大模型推理能力

Trace-Level Analysis of Information Contamination in Multi-Agent Systems

多智能体系统中信息污染的跟踪级分析

Anna Mazhar, Huzaifa Suri, Sainyam Galhotra

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of Illinois（伊利诺伊大学） 纠错

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

AI总结 研究多智能体系统中信息污染现象，通过跟踪差异量化污染影响，提出污染表现类型分类及测量框架，揭示验证防护失效原因。

How Do AI Agents Spend Your Money? Analyzing and Predicting Token Consumption in Agentic Coding Tasks

AI代理如何花费你的钱？分析和预测代理编码任务中的令牌消耗

Longju Bai, Zhemin Huang, Xingyao Wang, Jiao Sun, Rada Mihalcea, Erik Brynjolfsson, Alex Pentland, Jiaxin Pei

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； All Hands AI ； Google Deepmind（谷歌DeepMind） ； Microsoft AI（微软AI） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了代理编码任务中令牌消耗模式，发现代理任务消耗远高于代码推理和代码聊天，且模型在任务执行前难以准确预测自身令牌使用。

Networks of Causal Abstractions: A Sheaf-theoretic Framework

因果抽象网络：一种她夫理论框架

Gabriele D'Acunto, Paolo Di Lorenzo, Sergio Barbarossa

机构 * DIET Sapienza University of Rome（Sapienza罗马大学DIET） 纠错

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

AI总结 本文提出因果抽象网络（CAN）框架，通过她夫理论统一多个上下文依赖因果机制模型，解决分布式智能体间因果视角协调问题，实现因果学习与推理。

Comments Major changes: added convergence proof for CK diffusion dynamics; clarified relation with our prior work arXiv:2602.02623, removing substantial overlap; shortened background

Towards Lawful Autonomous Driving: Deriving Scenario-Aware Driving Requirements from Traffic Laws and Regulations

迈向合法自动驾驶：从交通法规中推导场景感知的驾驶要求

Bowen Jian, Rongjie Yu, Hong Wang, Liqiang Wang, Zihang Zou

机构 * College of Transportation, Tongji University（同济大学交通运输学院） ； The Key Laboratory of Road and Traffic Engineering, Ministry of Education（教育部道路与交通工程重点实验室） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动性学院） ； College of Computer Science, University of Central Florida（佛罗里达中央大学计算机科学学院） ； Optixway AI 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于交通场景分类的新型方法，利用大语言模型推导法律要求，提升自动驾驶系统的合规性与准确性。

FormalScience: Scalable Human-in-the-Loop Autoformalisation of Science with Agentic Code Generation in Lean

FormalScience: 基于代理代码生成的可扩展人类在环科学自动形式化

Jordan Meadows, Lan Zhang, Andre Freitas

机构 * University of Manchester, UK（英国曼彻斯特大学） ； Idiap Research Institute, Switzerland（瑞士Idiap研究所） ； National Biomarker Centre, CRUK-MI, UK（英国国家生物标志物中心，CRUK-MI） 纠错

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

AI总结 FormalScience通过人类在环的代理流程，使非专业领域专家以低成本生成形式化证明，构建了包含200个大学物理问题及解决方案的FormalPhysics数据集，并探讨了现代LLM在自动形式化中的局限性。

Comments ACL 2026

CodeRL+: Improving Code Generation via Reinforcement with Execution Semantics Alignment

CodeRL+: 通过执行语义对齐改进代码生成

Xue Jiang, Yihong Dong, Mengyang Liu, Hongyi Deng, Tian Wang, Yongding Tao, Rongyu Cao, Binhua Li, Zhi Jin, Wenpin Jiao, Fei Huang, Yongbin Li, Ge Li

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出CodeRL+，通过将执行语义对齐整合到RLVR训练流程中，提升代码生成的准确性，实验显示其在pass@1指标上平均提升4.6%。

Comments Accepted by ACL 2026

Seeing Isn't Believing: Mitigating Belief Inertia via Active Intervention in Embodied Agents

看见并不等于相信：通过主动干预缓解具身智能体中的信念惯性

Hanlin Wang, Chak Tou Leong, Jian Wang, Wenjie Li

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） ； College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文提出通过主动干预缓解具身智能体中的信念惯性问题，引入EVU机制提升任务成功率。

Comments Accepted by ACL2026 Fingdings

Discover and Prove: An Open-source Agentic Framework for Hard Mode Automated Theorem Proving in Lean 4

发现与证明：一个开源代理框架用于Lean 4中的硬模式自动定理 proving

Chengwu Liu, Yichun Yin, Ye Yuan, Jiaxuan Xie, Botao Li, Siqi Li, Jianhao Shen, Yan Xu, Lifeng Shang, Ming Zhang

