大模型推理能力

Qumus: Realization of An Embodied AI Quantum Material Experimentalist

Qumus: 一种具身人工智能量子材料实验家的实现

Lihan Shi, Zhaoyi Joy Zheng, Xinzhe Juan, Yimin Wang, Ming Yin, Mayank Sengupta, Kristina Wolinski, Yanyu Jia, Jingzhi Shi, Derek Saucedo, Neill Saggi, Haosen Guan, Kenji Watanabe, Takashi Taniguchi, Ali Yazdani, Mengdi Wang, Sanfeng Wu

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

AI总结 本文提出Qumus，首个能够进行真实世界科学发现的具身人工智能量子材料实验家，通过机器人微型实验室实现了原子薄二维材料和范德瓦耳斯结构的制备与纳米加工，首次实现了AI生成石墨烯和原子薄场效应晶体管的AI制造。

Comments 29 Pages in total. Supplementary Demo Videos are available at https://qumus.ai

Tongyi DeepResearch Technical Report

通义深研技术报告

Tongyi DeepResearch Team, Baixuan Li, Bo Zhang, Dingchu Zhang, Fei Huang, Guangyu Li, Guoxin Chen, Huifeng Yin, Jialong Wu, Jingren Zhou, Kuan Li, Liangcai Su, Litu Ou, Liwen Zhang, Pengjun Xie, Rui Ye, Wenbiao Yin, Xinmiao Yu, Xinyu Wang, Xixi Wu, Xuanzhong Chen, Yida Zhao, Zhen Zhang, Zhengwei Tao, Zhongwang Zhang, Zile Qiao, Chenxi Wang, Donglei Yu, Gang Fu, Haiyang Shen, Jiayin Yang, Jun Lin, Junkai Zhang, Kui Zeng, Li Yang, Hailong Yin, Maojia Song, Ming Yan, Minpeng Liao, Peng Xia, Qian Xiao, Rui Min, Ruixue Ding, Runnan Fang, Shaowei Chen, Shen Huang, Shihang Wang, Shihao Cai, Weizhou Shen, Xiaobin Wang, Xin Guan, Xinyu Geng, Yingcheng Shi, Yuning Wu, Zhuo Chen, Zijian Li, Yong Jiang

机构 * Tongyi Lab（通义实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 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 本文介绍了一种专为长时间深度信息检索任务设计的代理大语言模型，通过端到端训练框架结合代理中期和后期训练，实现了在复杂任务中的可扩展推理和信息检索，同时提供了高可扩展的数据合成管道，实现了无需昂贵人工标注的自动化训练流程，并在多个深度研究基准测试中取得了最先进的性能。

Comments https://tongyi-agent.github.io/blog

TIER: Trajectory-Invariant Execution Rewards for Multi-Step Tool Composition

TIER: 用于多步工具组合的轨迹不变执行奖励

Anay Kulkarni, ChiaEn Lu, Dheeraj Mekala, Jayanth Srinivasa, Gaowen Liu, Jingbo Shang

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Cisco Research（思科研究） 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 本文提出TIER，一种基于函数模式和运行时执行的奖励框架，能够提供密集且可解释的序列级反馈，支持多种解决方案策略并适应变化的工具接口，在DepthBench等基准上实现了高准确率。

Comments Preprint. Submitted to NeurIPS 2026. 28 pages, 7 figures, 8 tables. Code and datasets available at https://github.com/anaykulkarni/TIER

Causal Bias Detection in Generative Artificial Intelligence

生成人工智能中的因果偏见检测

Drago Plecko

机构 * Department of Statistics & Data Science（统计与数据科学系） 纠错

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

AI总结 本文研究了生成人工智能中的因果公平性问题，提出了新的因果分解结果，以量化不同因果路径和现实机制被生成模型替代对公平性的影响，并通过分析大型语言模型中的种族和性别偏见验证了方法的有效性。

