大模型推理能力

Counterfactual Benchmarking and Training for Factuality Consistency and Order-Robust Grounded Reasoning in LLMs over Heterogeneous Knowledge

针对异构知识下大语言模型事实一致性与顺序鲁棒接地推理的反事实基准测试与训练

Shibo Chu, Yuze Liu, Tiehua Zhang, Zhishu Shen, Lianghua He, Haofen Wang, Zhijun Ding

机构 * Tongji University（同济大学） ； Swinburne University of Technology（斯威本科技大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究构建异构知识下LLM事实一致性基准TKFQA，提出训练框架ORLF，可提升LLM的推理与顺序鲁棒性，优于多种基线方法。

CliniCARE-Bench: Clinical Calibrated Audit of Medical Reasoning in EHR

CliniCARE-Bench：电子健康记录中医疗推理的临床校准审计

Veronica Chatrath, Bryan Zhu, George Pu, Jingxuan Fan, Apaar Shanker, Varun Ursekar, Anahita Sharma, Jason Qin, Keqi Han, Soham Dinesh Tiwari, Soham Dan, Vijay Kalmath, Yuan Li, Daniel Yue Zhang, Chenguang Wang, Zainab Doctor, Zhijun Yin, Nigam H. Shah, Yuan Xue

机构 * Scale AI ； Emory University（埃默里大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） ； Stanford School of Medicine（斯坦福医学院） ； Stanford Health Care（斯坦福医疗保健系统） ； Clinical Excellence Research Center（临床卓越研究中心） 纠错

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

AI总结 本研究推出首个面向部署的临床智能体基准CliniCARE-Bench，评估智能体对真实纵向电子健康记录的医疗推理，发现原始准确率夸大调查质量，无缺陷准确率更低且会重新排序排行榜。

I Seek You in Videos: Identity-Conditioned Queries for Person-Centric Video Reasoning

我在视频中寻找你：面向以人为中心的视频推理的身份条件查询

Shibo Gao, Chongxiao Wang, Chenglong Huang, Jie Ma, Haolin Shi, Fei Ding, Jing Li, Qiang Lyu, Yangyang Liu, Yang Liu, Jun Liu, Linlin Huang, Peipei Yang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； HUJING Digital Media & Entertainment Group（汇晶数字媒体与娱乐集团） ； MAIS Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS） 纠错

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

AI总结 该研究提出了身份条件查询（ICQ）任务，构建了ISYV基准、训练集与框架，实验显示主流多模态大语言模型在该任务上表现不佳，ISYV模型性能优于强基线且接近闭源模型。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (MM '26). 6 figures, 5 tables

Multi-Agent Forensic Reasoning for Generalizable Deepfake Video Detection

用于可泛化深度伪造视频检测的多智能体取证推理

Xuechao Zou, Shun Zhang, Kai Li, Yi Zhou, Xinyu Sun, Yuhui Chen, Zhe Wu, Congyan Lang, Junliang Xing

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

AI总结 针对深度伪造检测的现有方法泛化性不足问题，本文构建含10万视频的FaceVid-Forensics-100K数据集，提出多智能体取证推理框架，在域外测试集上性能优于GPT、Gemini等模型。

Comments 22 pages, 8 figures, 14 tables

When Prompts Become Pixels: Prompt-Region Grounding for Multimodal Reasoning

当提示词成为像素：面向多模态推理的提示词-区域定位

Yongxin Wang, Ruizhe Zhou, Yueling Tang, Yingying Zhu, Xuemin Zhao, Xiaojun Chang, Xiaodan Liang

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型在视觉化任务语义场景下的准确率下降问题，提出提示词-区域定位方法，有效提升了基准测试准确率且无需OCR或区域元数据。

Diagnosing Tool-Selection Reasoning in LLM Agents with Canary Tools

用金丝雀工具诊断大语言模型智能体的工具选择推理

Atul Anand, Sourav Chattaraj

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

AI总结 本研究引入金丝雀工具诊断LLM智能体的工具选择推理，通过多维度分类法评估8个模型，发现模型能力提升会降低易感性，分类法具能力分层性，且发布了相关框架与数据。

