语言大模型 / LLM

Rethinking Chain-of-Thought Reasoning for Videos

重新思考视频中的链式推理

Yiwu Zhong, Zi-Yuan Hu, Yin Li, Liwei Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出了一种高效的视频推理框架，通过简洁推理和减少的视觉标记提升推理效率和性能，无需依赖传统CoT注释或监督微调。

Comments Technical report

Evaluating Small Vision-Language Models on Distance-Dependent Traffic Perception

评估小型视觉-语言模型在距离依赖性交通感知中的表现

Nikos Theodoridis, Tim Brophy, Reenu Mohandas, Ganesh Sistu, Fiachra Collins, Anthony Scanlan, Ciaran Eising

机构 * University of Limerick（利默里克大学） ； Data Driven Computer Engineering Research Centre（数据驱动计算机工程研究中心） ； Lero, The Irish Software Research Centre（Lero爱尔兰软件研究中心） ； Valeo Vision Systems（瓦莱欧视觉系统） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文评估了小型视觉-语言模型在距离依赖性交通感知任务中的表现，发现其在感知能力上显著弱于人类。

Comments Published in IEEE Open Journal of Vehicular Technology. Final version available at: https://ieeexplore.ieee.org/document/11230063

Journal ref IEEE Open Journal of Vehicular Technology, vol. 7, pp. 54-72, 2026

LLMs for Analog Circuit Design Continuum (ACDC)

用于模拟电路设计连续体的大型语言模型（ACDC）

Yasaman Esfandiari, Jocelyn Rego, Austin Meyer, Jonathan Gallagher, Mia Levy

机构 * HRL Laboratories（HRL实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究了大型语言模型在模拟电路设计中的适用性与一致性，探讨了不同数据表示对模型行为的影响，并揭示了LLMs在工程任务中的可靠性挑战与潜力。

The Impossibility of Inverse Permutation Learning in Transformer Models

Transformer模型中反排列学习的不可能性

Rohan Alur, Chris Hays, Manish Raghavan, Devavrat Shah

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 Transformer模型中反排列学习的不可能性，通过解码器-only架构的表达能力限制，提出通过添加空白标记实现可行的替代方法。

Understanding Chain-of-Thought Effectiveness in Code Generation: An Empirical and Information-Theoretic Analysis

理解链式思维在代码生成中的有效性：一项经验性与信息论分析

Naizhu Jin, Zhong Li, Guang Yang, Tian Zhang, Qingkai Zeng

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本研究通过经验分析和信息论方法，揭示了链式思维在代码生成中有效性的影响因素，发现结构化CoT在提升生成质量方面表现更优，且其效果受语言系统和模型容量影响。

AgentComp: From Agentic Reasoning to Compositional Mastery in Text-to-Image Models

AgentComp: 从代理推理到文本-图像模型中的组合性 mastery

Arman Zarei, Jiacheng Pan, Matthew Gwilliam, Soheil Feizi, Zhenheng Yang

机构 * TikTok ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；preference optimization(abstract)

AI总结 AgentComp通过训练模型区分组合性相似的提示和图像，提升文本-图像模型的组合性生成能力，实现更准确的图像生成。

Generative AI Augmented Induction-based Formal Verification

生成式AI增强的基于归纳的正式验证

Aman Kumar, Deepak Narayan Gadde

机构 * Infineon Technologies（英飞凌科技） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出利用生成式AI增强基于归纳的形式验证，以提高硬件设计验证的效率和吞吐量。

Comments To appear at the 37th IEEE International System-on-Chip Conference, Sep 16-19 2024, Dresden, Germany

Enhancing Reliability across Short and Long-Form QA via Reinforcement Learning

通过强化学习提升短篇和长篇问答的可靠性

Yudong Wang, Zhe Yang, Wenhan Ma, Zhifang Sui, Liang Zhao

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机学院，北京大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过强化学习框架减少短篇和长篇问答中的幻觉问题，提升模型可靠性与事实可信度。

UniUGP: Unifying Understanding, Generation, and Planing For End-to-end Autonomous Driving

UniUGP：统一理解、生成与规划以实现端到端自动驾驶

Hao Lu, Ziyang Liu, Guangfeng Jiang, Yuanfei Luo, Sheng Chen, Yangang Zhang, Ying-Cong Chen