Evaluating Language Models' Evaluations of Games

评估语言模型对游戏的评估

Katherine M. Collins, Cedegao E. Zhang, Graham Todd, Lance Ying, Mauricio Barba da Costa, Ryan Liu, Prafull Sharma, Adrian Weller, Ionatan Kuperwajs, Lionel Wong, Joshua B. Tenenbaum, Thomas L. Griffiths

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； NYU（纽约大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了语言模型对游戏评估的能力，通过比较现代语言模型和人类及符号计算代理的评估结果，发现推理模型在游戏评估上更接近人类，但随着模型接近博弈最优，其与人类数据的匹配度会减弱，且在评估趣味性时表现出更大的波动。

Prior Knowledge Makes It Possible: From Sublinear Graph Algorithms to LLM Test-Time Methods

先验知识使其成为可能：从次线性图算法到LLM测试时方法

Avrim Blum, Daniel Hsu, Cyrus Rashtchian, Donya Saless

机构 * Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 本文研究了测试时增强方法中先验知识与外部信息交互的理论基础，通过将多步推理建模为知识图中的s-t连通性问题，揭示了在部分先验知识下，测试时增强步骤数量与图结构之间的关系，发现当知识图中存在小组件时，增强步骤数呈平方根增长，而当知识密度超过阈值形成大组件时，增强步骤数趋于常数。

FinTagging: Benchmarking LLMs for Extracting and Structuring Financial Information

FinTagging: 评估LLM提取和结构化财务信息

Yan Wang, Lingfei Qian, Xueqing Peng, Yang Ren, Keyi Wang, Yi Han, Dongji Feng, Fengran Mo, Shengyuan Lin, Qinchuan Zhang, Kaiwen He, Chenri Luo, Jianxing Chen, Junwei Wu, Chen Xu, Ziyang Xu, Jimin Huang, Guojun Xiong, Xiao-Yang Liu, Qianqian Xie, Jian-Yun Nie

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； California State University（加州州立大学） ； University of Montreal（蒙特利尔大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（莱斯利理工学院） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FinTagging基准，用于评估LLM在提取和结构化财务信息方面的能力，通过分解为FinNI和FinCL两个子任务，揭示了LLM在细粒度概念链接上的局限性。

ChemVA: Advancing Large Language Models on Chemical Reaction Diagrams Understanding

ChemVA：推动大型语言模型在化学反应图示理解上的进步

Mingyang Rao, Kehua Feng, Zhihui Zhu, Jiangzhen Fu, Hao Yu, Keyan Ding, Huajun Chen

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center, Zhejiang University（浙江大学杭州全球科学与技术创新中心） ； Department of Chemistry, Fudan University（复旦大学化学系） 纠错

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

AI总结 本文针对现有系统在理解化学反应图示时存在的视觉缺陷和语义断开问题，提出ChemVA框架，通过视觉锚机制和语义对齐方法提升大型语言模型在化学推理中的性能。

PropGuard: Safeguarding LLM-MAS via Propagation-Aware Exploration and Remediation

PropGuard: 通过传播感知探索与修复保障LLM-MAS

Bingyu Yan, Xiaoming Zhang, Jinyu Hou, Chaozhuo Li, Ziyi Zhou, Xiaozhe Zhang, Litian Zhang

机构 * Beihang University（北航） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 PropGuard通过构建双视角时空图，结合响应中心风险评估与全状态证据保存，实现对LLM-MAS中传播性攻击的检测与修复，有效降低攻击成功率并保持高任务防御效率。

VISAFF: Speaker-Centered Visual Affective Feature Learning for Emotion Recognition in Conversation

VISAFF: 以说话者为中心的视觉情感特征学习用于对话中的情感识别

Linan ZHU, Zihao Zhai, Xiao Han, Yuqian Fu, Xiangfan Chen, Xiangjie Kong, Guojiang Shen

机构 * Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 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VISAFF框架，通过以说话者为中心的视觉情感特征学习方法，解决对话中情感识别中的复杂场景问题，提升计算效率并避免大规模模型微调的高成本。

When TableQA Meets Noise: A Dual Denoising Framework for Complex Questions and Large-scale Tables

