大模型推理能力

Breaking Failure Cascades: Step-Aware Reinforcement Learning for Medical Multimodal Reasoning

打破失败级联：面向医学多模态推理的步骤感知强化学习

Junha Jung, Minbyul Jeong, Suhyeon Lim, Sungwook Jung, Jaehoon Yun, Taeyun Roh, Mujeen Sung, Jaewoo Kang

机构 * Korea University（高丽大学） ； Upstage AI ； Kyung Hee University（庆熙大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Hanyang University College of Medicine（汉阳大学医学院） ； AIGEN Sciences 纠错

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

AI总结 提出步骤感知强化学习算法MRPO，通过为早期错误推理步骤分配指数级惩罚，打破失败级联，显著提升医学视觉问答准确率。

Inference-Time Conformal Reasoning with Valid Factuality Control for Large Language Models

面向大语言模型的推理时保形推理与有效事实性控制

Ting Wang, Yuanjie Shi, Yan Yan, Huan Zhang

机构 * Machine Learning, ICML（机器学习，国际机器学习大会） 纠错

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

AI总结 提出推理时保形推理框架，将保形预测集成到推理图生成中，通过图级不确定性校准生成停止阈值，实现有效事实性控制。

Comments Accepted at ICML 2026

Formalizing and Mitigating Structural Distortion in LLM Attention for Graph Reasoning

形式化并缓解大语言模型注意力中的结构失真以实现零样本图推理

Donald Loveland, Puja Trivedi, Ari Weinstein, Edward W Huang, Danai Koutra

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本文形式化了大语言模型处理文本属性图时因图线性化导致的结构失真机制，并提出轻量级推理时修改方法GaLA，通过校正注意力偏差提升零样本图推理性能。

Comments Accepted to KDD 2026

Multi-Agent Reasoning with Adaptive Worker Allocation for Stance Detection

基于自适应工人分配的多智能体推理用于立场检测

Meysam Sabbaghan, Arman Zareian Jahromi, Doina Caragea

机构 * Kansas State University（堪萨斯州立大学） 纠错

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

AI总结 提出一种Manager-Worker多智能体框架，通过自适应分配工人智能体进行推理级合成，而非标签级投票，在隐式和上下文依赖的立场检测上显著提升性能。

Ishigaki-IDS: An Open-Weight Verifier-Aware Model for Information Delivery Specification Drafting in Building Information Modeling

Ishigaki-IDS：一种面向建筑信息模型中信息交付规范起草的开放权重验证器感知模型

Ryo Kanazawa, Koyo Hidaka, Teppei Miyamoto, Takayuki Kato, Tomoki Ando, Chenguang Wang, Dayuan Jiang, Naofumi Fujita, Shuhei Saitoh, Atomu Kondo, Koki Arakawa, Daiho Nishioka

机构 * ONESTRUCTION Inc.（ONESTRUCTION公司） ； AWS GenAI Innovation Center（AWS生成式AI创新中心） 纠错

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

AI总结 针对BIM项目中IDS编写瓶颈，提出开放权重LLM Ishigaki-IDS，结合持续预训练、监督微调和基于验证器奖励的强化学习，生成可通过外部验证器检查的IDS草案，在基准上显著优于基线，并减少54.7%工作时间。

Comments 8 pages, 2 figures, 5 tables. Preprint

Back on Track: Aligning Rewards and States for Reasoning in Diffusion Large Language Models

重回正轨：在扩散大语言模型中对齐奖励与状态以进行推理

Yawen Shao, Jie Xiao, Kai Zhu, Yu Liu, Hongchen Luo, Xueyang Fu, Yang Cao, Wei Zhai, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 针对扩散大语言模型强化学习中过程奖励与状态轨迹的双重错位问题，提出PAPO框架，通过步骤感知过程奖励和熵引导历史重演实现对齐，在四个基准上取得显著提升。

The Easy, the Hard, and the Learnable: Confidence and Difficulty-Adaptive Policy Optimization for LLM Reasoning

简单、困难与可学习：面向LLM推理的置信度与难度自适应策略优化

Zhanke Zhou, Xiangyu Lu, Chentao Cao, Brando Miranda, Tongliang Liu, Bo Han, Sanmi Koyejo

机构 * TMLR Group, Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学计算机科学系 TMLR 组） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼大学人工智能中心） 纠错

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

AI总结 针对GRPO训练中均匀采样导致计算效率低的问题，提出CoDaPO方法，通过置信度和难度自适应重加权与重采样，在固定预算下提升可学习问题的发现，在12个基准上优于现有RL方法。