Comments 10 pages, 9 figures, 5 tables

STRIVE: Probing Reasoning Limits in Graded Plausibility Generation and Evaluation

STRIVE：探究分级合理性生成与评估中的推理极限

Bhiman Kumar Baghel, Anna Chrabaszcz, Tessa Warren, Michael Walsh Dickey, Haley C. Dresang, Xiang Lorraine Li

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 STRIVE是基于LLM的框架，可联合生成评估跨越合理性类别与难度的受控事件集，实验中其优化后高质量事件集生成率达75.0%，为心理语言学研究减少手动工作量。

Comments Under Review

Beyond Accuracy: A Multidimensional Evaluation of Statistical Reasoning in Large Language Models

超越准确率：大型语言模型统计推理的多维度评估

Monnie McGee, Mateo Langston Smith, Julian Cabrera

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

AI总结 本研究结合多维度分析框架评估15款LLMs的统计推理，发现仅用准确率无法全面描述其统计推理能力，且存在厂商专属解释风格差异。

Comments 15 pages, 5 tables, 2 figures, presented at JSM 2026 and submitted for publication

CrossLex: A Source-Grounded Benchmark for Cross-Jurisdictional Legal Reasoning in Large Language Models

CrossLex：面向大语言模型跨司法辖区法律推理的、基于法律来源的基准测试集

Xiaocui Yang, Xican Tan, Shoujie Chen, Shihan Xiao, Keke Tong, Xinyu Zhou

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

AI总结 本文提出基于中、加州、德三国法律来源的CrossLex基准测试集，定义三项任务并提出联合评估指标，发现大语言模型在跨司法辖区法律推理上存在不足，旨在推动相关研究。

SPARC-Rad: A Multimodal Benchmark Dataset and Evaluation Pipeline for Spatial and Anatomical Reasoning in Radiology Vision-Language Models

SPARC-Rad：面向放射学视觉语言模型的空间与解剖推理多模态基准数据集及评估流程

Satvik Tripathi, Mustafa Ege Seker, Kristian Quevada, Ebubechukwu D Enwerem, Pratham Khandelwal, Emine Meltem, Bera Koca, Shahriar Faghani, Jacinta Arnold, Dania Daye, Tessa S. Cook

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

AI总结 该研究开发了SPARC-Rad多模态基准数据集及评估流程，用于评估放射学VLMs的空间与解剖推理能力，为相关模型的开发与部署前评估提供支持。

Are the Financial Reasoning from LLMs Credible? A Real World Test over Long-Horizon Statements

大型语言模型（LLMs）的财务推理是否可信？针对长期财务报表的现实测试

Xinke Tong, Xuanming Zhang, Tianyi Tang, An Yang, Jiatu Hu, Guojie Lin, Zhenzhen Shi, Lingfeng Zeng, Boyu Yang, Bing Zhao, Hu Wei, Lin Qu, Dayiheng Liu

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

AI总结 该研究针对LLMs的财务推理可信度，构建含对抗陷阱的FinIndices基准测试，发现其存在知识与结构瓶颈，监督微调可部分恢复结构化逻辑。

Comments The FinIndices dataset is publicly available at https://huggingface.co/datasets/User158072/Finindice

Would You Walk to the Car Wash? Revealing the Salience Bias of Large Language Models in Commonsense Reasoning

你会步行去洗车吗？揭示大型语言模型在常识推理中的显著性偏差

Zheng Wu, Chenhao Xue, Shijie Zheng, Yijie Lu, Cheng Yang, Zhuosheng Zhang

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

AI总结 本研究构建SaliTrap基准数据集，发现主流LLMs存在显著性偏差，其常识推理失败源于知识被干扰项抑制，而非知识缺失，轻量级推理时提示可大幅缓解该问题。

LEDGERMIND: Provenance-Constrained Multimodal Agentic Reasoning with a Structured Evidence Ledger