当表格问答遇见噪声：为复杂问题和大规模表格设计的双去噪框架

Shenghao Ye, Yu Guo, Dong Jin, Yikai Shen, Yunpeng Hou, Shuangwu Chen, Jian Yang, Xiaofeng Jiang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 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EnoTab双去噪框架，通过改进相关性过滤和表格修剪能力，解决复杂问题和大规模表格中的噪声问题，提升表格问答性能。

Comments 24 pages, 24 figures, accepted to ACL 2026 Main

EXG: Self-Evolving Agents with Experience Graphs

EXG: 基于经验图的自演化代理

Yuxin Jin, Siyuan Zhang, Hanchen Wang, Lu Qin, Ying Zhang, Wenjie Zhang

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） 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EXG，一种基于经验图的自演化代理框架，通过结构化组织积累的成功与失败经验，提升代理在复杂任务中的解决质量和资源效率。

Query-Aware Learnable Graph Pooling Tokens as Prompt for Large Language Models

具有查询意识的可学习图池化标记作为大语言模型的提示

Wooyoung Kim, Byungyoon Park, Wooju Kim

机构 * Smart Systems Lab, Department of Industrial Engineering（智能系统实验室，工业工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种名为可学习图池化标记（LGPT）的新方法，通过引入可学习参数作为大语言模型中的标记，解决节点级投影的可扩展性和图级投影信息丢失的问题，并通过早查询融合技术提升图嵌入效果，在GraphQA基准测试中实现了4.13%的性能提升。

AMATA: Adaptive Multi-Agent Trajectory Alignment for Knowledge-Intensive Question Answering

AMATA: 适应性多智能体轨迹对齐用于知识密集型问答

Taolin Zhang, Dongyang Li, Chen Chen, Qizhou Chen, Jiuheng Wan, Xiaofeng He, Chengyu Wang, Richang Hong

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机科学与信息工程学院） ； Shanghai University of Electric Power（上海电力大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Guangdong University of Finance and Economics（广东财经大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本研究提出AMATA框架，通过动态整合外部知识提高知识密集型问答的响应可解释性和事实准确性，采用六个专门化智能体协作执行复杂问题推理，并引入两种创新：轨迹内偏好学习和智能体间依赖学习。

Taming "Zombie'' Agents: A Markov State-Aware Framework for Resilient Multi-Agent Evolution

驯服“僵尸”代理：一种面向鲁棒多代理演化的马尔可夫状态感知框架

Taolin Zhang, Pukun Zhao, Qizhou Chen, Jiuheng Wan, Chen Chen, Xiaofeng He, Chengyu Wang, Richang Hong

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机科学与信息工程学院） ； Guangdong University of Finance and Economics（广东财经大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； East China Normal University（华东师范大学） 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AgentRevive框架，通过动态管理代理协作和状态感知边优化，有效解决多代理系统中因临时问题导致有价值代理被提前丢弃的问题，提升了系统鲁棒性和效率。

Rethinking Side-Channel Analysis: Automated Discovery and Analysis of Side-Channel Leakage with LLM-Assisted Agents

重新思考侧信道分析：利用LLM辅助代理自动化发现和分析侧信道泄漏

Zhen Xu, Zihao Wang, Yuhua Sun, XiaoFeng Wang

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出SCAgent框架，利用LLM辅助代理自动分析侧信道风险，通过系统探索和语义推理发现侧信道并进行大规模分析，以解决侧信道泄漏的自动发现和分析问题。

CLARA: An AI-Augmented Analytics Dashboard for Collaboration Literacy

CLARA: 一个增强分析仪表盘，用于协作素养

Dawei Xie, Khalil Anderson, Tochukwu Eze, Chenghong Lin, Bookyung Shin, Marcelo Worsley

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出CLARA，一种基于语义推理和增强的智能分析系统，通过提取转录文本的语义表示作为分析工具，提升协作质量评估和检索性能。

Comments 15 pages, 1 figure. Accepted at AIED 2026

Compile-time Security Analysis and Optimization of Sensitive String Producers

编译时敏感字符串生成器的安全分析与优化

Mike Samuel, Tom Palmer, Shaw Summa, Robert Grayson

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(abstract)

