大模型推理能力

Collective Intelligence with Foundation Models

基于基础模型的集体智能

J. de Curtò, I. de Zarzà

机构 * Department of Computer Applications in Science \& Engineering, BARCELONA Supercomputing Center, 08034 Barcelona, Spain Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI), Universidad Pontificia Comillas, 28015 Madrid, Spain Human Centered AI, Data \& Software, LUXEMBOURG Institute of Science 纠错

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

AI总结 研究如何将多个基础模型协调成合作推理系统，提出多智能体框架，含求解器、批评和聚合智能体及评分模块。通过消融研究比较四种配置，发现模型异质性是性能提升关键，能提高逐步准确率、降低方差，还讨论了相关原则、方法及对应用人工智能的影响。

Comments Accepted as a book chapter in "Advances in Global Applied Artificial Intelligence" (G. A. Tsihrintzis, M. Virvou, N. G. Bourbakis, L. C. Jain, Eds.), authenticated version will be published in Springer series: Learning and Analytics in Intelligent Systems

DeepTutor: Towards Agentic Personalized Tutoring

DeepTutor：迈向代理式个性化辅导

Bingxi Zhao, Jiahao Zhang, Xubin Ren, Zirui Guo, Tianzhe Chu, Yi Ma, Chao Huang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 DeepTutor通过结合引用基础问题辅导与难度校准的问题生成，提出一个统一的开放源码框架，利用静态知识和动态学习者记忆实现个性化适应，并在五个领域大学课程中评估个性化教学效果。

Comments Tech Report, work in progress. Code available at https://github.com/HKUDS/DeepTutor

Comprehensive Evaluation of Large Language Model Responses: A Multi-Factor Scoring System

大语言模型回答的综合评估：一种多因素评分系统

Yiming Gai, Junde Lu, Xuefei Huang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Data Science and Intelligent Computing Laboratory, Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University, Hangzhou, Zhejiang（北京航空航天大学杭州国际创新研究院数据科学与智能计算实验室） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型回答质量评估，提出多因素评分范式，融合准确性等多方面因素，通过图形用户界面可视化结果，在TruthfulQA数据集上评估揭示模型优缺点，为知识工程和模型优化提供新途径。

Trading Human Curation for Synthetic Augmentation in RLVR

在RLVR中用合成增强替代人工策展

Akshansh, Leonardo Rosa Rodrigues, Michael Korostelev, Youssef Hassan, Mark E. Whiting

机构 * Pareto AI 纠错

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

AI总结 研究通过预指定、门控过滤的增强任务替代人工策展任务，在RLVR中实现成本效益权衡，并保持泛化性能。

Comments 21 pages, 5 main-text figures, 4 appendix figures. Preprint

Out-of-Distribution Generalization of Risk Aversion in Language Models

语言模型中风险规避的分布外泛化

Kristina Zhang, Junior Chinomso Okoroafor, Benjamin Maltbie, Andrew Lin, Abhitej Bokka, Elliott Thornley

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

AI总结 研究训练人工智能在资源方面规避风险能否泛化至高风险场景。通过引入RiskAverseOOD基准测试，用多种方法使模型在低风险时规避风险，发现其能部分泛化至高风险，不同规模和模型家族也有类似效果，但一致性不足。

Comments ICML 2026 Agents in the Wild workshop

PACE: A Proxy for Agentic Capability Evaluation

PACE：智能体能力评估的代理框架

Yueqi Song, Lintang Sutawika, Jiarui Liu, Lindia Tjuatja, Jiayi Geng, Yunze Xiao, Daniel Lee, Aditya Bharat Soni, Vincent Lo, Xiang Yue, Graham Neubig

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） 纠错

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

AI总结 提出PACE框架，通过从非智能体评测中选取原子实例构建代理基准，以低成本高精度预测智能体基准性能，在14个模型上实现MAE<4%、Spearman>0.80。

Incompressible Knowledge Probes: Estimating Black-Box LLM Parameter Counts via Factual Capacity

