大模型推理能力

Ask, Condition or Abstain: Reinforcement Learning for Missing-Premise Reasoning

询问、条件化或弃权：针对缺失前提推理的强化学习

Yongqi Tong, Zhenyu Zhang, Zimi Liu, Kewei Fu, Mingli Song, Haofei Zhang, Junshao Zhang, Hong Zhu, Jiang-Ming Yang, Xin Zhang, Jianshe Li

机构 * Ant International（蚂蚁国际） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Dingtalk, Alibaba Group（阿里巴巴集团钉钉） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 本研究提出ACA-RL框架，结合MPB基准，训练模型应对缺失前提的推理任务，可询问、条件化或弃权，提升欠定问题处理能力。

Comments Accepted to EMNLP 2026

AdaR: A Framework for Equipping LLMs with Adaptive Reasoning

AdaR：为大语言模型（LLM）配备自适应推理能力的框架

Zhejian Lai, Xiang Geng, Zhijun Wang, Yang Bai, Jiahuan Li, Rongxiang Weng, Jingang Wang, Xuezhi Cao, Xunliang Cai, Shujian Huang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Meituan Inc.（美团公司） 纠错

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

AI总结 针对现有LLM数学推理的鲁棒性与泛化性缺陷，本文提出AdaR框架，通过RLVR训练及数据质量保障方法，有效提升了LLM数学推理能力并缓解了相关缺陷。

SPADE: Self-Play in Adaptive Synthetic Executable Environments

SPADE：自适应合成可执行环境中的自博弈

Bo Liu, Simon Yu, Yiding Jiang, Ao Qu, Andrew Zhao, Zichen Liu, Junsu Kim, Zijian Zhou, Seungone Kim, Tongzheng Ren, Mickel Liu, Hanfei Yu, Zhaorun Chen, Weiyan Shi, Paul Pu Liang, Luke Zettlemoyer, Yejin Choi, Natasha Jaques

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Seoul National University（首尔大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 SPADE是一种双角色自博弈强化学习框架，让单个LLM同时担任环境设计者与推理智能体，在多类基准上显著提升了语言智能体的性能，推动了开放式自我改进。

Comments Work in progress. Project page: this https URL (https://spade-rl.github.io); Code: this https URL (https://github.com/spade-rl/spade)

Answer First, Reason Later: When Commitment Order Costs Accuracy in Diffusion Language Models

先给出答案，后进行推理：扩散大语言模型中的承诺顺序

Jewon Yeom, Jaewon Sok, Seonghyeon Park, Jeongjae Park, Hwiyeong Lee, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔国立大学数据科学研究生院） 纠错

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

AI总结 本研究发现扩散大语言模型（dLLMs）的任意顺序提交机制会导致推理失败，通过前沿门控承诺干预可恢复推理性能，同时保留并行解码优势。

How Should LLMs Consume High-Quality Data? Optimal Data Scheduling via Quality-Aware Functional Scaling Laws

LLM应如何消费高质量数据？通过质量感知的功能缩放定律实现最优数据调度

Zhitao Zhu, Xili Wang, Shizhe Wu, Jiawei Fu, Xiaoqing Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 本文通过引入数据质量维度扩展功能缩放定律，解析求解了联合数据质量和批次大小调度问题，揭示了高质量数据的双重角色，并提出了Drop-Stable-Rampup调度策略，在15B MoE模型上相比WSD和余弦衰减分别提升平均准确率+1.70和+2.98。

Rethinking Reverse KL as Adaptive Entropy Distillation

将反向KL重新思考为自适应熵蒸馏

Shizhen Li, Zhiyu Shen, Yuyin Lu, Yunhe Pang, Jielin Song, Yanghui Rao, Fu Lee Wang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； School of Science and Technology, Hong Kong Metropolitan University（香港都会大学科技学院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对知识蒸馏难以平衡忠实模仿与鲁棒生成的问题，提出自适应熵蒸馏（AED）方法，通过分解反向KL目标函数并利用教师熵动态校准模仿强度，在指令遵循与数学推理基准上表现更优。