AI总结 本文提出一种通用安全内容编译框架，通过扩展内容语言并整合到通用编程语言中，减少安全与不安全惯用法的词法距离，提升运行性能并提供开发者面向的诊断信息。

Comments 10 pages, 9 figures

AgroCoT: A Chain-of-Thought Benchmark for Evaluating Reasoning in Vision-Language Models for Agriculture

AgroCoT：用于评估农业中视觉语言模型推理能力的推理链基准

Yibin Wen, Qingmei Li, Zi Ye, Jiarui Zhang, Xiaoya Fan, Zurong Mai, Jing Wu, Shuohong Lou, Yuhang Chen, Henglian Huang, Yang Zhang, Defeng Gu, Lingyuan Zhao, Yutong Lu, Haohuan Fu, Jianxi Huang, Juepeng Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Southwest University（西南大学） ； HuanTian Wisdom Technology Co., Ltd.（慧天智慧科技有限公司） ； China Agricultural University（中国农业大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） 纠错

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

AI总结 本文提出AgroCoT基准，通过整合推理链（CoT）方法，评估视觉语言模型在农业复杂场景中的推理和问题解决能力，发现现有模型在推理能力上的不足。

TTE-Flash: Accelerating Reasoning-based Multimodal Representations via Think-Then-Embed Tokens

TTE-Flash: 通过思考-然后-嵌入标记加速基于推理的多模态表示

Jianpeng Cheng, Xian Wu, Jiangfan Zhang, Wentao Bao, Chaitanya Ahuja, Shlok Kumar Mishra, Hanchao Yu, Yang Gao, Fan Xia, Qi Guo, Shaodan Zhai, Xiangjun Fan, Jun Xiao

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 本文提出TTE-Flash模型，通过引入隐式思考标记替代显式推理链，实现多模态表示的高效推理。模型在MMEB-v2基准上优于显式CoT方法，且在零样本评估中展示了可扩展性。

CurveBench: A Benchmark for Exact Topological Reasoning over Nested Jordan Curves

CurveBench：一种用于嵌套乔丹曲线精确拓扑推理的基准

Amirreza Mohseni, Mona Mohammadi, Morteza Saghafian, Naser Talebizadeh Sardari

机构 * Maastricht University（马斯特里赫特大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 CurveBench是一个用于从视觉输入中进行层次拓扑推理的基准，包含756张非相交的乔丹曲线图像，通过结构预测任务恢复由曲线诱导的根树结构。

Stateful Reasoning via Insight Replay

通过洞察回放实现状态化推理

Bin Lei, Caiwen Ding, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Simular AI 纠错

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

AI总结 本文提出InsightReplay方法，通过回放关键洞察保持推理过程中的重要信息可访问性，提升大语言模型在复杂任务中的表现。

Do Sparse Autoencoders Identify Reasoning Features in Language Models?

稀疏自编码器是否在语言模型中识别推理特征？

George Ma, Zhongyuan Liang, Irene Y. Chen, Somayeh Sojoudi

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UCSF（旧金山大学） 纠错

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

AI总结 研究稀疏自编码器在大语言模型中识别推理相关内部特征的可靠性，提出基于因果token注入的评估框架，发现许多候选特征对token级干预敏感，需通过反证法验证其推理相关性。

Comments In Forty-Third International Conference on Machine Learning (2026)

Breaking $\textit{Winner-Takes-All}$: Cooperative Policy Optimization Improves Diverse LLM Reasoning

打破赢家通吃：合作策略优化提升大语言模型的多样化推理

Haoxuan Chen, Tianming Liang, Wei-Shi Zheng, Jian-Fang Hu

机构 * ISEE Lab, Sun Yat-sen University（中山大学ISEE实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出Group Cooperative Policy Optimization (GCPO)方法，通过改变训练范式从 rollout 竞争转向团队合作，提升大语言模型在推理任务中的准确性和解题多样性。

