语言大模型 / LLM

AI Agents as Policymakers in Simulated Epidemics

AI代理作为模拟流行病中的政策制定者

Goshi Aoki, Navid Ghaffarzadegan

机构 * Department of Industrial and Systems Engineering（工业与系统工程系） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种生成式AI代理，用于模拟流行病中的政策决策，通过理论引导的提示提升决策质量，展示AI在复杂社会系统中的应用潜力。

Comments 24 pages, 5 figures

Visual Merit or Linguistic Crutch? A Close Look at DeepSeek-OCR

视觉价值还是语言依赖？对DeepSeek-OCR的深入考察

Yunhao Liang, Ruixuan Ying, Bo Li, Hong Li, Kai Yan, Qingwen Li, Min Yang, Okamoto Satoshi, Zhe Cui, Shiwen Ni

机构 * Chengdu Institute of Computer Applications, CAS（成都计算机应用研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； IMRAM, Tohoku University（东大理工学院IMRAM） ； China Tower Corporation Limited（中国塔公司） ； CSIS, Tohoku University（东大理工学院CSIS） ； National Institute for Materials Science（国家材料科学研究所） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, CAS（深圳先进技术研究所，中国科学院） ； Artificial Intelligence Research Institute, Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学人工智能研究院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 DeepSeek-OCR通过光学映射实现高比率视觉-文本压缩，但其性能依赖于语言先验，缺乏语言支持时性能大幅下降，揭示了当前压缩技术可能加剧长上下文瓶颈的问题。

Pixel-Perfect Visual Geometry Estimation

像素级视觉几何估计

Gangwei Xu, Haotong Lin, Hongcheng Luo, Haiyang Sun, Bing Wang, Guang Chen, Sida Peng, Hangjun Ye, Xin Yang

机构 * School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：foundation model(abstract)

AI总结 本文提出像素级视觉几何模型，通过生成建模技术实现高质量无飞像素点云，提升单目和视频深度估计的性能和准确性。

Comments Code: https://github.com/gangweix/pixel-perfect-depth

Cognitive-Mental-LLM: Evaluating Reasoning in Large Language Models for Mental Health Prediction via Online Text

认知-心理-大语言模型：通过在线文本评估大语言模型在心理健康预测中的推理能力

Avinash Patil, Amardeep Kour Gedhu

机构 * Ira A. Fulton Schools of Engineering Arizona State University Tempe, USA（伊拉·A·福林工程学校亚利桑那州立大学Tempe分校） ； Department of Psychology Santa Clara University Santa Clara, USA（心理学系圣克拉拉大学Santa Clara分校） 纠错

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

AI总结 本研究通过评估链式思维等推理技术，改进了大语言模型在心理健康预测中的分类性能，发现推理增强技术在复杂案例中表现更优，但存在数据集特定的限制。

Comments 8 pages, 4 Figures, 3 tables

Autonomous Reasoning for Spacecraft Control: A Large Language Model Framework with Group Relative Policy Optimization

自主推理的航天器控制：一种基于大语言模型的框架与群体相对策略优化

Amit Jain, Richard Linares

机构 * Department of Aeronautics \& Astronautics Massachusetts Institute of Technology Cambridge, MA 02139 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于大语言模型和群体相对策略优化的自主推理航天器控制框架，通过两阶段训练方法生成可解释的控制策略，适用于复杂动态系统。

Internal Reasoning vs. External Control: A Thermodynamic Analysis of Sycophancy in Large Language Models

内部推理 vs. 外部控制：大型语言模型中谄媚现象的热力学分析

Edward Y. Chang

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出受控因果锚定（RCA）方法，通过评估推理过程而非结果，有效检测大型语言模型中的谄媚现象，无需真实数据且打破自我强化偏见循环。

Comments 20 pages, 1 figure, 15 tables

Towards a Mechanistic Understanding of Propositional Logical Reasoning in Large Language Models

迈向大型语言模型命题逻辑推理的机理理解

Danchun Chen, Qiyao Yan, Liangming Pan

机构 * MOE Key Lab of Computational Linguistics, Peking University（教育部计算语言学重点实验室，北京大学） 纠错

