大模型推理能力

AION: Next-Generation Tasks and Practical Harness for Time Series

AION：下一代时间序列任务与实用框架

Tianxiang Zhan, Xiaobao Song, Tong Guan, Shirui Pan, Ming Jin

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对时间序列研究向结合预测、上下文推理、工具使用和结构化决策支持的现实任务转变，提出AION框架，通过时间锚定、知识推理和可靠性机制（如实验后分析和分层审查）实现更详细的过程追踪和审查步骤。

Comments Project page and code are available at https://github.com/ztxtech/aion

Towards Multi-Turn Dialog Systems for Industrial Asset Operations and Maintenance

面向工业资产运维的多轮对话系统

Chengrui Li, Rujing Li, Yitong Bai, Rui Li

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对工业资产运维中的多轮、迭代问答问题，提出基于监督者-专家多智能体架构的多轮对话系统，通过结构化工件复用、动态重规划和并行工具执行，显著提升规划效果和任务完成率。

A Contractive Feedback Semantics for Reinforcement Learning

强化学习的收缩反馈语义

Zuyuan Zhang

机构 * The George Washington University（乔治华盛顿大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过将单步决策过程视为开放随机组件，并利用收缩反馈环实现无限时域策略评估，建立了强化学习的组合语义，并推导出近似等价、状态抽象和合约规范的理论结果。

IterInject: Indirect Prompt Injection Against LLM Agents via Feedback-Guided Iterative Optimization

IterInject: 通过反馈引导的迭代优化实现对LLM智能体的间接提示注入

Zixuan Chen, Jiaxiang Chen, Li Luo, Ke Xu, Xiaoxiang Huang, Tanfeng Sun, Xinghao Jiang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出IterInject框架，通过规则诊断器和LLM优化器迭代优化对抗载荷，实现对LLM智能体的间接提示注入攻击，在多个基准和实际系统中显著优于现有方法，并揭示了注意力介导的阈值机制。

Comments Submitted to EMNLP 2026

Look-Closer-Then-Diagnose: Confidence-Aware Ultrasound VQA via Active Zooming

Look-Closer-Then-Diagnose: 通过主动缩放实现置信度感知的超声VQA

Yue Zhou, Erxuan Wu, Yikang Sun, Hongjoo Lee, Yuan Bi, Huixiong Xu, Nassir Navab, Zhongliang Jiang

机构 * Computer Aided Medical Procedures (CAMP)（计算机辅助医疗程序） ； TU Munich, Germany（慕尼黑工业大学，德国） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Munich, Germany（慕尼黑，德国） ； Zhongshan Hospital, Fudan University, China（复旦大学中山医院） ； The University of Hong Kong, Hongkong, China（香港大学，香港，中国） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一个模拟超声医师认知流程的框架，通过“缩放-诊断”范式和基于组相对策略优化的不确定性感知奖励，提升超声视觉问答中病灶定位和诊断性能。

AutoResearchClaw: Self-Reinforcing Autonomous Research with Human-AI Collaboration

AutoResearchClaw: 基于人机协作的自我强化自主研究

Jiaqi Liu, Shi Qiu, Mairui Li, Bingzhou Li, Haonian Ji, Siwei Han, Xinyu Ye, Peng Xia, Zihan Dong, Meng Chen, Congyu Zhang, Letian Zhang, Guiming Chen, Haoqin Tu, Xinyu Yang, Lu Feng, Xujiang Zhao, Haifeng Chen, Jiawei Zhou, Xiao Wang, Weitong Zhang, Hongtu Zhu, Yun Li, Jieru Mei, Hongliang Fei, Jiaheng Zhang, Linjie Li, Linjun Zhang, Yuyin Zhou, Sheng Wang, Caiming Xiong, James Zou, Zeyu Zheng, Cihang Xie, Mingyu Ding, Huaxiu Yao

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； NEC Labs America（NEC美国实验室） ； Meta ； Stanford University（斯坦福大学） ； Google（谷歌公司） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AutoResearchClaw多智能体自主研究系统，通过结构化辩论、自愈执行、可验证报告、七种人机协作模式和跨运行进化机制，在ARC-Bench基准上比AI Scientist v2提升54.7%。

The A-R Behavioral Space: Execution-Level Profiling of Tool-Using Language Model Agents in Organizational Deployment

A-R行为空间：组织部署中工具使用语言模型代理的执行层剖析

Shasha Yu, Fiona Carroll, Barry L. Bentley

机构 * Cardiff School of Technologies, Cardiff Metropolitan University（卡迪夫技术学院，卡迪夫市政大学） ； School of Professional Studies, Clark University（专业研究学院，克拉克大学） ； Harvard Medical School, Harvard University（哈佛医学院，哈佛大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出基于动作率(A)和拒绝信号(R)的二维A-R空间及散度(D)来测量执行层行为，评估不同规范制度和自主性配置下语言模型代理的执行与拒绝分布模式。

