大模型推理能力

HOI-R1: Exploring the Potential of Multimodal Large Language Models for Human-Object Interaction Detection

HOI-R1: 探索多模态大语言模型在人类-物体交互检测中的潜力

Junwen Chen, Peilin Xiong, Keiji Yanai

机构 * Department of Informatics, The University of Electro-Communications（信息学系，东京电通大学） 纠错

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

AI总结 HOI-R1利用多模态大语言模型的推理能力，无需额外模块实现人类-物体交互检测任务的提升。

ELLMPEG: An Edge-based Agentic LLM Video Processing Tool

ELLMPEG：一种基于边缘的代理LLM视频处理工具

Zoha Azimi, Reza Farahani, Radu Prodan, Christian Timmerer

机构 * Christian Doppler Laboratory ATHENA, Department of Information Technology (ITEC) University of Klagenfurt（亚琛实验室ATHENA，信息科技系，克雷格弗尔特大学） ； Department of Information Technology (ITEC) University of Klagenfurt（信息科技系，克雷格弗尔特大学） ； Department of Computer Science University of Innsbruck（计算机科学系，因斯布鲁克大学） 纠错

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

AI总结 ELLMPEG是一种基于边缘的代理LLM视频处理工具，通过整合工具感知的检索增强生成与迭代自我反思，实现本地生成和验证FFmpeg和VVenC命令，提升视频处理效率和准确性。

Comments 12 pages, 5 tables, 8 Figures, accepted for the MMSys 2026 conference

Programming Language Confusion: When Code LLMs Can't Keep their Languages Straight

编程语言混淆：当代码LLM无法保持语言一致

Micheline Bénédicte Moumoula, Serge Lionel Nikiema, Abdoul Kader Kabore, Jacques Klein, Tegawendé F. Bissyande

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究揭示代码LLM在编程语言混淆问题上的系统性错误，提出通过显式语言关键词缓解，并倡导标准化评估以提升多语言代码生成系统的可靠性。

Comments Accepted for publication at SANER 2026

MedAD-R1: Eliciting Consistent Reasoning in Interpretible Medical Anomaly Detection via Consistency-Reinforced Policy Optimization

MedAD-R1: 通过一致性强化策略优化实现可解释医学异常检测中的一致推理

Haitao Zhang, Yingying Wang, Jiaxiang Wang, Haote Xu, Hongyang Zhang, Yirong Chen, Yue Huang, Xinghao Ding

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Xiamen University（厦门大学人工智能研究院） ； Zhejiang Expressway Co., Ltd.（浙江高速公路有限公司） ； School of Science and Engineering, Chinese University of Hong Kong（香港中文大学科学与工程学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 MedAD-R1通过一致性强化策略优化实现医学异常检测中的可解释推理，提升模型的可信度和可解释性。

Comments 9 pages, 4 figures

PARSE: An Open-Domain Reasoning Question Answering Benchmark for Persian

PARSE：一种面向开放领域的推理问答基准，用于波斯语

Jamshid Mozafari, Seyed Parsa Mousavinasab, Adam Jatowt

机构 * University of Innsbruck（因斯布鲁克大学） 纠错

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

AI总结 PARSE是一个面向开放领域的波斯语推理问答基准，通过多阶段过滤和人工评估确保质量，展示了波斯语提示和结构化提示对性能的提升，为低资源环境下开发和评估推理能力的LLM提供了基础。

Comments Submitted to SIGIR 2026

Interaction-Consistent Object Removal via MLLM-Based Reasoning

基于MLLM的交互一致物体移除

Ching-Kai Huang, Wen-Chieh Lin, Yan-Cen Lee

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；self-correction(abstract)

AI总结 本文提出基于MLLM的REORM框架，通过多模态语言模型推断需共同删除的交互元素，解决交互一致物体移除问题，并在ICOREval基准上验证其有效性。

Achieving Time Series Reasoning Requires Rethinking Model Design, Tasks Formulation, and Evaluation

