语言大模型 / LLM

Teaching Small Language Models to Learn Logic through Meta-Learning

通过元学习让小型语言模型学习逻辑

Leonardo Bertolazzi, Manuel Vargas Guzmán, Raffaella Bernardi, Maciej Malicki, Jakub Szymanik

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； University of Warsaw（华沙大学） ； Free University of Bozen-Bolzano（博兹纳-博尔扎诺自由大学） 纠错

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

AI总结 本文通过元学习方法提升小型语言模型在三段论推理任务中的逻辑推理能力，实验表明其在低数据环境下表现优于GPT-4o和o3-mini。

Comments EACL 2026 Main

A Syllogistic Probe: Tracing the Evolution of Logic Reasoning in Large Language Models

直言探针：追踪大型语言模型中逻辑推理的演变

Zhengqing Zang, Yuqi Ding, Yanmei Gu, Changkai Song, Zhengkai Yang, Guoping Du, Junbo Zhao, Haobo Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Chinese Academy of Social Sciences（中国社会科学院大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Chinese Academy of Social Sciences（中国社会科学院） 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 本研究通过三段论测试揭示大型语言模型在逻辑推理演变中的特性，发现模型规模、思考机制和基础模型对逻辑发展有重要影响。

HeartLLM: Discretized ECG Tokenization for LLM-Based Diagnostic Reasoning

HeartLLM: 12导联心电图离散化编码用于基于大语言模型的诊断推理

Jinning Yang, Wenjie Sun, Wen Shi

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

AI总结 HeartLLM通过离散化ECG信号生成令牌，使LLM能处理心电图与自然语言输入，实现医疗诊断推理。

Generative metamaterials based on large language models

基于大语言模型的生成超材料

Zhenyang Gao, Gengchen Zheng, Pengyuan Ren, Hongsong Wang, Kun Zhou, Minh-Son Pham, Yi Wu, Yu Zou, Chu Lun Alex Leung, Yuanyuan Tian, Yang Lu, Haowei Wang, Hongze Wang

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

AI总结 基于大语言模型开发生成超材料设计工具，实现快速高效的设计生成与诊断进化，推动高通量超材料发现。

RareAlert: Aligning heterogeneous large language model reasoning for early rare disease risk screening

RareAlert: 对齐异构大语言模型推理以实现早期罕见病风险筛查

Xi Chen, Hongru Zhou, Huahui Yi, Shiyu Feng, Hanyu Zhou, Tiancheng He, Mingke You, Li Wang, Qiankun Li, Kun Wang, Weili Fu, Kang Li, Jian Li

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

AI总结 RareAlert通过整合多个LLM推理并校准后生成单一模型，实现早期罕见病风险筛查，其AUC达到0.917，优于现有方法。

Comments 28 page, 3 figures

Is More Context Always Better? Examining LLM Reasoning Capability for Time Interval Prediction

更多上下文总是更好吗？检验LLM在时间间隔预测中的推理能力

Yanan Cao, Farnaz Fallahi, Murali Mohana Krishna Dandu, Lalitesh Morishetti, Kai Zhao, Luyi Ma, Sinduja Subramaniam, Jianpeng Xu, Evren Korpeoglu, Kaushiki Nag, Sushant Kumar, Kannan Achan

机构 * Walmart Global Tech（沃尔玛全球技术） 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、cs.LG

AI总结 本文研究LLM在时间间隔预测中的推理能力，发现尽管LLM在某些任务中表现良好，但其在捕捉定量时间结构方面存在局限，且过多上下文反而可能降低性能。

Comments Accepted at The Web Conference 2026 (WWW 2026)

Do Reasoning Models Ask Better Questions? A Formal Information-Theoretic Analysis on Multi-Turn LLM Games

