大模型推理能力

Learning from the Right Rollouts: Data Attribution for PPO-based LLM Post-Training

从正确的回放中学习：基于PPO的LLM后训练的数据归因

Dong Shu, Denghui Zhang, Jessica Hullman

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Influence-Guided PPO框架，通过计算影响分数筛选反向齐梯度的回放片段，提升PPO后训练效率并减少不忠实的推理。

Level-k Distinguishable Mechanisms for Evaluating Bounded Rationality in LLMs

用于评估大型语言模型（LLMs）有限理性的k级可区分机制

Binchi Zhang, Atrisha Sarkar

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

AI总结 该研究提出k级可区分机制，通过新型博弈结构评估LLMs的策略深度，发现递归推理下模型策略深度准确，对手博弈的归纳推理会降低性能，明确策略心智化可提升表现。

BrowserForge: Scaling Web Episode via Parallel Browser Sandboxes

BrowserForge：通过并行浏览器沙盒扩展网页交互序列数据规模

Fei Tang, Huawen Shen, Zhiqiong Lu, Zhengxi Lu, Pengyuan Lyu, Chengquan Zhang, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 提出BrowserForge框架，通过并行浏览器沙盒从开放网络生成20余万条不同网站的网页交互轨迹，微调多模态模型后在两个基准任务上性能显著提升。

Can a Dynamic Internal Field Govern a Transformer's Cognition? Certifiability, not Superiority, in Homeostatic Compute Control

动态内部场能否调控Transformer的认知？稳态计算控制中的可认证性，而非优越性

Francisco M. Arrabal-Campos, Ignacio Fernandez, Francisco G. Montoya, Alfredo Alcayde

机构 * University of Almería（阿尔梅里亚大学） ； Research Centre CIAIMBITAL（CIAIMBITAL研究中心） 纠错

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

AI总结 该研究探究动态内部场能否调控Transformer认知，证明其具有可认证的运行时稳定性，虽未提升认知能力，但可作为可行的计算调控器。

Comments 22 pages, 4 figures. Companion paper: "Where Cognition Lives" (arXiv:2608.22347). Code, preregistrations and results: https://github.com/fmarrabal/miuracognitive

TW-LegalBench: Measuring Taiwanese Legal Understanding

TW-LegalBench: 衡量台湾法律理解

Fei-Yueh Chen, Chun Huang Lin, Chan Wei Hsu, Kuan Hsuan Yeh, Zih-Ching Chen, Kuan-Ming Chen, Patrick Chung-Chia Huang

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出TW-LegalBench基准，包含多项选择、开放式问答和法律判决预测任务，评估13个LLM在台湾法律上的表现，发现顶尖模型通过律师考试但未达到法官检察官标准，且法律条文引用困难。

Comments 10 pages, 2 figures, To appear in ICAIL 2026

The Handoff Tax: Continuing Non-Native Trajectories in LLM Agents

交接代价：在大语言模型智能体中延续非原生轨迹

Roy Ganz, Mor Shpigel Nacson, Adi Kalyanpur, Ron Litman

机构 * AWS, Agentic AI（亚马逊云科技智能体人工智能部门） 纠错

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

AI总结 该研究聚焦大语言模型智能体的交接代价，通过对比Claude和GPT系列模型的不同交接设置，发现完整轨迹升级质量提升有限且成本高，降级更具优势，且交接接口偏好随方向反转。

PonderPounce: A Pretrained MLLM as an Episode Context Engine for Robot Control

PonderPounce：作为机器人控制回合上下文引擎的预训练多模态大语言模型（MLLM）

Suhwan Choi, Jaeyoon Jung, Sungkyung Kim, Yunsung Lee, Youngjae Yu

机构 * Seoul National University（首尔大学） 纠错

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

AI总结 PonderPounce复用预训练MLLM的因果上下文作为机器人记忆，由System2 MLLM（Ponder）和System1 VLA（Pounce）组成，在RoboMME、RoboCasa-DC等数据集上的性能优于现有基线，实现了低延迟的机器人控制。