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

AI总结 本文通过分析Qwen3在PropLogic-MI数据集上的表现，揭示了大型语言模型在命题逻辑推理中采用的结构化计算机制。

AutoL2S: Auto Long-Short Reasoning for Efficient Large Language Models

AutoL2S: 自动长短期推理用于高效大语言模型

Feng Luo, Yu-Neng Chuang, Guanchu Wang, Hoang Anh Duy Le, Shaochen Zhong, Hongyi Liu, Jiayi Yuan, Yang Sui, Vladimir Braverman, Vipin Chaudhary, Xia Hu

机构 * Rice University（里士大学） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳州立大学） ； John Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 AutoL2S通过动态调整推理长度，提升大语言模型的推理效率和准确性。

An Empirical Investigation of Robustness in Large Language Models under Tabular Distortions

对大型语言模型在表格扭曲下的鲁棒性进行实证研究

Avik Dutta, Harshit Nigam, Hosein Hasanbeig, Arjun Radhakrishna, Sumit Gulwani

机构 * Microsoft Corp.（微软公司） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了大型语言模型在表格数据扭曲下的鲁棒性问题，发现模型在缺乏显式提示时难以自动纠正表格错误，且顶级模型在扭曲下准确率显著下降。

Comments 4 pages, 1 figure, 1 table

GeM-VG: Towards Generalized Multi-image Visual Grounding with Multimodal Large Language Models

GeM-VG：迈向通用多图像视觉 grounding 的多模态大语言模型

Shurong Zheng, Yousong Zhu, Hongyin Zhao, Fan Yang, Yufei Zhan, Ming Tang, Jinqiao Wang

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

AI总结 GeM-VG通过引入MG-Data-240K数据集和混合强化微调策略，提升多图像视觉 grounding 和通用多图像理解能力。

Using Large Language Models to Detect Socially Shared Regulation of Collaborative Learning

利用大语言模型检测协作学习中的社会共享调节

Jiayi Zhang, Conrad Borchers, Clayton Cohn, Namrata Srivastava, Caitlin Snyder, Siyuan Guo, Ashwin T S, Naveeduddin Mohammed, Haley Noh, Gautam Biswas

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Vanderbilt University（范德堡大学） ； University of Detroit Mercy（底特律默克大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文利用大语言模型检测协作学习中的社会共享调节行为，通过嵌入方法提升学习分析的预测能力。

Comments Short research paper accepted at Learning Analytics and Knowledge (LAK '26)

Hallucination Detection via Internal States and Structured Reasoning Consistency in Large Language Models

通过内部状态和结构化推理一致性检测大语言模型中的幻觉

Yusheng Song, Lirong Qiu, Xi Zhang, Zhihao Tang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 通过内部状态和结构化推理一致性检测大语言模型中的幻觉，提出统一框架解决检测困境，提升事实和逻辑任务的检测性能。

Hán Dān Xué Bù (Mimicry) or Qīng Chū Yú Lán (Mastery)? A Cognitive Perspective on Reasoning Distillation in Large Language Models

模仿（Mimicry）还是精通（Mastery）？从认知视角看大语言模型中的推理蒸馏

Yueqing Hu, Xinyang Peng, Shuting Peng, Hanqi Wang, Tianhong Wang

机构 * School of Philosophy, Anhui University（安徽大学哲学学院） ； Institute of Neuroscience, Chinese Academy of Sciences（中国科学院神经科学研究所） ； Faculty of Education, University of Cambridge（剑桥大学教育学院） ； School of Foreign Studies, South China Normal University（华南师范大学外语学院） ； Division of Psychology and Language Sciences, University College London（伦敦大学学院心理学与语言科学系） 纠错

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

AI总结 从认知视角研究大语言模型推理蒸馏，发现其导致功能对齐崩溃，揭示人类样样的认知是主动强化的涌现属性而非被动模仿。

Comments 7 pages, 7 figures

Scaling Trends for Multi-Hop Contextual Reasoning in Mid-Scale Language Models

中等规模语言模型中多跳上下文推理的扩展趋势

Brady Steele, Micah Katz

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 研究通过对比不同模型的多跳推理能力，发现多代理系统在推理任务中表现优于规则方法，且模型基础能力影响放大效果。