机构 * ByteDance Seed（字节跳动种子） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 UniUGP通过整合预训练视觉模型和视频生成模型，实现端到端自动驾驶中的场景推理、视频生成和轨迹规划，提升复杂场景下的性能和泛化能力。

Comments Project Page: https://seed-uniugp.github.io/

COVLM-RL: Critical Object-Oriented Reasoning for Autonomous Driving Using VLM-Guided Reinforcement Learning

COVLM-RL：基于VLM引导强化学习的自动驾驶中关键对象导向推理

Lin Li, Yuxin Cai, Jianwu Fang, Jianru Xue, Chen Lv

机构 * School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, National Engineering Research Center for Visual Information and Applications, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人机混合增强智能国家重点实验室、视觉信息与应用国家工程研究中心、人工智能与机器人研究院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 COVLM-RL通过结合关键对象导向推理与VLM引导强化学习，提升了自动驾驶系统的泛化能力和训练效率。

Comments 8 pages, 5 figures

Scene-agnostic Hierarchical Bimanual Task Planning via Visual Affordance Reasoning

场景无关的双臂任务规划 via 视觉可及性推理

Kwang Bin Lee, Jiho Kang, Sung-Hee Lee

机构 * Graduate School of Culture Technology, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（文化科技研究生院，韩国科学技术院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本文提出了一种场景无关的双臂任务规划框架，通过视觉可及性推理实现双臂操作的高效规划与执行。

Comments 8 pages, 4 figures

Mind to Hand: Purposeful Robotic Control via Embodied Reasoning

Mind to Hand: 通过具身推理实现目的性机器人控制

Peijun Tang, Shangjin Xie, Binyan Sun, Baifu Huang, Kuncheng Luo, Haotian Yang, Weiqi Jin, Jianan Wang

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Lumo-1通过具身推理实现目的性机器人控制，结合视觉语言动作模型提升机器人推理与动作协调能力。

Comments 49 pages, 25 figures

Make LVLMs Focus: Context-Aware Attention Modulation for Better Multimodal In-Context Learning

让LVLMs聚焦：基于上下文的注意力调节以提升多模态上下文学习

Yanshu Li, Jianjiang Yang, Ziteng Yang, Bozheng Li, Ligong Han, Hongyang He, Zhengtao Yao, Yingjie Victor Chen, Songlin Fei, Dongfang Liu, Ruixiang Tang

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出CAMA，一种无需训练的注意力调节方法，通过动态调整注意力logits提升多模态上下文学习性能。

Comments 14 pages, 8 figures, 5 tables

An Automated Tip-and-Cue Framework for Optimized Satellite Tasking and Visual Intelligence

一种自动化提示与提示框架用于优化卫星任务分配和视觉智能

Gil Weissman, Amir Ivry, Israel Cohen

机构 * Andrew and Erna Viterbi Faculty of Electrical and Computer Engineering, Technion-Israel Institute of Technology（安德鲁和伊尔纳·维特比电气与计算机工程学院，技术离子理工学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出了一种自动化提示与提示框架，用于优化卫星任务分配和视觉智能，通过生成提示和任务并利用人工智能模型处理影像，提升地球观测效率。

Comments Under review at IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS). 13 pages, 8 figures

Video-QTR: Query-Driven Temporal Reasoning Framework for Lightweight Video Understanding

Video-QTR: 一种基于查询的轻量级视频理解时序推理框架

Xinkui Zhao, Zuxin Wang, Yifan Zhang, Guanjie Cheng, Yueshen Xu, Shuiguang Deng, Chang Liu, Naibo Wang, Jianwei Yin

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学软件技术学院） ； School of Computer Science, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学学院） ； School of Software Engineering, Xidian University, Xi’an, China（西安电子科技大学软件工程学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 Video-QTR通过查询驱动的时序推理框架，实现轻量级视频理解，显著降低计算成本并提升效率。

View-on-Graph: Zero-shot 3D Visual Grounding via Vision-Language Reasoning on Scene Graphs

视图-图：通过场景图上的视觉-语言推理实现零样本3D视觉定位

Yuanyuan Liu, Haiyang Mei, Dongyang Zhan, Jiayue Zhao, Dongsheng Zhou, Bo Dong, Xin Yang

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出视图-图方法，通过场景图上的视觉-语言推理实现零样本3D视觉定位，有效解决空间语义关系处理难题。

Explaining the Unseen: Multimodal Vision-Language Reasoning for Situational Awareness in Underground Mining Disasters

