大模型推理能力

Seek-CAD: A Self-refined Generative Modeling for 3D Parametric CAD Using Local Inference via DeepSeek

Seek-CAD: 一种基于局部推理的自优化生成模型用于3D参数化CAD设计

Xueyang Li, Jiahao Li, Yu Song, Yunzhong Lou, Xiangdong Zhou

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（计算机科学与人工智能学院，复旦大学） ； School of Information and Intelligent Science, Donghua University（信息与智能科学学院，东华大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Seek-CAD通过结合视觉和链式思维反馈，利用本地开源模型生成3D参数化CAD模型，提升生成效率和实用性。

Comments Accepted to ICLR 2026. The datatset has been released publicly and can be acessed in https://github.com/Sunny-Hack/Seek-CAD

MLLM-4D: Towards Visual-based Spatial-Temporal Intelligence

MLLM-4D: 向基于视觉的空间-时间智能迈进

Xingyilang Yin, Chengzhengxu Li, Jiahao Chang, Chi-Man Pun, Xiaodong Cun

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； GVC Lab, Great Bay University（大湾大学GVC实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；CoT(abstract)

AI总结 MLLM-4D通过改进的数据筛选和训练策略，实现了从2D输入中强大的空间-时间理解和推理能力。

Understanding the Physics of Key-Value Cache Compression for LLMs through Attention Dynamics

通过注意力动态理解LLMs中键值缓存压缩的物理原理

Samhruth Ananthanarayanan, Ayan Sengupta, Tanmoy Chakraborty

机构 * IIT Delhi, India（德里印度理工学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过分析LLMs中键值缓存压缩的物理机制，揭示了压缩对内部表示和语义可达性的影响，以及不同架构在路由动态上的差异。

Protein Structure Tokenization via Geometric Byte Pair Encoding

通过几何字对编码进行蛋白质结构分词

Michael Sun, Weize Yuan, Gang Liu, Wojciech Matusik, Marinka Zitnik

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Apple（苹果公司） ； Notre Dame（诺特大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GeoBPE通过几何字对编码实现蛋白质结构分词，提供压缩、数据效率和泛化能力，支持多架构应用并增强功能解释性。

Comments ICLR 2026

MMNavAgent: Multi-Magnification WSI Navigation Agent for Clinically Consistent Whole-Slide Analysis

MMNavAgent: 多倍率WSI导航代理用于临床一致的全滑片分析

Zhengyang Xu, Han Li, Jingsong Liu, Linrui Xie, Xun Ma, Xin You, Shihui Zu, Ayako Ito, Xinyu Hao, Hongming Xu, Shaohua Kevin Zhou, Nassir Navab, Peter J. Schüffler

机构 * Institute of Pathology, Technical University of Munich, Germany（慕尼黑技术大学病理研究所） ； Munich Data Science Institute (MDSI), Munich, Germany（慕尼黑数据科学研究所） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, Germany（慕尼黑机器学习中心） ； Computer Aided Medical Procedures (CAMP), TU Munich, Munich, Germany（计算机辅助医疗程序（CAMP），慕尼黑技术大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Cancer Hospital of Dalian University of Technology, Shenyang（大连理工大学肿瘤医院） ； Department of Human Pathology, Juntendo University Graduate School of Medicine（立命大学医学研究生院人类病理部门） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医学机器人研究所） ； Northwest University of China（中国西北大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 MMNavAgent通过多倍率交互建模和自适应倍率选择，提升全滑片图像诊断性能，实验显示AUC和BACC均有所提升。

When Does RL Help Medical VLMs? Disentangling Vision, SFT, and RL Gains

当RL帮助医疗VLMs时？解构视觉、SFT和RL增益

Ahmadreza Jeddi, Kimia Shaban, Negin Baghbanzadeh, Natasha Sharan, Abhishek Moturu, Elham Dolatabadi, Babak Taati

机构 * University of Toronto, Canada（多伦多大学） ； Vector Institute, Canada（向量研究所） ； KITE Research Institute, University Health Network, Canada（KITE研究机构） ； York University, Canada（约克大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究通过解构视觉、SFT和RL增益，发现RL在模型已有支持时最有效，SFT扩展支持使RL有效，提出边界意识的配方并实现强性能。

AgentVista: Evaluating Multimodal Agents in Ultra-Challenging Realistic Visual Scenarios