机构 * State Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, PKU-Anker LLM Lab, Peking University（信息处理国家重点实验室，计算机科学学院，PKU-Anker LLM实验室，北京大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； School of Software & Microelectronics, Peking University（软件与微电子学院，北京大学） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（电子工程与计算机科学学院，北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DAP框架，通过LLM自然语言推理与自我反思发现答案，并将硬模式问题转换为易模式问题以提升自动定理证明性能，实现了CombiBench和PutnamBench上的显著提升。

Comments ACL 2026 Main Conference

Intent-aligned Formal Specification Synthesis via Traceable Refinement

通过可追溯的细化实现意图对齐的正式规范合成

Zhe Ye, Aidan Z. H. Yang, Huangyuan Su, Zhenyu Liao, Samuel Tenka, Zhizhen Qin, Udaya Ghai, Dawn Song, Soonho Kong

机构 * Amazon Web Services（亚马逊云服务） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VeriSpecGen框架，通过需求级归因和局部修复生成意图对齐的规范，提升规范合成的准确性和效率。

CORA: Conformal Risk-Controlled Agents for Safeguarded Mobile GUI Automation

CORA: 为保障移动GUI自动化设计的符合性风险控制代理

Yushi Feng, Junye Du, Qifan Wang, Zizhan Ma, Qian Niu, Yutaka Matsuo, Long Feng, Lequan Yu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 CORA通过统计保障减少有害操作，利用Guardian模型评估行动风险并校准执行/中止边界，结合Goal-Lock机制和Phone-Harm基准验证其在自主GUI执行中的安全性与实用性。

Safety, Security, and Cognitive Risks in World Models

世界模型中的安全性、安全性和认知风险

Manoj Parmar

机构 * SovereignAI Security Labs（SovereignAI安全实验室） 纠错

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

AI总结 本文探讨了世界模型在自主决策中的安全、安全及认知风险，提出了轨迹持久性和表征风险的定义，并通过实验验证了对抗攻击的效果，强调了对世界模型的严谨性要求。

Comments version 2, 29 pages, 1 figure (6 panels), 3 tables. Empirical proof-of-concept on GRU/RSSM/DreamerV3 architectures

Information-Theoretic Limits of Safety Verification for Self-Improving Systems

自我改进系统安全验证的信息论极限

Arsenios Scrivens

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

AI总结 研究安全验证在允许无界有益自修改的同时维持有限累积风险的理论极限，提出双条件并建立其兼容性理论。

Comments 27 pages, 6 figures. Companion empirical paper: doi:10.5281/zenodo.19237566

The $\mathbf{Y}$-Combinator for LLMs: Solving Long-Context Rot with $λ$-Calculus

LLMs的Y-组合子：解决长上下文旋转问题的λ演算

Amartya Roy, Rasul Tutunov, Xiaotong Ji, Matthieu Zimmer, Haitham Bou-Ammar

机构 * The School of Interdisciplinary Research（跨学科研究学院） ； Indian Institute of Technology (IIT) Delhi（印度理工学院德里分校） ； Robert Bosch GmbH, India（德国罗伯特·博世有限公司，印度） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； Huawei Noah’s Ark UCL Centre for Artificial Intelligence（华为诺亚方舟大学伦敦人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文提出λ-RLM框架，通过类型化的功能运行时替代自由递归代码生成，提升长上下文推理的可靠性与效率。

Autonomous Agents Coordinating Distributed Discovery Through Emergent Artifact Exchange

自主代理通过涌现式物品交换协调分布式发现

Fiona Y. Wang, Lee Marom, Subhadeep Pal, Rachel K. Luu, Wei Lu, Jaime A. Berkovich, Markus J. Buehler

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

AI总结 该研究提出ScienceClaw + Infinite框架，通过自主代理在无中央协调下进行科学探究，展示异构工具链、代理间涌现式收敛及可追溯推理。

Understanding the Emergence of Seemingly Useless Features in Next-Token Predictors

理解下一token预测器中看似无用特征的出现

Mark Rofin, Jalal Naghiyev, Michael Hahn

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

AI总结 研究探讨了训练中的Transformer模型如何计算看似冗余的抽象特征，并提出方法分析梯度信号对特定特征形成的影响，通过玩具任务和小型模型验证，揭示了预训练语言模型中形式推理领域特征的产生机制。

Comments ICLR 2026

FATE: A Formal Benchmark Series for Frontier Algebra of Multiple Difficulty Levels

FATE：面向多难度层级的前沿代数形式化基准系列

Jiedong Jiang, Wanyi He, Yuefeng Wang, Guoxiong Gao, Yongle Hu, Jingting Wang, Nailin Guan, Peihao Wu, Chunbo Dai, Liang Xiao, Bin Dong

