大模型推理能力

ReLAPSe: Reinforcement-Learning-trained Adversarial Prompt Search for Erased concepts in unlearned diffusion models

ReLAPSe: 通过强化学习训练的对抗性提示搜索消除未学习扩散模型中的擦除概念

Ignacy Kolton, Kacper Marzol, Paweł Batorski, Marcin Mazur, Paul Swoboda, Przemysław Spurek

机构 * Jagiellonian University（雅盖隆大学） ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究机构） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 ReLAPSe通过强化学习训练对抗性提示搜索，有效恢复扩散模型中被移除的概念，提供高效的去学习测试工具。

AI-Driven Three-Dimensional Reconstruction and Quantitative Analysis for Burn Injury Assessment

基于人工智能的三维重建与定量分析用于烧伤评估

S. Kalaycioglu, C. Hong, K. Zhai, H. Xie, J. N. Wong

机构 * Toronto Metropolitan University（多伦多 Metropolitan 大学） ； York University（约克大学） ； AIMechatroniX Inc.（AIMechatroniX 公司） ； DrRobot Inc.（DrRobot 公司） ； Skinopathy Inc.（Skinopathy 公司） ； Scarborough Health Network, Centenary Hospital, Scarborough, Ontario, Canada（Scarborough 医疗网络，Centenary 医院） ； University of Alberta Hospital, Edmonton, Alberta, Canada（阿尔伯塔大学医院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于人工智能的三维重建与定量分析平台，用于客观评估烧伤程度及跟踪愈合进展，支持结构化临床工作流程和自动化报告生成。

Comments 11 pages and 5 figures

Relationship-Aware Hierarchical 3D Scene Graph for Task Reasoning

关系感知的层次3D场景图用于任务推理

Albert Gassol Puigjaner, Angelos Zacharia, Kostas Alexis

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

AI总结 本文提出了一种关系感知的层次3D场景图，结合视觉语言模型和大型语言模型，用于任务推理和环境交互。

Comments ICRA 2026, 8 pages

LongVPO: From Anchored Cues to Self-Reasoning for Long-Form Video Preference Optimization

LongVPO：从锚定线索到自我推理的长视频偏好优化

Zhenpeng Huang, Jiaqi Li, Zihan Jia, Xinhao Li, Desen Meng, Lingxue Song, Xi Chen, Liang Li, Limin Wang

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； JIUTIAN Research（Jiutian研究） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 LongVPO通过两阶段直接偏好优化框架，利用合成数据和递归标注流程，在无需长视频标注的情况下实现高效长视频理解，优于现有开源模型并保持短视频性能。

Comments NeurIPS 2025

Med3D-R1: Incentivizing Clinical Reasoning in 3D Medical Vision-Language Models for Abnormality Diagnosis

Med3D-R1: 促进3D医学视觉-语言模型的临床推理

Haoran Lai, Zihang Jiang, Kun Zhang, Qingsong Yao, Rongsheng Wang, Zhiyang He, Xiaodong Tao, Wei Wei, Shaohua Kevin Zhou

机构 * School of Biomedical Engineering, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China（生物医学工程学院，生命科学与医学系，中国科学技术大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（先进研究所，中国科学技术大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Medical Business Department, iFlytek Co.Ltd（iFlytek公司医学业务部） ； The First Affiliated Hospital of USTC, Division of Life Sciences and Medicine University of Science and Technology of China（中国科学技术大学第一附属医院，生命科学与医学系） 纠错

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

AI总结 Med3D-R1通过两阶段训练框架提升3D医学视觉-语言模型的临床推理能力，实现更准确的异常诊断。

Toward Cognitive Supersensing in Multimodal Large Language Model

迈向多模态大语言模型的认知超感知

Boyi Li, Yifan Shen, Yuanzhe Liu, Yifan Xu, Jiateng Liu, Xinzhuo Li, Zhengyuan Li, Jingyuan Zhu, Yunhan Zhong, Fangzhou Lan, Jianguo Cao, James M. Rehg, Heng Ji, Ismini Lourentzou, Xu Cao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出认知超感知方法，通过整合视觉图像预测头和强化学习阶段，提升多模态大语言模型在复杂认知任务中的表现，展现其在视觉问答基准中的优越性能。

From Perception to Action: Spatial AI Agents and World Models

从感知到行动：空间AI代理与世界模型

Gloria Felicia, Nolan Bryant, Handi Putra, Ayaan Gazali, Eliel Lobo, Esteban Rojas

