大模型推理能力

SurGo-R1: Benchmarking and Modeling Contextual Reasoning for Operative Zone in Surgical Video

SurGo-R1：手术视频中操作区的上下文推理基准测试与建模

Guanyi Qin, Xiaozhen Wang, Zhu Zhuo, Chang Han Low, Yuancan Xiao, Yibing Fu, Haofeng Liu, Kai Wang, Chunjiang Li, Yueming Jin

机构 * National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； Southern Medical University, China（南方医科大学） ； Guangzhou Research Translation and Innovation Institute, National University of Singapore, China（广州研究翻译与创新研究院，新加坡国立大学，中国） 纠错

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

AI总结 SurGo-R1通过RLHF优化的多阶段架构，在手术视频中实现了高精度的操作区识别，显著优于通用视觉-语言模型。

PPCR-IM: A System for Multi-layer DAG-based Public Policy Consequence Reasoning and Social Indicator Mapping

PPCR-IM：一个多层DAG基础的公共政策后果推理与社会指标映射系统

Zichen Song, Weijia Li

机构 * Lanzhou University（兰州大学） 纠错

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

AI总结 PPCR-IM通过多层DAG推理和指标映射，实现公共政策后果的结构化分析与社会影响评估。

1-2-3 Check: Enhancing Contextual Privacy in LLM via Multi-Agent Reasoning

1-2-3 Check: 通过多智能体推理增强LLM的上下文隐私

Wenkai Li, Liwen Sun, Zhenxiang Guan, Xuhui Zhou, Maarten Sap

机构 * Language Technologies Institute Carnegie Mellon University（语言技术研究所卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 通过多智能体推理，有效减少LLM中的私有信息泄露，提升上下文隐私保护效果。

Comments Accepted at the International Association for AI Safety and Ethics AI (IASEAI) 2026

E-comIQ-ZH: A Human-Aligned Dataset and Benchmark for Fine-Grained Evaluation of E-commerce Posters with Chain-of-Thought

E-comIQ-ZH: 一种用于评估电子商务海报细粒度的对齐人类数据集和基准

Meiqi Sun, Mingyu Li, Junxiong Zhu

机构 * Taobao & Tmall Group, Alibaba Group（淘宝与天猫集团、阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 E-comIQ-ZH提出了一种针对中文电子商务海报生成的对齐人类评估框架，通过构建多维评分数据集和专家校准的链式推理模型，实现了细粒度的自动化评估。

Comments 21pages, 19figures, accepted by CVPR 2026

FewMMBench: A Benchmark for Multimodal Few-Shot Learning

FewMMBench: 一种多模态少样本学习的基准测试

Mustafa Dogan, Ilker Kesen, Iacer Calixto, Aykut Erdem, Erkut Erdem

机构 * Aselsan Research（阿塞利桑研究） 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 FewMMBench是一个用于评估多模态少样本学习能力的基准测试，通过系统分析不同任务类型、模型家族和提示策略，揭示指令调优模型在零样本性能上的优势及CoT推理的局限性。

Comments Preprint. 49 pages, 38 Figures, 5 Tables

Bypassing AI Control Protocols via Agent-as-a-Proxy Attacks

通过代理式攻击绕过AI控制协议

Jafar Isbarov, Murat Kantarcioglu

机构 * Department of Computer Science, Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出通过代理式攻击绕过AI监控防御，显示即使大规模监控模型也易受攻击，揭示当前防御机制的脆弱性。

RebuttalAgent: Strategic Persuasion in Academic Rebuttal via Theory of Mind

反驳代理：通过心理理论实现学术反驳的战略说服

Zhitao He, Zongwei Lyu, Yi R Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 RebuttalAgent通过心理理论框架实现学术反驳的战略说服，利用训练数据和强化学习提升反驳效果，显著优于现有模型。

Comments Accepted by ICLR 2026

Overconfident Errors Need Stronger Correction: Asymmetric Confidence Penalties for Reinforcement Learning

过度自信的错误需要更强的纠正：强化学习中的非对称置信度惩罚

Yuanda Xu, Hejian Sang, Zhengze Zhou, Ran He, Zhipeng Wang

机构 * LinkedIn Corporation（领英公司） 纠错

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

AI总结 本文提出非对称置信度感知错误惩罚（ACE）以解决强化学习中过度自信错误的问题，通过动态调节负优势提升模型推理能力与生成多样性。

HEART: A Unified Benchmark for Assessing Humans and LLMs in Emotional Support Dialogue

