大模型推理能力

ECCO: Evidence-Driven Causal Reasoning for Compiler Optimization

ECCO：基于证据的编译器优化因果推理

Haolin Pan, Lianghong Huang, Jinyuan Dong, Mingjie Xing, Yanjun Wu

机构 * Institute of Software at Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； Hangzhou Institute for Advanced Study at University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究 institute） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 ECCO通过结合可解释推理与组合搜索，提升编译器优化性能，实现24.44%的平均周期减少。

Chronos: Learning Temporal Dynamics of Reasoning Chains for Test-Time Scaling

Chronos: 学习推理链的时序动态以实现测试时扩展

Kai Zhang, Jiayi Liao, Chengpeng Li, Ziyuan Xie, Sihang Li, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；logical reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Chronos通过学习推理链的时序动态，提升大语言模型在测试时的推理性能，实现显著的性能提升。

G-MemLLM: Gated Latent Memory Augmentation for Long-Context Reasoning in Large Language Models

G-MemLLM：基于门控潜在记忆增强的长上下文推理大语言模型

Xun Xu

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 G-MemLLM通过引入门控潜在记忆库，提升大语言模型在长上下文推理中的表现，显著增强多跳推理和关系精度。

DESIGNER: Design-Logic-Guided Multidisciplinary Data Synthesis for LLM Reasoning

DESIGNER: 多学科数据合成用于LLM推理的设计逻辑引导

Weize Liu, Yongchi Zhao, Yijia Luo, Mingyu Xu, Jiaheng Liu, Yanan Li, Xiguo Hu, Zhiqi Bai, Yuchi Xu, Wenbo Su, Bo Zheng

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 DESIGNER通过设计逻辑引导生成多学科推理数据集，提升LLM跨学科推理能力。

Comments Accepted to ICLR 2026. Project page: https://attention-is-all-i-need.github.io/Design-Logic-Reasoning

Factored Reasoning with Inner Speech and Persistent Memory for Evidence-Grounded Human-Robot Interaction

基于内部言语和持久记忆的因子推理用于证据导向的人机交互

Valerio Belcamino, Mariya Kilina, Alessandro Carfì, Valeria Seidita, Fulvio Mastrogiovanni, Antonio Chella

机构 * Department of Engineering, University of Palermo（帕尔米罗大学工程系） ； TheEngineRoom, Department of Informatics Bioengineering, Robotics and System Engineering（TheEngineRoom，信息生物工程、机器人与系统工程系） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 JANUS 通过因子推理实现证据导向的人机交互，结合内部言语和持久记忆模块，提升机器人辅助系统的可扩展性和可审计性。

Error Taxonomy-Guided Prompt Optimization

误差分类引导的提示优化

Mayank Singh, Vikas Yadav, Eduardo Blanco

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 ETGPO通过自顶向下方法，利用误差分类指导提示优化，提升模型性能并降低计算成本。

Towards Sample-Efficient and Stable Reinforcement Learning for LLM-based Recommendation

面向LLM推荐的高效稳定强化学习

Hongxun Ding, Keqin Bao, Jizhi Zhang, Yi Fang, Wenxin Xu, Fuli Feng, Xiangnan He

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)

AI总结 本文提出RISER框架，通过强化学习提升LLM推荐的效率和稳定性，有效解决样本效率低和训练不稳定问题。

Beyond Pixels: Visual Metaphor Transfer via Schema-Driven Agentic Reasoning

超越像素：通过基于模式的代理推理实现视觉隐喻转移

Yu Xu, Yuxin Zhang, Juan Cao, Lin Gao, Chunyu Wang, Oliver Deussen, Tong-Yee Lee, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文脉） ； University of Konstanz（康斯坦茨大学） ； National Cheng-Kung University（国立成功大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于模式的代理推理框架，实现视觉隐喻转移，通过多代理协作提升隐喻生成的抽象逻辑与视觉创造力。

Comments 11 pages, 10 figures

ReasonCACHE: Teaching LLMs To Reason Without Weight Updates

ReasonCACHE: 教授大语言模型进行推理而不进行权重更新

Sharut Gupta, Phillip Isola, Stefanie Jegelka, David Lopez-Paz, Kartik Ahuja, Mark Ibrahim, Mohammad Pezeshki

机构 * FAIR at Meta（Meta 的 FAIR） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 ReasonCACHE通过前缀微调实现无需权重更新的推理学习，在效率和表现上超越传统ICL和IWL方法。

Comments 26 pages, 17 Figures

ASP-Bench: From Natural Language to Logic Programs

ASP-Bench: 从自然语言到逻辑程序

Stefan Szeider

机构 * Algorithms and Complexity Group TU Wien（算法与复杂性组维也纳技术大学） 纠错

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

AI总结 ASP-Bench通过自然语言到逻辑程序的转换基准，评估了基于ReAct框架的代理方法，揭示了建模难度的多维因素。

Canonical Intermediate Representation for LLM-based optimization problem formulation and code generation

基于LLM的优化问题建模与代码生成的规范中间表示

Zhongyuan Lyu, Shuoyu Hu, Lujie Liu, Hongxia Yang, Ming LI

机构 * The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（香港理工大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出规范中间表示（CIR）以提升LLM在复杂运营规则下的优化问题建模与代码生成能力，通过多智能体框架实现高精度建模。

Comments 41 pages, 4 figures, 5 tables

Multimodal UNcommonsense: From Odd to Ordinary and Ordinary to Odd

多模态UNcommonsense：从奇特到普通和从普通到奇特

Yejin Son, Saejin Kim, Dongjun Min, Younjae Yu

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 多模态UNcommonsense通过R-ICL框架提升模型在非典型场景下的推理能力，实现从奇特到普通和从普通到奇特的转换。

Comments 24 pages

Breaking Up with Normatively Monolithic Agency with GRACE: A Reason-Based Neuro-Symbolic Architecture for Safe and Ethical AI Alignment

与规范性单一体制代理告别：GRACE：一种基于原因的神经符号架构，用于安全和道德的人工智能对齐

Felix Jahn, Yannic Muskalla, Lisa Dargasz, Patrick Schramowski, Kevin Baum

机构 * German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） ； Center for European Research in Trusted AI (CERTAIN)（可信AI欧洲研究中心） ； Saarland Informatics Campus（萨尔州信息学校区） ； Computer Science Department, TU Darmstadt（图宾根大学计算机科学系） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GRACE是一种基于原因的神经符号架构，用于安全和道德的人工智能对齐，通过分离规范性推理与工具性决策，确保AI代理的行为符合道德规范。

Comments 10 pages, 4 figures, accepted at 2nd Annual Conference of the International Association for Safe & Ethical AI (IASEAI'26)

Research on World Models Is Not Merely Injecting World Knowledge into Specific Tasks

世界模型的研究并非仅仅是将世界知识注入特定任务

Bohan Zeng, Kaixin Zhu, Daili Hua, Bozhou Li, Chengzhuo Tong, Yuran Wang, Xinyi Huang, Yifan Dai, Zixiang Zhang, Yifan Yang, Zhou Liu, Hao Liang, Xiaochen Ma, Ruichuan An, Tianyi Bai, Hongcheng Gao, Junbo Niu, Yang Shi, Xinlong Chen, Yue Ding, Minglei Shi, Kai Zeng, Yiwen Tang, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Xintao Wang, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出统一的世界模型设计规范，强调其应整合交互、感知、符号推理和空间表示，以实现更通用和稳健的世界模型。

Comments 13 pages, 4 figures