Enhancing LLM Metacognition via Cognitive Pairwise Training

通过认知成对训练增强LLM元认知

Weitao Li, Hao Zhou, Xuanyu Lei, Fandong Meng, Yuanhang Liu, Jingyi Ren, Ante Wang, Xiaolong Wang, Yuanchi Zhang, Fuwen Luo, Guangwen Yang, Lin Gan, Weizhi Ma, Yang Liu

机构 * National Engineering Laboratory for Intelligent Information Processing, Academy of Mathematics and Physics, Chinese Academy of Sciences（智能信息处理国家工程实验室，中国科学院数学物理研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出认知成对训练（CPT），通过成对比较推理轨迹来学习区分可靠与不可靠推理，从而提升LLM的推理与元认知权衡。

When Less Latent Leads to Better Relay: Information-Preserving Compression for Latent Multi-Agent LLM Collaboration

少而精的潜在信息带来更好的中继：面向潜在多智能体大语言模型协作的信息保持压缩

Yiping Li, Zhiyu An, Wan Du

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种信息保持压缩方法，通过引入正交回填机制，在减少通信开销的同时保持信息完整性，提升了多智能体大语言模型协作性能。

Expected Value Alignment for Generative Reward Modeling in Formal Mathematics Verification

形式数学验证中生成式奖励建模的期望值对齐

Shihao Ji, Haotao Tan, Zihui Song, Mingyu Li

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出期望值对齐（EVA）方法，通过从模型词元分布中提取连续分数，在保持生成式奖励模型离散输出的同时实现连续评分，用于Lean 4形式验证。

Comments Withdrawn due to serious concerns regarding the authenticity and accuracy of the listed authorship. The identity of one or more listed authors cannot presently be verified, and the author list may not represent distinct contributors. The manuscript is withdrawn pending institutional review

Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space

训练大型语言模型在连续潜在空间中进行推理

Shibo Hao, Sainbayar Sukhbaatar, DiJia Su, Xian Li, Zhiting Hu, Jason Weston, Yuandong Tian

机构 * FAIR at Meta（Meta 的 FAIR） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；chain-of-thought(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出名为Coconut的连续思维链新范式，将LLM推理状态表示为连续潜在空间中的隐藏状态，支持广度优先搜索，在需大量搜索的逻辑推理任务上优于CoT，实现更优的准确率效率权衡。

Comments Accepted to COLM 2025

PertMind: Eliciting Emergent Biological Reasoning in LLM via Reinforcement Learning on Cellular Perturbation Data

PertMind：通过细胞扰动数据的强化学习在大语言模型中引出涌现生物推理能力

Zhenchao Tang, Xiaogang Xu, Tianxu Lv, Jiahui Guan, Jiale Zhou, Haohuai He, Zhi Song, Hanbo Huang, Jiehui Huang, Jiafei Wu, Zhe Liu

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；logical reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出PertMind模型，结合可信轨迹监督初始化与多层面强化信号，以细胞扰动图谱为强化学习环境训练，实现生物推理能力的涌现，且可迁移至多类生物任务。

Comments Withdrawn because one or more co-authors do not consent to the public posting of this work on arXiv. No replacement version will be submitted

Neural-Symbolic Reasoning over Knowledge Graphs: A Survey from a Query Perspective

面向知识图谱的神经符号推理：一种查询视角的综述

Lihui Liu, Zihao Wang, Hanghang Tong

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

AI总结 该综述从查询视角全面梳理知识图谱推理，涵盖神经符号推理分类及与大语言模型的融合，旨在为多领域研究者提供当前态势与未来方向的相关见解。

ONOTE: Hypergraph-Grounded Omnimodal Reasoning for Computational Music Science

ONOTE：面向专家级音乐智能的多模态记谱处理基准测试

Menghe Ma, Siqing Wei, Yuecheng Xing, Ziyue Zhu, Zhenghong Lin, Yaheng Wang, Fanhong Meng, Peijun Han, Luu Anh Tuan, Haoran Luo

