大模型推理能力

Mind-Omni: A Unified Multi-Task Framework for Brain-Vision-Language Modeling via Discrete Diffusion

Mind-Omni：通过离散扩散实现脑-视觉-语言建模的统一多任务框架

Yizhuo Lu, Changde Du, Qingyu Shi, Hang Chen, Jie Peng, Liuyun Jiang, Shuangchen Zhao, Huiguang He

机构 * NeuBCI Lab, State Key Laboratory of Brain Cognition ； Brain-inspired Intelligence Technology, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China ； School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China ； Zhongguancun Academy, Beijing, China ； Peking University, Beijing, China 纠错

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

AI总结 提出Mind-Omni框架，利用离散扩散范式统一七种编码与解码任务，通过脑分词器将连续脑信号转化为离散令牌，实现多模态交互，并构建脑问答指令调优数据集，在多项任务上达到或超越专用模型性能。

Benchmarking and Mitigating Sycophancy in Medical Vision Language Models

医疗视觉语言模型中的谄媚行为基准测试与缓解

Juangui Xu, Zikun Guo, Jingwei Lv, Hongbin Lin, Shu Yang, Jun Wen, Di Wang, Lijie Hu

机构 * MBZUAI ； Saarland University（萨尔兰大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； KAUST（卡塔尔大学） 纠错

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

AI总结 针对医疗视觉语言模型中的谄媚问题，提出分层医疗视觉问答基准和VIPER策略，通过过滤非证据社会线索减少谄媚，提升模型鲁棒性。

Comments 19figures, 61pages. The first two authors contributed equally

From Blind Guess to Informed Judgment: Teaching LLMs to Evaluate Materials by Building Knowledge-Augmented Preference Signals

从盲目猜测到知情判断：通过构建知识增强的偏好信号教会LLM评估材料

Yeyong Yu, Wenya Hu, Xing Wu, Quan Qian

机构 * School of Computer Engineering & Science, Shanghai University（上海大学计算机工程与科学学院） ； Center of Materials Informatics and Data Science, Materials Genome Institute, Shanghai University（上海大学材料信息与数据科学中心） ； Key Laboratory of Silicate Cultural Relics Conservation (Shanghai University), Ministry of Education, China（教育部硅酸盐文化 relics 保护重点实验室（上海大学）） ； Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science, Shanghai University（上海大学高级通信与数据科学研究院） 纠错

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

AI总结 提出知识增强偏好信号框架MaterEval，通过成对偏好数据引导大语言模型从直觉判断转向基于证据的可靠评估，并引入快慢推理方案平衡吞吐量、成本和可靠性，在高熵合金评估中验证了有效性。

Comments 33 pages, 5 figures

Comparative Evaluation of Machine Translation Systems on Images with Text

含文本图像的机器翻译系统比较评估

Blai Puchol, Sergio Gómez González, Miguel Domingo, Francisco Casacuberta

机构 * ValgrAI - Valencian Graduate School and Research Network for Artificial Intelligence（ValgrAI - 瓦伦西亚人工智能研究生学院和研究网络） 纠错

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

AI总结 本研究比较评估了三种机器翻译范式（模块化流水线、多模态大语言模型和端到端模型Translatotron-V）在含文本图像翻译任务上的性能，发现多模态大语言模型表现最佳。

Benchmarking Large Vision-Language Models on CFMME: A Comprehensive Chinese Financial Multimodal Evaluation Dataset

大型视觉语言模型在CFMME上的基准测试：一个全面的中文金融多模态评估数据集

Qian Chen, Xianyin Zhang, Yanzhi Liu, Lifan Guo, Feng Chen, Chi Zhang

机构 * Qwen DianJin Team, Alibaba Cloud Computing（文言金团队，阿里云计算） 纠错

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

AI总结 提出CFMME，一个包含6052个实例的中文金融多模态评估基准，涵盖八种主要金融图像模态和四项核心多模态任务，用于评估LVLMs在金融业务全流程中的感知、理解、推理和认知能力。

CrystalXRD-Bench: Benchmarking Vision-Language Models for XRD Peak Indexing Across Diverse Crystalline Materials

CrystalXRD-Bench：面向多种晶体材料的XRD峰索引的视觉-语言模型基准测试

Chengliang Xu, Xiaogang Li, Peiyao Xiao, Beng Wang, Hu Wei, Bing Zhao

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 提出CrystalXRD-Bench基准，通过250个样本评估视觉-语言模型从粉末XRD图谱中识别米勒指数（HKL）的能力，发现最佳模型Jaccard得分仅0.5888，任务远未解决。