机构 * AtlasPro AI 纠错

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

AI总结 本文提出了一种统一的三轴分类法，将代理能力与空间任务联系起来，强调空间定位与符号定位的区别，并指出世界模型对跨尺度安全部署的重要性。

Comments 61 pages, 742 citations, 1 figure, 3 tables. Survey paper on spatial AI agents, embodied AI, graph neural networks, and world models

UniDWM: Towards a Unified Driving World Model via Multifaceted Representation Learning

UniDWM: 通过多维表征学习实现统一的驾驶世界模型

Shuai Liu, Siheng Ren, Xiaoyao Zhu, Quanmin Liang, Zefeng Li, Qiang Li, Xin Hu, Kai Huang

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，地点，国家） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，地点，国家） ； Xpeng Motors Technology Co Ltd（小鹏汽车科技有限公司） 纠错

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

AI总结 UniDWM通过多维表征学习实现统一驾驶世界模型，提升自动驾驶中的轨迹规划和4D重建能力。

LLaVA-PruMerge: Adaptive Token Reduction for Efficient Large Multimodal Models

LLaVA-PruMerge: 适应性令牌减少用于高效的大多模态模型

Yuzhang Shang, Mu Cai, Bingxin Xu, Yong Jae Lee, Yan Yan

机构 * UCF（佛罗里达大学） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； USC（南加州大学） ； UIC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

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

AI总结 LLaVA-PruMerge通过自适应视觉令牌减少策略，显著降低视觉令牌数量而不影响性能，适用于高效的大多模态模型。

Comments Accepted to ICCV 2025. First Version is released in 2024/03

Toward a Machine Bertin: Why Visualization Needs Design Principles for Machine Cognition

迈向机器伯林：为什么可视化需要为机器认知设计原则

Brian Keith-Norambuena

机构 * Department of Computing & Systems Engineering, Universidad Católica del Norte（计算与系统工程系，北卡洛斯大学） 纠错

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

AI总结 本文主张可视化领域需研究面向机器的视觉设计，以弥补机器认知需求与现有以人类为中心的知识库之间的差距。

Comments Preprint submitted to IEEE TVCG on February 2026

Toward Autonomous Laboratory Safety Monitoring with Vision Language Models: Learning to See Hazards Through Scene Structure

迈向自主实验室安全监控：通过场景结构学习识别危险

Trishna Chakraborty, Udita Ghosh, Aldair Ernesto Gongora, Ruben Glatt, Yue Dong, Jiachen Li, Amit K. Roy-Chowdhury, Chengyu Song

机构 * Electrical and Computer Engineering, University of California, Riverside, USA（加州大学河滨分校电气与计算机工程系） ； Computer Science and Engineering, University of California, Riverside, USA（加州大学河滨分校计算机科学与工程系） ； Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出通过场景图引导对齐方法，利用视觉语言模型提升实验室安全监控中危险识别的准确性。

Model Editing with Graph-Based External Memory

基于图的外部记忆模型编辑

Yash Kumar Atri, Ahmed Alaa, Thomas Hartvigsen

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； UCSF（旧金山加州大学） 纠错

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

AI总结 HYPE通过双曲几何和图神经网络实现稳定的模型编辑，提升编辑稳定性、事实准确性和多跳推理能力。

Distill3R: A Pipeline for Democratizing 3D Foundation Models on Commodity Hardware

Distill3R: 一种在通用硬件上普及3D基础模型的流水线

Brandon Leblanc, Charalambos Poullis

机构 * Immersive and Creative Technologies Lab（沉浸与创意技术实验室） ； Concordia University（康科迪亚大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 Distill3R通过压缩蒸馏技术，在通用硬件上实现3D基础模型的高效训练，使实验室能以低成本进行3D视觉研究与部署。

Comments Submitted to the Canadian Conference on Robotics and Vision (CRV). 10 pages, 5 figures

A Hybrid Mamba-SAM Architecture for Efficient 3D Medical Image Segmentation

一种用于高效3D医学图像分割的混合Mamba-SAM架构

Mohammadreza Gholipour Shahraki, Mehdi Rezaeian, Mohammad Ghasemzadeh

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种混合Mamba-SAM架构，结合冻结SAM编码器与Mamba模型，提升3D医学图像分割的效率与精度。