实现时间序列推理需要重新思考模型设计、任务制定和评估

Yaxuan Kong, Yiyuan Yang, Shiyu Wang, Chenghao Liu, Yuxuan Liang, Ming Jin, Stefan Zohren, Dan Pei, Yan Liu, Qingsong Wen

机构 * University of Oxford, UK（牛津大学） ； Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； Griffith University, Australia（格里菲斯大学） ； Tsinghua University, China（清华大学） ； University of Southern California, USA（南加州大学） 纠错

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

AI总结 本文指出时间序列推理需重新审视模型设计、任务制定和评估，提出统一框架以提升现实应用中的鲁棒性、可解释性和决策相关性。

End-to-End Agentic RAG System Training for Traceable Diagnostic Reasoning

端到端代理RAG系统训练用于可追溯的诊断推理

Qiaoyu Zheng, Yuze Sun, Chaoyi Wu, Weike Zhao, Pengcheng Qiu, Yongguo Yu, Kun Sun, Jian Zhang, Yanfeng Wang, Ya Zhang, Weidi Xie

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

AI总结 Deep-DxSearch通过端到端强化学习训练代理RAG系统，实现可追溯的诊断推理，显著提升诊断准确率。

EvalQReason: A Framework for Step-Level Reasoning Evaluation in Large Language Models

EvalQReason: 一种用于大型语言模型中分步推理评估的框架

Shaima Ahmad Freja, Ferhat Ozgur Catak, Betul Yurdem, Chunming Rong

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Stavanger（电子工程与计算机科学系，斯塔万格大学） ； Department of Electrical and Electronics Engineering, Izmir Bakircay University（电子与电气工程系，伊兹密尔巴克伊大学） 纠错

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

AI总结 EvalQReason通过分步概率分布分析评估大型语言模型的推理质量，展示了在数学和医学领域中对推理可靠性的有效评估方法。

Comments 15 pages (including appendix), 11 figures

Mitigating Safety Tax via Distribution-Grounded Refinement in Large Reasoning Models

通过基于分布的细化缓解安全税在大推理模型中的影响

Yingsha Xie, Tiansheng Huang, Enneng Yang, Rui Min, Wenjie Lu, Xiaochun Cao, Naiqiang Tan, Li Shen

机构 * School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University, China（中山大学深圳校区计算机科学与技术学院） ； Hong Kong University of Science（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DGR方法，通过基于分布的细化缓解大推理模型中的安全税，提升推理准确性和安全性。

Comments Code will be released soon

ClueTracer: Question-to-Vision Clue Tracing for Training-Free Hallucination Suppression in Multimodal Reasoning

ClueTracer: 问题到视觉线索追踪用于无训练 hallucination 抑制在多模态推理

Gongli Xi, Kun Wang, Zeming Gao, Huahui Yi, Haolang Lu, Ye Tian, Wendong Wang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； West China Biomedical Big Data Center（西京生物大数据中心） 纠错

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

AI总结 ClueTracer通过问题到视觉线索追踪，无训练抑制多模态推理中的幻觉，提升推理和非推理任务性能。

Comments 20 pages, 7 figures

LingLanMiDian: Systematic Evaluation of LLMs on TCM Knowledge and Clinical Reasoning

LingLanMiDian: LLMs在中医知识与临床推理上的系统评估

Rui Hua, Yu Wei, Zixin Shu, Kai Chang, Dengying Yan, Jianan Xia, Zeyu Liu, Hui Zhu, Shujie Song, Mingzhong Xiao, Xiaodong Li, Dongmei Jia, Zhuye Gao, Yanyan Meng, Naixuan Zhao, Yu Fu, Haibin Yu, Benman Yu, Yuanyuan Chen, Fei Dong, Zhizhou Meng, Pengcheng Yang, Songxue Zhao, Lijuan Pei, Yunhui Hu, Kan Ding, Jiayuan Duan, Wenmao Yin, Yang Gu, Runshun Zhang, Qiang Zhu, Jian Yu, Jiansheng Li, Baoyan Liu, Wenjia Wang, Xuezhong Zhou

