大模型推理能力

EuraGovExam: A Multilingual Multimodal Benchmark from Real-World Civil Service Exams

EuraGovExam：来自现实世界公务员考试的多语言多模态基准

Jaeseong Kim, Chaehwan Lim, Sang Hyun Gil, Suan Lee

机构 * School of Computer Science / Data Intelligence Lab（计算机科学学院/数据智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出一个包含8000多道真实公务员考试题目的多语言多模态基准EuraGovExam，要求模型直接从图像中进行布局感知的跨语言推理，当前最先进的视觉语言模型准确率仅达86%。

Rethinking Scientific Modeling: Toward Physically Consistent and Simulation-Executable Programmatic Generation

重新思考科学建模：迈向物理一致且可模拟执行的程序化生成

Yongqing Jiang, Jianze Wang, Zhiqi Shen, Zhenghong Lin, Jiayuan Wang, Yijian Yang, Kaoshan Dai, Haoran Luo

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Fuzhou University（福州大学） 纠错

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

AI总结 针对大型语言模型在工程建模中生成代码的物理不一致问题，提出结合领域知识构建、约束对齐和验证驱动的框架，并引入CivilInstruct数据集和MBEval基准，通过两阶段微调提升模型生成的可执行性和物理一致性。

REBot: From RAG to CatRAG with Semantic Enrichment and Graph Routing

REBot: 从RAG到CatRAG——语义增强与图路由

Thanh Ma, Tri-Tam La, Lam-Thu Le Huu, Minh-Nghi Nguyen, Khanh-Van Pham Luu

机构 * CTU（越南科技大学） 纠错

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

AI总结 提出REBot，一种基于CatRAG混合检索推理框架的LLM增强咨询聊天机器人，通过语义增强的分层类别知识图谱和图路由实现学术法规建议，在分类和问答任务上达到98.89%的F1分数。

Comments Published in Communications in Computer and Information Science (CCIS), Springer, 2025. DOI: 10.1007/978-981-95-4960-3_35

Journal ref Communications in Computer and Information Science (CCIS), Springer, 2025, pp. 435-447

RedDebate: Safer Responses Through Multi-Agent Red Teaming Debates

RedDebate：通过多智能体红队辩论实现更安全的响应

Ali Asad, Stephen Obadinma, Radin Shayanfar, Xiaodan Zhu

机构 * Department of Electrical ； Computer Engineering \& Ingenuity Labs Research Institute, Queen's University, Kingston, Canada 纠错

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

AI总结 提出RedDebate框架，利用多智能体辩论和长期记忆模块，通过全自动红队测试减少大语言模型的不安全输出。

Benchmarking Large Language Models for Cryptanalysis and Side-Channel Vulnerabilities

大型语言模型在密码分析和侧信道漏洞方面的基准测试

Utsav Maskey, Chencheng Zhu, Usman Naseem

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过零样本和少样本设置及思维链提示，评估大型语言模型在多种加密算法生成的密文上的解密成功率，揭示其在侧信道场景中的能力与局限，并讨论欠泛化相关攻击的风险。

Comments EMNLP'25 Findings

Explainable Forensics of Manipulated Segments in Untrimmed Long Videos

未修剪长视频中被操纵片段的可解释取证

Yue Feng, Jingjing Li, Qijia Lu, Wei Ji, Jingrou Zhang, Fei Shen, Xiao Li, Yizhen Jia, Qiang Chen, Limin Wang, Wentong Li, Jie Qin

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-Machine Intelligence Technology, College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics（脑机智能技术关键实验室、人工智能学院、南京航空航天大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对长视频中AI生成片段的定位与解释任务，提出TASLE基准数据集和MSLoc粗到细取证方法，实现时序定位、真实性检测与可解释分析。

Comments Accepted to ICML 2026

Matter to Mechanism: A Benchmark for AI Co-Scientists in Materials and Battery Research

物质到机制：材料与电池研究中AI合作科学家的基准

Shashwat Sourav, Tanjin. He, Maria K. Y. Chan, Anubhav Jain, Tirthankar Ghosal

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出Matter to Mechanism基准，通过结构化问题-假设推理任务评估AI合作科学家在材料科学（特别是电池研究）中的表现，并引入复合评分体系。

Comments 18 pages, 2 figures

FinCom: A Financial Multi-Agent Demo with Disagree-or-Commit Deliberation

FinCom: 一个具有“异议或承诺”审议机制的金融多智能体演示

Chao Peter Yang, Zixiao Tan, Kaisen Yao, Ziyu Zhou, Eleanor Jiang, Michael Wu

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对金融多智能体系统中存在的谄媚问题，提出基于“异议或承诺”协议的FinCom框架，通过结构化异议提升推理准确性和风险意识。

