大模型推理能力

Beyond Dense States: Sparse Transcoders as Causally Testable Operators for LLM Latent Reasoning

超越密集状态：将稀疏转码器提升为活跃运算符以进行潜在推理

Yadong Wang, Haodong Chen, Yu Tian, Chuanxing Geng, Dong Liang, Xiang Chen

机构 * College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） ； MIIT Key Laboratory of Pattern Analysis and Machine Intelligence（信息产业部模式分析与机器智能重点实验室） ； Institute for AI, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学人工智能研究院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 LSTR通过将稀疏转码器提升为活跃运算符，实现更可控和可解释的潜在推理。

Masked Distillation: Internalizing the Chain-of-Thought in Language Models

掩码蒸馏：将思维链内化到语言模型中

Durgesh Kalwar, Vardhan Palod, Subbarao Kambhampati

机构 * SCAI, Arizona State University（亚利桑那州立大学计算与增强智能学院） 纠错

专题命中 数学推理 ：chain-of-thought(title)；reasoning(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究能否将大型推理模型中间步骤计算内化到语言模型参数中，提出掩码蒸馏框架，在自我蒸馏和双模型设置中实例化，并改变中间令牌支架长度，通过实验在GSM8K和Countdown推理领域进行评估。

Skill-Conditioned Gated Self-Distillation for LLM Reasoning

技能条件门控自蒸馏用于大语言模型推理

Jiazhen Huang, Xiao Chen, Xiao Luo, Yong Dai, Senkang Hu, Yuzhi Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 提出技能条件门控自蒸馏（SGSD），通过从经验技能库中检索技能-错误对构建多教师池，并利用验证器验证教师极性，以鲁棒门控目标蒸馏信息性师生差异，在弱先验信息假设下提升数学推理性能。

Comments Accepted by EMNLP 2026 Findings. Code is available at https://github.com/walawalagoose/SGSD

Scoring, Reasoning, and Selecting the Best! Ensembling Large Language Models via a Peer-Review Process

评分、推理与选择最佳！通过同行评审过程进行大型语言模型的集成

Zhijun Chen, Zeyu Ji, Qianren Mao, Hao Wu, Jinhuan Song, Junhang Cheng, Bangjie Qin, Zhuoran Li, Jingzheng Li, Kai Sun, Zizhe Wang, Yikun Ban, Zhu Sun, Xiangyang Ji, Hailong Sun, Xiao Huang

机构 * Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Laboratory, Beijing, China（中关村实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LLM-PeerReview方法，通过同行评审机制集成多个大型语言模型，提升响应质量。实验显示其在多个数据集上优于Smoothie-Global，适用于事实性问答、数学推理等任务。

In LLM Reasoning, there is Irrationality on top of Value Misalignment

在LLM推理中，价值对齐之上存在非理性

Kejiang Qian, Fengxiang He

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出理性价值风险概念，形式化LLM在推理中即使价值对齐也可能无法最大化对齐价值的问题，并通过实验验证该风险普遍存在且无法被对齐消除。

Comments Published in the 2026 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) as a Main Conference paper

DART: Draft-Agreement Routing for Training-Free Adaptive Thinking Budgets in Hybrid Reasoning Models

DART: 用于混合推理模型中免训练自适应思考预算的草案一致路由

Jungseob Lee, Seongtae Hong, Seungjun Lee, Jaehyung Seo, Junyoung Son, Sugyeong Eo, Chanjun Park, Hyeongju Park, Hyeonseok Moon, Heuiseok Lim

机构 * Korea University（高丽大学） ； dot（42dot） ； Konkuk University（建国大学） ； Yonsei University（延世大学） ； Soongsil University（崇实大学） ； Kumoh National Institute of Technology（金乌国立技术学院） 纠错

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

AI总结 提出免训练路由框架DART，通过采样两个廉价无思考草案，当草案一致时直接回答，不一致时根据草案熵预测思考预算，在保持或提升准确率的同时大幅减少思考令牌使用。

Comments 16 pages, 4 figures, 17 tables. Accepted to EMNLP 2026 (Findings). Code: https://github.com/js-lee-AI/DART

NeuReasoner: Theory-grounded Mapping of Reasoning Elicitation Boundaries

NeuReasoner: 理论驱动的推理激发边界映射

Aydin Javadov, Shyngys Aitkazinov, Tobias Hoesli, Florian von Wangenheim, Bjoern Schuller, Joseph Ollier

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 提出理论驱动的NeuReasoner框架，通过神经透镜与认知透镜结合，在无需外部工具下激发大模型推理能力，在数学、编码及认知任务上匹配或超越后训练思维模式，并发现风险决策等边界。