Comments 18 pages, 6 figures, 8 tables

AgenticMath: Enhancing LLM Reasoning via Agentic-based Math Data Generation

AgenticMath: 通过基于代理的数学数据生成增强LLM推理

Xianyang Liu, Yilin Liu, Shuai Wang, Hao Cheng, Andrew Estornell, Yuzhi Zhao, Jun Shu, Jiaheng Wei

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 AgenticMath通过基于代理的数学数据生成方法，提升LLM在数学推理任务上的性能。

Comments 8 pages

LLM-Guided Quantified SMT Solving over Uninterpreted Functions

基于大语言模型的量化SMT求解与不可解释函数

Kunhang Lv, Yuhang Dong, Rui Han, Fuqi Jia, Feifei Ma, Jian Zhang

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

AI总结 AquaForte利用大语言模型提供语义指导，通过生成满足约束条件的函数定义实例化候选，显著减少SMT求解的搜索空间和复杂性，有效解决传统求解器超时的实例。

Vibe Coding an LLM-powered Theorem Prover

Vibe 编码一个基于 LLM 的定理推理论证系统

Zhe Hou

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

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

AI总结 Isabellm是一个基于LLM的定理推理论证系统，通过结合分步推证器和证明计划器，实现自动证明合成，并展示了LLM在复杂证明任务中的潜力与挑战。

Beyond Retrieval: Improving Evidence Quality for LLM-based Multimodal Fact-Checking

超越检索：提升基于大语言模型的多模态事实核查的证据质量

Haoran Ou, Gelei Deng, Xingshuo Han, Jie Zhang, Han Qiu, Shangwei Guo, Tianwei Zhang

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

AI总结 本文提出Aletheia框架，通过改进证据检索策略提升多模态事实核查的证据质量，实验证明其在虚假信息检测中的高准确率。

Revisiting Chain-of-Thought Prompting: Zero-shot Can Be Stronger than Few-shot

重新审视链式思维提示：零样本可以比少样本更强

Xiang Cheng, Chengyan Pan, Minjun Zhao, Deyang Li, Fangchao Liu, Xinyu Zhang, Xiao Zhang, Yong Liu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学香河人工智能学院） ； Huawei Poisson Lab（华为Poisson实验室） 纠错

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

AI总结 本研究发现，对于强模型而言，传统CoT示例对推理性能无帮助，且模型更关注指令而非示例，揭示了ICL+CoT框架在数学推理中的局限性。

Comments EMNLP25-findings camera_ready, 19 pages,22 figures

LLMs-Integrated Automatic Hate Speech Recognition Using Controllable Text Generation Models

集成大语言模型的自动仇恨言论识别方法：使用可控文本生成模型

Ryutaro Oshima, Yuya Hosoda, Youji Iiguni

机构 * The University of Osaka（大阪大学） ； Ritsumeikan University（立命馆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大语言模型和可控文本生成模型，通过课程学习逐步训练以提高仇恨言论识别的准确率和效率。

Comments In Proceedings of the 17th Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2025)

Advancing Language Models for Code-related Tasks

推动与代码相关的语言模型

Zhao Tian

机构 * School of Computer Software, Tianjin University（天津大学软件学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过改进代码数据质量、模型架构和推理能力，推动语言模型在软件开发中的实际应用。

Comments Accepted by ICSE 2026 (DS)

A Unified Spoken Language Model with Injected Emotional-Attribution Thinking for Human-like Interaction

具有注入情感归因思维的统一口语语言模型用于人样交互

Qing Wang, Zehan Li, Yaodong Song, Hongjie Chen, Jian Kang, Jie Lian, Jie Li, Yongxiang Li, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom, China（人工智能研究院（TeleAI），中国电信，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出一种通过注入情感归因思维提升情感智能的统一口语语言模型，实现人样交互中的情感感知与响应生成。

Scaling Vision Language Models for Pharmaceutical Long Form Video Reasoning on Industrial GenAI Platform