机构 * Westlake Institute for Advanced Study, Westlake University（西拉丘学院先进研究院，西拉丘大学） ； Peking University（北京大学） ； New Cornerstone Science Laboratory, School of Mathematical Sciences, Peking University（新基石科学实验室，北京大学数学科学学院） ； Center for Machine Learning Research, Peking University（机器学习研究中心，北京大学） ； Center for Intelligent Computing, Great Bay Institute for Advanced Study, Great Bay University（智能计算中心，大湾先进研究院，大湾大学） 纠错

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

AI总结 FATE是一个面向多难度层级的前沿代数形式化基准系列，旨在评估和推动高级数学推理能力。

Elenchus: Generating Knowledge Bases from Prover-Skeptic Dialogues

Elenchus：从证人-怀疑者对话生成知识库

Bradley P. Allen

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

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

AI总结 Elenchus通过证人-怀疑者对话与LLM交互，利用非单调多后件逻辑显式化知识库构建，实现从对话到形式推理的端到端整合。

Comments 12 pages, 4 figures, 4 tables

The Convergence of Schema-Guided Dialogue Systems and the Model Context Protocol

模式引导对话系统与模型上下文协议的收敛

Andreas Schlapbach

机构 * SBB-IT 纠错

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

AI总结 本文通过分析模式引导对话系统与模型上下文协议的收敛，提出五条模式设计原则，揭示了SGD与MCP的内在联系及软件3.0中的关键监督机制。

Comments 18 sections, 4 figures, 7 tables, 40 references. Original research presenting: (1) formal framework mapping Schema-Guided Dialogue principles to Model Context Protocol concepts, (2) five foundational design principles for LLM-native schema authoring, (3) architectural patterns for secure, scalable agent orchestration. Research supported by SBB (Swiss Federal Railways)

Assessing the Impact of Code Changes on the Fault Localizability of Large Language Models

评估代码更改对大型语言模型故障定位性的影响

Sabaat Haroon, Ahmad Faraz Khan, Ahmad Humayun, Waris Gill, Abdul Haddi Amjad, Ali R. Butt, Mohammad Taha Khan, Muhammad Ali Gulzar

机构 * Carnegie Mellon University, USA（卡内基梅隆大学，美国） 纠错

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

AI总结 本文通过端到端评估框架评估LLM在故障定位中的鲁棒性，发现SPMs导致78%的LLM失败于之前定位的故障，表明LLM推理依赖于语法而非语义。

Comments This paper is currently Under Review. It consists of 12 pages, 11 Figures, and 5 Tables

Neural Paging: Learning Context Management Policies for Turing-Complete Agents

神经分页：为图灵完备智能体学习上下文管理策略

Liang Chen, Qi Liu

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

AI总结 本文提出神经分页架构，通过解耦符号推理与信息资源管理，提升图灵完备智能体的上下文处理效率和鲁棒性。

Cognitive models can reveal interpretable value trade-offs in language models

认知模型可以揭示语言模型中的可解释价值权衡

Sonia K. Murthy, Rosie Zhao, Jennifer Hu, Sham Kakade, Markus Wulfmeier, Peng Qian, Tomer Ullman

机构 * Kempner Institute for Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究所） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Department of Psychology, Harvard University（哈佛大学心理学系） 纠错

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

AI总结 本文提出利用认知模型评估语言模型中的价值权衡，揭示其行为特征变化及对社会行为的影响。

Comments 10 pages, 5 figures

LeanCat: A Benchmark Suite for Formal Category Theory in Lean (Part I: 1-Categories)

LeanCat：Lean中的形式范畴论基准测试套件（第一部分：1-范畴）

Rongge Xu, Hui Dai, Yiming Fu, Jiedong Jiang, Tianjiao Nie, Junkai Wang, Holiverse Yang, Zhi-Hao Zhang

机构 * Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学尤洋数学科学中心） ； Iluvatar CoreX ； Department of Mathematics, Southern University of Science and Technology（南方科技大学数学系） ； Westlake Institute for Advanced Study, Westlake University（西湖研究学院） ； Qiuzhen College, Tsinghua University（清华大学齐臻学院） ； Department of Physics, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学物理系） ； Yanqi Lake Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications (BIMSA)（燕琦湖北京应用数学研究所（BIMSA）） 纠错

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

AI总结 LeanCat通过100个形式化范畴论任务测试模型的抽象能力，揭示了现有模型在组合泛化上的不足，提出LeanBridge通过迭代优化提升性能至24%。

Comments 22 pages, 9 figures, 5 tables

Lean Finder: Semantic Search for Mathlib That Understands User Intents

Lean Finder: 用于Mathlib的语义搜索，能理解用户意图

Jialin Lu, Kye Emond, Kaiyu Yang, Swarat Chaudhuri, Weiran Sun, Wuyang Chen

机构 * Simon Fraser University（西蒙·弗雷泽大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 Lean Finder通过语义搜索和用户意图理解，提升了数学家在Lean和mathlib中的搜索效率和准确性。