LEDGERMIND：基于结构化证据账本的溯源约束多模态智能体推理

Enjun Du, Hange Zhou, Chenxu Du, Siyi Liu, Zirong Chen, Ziyu Zheng, Yongqi Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Sussex（萨塞克斯大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出LedgerMind，通过结构化证据账本及三层依据协议等组件，解决多模态智能体推理中最终答案准确率无法反映轨迹可信度的问题，在多模态基准上同时提升了答案准确率与轨迹可信度。

MultivationBench: A Benchmark for Multimodal Sequential Motivation Reasoning

MultivationBench：多模态序列动机推理基准

Kawai Chung, Chunkit Chan, Yauwai Yim, Yuxuan Liu, Haochen Shi, Weiqi Wang, Qing Zong, Tianshi Zheng, Yixuan Fu, Kai Chung Wong, Hao Liang, Yifan Gao, Xi Yang, Janet Hui-wen Hsiao, Yangqiu Song

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MultivationBench基准，基于心理学框架评估多模态序列动机推理，发现现有模型难以在序列语境中保持一致的动机推理，暴露了静态识别与动态推理的差距。

Comments 31 pages, including appendices; 6 figures and 22 tables. Code: https://github.com/HKUST-KnowComp/MultivationBench

GuideSkill: Evolving Executable LLM Agent Skills for Guideline-Grounded Clinical Reasoning

GuideSkill：面向基于指南的临床推理的可执行大语言模型智能体技能演化框架

Lang Cao, Yuhao Shen, Tianyang Luo, Simo Du, Hao Peng, Yue Guo

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

AI总结 本文提出与模型无关的GuideSkill框架，通过可执行技能结合指南流程与病例诊断模式，在多基准和骨干模型上显著提升临床推理性能，技能可靠且实用。

Agentic AI for Scientific Reasoning in Autonomous Quantum Sensing Experiments

用于自主量子传感实验中科学推理的智能体人工智能

Takuya Isogawa, Ryotaro Okabe, Nutdech Phadetsuwannukun, Mingda Li, Paola Cappellaro

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

AI总结 该研究围绕大语言模型智能体实现用于金刚石中NV中心自主实验的智能体人工智能工作流程，主要贡献为展示自主实验流程，引入离线基准评估智能体推理，结果表明自主实验中智能体与代码分工明确，智能体负责假设和数据评估，代码控制硬件与执行安全约束。

Comments 11 pages, 4 figures + Supplementary Information

Grounding latent algorithm routing in transformer reasoning

在变压器推理中为潜在算法路由建立基础

Xiangbo Zhang, Xiaoxu Ma

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

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

AI总结 研究变压器能否围绕不同归纳偏差族组织情节级适应，通过潜在算法路由及ROUTEBENCH基准实验，发现从零训练的密集仅解码器变压器能开发类似路由的内部变量，缩小最优路由差距，但未建立通用路由。

Comments Accepted by COLM 2026

MarineEVT: Advancing Event-Centric Marine Video Understanding via Visual Tool Reasoning

MarineEVT：通过视觉工具推理推进以事件为中心的海洋视频理解

Tuan-An To, Yuk-Kwan Wong, Tuan-Anh Vu, Ziqiang Zheng, Sai-Kit Yeung

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 针对海洋视频理解面临的挑战，构建MarineEVT数据集，将其理解分解为EVT-R1过程，利用视觉工具驱动模型。实验显示EVT-R1优于多个SOTA VLMs，为海洋相关发展奠定基础并推动VLMs进步。

Comments Accepted to The 19th European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

PathScale-R1: Cross-scale Reasoning for Pathological Image Analysis

PathScale-R1：用于病理图像分析的跨尺度推理

Chi Phan, Tianyi Zhang, Yufeng Wu, Qiaochu Xue, Jiajie Zhang, Linghan Cai, Zeyu Liu, Sudong Wang, Yueming Jin, Dan Hu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； PuzzleLogic Pte Ltd（拼图逻辑私人有限公司） ； Fujian Medical University Cancer Hospital & Fujian Cancer Hospital（福建医科大学附属肿瘤医院） 纠错