HEART：一个评估人类和大语言模型在情感支持对话中能力的统一基准

Laya Iyer, Kriti Aggarwal, Sanmi Koyejo, Gail Heyman, Desmond C. Ong, Subhabrata Mukherjee

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 HEART通过多轮情感支持对话评估人类与大语言模型的能力差异，揭示两者在共情、一致性等维度上的表现及趋同趋势。

A Multi-faceted Analysis of Cognitive Abilities: Evaluating Prompt Methods with Large Language Models on the CONSORT Checklist

对认知能力的多维度分析：利用大型语言模型在CONSORT清单上评估提示方法

Sohyeon Jeon, Hyung-Chul Lee

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

AI总结 本研究通过比较通用和领域专用LLM在三种提示策略下的表现，揭示了其在评估临床试验报告时存在显著的校准错误和过度自信问题，强调了改进校准和提示工程的重要性。

Comments We have decided to withdraw this manuscript because we believe it requires further revision and substantial improvement before it is suitable for dissemination to the academic community

IndicIFEval: A Benchmark for Verifiable Instruction-Following Evaluation in 14 Indic Languages

IndicIFEval: 一种用于14种印地语系语言可验证指令跟随评估的基准

Thanmay Jayakumar, Mohammed Safi Ur Rahman Khan, Raj Dabre, Ratish Puduppully, Anoop Kunchukuttan

机构 * Nilekani Centre at AI4Bharat（AI4Bharat的Nilekani中心） ； Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯分校） ； IT University of Copenhagen（丹麦技术大学） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 IndicIFEval是一个评估14种印地语系语言指令跟随能力的基准，通过规则指令和人类验证例子评估大语言模型的生成能力。

Comments 8 pages + Appendix

Improving Implicit Discourse Relation Recognition with Natural Language Explanations from LLMs

通过LLMs生成的自然语言解释提升隐含话语关系识别

Heng Wang, Changxing Wu

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

AI总结 本文通过利用LLMs生成的自然语言解释提升隐含话语关系识别的性能和可解释性。

Comments AAAI26'0ral

Explore-on-Graph: Incentivizing Autonomous Exploration of Large Language Models on Knowledge Graphs with Path-refined Reward Modeling

在知识图谱上探索：通过路径细化奖励建模激励大语言模型自主探索

Shiqi Yan, Yubo Chen, Ruiqi Zhou, Zhengxi Yao, Shuai Chen, Tianyi Zhang, Shijie Zhang, Wei Qiang Zhang, Yongfeng Huang, Haixin Duan, Yunqi Zhang

机构 * Zhongguancun Laboratory, Beijing, China（中关村实验室，北京，中国） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China（电子工程系，清华大学，北京，中国） ； Institute for Network Sciences and Cyberspace, Tsinghua University, Beijing, China（网络科学与网络空间研究院，清华大学，北京，中国） ； Ant International, Ant Group, Hangzhou, Zhejiang, China（蚂蚁集团，杭州，浙江，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出Explore-on-Graph框架，通过强化学习和路径细化奖励建模，使大语言模型在知识图谱上自主探索更广泛的推理空间，实现对分布外推理问题的高效泛化。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

TRACE: Trajectory-Aware Comprehensive Evaluation for Deep Research Agents

TRACE: 基于轨迹的深度研究代理综合评估

Yanyu Chen, Jiyue Jiang, Jiahong Liu, Yifei Zhang, Xiao Guo, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 TRACE提出基于轨迹的深度研究代理综合评估框架，通过分层效用函数和阶梯式能力评估协议，解决单一指标评估的不足，揭示代理在准确性、效率和鲁棒性之间的关键权衡。

Comments Accepted by WWW 2026

VULCA-Bench: A Multicultural Vision-Language Benchmark for Evaluating Cultural Understanding

VULCA-Bench：一个多文化视觉-语言基准，用于评估文化理解

Haorui Yu, Diji Yang, Hang He, Fengrui Zhang, Qiufeng Yi

机构 * DJCAD, University of Dundee, United Kingdom（邓迪大学DJCAD部门） ； University of California, Santa Cruz, USA（加州大学圣克ruz分校） ； Analogy AI ； East China Normal University, China（华东师范大学） ； Nanjing University, China（南京大学） ； Department of Mechanical Engineering, School of Engineering, University of Birmingham（伯明翰大学工程学院机械工程系） 纠错