推理模型会提出更好的问题吗？多轮LLM游戏中的信息论分析

Daniel M. Pedrozo, Telma W. de L. Soares, Bryan L. M. de Oliveira

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

AI总结 本文提出多轮对话框架，通过信息增益评估LLM在地理游戏中提问效率，发现具有推理能力的模型在部分可观察环境下表现更优。

Comments Presented at the NeusymBridge Workshop at AAAI 2026

Reflect: Transparent Principle-Guided Reasoning for Constitutional Alignment at Scale

Reflect: 为大规模宪法对齐的透明原则引导推理

Henry Bell, Caroline Zhang, Mohammed Mobasserul Haque, Dhaval Potdar, Samia Zaman, Brandon Fain

机构 * Duke University（杜克大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 Reflect通过透明推理框架在不需训练数据的情况下提升大语言模型对多样原则的对齐能力，增强安全性和鲁棒性。

DV-VLN: Dual Verification for Reliable LLM-Based Vision-and-Language Navigation

DV-VLN：基于可靠大语言模型的视觉-语言导航的双重验证

Zijun Li, Shijie Li, Zhenxi Zhang, Bin Li, Shoujun Zhou

机构 * Robotics Engineering Program, College of Engineering, Zhejiang Normal University（浙江师范大学工程学院机器人工程专业） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学健康科技与信息技术系） 纠错

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

AI总结 DV-VLN通过生成-验证范式提升大语言模型在视觉-语言导航中的可靠性，通过双重验证机制提高导航决策的准确性和可解释性。

Improving Human Verification of LLM Reasoning through Interactive Explanation Interfaces

通过交互式解释界面提高LLM推理的人类验证

Runtao Zhou, Giang Nguyen, Nikita Kharya, Anh Totti Nguyen, Chirag Agarwal

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

AI总结 本文提出三种交互式推理界面，通过增强用户对LLM推理过程的理解，提高人类验证效率和准确性。

Comments 19 pages, 14 figures

GraphPilot: GUI Task Automation with One-Step LLM Reasoning Powered by Knowledge Graph

GraphPilot: 基于知识图谱的GUI任务自动化：由LLM推理一步完成

Mingxian Yu, Siqi Luo, Xu Chen

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

AI总结 GraphPilot通过基于知识图谱的LLM推理一步完成GUI任务自动化，显著提升任务完成率并降低延迟。

Comments This paper is accepted by the Journal of Intelligent Computing and Networking (JICN) for publication

Many Hands Make Light Work: An LLM-based Multi-Agent System for Detecting Malicious PyPI Packages

众手成炬：基于LLM的多智能体系统用于检测恶意PyPI包

Muhammad Umar Zeshan, Motunrayo Ibiyo, Claudio Di Sipio, Phuong T. Nguyen, Davide Di Ruscio

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

AI总结 本文提出LAMPS，一种基于LLM的多智能体系统，通过协作检测恶意PyPI包，实现高准确率和显著的性能提升。

Comments The paper has been peer-reviewed and accepted for publication to the Journal of Systems and Software (https://www.sciencedirect.com/journal/journal-of-systems-and-software)

DesignerlyLoop: Forming Design Intent through Curated Reasoning for Human-LLM Alignment

DesignerlyLoop: 通过精选推理形成设计意图以实现人-大语言模型对齐

Anqi Wang, Zhengyi Li, Xin Tong, Pan Hui

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

AI总结 DesignerlyLoop通过精选推理提升人-大语言模型在设计任务中的对齐，改进设计质量和创造力。

SafeRBench: Dissecting the Reasoning Safety of Large Language Models

SafeRBench: 解析大语言模型推理安全性的本质

Xin Gao, Shaohan Yu, Zerui Chen, Yueming Lyu, Weichen Yu, Guanghao Li, Jiyao Liu, Jianxiong Gao, Jian Liang, Ziwei Liu, Chenyang Si

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 SafeRBench通过端到端评估方法解析大语言模型推理过程中的安全性问题，提出风险分层探测、微思维分析和10项细粒度指标，揭示大模型在增强安全性的同时可能增加可操作风险的悖论。