解释未见的：多模态视觉-语言推理用于地下矿难中的情境感知

Mizanur Rahman Jewel, Mohamed Elmahallawy, Sanjay Madria, Samuel Frimpong

机构 * Missouri University of Science and Technology（密苏里科学与技术大学） ； Washington State University（华盛顿州立大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出MDSE框架，通过多模态视觉-语言推理提升地下矿难情境感知能力，实现更准确的描述生成。

AURORA:Augmented Understanding via Structured Reasoning and Reinforcement Learning for Reference Audio-Visual Segmentation

AURORA：通过结构化推理和强化学习增强参考音频视频分割

Ziyang Luo, Nian Liu, Fahad Shahbaz Khan, Junwei Han

专题命中 推理与问题求解 ：prompting(abstract)

AI总结 AURORA通过结构化推理和强化学习提升参考音频视频分割的准确性和鲁棒性

Comments AAAI2026,code:https://github.com/Sssssuperior/AURORA

The Linguistic Architecture of Reflective Thought: Evaluation of a Large Language Model as a Tool to Isolate the Formal Structure of Mentalization

反思性思维的语言架构：评估一个大语言模型作为隔离心理化形式结构的工具

Stefano Epifani, Giuliano Castigliego, Laura Kecskemeti, Giuliano Razzicchia, Elisabeth Seiwald-Sonderegger

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究评估了大语言模型在再现心理化语言结构方面的能力，发现其在MBT轴线评估中表现出较高的一致性，但在整合内部状态和外部情境方面存在局限。

Comments 18 pages, 1 table, Project coordinator: Stefano Epifani

Systematic Framework of Application Methods for Large Language Models in Language Sciences

大型语言模型在语言科学中应用方法的系统框架

Kun Sun, Rong Wang

机构 * Tongji University, China（同济大学） ； University of Tübingen, Germany（图宾根大学） ； Institute of Natural Language Processing, University of Stuttgart, Germany（斯图加特大学自然语言处理研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出两个系统框架，指导LLMs在语言科学中的战略应用，通过方法选择和多阶段研究流程提升研究的可重复性和科学性。

A Principle-based Framework for the Development and Evaluation of Large Language Models for Health and Wellness

基于原则的大型语言模型在健康与健身领域开发与评估框架

Brent Winslow, Jacqueline Shreibati, Javier Perez, Hao-Wei Su, Nichole Young-Lin, Nova Hammerquist, Daniel McDuff, Jason Guss, Jenny Vafeiadou, Nick Cain, Alex Lin, Erik Schenck, Shiva Rajagopal, Jia-Ru Chung, Anusha Venkatakrishnan, Amy Armento Lee, Maryam Karimzadehgan, Qingyou Meng, Rythm Agarwal, Aravind Natarajan, Tracy Giest

机构 * Google Research（谷歌研究） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于原则的框架，用于系统评估LLM在健康与健身领域的应用，通过迭代开发生命周期整合综合评估技术，提升系统安全性和用户反馈的可靠性。

ChronusOmni: Improving Time Awareness of Omni Large Language Models

ChronusOmni: 提升 Omni 大语言模型的时间感知能力

Yijing Chen, Yihan Wu, Kaisi Guan, Yuchen Ren, Yuyue Wang, Ruihua Song, Liyun Ru

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学光荣人工智能学院） ； Baichuan Inc.（百川科技公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 ChronusOmni 通过增强时间感知能力，提升音频视觉时间定位任务的性能，实现跨模态统一建模和细粒度推理。

Comments Code available at https://github.com/YJCX330/Chronus/

System Report for CCL25-Eval Task 10: Prompt-Driven Large Language Model Merge for Fine-Grained Chinese Hate Speech Detection

CCL25-Eval任务10系统报告：基于提示的大型语言模型融合用于细粒度中文仇恨言论检测

Binglin Wu, Jiaxiu Zou, Xianneng Li

机构 * School of Economics and Management, Dalian University of Technology（经济管理学院，大连理工大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出基于提示的LLM融合框架，通过三阶段方法提升细粒度中文仇恨言论检测的性能。

Comments Accepted at CCL 2025

Charts-of-Thought: Enhancing LLM Visualization Literacy Through Structured Data Extraction

