大模型推理能力

Intrinsic Self-Correction in LLMs: Towards Explainable Prompting via Mechanistic Interpretability

大语言模型中的内在自我修正：通过机制可解释性实现可解释的提示

Yu-Ting Lee, Fu-Chieh Chang, Yu-En Shu, Hui-Ying Shih, Pei-Yuan Wu

机构 * Graduate Institute of Communication Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan（通讯工程研究院，国立台湾大学） ； MediaTek Research, Taipei, Taiwan（联发科研究，台北，台湾） ； Department of Electrical Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan（电气工程系，国立台湾大学） ； Department of Electrical Engineering, National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan（电气工程系，国立清华大学） ； AI Research Center (AINTU), National Taiwan University, Taipei, Taiwan（人工智能研究中心（AINTU），国立台湾大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究通过机制可解释性揭示大语言模型中内在自我修正的机制，证明提示引导隐藏表示偏移是其核心驱动因素。

Journal ref 4th Deployable AI Workshop at AAAI 2026

Red-teaming the Multimodal Reasoning: Jailbreaking Vision-Language Models via Cross-modal Entanglement Attacks

多模态推理的红队测试：通过跨模态纠缠攻击劫持视觉-语言模型

Yu Yan, Sheng Sun, Shengjia Cheng, Teli Liu, Mingfeng Li, Min Liu

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； People’s Public Security University of China（中国人民公安大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CrossTALK方法，通过跨模态纠缠攻击提升对视觉-语言模型的劫持效果，实现高攻击成功率。

Learning to Compose for Cross-domain Agentic Workflow Generation

跨领域代理工作流生成中的学习组合

Jialiang Wang, Shengxiang Xu, Hanmo Liu, Jiachuan Wang, Yuyu Luo, Shimin Di, Min-Ling Zhang, Lei Chen

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Southeast University（东南大学） ； University of Tsukuba（茨口大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于分解-重组-决策机制的跨领域代理工作流生成方法，通过学习可重用能力实现单次生成，提升效率并减少迭代成本。

Found-RL: foundation model-enhanced reinforcement learning for autonomous driving

Found-RL: 基于基础模型的强化学习用于自动驾驶

Yansong Qu, Zihao Sheng, Zilin Huang, Jiancong Chen, Yuhao Luo, Tianyi Wang, Yiheng Feng, Samuel Labi, Sikai Chen

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

AI总结 Found-RL通过异步批量推理和多样化监督机制，提升自动驾驶中强化学习的效率与实时性。

Comments 39 pages

AI Driven Discovery of Bio Ecological Mediation in Cascading Heatwave Risks

由人工智能驱动的生物生态中介在连锁热浪风险中的发现

Yiquan Wang, Tin-Yeh Huang, Qingyun Gao, Yuhan Chang, Jialin Zhang

机构 * College of Mathematics and System Science, Xinjiang University, Urumqi, Xinjiang, China（数学与系统科学学院，新疆大学） ； Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（地理科学与自然资源研究所，中国科学院） ； Department of Industrial and Systems Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（工业与系统工程系，香港理工大学） ； Xinya College, Tsinghua University, Beijing, China（清华学院） ； College of Architectural Engineering, Xinjiang University, Urumqi, Xinjiang, China（建筑工程学院，新疆大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出HeDA框架，通过构建知识图谱发现生物生态中介效应，揭示热浪风险的复杂系统性影响，并推动适应策略向动态跨系统韧性转变。

Aligning Dialogue Agents with Global Feedback via Large Language Model Multimodal Reward Decomposition

通过大语言模型多模态奖励分解对齐对话代理

Dong Won Lee, Hae Won Park, Cynthia Breazeal, Louis-Philippe Morency

机构 * MIT（麻省理工学院） ； CMU（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型的多模态奖励分解方法，通过分解会话级反馈来提升对话生成质量，无需人工反馈。

Comments 9 pages, 3 figures, 3 tables

VERA: Identifying and Leveraging Visual Evidence Retrieval Heads in Long-Context Understanding

VERA：识别和利用长上下文理解中的视觉证据检索头

Rongcan Pei, Huan Li, Fang Guo, Qi Zhu

机构 * Tongji University（同济大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

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

AI总结 VERA通过识别和利用视觉证据检索头，提升长上下文理解能力，显著提高开源VLMs的性能。

Comments 12 pages, 12 figures

LLMs as Hackers: Autonomous Linux Privilege Escalation Attacks

大语言模型作为黑客：自主Linux提权攻击

Andreas Happe, Aaron Kaplan, Juergen Cito

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） ； Deep-Insight AI（深洞察AI） 纠错

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

AI总结 本文提出hackingBuddyGPT，通过LLM实现自主Linux提权攻击，评估不同模型在提权任务中的性能，发现GPT-4-Turbo表现优异，接近人类渗透测试员水平。