Comments Published in ICML 2026

Teacher-Free Self-Training Amplifies but Does Not Compound: A Pass@$K$ Crossover on a Free-Verifier Domain

无教师自训练放大但不复合：自由验证器域上的 Pass@$K$ 交叉

Igor Lima Strozzi

机构 * Federal University of Rio de Janeiro（里约热内卢联邦大学） 纠错

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

AI总结 在自由验证器域上，使用无教师自训练（STaR）和批评者指导的选择，发现自训练放大模型能力但不复合，通过 Pass@$K$ 交叉诊断证实。

Inference-Time Mitigation of Adversarial Political Bias in Large Language Models

大语言模型推理时的对抗性政治偏见缓解

Tejaswi V. Panchagnula, Bruce Coburn, Bryce J. Dietrich, Robert X. Browning, Edward J. Delp, Fengqing Zhu

专题命中 测试时计算 ：CoT(abstract,abstract_cn)；self-correction(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对大语言模型的对抗性政治偏见漏洞，提出思维链提示与直接偏好优化等策略，其中递归自校正方法可显著提升模型的政治中立性表现。

When Self-Evolution Backfires: Pre-Commit Gating against Skill Contamination in LLM Agents

当自进化适得其反：针对LLM智能体中技能污染的预提交门控机制

Linfang Shang, Ming Xu, Yiding Sun, Tianle Xia, Lingxiang Hu, Lan Xu, Ning Zheng

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

AI总结 该研究发现LLM智能体自进化会出现技能污染导致性能下降的不可逆问题，提出VaG预提交门控机制，可提升性能并实现技能池跨模型迁移。

Capability-Routed Guard: Defending Large Reasoning Models Against Reasoning-Centric Jailbreaks

能力路由守卫：防御大型推理模型免受以推理为中心的越狱攻击

Yiyong Liu, Yixin Wu, Jun Sakuma

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本研究提出能力路由守卫（CRG），一种针对闭源大型推理模型的模型无关推理时护栏，可有效缓解多种以推理为中心的越狱攻击，同时保留良性效用并避免过度拒绝问题。

Think2Go: Generative Next POI Recommendation with LLM Reasoning

Think2Go：基于大语言模型推理的生成式下一个兴趣点（POI）推荐

Zhuang Zhuang, Shanshan Feng, Hangwei Qian, Mingqi Yang, Heng Qi, Yanming Shen, Baocai Yin

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 Think2Go框架统一SFT与RL推理，通过优势加权机制校准策略优化，解决现有POI推荐模型的意图捕捉不足问题，提升推荐性能与稳健性。

Comments Accepted by KDD 2026 Research Track Cycle 1 (Oral presentation)

TimeThink: Reasoning with Time for Video LLMs

TimeThink：用于视频语言模型的时间推理

Handong Li, Longteng Guo, Zikang Liu, Dongze Hao, Yepeng Tang, Zijia Zhao, Jie Jiang, Zhiwei Jin, Chen Chen, Haonan Lu, Jing Liu

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； OPPO AI Center, OPPO Inc.（OPPO公司OPPO人工智能中心） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究视频推理中模型发现时间证据的问题，提出TimeThink框架，将时间线索步骤作为优化原语，引入奖励和优化目标，构建数据集，实验表明该框架提升了时间定位和推理性能。

Comments 14 pages

Multimodal Continuous Reasoning via Asymmetric Mutual Variational Learning

非对称互变分学习实现多模态连续推理

Shijie Li, Yilin Gao, Siyuan Yang, Tieyuan Chen, Chaofan Gan, Zhihao He, Zicheng Zhao, Yuyu Guo, Weiyao Lin, Hang Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对多模态大语言模型离散推理丢失感知细节及训练-推理不匹配问题，提出非对称互变分学习框架，通过双向KL散度校准先验与后验，缓解答案泄露，提升连续潜在推理性能。

Synergistic Perception-Reasoning Governance: Grounding Medical MLLMs with Verifiable Anatomical Evidence

协同感知-推理治理：用可验证解剖证据为医学多模态大语言模型提供基础

Rui Hao, Qiankun Li, Junyuan Mao, Linghao Meng, Dirui Xie, Dayu Tan, Zhigang Zeng

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Imperial Global Singapore, Imperial College London（帝国理工学院新加坡全球中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Anhui University（安徽大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出一种无需训练的证据注入框架，通过ROI引导的视觉激活调制和解剖坐标语义标记，协同校准视觉感知与文本推理，动态路由任务特定干预，有效减少医学MLLM的幻觉。