AgentVista: 评估在超挑战性现实视觉场景中的多模态代理

Zhaochen Su, Jincheng Gao, Hangyu Guo, Zhenhua Liu, Lueyang Zhang, Xinyu Geng, Shijue Huang, Peng Xia, Guanyu Jiang, Cheng Wang, Yue Zhang, Yi R. Fung, Junxian He

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 AgentVista 是一个评估多模态代理在超挑战性现实视觉场景中能力的基准，通过真实场景和复杂工具交互任务揭示现有模型在长时间多模态工具使用方面的不足。

Comments The project website is available at https://agentvista-bench.github.io/, and the code is available at https://github.com/hkust-nlp/AgentVista

Optimal-Horizon Social Robot Navigation in Heterogeneous Crowds

异质人群中的最优时间跨度社会机器人导航

Jiamin Shi, Haolin Zhang, Yuchen Yan, Shitao Chen, Jingmin Xin, Nanning Zheng

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； Nation Engineering Research Center for Visual Information and Applications（视觉信息与应用国家工程研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究所） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于社会条件优化的机器人导航框架，通过时空Transformer和强化学习策略动态调整预测时间跨度，提升在异质人群中的导航效率与安全性。

Comments 7 pages, 5 figures

SesaHand: Enhancing 3D Hand Reconstruction via Controllable Generation with Semantic and Structural Alignment

SesaHand: 通过语义和结构对齐可控生成增强3D手重建

Zhuoran Zhao, Xianghao Kong, Linlin Yang, Zheng Wei, Pan Hui, Anyi Rao

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Communication University of China（中国通信大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：chain-of-thought(abstract)

AI总结 SesaHand通过语义和结构对齐提升可控手部生成，优化3D手重建性能。

Stepwise Penalization for Length-Efficient Chain-of-Thought Reasoning

逐步惩罚以实现高效推理链

Xintong Li, Sha Li, Rongmei Lin, Hongye Jin, Linwei Li, Hejie Cui, Sarah Zhang, Chia-Yuan Chang, Kewei Cheng, Besnik Fetahu, Priyanka Nigam, Jingbo Shang, Bing Yin

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title)；verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 SWAP通过逐步自适应惩罚减少推理链长度并提升准确性。

Comments Preprint

Optimal Sparsity of Mixture-of-Experts Language Models for Reasoning Tasks

混合专家语言模型在推理任务中的最优稀疏性

Taishi Nakamura, Satoki Ishikawa, Masaki Kawamura, Takumi Okamoto, Daisuke Nohara, Jun Suzuki, Rio Yokota

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究院） ； NII LLMC（国家信息研究所语言模型中心） ； Tohoku University（东北大学） ； RIKEN（日本研究机构） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；test-time compute(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究通过分析MoE模型的稀疏性对记忆和推理任务的影响，发现推理任务需在活跃FLOPs和TPP之间找到最优平衡。

Comments Accepted as an oral at ICLR 2026

UME-R1: Exploring Reasoning-Driven Generative Multimodal Embeddings

UME-R1: 探索基于推理的生成多模态嵌入

Zhibin Lan, Liqiang Niu, Fandong Meng, Jie Zhou, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University, China（厦门大学信息学院） ； WeChat AI, Tencent Inc, China（腾讯公司微信AI部门） ； Key Laboratory of Digital Protection and Intelligent Processing of Intangible Cultural Heritage of Fujian and Taiwan (Xiamen University), Ministry of Culture and Tourism, China（福建省和台湾非物质文化遗产数字化保护与智能处理重点实验室） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, China（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 UME-R1通过生成嵌入和强化学习提升多模态嵌入性能，实现判别与生成嵌入的互补，展现生成嵌入在推理和下游任务中的优势。

Comments Accepted by ICLR 2026

Silence the Judge: Reinforcement Learning with Self-Verifier via Latent Geometric Clustering

沉默法官：通过潜在几何聚类的自我验证强化学习

Nonghai Zhang, Weitao Ma, Zhanyu Ma, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He, Jingwen Xu

机构 * Meituan（美团） ； Peking University（北京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(title)；reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出Latent-GRPO框架，通过潜在空间几何聚类生成内在奖励，提升大语言模型推理性能并加速训练过程。