PSGS: Text-driven Panorama Sliding Scene Generation via Gaussian Splatting

PSGS：通过高斯点划法实现文本驱动的全景滑动场景生成

Xin Zhang, Shen Chen, Jiale Zhou, Lei Li

机构 * East China University of Science and Technology（东华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 PSGS通过高斯点划法和双阶段框架实现高质量文本驱动全景场景生成，提升3D场景的真实感和细节保真度。

Comments Accepted to ICASSP2026

CoT-RVS: Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning Segmentation for Videos

CoT-RVS：零样本链式推理视频对象分割

Shiu-hong Kao, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

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

AI总结 CoT-RVS通过零样本链式推理能力，实现了对视频对象的高效分割，无需训练即可处理复杂查询和在线视频流。

Comments Accepted to ICLR 2026. Project page: https://danielshkao.github.io/cot-rvs.html. Code: https://github.com/DanielSHKao/CoT-RVS

Predictive Scheduling for Efficient Inference-Time Reasoning in Large Language Models

为大语言模型的高效推理时间推理进行预测调度

Katrina Brown, Aneesh Muppidi, Rana Shahout

机构 * Harvard College（哈佛学院） ； Harvard SEAS（哈佛工程与应用科学学院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 预测调度通过预运行轻量级预测器优化标记预算分配，提升大语言模型在推理任务中的准确性和效率。

Comments ICML ES-FoMo 2025

Grad2Reward: From Sparse Judgment to Dense Rewards for Improving Open-Ended LLM Reasoning

Grad2Reward: 从稀疏判断到密集奖励以提升开放性大语言模型推理

Zheng Zhang, Ao Lu, Yuanhao Zeng, Ziwei Shan, Jinjin Guo, Lufei Li, Yexin Li, Kan Ren

机构 * School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（信息科学与技术学院，上海科技大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） 纠错

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

AI总结 Grad2Reward通过从判断者模型推理过程中提取密集过程奖励，提升开放性大语言模型推理的效率和质量。

ReasoningBomb: A Stealthy Denial-of-Service Attack by Inducing Pathologically Long Reasoning in Large Reasoning Models

ReasoningBomb: 通过诱导病态长推理实现隐蔽的拒绝服务攻击

Xiaogeng Liu, Xinyan Wang, Yechao Zhang, Sanjay Kariyappa, Chong Xiang, Muhao Chen, G. Edward Suh, Chaowei Xiao

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； NVIDIA（NVIDIA公司） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 ReasoningBomb通过生成短自然提示诱导大型推理模型进入病态长推理，实现隐蔽的拒绝服务攻击，具有高放大率、隐蔽性和可优化性。

Comments Pre-print. Code is available at https://github.com/SaFo-Lab/ReasoningBomb

ALIGN: Aligned Delegation with Performance Guarantees for Multi-Agent LLM Reasoning

ALIGN: 多智能体LLM推理中的对齐委托与性能保证

Tong Zhu, Baiting Chen, Jin Zhou, Hua Zhou, Sriram Sankararaman, Xiaowu Dai

机构 * Department of Biostatistics, UCLA（生物统计学系，加州大学洛杉矶分校） ； Department of Statistics and Data Science, UCLA（统计学与数据科学系，加州大学洛杉矶分校） ； Department of Computer Science, UCLA（计算机科学系，加州大学洛杉矶分校） ； Departments of Statistics and Data Science, and of Biostatistics, UCLA（统计学与数据科学系和生物统计学系，加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 ALIGN通过多智能体对齐委托机制，提升大语言模型在复杂推理任务中的性能保障与表现。

Learning Generative Selection for Best-of-N

学习最佳N的生成选择

Shubham Toshniwal, Aleksander Ficek, Siddhartha Jain, Wei Du, Vahid Noroozi, Sadegh Mahdavi, Somshubra Majumdar, Igor Gitman

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

AI总结 通过强化学习，小模型可获得强大的生成选择能力，从而在推理任务中超越基线方法并接近大模型性能。

SAPO: Self-Adaptive Process Optimization Makes Small Reasoners Stronger

SAPO：自适应过程优化使小型推理器更强

Kaiyuan Chen, Guangmin Zheng, Jin Wang, Xiaobing Zhou, Xuejie Zhang

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

AI总结 SAPO通过自适应过程优化方法，有效缩小推理器与验证器之间的差距，提升小型语言模型在数学和代码任务中的性能。

Comments Accepted by AAAI 2026

MARS: Co-evolving Dual-System Deep Research via Multi-Agent Reinforcement Learning