在工业生成式AI平台上扩展视觉语言模型用于制药长格式视频推理

Suyash Mishra, Qiang Li, Srikanth Patil, Satyanarayan Pati, Baddu Narendra

机构 * Roche（罗氏） ； Accenture（埃森哲） ； Involead 纠错

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

AI总结 本文提出工业GenAI框架，解决制药领域长格式视频推理问题，通过多模态架构和实证分析提升效率并揭示现有VLMs的限制。

Comments Submitted to the Industry Track of Top Tier Conference; currently under peer review

ToolGate: Contract-Grounded and Verified Tool Execution for LLMs

ToolGate: 以合同为基础并经过验证的工具执行用于LLMs

Yanming Liu, Xinyue Peng, Jiannan Cao, Xinyi Wang, Songhang Deng, Jintao Chen, Jianwei Yin, Xuhong Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Southeast University（东南大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 ToolGate通过形式化合同和验证机制，确保LLM调用工具时逻辑安全和状态演变的可验证性，提升系统可靠性与可调试性。

Comments First version of ToolGate

Accommodation and Epistemic Vigilance: A Pragmatic Account of Why LLMs Fail to Challenge Harmful Beliefs

适应与认知警觉：一种实用视角下为何LLMs未能挑战有害信念

Myra Cheng, Robert D. Hawkins, Dan Jurafsky

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） ； Department of Linguistics, Stanford University（语言学系，斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文通过语用学视角揭示LLMs在挑战有害信念时的失败原因，并提出简单干预提升安全性的方法。

Skeletonization-Based Adversarial Perturbations on Large Vision Language Model's Mathematical Text Recognition

基于骨架化的对抗扰动在大视觉语言模型数学文本识别中的应用

Masatomo Yoshida, Haruto Namura, Nicola Adami, Masahiro Okuda

机构 * Doshisha University Kyoto, 610-0394 Japan ； University of Brescia Brescia, 25134 Italy ； Independent Researcher Tokyo, Japan 纠错

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

AI总结 本文提出基于骨架化的对抗扰动方法，用于评估大视觉语言模型在数学文本识别中的视觉能力和局限性，并通过ChatGPT验证其实际应用价值。

Comments accepted to ITC-CSCC 2025

Journal ref Proc. ITC-CSCC 2025

4D-ARE: Bridging the Attribution Gap in LLM Agent Requirements Engineering

4D-ARE:弥合LLM代理需求工程中的归因差距

Bo Yu, Lei Zhao

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)

AI总结 4D-ARE提出一种四维归因驱动代理需求工程方法，解决代理应推理什么的问题，补充运行时推理框架如何推理的不足。

Comments 39 pages, 11 tables

GeoReason: Aligning Thinking And Answering In Remote Sensing Vision-Language Models Via Logical Consistency Reinforcement Learning

GeoReason: 通过逻辑一致性强化学习对遥感视觉-语言模型中的思考与回答进行对齐

Wenshuai Li, Xiantai Xiang, Zixiao Wen, Guangyao Zhou, Ben Niu, Feng Wang, Lijia Huang, Qiantong Wang, Yuxin Hu

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航空信息研究所） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院目标认知与应用技术重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 GeoReason通过逻辑一致性强化学习提升遥感视觉-语言模型的推理可靠性与可解释性，实现思考与决策的同步。

SmartSearch: Process Reward-Guided Query Refinement for Search Agents

SmartSearch: 基于过程奖励的查询优化用于搜索代理

Tongyu Wen, Guanting Dong, Zhicheng Dou

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 SmartSearch通过过程奖励和查询优化机制提升搜索代理的查询质量与效率。

Comments 16 pages, 6 figures

RAAR: Retrieval Augmented Agentic Reasoning for Cross-Domain Misinformation Detection

RAAR：跨领域虚假信息检测的检索增强代理推理

Zhiwei Liu, Runteng Guo, Baojie Qu, Yuechen Jiang, Min Peng, Qianqian Xie, Sophia Ananiadou

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） ； Center for Language and Information Research, Wuhan University（武汉大学语言与信息研究所） 纠错

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

AI总结 RAAR通过多代理协作和检索增强推理，提升跨领域虚假信息检测的准确性和泛化能力。