大模型推理能力

Optimal Resource Utilization for Autonomous Laboratory Orchestrators

自主实验室协调器的最优资源利用

Austin McDannald, Julia Tisaranni, Howie Joress

机构 * National Institute of Standards and Technology（美国国家标准与技术研究院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对自主实验室中多仪器硬件约束下的资源利用问题，提出两步法：先用约束规划找到最小化总时间的最优调度，再通过状态依赖系统鲁棒执行调度。

Understanding Large Language Models

理解大型语言模型

Yannik Keller, Thomas Eisenmann

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文综述大型语言模型（LLM）的机制、涌现能力及与人类认知的关系，通过分析注意力机制、符号推理、心智理论等证据，探讨LLM是否真正理解语言，并反对过度简化的人机认知差异观点。

Comments 25 pages, 1 figure

From Detection to Action: Using LLM Agents for Fault-Tolerant Control

从检测到行动：使用LLM智能体进行容错控制

Javal Vyas, Milapji Singh Gill, Artan Markaj, Felix Gehlhoff, Mehmet Mercangöz

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区） ； Helmut Schmidt University（海德堡-施密特大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出基于大语言模型智能体的主动容错控制框架，通过多智能体协作、数字孪生和知识图谱增强检索，生成并验证最小风险恢复路径，在离散和连续过程控制中实现从故障检测到有效纠正行动的闭环。

A Multi-Level Validation and Traceability Framework for AI-Generated Telescope Scheduling Decisions

AI生成的望远镜调度决策的多级验证与可追溯性框架

Hengchu Xiao, Chuanjun Wang

机构 * Yunnan Observatories, Chinese Academy of Sciences（云南天文台，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Key Laboratory of the Structure and Evolution of Celestial Objects, Chinese Academy of Sciences（中国科学院天文结构与演化重点实验室） ； Yunnan Key Laboratory of Solar Physics and Space Science（云南太阳物理与空间科学重点实验室） ； Center for Astronomical Mega-Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院天文大科学中心） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出多级验证与可追溯推理框架，通过数据引用验证、逻辑一致性检查和约束验证，提高AI调度决策的可执行性和可靠性，减少瞬态机会损失。

Comments 25 pages, 8 figures, Published in Universe

Journal ref Universe, Volume 12, Issue 6, 172 (2026)

Composing Verifiable Conceptual Models via Building Blocks: Towards Design-Time Verification of Agentic AI Workflows

通过构建块组合可验证的概念模型：面向智能体AI工作流的设计时验证

Noe Y. Flandre, Alexander C. Nwala, Philippe J. Giabbanelli

机构 * Team EVERGREEN Inria Centre Inria d’Université Côte d’Azur（法国国家信息与自动化研究所蔚蓝海岸大学中心EVERGREEN团队） ； Department of Data Science William & Mary（威廉与玛丽学院数据科学系） ； Office of Enterprise Research and Innovation Old Dominion University（欧道明大学企业研究与创新办公室） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种设计时验证方法，通过12条结构规则检查智能体工作流中可重用构建块的兼容性，实现设计缺陷检测。

Comments To appear at the 2026 Winter Simulation Conference

AutoRAS: Learning Robust Agentic Systems with Primitive Representations

AutoRAS: 学习具有原始表示的鲁棒智能系统

Yang Yue, Xuancheng Zhu, Yuyang Ma, Guoshun Nan, Zihan Dou, Jingru Shan, Congyu Guo, Ji Zhang, Hua Wang, Jingfeng Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Guangxi Transportation Science and Technology Group Co., Ltd.（广西交通科技集团有限公司） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AutoRAS框架，通过生成符号原始序列并利用执行安全信号和流式序列级目标优化，自动设计鲁棒智能系统，在正常和对抗设置下均表现最佳。

Comments Accepted by ICML2026

PrologMCP: A Standardized Prolog Tool Interface for LLM Agents

PrologMCP：面向LLM代理的标准化Prolog工具接口

Agnieszka Mensfelt, Adarsh Prabhakaran, Adrian Haret, Vince Trencsenyi, Kostas Stathis

机构 * Royal Holloway, University of London（伦敦大学皇家霍洛威学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PrologMCP，一个通过模型上下文协议将Prolog暴露为状态化工具的任务无关开源服务器，使LLM代理能够通过翻译-运行-检查-修复循环稳健地委托演绎推理，在PARARULE-Plus上达到或超越推理型LLM。