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ONOTE基准测试，通过确定性流程消除记谱系统偏差，揭示多模态模型在感知准确性和音乐理论理解间的根本分歧。

CacheSpec: Finding the Sweet Spot for Small Models in Large Language Models

MiniCache：用于高效大语言模型推理的具有小模型接口的可重复使用程序缓存

Jingquan Chen, Jie Feng, Jinghua Piao, Shaogang Hu, Yong Li

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

AI总结 研究针对大语言模型推理成本高的问题，提出MiniCache框架，将PoT程序转换为参数化缓存对象，通过重用小模型进行语义变量提取和推测性起草，减少目标大语言模型调用，实验证明其能提升推理性能，平衡延迟、缓存重用和准确性。

Comments Accepted by EMNLP 2026, codes via this https URL (https://github.com/chenjqQAQ/CacheSpec)

An Information-Flow Perspective on Explainability Requirements: Specification and Verification

可解释性需求的信息流视角：规范与验证

Bernd Finkbeiner, Hadar Frenkel, Julian Siber

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（信息安全研究中心） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract,comments)；分类 cs.AI

AI总结 该研究从信息流视角，采用扩展反事实因量化的认知时态逻辑，提出可解释性需求的规范与验证方法，实现有限状态模型的可解释性检查，可区分可解释与不可解释系统并支持隐私需求设定。

Comments This is an extended and corrected version of the paper presented at the 22nd International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR 2025); see the appendix for details

When Should a Robot Think? Resource-Aware Reasoning via Reinforcement Learning for Embodied Robotic Decision-Making

机器人何时应该思考？基于强化学习的资源感知推理在具身机器人决策中的应用

Jun Liu, Pu Zhao, Zhenglun Kong, Xuan Shen, Peiyan Dong, Fan Yang, Lin Cui, Hao Tang, Geng Yuan, Wei Niu, Wenbin Zhang, Xue Lin, Gaowen Liu, Yanzhi Wang, Dong Huang

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Northeastern University（东北大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Fujitsu Research of America（美国富士通研究） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； EmbodyX Inc（EmbodyX公司） ； Cisco Systems（思科系统） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出RARRL框架，通过强化学习学习高层编排策略，使具身代理能自适应决定是否调用LLM推理、选择推理角色及分配计算预算，以平衡推理开销与任务成功率。

Guardian: Detecting Robotic Planning and Execution Errors with Vision-Language Models

为视觉-语言机器人操控扩展跨环境故障推理数据

Paul Pacaud, Ricardo Garcia, Shizhe Chen, Cordelia Schmid

机构 * Inria, École normale supérieure, CNRS, PSL Research University（法国国家信息与自动化研究所、巴黎高等师范学院、法国国家科学研究中心、巴黎文理研究大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出自动框架生成多样化的机器人规划与执行故障数据，构建FailCoT数据集，训练Guardian模型提升故障检测泛化能力。

Comments Code, Data, and Models available at this https URL (https://www.di.ens.fr/willow/research/guardian/). The paper contains 8 pages, 7 figures, 7 tables

Multi-Agent Orchestration with the Common-Sense Reasoning Capabilities of LLMs for Autonomous Driving

结合大语言模型常识推理能力的多智能体协同框架用于自动驾驶

Mehdi Azarafza, Faezeh Pasandideh, Ali Ehteshami Bejnordi, Stefan Henkler, Achim Rettberg

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

AI总结 该研究针对自动驾驶中强化学习等方法的上下文推理缺陷，提出结合LLM常识推理的混合多智能体协同框架，经CARLA场景验证可保留结构化控制与安全机制，具备应用潜力。