Comments Accepted by MICCAI 2026 (Early Accept, Top 9%)

Glite ARF: Verifier-Driven Research with Parallel LLM Coding Agents

Glite ARF：基于验证器的并行LLM编码代理研究

Vassili Philippov, Pavel Katunin, Dmitry Andreev, Igor Ostanin, Anton Nikolaev

专题命中 测试时计算 ：verifier(title,abstract)

AI总结 提出Glite ARF框架，通过确定性验证器脚本强制执行任务隔离和不可变性，实现并行LLM编码代理的可重复研究，在BEA 2026词汇难度共享任务中取得领先结果。

Comments 13 pages, 6 figures, 7 tables. Open-source framework (Apache-2.0) and a public demo project at https://github.com/GliteTech/glite-arf and https://github.com/GliteTech/research-ace-cefr

Learnable Token Sparsification for Efficient Gigapixel Whole Slide Image Reasoning

可学习的令牌稀疏化用于高效十亿像素全切片图像推理

Jingzhi Chen, Landi He, Zhuo Chen, Shawn Young, Lijian Xu

机构 * Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对视觉语言模型中全切片图像令牌过多的问题，提出可学习的稀疏化方法，通过SparseLearn组件和可微分的Soft Top-K算子实现训练，推理时仅保留32个令牌，在SlideBench上达到73.32%准确率。

Defake-o3: From Speculative Rationales to Verifiable Evidence for Explainable AIGI Detection

Defake-o3：从推测性理由到可验证证据的可解释AIGI检测

Bowen Deng, Jiahui Zhan, Yikun Ji, Haozhen Yan, Jianfu Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 Defake-o3是结合交互式视觉搜索与证据验证器的可解释AIGI检测器，构建了GroundFake数据集和FakeFrontier基准，在多基准上同时提升了AIGI检测准确率与解释质量。

Comments Accepted by ACMMM 2026

PAMT: Process-Aligned Reinforcement Learning for Multi-Domain Machine Translation

PAMT：面向多领域机器翻译的过程对齐强化学习

Yongshi Ye, Biao Fu, Chongxuan Huang, Yidong Chen, Xiaodong Shi

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

AI总结 针对多领域机器翻译中显式推理的偏差问题，提出过程对齐强化学习框架PAMT，结合长思维链监督与多维度奖励机制，在多种场景下表现优于基线模型。

Comments 23 pages, 10 figures, and 18 tables

Training Language Models to Cooperate with Inference-Time Controllers

训练语言模型以与推理时控制器协作

Moumita Choudhury, Vanshaj Khattar, Jing Liu, Toshiaki Koike-Akino, Ankush Chakrabarty, Shlomo Zilberstein, Ye Wang

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

AI总结 研究LLM性能依赖推理时控制器的问题，提出CALM框架，将其表述为多任务强化学习，通过模块级分解研究训练策略，评估显示该框架能提升推理时工作流程的泛化能力。

MemTrapBench: Benchmarking Cognitive Traps in LLM Memory Use

MemTrapBench：大语言模型记忆使用中认知陷阱的基准测试

Mengru Wang, Haozhe Luo, Zhenqian Xu, Zhixiang Cui, Haoming Xu, Qu Yang, Jizhan Fang, Junfeng Fang, Ningyu Zhang

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

AI总结 研究人员提出MemTrapBench基准测试，发现现有LLM记忆策略存在认知陷阱致性能下降，进而提出AdaptiveMem方法可缓解该问题并提升标准记忆基准性能。

Comments Work in progress

Verifying Intent and Harm: A Unified Defense Against LLM-Generated Threats

验证意图与危害：针对LLM生成威胁的统一防御

Poojitha Thota, Yun Lei, Santhosh Thangaraj, Siddhartha Reddy Jonnalagadda, Shirin Nilizadeh

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；CoT(abstract)；verifier(abstract)

AI总结 提出一种联合验证用户提示意图和模型响应危害的防御框架，通过专门分析器与裁决器协同工作，在五个威胁类别上平均F1提升至0.95，攻击成功率降至4.1%。

Do You Need a Frontier Model as a Citation Verifier? Benchmarking Rubric LLMs for Deep-Research Source Attribution

深度研究源归因的基准测试：评估用于验证引用的前沿模型

Ethan Leung, Elias Lumer, Corey Feld, Austin Huber, Vamse Kumar Subbiah, Kevin Paul

机构 * Commercial Technology and Innovation Office, PricewaterhouseCoopers, U.S.（普华永道商业技术与创新办公室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(title)；分类 cs.CL