MediQAl: A French Medical Question Answering Dataset for Knowledge and Reasoning Evaluation

MediQAl: 一个用于知识和推理评估的法语医学问答数据集

Adrien Bazoge

机构 * Data Clinic, University Hospital of Nantes, France（南特大学医院数据诊所，法国） ； Nantes Université, École Centrale Nantes, CNRS, LS2N, France（南特大学，中央理工学院南特分校，国家科学研究中心，LS2N，法国） 纠错

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

AI总结 本文提出MediQAl数据集，用于评估语言模型在事实性医学记忆和现实临床场景推理方面的能力，包含32,603个法语医学问题，涵盖41个医学科目，包含三种任务，通过14个大型语言模型的评估发现事实记忆与推理任务之间存在显著性能差距。

A2RBench: An Automatic Paradigm for Formally Verifiable Abstract Reasoning Benchmark Generation

A2RBench: 一个用于形式可验证抽象推理基准生成的自动范式

Qingchuan Ma, Yuexiao Ma, Yongkang Xie, Tianyu Xie, Xiawu Zheng, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education（教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室） ； Institute of Artificial Intelligence（人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出A2RBench自动范式，通过生成、扩展、评估和分析流程提升抽象推理基准生成效率，发现当前LLM在抽象推理能力上存在根本缺陷，且高信息复杂度输入可简化推理过程。

Presupposition and Reasoning in Conditionals: A Theory-Based Study of Humans and LLMs

条件句中的预设与推理：人类与LLM的理论研究

Tara Azin, Yongan Yu, Raj Singh, Olessia Jouravlev

机构 * Department of Cognitive Science, Carleton University（卡尔顿大学认知科学系） ； School of Computer Science, McGill University（麦吉尔大学计算机科学学院） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文通过对比人类判断和LLM预测，研究条件句中预设投影的机制，发现人类结合概率和语用线索进行判断，而LLM存在不一致的对齐模式，表明LLM的表现可能源于表面模式匹配而非语用能力。

Comments To appear in the Proceedings of CoNLL 2026, colocated with ACL 2026

Self-Supervised On-Policy Distillation for Reasoning Language Models

自监督在线策略蒸馏用于推理语言模型

Zhiquan Tan, Yinrong Hong

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北航大学） 纠错

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

AI总结 本文提出自监督在线策略蒸馏（SSOPD）方法，通过对比正确与错误的完成过程信号，提升推理语言模型的表现，实验表明在多个基准测试中优于GRPO和OPSD基线。

Watching, Reasoning, and Searching: A Video Deep Research Benchmark on Open Web for Agentic Video Reasoning

观看、推理与搜索：一个面向开放网络的视频深度研究基准，用于代理视频推理

Chengwen Liu, Xiaomin Yu, Zhuoyue Chang, Zhe Huang, Shuo Zhang, Heng Lian, Jisheng Dang, Rui Xu, Sen Hu, Jianheng Hou, Chengwei Qin, Xiaobin Hu, Kunyi Wang, Zhi Yang, Hao Peng, Hong Peng, Ronghao Chen, Huacan Wang

机构 * LZU（兰州大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； UBC（不列颠哥伦比亚大学） ； FDU（福建大学） ； PKU（北京大学） ； USC（美国南加州大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； HKUST（香港科技大学） ； QuantaAlpha（量子Alpha） 纠错

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

AI总结 本文提出VideoDR基准，用于研究开放网络环境下视频代理推理，通过跨帧视觉锚点提取、交互式网络检索和多跳推理验证，揭示了长检索链中维持初始视频锚点、目标漂移和长时程一致性等关键挑战。

Reasoning Before Diagnosis: Physician-Inspired Structured Thinking for ECG Classification

在诊断前进行推理：受医生启发的结构化思维用于心电图分类

Yang Wu, Xiaoyan Yuan, Hau-San Wong, Xiping Hu

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CardioThink框架，通过结构化推理过程提升心电图分类的临床相关性，并引入SSPO方法以优化诊断结果的准确性和可解释性。