Comments 16 pages, 7 figures

ATP-Bench: Towards Agentic Tool Planning for MLLM Interleaved Generation

ATP-Bench: 向多模态大语言模型交错生成的代理工具规划迈进

Yinuo Liu, Zi Qian, Heng Zhou, Jiahao Zhang, Yajie Zhang, Zhihang Li, Mengyu Zhou, Erchao Zhao, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba（阿里巴巴通义千问大模型应用团队） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型交错生成中事实性与创造性难以统一的问题，提出ATP-Bench基准，包含7702个问题-答案对，评估代理工具规划能力，揭示模型在交错规划中的不足。

Comments Accepted at the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

Think-to-Personalize: Unifying Reasoning and Retrieval for User-Centric Personalized Dense Retrieval

思考以个性化：统一推理与检索的以用户为中心的个性化密集检索

Angqing Jiang, Gaoming Zhang, Jianchun Song, Kena Qi, Dayao Chen, Wei Lin, Defu Lian

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出TTP框架，将用户意图推理与密集检索统一，经两阶段训练后在电商场景实验及在线测试中均取得优于基线的效果，提升了订单量。

Comments Accepted at CIKM 2026. 11 pages, 8 figures, and 9 tables

MAVEN-T: Reinforced Heterogeneous Distillation for Real-Time Multi-Agent Trajectory Prediction

MAVEN-T：用于实时多智能体轨迹预测的强化异构蒸馏

Wenchang Duan, Zhenguo Gao, Jinguo Xian, Yi Shi

机构 * School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学数学科学学院） ； Bio-X Institutes, Key Laboratory for the Genetics of Developmental and Neuropsychiatric Disorders, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学Bio-X研究院、发育与神经精神疾病遗传学重点实验室） ； Shanghai Key Laboratory of Psychotic Disorders, Brain Science and Technology Research Center, Shanghai Jiao Tong University（上海精神疾病重点实验室、脑科学与技术研究中心，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出MAVEN-T框架，通过高容量教师模型和紧凑学生模型的异构蒸馏，结合强化学习优化，实现实时多智能体轨迹预测，在多个数据集上达到高精度与低延迟。

Benchmarking Retrieval-Augmented Generation Strategies for Large Language Model-Based Travel Mode Choice Prediction

面向基于大语言模型的出行方式选择预测的检索增强生成策略基准测试

Yiming Xu, Junfeng Jiao

机构 * School of Architecture, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学建筑学院） 纠错

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

AI总结 该研究开发将RAG集成到LLM出行方式选择预测的模块化框架，测试四种检索策略在三款LLM上的表现，发现结合均衡检索与交叉编码器重排序的GPT-4o准确率达80.8%，优于传统基线模型。

TRACE: A Unified Rollout Budget Allocation Framework for Efficient Agentic Reinforcement Learning

TRACE：一种用于高效智能体强化学习的统一展开预算分配框架

Heming Zou, Qi Wang, Yun Qu, Yuhang Jiang, Lizhou Cai, Yixiu Mao, Ru Peng, Xin Xu, Weijie Liu, Kai Yang, Saiyong Yang, Xiangyang Ji

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 针对多轮智能体强化学习中奖励对比度不足的问题，提出TRACE框架，通过将每个ReAct式思考-行动-观察步骤建模为语义节点，在固定采样预算内将预算分配到提示根和中间前缀，增强奖励对比，提升策略更新信号。

Comments Accepted by EMNLP 2026 Main Conference, 32 pages, 12 figures, 6 tables

Foundation Models in Robotics: A Comprehensive Review of Methods, Models, Datasets, Challenges and Future Research Directions

机器人中的基础模型：方法、模型、数据集、挑战及未来研究方向的全面综述

Aggelos Psiris, Vasileios Argyriou, Evangelos K. Markakis, Panagiotis Sarigiannidis, Efstratios Gavves, Kostas Bekris, Arash Ajoudani, Georgios Th. Papadopoulos