Detecting Cognitive Signatures in Typing Behavior for Non-Intrusive Authorship Verification

通过打字行为检测认知特征以实现非侵入式作者验证

David Condrey

机构 * Writerslogic, Inc.（Writerslogic公司） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 利用大规模击键数据集中的认知负荷相关性（CLC）区分真实创作与机械转录，提出一种仅收集时间元数据的非侵入式验证框架，在保护隐私的同时实现85-95%的判别准确率，并证明认知特征对时序伪造攻击具有鲁棒性。

Comments 7 pages

Omissive Bias in Religious Representation: Benchmarking LLM Answers to Everyday Ethical Decision-making

宗教表征中的省略偏见：评估LLM在日常伦理决策中的回答

David Wingate, Sheryl Carty, Joshua Coates, Daniel Feldman, Nancy Fulda, Larry Howell, Brett Israelson, Dallin Jacobs, Jonathan Karr, John Paul Kimes, Elisabeth Kincaid, Paul Martens, Gavin Mobley, Suzana Pinheiro, Lindsay Slemboski, Peter Whiting

机构 * Brigham Young University ； Baylor University ； University of Notre Dame ； Yeshiva University 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过构建AllFaith宗教表征基准，评估LLM在回答日常伦理问题时是否提及宗教，发现模型普遍存在省略宗教框架的偏见，尤其在个人实际情境中更为明显。

How Well Do Models Follow Their Constitutions?

模型遵循其宪法的程度如何？

Arya Jakkli, Senthooran Rajamanoharan, Neel Nanda

机构 * Anthropic 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出多方法审计流程，评估前沿AI模型在对抗性多轮交互中遵循其书面行为规范（如Anthropic宪法和OpenAI模型规范）的程度，发现新一代模型违规率显著下降。

Comments 37 pages including appendix. Code, tenet lists, and full transcripts: https://github.com/ajobi-uhc/constitution-audits. Companion blog post on LessWrong/AI Alignment Forum: https://www.lesswrong.com/posts/Tk4SF8qFdMrzGJGGw/how-well-do-models-follow-their-constitutions

QUEST: Training Frontier Deep Research Agents with Fully Synthetic Tasks

QUEST：使用完全合成任务训练前沿深度研究代理

Jian Xie, Tianhe Lin, Zilu Wang, Yuting Ning, Yuekun Yao, Tianci Xue, Zhehao Zhang, Zhongyang Li, Kai Zhang, Yufan Wu, Shijie Chen, Boyu Gou, Mingzhe Han, Yifei Wang, Vint Lee, Xinpeng Wei, Xiangjun Wang, Yu Su, Huan Sun

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Amazon AGI SF Lab（亚马逊人工智能SF实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出QUEST系列模型，通过统一规则树合成训练数据，结合中训练、监督微调和强化学习，使开放模型在深度研究任务上接近或超越闭源前沿代理。

Comments Work in Progress

RePlan-Bot: Multi-Level Replanning for Embodied Instruction Following

RePlan-Bot：面向具身指令跟随的多级重规划

Xicheng Gong, Guozheng Sun, Peiran Xu, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出RePlan-Bot，通过多级连续重规划（高层LLM审计器、常识引导搜索、轻量级ViT校正器）解决具身指令跟随中的长时规划和不可逆状态变化问题，在ALFRED基准上取得最佳性能。

Comments 10 pages

Extending Embodied Question Answering from Perception to Decision

将具身问答从感知扩展到决策

Xicheng Gong, Qiwei Li, Peiran Xu, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） ； XYZ Embodied AI（XYZ具身AI） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出大规模具身问答数据集EQA-Decision和基线模型RoboDecision，系统覆盖静态场景构建、空间理解、任务动态推理和即时决策四个维度，以统一框架评估具身环境中的感知、推理和行动级决策。

Comments 11 pages,4 figures

Collaborative Threat-Aware Autonomy (CTAA)

协作威胁感知自主性 (CTAA)

Rajnikant Sharma, Abhinav Sinha, Isaac Weintraub

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种角色区分多智能体框架，通过分配拦截、护航和诱饵角色，结合基于碰撞球边界逃逸零集的反应制导律，提升无人车编队在动态对抗环境中的任务成功概率并管理威胁暴露。

FreeRet: MLLMs as Training-Free Retrievers

FreeRet: 无需训练的多模态大语言模型检索器

Yuhan Zhu, Xiangyu Zeng, Chenting Wang, Xinhao Li, Chunxu Liu, Yicheng Xu, Ziang Yan, Yi Wang, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出FreeRet框架，将现成的多模态大语言模型转化为无需额外训练的两阶段检索器，通过语义嵌入和重排序提升检索性能。

