和自适应噪声机制提高对视觉语言模型的安全过滤器的绕过能力。

RPO:Reinforcement Fine-Tuning with Partial Reasoning Optimization

RPO：基于部分推理优化的强化微调

Hongzhu Yi, Xinming Wang, Zhenghao zhang, Tianyu Zong, Yuanxiang Wang, Jun Xie, Tao Yu, Haopeng Jin, Kaixin Xu, Feng Chen, Jiahuan Chen, Yujia Yang, Zhenyu Guan, Bingkang Shi, Jungang Xu

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

AI总结 RPO通过部分推理优化显著降低训练时间，提升大型语言模型的训练效率。

Heterogeneous Graph Alignment for Joint Reasoning and Interpretability

异构图对齐用于联合推理与可解释性

Zahra Moslemi, Ziyi Liang, Norbert Fortin, Babak Shahbaba

机构 * Department of Statistics, University of California, Irvine（统计学系，加州大学伊维特分校） ； Department of Neurobiology and Behavior, University of California, Irvine（神经生物学与行为系，加州大学伊维特分校） 纠错

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

AI总结 本文提出MGMT框架，通过元图实现异构图的联合推理与可解释性，优于现有方法并在神经科学应用中表现优异。

Metis-SPECS: Decoupling Multimodal Learning via Self-distilled Preference-based Cold Start

Metis-SPECS: 通过基于偏好自我蒸馏的冷启动解耦多模态学习

Kun Chen, Peng Shi, Haibo Qiu, Zhixiong Zeng, Siqi Yang, Wenji Mao, Lin Ma

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 Metis-SPECS通过基于偏好的自我蒸馏冷启动框架解耦多模态学习，提升泛化能力和下游RL表现。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026!

TriPlay-RL: Tri-Role Self-Play Reinforcement Learning for LLM Safety Alignment

TriPlay-RL：三角色自我对抗强化学习用于大语言模型安全对齐

Zhewen Tan, Wenhan Yu, Jianfeng Si, Tongxin Liu, Kaiqi Guan, Huiyan Jin, Jiawen Tao, Xiaokun Yuan, Duohe Ma, Xiangzheng Zhang, Tong Yang, Lin Sun

机构 * Peking University（北京大学） ； Qiyuan Tech（启元科技） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 TriPlay-RL通过三角色自我对抗强化学习，实现LLM安全对齐的高效且可扩展范式，提升攻击有效性、安全性能和评估准确性。

From Next-Token to Next-Block: A Principled Adaptation Path for Diffusion LLMs

从单个token到单个block：一种为扩散语言模型设计的原理性适应路径

Yuchuan Tian, Yuchen Liang, Shuo Zhang, Yingte Shu, Guangwen Yang, Wei He, Sibo Fang, Tianyu Guo, Kai Han, Chao Xu, Hanting Chen, Xinghao Chen, Yunhe Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Huawei Technologies（华为技术） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种原理性适应路径，将自回归模型适配到扩散语言模型，以提升其长上下文生成能力，并在7B类模型中取得最佳性能。

Comments 14 pages, 5 figures

Token-Guard: Towards Token-Level Hallucination Control via Self-Checking Decoding

Token-Guard: 通过自检解码实现token级幻觉控制

Yifan Zhu, Huiqiang Rong, Haoran Luo

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

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

AI总结 Token-Guard通过自检解码技术，实现对大型语言模型中token级幻觉的有效控制，提升生成准确性与输出可靠性。

Comments Accepted by ICLR 2026 main conference

Journal ref ICLR 2026

Geometric Dynamics of Agentic Loops in Large Language Models

大语言模型中代理循环的几何动力学

Nicolas Tacheny

机构 * University of Mons（蒙斯大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究揭示大语言模型中代理循环的动力学特性，通过几何方法分类其收缩、振荡或探索行为，并展示提示设计对动力学模式的控制作用。

TriSpec: Ternary Speculative Decoding via Lightweight Proxy Verification

TriSpec: 通过轻量级代理验证实现三元推测解码

Haoyun Jiang, Junqi He, Feng Hong, Xinlong Yang, Jianwei Zhang, Zheng Li, Zhengyang Zhuge, Zhiyong Chen, Bo Han, Junyang Lin, Jiangchao Yao

机构 * CMIC, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机学院） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团Qwen团队） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） 纠错

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

AI总结 TriSpec通过引入轻量级代理验证机制，有效降低推测解码的验证成本，实现高达35%的加速并减少50%的目标模型调用次数。

Towards Explicit Acoustic Evidence Perception in Audio LLMs for Speech Deepfake Detection

向音频大语言模型中引入显式听觉证据感知以实现语音深度伪造检测

Xiaoxuan Guo, Yuankun Xie, Haonan Cheng, Jiayi Zhou, Jian Liu, Hengyan Huang, Long Ye, Qin Zhang

机构 * State Key Laboratory of Media Convergence and Communication（媒体融合与传播国家重点实验室） ； Communication University of China（中国传媒大学） ； Machine Intelligence（人工智能） ； Key Laboratory of Media Audio & Video, Ministry of Education, Communication University of China（教育部媒体音频视频重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出SDD-APALLM框架，通过结合原始音频与结构化频谱图，增强音频LLM对细粒度声学特征的感知能力，提升语音深度伪造检测的准确性和鲁棒性。