不可压缩的知识探针：通过事实容量估计黑盒大语言模型参数数量

Bojie Li

机构 * Pine AI 纠错

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

AI总结 本文提出不可压缩知识探针，通过事实容量估计大语言模型参数数量，验证了参数数量与知识容量的对数线性关系，展示了模型在不同厂商和不同世代中的持续扩展。

Council Mode: A Heterogeneous Multi-Agent Consensus Framework for Reducing LLM Hallucination and Bias

理事会模式：一种异质多智能体共识框架，用于减少大语言模型的幻觉和偏见

Shuai Wu, Xue Li, Yanna Feng, Yufang Li, Zhijun Wang, Ran Wang

机构 * Lead Researcher（研究员） ； Research Assistant（研究员） ； Academic Advisor（学术顾问） ； Research Consultant（研究顾问） 纠错

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

AI总结 本文提出理事会模式，通过多智能体共识框架减少LLM的幻觉和偏见，实验显示在HaluEval和TruthfulQA上 hallucination率降低35.9%，质量得分提升10.2个百分点，且在偏见方面表现更优。

Comments 24 pages, 8 figures, 16 tables

The Language of Bargaining: Linguistic Effects in LLM Negotiations

谈判语言：大语言模型谈判中的语言效应

Stuti Sinha, Himanshu Kumar, Aryan Raju Mandapati, Rakshit Sakhuja, Dhruv Kumar

机构 * BITS Pilani（BITS 普利尼） 纠错

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

AI总结 研究通过多智能体模拟，在保持游戏规则等不变的情况下，系统分离英语和四种印度语言框架在不同游戏中的语言效应，发现语言选择对结果影响大，且因任务而异，强调仅用英语评估LLM谈判有局限。

Comments Under Review

COMFYCLAW: Self-Evolving Skill Harnesses for Image Generation Workflows

COMFYCLAW：面向图像生成工作流的自进化技能工具包

Zongxia Li, Dawei Liu, Fuxiao Liu, Yuhang Zhou, Xiyang Wu, Jingxi Chen, Jing Xie, Xiaomin Wu, Lichao Sun

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Nvidia（英伟达） ； Lehigh University（里海大学） 纠错

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

AI总结 提出COMFYCLAW框架，通过类型化图编辑、区域级VLM验证器和渐进式技能库进化，提升ComfyUI工作流构建的代理可靠性和性能，在多个基准上取得最佳平均评分。

MedRepBench: A Comprehensive Benchmark for Medical Report Interpretation

MedRepBench：医学报告解读的综合基准

Fangxin Shang, Yuan Xia, Dalu Yang, Yahui Wang, Binglin Yang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 提出MedRepBench基准，包含1925张去标识中文医学报告图像，评估端到端视觉语言模型在报告字段结构化提取和患者友好解释上的性能，并提供GRPO对齐基线提升字段召回率6%。

Comments ECCV 2026 (main conference)

StochasT: Learning with Stochastic Turn Depth for Visual Instruction Tuning

StochasT：基于随机轮次深度的视觉指令微调学习

Yuan Qing, Chengzhi Mao, Boqing Gong

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉指令微调中多轮训练与单轮测试不匹配的问题，提出StochasT方法，通过随机分组语言任务为不同大小的轮次深度，增强模型在单轮和多轮场景下的鲁棒性。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page and code: https://yuanqing-ai.github.io/StochasT

MolSafeEval: A Benchmark for Uncovering Safety Risks in AI-Generated Molecules

MolSafeEval: 揭示AI生成分子安全风险的基准

Tong Xu, Xinzhe Cao, Zhihui Zhu, Keyan Ding, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center（浙大-杭州全球科技创新中心） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出MolSafeEval基准，通过构建分子安全知识图谱和基于大语言模型的推理，系统评估四类分子生成模型的安全风险，揭示当前方法的漏洞。