Comments Accepted at Joint Workshop on Statistics and Knowledge Integration for Logic, Learning, Ethical Decisions, and LLMs, 18 July 2026, Lisbon v2: Added references to other Prolog MCP servers; fixed typos

Self-Preference Is Weak or Absent in Verifiable Instruction-Following Revision: A Four-Model Test Under Genuine Authorship

自我偏好在可验证的指令遵循修订中弱或不存在：基于真正作者身份的四模型测试

William Guey, Pierrick Bougault

机构 * Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过IFEval验证器测试四类中端模型在指令遵循修订中的自我偏好，发现作者拒绝已验证正确编辑的比例与新鲜模型无显著差异，表明自我偏好弱或不存在。

Comments 7 pages, 3 tables. Code and data: https://github.com/williamguey/self-preference-revision

Mitigating Anchoring Bias in LLM-Based Agents for Energy-Efficient 6G Autonomous Networks

缓解基于LLM的智能体在节能6G自主网络中的锚定偏差

Hatim Chergui, Claudia Carballo González, Farhad Rezazadeh, Merouane Debbah

机构 * i2CAT Foundation（i2CAT基金会） ； Universitat Politècnica de Catalunya（政治技术大学） ； Research Institute for Digital Future（数字未来研究院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种基于截断三参数威布尔分布的随机锚定策略，缓解LLM智能体在6G网络切片中的锚定偏差，结合CVaR数字孪生保障SLA尾延迟，实现高达25%的节能。

Comments 7 pages, 4 figures

Can LLMs Be CEOs? Benchmarking Strategic Resource Reallocation with Multi-Role Agent Simulation

LLM 能当 CEO 吗？基于多角色智能体模拟的战略资源重新配置基准测试

Yuyang Dai, Xueqing Peng, Lingfei Qian, Zhuohan Xie

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出 CEO-Bench，一个多智能体基准，评估 LLM 在约束丰富的组织环境中进行多轮战略资源重新配置的能力，发现模型在结构有效性上表现良好，但在战略校准上存在系统性失败模式。

Comments 13 pages

Beyond NL2Code: A Structured Survey of Multimodal Code Intelligence

超越NL2Code：多模态代码智能的结构化综述

Xuanle Zhao, Qiushi Sun, Jingyu Xiao, Xuexin Liu, Haoyue Yang, Qiaosheng Chen, Xianzhen Luo, Jing Huang, Yufeng Zhong, Lei Chen, Shuai Fu, Zhenlin Wei, Jinhe Bi, Lei Jiang, Haibo Qiu, Siqi Yang, Peng Shi, Jian Hu, Zhixiong Zeng

机构 * Meituan（美团） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文系统综述多模态代码智能，将任务按代码角色分类，覆盖GUI、科学可视化、结构化图形及前沿任务，并提出四个基于验证的未来方向。

Comments Work completed in January 2026. Updating now

Overcoming the Impedance Mismatch: A Theoretical Roadmap for Fusing Foundation Models and Knowledge Graphs

克服阻抗不匹配：融合基础模型与知识图谱的理论路线图

Sahil Rajesh Dhayalkar

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出“阻抗不匹配”概念，形式化分析基础模型与知识图谱的结构与几何摩擦，通过三级层次分类揭示现有方法的局限，并给出理论路线图实现真正的语义融合。

Comments 12 pages. Accepted at the ACL 2026 4th Workshop on Towards Knowledgeable Foundation Models (https://openreview.net/forum?id=hXDYsNAq8m)

NeuroSymbolic AI for Legal AI-TRISM: Trustworthy, Reliable, Interpretable, Safe Models

面向法律AI-TRISM的神经符号AI：可信、可靠、可解释、安全模型

Deepa Tilwani, Yash Saxena, Ankur Padia, Srinivasan Parthasarathy, Manas Gaur

机构 * Department of Computer Science, AI Institute, University of South Carolina（南卡罗来纳大学计算机科学系，人工智能研究所） ； Department of Computer Science and Electrical Engineering, University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校计算机科学与电气工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University（俄亥俄州立大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对法律领域LLM缺乏可解释推理和易产生幻觉的问题，提出TRISM框架，融合神经符号AI与LLM，通过结构化法律知识集成和RAG验证机制提升模型可信度。

Minimal Oversight: Uncertainty-Aware Governance for Delegated AI Systems

最小监督：委托AI系统的不确定性感知治理

Carlos R. B. Azevedo

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出最小充分监督原则（MSO），通过Fisher信息流形上的变分法最小化治理负担，导出任务空间的水填充分配，并证明容量定理、局部近似和漂移主导的自律时间标度律，为委托AI系统提供可计算的治理框架。