机构 * Department of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing, China（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； Tianjin Tasly Digital Chinese Medicine Technology Co., Ltd.（天津塔斯丽数字中医科技有限公司） ； Tasly Biopharmaceuticals Co., Ltd.（塔斯丽生物医药有限公司） ； State Key Laboratory of Chinese Medicine Modernization, Tianjin, China（中药现代化国家工程实验室，天津，中国） ； Institute of Liver Diseases, Hubei Key Laboratory of the theory and application research of liver and kidney in traditional Chinese medicine, Hubei Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine, Wuhan, China（肝病研究所，湖北省中医肝肾理论与应用研究重点实验室，湖北省中医药研究院，武汉，中国） ； Affiliated Hospital of Hubei University of Chinese Medicine, Wuhan, China（湖北中医药大学附属医院，武汉，中国） ； Hubei Province Academy of Traditional Chinese Medicine, Wuhan, China（湖北省中医药研究院，武汉，中国） ； Department of Gastroenterology, Guang’anmen Hospital, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing, China（消化内科，广安门医院，中国中医科学院，北京，中国） ； China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing, China（中国中医科学院，北京，中国） ； China Institute for History of Medicine and Medical Literature, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing, China（中国中医科学院中国医学史与医学文献研究所，北京，中国） ； Beijing Research Institute of Chinese Medicine, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing, China（北京中医研究院，北京中医药大学，北京，中国） ； Beijing University of Chinese Medicine Third Affiliated Hospital, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China（北京中医药大学第三附属医院，北京中医药大学，北京100029，中国） 纠错

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

AI总结 LingLan基准测试系统评估了LLMs在中医知识和临床推理上的表现，揭示了当前模型与专家在专门推理上的差距。

Reasoning by Commented Code for Table Question Answering

通过注释代码进行表格问题回答

Seho Pyo, Jiheon Seok, Jaejin Lee

机构 * Department of Data Science, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea（数据科学系，首尔国立大学，首尔，大韩民国） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Engineering, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea（工程系，首尔国立大学，首尔，大韩民国） 纠错

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

AI总结 通过注释代码生成框架提升表格问题回答的准确率，结合端到端模型实现84.3%的高精度表现。

SemanticALLI: Caching Reasoning, Not Just Responses, in Agentic Systems

SemanticALLI: 在智能体系统中缓存推理，而非仅响应

Varun Chillara, Dylan Kline, Christopher Alvares, Evan Wooten, Huan Yang, Shlok Khetan, Cade Bauer, Tré Guillory, Tanishka Shah, Yashodhara Dhariwal, Volodymyr Pavlov, George Popstefanov

机构 * PMG 纠错

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

AI总结 SemanticALLI通过分解生成过程，实现智能体系统中结构化中间表示的缓存，提升推理效率并减少LLM调用次数。

Understanding QA generation: Extracting Parametric and Contextual Knowledge with CQA for Low Resource Bangla Language

理解问答生成：利用CQA提取参数化和上下文知识以应对低资源孟加拉语

Umme Abira Azmary, MD Ikramul Kayes, Swakkhar Shatabda, Farig Yousuf Sadeque

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出BanglaCQA数据集，通过反事实方法分析孟加拉语QA模型的知识来源，揭示CoT提示在提取参数化知识中的有效性。

Seeing Is Believing? A Benchmark for Multimodal Large Language Models on Visual Illusions and Anomalies

看见即相信？多模态大语言模型在视觉错觉和异常上的基准测试

Wenjin Hou, Wei Liu, Han Hu, Xiaoxiao Sun, Serena Yeung-Levy, Hehe Fan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Hunyuan Team（腾讯文言团队） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VIA-Bench基准测试，评估多模态大语言模型在视觉错觉和异常上的性能，揭示其在复杂视觉任务中的鲁棒性问题。

DETOUR: An Interactive Benchmark for Dual-Agent Search and Reasoning

DETOUR：双智能体搜索与推理的交互基准

Li Siyan, Darshan Deshpande, Anand Kannappan, Rebecca Qian

机构 * Patronus AI ； DAP Lab（DAP实验室） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title)；分类 cs.CL