Comments ICML 2026

MedSAM-CA: A CNN-Augmented ViT with Attention-Enhanced Multi-Scale Fusion for Medical Image Segmentation

MedSAM-CA：一种用于医学图像分割的CNN增强型ViT与注意力增强多尺度融合方法

Peiting Tian, Xi Chen, Haixia Bi, Fan Li

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出MedSAM-CA，通过卷积注意力增强边界细化网络和注意力增强特征融合块，在低资源条件下微调预训练MedSAM模型，实现高精度医学图像分割。

Comments Withdrawn by the authors because the current version requires substantial revision in the description of the experimental settings and data preprocessing procedures. The manuscript should not be cited in its current form

SAINT: Service-level Integration Test Generation with Program Analysis and LLM-based Agents

SAINT: 基于程序分析和LLM智能体的服务级集成测试生成

Rangeet Pan, Raju Pavuluri, Ruikai Huang, Rahul Krishna, Tyler Stennett, Alessandro Orso, Saurabh SInha

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出SAINT方法，结合静态分析、大语言模型和智能体，自动生成企业Java应用的服务级端点测试和场景测试，提升覆盖率和缺陷检测能力。

Comments Accepted at ICSE'26

ProSR: Process-Shaped Spatial Reasoning for Reliable Chain-of-Thought in VLMs

ProSR: 面向可靠思维链的过程塑造空间推理方法

Jiangyang Li, Cong Wan, Changjie Wu, Songlin Dong, Lingjun Zhang, Linzhe Shi, Xu Wang, Zhiheng Ma, Hang Zhang, Mu Xu, Yihong Gong

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团Amap） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳大学先进技术学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title)；CoT(abstract)

AI总结 针对视觉语言模型在空间推理中存在的虚假基础与尾部不稳定性问题，提出ProSR框架，通过反事实不变性惩罚和尾部漂移惩罚优化推理过程，提升答案准确率及轨迹稳定性与视觉依赖性。

Comments 19 pages, 6 figures

STORM: Internalized Modeling for Spatial-Temporal Reasoning in Video-Language Models

STORM: 视频语言模型中时空推理的内化建模

Yiming Liang, Yixiao Chen, Yiyang Zhou, Yixuan Wang, Shoubin Yu, Andong Deng, Fuxiao Liu, Qin Zhang, Chen Chen, Mohit Bansal, Huaxiu Yao

机构 * Purdue（普渡大学） ； Harvard（哈佛大学） ； UNC（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； UCF（佛罗里达大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Physion Labs（Physion 实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出STORM框架，通过有界连续潜在轨迹内化推理过程，无需显式文本思维链或外部工具，提升视频推理准确性并降低推理开销。

G-DRAGON: Geospatial Reasoning and Dynamic Planning for Retrieval-Augmented Outdoor Navigation

G-DRAGON：面向检索增强的户外导航的地理空间推理与动态规划

Dongzhihan Wang, Yi Du, Jianan Sun, Yuan Xue, Yingchen Zhang, Bing Xiao, Chen Wang, Liang Xu

机构 * Spatial AI & Robotics Lab（空间人工智能与机器人实验室） ； University at Buffalo（布法罗大学） ； School of Future Technology（未来技术学院） ； Shanghai University（上海大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(title)

AI总结 提出G-DRAGON框架，通过轻量级LLM的生成式检索将自然语言命令映射到本地OSM实体，结合全局路径规划与SLAM系统，并利用前沿探索和开放集语义体素映射实现最后一英里目标定位，在仿真和真实场景中优于现有方法。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

CLiViS: Unleashing Cognitive Map through Linguistic-Visual Synergy for Embodied Visual Reasoning

CLiViS: 通过语言-视觉协同释放认知地图用于具身视觉推理

Kailing Li, Qi'ao Xu, Tianwen Qian, Yuqian Fu, Yang Jiao, Xiaoling Wang

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） ； King Abdullah University of Science and Technology（科廷大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出CLiViS框架，通过LLM进行高层任务规划并协调VLM驱动的开放世界视觉感知，构建动态认知地图以迭代更新场景上下文，实现无需训练的具身视觉推理。

EgoMind: Activating Spatial Cognition through Linguistic Reasoning in MLLMs

EgoMind: 通过多模态大语言模型中的语言推理激活空间认知

Zhenghao Chen, Huiqun Wang, Di Huang

机构 * State Key Laboratory of Complex and Critical Software Environment（复杂与关键软件环境国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出EgoMind框架，通过角色扮演描述和渐进空间分析的无几何空间推理方法，仅用少量数据即可在多基准测试中提升MLLMs的空间推理能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