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

AI总结 研究针对病理诊断多尺度需求及现有模型局限，引入抗捷径跨尺度病理推理框架，设计相关策略构建PathScale-VQA基准，经优化得到PathScale-R1，实验证明其在跨尺度推理任务性能及对单尺度病理VQA的有效迁移。

Offline-Online Curriculum RL for Multimodal Reasoning

用于多模态推理的离线-在线课程强化学习

Wendi Deng, Hang Du, Guoshun Nan, Haokun Tian, Jiaqi Yu, Xinlei Cao, Jaile Li, Jingfeng Chen, Ling Deng, Ting Li, Hao Yang, Jun Liu, Xudong Jiang, Sicong Leng

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； BUPT Shenzhen Institute（北京邮电大学深圳研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； China Telecom Corporation Limited Sichuan Branch（中国电信股份有限公司四川分公司） ； Changsha University of Science & Technology（长沙理工大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态推理中模型中间步骤有缺陷的问题，提出$O^2$-CritiCuRL框架，通过离线多步展开分析和在线渐进式强化学习策略，区分关键与冗余步骤，提升模型性能及训练和推理效率。

DeepLens Diagnosis Agent: Agentic Workflow Design Lets a Small Reasoning Model Compete with Frontier LLMs

深度镜头诊断代理：代理工作流程设计使小型推理模型能够与前沿语言模型竞争

Mahmood Bayeshi, Veysel Kocaman, Muhammed Ali Naqvi, Yigit Gul, David Talby

机构 * John Snow Labs（约翰·斯诺实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对医疗诊断中前沿语言模型单步提示诊断推理脆弱的问题，提出以小型医疗推理模型和检索增强生成的深度镜头诊断代理五阶段利用管道，提升了诊断准确率，降低成本，还产生结构化工件支持高风险设置。

Comments 20 pages, 5 figures, 5 tables. Technical report, John Snow Labs

When Are Reasoning-Based Guardrails Not Efficient? ResponseGuard: A Fast Vision-Language Guard for Real-Time Moderation

基于推理的防护栏何时效率不高？ResponseGuard：用于实时审核的快速视觉语言防护工具

Dongbin Na

机构 * POSTECH（浦项科技大学） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言防护栏筛查回复是否需推理，提出无链式推理的ResponseGuard，通过对请求、回复和图像的单一合并表示一次前向传递读取有害裁决，在回复有害性检测上优于基于推理的防护栏，且时间成本低，还发现了差距原因及推理防护栏注意力问题。

Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables. Project page: https://ndb796.github.io/ResponseGuard ; Code: https://github.com/ndb796/ResponseGuard

What is Good? Extracting and Testing Implicit Theories of Literary Quality from LLM Reasoning Traces

什么是好的？从大语言模型推理痕迹中提取并测试文学质量的隐含理论

Birger Moëll

机构 * Uppsala University（乌普萨拉大学） 纠错

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

AI总结 研究通过构建含30篇文本的基准从大语言模型推理痕迹提取文学质量隐含理论，经五次复制实验得模型判断写作质量的相关结论；还通过对经典散文段落退化探究该理论，发现其判断整体、作者特定且对结构更敏感，对相关领域有启示。

Audio-Zero: Label-Free Self-Evolution for Fine-Grained Audio Reasoning

Audio-Zero：用于细粒度音频推理的无标签自我进化

Siqian Tong, Xuan Li, Chaozhuo Li, Baolong Bi, Yiwei Wang, Yujun Cai, Shenghua Liu, Chengpeng Hao

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

AI总结 研究针对大型音频语言模型细粒度音频推理难题，提出无标签自我进化框架Audio-Zero，通过构建听觉自博弈游戏，利用无标签音频对比对让模型生成线索并推理，实验证明其能提升细粒度音频推理且保持广泛音频理解。