Comments Project page: https://worv-ai.github.io/ponderpounce/

VisCache: Visual KV Cache Pruning for Efficient Vision Large Language Model Inference

VisCache：用于高效视觉大语言模型推理的视觉键值缓存剪枝方法

Lyuke Wang, Zhuo Li, Guangxu Zhu

机构 * Shenzhen International Center for Industrial and Applied Mathematics（深圳国际工业与应用数学中心） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 VisCache是一种无需训练的即插即用视觉KV缓存剪枝框架，通过两阶段协同操作提升VLLM长上下文推理效率，实现最高2.35倍加速，建立效率与性能的新帕累托前沿。

An ambiguity taxonomy for evaluating large language model performance on clinical registry abstraction: a multi-site prospective study

用于评估大型语言模型在临床登记处抽象任务中性能的歧义分类：一项多中心前瞻性研究

James Matheson, Betsy Castillo, Andrew Y. Shin, David Scheinker

机构 * Carta Healthcare（卡塔医疗） ； Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院） 纠错

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

AI总结 本多中心前瞻性研究评估LLM在临床登记处抽象任务中的性能，发现其准确率远低于人类抽象人员，且随问题歧义度和临床推理要求升高而降低。

Don't Commit Alone: Joint Token Commitment in Diffusion Language Models

不要单独提交：扩散大语言模型中的联合令牌提交

Lin Yao

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城） 纠错

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

AI总结 研究扩散大语言模型中多令牌提交问题，提出CoCommit方法，通过标记门控协调步骤延迟提交，重新应用骨干网络最后n层使标记位置协调，近似联合模式解码，提高推理和精确答案任务准确率。

Strategic Exploitation in LLM Agent Markets: A Simulation Framework for E-Commerce Trust

LLM代理市场中的战略利用：电子商务信任的模拟框架

Shijun Lei, Quang Nguyen, Swapneel S Mehta, Zeping Li, Huichuan Fu, Xiaolong Zheng, Siki Chen, Yunji Liang, Philip Torr, Zhenfei Yin

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Boston University（波士顿大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TruthMarketTwin模拟框架，用于研究LLM代理在电子商务市场中的行为，发现LLM代理在传统市场中会利用声誉治理的弱点，而强制执行可减少欺骗并重塑战略推理。

Bridging Adversarial and Collaborative Learning for AI-Generated Image Quality Assessment

桥接对抗学习与协同学习的AI生成图像质量评估

Baoliang Chen, Qing Lin, Sijie Mai

机构 * South China Normal University（华南师范大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究针对AI生成图像质量评估中感知保真度与提示对齐度的交互问题，提出含对抗与协同推理通路的交互感知框架，在基准测试中达最优准确率且具可解释性。

Agents of ViTAL: Ethics Missions -- A Narrative-Centered Learning Environment with a Co-Designed Conversational Agent for Middle School AI Ethics

ViTAL智能体：伦理任务——面向中学生AI伦理的以叙事为中心的学习环境与协同设计的对话智能体

Sarah Burriss, Jinzhi Zhou, Namrata Srivastava, Justin Phillips, Courtney Barron, Kara Cassell, Albert Na, Megan Humburg, Tom Hu, Benjamin Yang, Corey Brady, Ole Molvig

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究开发了一款面向中学生的AI伦理学习环境，嵌入协同设计的对话智能体EthicsBot，经初步课堂验证可提升学生参与度与伦理推理能力。

Comments Accepted and presented at AIED 2026 Interactive Events (IE) Track

Breaking User-Centric Agency: A Tri-Party Framework for Agent-Based Recommendation

打破以用户为中心的代理：一个三方框架用于基于代理的推荐

Yaxin Gong, Chongming Gao, Chenxiao Fan, Haoyan Liu, Wenjie Wang, Jianshan Sun, Yangyang Li, Fuli Feng, Xiangnan He

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一个三方框架TriRec，用于基于代理的推荐系统，旨在协调用户效用、物品曝光和平台层面的公平性，从而提高推荐系统的准确性和公平性。