大模型推理能力

TRACE: Task-Adaptive Reasoning and Representation Learning for Universal Multimodal Retrieval

TRACE：面向通用多模态检索的任务自适应推理与表征学习

Xiangzhao Hao, Shijie Wang, Tianyu Yang, Tianyue Wang, Haiyun Guo, Jinqiao Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 TRACE通过结合生成推理与判别表征学习，实现通用多模态检索中的任务自适应推理，提升检索准确率与推理效率，同时具备强零样本迁移能力。

Evolutionary Multimodal Reasoning via Hierarchical Semantic Representation for Intent Recognition

通过层次语义表示进行进化多模态推理以实现意图识别

Qianrui Zhou, Hua Xu, Yunjin Gu, Yifan Wang, Songze Li, Hanlei Zhang

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

AI总结 HIER通过层次语义表示与进化推理提升多模态意图识别性能，实现更准确的意图推断。

Comments Accepted by CVPR 2026

Generalization of RLVR Using Causal Reasoning as a Testbed

使用因果推理作为测试平台的RLVR泛化

Brian Lu, Hongyu Zhao, Shuo Sun, Hao Peng, Rui Ding, Hongyuan Mei

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文通过实验证明，RLVR在特定模型规模和训练查询层次下能提升因果推理能力，尤其在复杂查询中表现更优。

TTSR: Test-Time Self-Reflection for Continual Reasoning Improvement

TTSR: 测试时自我反思以提升持续推理能力

Haoyang He, Zihua Rong, Liangjie Zhao, Yunjia Zhao, Lan Yang, Honggang Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） 纠错

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

AI总结 TTSR通过测试时自我反思机制，利用学生与教师角色交替，持续改进大语言模型的推理能力。

Comments work in progress

Discriminative Perception via Anchored Description for Reasoning Segmentation

通过锚定描述实现的判别感知用于推理分割

Tao Yang, Qing Zhou, Yanliang Li, Qi Wang

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 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DPAD方法，通过生成描述性标题来增强推理分割的判别能力，提升推理链的聚焦性和效率。

Comments Accepted by CVPR 2026

Benchmarking MLLM-based Web Understanding: Reasoning, Robustness and Safety

基于MLLM的网页理解基准测试：推理、鲁棒性与安全性

Junliang Liu, Jingyu Xiao, Wenxin Tang, Zhixian Wang, Zipeng Xie, Wenxuan Wang, Minrui Zhang, Shuanghe Yu

机构 * Dalian Maritime University（大连海事大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Wuhan University（武汉大学） 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WebRRSBench基准测试，评估多模态大语言模型在网页理解中的推理、鲁棒性和安全性能力，揭示模型在复杂交互任务中的不足。

ToolVQA: A Dataset for Multi-step Reasoning VQA with External Tools

ToolVQA: 一个用于多步推理VQA的外部工具数据集

Shaofeng Yin, Ting Lei, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学计算机科学技术研究院） 纠错

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

AI总结 ToolVQA是一个用于多步推理VQA的外部工具数据集，通过真实场景和复杂推理任务提升模型在现实工具使用中的泛化能力。

Comments Project page: https://fugtemypt123.github.io/ToolVQA-website/

When Silence Is Golden: Can LLMs Learn to Abstain in Temporal QA and Beyond?

沉默即是黄金：大语言模型能否在时间问答中学会退避？

Xinyu Zhou, Chang Jin, Carsten Eickhoff, Zhijiang Guo, Seyed Ali Bahrainian

机构 * HKUST (GZ)（香港科技大学） ； Tongji University（同济大学） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了如何通过强化学习训练大语言模型在时间问答中学会退避，发现RL在推理和可靠性方面优于SFT。

Comments Accepted to ICLR2026

Dual-Modality Multi-Stage Adversarial Safety Training: Robustifying Multimodal Web Agents Against Cross-Modal Attacks

双模多阶段对抗安全训练：增强多模态网络代理对跨模态攻击的鲁棒性

Haoyu Liu, Dingcheng Li, Lukas Rutishauser, Zeyu Zheng

机构 * UC Berkeley, IEOR & BAIR（伯克利大学） ； Google（谷歌） ； Google Deepmind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 DMAST通过三阶段对抗训练提升多模态网络代理对跨模态攻击的鲁棒性，显著提高任务完成效率并优于现有防御方法。

PhyPrompt: RL-based Prompt Refinement for Physically Plausible Text-to-Video Generation

PhyPrompt：基于强化学习的物理合理文本到视频生成的提示优化

Shang Wu, Chenwei Xu, Zhuofan Xia, Weijian Li, Lie Lu, Pranav Maneriker, Fan Du, Manling Li, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） 纠错

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

AI总结 PhyPrompt通过强化学习优化提示，提升文本到视频生成的物理合理性，优于GPT-4o和DeepSeek-V3，实现更高效的物理常识和语义忠实度提升。

Perfect score on IPhO 2025 theory by Gemini agent

2025年国际物理奥林匹克竞赛理论部分完美得分的Gemini代理

Yichen Huang

机构 * Santa Clarita, California 91350, USA（美国加利福尼亚州圣克拉拉） 纠错

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

AI总结 本研究利用Gemini 3.1 Pro Preview代理在2025年IPhO理论部分取得完美分数，展示了AI在复杂物理问题上的卓越能力。