Comments Published at COLM 2026 Workshop on Agent Behavior

BRUCE: Benchmarking Robustness Under Corruption Escalation for Scientific Vision-Language Reasoning

BRUCE：面向科学视觉-语言推理的污染升级下鲁棒性基准测试

Saim Rehman, Muhammad Shafique

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 该研究提出BRUCE基准测试框架，通过RCI与T-RCI指标分析VLMs在科学视觉-语言推理任务中随污染升级的鲁棒性退化，实现可解释的失败分析。

Comments Submitted to IEEE Access for review

ScalePRM: Training Process Reward Models by Scaling Verification Compute Without Ground Truth

SPARK：基于过程的奖励机制用于无参考强化学习

Salman Rahman, Sruthi Gorantla, Arpit Gupta, Swastik Roy, Nanyun Peng, Yang Liu

机构 * Amazon AGI（亚马逊人工智能实验室） ； UCLA（大学） 纠错

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

AI总结 SPARK提出一种无参考强化学习框架，通过生成和验证模型提升过程奖励模型性能，在数学推理任务中取得优于真实参考的方法的成果。

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: https://spade-rl.github.io ; Code: https://github.com/spade-rl/spade

Notes to Self: Can LLMs Benefit from Experiential Abstractions?

给自己的笔记：大语言模型能从经验抽象中受益吗？

Chang Liu, Xinyu Li, Artur Dubrawski

机构 * Auton Lab, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学自动实验室） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型能否从经验抽象中受益，通过从其在MATH训练集的痕迹提取抽象存入可检索库，探索推理时检索和强化学习两种使用模式，发现能提高模型在数学和逻辑推理基准上的性能，且框架可转移。

Journal ref EMNLP 2026 Findings

SafeMath: Inference-time Safety improves Math Accuracy

SafeMath: 在推理过程中提升安全性以提高数学准确性

Sagnik Basu, Subhrajit Mitra, Aman Juneja, Somnath Banerjee, Rima Hazra, Animesh Mukherjee

机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院克勒格布尔分校） ； Cisco Systems（思科系统公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了有害数学问题对LLM的影响，提出SafeMath技术在保障安全的同时提升数学推理能力。

Comments Accepted in EMNLP Findings 2026

Unified-MAS: Universally Generating Domain-Specific Nodes for Empowering Automatic Multi-Agent Systems

统一-MAS：通用领域节点生成以增强自动多智能体系统

Hehai Lin, Yu Yan, Zixuan Wang, Bo Xu, Sudong Wang, Weiquan Huang, Ruochen Zhao, Minzhi Li, Chengwei Qin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute for Infocomm Research (I 2 R), A*STAR（信息通信研究院（I2R），A*STAR） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出统一-MAS，通过离线节点合成解耦细粒度节点实现与拓扑编排，提升多智能体系统在知识密集型领域的性能与成本效益。

Comments Code is available at https://github.com/linhh29/Unified-MAS

QAQ: Bidirectional Semantic Coherence for Selecting High-Quality Synthetic Code Instructions

QAQ：双向语义一致性用于选择高质量的合成代码指令

Jiayin Lei, Ming Ma, Yunxi Duan, Chenxi Li, Tianming Yang

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

AI总结 本文提出QAQ框架，通过双向语义一致性评估合成数据质量，利用反向互信息量化答案对查询的信息增益，实验表明选择25%数据可达到全数据训练效果，提升数据筛选效率。

Comments 14 pages, 5 figures. EMNLP 2026 (Main track)

Demystifying Reinforcement Learning Post-Training of Language Models

揭秘语言模型的强化学习后训练

Donovan Clay, Saket Gollapudi, Sankar Harilal, Min Jang, Jacob Morrison, Sewoong Oh, Natasha Jaques

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本研究拆解语言模型的RL后训练算法，探究各因素对其结果的影响，为NLP领域人员提供RL后训练的入门指南。

Comments Link to website: https://minjang10.github.io/demystifying-rl-finetuning-web Link to code: https://github.com/sankarh-1/demystifying-rl-finetuning

Approximate Speculative Decoding

近似投机解码

Yuannuo Feng, Zegang Peng, Yuxin Xie, Yubing Ye, Yizhe Chen, Wenshuai Yao, Wenyong Zhou, Wang Kang

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

AI总结 本文提出无需训练的Approximate Speculative Decoding（ASD），通过带预算的最长前缀选择优化投机解码，提升了生成吞吐量与验证器接受率，且无需新草稿模型或微调。

Off-Context GRPO: Learning to Reason on Hard Problems using Privileged Information