图表思维：通过结构化数据提取提升大语言模型的可视化素养

Amit Kumar Das, Mohammad Tarun, Klaus Mueller

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 通过结构化数据提取方法，图表思维显著提升了大语言模型在可视化任务上的表现，使其超越人类基准，同时为复杂视觉解释任务提供了新的基准。

Comments 11 pages, 8 figures. Accepted at IEEE VIS: Visualization & Visual Analytics 2025 conference, November 2-7, 2025, Vienna, Austria

Journal ref IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG), PrePrints 5555, pp. 1-11, 2025

RIFT: A Scalable Methodology for LLM Accelerator Fault Assessment using Reinforcement Learning

RIFT：一种利用强化学习的LLM加速器故障评估可扩展方法

Khurram Khalil, Muhammad Mahad Khaliq, Khaza Anuarul Hoque

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学系） ； University of Missouri-Columbia（密苏里大学哥伦比亚分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 RIFT通过强化学习引导智能故障定位，实现高效LLM加速器故障评估，提升故障覆盖率与成本效益

Comments Accepted in the IEEE DATE 2026 conference

Can LLMs Evaluate What They Cannot Annotate? Revisiting LLM Reliability in Hate Speech Detection

大语言模型能否评估它们无法标注的内容？重新审视大语言模型在仇恨言论检测中的可靠性

Paloma Piot, David Otero, Patricia Martín-Rodilla, Javier Parapar

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究通过主观性-aware框架重新评估大语言模型在仇恨言论检测中的可靠性，发现LLM生成的标注能反映模型性能趋势，可作为主观NLP任务的可扩展代理评估者。

Motion2Meaning: A Clinician-Centered Framework for Contestable LLM in Parkinson's Disease Gait Interpretation

Motion2Meaning: 一种以临床为中心的可挑战LLM框架，用于帕金森病步态解读

Loc Phuc Truong Nguyen, Hung Thanh Do, Hung Truong Thanh Nguyen, Hung Cao

机构 * Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（埃朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） ； University of New Brunswick（新 Brunswick大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Motion2Meaning通过结合可解释AI和可挑战LLM，为帕金森病步态解读提供透明、可审计的临床系统。

Comments Accepted at the 9th International Symposium on Chatbots and Human-Centered AI

WOLF: Werewolf-based Observations for LLM Deception and Falsehoods

基于狼人游戏的LLM欺骗与虚假信息观测

Mrinal Agarwal, Saad Rana, Theo Sundoro, Hermela Berhe, Spencer Kim, Vasu Sharma, Sean O'Brien, Kevin Zhu

机构 * Algoverse AI Research（Algoverse AI研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,comments)；large language model(abstract,comments)；language model(abstract,comments)；分类 cs.AI

AI总结 WOLF通过狼人游戏构建多智能体社交推理基准，评估LLM在欺骗生成与检测中的能力，展示动态交互提升欺骗识别性能。

Comments Spotlight Multi-Turn Interactions in Large Language Models (MTI-LLM) Workshop at NeurIPS 2025

IF-Bench: Benchmarking and Enhancing MLLMs for Infrared Images with Generative Visual Prompting

IF-Bench：基于生成视觉提示的多模态大语言模型在红外图像上的基准测试与增强

Tao Zhang, Yuyang Hong, Yang Xia, Kun Ding, Zeyu Zhang, Ying Wang, Shiming Xiang, Chunhong Pan

机构 * MAIS, Institute of Automation（自动化研究所信息处理中心） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学院大学人工智能学院） ； Research Center of Aerospace Information, Institute of Automation（自动化研究所航空信息研究中心） 纠错

专题命中 评测与基准 ：prompting(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 IF-Bench通过生成视觉提示方法提升多模态大语言模型对红外图像的理解能力，提供首个高质量基准测试及实验验证。

Stanford Sleep Bench: Evaluating Polysomnography Pre-training Methods for Sleep Foundation Models

斯坦福睡眠基准：评估多导睡眠图预训练方法用于睡眠基础模型

Magnus Ruud Kjaer, Rahul Thapa, Gauri Ganjoo, Hyatt Moore, Poul Joergen Jennum, Brandon M. Westover, James Zou, Emmanuel Mignot, Bryan He, Andreas Brink-Kjaer

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Technical University of Denmark（技术大学） ； Danish Center for Sleep Medicine（丹麦睡眠医学中心） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title,abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 斯坦福睡眠基准通过大规模多导睡眠图数据集评估多种自监督预训练方法，提升睡眠分析的准确性和可重复性。