A Systematic Benchmark of Intraoperative Ultrasound-to-MR Synthesis for Brain Tumour Surgery

脑肿瘤手术中术中超声到MR合成的系统基准测试

Olga Esteban-Sinovas, Santiago Cepeda, Ignacio Arrese, Rosario Sarabia

机构 * Department of Neurosurgery, Neurovascular Unit Río Hortega University Hospital（里奥霍尔特ega大学医院神经外科部门，神经血管单元） ； Specialized Group in Biomedical Imaging and Computational Analysis (GEIBAC)（生物医学成像与计算分析专项组（GEIBAC）） ； Instituto de Investigación Biosanitaria de Valladolid (IBioVALL)（瓦尔拉多利德生物医学研究 institute（IBioVALL）） 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)

AI总结 针对脑肿瘤手术中术中超声（ioUS）到MR图像合成问题，本研究在公共ReMIND数据集上系统比较了6种生成器、4种推理模式和2种目标，结合图像保真度指标和下游分割评估，发现感知质量（LPIPS）与下游效用最相关，而SSIM与效用负相关，SynDiff-2.5D在下游分割中表现最佳。

Through the PRISM: Principle-Aware, Interpretable, and Multi-Scale Evaluation of Visual Designs

通过PRISM：原则感知、可解释和多尺度的视觉设计评估

Mona Gandhi, KJ Joseph, Srinivasan Parthasarathy, Sayan Nag

机构 * Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出PRISM基准和一种多尺度评估框架，通过原则扰动和分层分析实现可解释的设计质量评估。

Journal ref CVPR 2026 Findings

Trustworthy Recommendation in the Era of Large Language Models: Opportunities and Challenges

大语言模型时代的可信推荐：机遇与挑战

Bohao Wang, Yu Cui, Zhenxiang Xu, Jujia Zhao, Chenxiao Fan, Jizhi Zhang, Weiqin Yang, Shengjia Zhang, Sirui Chen, Yang Zhang, Xiaoyan Zhao, Wenjie Wang, Chongming Gao, Fuli Feng, Xiangnan He, Jiawei Chen

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文系统综述了大语言模型增强推荐系统在可信性方面的双重影响，识别出13个机遇和18个挑战，并构建了新的分类体系。

Next-Billion AI Index: The compass for AI utility and adoption in the global majority

Next-Billion AI Index: 面向全球大多数人口的AI实用性与采用指南针

Ambrish Rawat, Jessica He, Subhabrata Majumdar, Claudio Pinhanez, Yann Le Beux, Satyapriya Krishna, Rahul Gupta, Rumman Chowdhury, Kush R. Varshney

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出Next Billion AI Index (nexbax)诊断框架，通过经济可行性、运营可部署性和治理对齐三个主题下的10个维度，评估AI在下一个十亿用户环境中的实用性，并通过专家访谈验证其有效性。

Comments 13 pages, 1 figure, 2 tables

InstructSAM: Segment Any Instance with Any Instructions

InstructSAM: 根据任意指令分割任意实例

Yuqian Yuan, Wentong Li, Zhaocheng Li, Yutong Lin, Juncheng Li, Siliang Tang, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Wenqiao Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出InstructSAM框架，通过将指令驱动实例分割建模为集合结构查询预测问题，并设计显式推理到实例查询接口，结合视觉语言模型和SAM3实现单次前向传播中的多实例分割。

Comments 19 pages, 8 figures, code: https://github.com/DCDmllm/InstructSAM

POVQA: Preference-Optimized Video Question Answering with Rationales for Data Efficiency

POVQA: 基于偏好的视频问答与数据效率的推理

Ashim Dahal, Ankit Ghimire, Saydul Akbar Murad, Nick Rahimi

机构 * University of Southern Mississippi（密西根州立大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出POVQA方法，通过时间池化压缩视频帧、监督微调加偏好优化，在长视频问答中实现数据高效推理。

Comments Accepted in MAR at CVPR Workshop (Proceedings Track)

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 11533-11542

Lighting the Way for BRIGHT: Reproducible Baselines with Anserini, Pyserini, and RankLLM

为BRIGHT照亮道路：基于Anserini、Pyserini和RankLLM的可复现基线

Sahel Sharifymoghaddam, Yijun Ge, Jimmy Lin

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究系统评估了面向推理的检索基准BRIGHT，通过集成到Anserini、Pyserini和RankLLM中的强基线方法，发现查询端BM25（BM25Q）在长查询下优于标准BM25，并揭示了数据质量问题及融合策略的泛化性。

Comments SIGIR 2026 Reproducibility Track

Thinking Economically: A Hierarchical Framework for Adaptive-Complexity Reasoning in LLMs

经济思维：面向LLM自适应复杂度推理的分层框架

Yubo Gao, Haotian Wu, Hong Chen, Junquan Huang, Yibo Yan, Jungang Li, Zihao Dongfang, Sicheng Tao, Puay Siew Tan, Jie Zhang, Xuming Hu