脱离上下文的广义信赖域策略优化算法：利用特权信息学习解决难题

Priyank Agrawal, Ankur Samanta, Shervin Ghasemlou, Boris Vidolov, Jalaj Bhandari, Kavosh Asadi, Daniel Jiang, Aditya Modi

机构 * Meta AI ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 研究利用特权信息解决强化学习难题，提出脱离上下文的广义信赖域策略优化算法（OC - GRPO），通过引导展开和重要性校正目标避免训练不匹配，在标准数学推理基准上比普通GRPO有显著提升且成本低。

Comments 24 Pages

OISD: On-Policy Internal Self-Distillation of Language Models

OISD: 语言模型在策略内部自蒸馏

Xinyu Liu, Darryl Cherian Jacob, Yang Zhou, Jindong Wang, Pan He

机构 * Auburn University（阿肯色大学） ； William & Mary（威廉与玛丽学院） 纠错

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

AI总结 提出OISD框架，通过将最终层的预测信号蒸馏到中间层，结合logit对齐和注意力对齐，提升推理能力，在数学推理任务上显著优于基线。

Comments Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026

Robust Multi-Agent LLMs under Byzantine Faults

在拜占庭故障下鲁棒的多智能体大语言模型

Haejoon Lee, Vincent-Daniel Yun, Dimitra Panagou, Sai Praneeth Karimireddy

机构 * Department of Robotics, University of Michigan, Ann Arbor, USA（密歇根大学机器人系，安娜堡，美国） ； Thomas Lord Department of Computer Science, University of Southern California, USA（南加州大学计算机科学托马斯·劳德系，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出Self-Anchored Consensus算法，通过去中心化迭代过滤和优化协议提升多智能体系统在拜占庭故障下的鲁棒性，实验表明其在数学和常识推理任务中表现优异。

Comments EMNLP 2026 Main Accepted

Constrained Group Relative Policy Optimization

带约束的群体相对策略优化

Roger Girgis, Rodrigue de Schaetzen, Luke Rowe, Azalée Robitaille, Christopher Pal, Liam Paull

机构 * Mila - Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能主席） 纠错

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

AI总结 本文提出带约束的GRPO，通过拉格朗日松弛解决受约束策略优化问题，实验验证其在网格世界和机器人任务中的有效性。

Comments 16 pages, 6 figures

AdaFuse: Adaptive Ensemble Decoding with Test-Time Scaling for LLMs

AdaFuse: 用于大语言模型的自适应集成解码与测试时缩放

Chengming Cui, Tianxin Wei, Ziyi Chen, Ruizhong Qiu, Zhichen Zeng, Zhining Liu, Xuying Ning, Duo Zhou, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 AdaFuse通过自适应集成解码与测试时缩放，提升大语言模型在多种任务上的生成性能。

Comments ACL 2026 Main

ProgRouter: Online Progress-Guided Orchestration for Multi-Agent LLM Workflows under Quality-Cost Tradeoffs

ProgRouter：面向质量-成本权衡的多智能体大语言模型工作流的在线进度引导编排

Songyuan Li, Ahmed M. Abdelmoniem, Shiqiang Wang

机构 * Aston University（阿斯顿大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学） 纠错

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

AI总结 ProgRouter是一种在线进度引导路由框架，通过多视图任务进度评分器等机制，在多智能体LLM工作流中平衡任务质量与时间、成本预算，在多类任务数据集上较基线降低运营成本且保持性能。

Comments Accepted in Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026. Index Terms: Collaborative agentic workflows, LLM agent orchestration, Quality-cost trade-off, Task progress prediction, Online decision-making

TCS-BENCH: Benchmarking State-of-the-Art Generative AI Theoretical Computer Science Research Ability

TCS-BENCH：评估最先进生成式AI理论计算机科学研究能力的基准

Vincent Cohen-Addad, Dimitris Paparas, Ernest van Wijland, Max Springer, Julien Canitrot-Paradis, Honghao Lin, David Woodruff, Adarsh Kumarappan, Rajesh Jayaram, Rudrajit Das, Lalit Jain, Ola Svensson, Silvio Lattanzi, Mislav Balunovic, Theophane Weber, Vahab Mirrokni

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； IRIF（法国信息学研究所） ； Université Paris-Cité（巴黎城市大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学） ； CEA（法国原子能和替代能源委员会） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 研究人员推出TCS-Bench基准，基于STOC、FOCS、SODA论文的定理证明任务评估LLMs，结合验证智能体，参考验证器在专家标注集准确率超90%，为评估生成式AI的TCS研究能力提供工具

Make an Offer They Can't Refuse: Grounding Bayesian Persuasion in Real-World Dialogues without Pre-Commitment