Training Large Language Models To Reason In Parallel With Global Forking Tokens

训练大型语言模型以并行推理与全局分叉标记

Sheng Jia, Xiao Wang, Shiva Prasad Kasiviswanathan

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Amazon（亚马逊） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；math reasoning(abstract)；test-time compute(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出SSFT和GFPO方法，通过集合基于的损失和双射匹配，提升大型语言模型在并行推理中的多样性和准确性，从而在数学推理和代码生成任务中取得优于传统SFT的性能。

Comments Accepted at ICLR 2026

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), https://openreview.net/forum?id=xBQvvkg4Wc

TC-SSA: Token Compression via Semantic Slot Aggregation for Gigapixel Pathology Reasoning

基于语义槽聚合的token压缩：用于十亿像素病理推理

Zhuo Chen, Shawn Young, Lijian Xu

机构 * Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； University of Nottingham NingBo（诺丁汉大学宁波学院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TC-SSA通过语义槽聚合实现token压缩，提升十亿像素病理推理的效率与诊断性能

Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables

Verifier-Bound Communication for LLM Agents: Certified Bounds on Covert Signaling

用于LLM代理的验证器绑定通信：对隐蔽信号的认证界限

Om Tailor

机构 * umd（马里兰大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CLBC协议，通过验证器绑定通信限制LLM代理的隐蔽信号，确保安全性和可验证性。

Understanding the Role of Training Data in Test-Time Scaling

理解训练数据在测试时扩展中的作用

Adel Javanmard, Baharan Mirzasoleiman, Vahab Mirrokni

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Google Research（谷歌研究） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；test-time compute(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究了训练数据对测试时扩展性能的影响，发现增加计算量可减少上下文长度并提升模型表现，但若训练数据缺乏必要技能则可能损害性能。

Comments 25 pages, 5 figures, accepted in ICLR 2026

Inference-Time Safety For Code LLMs Via Retrieval-Augmented Revision

通过检索增强的修订实现代码LLM的推理时安全性

Manisha Mukherjee, Vincent J. Hellendoorn

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 通过检索增强的修订机制提升代码LLM的推理时安全性，提高生成代码的安全性并减少漏洞。

Comments Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Principled Design for Trustworthy AI: Interpretability, Robustness, and Safety Across Modalities

Lookahead Tree-Based Rollouts for Enhanced Trajectory-Level Exploration in Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

基于前瞻树的rollouts用于增强强化学习中轨迹层面的探索

Shangyu Xing, Siyuan Wang, Chenyuan Yang, Xinyu Dai, Xiang Ren

机构 * Nanjing University（南京大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 基于前瞻树的rollouts通过促进轨迹多样性提升强化学习中策略学习效率

Reasoning or Retrieval? A Study of Answer Attribution on Large Reasoning Models

推理还是检索？对大推理模型答案归因的研究

Yuhui Wang, Changjiang Li, Guangke Chen, Jiacheng Liang, Ting Wang

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Palo Alto Networks（帕洛阿尔托网络） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究探讨了大型推理模型在推理与检索机制之间的冲突，提出FARL框架通过抑制检索捷径提升推理能力。

Comments Accepted to ICLR 2026

Towards Safe Reasoning in Large Reasoning Models via Corrective Intervention

通过纠正干预实现大推理模型的安全推理

Yichi Zhang, Yue Ding, Jingwen Yang, Tianwei Luo, Dongbai Li, Ranjie Duan, Qiang Liu, Hang Su, Yinpeng Dong, Jun Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智机构） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； RealAI 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出IPO方法，通过干预优化提升大推理模型的安全性，显著降低有害性并保持性能。

Comments ICLR 2026

Learning Global Hypothesis Space for Enhancing Synergistic Reasoning Chain

学习全局假设空间以增强协同推理链

Jiaquan Zhang, Chaoning Zhang, Shuxu Chen, Xudong Wang, Zhenzhen Huang, Pengcheng Zheng, Shuai Yuan, Sheng Zheng, Qigan Sun, Jie Zou, Lik-Hang Lee, Yang Yang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） ； Kyung Hee University（庆熙大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 GHS-TDA通过构建全局假设图和拓扑数据分析，提升推理链的稳定性和可解释性，优于现有基线方法。