Comments 9 pages, 4 figures

Clipping-Free Policy Optimization for Large Language Models

无需裁剪的策略优化用于大语言模型

Ömer Veysel Çağatan, Barış Akgün, Gözde Gül Şahin, Xuandong Zhao

机构 * KUIS AI Center, Koç University, Istanbul, Türkiye（Koç大学） ； Koç University, Istanbul, Türkiye（Koç大学） ； University of California, Berkeley, CA, USA（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 CFPO通过凸二次惩罚替代裁剪机制，实现稳定策略优化，适用于大语言模型的训练。

Comments 23 pages, 10 tables, 8 figures

The Unintended Trade-off of AI Alignment:Balancing Hallucination Mitigation and Safety in LLMs

AI对齐中的意外权衡：在LLMs中平衡幻觉缓解与安全

Omar Mahmoud, Ali Khalil, Buddhika Laknath Semage, Thommen George Karimpanal, Santu Rana

机构 * Applied Artificial Intelligence Initiative（应用人工智能倡议） ； Deakin University（德肯大学） ； School of Information Technology（信息科技学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种方法，通过解耦幻觉和拒绝特征，平衡LLMs中的真实性与安全性，减少因提高真实性而削弱安全对齐的问题。

Unrewarded Exploration in Large Language Models Reveals Latent Learning from Psychology

大语言模型中的无奖励探索揭示了心理学中的潜在学习

Jian Xiong, Jingbo Zhou, Zihan Zhou, Yixiong Xiao, Le Zhang, Jingyong Ye, Rui Qian, Yang Zhou, Dejing Dou

机构 * Fudan University, China（复旦大学） ； Auburn University, USA（阿伯茨罕大学） ； Baidu Research, China（百度研究院） 纠错

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

AI总结 研究发现大语言模型在无奖励探索阶段表现出潜在学习动态，通过实验验证其在无奖励和有奖励训练下的性能差异，并提出理论解释。

Comments 17pages, 1 figure

AlignGemini: Generalizable AI-Generated Image Detection Through Task-Model Alignment

AlignGemini: 通过任务-模型对齐实现通用的AI生成图像检测

Ruoxin Chen, Jiahui Gao, Kaiqing Lin, Keyue Zhang, Yandan Zhao, Isabel Guan, Taiping Yao, Shouhong Ding

机构 * Tencent Youtu Lab ； East China University of Science ； Shenzhen University ； Hong Kong University of Science ； Department of XXX, University of YYY, Location, Country ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country 纠错

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

AI总结 AlignGemini通过任务-模型对齐原则，结合语义和像素伪影检测，提升AI生成图像检测的泛化能力。

What Helps Language Models Predict Human Beliefs: Demographics or Prior Stances?

什么有助于语言模型预测人类信念：人口统计学特征还是先前立场？

Joseph Malone, Rachith Aiyappa, Byunghwee Lee, Haewoon Kwak, Jisun An, Yong-Yeol Ahn

机构 * Center for Complex Networks and Systems Research, Indiana University（复杂网络与系统研究中心，印第安纳大学） ； School of Data Science, University of Virginia（数据科学学院，弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了语言模型预测人类信念时，人口统计学特征与先前立场对预测效果的影响，发现两者结合效果最佳，但不同信念领域中其相对价值存在差异。

Comments 32 pages, 6 figures

Multi-Agent Systems Should be Treated as Principal-Agent Problems

多智能体系统应被视为委托-代理问题

Paulius Rauba, Simonas Cepenas, Mihaela van der Schaar

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出将多智能体系统视为委托-代理问题，探讨信息不对称和目标不一致对系统行为的影响，并通过谋略现象分析其缓解策略。

Beyond Pixels: Leveraging the Language of Soccer to Improve Spatio-Temporal Action Detection in Broadcast Videos

超越像素：利用足球的语言来提升广播视频中的时空动作检测

Jeremie Ochin, Raphael Chekroun, Bogdan Stanciulescu, Sotiris Manitsaris

机构 * Centre for Robotics, Mines Paris - PSL（机器人中心，巴黎 Mines - PSL 高等学院） ； Footovision（Footovision 公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出通过引入去噪序列转换任务，利用足球战术规律提升广播视频中时空动作检测的精度和召回率。

Comments 12 pages, submitted to Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems 2025

Ethical Risks of Large Language Models in Medical Consultation: An Assessment Based on Reproductive Ethics

大语言模型在医疗咨询中的伦理风险：基于生殖伦理的评估

Hanhui Xu, Jiacheng Ji, Haoan Jin, Han Ying, Mengyue Wu

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究评估了大语言模型在生殖伦理咨询中的伦理风险，发现其在安全性和同理心方面存在严重缺陷，需加强推理和伦理依据能力。

MARE: Multimodal Alignment and Reinforcement for Explainable Deepfake Detection via Vision-Language Models

MARE: 多模态对齐与强化学习用于通过视觉-语言模型的可解释深度伪造检测

Wenbo Xu, Wei Lu, Xiangyang Luo, Jiantao Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, MoE Key Laboratory of Information Technology, Guangdong Province Key Laboratory of Information Security Technology, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China（计算机科学与工程学院，信息技术MOE实验室，广东省信息安全技术重点实验室，中山大学，广州510006，中国） ； State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing（数学工程与先进计算国家重点实验室） ； Department of Computer and Information Science, University of Macau.（计算机与信息科学系，澳门大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 MARE通过多模态对齐和强化学习提升视觉-语言模型在深度伪造检测中的准确性和可靠性。