Comments 18 pages, 10 figures

Rethinking Post-Training Recipes for Multimodal Time-Series Forecasting

重新思考多模态时间序列预测的后训练方法

Haoxin Liu, Yichen Zhou, Rajat Sen, B. Aditya Prakash, Abhimanyu Das

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 提出PostTime后训练方法，结合监督微调和基于可验证奖励的强化学习，利用大语言模型根据多模态上下文修正数值时间序列基础模型的预测，显著提升多模态时间序列预测性能。

SCDBench: A Benchmark for LLM-Based Smart Contract Decompilers

SCDBench: 基于大语言模型的智能合约反编译基准

Kaihua Qin, Dawn Song, Arthur Gervais

机构 * University of Warwick（沃里克大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 针对现有智能合约反编译评估缺乏统一基准的问题，提出SCDBench数据集与评估方法，通过四阶段累积评估（格式完整性、可编译性、ABI恢复、语义一致性）测试前沿LLM的反编译能力，发现语义一致性仍远未解决。

AsyncTool: Evaluating the Asynchronous Function Calling Capability under Multi-Task Scenarios

AsyncTool: 多任务场景下异步函数调用能力的评估

Kou Shi, Ziao Zhang, Shiting Huang, Avery Nie, Zhen Fang, Qiuchen Wang, Lin Chen, Huaian Chen, Zehui Chen, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 提出AsyncTool基准，通过模拟工具响应延迟的多任务环境，评估基于大语言模型的智能体在异步工具调用中的任务协调与效率。

Comments https://github.com/StoKou/repo-asynctool

IntentScore: Intent-Conditioned Action Evaluation for Computer-Use Agents

IntentScore: 面向计算机使用智能体的意图条件动作评估

Rongqian Chen, Yu Li, Zeyu Fang, Sizhe Tang, Weidong Cao, Tian Lan

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

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

AI总结 提出IntentScore，一种基于计划感知的奖励模型，通过对比对齐和边际排序学习评估动作质量，在OSWorld上提升任务成功率6.9个百分点。

Benchmarking LLM-Assisted Blue Teaming via Standardized Threat Hunting

通过标准化威胁狩猎评估LLM辅助蓝队

Yuqiao Meng, Luoxi Tang, Feiyang Yu, Xi Li, Guanhua Yan, Ping Yang, Zhaohan Xi

机构 * State University of New York at Binghamton（纽约州立大学布ingham顿分校） ； University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CyberTeam基准，通过构建标准化工作流和模块化操作步骤，评估大语言模型在蓝队威胁狩猎中的有效性，并揭示标准化设计带来的改进与开放式推理的局限性。

Comments ICML'26

YoCausal: How Far is Video Generation from World Model? A Causality Perspective

YoCausal: 视频生成距离世界模型还有多远？一个因果视角

You-Zhe Xie, Yu-Hsuan Li, Jie-Ying Lee, Kaipeng Zhang, Yu-Lun Liu, Zhixiang Wang

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University ； Shanda AI Research Tokyo 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出YoCausal基准，通过时间反转真实视频生成反事实样本，利用反向惊奇指数（RSI）和因果认知指数（CCI）评估视频扩散模型的因果理解能力，发现模型感知时间方向不等于理解因果关系，与人类水平存在显著差距。

Comments Project page: https://www.youzhexie.me/papers/YoCausal/index.html

SwInception -- Local Attention Meets Convolutions

SwInception -- 局部注意力与卷积的结合

David Hagerman, Roman Naeem, Jakob Lindqvist, Carl Lindström, Fredrik Kahl, Lennart Svensson

机构 * Chalmers University of technology（查尔姆斯理工大学） ； Zenseact（Zenseact公司） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出SwInception架构，通过在Swin Transformer的前馈层引入Inception块增强归纳偏置，并改进解码器以更少参数捕捉细节，在多个医学数据集上提升分割性能。

Comments International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2024

Reasoning Theater: Disentangling Model Beliefs from Chain-of-Thought

推理剧场：从思维链中分离模型信念

Siddharth Boppana, Annabel Ma, Max Loeffler, Raphael Sarfati, Eric Bigelow, Atticus Geiger, Owen Lewis, Jack Merullo

机构 * Harvard University, Cambridge, MA（哈佛大学，马萨诸塞州剑桥） 纠错

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

AI总结 通过激活探针、早期强制回答和思维链监控器分析，发现推理模型存在表演性思维链现象，并利用探针引导的早期退出实现高效计算。

Reasoning that Travels: Dissecting How Chain-of-Thought Transfers Across Models

推理的迁移：解析思维链如何在模型间传递

Xinyuan Cheng, Beiduo Chen, Philipp Mondorf, Barbara Plank

机构 * MaiNLP, Center for Information and Language Processing, LMU Munich, Germany（MaiNLP，信息与语言处理中心，慕尼黑大学，德国） ； Munich Center for Machine Learning, Germany（慕尼黑机器学习中心，德国） 纠错