Comments Accepted by Findings of ACL 2026

Controllable Narrative Rendering for Enhanced Assisted Writing

可控叙事渲染以增强辅助写作

Mingzhe Lu, Yanbing Liu, Jiayue Wu, Jiarui Zhang, Qihao Wang, Yue Hu, Yunpeng Li, Yangyan Xu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； HiThink Research（海天瑞声） 纠错

专题命中 推理评测 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对大语言模型在创意写作中安全编辑与无控制情节扩展的二元失败问题，提出基于叙事学故事/话语区分的Loom框架，通过三层流水线和意图中心符号链实现叙事意图与渲染密度的精确控制，在保持事实完整性的同时提升描述强度。

HealthAgentBench: A Unified Benchmark Suite of Realistic Agentic Healthcare Environments for Challenging Frontier AI Agents

HealthAgentBench：面向挑战性前沿AI代理的统一真实医疗环境基准套件

Qianchu Liu, Sheng Zhang, Guanghui Qin, Jeya Maria Jose Valanarasu, Maximilian Rokuss, Mingyu Lu, Timothy Ossowski, Juan Manuel Zambrano Chaves, Cliff Wong, Peniel Argaw, Yashna Hasija, Mu Wei, Wen-wai Yim, Qin Liu, Zilin Jing, Jason Entenmann, Naoto Usuyama, Tristan Naumann, Hoifung Poon

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 提出包含54个医疗任务的基准套件HealthAgentBench，评估AI代理在真实临床工作流中的端到端多步推理能力，最强代理Codex GPT-5.5仅达42%成功率。

TAG-DLM: Diffusion Language Models for Text-Attributed Graph Learning

TAG-DLM：面向文本属性图学习的扩散语言模型

Lingjie Chen, Yuanchen Bei, Haobo Xu, Yanjun Zhao, Yuzhong Chen, Hanghang Tong

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； VISA（VISA研究院） 纠错

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

AI总结 提出TAG-DLM方法，通过掩码扩散语言模型统一文本推理与图消息传递，线性化邻域并利用拓扑注意力掩码实现图结构注入，无需微调即可适应节点分类、链接预测等任务，性能优于现有基线。

Indi-RomCoM: Code-Mixed Benchmark for Evaluating LLMs on Romanized Indic-English Instructions

Indi-RomCoM：评估LLM在罗马化印度语-英语混合指令上的基准测试

Avisha Das, Mihir Parmar, Mohana Ramnath, Pulkit Verma

机构 * Shiv Nadar University Chennai（金奈希夫·纳达尔大学） ； Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） ； IIT Madras（印度理工学院马德拉斯分校） 纠错

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

AI总结 提出Indi-RomCoM基准，用于评估大语言模型在罗马化印度语-英语混合指令上的表现，涵盖7个任务、4种语言和3种混合强度，发现模型性能随混合密度增加而下降。

Brevity is the Soul of Inference Efficiency: Inducing Concision in VLMs via Data Curation

简洁是推理效率的灵魂：通过数据策展诱导VLM的简洁性

DatologyAI, :, Matthew L. Leavitt, Siddharth Joshi, Haoli Yin, Rishabh Adiga, Haakon Mongstad, Alvin Deng, David Schwab, Bogdan Gaza, Ari Morcos

机构 * DatologyAI 纠错

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

AI总结 本文提出通过预训练数据策展诱导视觉语言模型输出简洁答案，从而降低推理成本，在保持精度的同时实现35倍成本优势。

Comments 36 pages, see https://datologyai.com for more information

Knowledge Graphs as the Missing Data Layer for LLM-Based Industrial Asset Operations

知识图谱：基于LLM的工业资产运营中缺失的数据层

Madhulatha Mandarapu, Sandeep Kunkunuru

机构 * VaidhyaMegha Private Limited, India（印度VaidhyaMegha私人有限公司） 纠错

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

AI总结 研究通过类型化知识图谱作为数据层，将GPT-4在工业维护场景中的准确率从65%提升至99%，并引入生成增强知识（GAK）处理缺失数据，实现81.8%的场景可回答性。

