大模型推理能力

Nudging the Boundaries of LLM Reasoning

推动大语言模型推理边界的 nudging

Justin Chih-Yao Chen, Becky Xiangyu Peng, Prafulla Kumar Choubey, Kung-Hsiang Huang, Jiaxin Zhang, Mohit Bansal, Chien-Sheng Wu

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI研究） 纠错

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

AI总结 NuRL通过自动生成提示提升大语言模型推理上限，解决传统RL无法学习无法解决样本的问题。

Comments ICLR 2026 (Camera-Ready)

Decoupled Reasoning with Implicit Fact Tokens (DRIFT): A Dual-Model Framework for Efficient Long-Context Inference

解耦推理与隐式事实标记（DRIFT）：一种双模型框架，用于高效长上下文推理

Wenxuan Xie, Yujia Wang, Xin Tan, Chaochao Lu, Xia Hu, Xuhong Wang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 DRIFT通过双模型框架解耦知识提取与推理，提升长上下文推理效率和准确性。

ESTAR: Early-Stopping Token-Aware Reasoning For Efficient Inference

ESTAR: 早期停止的令牌感知推理用于高效推理

Junda Wang, Zhichao Yang, Dongxu Zhang, Sanjit Singh Batra, Robert E. Tillman

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Optum AI 纠错

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

AI总结 ESTAR通过令牌感知推理的早期停止机制，有效减少推理冗余，提升大型推理模型的推理效率，同时保持高准确性。

LLM Reasoning Predicts When Models Are Right: Evidence from Coding Classroom Discourse

大语言模型推理可预测模型何时正确：来自编程课堂对话的证据

Bakhtawar Ahtisham, Kirk Vanacore, Zhuqian Zhou, Jinsook Lee, Rene F. Kizilcec

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

AI总结 本研究通过分析课堂对话中的教师发言，发现LLM生成的推理能有效预测模型预测的正确性，使用随机森林分类器达到F1得分0.83，表明基于推理的错误检测在教育对话分析中具有实用价值。

DREAM: Domain-aware Reasoning for Efficient Autonomous Underwater Monitoring

DREAM：面向高效自主水下监测的领域感知方法

Zhenqi Wu, Abhinav Modi, Angelos Mavrogiannis, Kaustubh Joshi, Nikhil Chopra, Yiannis Aloimonos, Nare Karapetyan, Ioannis Rekleitis, Xiaomin Lin

机构 * Electrical Engineering, University of South Florida（佛罗里达州立大学电气工程系） ； Maryland Robotics Center (MRC), University of Maryland（马里兰大学机器人中心） ； Woods Hole Oceanographic Institution (WHOI)（伍兹霍尔海洋研究所） ； Mechanical Engineering, University of Delaware（德雷克塞尔大学机械工程系） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI

AI总结 DREAM通过视觉语言模型引导的自主框架，实现了高效、低耗的水下长期监测，显著提升了目标物体探测效率与覆盖范围。

Comments In Proceeding of ICRA 2026

Beyond Uniform Credit: Causal Credit Assignment for Policy Optimization

超越均匀信用：为策略优化的因果信用分配

Mykola Khandoga, Rui Yuan, Vinay Kumar Sankarapu

机构 * Lexsi Labs（Lexsi实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出反事实重要性加权方法，通过因果信用分配提升语言模型推理性能，无需辅助模型或外部标注，实验验证其在GSM8K上的有效性。

Comments 12 pages, 1 figure

Step-resolved data attribution for looped transformers

循环变换器中逐步数据归因

Georgios Kaissis, David Mildenberger, Juan Felipe Gomez, Martin J. Menten, Eleni Triantafillou

机构 * Hasso Plattner Institute for Digital Engineering, University of Potsdam（波恩大学数字工程研究所） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Harvard University（哈佛大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文提出SDI方法，用于分析循环变换器中每个循环步骤对模型的影响，提升数据归因和可解释性能力。

Routing, Cascades, and User Choice for LLMs

路由、级联与用户选择用于大语言模型

Rafid Mahmood

机构 * University of Ottawa（渥太华大学） ； NVIDIA（NVIDIA公司） 纠错

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

AI总结 本文研究了大语言模型路由策略与用户行为之间的博弈，揭示了提供者与用户在效用和成本排序上的不一致，提出了基于Stackelberg博弈的路由优化方法，并得出了单用户单提供者互动的阈值规则。

Comments 23 pages, accepted in ICLR 2026

Contractual Deepfakes: Can Large Language Models Generate Contracts?