MARS: 通过多智能体强化学习进行多系统深度研究

Guoxin Chen, Zile Qiao, Wenqing Wang, Donglei Yu, Xuanzhong Chen, Hao Sun, Minpeng Liao, Kai Fan, Yong Jiang, Penguin Xie, Wayne Xin Zhao, Ruihua Song, Fei Huang

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学 glowing 人工智能学院） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） 纠错

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

AI总结 MARS通过多智能体强化学习共进化双认知系统，无需监督微调即可在知识密集型任务中取得显著性能提升。

Comments Ongoing Work

LLMs as High-Dimensional Nonlinear Autoregressive Models with Attention: Training, Alignment and Inference

基于注意力机制的高维非线性自回归模型：训练、对齐与推理

Vikram Krishnamurthy

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文将LLMs表述为具有注意力依赖的高维非线性自回归模型，探讨了训练、对齐与推理的原理及方法。

Comments 27 pages, 12 figures. Mathematical survey framing LLMs as high-dimensional nonlinear autoregressive models with attention, covering training, alignment, and inference, with nanoGPT/nanochat-style code examples. Feedback welcome

SPARC-RAG: Adaptive Sequential-Parallel Scaling with Context Management for Retrieval-Augmented Generation

SPARC-RAG：基于上下文管理的自适应顺序-并行扩展用于检索增强生成

Yuxin Yang, Gangda Deng, Ömer Faruk Akgül, Nima Chitsazan, Yash Govilkar, Akasha Tigalappanavara, Shi-Xiong Zhang, Sambit Sahu, Viktor Prasanna

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Capital One 纠错

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

AI总结 SPARC-RAG通过多代理框架实现顺序与并行扩展的协调，提升检索增强生成在多跳问答中的性能和效率。

A Practical Tensor-Network Compression Pipeline for Production-Scale Large Language Models

一种用于生产级大语言模型的实用张量网络压缩管道

Sergii Kozyrev, Davyd Maiboroda

机构 * Minima AI, Inc.（Minima AI 公司） 纠错

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

AI总结 Minima是一种用于大语言模型的实用张量网络压缩管道，通过结构压缩和自定义内核提升推理效率和吞吐量。

Comments 13 pages, 5 figures

Learning to Reason in LLMs by Expectation Maximization

通过期望最大化学习大语言模型的推理能力

Junghyun Lee, Branislav Kveton, Anup Rao, Subhojyoti Mukherjee, Ryan A. Rossi, Sunav Choudhary, Alexa Siu

机构 * kaist-ai（韩国科学技术院人工智能学院） ； adobe（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 本文提出基于奖励的过滤期望最大化方法，通过不同采样方案提升大语言模型的推理能力，实验表明PPS在任务表现上优于其他方案。

Comments 27 pages, 15 figures, 5 tables (ver2: major revision, including new experiments, reorganization, etc)

Large Language Models for Scientific Idea Generation: A Creativity-Centered Survey

用于科学思想生成的大型语言模型：以创造力为中心的综述

Fatemeh Shahhosseini, Arash Marioriyad, Ali Momen, Mahdieh Soleymani Baghshah, Mohammad Hossein Rohban, Shaghayegh Haghjooy Javanmard

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

AI总结 本文综述了大型语言模型在科学思想生成中的应用，分析了不同方法在创新性与科学合理性之间的权衡，并提出了评估框架以指导未来研究方向。

Comments 75 Pages

On the Power of (Approximate) Reward Models for Inference-Time Scaling

在推理时间扩展中（近似）奖励模型的效能

Youheng Zhu, Yiping Lu

机构 * Department of Industrial Engineering and Management Sciences（工业工程与管理科学系） 纠错

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

AI总结 本文研究了近似奖励模型在推理时间扩展中的有效性，通过理论分析表明，当贝尔曼误差被限制在O(1/T)时，结合SMC可将推理复杂度从指数级降至多项式级，显著提升效率。

FaithSCAN: Model-Driven Single-Pass Hallucination Detection for Faithful Visual Question Answering

FaithSCAN: 基于模型的单次幻觉检测用于可靠的视觉问答

Chaodong Tong, Qi Zhang, Chen Li, Lei Jiang, Yanbing Liu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences (CAS) and the School of Cyber Security, University of CAS（信息工程研究所、中国科学院（CAS）和安全学院、CAS大学） 纠错

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

AI总结 FaithSCAN通过利用VLMs的内部信号实现高效准确的视觉问答幻觉检测，克服现有方法的效率与鲁棒性限制。

Comments 21 pages, 13 figures, 8 tables. Submitted to IEEE Transactions on Big Data