Comments v4: Accepted at Agents+Graph (AG2026) @ VLDB 2026. Corrects claims to reproduced ground truth: base graph 9 labels/5 edge types/12,647 nodes (extended schema 14/21); GAK materializes 106 failure-mode nodes; FailureSensorIQ noted as a separate IBM benchmark; 467 FMSR overlap with GAK disclosed. 20 pages, 4 figures. Code: github.com/samyama-ai/assetops-kg

Human-Agent Collaborative Paper-to-Page Crafting

人机协作的论文到网页制作

Qianli Ma, Siyu Wang, Yilin Chen, Yinhao Tang, Yixiang Yang, Chang Guo, Bingjie Gao, Zhening Xing, Yanan Sun, Zhipeng Zhang

机构 * AutoLab, SAI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院AutoLab实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出AutoPage多智能体系统，通过粗到细的流水线将论文转化为交互式网页，并引入Checker智能体验证和人工检查点，在15分钟内以低于0.1美元的成本生成高质量网页。

Comments Accepted by ACL2026 Findings

How Do LLMs Cite? A Mechanistic Interpretation of Attribution in Retrieval-Augmented Generation

LLM如何引用？检索增强生成中归因的机制解释

Ian van Dort, Maria Heuss

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 通过激活修补方法，发现LLM的引用机制并非单一组件，而是由注意力头和MLP层组成的分布式“归因集成”，调控这些组件可修复大部分错误引用。

Comments This preprint has not undergone peer review or any post-submission improvements or corrections. The Version of Record of this contribution is published in Advances in Information Retrieval, ECIR 2026, Lecture Notes in Computer Science, vol. 16485, pp. 458-473, and is available online at https://doi.org/10.1007/978-3-032-21324-2_35

Journal ref Advances in Information Retrieval, ECIR 2026. Lecture Notes in Computer Science, vol. 16485, pp. 458-473. Springer, Cham (2026)

Auditing LLM-Governed Social Robots with Culture-Specific Moral Gradients

审计具有文化特定道德梯度的LLM驱动社交机器人

Carmen Ng, Gjergji Kasneci

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

AI总结 针对LLM驱动社交机器人在跨文化场景中优先分配资源时的道德偏差，提出基于梯度的多语言审计框架，通过对称控制场景测试模型对文化偏好梯度的区分能力，发现提示工程无法可靠纠正的持续性不对称问题。

Comments Accepted for publication in Proceedings of the 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '26)

ORCA: Open-ended Response Correctness Assessment for Audio Question Answering

ORCA：面向音频问答的开放性回答正确性评估

Šimon Sedláček, Sara Barahona, Bolaji Yusuf, Laura Herrera-Alarcón, Santosh Kesiraju, Cecilia Bolaños, Alicia Lozano-Diez, Sathvik Udupa, Fernando López, Allison Ferner, Ramani Duraiswami, Jan Černocký

机构 * Brno University of Technology（布尔诺科技大学） ； Universidad Autónoma de Madrid（马德里自治大学） ； University of Buenos Aires（布宜诺斯艾利斯大学） ； Tufts University（塔夫茨大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ORCA模型，通过三阶段标注流程实现轻量级回答正确性与分歧建模，实验显示其在已见和未见基准上均优于基线模型，且能有效识别问题项。

Comments Accepted to TACL; pre-MIT Press publication version

Skin-R1: Clinical Knowledge-Guided Dermatological Diagnosis Using Vision-Language Models

Skin-R1: 基于视觉-语言模型的临床知识引导的皮肤病诊断

Zehao Liu, Weijieying Ren, Jipeng Zhang, Tianxiang Zhao, Jingxi Zhu, Xiaoting Li, Vasant G Honavar

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

AI总结 Skin-R1结合教材引导的临床推理监督与强化学习，提升皮肤病诊断的准确性和鲁棒性，通过构建基于教材的推理生成器和强化学习框架，改进模型在异构数据集和稀疏标注下的表现。