AI总结 DETOUR基准通过双智能体机制评估双智能体搜索与推理能力，揭示现有模型在模糊不明确场景下的不足。

TRIP-Bench: A Benchmark for Long-Horizon Interactive Agents in Real-World Scenarios

TRIP-Bench：面向现实场景的长周期交互智能体基准

Yuanzhe Shen, Zisu Huang, Zhengyuan Wang, Muzhao Tian, Zhengkang Guo, Chenyang Zhang, Shuaiyu Zhou, Zengjie Hu, Dailin Li, Jingwen Xu, Kaimin Wang, Wenhao Liu, Tianlong Li, Fengpeng Yue, Feng Hong, Cao Liu, Ke Zeng

机构 * Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机学院） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 TRIP-Bench是一个面向现实场景的长周期交互智能体基准，通过真实旅行规划场景测试多工具推理与约束满足，提出GTPO方法提升智能体鲁棒性与性能。

Comments 40 pages, 6figures

Motion Planning with Metric Temporal Logic Using Reachability Analysis and Hybrid Zonotopes

使用可达性分析和混合容积集进行基于度量时序逻辑的运动规划

Andrew F. Thompson, Joshua A. Robbins, Jonah J. Glunt, Sean B. Brennan, Herschel C. Pangborn

专题命中 推理评测 ：planning(title)

AI总结 本文提出了一种基于可达性分析和混合容积集的运动规划方法，用于满足时间依赖任务需求，展示了其在处理动态环境和多智能体协调方面的优势。

Simple Role Assignment is Extraordinarily Effective for Safety Alignment

简单的角色分配在安全对齐中表现尤为有效

Zhou Ziheng, Jiakun Ding, Zhaowei Zhang, Ruosen Gao, Yingnian Wu, Demetri Terzopoulos, Yipeng Kang, Fangwei Zhong, Junqi Wang

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Tianjin University（天津大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Institute of General Artificial Intelligence（北京一般人工智能研究院） 纠错

专题命中 推理评测 ：chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出基于角色条件化的安全对齐方法，通过角色隐含编码价值观和认知模式，有效降低不安全输出，适用于多种AI对齐任务。

AgentAuditor: Human-Level Safety and Security Evaluation for LLM Agents

AgentAuditor: 为LLM代理提供人类水平的安全性和安全性评估

Hanjun Luo, Shenyu Dai, Chiming Ni, Xinfeng Li, Guibin Zhang, Kun Wang, Tongliang Liu, Hanan Salam

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

AI总结 AgentAuditor通过构建经验记忆和多阶段检索生成过程，提升LLM在代理安全性和安全性评估中的性能，达到人类水平的准确性。

Comments This paper is accepted by 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

Construct, Align, and Reason: Large Ontology Models for Enterprise Knowledge Management

构建、对齐与推理：面向企业知识管理的大型本体模型

Yao Zhang, Hongyin Zhu

机构 * Yonyou AI Lab（用友人工智能实验室） ； Yonyou Network Technology Co., Ltd.（用友网络技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出大型本体模型（LOM），通过构建、对齐和推理框架，实现企业知识管理中多源异构数据的整合与复杂语义推理，实验表明其在复杂图推理任务中表现优于现有模型。

Trust by Design: Skill Profiles for Transparent, Cost-Aware LLM Routing

信任由设计：基于技能配置的透明、成本感知的LLM路由

Mika Okamoto, Ansel Kaplan Erol, Glenn Matlin

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 BELLA框架通过基于技能的可解释方法，为LLM路由提供透明、成本感知的最优模型选择方案，帮助从业者在性能与成本间做出合理权衡。

Comments Appeared at MLSys YPS 2025

State Rank Dynamics in Linear Attention LLMs

线性注意力大语言模型中的状态排名动态

Ao Sun, Hongtao Zhang, Heng Zhou, Yixuan Ma, Yiran Qin, Tongrui Su, Yan Liu, Zhanyu Ma, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； CAS Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院人工智能安全重点实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究揭示了线性注意力模型中状态排名分层现象，提出联合秩-范数剪枝策略，有效降低KV缓存开销并维持模型准确性。