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） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Singapore Institute of Manufacturing Technology, A*STAR（新加坡制造技术研究所，A*STAR） 纠错

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

AI总结 针对LLM推理中的“过度思考”问题，提出分层自适应预算器（HAB）框架，通过粗粒度到细粒度的预算分配实现计算资源的高效利用，在GSM8K和MATH500上同时提升准确率和降低token使用量。

Comments 11 pages, 4 figures, 3 tables

Plausibility Is Not Prediction: Contrastive Evidence for LLM-Based Cellular Perturbation Reasoning

似真性不是预测：基于LLM的细胞扰动推理的对比证据

Xinyu Yuan, Xixian Liu, Jianan Zhao, Yashi Zhang, Hongyu Guo, Jian Tang

机构 * Mila - Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Montréal（蒙特利尔大学） ； HEC Montréal（蒙特利尔HEC商学院） ； University of Ottawa（渥太华大学） ； National Research Council of Canada（加拿大国家研究理事会） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能 chair） 纠错

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

AI总结 本文发现基于大语言模型的细胞扰动推理虽能生成生物上合理的解释，但实际预测性能差，并提出CORE方法通过对比证据组织来提升扰动特异性预测。

DarkVesselNet: Multi-Modal Remote Sensing and Trajectory Reasoning for Dark Vessel Detection

DarkVesselNet: 用于暗船检测的多模态遥感和轨迹推理

Arun Sharma

机构 * University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学，双城分校） 纠错

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

AI总结 提出DarkVesselNet，融合Sentinel-1 SAR、Sentinel-2光学影像、地理空间基础模型、AIS轨迹推理、TGARD间隙检测和Pi-DPM异常头，实现多模态遥感暗船检测。

Prune-OPD: Efficient and Reliable On-Policy Distillation for Long-Horizon Reasoning

Prune-OPD：面向长程推理的高效可靠在线策略蒸馏

Zhicheng Yang, Zhijiang Guo, Yifan Song, Minrui Xu, Yongxin Wang, Yiwei Wang, Xiaodan Liang, Jing Tang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； MBZUAI ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 提出Prune-OPD框架，通过实时检测学生与教师之间的前缀漂移并动态截断不可靠的轨迹，在减少计算浪费的同时保持或提升长程推理任务的性能。

Comments 17 pages, 8 figures

TInR: Exploring Tool-Internalized Reasoning in Large Language Models

TInR：探索大语言模型中的工具内化推理

Qiancheng Xu, Yongqi Li, Fan Liu, Hongru Wang, Min Yang, Wenjie Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Southeast University（东南大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出TInR-U框架，通过工具内化、监督微调和强化学习三阶段训练，使LLM无需外部文档即可进行工具集成推理，在域内和域外设置中均取得优越性能。

Comments Accepted to ACL 2026

Are Large Reasoning Models Interruptible?

大型推理模型是否可中断？

Tsung-Han Wu, Mihran Miroyan, David M. Chan, Trevor Darrell, Narges Norouzi, Joseph E. Gonzalez

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究大型推理模型在中断和动态上下文两种现实动态场景下的鲁棒性，发现静态评估高估了鲁棒性，并揭示了推理泄漏、恐慌和自我怀疑等新故障模式。

Comments ICML 2026; Project Page: http://dynamic-lm.github.io

Why Thinking Hurts: Diagnosing and Rectifying Linguistic Inertia in Large Language Models for Recommendation

为什么思考有害：诊断并纠正大型语言模型在推荐中的语言惯性

Luankang Zhang, Yonghao Huang, Hang Lv, Xuyang Zhi, Mingjia Yin, Yuyang Ye, Wei Guo, Hao Wang, Enhong Chen

专题命中 其他推理 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文发现链式思维推理在推荐模型中会导致性能下降，归因于语言惯性，并提出无需训练的语言惯性校准解码（LICD）框架，通过推理链压缩和偏差相减对比推理来缓解该问题。

Between a Rock and a Hard Place: The Tension Between Ethical Reasoning and Safety Alignment in LLMs

进退维谷：大型语言模型中伦理推理与安全对齐之间的张力

Shei Pern Chua, Zhen Leng Thai, Kai Jun Teh, Xiao Li, Qibing Ren, Xiaolin Hu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, BNRist, Tsinghua University（计算机科学与技术系，人工智能研究院，BNRist，清华大学） ； IDG/McGovern Institute for Brain Research, Tsinghua University（IDG/麦克戈文脑科学研究院，清华大学） ； Chinese Institute for Brain Research (CIBR)（中国脑科学研究院（CIBR）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 本文提出TRIAL多轮红队方法，通过将有害请求嵌入伦理框架来利用模型伦理推理能力，并引入ERR防御框架（分层有害门控LoRA架构）以区分工具性回应与解释性回应，实现鲁棒防御。