Comments ECCV 2026

PlantExpertVQA: A Visual Question Answering Dataset for Benchmarking Vision-Language Models in Plant Science

PlantExpertVQA: 一个用于植物科学中视觉语言模型基准测试的视觉问答数据集

Syed Nazmus Sakib, Nafiul Haque, Mohammad Zabed Hossain, Shifat E. Arman

机构 * Department of Robotics and Mechatronics Engineering, University of Dhaka（达卡大学机器人与机电工程系） ； Department of Botany, University of Dhaka（达卡大学植物学系） 纠错

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

AI总结 PlantExpertVQA数据集旨在提升视觉语言模型在农业决策中的应用，包含765,186个高质量问答对，涵盖38种作物和89种病害，通过多阶段流程生成并经专家审核，验证了参数高效微调的有效性。

Comments 36 pages, 9 figures, 14 tables and Submitted to Nature Scientific Data

From Black-Box to Clinical Insight: A Multi-Stage Explainable Framework for Speech-Based Cognitive Impairment Detection

从黑盒到临床洞察：用于语音认知障碍检测的多阶段可解释框架

Yasaman Haghbin, Sina Rashidi, Ali Zolnour, Fatemeh Taherinezhad, Ali Fartoot, Hossein Azadmaleki, James M Noble, Maryam Dadkhah, Maryam Zolnoori

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） 纠错

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

AI总结 提出多阶段可解释框架，结合SHAP、语言学特征和LLM推理，将黑盒Transformer预测转化为临床叙事，在NIA PREPARE基准上F1=72.11%，医生评估显示与患者认知特征高度一致，SUS评分82/100。

Comments Accepted to Interspeech 2026

Benchmarking Multi-Modal Graph-based Social Media Popularity Prediction

基于多模态图的社交媒体流行度预测基准测试

Utkarsh Sahu, Zhisheng Qi, Li Zhu, Yizhao Yang, Jun Li, Ryan Rossi, Yu Wang

机构 * University of Oregon（俄勒冈大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 提出统一的多模态图基准MMG-Pop和模型MMG-PopNet，联合建模文本、视觉、时间与社交交互信号，在Bluesky和Reddit数据集上验证了跨平台泛化与多模态贡献。

CalBrief: A Pilot Diagnostic Benchmark for Evidence-Calibrated Scientific Briefing with Large Language Models

CalBrief：面向大型语言模型证据校准科学简报的试点诊断基准

Yu Fu, Yongqi Kang, Yong Zhao

机构 * Sichuan University（四川大学） 纠错

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

AI总结 提出CalBrief基准，通过16个科学证据包和96个人工验证要点，诊断LLM在证据校准简报中的不足，发现保守性主要源于标签空间扩展而非信号注入。

Formalizing Latent Thoughts: Four Axioms of Thought Representation in LLMs

形式化潜在思维：LLM中思维表示的四条公理

Fahd Seddik, Fatemeh Fard

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出独立于下游基准的LLM潜在思维表示公理评估框架，发现当前表示不满足所有四条公理，且编码信息有限。

Comments 44 pages, 27 tables, 14 figures

SpecFuse: Ensembling Large Language Models via Next-Segment Prediction

SpecFuse：通过下一段预测进行大语言模型的集成

Bo Lv, Nayu Liu, Chen Tang, Xin Liu, Yue Yu, Ping Luo

机构 * Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Key Lab of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT/CAS)（中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tianjin Laboratory Autonomous Intelligence Technology and Systems, School of Computer Science and Technology, Tiangong University（天津工业大学计算机科学与技术学院天津市自主智能技术与系统实验室） ； Institute for Advanced Algorithms Research, Shanghai（上海高级算法研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出SpecEM框架，通过动态调整模型贡献提升集成效果，结合推测解码实现段级语义协作，实验表明在多个LLM家族和基准数据集上性能优于现有方法。

Comments 15 pages, 5 figures

Journal ref NeurIPS 2025