Selective State-Space Adaptation and Retrieval for Language Model Reasoning

用于语言模型推理的选择性状态空间适应与检索

Atahan Dokme, Larry Heck

机构 * AI Virtual Assistant (AVA) Lab（人工智能虚拟助手（AVA）实验室） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对语言模型推理，提出一类含MaLoRA和MaRA的适配器，通过在令牌和上下文级别引入选择性状态空间递归实现适应，在多个冻结主干和推理基准上提升了推理准确性。

MeetingToM: Evaluating Multimodal LLMs on Theory-of-Mind Reasoning in Multi-Party Meetings

MeetingToM：在多方会议中对具有心理理论推理能力的多模态大语言模型进行评估

Ziyi Wang, Yuhang Wu, Dongxu Piao, Xingyu Liu, Tianhui Zhou, Miao Liu

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke University（杜克大学生物统计学与生物信息学系） 纠错

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

AI总结 研究多方会议中多模态大语言模型的心理理论推理，引入MeetingToM基准，分层评估不同粒度社会行为推理，提供评估协议并分析模型，揭示其在整合线索、推断态度及区分共识方面的局限，为推进多模态模型的会议心理理论推理提供试验台。

PertReason: A Knowledge-Grounded Benchmark and Framework for Cell-State-Conditioned Mechanistic Reasoning of Perturbation Effects

PertReason：用于细胞状态条件下扰动效应机制推理的知识基础基准和框架

Dongkwan Kim, Yiming Gao, Yining Yang, Yang Shen

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对科学领域机器学习评估难题，引入PertReason基准和框架套件，通过PertReasonQA测试模型，结合多数据与知识图谱，发现现有模型预测与推理差距，提出PertReasonLM，为科学系统中忠实推理失败提供诊断框架。

Comments Preprint; 31 pages; Dongkwan Kim and Yiming Gao contributed equally to this work

ECG-LLM: Foundation Model for ECG-Based Cardiac Reasoning

心电图大语言模型：基于心电图的心脏推理基础模型

Alexander Selivanov, Friederike Jungmann, Jan Kehrer, Karl-Ludwig Laugwitz, Eimo Martens, Daniel Rueckert

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

AI总结 研究针对一线分诊缺乏确定性成像及现有心电图人工智能系统局限的问题，提出ECG-LLM模型，用多模态到语言监督策略训练，能从心电图回答多样心血管问题，恢复测量值、预测表型，在相关任务中表现良好，为临床推理提供支持。

PEARL: Auditable Repair for Scientific Reasoning Graph Extraction

PEARL：科学推理图提取的可审计修复

Bohan Su, Pengze Li, Yuchen Lu, Xi Chen

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） ； Artificial Intelligence Innovation and Incubation, Fudan University（复旦大学人工智能创新与孵化） ； Department of Computer Science, Faculty of Science, University of Bath（巴斯大学理学院计算机科学系） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对科学推理图提取中LLMs输出有问题的情况，提出无需训练的PEARL框架，通过特定模式和反馈修复推理图。在ARCHE基准测试中，该框架提升了严格通过率和平均REA，为相关工作流程提供可靠性层。

Comments Accepted at WAICA 2026 Multi-Modal Agents for Science Workshop

An Explicit World Model Based on Data-First Ontology: DaoQL Multimodal Storage Validation and Counterfactual Reasoning Evaluation

基于数据优先本体的显式世界模型：DaoQL多模态存储验证与反事实推理评估

Zhanbo Li, Shifeng Wu, Xiangjin Meng, Wenjie Cai

机构 * School of Mathematics and Statistics, Chongqing University（重庆大学数学与统计学院） ； Guangzhou Polytechnic Normal University（广州技术师范大学） 纠错

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

AI总结 研究大型语言模型隐式编码世界模型的风险，提出数据优先本体并构建DaoQL多模态数据库。通过形式化显式世界模型，对比隐式模型优势。实验展示系统性能，如在反事实实验中DaoQL+GPT-4o可组合反事实可分解性大幅提升。

Comments 20 pages, 2 figures. Code: https://github.com/zhanbolee/DaoQL-Edu