Vichara: Appellate Judgment Prediction and Explanation for the Indian Judicial System

Vichara：印度司法系统上诉判决预测与解释

Pavithra PM Nair, Preethu Rose Anish

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

AI总结 Vichara通过结构化方法预测和解释印度司法系统中的上诉判决，利用大型语言模型在两个数据集上取得优异表现，尤其在可解释性方面表现突出。

Journal ref AI and Law @ AAAI 2026

PoeTone: A Framework for Constrained Generation of Structured Chinese Songci with LLMs

PoeTone: 一个用于基于LLM生成结构化中文词的约束生成框架

Zhan Qu, Shuzhou Yuan, Michael Färber

专题命中 代码与定理证明 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 PoeTone框架通过约束生成和评估方法，提升LLM在生成结构化中文词中的表现，实现正式符合度提升5.88%。

Prover Agent: An Agent-Based Framework for Formal Mathematical Proofs

Prover Agent：一个基于代理的正式数学证明框架

Kaito Baba, Chaoran Liu, Shuhei Kurita, Akiyoshi Sannai

机构 * The University of Tokyo, Tokyo, Japan（东京大学） ； National Institute of Informatics, Tokyo, Japan（日本信息处理学会） ； Research and Development Center for Large Language Models, National Institute of Informatics, Tokyo, Japan（大型语言模型研究开发中心） ； Kyoto University, Kyoto, Japan（京都大学） ； Shiga University, Shiga, Japan（滋贺大学） ； RIKEN Center for Advanced General Intelligence for Science Program, Kobe, Japan（理化学研究所高级一般智能科学项目中心） ； National Institute of Science Technology Policy (NISTEP), Tokyo, Japan（科学与技术政策国立研究所） 纠错

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

AI总结 Prover Agent结合大语言模型与Lean，通过生成辅助引理提升形式证明效率，在MiniF2F和PutnamBench上取得新突破。

Comments 49 pages, 4 figures

RuleSmith: Multi-Agent LLMs for Automated Game Balancing

RuleSmith：多智能体LLM用于自动化游戏平衡

Ziyao Zeng, Chen Liu, Tianyu Liu, Hao Wang, Xiatao Sun, Fengyu Yang, Xiaofeng Liu, Zhiwen Fan

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Texas A\&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 RuleSmith利用多智能体LLM实现自动化游戏平衡，通过贝叶斯优化和自适应采样高效搜索参数空间，实现高平衡配置和可解释规则调整。

Recoverability Has a Law: The ERR Measure for Tool-Augmented Agents

可恢复性有定律：工具增强智能体的ERR度量

Sri Vatsa Vuddanti, Satwik Kumar Chittiprolu

机构 * Sri Vatsa Vuddanti（独立研究者） ； Satwik Kumar Chittiprolu（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种预测理论，通过预期恢复遗憾（ERR）与效率分数（ES）的关系，揭示了语言模型智能体在工具使用中的可恢复性遵循可测量的定律。

Comments Preprint for ICML Submission

On the Fundamental Limits of LLMs at Scale

在大规模下的大语言模型根本限制

Muhammad Ahmed Mohsin, Muhammad Umer, Ahsan Bilal, Zeeshan Memon, Muhammad Ibtsaam Qadir, Sagnik Bhattacharya, Hassan Rizwan, Abhiram R. Gorle, Maahe Zehra Kazmi, Nukhba Amir, Ali Subhan, Muhammad Usman Rafique, Zihao He, Pulkit Mehta, Muhammad Ali Jamshed, John M. Cioffi

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Purdue University（普渡大学） ； UC Riverside（加州大学河滨分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Khyber Medical University（克希伯医学大学） ； Universtat Pompeu Fabra（庞培法华大学） ； Zoox（Zoox公司） ； Meta ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了大规模大语言模型的根本限制，提出统一框架分析计算、信息和学习的基础限制，并提供缓解方法。

Comments Submitted to TMLR 2025

RocqStar: Leveraging Similarity-driven Retrieval and Agentic Systems for Rocq generation

RocqStar: 利用相似性驱动检索与智能体系统进行Rocq生成

Andrei Kozyrev, Nikita Khramov, Gleb Solovev, Anton Podkopaev

机构 * JetBrains Research（JetBrains研究） 纠错

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

AI总结 RocqStar通过结合相似性驱动检索和智能体系统，显著提升Rocq证明生成的性能和稳定性。