Comments Companion Python package: pip install minimal-oversight | Code: https://github.com/crbazevedo/delegation-lab | 26 pages, 1 figure, 5 tables

LLM4RTL: Tool-Assisted LLM for RTL Generation

LLM4RTL: 工具辅助的大语言模型用于RTL生成

Jing Jin, Robert Chu, Ning Yan, Masood S. Mortazavi

机构 * UC Riverside（加州大学河滨分校） ； Futurewei（未来科技） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出JRCRC流水线，利用商业LLM层次结构过滤和优化RTL代码生成数据集，并设计工具辅助架构提升逻辑推理能力，在VerilogEval上超越多数方法，用更小模型达到GPT-4O性能。

Context Compression Is Not One Thing: Readable Symbolic Re-expression vs. Coherent Summary at Matched Budget

上下文压缩并非单一事物：在匹配预算下可读的符号化重新表达与连贯摘要的比较

Sisong Bei, Mikhail L. Arbuzov, Ziwei Dong, Dmitri Kalaev, Alexey Shvets

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； Palo Alto Networks 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Telegraph English可读符号格式，将检索段落重写为结构化实体关系陈述，在匹配预算下比三种压缩基线及连贯摘要更有效，F1提升13-20个百分点。

EM-NeSy: Expectation Maximization for Neurosymbolic Learning

EM-NeSy：神经符号学习的期望最大化

Annegret Seibt, Luc De Raedt, Giuseppe Marra

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； KU Leuven（根特大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出EM-NeSy框架，将概率神经符号学习视为期望最大化算法实例，通过概率推理计算符号后验，仅通过神经组件进行梯度更新，实现可扩展且高效的近似推理。

Personal Care Utility: Health as Everyday Infrastructure

个人护理公用设施：健康作为日常基础设施

Mahyar Abbasian, Elahe Khatibi, Saba A. Farahani, Nitish Nagesh, Arshia Ilaty, Hooman Sajjadi, Amir Rahmani, Ramesh Jain

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学尔湾分校） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出个人护理公用设施（PCU）分层事件驱动架构，将健康视为日常基础设施，通过Personicle组织连续信号，分离临床决策与语言表达，以2型糖尿病为例验证其生成实时干预和知识引导的能力。

Comments 12 pages, 2 figures, 3 tables

TAHOE: Text-to-SQL with Automated Hint Optimization from Experience

TAHOE: 基于经验的自动提示优化文本到SQL系统

Zhiyi Chen, Jie Song, Peng Li

机构 * ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出TAHOE系统，通过错误驱动的提示学习管道将调试痕迹转化为结构化提示库，结合策略层建模用户意图，在Spider 2.0-Snow上无需更新参数即可显著提升Text-to-SQL性能。

Is Text All You Need? Text as a Universal Information Bottleneck for Speech LLMs

文本就是一切？文本作为语音大语言模型的通用信息瓶颈

Ming-Hao Hsu, Yuxuan Hu, Shujie Liu, Jinyu Li, Yan Lu, Zhizheng Wu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Microsoft Corporation（微软公司） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Convex Gate（C-Gate）桥接语音与LLM，通过凸包约束将语音表示限制在LLM输入嵌入流形内，在ASR和情感识别上取得联合最优性能，并揭示几何结构而非离散性是关键设计因素。

Multi-Tier Mentorship with AI-Assisted Development: Authentic Engineering for K-12 and Undergraduates

结合AI辅助开发的多层级指导模式：面向K-12学生与本科生的真实工程实践

Kelly Yuan, Ronald Liu, Daniel Crawford, Weihao Qu

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出结合AI辅助开发的多层级指导框架，让K-12学生与本科生协作开发LuckyTag系统，试点显示该模式可降低技术障碍、提升架构理解，为跨群体计算协作提供了新方案。

Comments 8 pages, 8 figures, 2 tables. Accepted to IEEE ISEC 2026

Autonomous Cyber Defense in Connected Vehicles: A Multi-Agent Approach to V2X Security

网联车辆中的自主网络防御：一种面向V2X安全的多智能体方法

Krishna Teja Medam

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对网联车辆V2X安全，提出三层多智能体架构，以SAE标准时序为硬性约束，分层处理消息分类、冲突解决与模型优化，解决现有入侵检测系统的安全-安保冲突问题。