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

AI总结 本文通过提供者-接收者框架，研究大型推理模型生成的思维链如何影响其他模型的回答，发现完整思维链的迁移效果因基准测试而异，且部分思维链前缀能指导接收者继续推理，答案一致性可作为提前停止提供者推理的无标签信号。

Comments 20 pages, 17 figures

The Chain Holds, the Answer Folds: Trace-Answer Dissociation in Reasoning Models Under Adversarial Pressure

链条保持，答案翻转：对抗压力下推理模型中的痕迹-答案分离

Yubo Li, Ramayya Krishnan, Rema Padman

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

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

AI总结 本研究通过2×2潜在-行为框架发现推理模型在持续对抗压力下出现“不忠实屈服”故障模式，即思维链保持正确但答案错误，并验证了推理通道对此的影响。

Reliable Reasoning with Large Language Models via Preference-Based Maximum Satisfiability

基于偏好最大可满足性的大语言模型可靠推理

Pedro Orvalho, Marta Kwiatkowska, Guillem Alenyà, Felip Manyà

机构 * Artificial Intelligence Research Institute (IIIA) Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)（人工智能研究所（IIIA）西班牙国家科学研究委员会（CSIC）） ； Department of Computer Science University of Oxford（计算机科学系牛津大学） ； Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (IRI-CSIC-UPC)（机器人与信息工业研究所（IRI-CSIC-UPC）） 纠错

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

AI总结 提出一种混合推理方法，通过LLM生成代码将自然语言问题编码为偏好最大可满足性问题，由精确求解器求解并独立验证，显著提高可行性。

Comments 17 pages, 1 figure, 4 tables

CosmicFish-HRM: Adaptive Reasoning via Hierarchical Recurrent Mechanisms in Compact Language Models

CosmicFish-HRM：紧凑语言模型中基于层次循环机制的适应性推理

Venkat Akhil Lakkapragada

机构 * Mistyoz AI Hyderabad, India（Mistyoz AI 德里, 印度） 纠错

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

AI总结 提出一种紧凑语言模型CosmicFish-HRM，通过层次推理模块动态分配推理深度，在保持较小参数量的同时实现适应性推理。

Comments 17 pages, 4 figures. Exploratory study of adaptive reasoning depth in compact autoregressive language models. Code available at https://github.com/MistyozAI/CosmicFish-HRM

KairosAgent: Agentic Time Series Forecasting with Fused Semantic Reasoning

KairosAgent：融合语义推理的智能体时间序列预测

Kun Feng, Ziwei Shan, Yuchen Fang, Yiyang Tan, Sihan Lu, Shuqi Gu, Lintao Ma, Xingyu Lu, Kan Ren

机构 * School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（信息科学与技术学院，上海科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出KairosAgent框架，通过结合基于LLM的推理器和基于TSFM的预测器，并引入强化学习范式，实现跨模态时间序列的零样本预测。

Inferring Code Correctness from Specification

从规约推断代码正确性

Tambon Florian, Papadakis Mike

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

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

AI总结 提出TRAILS方法，通过基于规约的类别划分生成测试输入并执行，利用LLM评估输入输出对是否符合规约，从而推断代码正确性，在LiveCodeBench和CoCoClaNeL数据集上相比基线方法提升了马修斯相关系数并增强了稳定性。

Training Deliberative Monitors for Black-Box Scheming Detection

训练审慎监控器用于黑箱策划检测

Aditya Sinha, Akshat Naik, Victor Gillioz, Simon Storf, Kilian Merkelbach, Rich Barton-Cooper, Axel Højmark, Marius Hobbhahn

机构 * Independent（独立） ； MATS Research（MATS研究） ； Astra Fellowship ； Apollo Research（Apollo研究） 纠错

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

AI总结 提出一种基于行动轨迹的审慎监控方法，通过蒸馏前沿模型的推理过程训练开源模型，以低成本高精度检测智能体的策划与破坏行为。

Thinking Before Constraining: A Unified Decoding Framework for Large Language Models

先思考再约束：大型语言模型的统一解码框架

Ngoc Trinh Hung Nguyen, Alonso Silva, Laith Zumot, Liubov Tupikina, Armen Aghasaryan, Mehwish Alam

机构 * Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（巴黎电信学院，巴黎理工学院） ； Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室） ； Nokia（诺基亚） 纠错

