大模型推理能力

VICT: Verifier-Instrumented Credit Tracing for Long-Horizon LLM Agent Reinforcement Learning

VICT：用于长 horizon LLM 智能体强化学习的验证器插装式信用追踪

Pengcheng Li, Zhengyang Zhang, Dongxu Zhang, Sui Huang, Shaohua Ma

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Jiaxing Nanhu University（嘉兴南湖学院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对长 horizon LLM 智能体强化学习的细粒度信用分配挑战，提出 VICT 方法，通过验证器侧的证明边追踪分配信用，在 ALFWorld 和 WebShop 上性能显著优于仅结果训练。

Comments accepted by EMNLP2026

Understanding Evolution Strategies for LLM Reasoning: Broader Reasoning Coverage than GRPO

理解用于大语言模型推理的进化策略：比GRPO更广泛的推理覆盖范围

Yunpeng Ba, Zhi Zheng, Yue Xie, Jiaqing Li, Xialiang Tong, Tao Zhong, Mingxuan Yuan, Zhichao Lu, Xuyang Wu, Zhenkun Wang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学（威海）） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究用于LLM推理的进化策略（ES），发现ES比GRPO有更广泛的推理覆盖范围，开发了结合两者优势的GRPO-ES策略，还揭示了ES的功能稀疏性等特性，确立其为独特的推理后训练范式。

Large Reasoning Models Struggle to Transfer Parametric Knowledge Across Scripts

大推理模型在不同脚本间转移参数知识时面临困难

Lucas Bandarkar, Alan Ansell, Trevor Cohn

机构 * Google Research（谷歌研究） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究发现，大模型在跨语言知识转移中主要受脚本差异影响，通过分析数据和实验表明，提升模型对转写歧义的推理能力可改善跨脚本知识转移。

Comments Findings of EMNLP 2026

Recirculation

再循环

Michael C. Mozer, Shoaib Ahmed Siddiqui, Danny Sawyer, Sunny Sanyal, Rosanne Liu

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Texas, Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出推理时架构增强技术“再循环”及其自适应变体，无需额外训练，可显著降低Gemma3系列模型的困惑度、提升推理任务准确率，为架构演进提供新方向。

Comments v2: added citations to related work, included more methodological details concerning perplexity evaluation which help explain the large reductions in perplexity observed

SkillSafetyBench: Evaluating Agent Safety under Skill-Facing Attack Surfaces

SkillSafetyBench：在技能面攻击表面下评估智能体安全性

Chang Jin, An Wang, Zeming Wei, Kai Wang, Biaojie Zeng, Qiaosheng Zhang, Chao Yang, Jingjing Qu, Xia Hu, Xingcheng Xu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出SkillSafetyBench基准，通过155个对抗案例评估大语言模型智能体在技能、本地工件和执行环境文件等非用户攻击下的安全失败模式。

Comments EMNLP 2026 Main

Blind Men and the Elephant: Probing the Epistemic Myopia of LLMs under Long-Tail Divergent Knowledge

盲人摸象：探究长尾分歧知识下大语言模型（LLM）的认知近视问题

Zhuoshi Pan, Junru Lu, Yan Qian, H. Vicky Zhao, Di Yin, Xing Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） ； University of Warwick（华威大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究推出ElephantBench探针，发现LLM在长尾分歧知识问答中仅52.4%的问题能同时回忆两种解释，模型规模扩大等方法无法消除认知不完整性，为评估LLM认知严谨性提供了工具。

Comments 10 pages, 10 figurs, 1 table, under review

Safety Does Not Compose: Non-Decaying Loop State for Autonomous LLM Agents

安全性无法组合：自主大型语言模型智能体的非衰减循环状态

Chenhao Wu, Haoxuan Jia, Yang Liu, Yingguang Yang, Yuhan Lin, Chongyang Zhang, Hao Zheng, Yulin Huang, Jianshen Zhang, Yongzhi Qi, Shang Luo, Kefu Xu, Jifeng Zhu, Bin Chong

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Supply Chain Tech Team Y, JD.com（京东Y供应链技术团队） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Fullive-AI（Fullive人工智能） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究发现自主LLM智能体的轨迹级安全保障存在组合性缺陷，提出非衰减循环安全状态的LoopHarness方案，可限制未授权不可逆操作数量，通过Agent-SafetyBench等评估验证其有效性。

Offline-Verifiable Accountability for Cross-Organization Agent Messaging: A Preserved Evidence-Bundle Approach

跨组织智能体消息传递的离线可验证问责性：一种保留证据束的方法

Adil Alshammari, Hayretdin Bahsi

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)

AI总结 针对跨组织智能体消息传递的离线可验证问责需求，提出保留证据束模型及策略控制的离线验证器，原型测试显示其可有效拒绝证据不足的束，无需依赖实时服务。

Comments 17 pages, 5 figures, 9 tables

Grounded Checklist Partial Credit for Agent Skill Trajectories

智能体技能轨迹的基于接地检查表的部分 credit 评估

Suliu Qin, Lu Yin, Xilu Wang

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)

AI总结 针对智能体轨迹评估的二元评分缺陷，提出 GCPC 方法，结合人工规则与 LLM 生成检查表，在 SkillsBench 等数据集上验证其评估区分度、与人类评估一致性及跨数据集迁移性更优。