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

AI总结 VULCA-Bench通过多文化艺术批评基准评估视觉-语言模型在文化理解上的能力，包含7,410对图像-批评对，涵盖八个文化传统，通过五层框架评估文化理解，揭示更高阶推理更具挑战性。

Comments 8 pages, 4 figures, submitted to ACL 2026 Dataset Track

EO-1: An Open Unified Embodied Foundation Model for General Robot Control

EO-1：一个通用机器人控制的开放统一具身基础模型

Delin Qu, Haoming Song, Qizhi Chen, Zhaoqing Chen, Xianqiang Gao, Dong Wang, Xinyi Ye, Qi Lv, Modi Shi, Guanghui Ren, Cheng Ruan, Maoqing Yao, Haoran Yang, Jiacheng Bao, Bin Zhao, Xuelong Li

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； AgiBot ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

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

AI总结 EO-1是一个统一的具身基础模型，通过交错视觉-文本-动作预训练实现了在多模态推理和机器人控制中的卓越性能。

HetroD: A High-Fidelity Drone Dataset and Benchmark for Autonomous Driving in Heterogeneous Traffic

HetroD：一种用于异质交通中自动驾驶的高保真无人机数据集和基准

Yu-Hsiang Chen, Wei-Jer Chang, Christian Kotulla, Thomas Keutgens, Steffen Runde, Tobias Moers, Christoph Klas, Wei Zhan, Masayoshi Tomizuka, Yi-Ting Chen

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； fka GmbH 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)

AI总结 HetroD通过高保真无人机数据集和基准，解决异质交通中自动驾驶面临的复杂行为预测与规划挑战。

Comments IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

The Potential of CoT for Reasoning: A Closer Look at Trace Dynamics

链式推理在推理中的潜力：对轨迹动态的深入考察

Gregor Bachmann, Yichen Jiang, Seyed Mohsen Moosavi Dezfooli, Moin Nabi

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了链式推理（CoT）在推理中的潜力，通过分析轨迹动态，发现CoT中不同部分对最终答案的贡献，并探讨了CoT的可转移性。

V-Retrver: Evidence-Driven Agentic Reasoning for Universal Multimodal Retrieval

V-Retrver: 以证据驱动的代理推理用于通用多模态检索

Dongyang Chen, Chaoyang Wang, Dezhao Su, Xi Xiao, Zeyu Zhang, Jing Xiong, Qing Li, Yuzhang Shang, Shichao Kan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Central South University（中南大学） 纠错

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

AI总结 V-Retrver通过引入证据驱动的代理推理机制，提升多模态检索的准确率和推理可靠性。

Comments Project page: https://github.com/chendy25/V-Retrver

MINAR: Mechanistic Interpretability for Neural Algorithmic Reasoning

MINAR: 图神经网络中神经算法推理的机制可解释性

Jesse He, Helen Jenne, Max Vargas, Davis Brown, Gal Mishne, Yusu Wang, Henry Kvinge

机构 * Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA（太平洋西北国家实验室） ； Halıcıoğlu Data Science Institute, University of California, San Diego, San Diego, CA（哈利奇奥格鲁数据科学研究所，加州大学圣地亚哥分校） ； Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania, Pennsylvaina, PA（计算机与信息科学系，宾夕法尼亚大学） ； Department of Mathematics, University of Washington, Seattle, WA（数学系，华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 MINAR是一种用于图神经网络中神经算法推理的机制可解释性工具，通过归因修补方法发现电路，揭示训练过程中的电路形成和剪枝机制。

RADAR: Reasoning as Discrimination with Aligned Representations for LLM-based Knowledge Graph Reasoning

RADAR: 以对齐表示进行基于大语言模型的知识图谱推理的推理

Bo Xue, Yuan Jin, Luoyi Fu, Jiaxin Ding, Xinbing Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 RADAR通过判别性关系推理提升知识图谱推理的鲁棒性和泛化能力，实现比LLM基线更高的链接预测和三元组分类精度。

ExpLang: Improved Exploration and Exploitation in LLM Reasoning with On-Policy Thinking Language Selection