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

AI总结 提出In-Writing混合方法，通过触发令牌将自由形式推理与结构化解码解耦，在分类和推理任务上准确率提升高达27%。

Comments v2-EMNLP

Token Inflation: How Dishonest Providers Can Overcharge for Large Language Model Usage

Token通胀：不诚实的提供商如何对大型语言模型使用超额收费

Shahinul Hoque, Jinghuai Zhang, Jinyuan Sun, Fnu Suya

机构 * University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学，基洛纳分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 研究揭示了基于每token计费的大型语言模型商业服务中，提供商利用审计信任悖论系统性地虚报token数量，导致用户费用大幅增加的问题。

Relational In-Context Learning via Synthetic Pre-training with Structural Prior

通过结构先验的合成预训练实现关系上下文学习

Yanbo Wang, Jiaxuan You, Chuan Shi, Muhan Zhang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学香槟分校） ； Institute of Computing Technology, Beijing University of Post（北京邮电大学计算机学院） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence（通用人工智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出RDB-PFN，首个仅通过合成数据训练的关系基础模型，利用结构因果模型生成多样关系数据库，实现对新数据库的即时上下文学习，在19个真实关系预测任务上优于现有表格基础模型。

Continuity and Ordinality Matter: Constraining Time Series Tokens for Effective Time Series Analysis with Large Language Models

连续性与序数性至关重要：利用大语言模型进行有效时间序列分析的时间序列令牌约束

Musheng Li, Ziying Zhang, Cheng jin, Yuantao Gu

机构 * Department of Electronic Engineering（电子工程系） 纠错

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

AI总结 针对令牌化时间序列大语言模型忽略连续性和序数性的问题，提出COM策略，通过几何约束初始化与训练阶段，提升模型在多个时间序列分析基准上的性能与泛化能力。

Micro-Macro Retrieval: Reducing Long-Form Hallucination in Large Language Models

微宏检索：减少大语言模型中的长文本幻觉

Yujie Feng, Jian Li, Zhihan Zhou, Pengfei Xu, Yujia Zhang, Xiaoyu Li, Xiaohui Zhou, Alan Zhao, Xi Chen, Xiao-Ming Wu

机构 * Solar System of OVB, Tencent, China（OVB太阳系，腾讯，中国） ； The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong S.A.R.（香港理工大学，香港特别行政区） ； Jilin University, China（吉林大学，中国） 纠错

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

AI总结 提出微宏检索（M2R）框架，通过宏观检索外部粗粒度证据和微观检索推理中关键信息库，解决长文本生成中关键信息与输出距离过远导致的幻觉问题。

Beyond Normalization: Rethinking the Partition Function as a Difficulty Scheduler for RLVR

超越归一化：重新审视配分函数作为RLVR的难度调度器

Dohyung Kim, Minbeom Kim, Jeonghye Kim, Sangmook Lee, Sojeong Rhee, Kyomin Jung

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PACED-RL框架，通过重新解释配分函数作为每提示期望奖励信号，利用其指导训练中的问题选择与重放，在保持生成多样性的同时提升样本效率。

The Planetary Cost of AI Acceleration, Part II: The 10th Planetary Boundary and the 6.5-Year Countdown

人工智能加速的行星成本，第二部分：第十个行星边界与6.5年倒计时

William Yicheng Zhu, Lei Zhu

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

AI总结 本研究指出，大规模语言模型（LLM）的指数级扩展导致“思考”本身的热力学后果，并预测在6.5年内将突破行星热阈值，提出AI热排放构成第十个行星边界。

Comments Minor revisions for clarity

LoMo: Local Modality Substitution for Deeper Vision-Language Fusion

LoMo: 局部模态替换以实现更深的视觉-语言融合

Feng Han, Zhixiong Zhang, Zheming Liang, Yibin Wang, Jiaqi Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言模型在模态替换时性能下降的“载体敏感性”问题，提出局部模态替换（LoMo）数据策展范式，通过将文本片段动态渲染为图像来训练跨模态表示不变性，显著提升多模态推理与融合效果。

OOD-GraphLLM: Graph Large Language Model for Out-of-Distribution Generalized Drug Synergy Prediction

OOD-GraphLLM：面向分布外泛化的药物协同预测图大语言模型

Xin Wang, Linxin Xiao, Yang Yao, Wenwu Zhu

机构 * DCST, BNRist, Tsinghua University（国防科技大学、北京理工大学、清华大学） ； DCST, Tsinghua University（国防科技大学、清华大学） 纠错

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

AI总结 针对药物协同预测中因新化合物导致的分布外偏移问题，提出OOD-GraphLLM框架，通过联合优化分子图表示与生物医学语义语言表示实现准确预测。

Comments 12 pages, 9 figures, ACM KDD 2026