提出无法拒绝的方案：在无预承诺的真实对话中建立贝叶斯说服

Buwei He, Yang Liu, Zhaowei Zhang, Zixia Jia, Yang Yu, Huijia Wu, Zhaofeng He, Zilong Zheng, Yipeng Kang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence（北京通用人工智能研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对LLM策略性说服的不足，提出无预承诺的贝叶斯说服机制，实现两种变体并经多LLM与人类评估，验证其性能提升源于贝叶斯推理，且微调可缩小模型性能差距。

Comments Accepted as EMNLP 2026 Findings

Integrated and Cross-Architecture Interpretation of LLM Reasoning

LLM推理的集成与跨架构解释

Leonardo Matthew Yauw, Wei-Bin Kou, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 提出集成跨架构推理（IAR）框架，通过带宽校准的MIP与Tukey IQR峰值检测、重叠分析及Jaccard稳定性度量，统一解释LLM推理模式。

Comments Accepted as main conference paper by EMNLP 2026

Beyond the Trace: Coupling an Interpretable Reasoning-State Readout to Native MoE Routing

超越轨迹：将可解释推理状态读出与原生MoE路由耦合

Kang Chen, Sihan Zhao, Yixin Cao, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本研究提出将可解释推理状态读出J64与原生MoE路由耦合的两级机制，提升推理过程可解释性与性能，R64作为低开销代理可保留其核心增益，还能优化分支选择与投票策略、调整推理行为。

SciAtlas: A Computable Atlas of Science for Knowledge-Grounded AI Research

SciAtlas：面向自动化科学研究的大规模知识图谱

Shuofei Qiao, Yunxiang Wei, Busheng Zhang, Mengru Wang, Jiazheng Fan, Huadong Jian, Bin Wu, Shumin Deng, Yida Xue, Zifan Cheng, Xiang Chen, Dan Zhang, Junfeng Fang, Ningyu Zhang, Keyan Ding, Qiang Zhang, Jeff Z. Pan, Emine Yilmaz, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 为应对学术信息爆炸和跨学科整合困难，提出包含4300万论文、1.57亿实体和30亿三元组的多学科知识图谱SciAtlas，并开发神经符号检索算法，实现从语义匹配到确定性关联发现的转变，降低推理成本。

Comments Ongoing Work

QUACK: Questioning, Understanding, and Auditing Communicated Knowledge in Multimodal Social Deduction Agents

QUACK: 多模态社交推理智能体中的沟通知识质疑、理解与审计

Ye Yuan, Rui Song, Weien Li, Zeyu Li, Haochen Liu, Xiangyu Kong, Changjiang Han, Yonghan Yang, Zichen Zhao, Zixuan Dong, Fuyuan Lyu, Bowei He, Haolun Wu, Jikun Kang, Xue Liu

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； MBZUAI - Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（MBZUAI - 摩苏尔·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Salesforce 纠错

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

AI总结 提出QUACK框架，通过游戏结果、行为轨迹和话语一致性三级评估，自动审计多模态社交推理智能体语言与感知行为的一致性，发现最强智能体仍有15.1%的空间幻觉和过半无据指控。

Comments Accepted by EMNLP 2026 Main Conference

Grammar of the Wave: Towards Explainable Multivariate Time Series Event Detection via Neuro-Symbolic VLM Agents

波的语法：通过神经符号VLM智能体实现可解释的多变量时间序列事件检测

Sky Chenwei Wan, Yifei Y. Wang, Tianjun Hou, Xiqing Chang, Aymeric Jan

机构 * AI Lab, SLB（SLB人工智能实验室） ； Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris, France（巴黎电信学院，巴黎高等理工学院，法国） 纠错

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

AI总结 提出语言引导的时间序列事件检测（TSED）任务，通过事件逻辑树（ELT）将文本描述转化为结构化时序逻辑，并构建神经符号VLM智能体SELA，实现零/少样本事件检测与可解释推理。

Comments Long paper accepted to EMNLP 2026 main conference, camera-ready version

Agentic Chain-of-Thought Steering for Efficient and Controllable LLM Reasoning

Agentic Chain-of-Thought Steering：实现高效且可控的LLM推理

Yu Xia, Zhouhang Xie, Xin Xu, Byungkyu Kang, Prarit Lamba, Xiang Gao, Julian McAuley

专题命中 规划推理 ：chain-of-thought(title,title_cn)；reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出Agentic Chain-of-Thought Steering (ACTS)方法，通过强化学习训练控制器智能体在推理过程中自适应地选择推理策略和引导短语，实现预算感知的策略控制，从而在保持推理质量的同时显著节省token，并支持准确率-效率的可控权衡。

Comments EMNLP 2026 Findings