ExpLang: 通过在线策略思考语言选择改进大语言模型推理中的探索与利用

Changjiang Gao, Zixian Huang, Kaichen Yang, Jiajun Chen, Jixing Li, Shujian Huang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Jiangsu, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，江苏，中国） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室，上海，中国） ； Department of Linguistics and Translation, City University of Hong Kong, Hong Kong, China（语言学与翻译系，香港城市大学，香港，中国） ； School of Mathematical Sciences, Dalian University of Technology, Liaoning, China（数学科学学院，大连理工大学，辽宁，中国） 纠错

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

AI总结 ExpLang通过在线策略思考语言选择改进大语言模型推理中的探索与利用，实现多语言优势提升

Latent Context Compilation: Distilling Long Context into Compact Portable Memory

潜在上下文编译：将长上下文编译为紧凑便携内存

Zeju Li, Yizhou Zhou, Qiang Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 本文提出潜在上下文编译方法，通过LoRA模块将长上下文压缩为紧凑内存，无需合成数据即可提升LLM部署效率。

Field-Theoretic Memory for AI Agents: Continuous Dynamics for Context Preservation

场论记忆用于人工智能代理：连续动态以保持上下文

Subhadip Mitra

机构 * Rotalabs 纠错

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

AI总结 本文提出基于场论的记忆系统，通过连续动态保持上下文，提升多会话推理和时间推理性能。

Comments 15 pages, 6 figures. Code: https://github.com/rotalabs/rotalabs-fieldmem

Recursive Belief Vision Language Action Models

递归信念视觉语言动作模型

Vaidehi Bagaria, Bijo Sebastian, Nirav Kumar Patel

机构 * Department of Engineering Design, Indian Institute of Technology, Madras, Chennai, India（工程设计系，印度理工学院，马德拉斯，钦奈，印度） 纠错

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

AI总结 RB-VLA通过信念与意图联合条件化扩散策略，实现长周期任务的高效执行，显著提升成功率并降低推理延迟。

OMNI-LEAK: Orchestrator Multi-Agent Network Induced Data Leakage

OMNI-LEAK：协调多智能体网络引发的数据泄露

Akshat Naik, Jay Culligan, Yarin Gal, Philip Torr, Rahaf Aljundi, Alasdair Paren, Adel Bibi

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 OMNI-LEAK攻击通过多智能体协调设置中的单个提示注入泄露敏感数据，揭示了多代理系统在数据安全方面的关键漏洞。

Comments Preprint; corrected typos

Two-Stage Active Distribution Network Voltage Control via LLM-RL Collaboration: A Hybrid Knowledge-Data-Driven Approach

通过LLM-RL协作的两阶段主动配电网电压控制：一种混合知识-数据驱动方法

Xu Yang, Chenhui Lin, Xiang Ma, Dong Liu, Ran Zheng, Haotian Liu, Wenchuan Wu

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

AI总结 本文提出一种混合知识-数据驱动方法，通过LLM与RL协作实现主动配电网两阶段电压控制，提升电压调节效率与电网质量。

Breaking Semantic-Aware Watermarks via LLM-Guided Coherence-Preserving Semantic Injection

破坏语义感知水印：通过LLM引导的保持连贯性语义注入

Zheng Gao, Xiaoyu Li, Zhicheng Bao, Xiaoyan Feng, Jiaojiao Jiang

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CSI攻击，利用LLM引导的语义操纵破坏语义水印的绑定，揭示当前语义水印设计在面对LLM驱动的语义扰动时的安全漏洞。

Comments Accepted by The Web Conference 2026 (Short Paper Track)

WeaveTime: Stream from Earlier Frames into Emergent Memory in VideoLLMs

WeaveTime: 从早期帧中流式传输以形成涌现记忆在视频LLMs中

Yulin Zhang, Cheng Shi, Sibei Yang

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算科学与数据科学学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 WeaveTime通过引入时间重建目标和动态关注缓存，提升视频LLMs在流式场景中的时间感知能力，减少延迟并提高准确性。

Comments Accepted at CVPR 2026 (preview; camera-ready in preparation)

Humanizing Robot Gaze Shifts: A Framework for Natural Gaze Shifts in Humanoid Robots

使机器人目光转移人性化：一种在人形机器人中实现自然目光转移的框架

Jingchao Wei, Jingkai Qin, Yuxiao Cao, Jingcheng Huang, Xiangrui Zeng, Min Li, Zhouping Yin

机构 * School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（机械科学与工程学院，华中科技大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出RGS框架，通过结合认知注意力机制与生物模仿运动生成，实现人形机器人自然且上下文合适的人类化目光转移。

Comments submitted to AIM 2026