Automating Parent Selection Configuration in Genetic Programming with Agentic AI

用智能体人工智能实现遗传编程中父代选择配置的自动化

Jose Guadalupe Hernandez, Jui-Hsuan Chang, Anil Kumar Saini, Xi Li, Jason H. Moore

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究提出智能体AI框架，结合LLM推理与RAG实现遗传编程父代选择配置自动化，经符号回归测试，5 mini--AR配置表现优于锦标赛选择，为进化系统自动化设计提供了新路径。

Astrobiology and the Transformation of Scientific Epistemology

天体生物学与科学认识论的变革

Kristina Šekrst

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究探讨天体生物学因“n=1问题”成为缺乏基础确定性的“暂态科学”，其与AI等新兴领域共同推动科学知识构建方式的变革。

Comments In: Steven J. Dick, Astronomy and Philosophy: Conceptual and Methodological Foundations and Challenges, 2026. Cambridge: Cambridge University Press

Journal ref In: Steven J. Dick, Astronomy and Philosophy: Conceptual and Methodological Foundations and Challenges, 2026. Cambridge: Cambridge University Press

KC-BFPRL: Knowledge-Guided Multi-UAV Collaboration for Grassland Restoration via Bilevel Formerpointer-Based Reinforcement Learning

KC-BFPRL：基于知识引导的多无人机草原修复协作方法——通过 bilevel Formerpointer 强化学习实现

Dongbin Jiao, Xianyi Wang, Yuchen Yuan, Weibo Yang, Peng Yang, Peng Zhao, Zhanhuan Shang, Shi Yan

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 KC-BFPRL 是一种知识引导的 bilevel Formerpointer 强化学习框架，可解决多无人机草原修复的 RAMP 问题，性能优于现有方法，适用于大规模自动化生态修复。

Mimir: A Neuro-Symbolic Memory System with Dynamic Grounding for Embodied Agents in Interactive Environments

Mimir：面向交互环境中具身智能体的、具备动态 grounding 的神经符号记忆系统

Haoming Xu, Zhenlin He, Hengyi Wang, Jiafeng Xu, Hao Dong

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出Mimir，一种分离世界与任务记忆并具备动态grounding的神经符号记忆系统，在EB-ALFRED、EB-Habitat等具身任务中显著提升了智能体的长程执行成功率。

Comments 9 pages, 4 figures

DAC-Pose: Dual-Agent Collaborative Framework for Pose-Guided Human Generation

DAC-Pose：用于姿态引导人体生成的双智能体协作框架

Haotian Yang, Zhile Yang, Huiyu Zhou, Xin Sun

机构 * Faculty of Data Science, City University of Macau（澳门城市大学数据科学学院） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester（莱斯特大学计算与数学科学学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对姿态引导人体生成在剧烈视角变化下的视觉伪影问题，提出双智能体协作框架DAC-Pose，通过PSR与DAVE智能体的反馈循环实现高保真合成，在DeepFashion和Market-1501基准上验证了其优越性。

Comments Code is available at DAC-Pose" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/AIVRC/DAC-Pose

Neuro-Symbolic Proof-of-Vulnerability Generation with Open-Weight Models

基于开放权重模型的神经符号漏洞证明生成

Yu Nong, Haipeng Cai

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究人员提出POVGEN神经符号框架，利用开放权重模型实现低成本漏洞证明生成，在基准测试和真实CVE中表现优于模糊测试与符号执行，还发现了有缺陷补丁及未报告漏洞。

EffiHolmes: Differential Profiling-Guided Repository Level Time Inefficiency Fix Localization

EffiHolmes：基于差分分析的仓库级时间低效修复定位

Haowen Yang, Yun Peng, Zishuo Ding

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 EffiHolmes是基于LLM的仓库级时间低效修复定位框架，通过差分分析等技术提升定位精度，在RepoEffi-Bench上优于多种基线方法，且跨模型规模稳健。

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026). 13 pages, 3 figures, and 4 tables

Rethinking Agentic Kernel Generation for Emerging Accelerators

面向新兴加速器的智能体内核生成方法反思

Ruijie Gao, Jirong Yang, Barry Lyu, Haoran Jin, Nathan Bleier

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对新兴加速器内核生成的现有方法反复重建无关语义的问题，提出编译器介导的Zomboss框架，将语义编译为可复用接口，在20个Gemmini和36个PLENA工作负载上实现全实例正确，且性能优于基线方法、推理成本更低。

Comments 12 pages, 7 figures