合同型深度伪造：大语言模型能生成合同吗？

Eliza Mik

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

AI总结 本文指出大语言模型生成的合同可能不具法律效力，质疑其在法律领域应用的可行性。

Comments Accepted for publication

TwinWeaver: An LLM-Based Foundation Model Framework for Pan-Cancer Digital Twins

TwinWeaver: 一种基于大语言模型的跨癌症数字双胞胎基础模型框架

Nikita Makarov, Maria Bordukova, Lena Voith von Voithenberg, Estrella Pivel-Villanueva, Sabrina Mielke, Jonathan Wickes, Hanchen Wang, Mingyu Derek Ma, Keunwoo Choi, Kyunghyun Cho, Stephen Ra, Raul Rodriguez-Esteban, Fabian Schmich, Michael Menden

机构 * Computational Sciences Center of Excellence, Roche, Penzberg, Germany（罗氏计算科学卓越中心） ； Computational Health Center, Helmholtz Munich, Munich, Germany（海德堡慕尼黑计算健康中心） ； Department of Biology, Ludwig Maximilian University of Munich, Munich, Germany（慕尼黑路易斯·马克西米利安大学生物学系） ； Early Development Oncology, Roche Innovation Center Zurich, Roche, Schlieren, Switzerland（罗氏苏黎世创新中心早期肿瘤学） ； Computational Sciences Center of Excellence, Genentech, New York City, USA（基因泰克计算科学卓越中心） ； Computational Sciences Center of Excellence, Genentech, South San Francisco, USA（基因泰克计算科学卓越中心） ； Center for Data Science, New York University, New York City, USA（纽约大学数据科学中心） ； Department of Computer Science, Stanford University, Stanford, CA, USA（斯坦福大学计算机科学系） ； Computational Sciences Center of Excellence, Roche, Basel, Switzerland（罗氏巴塞尔计算科学卓越中心） ； Department of Biochemistry（生物化学系） ； Biotechnology Institute, The University of Melbourne, Melbourne, Australia（墨尔本大学生物技术研究所） 纠错

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

AI总结 TwinWeaver通过基于大语言模型的框架，构建跨癌症数字双胞胎，提升临床事件预测与风险分层精度。

VersaViT: Enhancing MLLM Vision Backbones via Task-Guided Optimization

VersaViT: 通过任务引导优化增强MLLM视觉骨干

Yikun Liu, Yuan Liu, Shangzhe Di, Haicheng Wang, Zhongyin Zhao, Le Tian, Xiao Zhou, Jie Zhou, Jiangchao Yao, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学人工智能学院） ； CMIC, Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学计算机学院） ； WeChat AI, Tencent Inc., China（腾讯公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 VersaViT通过任务引导优化增强MLLM视觉骨干，解决其在密集预测任务中的性能问题，提升视觉任务的适应性与表现。

Towards Training-free Multimodal Hate Localisation with Large Language Models

无需训练的多模态仇恨定位与大型语言模型

Yueming Sun, Long Yang, Jianbo Jiao, Zeyu Fu

机构 * Hybrid Intelligence Lab, University of Durham（杜伦大学混合智能实验室） ； Multimodal Intelligence Lab, University of Exeter（埃克塞特大学多模态智能实验室） ； The MIx Group University of Birmingham（伯明翰大学MIx集团） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出无需训练的多模态仇恨视频定位框架LELA，通过多阶段提示方案和跨模态推理机制实现高精度定位。