D2-V2X: Depth-Driven Cooperative V2X Reasoning for Autonomous Driving

D2-V2X: 面向自动驾驶的深度驱动协同V2X推理

Kevin Richard, Alphin Varghese, Colin Pham, David Oh, Srijan Das

机构 * University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳州立大学） 纠错

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

AI总结 针对单车辆视觉语言模型受传感器遮挡限制的问题，提出D2-V2X基准和基线模型，通过融合3D LiDAR特征与VLM潜空间，利用链式思维推理实现遮挡目标识别和空间估计，在识别遮挡危险和降低空间估计误差上取得显著提升。

Comments Accepted to the DriveX Workshop at CVPR 2026 (Non-archival)

Fill the GAP: A Granular Alignment Paradigm for Visual Reasoning in Multimodal Large Language Models

填补GAP：多模态大语言模型中视觉推理的粒度对齐范式

Yanting Miao, Yutao Sun, Dexin Wang, Mengyu Zhou, Pascal Poupart, Lei Lv, Qi Zhao, Li Wang, Hao Li, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba（阿里云大模型应用团队） ； Alibaba University of Waterloo（阿里大学水力学院） ； Vector Institute（向量研究所） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出GAP（粒度对齐范式），通过特征级、上下文级和能力引导级对齐，解决多模态大语言模型中视觉潜在推理的特征空间不匹配问题，提升感知与推理性能。

IVR-R1: Refining Trajectories through Iterative Visual-Grounded Reasoning in Reinforcement Learning

IVR-R1：通过强化学习中的迭代视觉基础推理优化轨迹

Chenghao Li, Fusheng Hao, Xikai Zhang, Likang Xiao, Yanwei Ren, Fuxiang Wu, Quan Chen, Liu Liu

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Shenzhen Institute of Advanced Integration Technology, Shenzhen（深圳先进集成技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出IVR-R1框架，利用奖励驱动的筛选机制和迭代再推理循环，在强化学习中动态校正多模态推理轨迹，以解决视觉幻觉和逻辑错误问题。

DRScaffold: Boosting Dense-Scene Reasoning in Lightweight Vision Language Models

DRScaffold：提升轻量级视觉语言模型在密集场景推理中的能力

Xinrui Shi, Kai Liu, Ziqing Zhang, Jianze Li, Anqi Li, Yulun Zhang

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

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

AI总结 针对轻量级视觉语言模型在密集场景推理中缺乏显式视觉锚定导致推理链不可靠的问题，提出DRScaffold监督微调框架，通过将监督目标分解为四个因果有序阶段，在不修改架构的情况下强制进行有根据的推理，显著提升密集场景推理性能。

DUEL: Adversarial Self-Play for Multimodal Reasoning

DUEL: 用于多模态推理的对抗性自我对弈

Lin Qiu, Hanqing Zeng, Yao Liu, Bingjun Sun, Guangdeng Liao, Ji Liu

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 提出DUEL框架，通过对抗性自我对弈从预训练VLM生成监督信号，结合长度归一化对数似然奖励，无需人工标注即可提升视觉推理与判别能力。

Miller-Index-Based Latent Crystallographic Fracture Plane Reasoning and generation with Vision-Language Models

基于米勒指数的潜在晶体学断裂面推理与生成：视觉-语言模型方法

Qinwu Xu, Xiaofu Ma, Yifan Jiang

机构 * Independent research（独立研究） 纠错

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

AI总结 研究多模态大语言模型能否利用米勒指数作为结构化潜在表示来推理断裂几何，实验表明模型在理想条件下可进行潜在推理，并能拒绝不适用物理的表示。

It's Time to Get It Right: Improving Analog Clock Reading and Clock-Hand Spatial Reasoning in Vision-Language Models

是时候正确了：提升视觉语言模型中的模拟时钟读取和指针空间推理能力

Jaeha Choi, Jin Won Lee, Siwoo You, Jangho Lee

机构 * Incheon National University（延世国立大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对视觉语言模型在真实环境中读取模拟时钟的挑战，提出TickTockVQA数据集和Swap-DPO微调框架，显著提升时钟读取准确性和鲁棒性。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings

SMDD-Bench: Can LLMs Solve Real-World Small Molecule Drug Design Tasks?

SMDD-Bench: 大语言模型能否解决真实世界的小分子药物设计任务？

Kevin Han, Renfei Zhang, Kathy Wei, Hamed Mahdavi, Niloofar Mireshghallah, Amir Barati Farimani

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Stealth Pennsylvania State University（隐形宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出SMDD-Bench基准，通过502个多轮长时任务实例评估LLM在真实小分子药物设计中的表现，发现最优模型GPT5.4仅解决40.2%任务。