Comments Accept by ICLR2026

LaSER: Internalizing Explicit Reasoning into Latent Space for Dense Retrieval

LaSER: 将显式推理内化到潜在空间以实现密集检索

Jiajie Jin, Yanzhao Zhang, Mingxin Li, Dingkun Long, Pengjun Xie, Yutao Zhu, Zhicheng Dou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高陵人工智能学院） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） 纠错

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

AI总结 LaSER通过将显式推理内化到潜在空间，提升密集检索性能，结合推理深度与推理效率。

Comments Under Review

DriveCombo: Benchmarking Compositional Traffic Rule Reasoning in Autonomous Driving

DriveCombo：自主驾驶中组合交通规则推理的基准测试

Enhui Ma, Jiahuan Zhang, Guantian Zheng, Tao Tang, Shengbo Eben Li, Yuhang Lu, Xia Zhou, Xueyang Zhang, Yifei Zhan, Kun Zhan, Zhihui Hao, Xianpeng Lang, Kaicheng Yu

机构 * Autolab, Westlake University（西lake大学自动化实验室） ； Li Auto Inc（Li Auto公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 DriveCombo提出了一种基于文本和视觉的基准，用于评估自动驾驶中复杂交通规则的推理能力，通过五级认知阶梯和Rule2Scene代理提升模型在多规则冲突场景下的性能。

Symbol-Equivariant Recurrent Reasoning Models

符号等变递归推理模型

Richard Freinschlag, Timo Bertram, Erich Kobler, Andreas Mayr, Günter Klambauer

机构 * ELLIS Unit Linz, LIT AI Lab \& Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University Linz, Austria ； Clinical Research Institute for Medical AI, Johannes Kepler University Linz, Austria 纠错

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

AI总结 SE-RRMs通过显式编码符号对称性，提升了神经推理的鲁棒性和可扩展性，在数独和ARC-AGI任务中表现优异。

One-Token Verification for Reasoning Correctness Estimation

单token验证用于推理正确性估计

Zhan Zhuang, Xiequn Wang, Zebin Chen, Feiyang Ye, Ying Wei, Kede Ma, Yu Zhang

机构 * Southern University of Science（南方科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出单token验证方法，用于高效估计推理正确性，通过低秩适应集成到LLM中，减少token使用并提升推理可靠性。

SideQuest: Model-Driven KV Cache Management for Long-Horizon Agentic Reasoning

SideQuest: 为长时间范围代理推理的模型驱动KV缓存管理

Sanjay Kariyappa, G. Edward Suh

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 SideQuest通过利用大型推理模型自身进行KV缓存压缩，有效减少代理任务中的内存使用，同时保持较高的准确性。

Plan and Budget: Effective and Efficient Test-Time Scaling on Reasoning Large Language Models

计划与预算：在推理大语言模型中实现有效且高效的测试时扩展

Junhong Lin, Xinyue Zeng, Jie Zhu, Song Wang, Julian Shun, Jun Wu, Dawei Zhou

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

AI总结 Plan-and-Budget通过分解复杂查询并动态分配token预算，提升大语言模型在推理任务中的效率与准确性。

Comments This work has been accepted to the ICLR 2026 (International Conference on Learning Representations)

Predictive Reasoning with Augmented Anomaly Contrastive Learning for Compositional Visual Relations

利用增强异常对比学习进行预测推理以处理组合视觉关系

Chengtai Li, Yuting He, Jianfeng Ren, Ruibin Bai, Yitian Zhao, Heng Yu, Xudong Jiang

机构 * School of Computer Science, University of Nottingham Ningbo China（诺丁汉大学宁波校区计算机科学学院） ； Institute of Biomedical Engineering, Ningbo institute of materials technology and engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院宁波材料技术与工程研究所生物医学工程研究所） ； School of Electrical & Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） 纠错

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

AI总结 PR-A$^2$CL通过增强异常对比学习和预测验证范式，有效提升了组合视觉关系推理任务的性能。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Multimedia

REMem: Reasoning with Episodic Memory in Language Agent

REMem: 在语言代理中进行基于事件记忆的推理

Yiheng Shu, Saisri Padmaja Jonnalagedda, Xiang Gao, Bernal Jiménez Gutiérrez, Weijian Qi, Kamalika Das, Huan Sun, Yu Su

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Intuit AI Research（Intuit AI研究） 纠错

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

AI总结 REMem通过两阶段框架提升语言代理的事件记忆构建与推理能力，显著优于现有系统。

Comments Accepted by The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026) as poster