AI总结 研究深度研究系统中引用质量校准问题，用现成LLM对1248个评分决策与黄金标准标签对比，发现较便宜模型有竞争力，校准模型是用引用评分作奖励信号的前提，校准不须最昂贵模型。

Auditable Release Control for Pedagogical Leakage in LLM Tutors

LLM辅导器中教学式泄露的可审计发布控制

Nizam Kadir

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

AI总结 该研究针对LLM辅导器的教学式泄露问题，提出感知授权的可审计发布控制机制，经实验验证可显著降低泄露标记，且在安全与效用上优于基线方法。

Comments 9 pages, 1 figure, 6 tables. Preprint; not peer reviewed

DS@GT ARC at CheckThat! 2026: LLM-Based Trace Ranking and Grouped Reward Modeling for Multilingual Numerical Claim Verification

DS@GT ARC在CheckThat! 2026中的应用：基于大语言模型的多语言数值声明验证的推理轨迹排序和分组奖励建模

Sagnik Sinha, Shreyas Shrestha

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 针对多语言数值声明验证，探索基于大语言模型（LLM）的推理轨迹排序和分组奖励建模两种方法。LLM方法用LoRA微调验证器评分，还尝试子声明分解；奖励模型用TF-IDF及特征评分。结果显示LLM方法多数指标更优，阿拉伯语中AraBERT表现更佳且子声明分解未提升性能。

Comments 10 pages, 2 figures. Accepted at CLEF 2026 CheckThat!. To appear in CEUR Workshop Proceedings

Oracle Gap and Signal Fidelity: A Fixed-Pool Diagnostic for Test-Time Collaboration

预言机差距与信号保真度：一种用于测试时协作的固定池诊断方法

Jie Hu

机构 * Research Institute of China Telecom（中国电信研究院） 纠错

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

AI总结 研究测试时协作收益不均衡问题，将固定候选池选择器或验证器净收益分解为可测量因素，通过实验表明收益受预言机差距和信号保真度限制，框架可在协作前进行预部署诊断，估计相关指标。

Comments 13 pages, 2 figures, 8 tables. Code: https://github.com/AmGarfield/OracleGap

What Predicts Correctness in Text-to-SQL? A Selective-Prediction Study

什么能预测文本到SQL的正确性？一项选择性预测研究

Robert Richardson

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

AI总结 研究哪些信号能预测文本到SQL的正确性，黑盒信号AUROC在0.61到0.68之间，基于验证的评判器分数更高，集成可达0.82 AUROC。还探讨验证器训练，微调后的验证器在分布内表现较好，但跨模式泛化能力不足。

Test-Time Verification for Text-to-SQL via Outcome Reward Models

基于结果奖励模型的文本到SQL测试时验证

Mattia Tritto, Giuseppe Farano, Dario Di Palma, Gaetano Rossiello, Fedelucio Narducci, Dharmashankar Subramanian, Tommaso Di Noia

机构 * Polytechnic University of Bari（巴里理工大学） ； IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J.沃森研究中心） 纠错

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

AI总结 提出结果奖励模型(ORM)作为学习型语义评分函数，用于Text-to-SQL的测试时验证，通过自动化候选生成和执行标签训练ORM，在BIRD和Spider基准上优于执行优先和多数投票方法。

Comments Accepted to the SURGeLLM Workshop at ACL 2026, San Diego, US

The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards

验证地平线：编码智能体奖励没有银弹

Binghai Wang, Chenlong Zhang, Dayiheng Liu, Jiajun Zhang, Jiawei Chen, Mingze Li, Mouxiang Chen, Rongyao Fang, Siyuan Zhang, Xuwu Wang, Yuheng Jing, Zeyao Ma, Zeyu Cui

机构 * Qwen Team（Qwen团队） 纠错

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

AI总结 本文指出，随着编码智能体能力增强，验证解决方案比生成更难，并沿可扩展性、忠实性和鲁棒性三个维度分析验证信号质量，通过四种奖励构建实验表明验证必须与生成器共同进化。

Comments Authors are listed alphabetically by their first names

Disentangling Linguistic Relatedness from Task Alignment in Cross-Lingual Transfer

跨语言迁移中语言相关性与任务对齐的解耦

Ahmed Haj Ahmed, Ruochen Zhang, Alvin Grissom

机构 * Haverford College（哈弗福德学院） ； Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 通过微调大语言模型并在闪语族与非闪语族语言上评估零样本阅读理解，发现跨语言迁移主要提升任务格式对齐而非语言特定知识。