大模型推理能力

Multilingual OCR-Aware Fine-Tuning and Prompt-Guided Chain-of-Thought Reasoning for Multimodal Large Language Models

多语言OCR感知微调和提示引导的链式思维推理用于多模态大语言模型

Qinwu Xu, Yifan Jiang, Haoyu Ren

机构 * Meta AI ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出一种多语言OCR感知的多模态训练框架，通过合成数据生成、OCR感知微调和结构化视觉链式思维提示，提升多模态大语言模型在复杂视觉条件下的OCR完整性和多语言翻译准确性。

Evaluation and Hardening of LLM System Instructions Against Extraction via Encoding Attacks

用于评估和加固LLM系统指令对抗编码攻击的自动化框架

Anubhab Sahu, Diptisha Samanta, Reza Soosahabi

机构 * Keysight Technologies 纠错

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

AI总结 本文提出自动化框架评估LLM系统指令在对抗编码攻击时的保密性，通过四个模型和46条指令测试发现结构化序列化攻击成功率高，提出基于Chain-of-Thought的缓解策略。

Comments An earlier version of this manuscript will appear in the proceedings of IEEE Cyber-AI 2026 Conference. Project source code is available at https://github.com/Keysight/LLM-EncodeGuard

Glance, Scrutinize, and Think: Advancing Video Anomaly Detection from Training-Free to Agentic Reasoning

扫视、审视与思考：将视频异常检测从无训练推进到智能体推理

Shibo Gao, Peipei Yang, Xu-Yao Zhang, Linlin Huang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对视频异常检测的“何时-何事”脱节问题，提出无训练框架GtS及工具增强型智能体方法，扩展基准并引入联合评估指标，实现了更高的异常检测准确性与推理速度。

Comments 34 pages, 8 figures, 8 tables. Journal extension of our AAAI 2026 paper (arXiv:2507.21507)

TEMPER: Testing Emotional Perturbation in Quantitative Reasoning

TEMPER：量化推理中的情感扰动测试

Atahan Dokme, Benjamin Reichman, Larry Heck

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文通过构建TEMPER基准，研究情感框架对量化推理准确性的影响，发现情感扰动降低准确率2-10个百分点，但通过中性化可恢复性能，揭示情感风格影响而非内容腐败。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026. 30 pages, 4 figures, 29 tables. Dataset: https://huggingface.co/datasets/atahandokme/temper-5400 Code: https://github.com/atahandokme/temper-colm2026

VAKRA: Evaluating Multi-Hop Reasoning Across APIs and Retrieval Under Tool-Use Policies

VAKRA：评估工具使用策略下跨API与检索的多跳推理能力

Ankita Rajaram Naik, Anupama Murthi, Benjamin Elder, Siyu Huo, Raavi Gupta, Abhinav Jain, Praveen Venkateswaran, Abdulhamid Adebayo, Danish Contractor

机构 * IBM（国际商业机器公司（IBM）） 纠错

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

AI总结 本研究推出VAKRA基准评估工具使用策略下跨API与检索的多跳推理，发现现有最优模型在相关任务上性能随推理深度显著下降，失败集中于语言介导推理环节。

Advancing MLLM-based UAV Image Understanding and Reasoning: A Benchmark and a Training-Free Multi-Agent System

推进基于多模态大语言模型（MLLM）的无人机（UAV）图像理解与推理：基准测试及无训练多智能体系统

Haoyu Zhang, Shuoxun Zhang, Peng Ye, Lin Zhang, Jiakang Yuan, Shenghong Yi, Yuening Wang, Tao Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） ； College of Future Information Technology（未来信息技术学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 本研究构建UAVQA-Bench基准，识别MLLM用于无人机图像理解的三类失效模式，提出含DSPE、CAIR、DAAS的无训练多智能体系统UAV-MAS，其32B版本在基准上准确率超Gemini 3 Pro 4.0个百分点

TRACES: A Benchmark for Epistemic Reliability in Scientific Reasoning by LLMs

TRACES：用于评估大型语言模型科学推理中认知可靠性的基准

Valentin Rodionov, Shamil Assylbekov

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

AI总结 该研究构建了名为TRACES的基准，发现30种大型语言模型在识别42篇不可靠科学论文的认知可靠性时表现不佳，仅少数模型能有效拒绝有缺陷前提，凸显科学部署需护栏。

Comments 16 pages + appendices. 4 figures in the main text

GRPO for Financial Advice Generation: Outperforming Commercial LLMs under CATE Evaluation

用于金融建议生成的GRPO：在CATE评估下优于商用大语言模型

Ofir Ben Shoham, Shrutendra Harsola, Vignesh Subrahmaniam, Shravan Mohan, Yakov Gazman, Oded Vainas

机构 * Intuit（英图易（金融科技公司）） 纠错

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

AI总结 本研究将金融建议生成建模为强化学习问题，用GRPO微调开放权重大语言模型，经独立于评判者的CATE审计，其毛利润提升约为最强商用基线的两倍，表现优于商用大语言模型。

SteeringSafety: Benchmarking Representation Steering in LLMs Across Safety Perspectives

SteeringSafety：针对大语言模型在多安全视角下的表征引导基准测试

Vincent Siu, Nicholas Crispino, David Park, Nathan W. Henry, Zhun Wang, Yang Liu, Dawn Song, Chenguang Wang

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本研究推出SteeringSafety基准，测试DIM等引导方法在3款大模型的9种安全视角表现，发现方法与模型、视角的匹配影响性能，且存在多视角纠缠问题，需多安全角度评估引导方法。

Comments Accepted at ICML 2026

Who Thinks Best Depends on How Long You Let Them: Budget-Dependent Rankings in LLM Evaluation

哪种模型表现最佳取决于你给的时间：大语言模型评估中依赖预算的排名

Rodrigo Guedes de Souza, Alison R. Panisson

机构 * Federal University of Santa Catarina (UFSC)（圣卡塔琳娜联邦大学（UFSC）） 纠错

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

AI总结 该研究通过调整 token 生成预算评估 4 个大语言模型在 3 个推理基准的表现，发现模型排名随预算变化反转，提出需采用预算条件化的评估协议。

Comments 19 pages, 11 figures, 7 tables

The Sleeping Agent: What Gist-Based Context Compression Loses and Why

休眠智能体：基于主旨的上下文压缩会丢失什么以及为什么

Nicholas E. Kyrkewood

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

AI总结 本研究以SWC为工具，发现主旨压缩对多跳推理等任务表现优于截断，但会损害时间相关问题的性能，通过修改提示可提升时间问题的评判准确率。

Comments 7 pages, 5 tables, appendices. Code and results at https://github.com/kyrkewood/sleeping-agent

From Prompting to Behavioral Alignment: Personalized LLM Judges for Recommendation Evaluation

从提示工程到行为对齐：用于推荐评估的个性化大语言模型评判者

Alireza S. Ziabari, Kat Ellis, Colleen Chan, Ding Tong

机构 * Netflix（网飞公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对离线推荐评估中LLM存在的双向合理化问题，提出序列行为对齐框架，经真实日志验证，其Macro-F1较零样本基线提升32.19%，可缓解失效模式且无需人工管道开销。

BEST-KAG: Enhancing Question Answering of Building Engineering Standards with Multimodal Knowledge Graph Modeling and Large Language Model

BEST-KAG：通过多模态知识图谱建模与大语言模型增强建筑工程标准的问答能力

Jia-Rui Lin, Junxi Guo, Keyin Chen, Peng Pan

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

AI总结 本研究提出BEST-KAG框架，通过多模态知识图谱建模与大语言模型，解决建筑工程标准问答的现有局限，在相关评估指标上优于主流大语言模型。

LakeQuest: A Three-Domain Benchmark for Grounded Question Answering across Data Lakes

LakeQuest：用于跨数据湖的有基础问答的三领域基准测试

Michael Solodko, Steven Gong, Guangwei Yu, Satya Krishna Gorti, Jesse C. Cresswell, Victor Zhong

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 介绍LakeQuest基准测试，用于评估跨数据湖的有基础问答。它跨越三个领域，含9846个QA对及证据指针，能暴露系统故障模式。通过基线评估发现高质量检索不能保证正确推理，凸显未来智能QA系统需强大发现和跨文件组合机制。

Comments 24 pages, 4 figures, 18 tables. Accepted at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026

Causal Agent based on Large Language Model

基于大语言模型的因果智能体

Kairong Han, Kun Kuang, Ziyu Zhao, Junjian Ye, Fei Wu

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

AI总结 该研究针对LLM难以处理因果问题的挑战，提出Causal Agent框架，构建CausalTQA基准，实验显示其在多层级因果问题及真实数据集上性能优于SOTA。

Program Semantic Inequivalence Game with Large Language Models

基于大语言模型的程序语义不等价博弈

Antonio Valerio Miceli-Barone, Vaishak Belle, Ali Payani

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Cisco Systems（思科系统） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于语义不等价博弈（SInQ）的方法，通过生成器与评估器智能体半对抗训练合成代码推理数据，在跨语言漏洞检测等基准上显著提升LLMs的代码语义理解能力。

NetlistBench: Evaluating LLM Reliability in SPICE Netlist Recognition and Manipulation

NetlistBench：评估大型语言模型在SPICE网表识别与操作中的可靠性

Jiarui Ma, Jianghan Wang, Yuheng Ma, Ziyi Zhuang, Xiaoguang Liu

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

AI总结 研究针对LLMs在SPICE网表识别与操作中的可靠性，构建含2342个案例的NetlistBench基准，发现其性能随结构复杂度变化，为电路设计自动化提供关键瓶颈参考。

Comments accepted by MLCAD 2026

SAG: SQL-Retrieval Augmented Generation with Query-Time Dynamic Hyperedges

SAG：基于查询时动态超边的SQL检索增强生成

Yuchao Wu, Junqin Li, XingCheng Liang, Yongjie Chen, Yinghao Liang, Linyuan Mo, Guanxian Li

机构 * Zleap AI（智量科技） 纠错

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

AI总结 本研究提出SAG（SQL检索增强生成）架构，通过查询时动态超边实现结构化检索，在HotpotQA等多跳问答基准上性能优于基线，为LLM智能体处理组织知识提供了新方案。

JieZi: A Large-Scale Expert-Audited Dataset and Benchmark for Ancient Chinese Character Exegesis

JieZi：用于古文字训诂的大规模专家审核数据集与基准

Ran Li, Huiguo He, Jiahuan Cao, Junle Liu, Hiuyi Cheng, Lianwen Jin

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 本文针对古文字训诂研究缺乏结构化数据与基准的问题，提出ACCE任务，构建JieZi-Dataset与JieZi-Bench，实验发现多模态大模型在古文字训诂的高阶任务上表现不佳，微调后性能显著提升。

Comments 19 pages, 13 figures. Accepted to the Dataset Track of ACM Multimedia 2026 for oral presentation

AgenticTwin: An Agentic LLM Framework Integrated with Digital Twin for Anomaly Detection

AgenticTwin：集成数字孪生的智能体大语言模型异常检测框架

Touseef Hasan, Mounika Ghanta, Souvika Sarkar, Ujjwal Guin

机构 * School of Computing, Wichita State University（威奇托州立大学计算机学院） ； Auburn University（奥本大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出AgenticTwin框架，整合LLM推理与数字孪生异常检测管道，构建基准评估管道并验证轻量级开源LLM部署可行性，可提升异常诊断、检索及缓解质量。

EnterpriseRAG: Benchmarking LLM Instruction Adherence and Robustness under Non-Ideal Enterprise Retrieval

EnterpriseRAG：非理想企业检索场景下LLM指令遵循与鲁棒性的基准测试

Huiqi Miao, Xinbao Sun, Bo Wang, Fanyu Meng, Lijun Mei, Na Wu, Di Jin, Chao Deng, Junlan Feng

机构 * Jiutian Research, China Mobile（中国移动九天研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对企业RAG部署的可靠性问题，推出含983个样本的EnterpriseRAG基准，评估13个LLM发现其指令遵循崩溃，为生产级RAG提供可复现的评估基础

HexEval: An Evidence-Driven Hexagonal Framework for Multidimensional Scholar Assessment

HexEval：一种用于多维学者评估的证据驱动六边形框架

Xiaokang Qu, Yiting Lin

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

AI总结 本研究提出HexEval框架，将学者评估构建为证据驱动的推理问题，通过内在与外部两个互补证据层评估，实现可解释可审计的AI辅助学者评估，同时指出公开学术数据的局限性。

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Multimodal QUD: Inquisitive Questions from Scientific Figures

多模态QUD：来自科学图表的探究性问题

Yating Wu, William Rudman, Venkata S Govindarajan, Alexandros G. Dimakis, Junyi Jessy Li

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Ithaca College（伊萨卡学院） ； UC Berkeley, BespokeLabs.ai（伯克利大学，BespokeLabs.ai） 纠错

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

AI总结 本文提出多模态QUD数据集，通过结合图表与文本上下文生成探究性问题，提升多模态推理能力，实现更高质量的视觉 grounding。

360° Image Perception with MLLMs: A Comprehensive Benchmark and a Training-Free Method

360度图像感知与MLLMs：一个全面的基准和无需训练的方法

Huyen T. T. Tran, Van-Quang Nguyen, Farros Alferro, Kang-Jun Liu, Takayuki Okatani

机构 * GSIS, Tohoku University（东大GSIS研究所，东京东大大学） ； RIKEN AIP, Japan（日本RIKEN AIP） 纠错

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

AI总结 本文提出360Bench基准和Free360方法，评估MLLMs在360度图像感知中的能力，揭示其不足，并提出基于场景图的无需训练框架提升VQA性能。

Journal ref ECCV2026 (Link: https://tranhuyen1191.github.io/360Bench-Free360/)

Towards Automated Domain Model Extraction from Source Code using Heuristics and Open-Source LLMs

基于启发式方法与开源大语言模型（LLMs）从源代码中自动提取领域模型的研究

Alessandra Mancas, Mounir Ammam, Hyacinth Ali, Kevin Delcourt, Houari Sahraoui

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出结合启发式方法与开源LLMs的自动领域模型提取方法，克服上下文限制，在10个项目数据集上获高F1分数，适用于隐私敏感的工业逆向工程场景。

Comments To appear in the Proceedings of the 29th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS 2026)

Context Blindness in DPO: Mitigating Object Hallucination in MLLMs via Context-Calibrated Preference Optimization

DPO中的上下文盲区：通过上下文校准的偏好优化缓解多模态大语言模型（MLLMs）中的物体幻觉

Byungoh Ko, Jinyoung Park, Jongha Kim, Jeehye Na, Jaewon Cho, Hyunwoo J. Kim

机构 * Korea University（高丽大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究针对MLLMs的物体幻觉问题，提出C²-DPO方法，通过最大化上下文偏好增益降低幻觉率，使Qwen2-VL-Instruct-2B的幻觉率相对降低36%且不损害通用推理能力。

Comments Accepted at ECCV2026

Do Not Forget the Obvious - RISC: A Risk-Informed Slice-Coverage Protocol for Safe Autonomous Driving

勿忽视显而易见的内容——RISC：一种用于安全自动驾驶的风险感知切片覆盖协议

Fabian Hüger

机构 * CARIAD SE 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出RISC协议，将安全问题转化为风险切片，通过风险引导选择提升自动驾驶关键故障发现率，可应用于多类自动驾驶子系统，补充现有测试验证流程。

Comments 14 pages, 3 figures, 5 tables. Accepted at the ECCV 2026 Workshop on Safe and Defensive Autonomous Driving (SDAD). Non-archival workshop paper

Understanding Knowledge Transfer Mechanism in Heterogeneous MLLM Fusion: A Simple Linear Approach

理解异构多模态大语言模型（MLLM）融合中的知识迁移机制：一种简单线性方法

Yinghao Hou, Jiahe Fan, Yuanhao Pu, Zongyuan Chen, Hong Xie

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究针对异构MLLM跨规模知识迁移机制，提出CDPI线性探针，经多组模型与基准测试发现，融合增益集中于高层推理，且正向迁移多发生在小比率区间。

Comments 17 pages, 6 figures; includes supplementary material. Revised presentation and terminology; results unchanged

CoFiDA-M: Concept-Aware Feature Modulation for Cross-Domain Adaptation with Image-Only Inference

CoFiDA-M: 面向仅图像推理的跨域自适应的概念感知特征调制

Nurjahan Sultana, Moi Hoon Yap, Xinqi Fan, Wenqi Lu

机构 * Department of Computing and Mathematics, Manchester Metropolitan University（计算与数学系，曼彻斯特 Metropolitan 大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出CoFiDA-M框架，通过特权信息学习利用临床概念（如MONET概率）指导特征调制，训练仅图像的学生模型，在跨域皮肤癌筛查中显著提升黑色素瘤召回率。

Comments 'Accepted by CVPR 2026'

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026, pp. 15060-15069