On Information Self-Locking in Reinforcement Learning for Active Reasoning of LLM agents

强化学习中信息自锁现象及其在LLM智能体主动推理中的应用

Deyu Zou, Yongqiang Chen, Fan Feng, Mufei Li, Pan Li, Yu Gong, James Cheng

机构 * 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(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM智能体在主动推理中因强化学习导致的信息自锁问题，提出基于优势重加权的方法AREW，通过方向性批评重新分配轨迹信用，显著提升智能体性能。

Comments Accepted by ICML 2026

A literature-grounded scientific reasoning framework for defect-engineered TiO$_{2}$ photocatalysts

缺陷工程TiO$_{2}$光催化剂的一个基于文献的科学推理框架

F. J. Dominguez-Gutierrez, E. Wierzbicka

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对缺陷工程TiO$_2$光催化剂文献异质性问题，提出一个结合文献数据、机理规则和检索增强推理的LLM辅助科学推理框架，用于推荐最优缺陷工程条件。

Learning Reasoning World Models for Parallel Code

学习并行代码的推理世界模型

Gautam Singh, Arjun Guha, Bhavya Kailkhura, Harshitha Menon

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出Parallel-Code World Models (PCWMs)，通过推理LLM直接预测并行代码的工具输出，以解决并行代码训练数据稀缺问题，在数据竞争预测和性能分析任务上取得显著提升。

UniD$^3$: A Knowledge Graph-Enhanced RAG Framework for Drug-Disease Discovery and Reasoning

UniD$^3$：一种用于药物-疾病发现与推理的知识图谱增强RAG框架

Qing Wang, Tianshi Liu, Minghao Zhou, Jialu Liang, Sen Guo, Guangyu Wang, Jing Su, Qianqian Song

机构 * Department of Health Outcomes and Biomedical Informatics, University of Florida（佛罗里达大学健康成果与生物医学信息学系） ； Department of Hematology, H. Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute（血液科，H. Lee Moffitt癌症中心与研究院） ； Center for Bioinformatics and Computational Biology, Houston Methodist Research Institute（生物信息学与计算生物学中心，休斯顿方法主义研究学院） ； Department of Cardiothoracic Surgery, Weill Cornell Medicine, Cornell University（心胸外科，Weill Cornell医学，康奈尔大学） ； Department of Biostatistics and Health Data Science, Indiana University School of Medicine（生物统计学与健康数据科学系，印第安纳大学医学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)；分类 cs.CL

AI总结 提出UniD$^3$框架，结合大语言模型与知识图谱增强检索生成（KG-RAG），从生物医学文献中提取、组织和验证药物-疾病知识，生成结构化数据集并提升推理可靠性。

Prototype Transformer: Towards Language Model Architectures Interpretable by Design

原型Transformer：迈向可解释设计的语言模型架构

Yordan Yordanov, Matteo Forasassi, Bayar Menzat, Ruizhi Wang, Chang Qi, Markus Kaltenberger, Amine M'Charrak, Tommaso Salvatori, Thomas Lukasiewicz

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出原型Transformer（ProtoT），一种用线性代价原型模块替代二次代价自注意力的自回归语言模型架构，原型自动捕获可命名概念，提升可解释性并支持行为编辑。

Comments Accepted at ICML 2026. Equal contribution: Yordan Yordanov and Matteo Forasassi. 40 pages, 28 figures, 22 tables

MiCU: End-to-End Smart Home Command Understanding with Large Language Model

MiCU: 基于大语言模型的端到端智能家居指令理解

Haowei Han, Kexin Hu, Weiwei Cai, Debiao Zhang, Bin Qin, Yuxiang Wang, Jiawei Jiang, Xiao Yan, Bo Du

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Xiaomi Corporation（小米公司） ； Institute for Math & AI, Wuhan University（武汉大学数学与人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出MiCU，一种利用课程学习、强化学习和令牌压缩技术的领域特定大语言模型，用于解决智能家居中模糊指令理解问题，平均准确率提升20.01%。

Tackling the Root of Misinformation by Teaching Laypeople about Logical Fallacies via Socratic Questioning and Critical Argumentation

通过苏格拉底式提问和批判性论证教授外行人逻辑谬误，以应对错误信息的根源

Minjing Shi, Junling Wang, Jingwei Ni, Sankalan Pal Chowdhury, Mrinmaya Sachan

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） 纠错

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

AI总结 提出LFTutor智能辅导系统，利用大语言模型结合苏格拉底式提问和批判性论证原则，帮助外行人学习识别逻辑谬误，显著优于基线模型。

Comments This paper has been accepted to Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Long Paper), Main Conference

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2026