机构 * Department of Informatics and Telematics, Harokopio University of Athens（信息与电信系，哈罗科比欧大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文综述了机器人中基础模型的发展，涵盖方法、模型、数据集、挑战及未来方向，分析了不同阶段的研究演变及关键方面。

Effects of Theory of Mind and Prosocial Beliefs on Steering Human-Aligned Behaviors of LLMs in Ultimatum Games

心理理论与亲社会信念对最后通牒博弈中大型语言模型的人类对齐行为的影响

Neemesh Yadav, Yihuai Lan, Shan Dong, Mai Hieu Hien, Palakorn Achananuparp, Jing Jiang, Ee-Peng Lim

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 本研究以最后通牒博弈为任务，赋予LLM不同亲社会信念与推理方法，开展2700次模拟，发现ToM推理可增强LLM行为对齐度等，且不同游戏角色适配不同ToM顺序，Llama 3.3 70B的推理与行动信念最一致。

SRMT: Shared Memory for Multi-agent Lifelong Pathfinding

SRMT：面向多智能体终身路径规划的共享内存

Alsu Sagirova, Yuri Kuratov, Mikhail Burtsev

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

AI总结 本文提出共享循环记忆Transformer（SRMT），通过全局共享内存工作区实现去中心化多智能体的无约束协调，在PO-MAPF等任务上表现优于基线，可扩展且无需领域特定启发式。

Comments 16 pages, 11 figures

Pandora's AI Model Routing Box: Efficient Allocation with Costly Value Estimation

潘多拉的AI模型路由盒：带代价价值估计的高效分配

Adam Fisch, Shubhendu Trivedi, Fantine Huot, William W. Cohen, Michael Kaisers, Mirella Lapata, Kate Larson, Jacob Eisenstein

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 该研究针对异构AI系统的查询路由问题，提出带代价价值估计的Pandora's Router集中式策略及Pandora's Bidder去中心化策略，可在保证路由质量的同时减少高成本估计器的使用，还能在不同场景优化分配效率。

HaReCAP: Habitual-action Grounding for Recursive Large Language Model Agents

HaReCAP：面向递归大语言模型智能体的习惯性动作 grounding 方法

Shen Liu, Zhenguo Xu, Shaopu Wang, Yike Gao, Chunlei Wang

机构 * North China Institute of Computer System Engineering（华北计算机系统工程研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； China Information Security Research Institute Co., Ltd.（中国信息安全研究院有限公司） 纠错

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

AI总结 HaReCAP 是针对 ReCAP 的低侵入性扩展，通过编译叶子反射规则减少长视距具身任务中 LLM 的重复调用，在 Robotouille 和 ALFWorld 上显著降低了 token 消耗。

Comments 15 pages, 3 figures

Improving Auto-Design of Neural PDE Solvers with a Domain-Specific Language

用领域特定语言改进神经偏微分方程求解器的自动设计

Shengxin Kong, Liwen Xu, Jingwen Fu

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

AI总结 该研究提出ADSL-PDE领域特定语言，通过结构化搜索空间提升神经PDE求解器自动设计的搜索效率与优化稳定性，前十次迭代性能提升超52%。

Lagrange: An Open-Vocabulary, Energy-Based Sparse Framework for Generalized End-to-End Driving

Lagrange: 一种面向通用端到端驾驶的开放词汇、基于能量的稀疏框架

Shihao Ji, HongXi Li, Zihui Song, Mingyu Li

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

AI总结 提出Lagrange框架，利用掩码潜在场和视觉语言模型实现开放词汇、稀疏计算，通过拉格朗日动作最小化确保运动学约束，在nuScenes和CODA基准上验证了鲁棒性和可解释性。

Comments Withdrawn due to serious concerns regarding the authenticity and accuracy of the listed authorship. The identity of one or more listed authors cannot presently be verified, and the author list may not represent distinct contributors. The manuscript is withdrawn pending institutional review