ES-MemEval: Benchmarking Conversational Agents on Personalized Long-Term Emotional Support

ES-MemEval：在个性化长期情感支持中评估对话代理的基准测试

Tiantian Chen, Jiaqi Lu, Ying Shen, Lin Zhang

机构 * Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 ES-MemEval通过评估长期情感支持中的记忆能力，揭示了显式长期记忆对减少幻觉和提升个性化的重要性，同时指出了检索增强模型在时间动态方面的局限性。

Comments 12 pages, 7 figures. Accepted to The Web Conference (WWW) 2026

HalluHard: A Hard Multi-Turn Hallucination Benchmark

HalluHard: 一种具有挑战性的多轮 hallucination 评估基准

Dongyang Fan, Sebastien Delsad, Nicolas Flammarion, Maksym Andriushchenko

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根ELLIS研究所） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） 纠错

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

AI总结 HalluHard是一种具有挑战性的多轮hallucination评估基准，通过内联引用和网络搜索评估模型的事实性输出，发现即使使用网络搜索，幻觉仍然普遍存在。

Learning the Boundary of Solvability: Aligning LLMs to Detect Unsolvable Problems

学习可解性的边界：对齐大语言模型以检测不可解的问题

Dengyun Peng, Qiguang Chen, Bofei Liu, Jiannan Guan, Libo Qin, Zheng Yan, Jinhao Liu, Jianshu Zhang, Wanxiang Che

机构 * LARG, Research Center for Social Computing and Interactive Robotics, HIT（LARG，社会计算与交互机器人研究中心，哈尔滨工业大学） ； School of Computer Science and Engineering, Central South University（计算机科学与工程学院，中南大学） ； iFLYTEK 纠错

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

AI总结 本文提出UnsolvableQA数据集和UnsolvableRL框架，通过逆向构建引入逻辑矛盾，提升LLM对不可解问题的检测能力，并在Qwen3-4B-Instruct上提升可解推理准确率至69.4%。

Comments preprint

GHOST: Hallucination-Inducing Image Generation for Multimodal LLMs

GHOST：诱导幻觉的多模态大语言模型图像生成

Aryan Yazdan Parast, Parsa Hosseini, Hesam Asadollahzadeh, Arshia Soltani Moakhar, Basim Azam, Soheil Feizi, Naveed Akhtar

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 GHOST通过优化隐蔽令牌生成诱导幻觉的图像，评估多模态大语言模型的可靠性，并发现高幻觉成功率及可转移漏洞。

From Scores to Steps: Diagnosing and Improving LLM Performance in Evidence-Based Medical Calculations

从分数到步骤：诊断和改进证据医学计算中LLM的性能

Benlu Wang, Iris Xia, Yifan Zhang, Junda Wang, Feiyun Ouyang, Shuo Han, Arman Cohan, Hong Yu, Zonghai Yao

机构 * Department of Computer Science, Yale University, CT, USA（耶鲁大学计算机科学系） ； Center for Healthcare Organization and Implementation Research, VA Bedford Health Care（VA贝福德医疗中心健康组织与实施研究中心） ； Miner School of Computer and Information Sciences, UMass Lowell, MA, USA（UMass洛厄尔矿尔计算机与信息科学学院） ； Manning College of Information and Computer Sciences, UMass Amherst, MA, USA（UMass阿默斯特马宁信息与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出MedRaC框架，通过分步评估和代码执行提升LLM在证据医学计算中的准确性，揭示现有评估方法的不足，并推动临床可信度的提升。

Comments Equal contribution for the first two authors. To appear as an Oral presentation in the proceedings of the Main Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) 2025

Understanding and Mitigating Errors of LLM-Generated RTL Code

理解并缓解LLM生成的RTL代码错误

Jiazheng Zhang, Cheng Liu, Long Cheng, Xiaowei Li, Huawei Li

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

AI总结 本文提出基于LLM的框架，通过检索增强生成、规则检查、多模态转换和迭代仿真调试，显著提升了RTL代码生成的准确性。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems