大模型推理能力

Understanding LLM Reasoning for Abstractive Summarization

理解大语言模型在抽象摘要中的推理能力

Haohan Yuan, Haopeng Zhang

机构 * ALOHA Lab, University of Hawaii at Manoa（夏威夷大学马诺亚分校ALOHA实验室） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过大规模比较8种推理策略和3种大型推理模型在8个数据集上的表现，发现推理并非万能，其效果依赖于策略和摘要设置，且存在质量与事实准确性之间的权衡。

Comments 27 pages,15 figures

From Training to Generalization: Improving Moral Reasoning Through Pragmatic Inference

道德推理习得的语用推理：通过元语用链接实现泛化

Guangliang Liu, Xi Chen, Bocheng Chen, Han Zi, Xitong Zhang, Kristen Johnson

机构 * Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Mississippi（密苏里大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Qualcomm（高通公司） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大语言模型在道德推理中泛化能力不足的问题，提出基于元语用链接和道德基础理论的语用推理方法，使模型获取道德推理目标与社会变量间的元语用链接，在三个任务上验证了其适应性和泛化性。

Optimizing Agentic Reasoning with Retrieval via Synthetic Semantic Information Gain Reward

通过合成语义信息增益奖励优化基于检索的智能推理

Senkang Hu, Yong Dai, Yuzhi Zhao, Yihang Tao, Yu Guo, Zhengru Fang, Sam Tak Wu Kwong, Yuguang Fang

机构 * Hong Kong JC STEM Lab of Smart City.（香港JC STEM实验室） ； City University of Hong Kong.（香港城市大学） ； Lingnan University（岭南大学） ； Fudan University.（复旦大学） ； Huazhong University of Science and Technology.（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出InfoReasoner框架，利用合成语义信息增益奖励优化检索过程，通过GRPO训练策略，在七个问答基准上平均准确率提升5.4%。

Comments Accepted by ICML'26

Earth Science Foundation Models: From Perception to Reasoning and Discovery

地球科学基础模型：从感知到推理与发现

Xiangyu Zhao, Bo Liu, Yuehan Zhang, Zelin Song, Wanghan Xu, Feng Liu, Fengxiang Wang, Ben Fei, Fenghua Ling, Wangxu Wei, Wenlong Zhang, Xiao-Ming Wu

机构 * Department of Data Science and Artificial Intelligence, The Hong Kong Polytechnic University（数据科学与人工智能系，香港理工大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文综述了地球科学基础模型，探讨了其从感知到多模态推理及科学发现的能力演进，并总结了其在大气、水圈、岩石圈等领域的广泛应用。

Reasoning over Semantic IDs Enhances Generative Recommendation

基于语义ID的推理增强生成式推荐

Yingzhi He, Yan Sun, Junfei Tan, Yuxin Chen, Xiaoyu Kong, Chunxu Shen, Xiang Wang, An Zhang, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

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

AI总结 提出SIDReasoner两阶段框架，通过增强语义ID与语言的对齐和结果驱动的强化优化，实现无需大量推理标注的有效推理，提升生成式推荐的准确性、可解释性和跨领域泛化能力。

Comments Accepted by KDD 2026

A Vision-language Framework for Comparative Reasoning in Radiology

放射学中比较推理的视觉语言框架

Tengfei Zhang, Ziheng Zhao, Xiaoman Zhang, Lisong Dai, Pengcheng Qiu, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University（武汉大学仁民医院放射科） ； Shanghai Sixth People’s Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学附属第六人民医院） 纠错

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

AI总结 提出一个实体感知的跨图像推理框架，通过构建大规模比较影像数据集MedReCo-DB和开发MedReCo及MedReCo-VLM模型，实现了参考病例检索和时间比较解读，显著提升了放射学比较推理性能。

SEEK: Steering LLM Reasoning for RAG via Internal Reasoning Sketches

SEEK: 通过内部推理草图引导LLM推理用于RAG

Xinze Li, Yuqing Lan, Zhenghao Liu, Haidong Xin, Yukun Yan, Shuo Wang, Zheni Zeng, Sen Mei, Ge Yu, Maosong Sun

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China（清华大学计算机科学与技术系，人工智能研究院） ； School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学智能科学与技术学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SEEK框架，通过构建结构化引导草图，迭代检索和填充知识槽，减少冗余检索，提升RAG性能。

Evaluating LLM-Based Goal Extraction in Requirements Engineering: Prompting Strategies and Their Limitations

评估基于大语言模型的目标提取在需求工程中的应用：提示策略及其局限性

Anna Arnaudo, Riccardo Coppola, Maurizio Morisio, Flavio Giobergia, Andrea Bioddo, Angelo Bongiorno, Luca Dadone

机构 * Department of Control and Computer Engineering（控制与计算机工程系） 纠错

专题命中 其他推理 ：CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文探讨了通过三个阶段自动提取功能目标以实现目标导向的需求工程，提出基于工程提示的LLM链，实验表明反馈循环机制在零样本学习中表现更优，但提示策略仍是性能限制因素。

Comments 11 pages, 1 figure. This contribution will be published in the conference proceedings of EASE 2026 Conference (https://conf.researchr.org/home/ease-2026/prompt-se-2026)

Foveated Reasoning: Stateful, Action-based Visual Focusing for Vision-Language Models

聚焦推理：面向视觉语言模型的有状态、基于动作的视觉聚焦

Juhong Min, Lazar Valkov, Vitali Petsiuk, Hossein Souri, Deen Dayal Mohan

机构 * AI Center -- Mountain View, Samsung Electronics（三星电子山景城人工智能中心） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出Foveated Reasoner，通过整合聚焦与推理机制，提升视觉语言模型在高分辨率图像下的效率与准确性，实验证明其在多种基准测试中表现优异。

Comments ECCV 2026

ThinkLog: Leveraging Reasoning for Log Statement Generation

ThinkLog：利用推理进行日志语句生成

Kazuki Kusama, Honglin Shu, Masanari Kondo, Tao Xiao, Yasutaka Kamei

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对现有端到端日志语句生成方法准确性有限的问题，提出ThinkLog，该方法基于LLM，通过将推理融入提示作为少样本示例，引导LLM生成日志语句，在准确率提升15.4%的同时，推理成本约为现有最佳方法的50%。

Comments 16 pages, Accepted at the 26th IEEE International Conference on Software Quality, Reliability, and Security (QRS 2026), Short Papers Track

LineGraph2Road: Structural Graph Reasoning on Line Graphs for Road Network Extraction

LineGraph2Road：基于线路图的结构图推理用于道路网络提取

Zhengyang Wei, Renzhi Jing, Yiyi He, Jenny Suckale

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 LineGraph2Road通过构建全局稀疏欧几里得图并应用图变换器，提升道路网络提取的连通性预测，解决长距离依赖和复杂拓扑问题，实现高精度道路提取。

The Agency Gap in AI-Supported Writing: How Reactive and Proactive Agent Designs Shape Multimodal Reasoning

AI辅助写作中的主体差距：反应式与主动式智能体设计如何塑造多模态推理

Yueqiao Jin, Kaixun Yang, Roberto Martinez-Maldonado, Dragan Gašević, Lixiang Yan

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 该研究针对AI辅助写作中的主体差距，对比反应式与主动式智能体设计的效果，发现主动式设计可强化多模态推理关联，还能缩小AI素养相关的表现差异，为教育AI智能体设计提供了方向。

VisTR: Visualizations as Representations for Time-series Table Reasoning

VisTR：将可视化作为时间序列表推理的表示

Jianing Hao, Zhuowen Liang, Chunting Li, Yuyu Luo, Jie Li, Wei Zeng

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对时间序列表推理难题，VisTR框架以可视化核心，利用其连接数据与认知，通过多模态大语言模型对齐输入，集成机制处理大数据，实现交互式可视化，经评估和案例验证了其在时间序列推理任务中的有效性和适用性。

Comments 15 pages, 10 figures

RASR: Retrieval-Augmented Semantic Reasoning for Fake News Video Detection

RASR：基于检索的语义推理用于虚假新闻视频检测

Hui Li, Peien Ding, Jun Li, Guoqi Ma, Zhanyu Liu, Ge Xu, Junfeng Yao, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； School of Computer Science and Information Security, Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学计算机科学与信息安全学院） ； School of Computer and Big Data, Minjiang University（闽江学院计算机与大数据学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出RASR框架，通过跨实例语义解析器和检索器、领域引导多模态推理模块和多视图特征解耦融合模块，提升虚假新闻视频检测的准确性和跨域泛化能力。

Comments The paper needs revision, and the experiments need to be expanded

Factorized Latent Reasoning for LLM-based Recommendation

基于分解潜在推理的LLM推荐方法

Tianqi Gao, Chengkai Huang, Zihan Wang, Cao Liu, Ke Zeng, Lina Yao

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对现有潜在推理方法用单向量表示用户意图难以捕捉多面偏好的问题，提出分解潜在推理框架，通过多因子注意力模块解耦偏好因子，结合正则化与强化学习提升推荐性能与可解释性。

How Auxiliary Reasoning Unleashes GUI Grounding in VLMs

辅助推理如何释放VLM中的GUI定位能力

Weiming Li, Yan Shao, Jing Yang, Yujing Lu, Ling Zhong, Yuhan Wang, Min Yu, Tongxiao Ruan, Manni Duan

机构 * Zhejiang Lab（浙江实验室） ； Hangzhou Research and Development Center（杭州研发中心） ； China Mobile（中国移动） ； Innovation Center of Yangtze River Delta（长江三角洲创新中心） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对VLM在GUI定位任务中隐式空间理解强但显式坐标输出弱的问题，提出三种零样本辅助推理方法（如标记网格），通过输入图像添加空间线索，显著提升定位性能，在多个基准上达到接近最优微调方法的效果。

Knowledge Graph Augmented Large Language Models for Disease Prediction

基于知识图谱的大型语言模型用于疾病预测

Ruiyu Wang, Tuan Vinh, Ran Xu, Yuyin Zhou, Jiaying Lu, Francisco Pasquel, Mohammed K Ali, Carl Yang

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； Division of Medical Sciences, Oxford University（牛津大学医学系） ； Department of Computer Science and Engineering, UCSC（UCSC计算机科学与工程系） ； Nell Hodgson Woodruff School of Nursing, Emory University（埃默里大学内尔·霍根·伍德鲁夫护理学院） ； School of Medicine, Emory University（埃默里大学医学院） ； Rollins School of Public Health, Emory University（埃默里大学罗林斯公共卫生学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于知识图谱的大型语言模型框架，用于提升疾病预测的准确性与解释性，通过构建时间一致的推理依据，在多个数据集上取得优于经典基线的性能。

CoTAL: Human-in-the-Loop Prompt Engineering for Generalizable Formative Assessment Scoring and Feedback

CoTAL：面向可泛化形成性评估评分与反馈的人机协同提示工程

Clayton Cohn, Ashwin T S, Naveeduddin Mohammed, Gautam Biswas

机构 * Vanderbilt University（范德比大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出CoTAL方法，结合证据中心设计、人机协同提示工程和思维链提示，迭代优化LLM评分，在多个领域提升GPT-4评分性能达38.9%，并获师生认可。

Comments Submitted to Computers and Education: Artificial Intelligence. Currently under review

RingSQL: Schema-Independent Synthetic Data Generation for Text-to-SQL Reinforcement Learning

RingSQL: 通过不依赖模式的模板生成合成数据以用于文本到SQL推理模型

Marko Sterbentz, Kevin Cushing, Cameron Barrie, Kristian J. Hammond

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 RingSQL通过结合不依赖模式的模板和大语言模型生成，提升文本到SQL模型的准确性和多样性

Comments 23 pages, 12 figures

The First Drop of Ink: Nonlinear Impact of Distracting Information in Long-Context Reasoning

第一滴墨水：误导信息在长上下文推理中的非线性影响

Muhan Gao, Zih-Ching Chen, Kuan-Hao Huang

机构 * Department of Computer Science ； Engineering, Texas A\&M University, College Station, TX, USA ； NVIDIA AI Technology Center, NVIDIA Corporation, Santa Clara, CA, USA 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了误导信息在长上下文推理中的非线性影响，发现误导信息比例增加时，性能在初期急剧下降，后续变化较小。通过理论和实证分析，揭示了误导信息对注意力的 disproportionate 影响，并指出过滤收益主要来自减少上下文长度而非去除误导信息。

REHEARSE: Experiential Rehearsal for Verbal Confidence Calibration in Large Language Models

REHEARSE：大语言模型中用于语言置信度校准的经验式排练

Ke Fang, Tianyi Zhao, Qianwen Wang, Lu Cheng

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对大语言模型置信度与实际正确性不匹配的问题，提出无训练的Rehearse方法，通过置信度校准博弈的反馈生成校准信号，在多模型多基准实验中显著降低了预期校准误差并提升准确率。

LLM-Ideoplasticity: Measuring Ideological Plasticity in the Political Behavior of LLMs as a Context-Conditioned Distribution

LLM-意识形态可塑性：将LLM的政治行为测量为上下文条件分布

Adib Sakhawat, Syed Rifat Raiyan, Tahsin Islam, Takia Farhin, Hasan Mahmud, Md Kamrul Hasan

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过系统实证，证明LLM的政治意识形态是上下文条件分布而非固定点，使用VAA-CHES投影模型在六个上下文轴上评估九个LLM，发现其对上下文高度敏感，但整体占据狭窄的Overton窗口。

Comments Under review, 40 pages, 18 figures, 11 tables

Do as I Say, Not as I Do: Instruction-Induction Conflict in LLMs

言行不一：大型语言模型中的指令诱导冲突

Carolina Camassa, Derek Shiller

机构 * Future Impact Group（未来影响组） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究探讨了大型语言模型在面对指令与模式完成之间的冲突时的表现，发现指令遵循率在不同模型和指令下差异显著，输出多样性是预测鲁棒性的主要因素。

Comments 31 pages

Chronological Thinking in Full-Duplex Spoken Dialogue Language Models

全双工口语对话语言模型中的时间顺序思考

Donghang Wu, Haoyang Zhang, Chen Chen, Tianyu Zhang, Fei Tian, Xuerui Yang, Gang Yu, Hexin Liu, Nana Hou, Yuchen Hu, Eng Siong Chng

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； StepFun ； Mila 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出Chronological Thinking机制，让全双工对话模型在听用户说话时增量推理，不增加延迟，提升响应质量。

Comments Accepted by SIGDIAL 2026

Pragmatic Theories Enhance Understanding of Implied Meanings in LLMs

语用理论增强对LLM中隐含意义的理解

Takuma Sato, Seiya Kawano, Koichiro Yoshino

机构 * Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技術大學） ； RIKEN（理化学研究所） ； Guardian Robot Project（守護機器人專案） ； Kyoto Institute of Technology（京都科技大學） ； Institute of Science Tokyo（東京科學研究所） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出以语用理论（如Grice语用学和关联理论）作为提示，引导语言模型逐步推理，在隐含意义理解任务上相比0-shot思维链提升高达9.6%的得分。

Comments Correction of minor typographical errors in the references

Mining Useful General Data for Low-Resource Domain Adaptation

挖掘低资源领域适应的有用通用数据

Pingjie Wang, Hongcheng Liu, Yusheng Liao, Ziqing Fan, Yaxin Du, Shuo Tang, Yanfeng Wang, Yu Wang

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对低资源领域数据稀缺问题，提出NTK-Selector方法，利用神经正切核从通用数据中筛选有用样本，显著提升领域适应效果。

Comments 39 pages

Towards Comprehensible Recommendation with Large Language Model Fine-tuning

基于大语言模型微调的可理解推荐研究

Yunze Luo, Yinjie Jiang, Gaode Chen, Xinghua Zhang, Kaigui Bian

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 该研究针对传统推荐的语义协同差距问题，提出CURec框架，通过微调LLM并结合强化学习优化，提升推荐可理解性与性能，在公开基准上表现更优。

Comments 11 pages, 6 figures, to be published on CIKM '26

HybridFlow: Resource-Adaptive Subtask Routing for Efficient Edge-Cloud LLM Inference

HybridFlow: 适应资源的子任务路由用于高效的边缘-云LLM推理

Jiangwen Dong, Jiayu Li, Tianhang Zheng, Wanyu Lin

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract,abstract_cn)

AI总结 HybridFlow通过动态资源适应的子任务路由框架，提升边缘-云LLM推理的效率与准确性。

Comments Accepted by ICML 2026

Uncovering Spontaneous Physics Representations in In-Context Learning

揭示上下文学习中自发形成的物理表征

Yeongwoo Song, Jaeyong Bae, Dong-Kyum Kim, Hawoong Jeong

机构 * Department of Physics, KAIST（KAIST物理系） ； MPI for Security and Privacy, Germany（德国安全与隐私研究所） ； Center for Complex Systems, KAIST（KAIST复杂系统中心） 纠错

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

AI总结 本研究以动力学预测为代理任务，发现大语言模型无需物理特定监督，就能在上下文学习中自发形成与能量等物理概念对齐的表征，且该表征对预测有贡献，为ICL机制提供了物理解释。

Comments 15 pages, 10 figures

Qwen-Music Technical Report

Qwen-音乐技术报告

Jin Xu, Kangdi Wang, Ruibin Yuan, Shun Lei, Xiong Wang, Xize Cheng, Xueyao Zhang, Yang Zhang, Yiheng Chen, Yongqi Wang, Yue Wang, Zhifang Guo, Zihan Liu, Zijian Lin, Dake Guo, Hangrui Hu, Lei Xie, Linhan Ma, Wei Xue, Wenxiang Guo, Xinfa Zhu, Xipin Wei, Yangze Li, Yuanjun Lv, Yuxuan Wang, Yunfei Chu, Zhiyong Wu

机构 * Qwen Team（通义团队） 纠错

专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)

AI总结 介绍Qwen-音乐，它支持文本到音乐生成和翻唱歌曲生成两个核心任务。集成三个核心组件，通过特定机制建模并渲染。经多语言数据训练及多种训练方式，在多个音乐性和音频质量指标上达领先成果，获专业评估人员青睐。