Comments 29 pages, 8 figures

Latent-Space Contrastive Reinforcement Learning for Stable and Efficient LLM Reasoning

潜在空间对比强化学习用于稳定高效的LLM推理

Lianlei Shan, Han Chen, Yixuan Wang, Zhenjie Liu, Wei Li

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； EvolutionLeap（进化跃迁） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出深度潜在推理（DLR），通过潜在空间对比强化学习提升LLM在复杂推理任务中的稳定性与效率。

Comments 12 pages,

MathMixup: Boosting LLM Mathematical Reasoning with Difficulty-Controllable Data Synthesis and Curriculum Learning

MathMixup: 通过难度可控的数据合成与课程学习提升LLM的数学推理能力

Xuchen Li, Jing Chen, Xuzhao Li, Hao Liang, Xiaohuan Zhou, Taifeng Wang, Wentao Zhang

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； ZGCA（浙江大学） ； UCAS（中国科学技术大学） ； PKU（北京大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 MathMixup通过难度可控的数据合成与课程学习策略，提升LLM的数学推理能力，实验显示其在多个基准测试中表现优于现有方法。

Comments Preprint, Under review

ReFuGe: Feature Generation for Prediction Tasks on Relational Databases with LLM Agents

ReFuGe：基于LLM代理的关联数据库预测任务特征生成

Kyungho Kim, Geon Lee, Juyeon Kim, Dongwon Choi, Shinhwan Kang, Kijung Shin

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 ReFuGe通过LLM代理生成关联数据库预测任务的特征，提升预测性能。

Comments Accepted in ACM WWW 2026 (Short Paper)

Mind the Gap: Benchmarking LLM Uncertainty and Calibration with Specialty-Aware Clinical QA and Reasoning-Based Behavioural Features

注意差距：基于专业意识的临床QA和推理行为特征的LLM不确定性与校准基准测试

Alberto Testoni, Iacer Calixto

机构 * Department of Medical Informatics, Amsterdam University Medical Center, University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands（医学信息学系，阿姆斯特丹大学医学中心，阿姆斯特丹大学，阿姆斯特丹，荷兰） ； Amsterdam Public Health, Methodology, Amsterdam, The Netherlands（阿姆斯特丹公共健康，方法学，阿姆斯特丹，荷兰） 纠错

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

AI总结 本文通过评估不同临床专科和问题类型的LLM不确定性校准，提出基于行为特征的新型轻量方法，强调选择互补模型的重要性。

Comments Accepted at EACL 2026 (Main Conference)

Induce, Align, Predict: Zero-Shot Stance Detection via Cognitive Inductive Reasoning

诱导、对齐、预测：通过认知归纳推理实现零样本立场检测

Bowen Zhang, Jun Ma, Fuqiang Niu, Li Dong, Jinzhou Cao, Genan Dai

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

AI总结 本文提出CIRF框架，通过认知归纳推理实现零样本立场检测，实现高效且可解释的推理，在低资源环境下取得新突破。

Comments Accepted at AAAI 2026

UniPACT: A Multimodal Framework for Prognostic Question Answering on Raw ECG and Structured EHR

UniPACT：一种多模态框架，用于基于原始ECG和结构化EHR的预后问题回答

Jialu Tang, Tong Xia, Yuan Lu, Aaqib Saeed

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

AI总结 UniPACT通过多模态融合和结构化提示机制，实现对ECG和EHR的预后问题回答，取得优异的AUROC性能。

Comments Accepted to IEEE ICASSP 2026

SymCode: A Neurosymbolic Approach to Mathematical Reasoning via Verifiable Code Generation

SymCode：通过可验证代码生成实现数学推理的神经符号方法

Sina Bagheri Nezhad, Yao Li, Ameeta Agrawal

机构 * Portland State University（波特兰州立大学） ； ElastixAI 纠错

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

AI总结 SymCode通过可验证代码生成实现数学推理，显著提升准确性并增强模型的透明度和可靠性。

Comments camera-ready EACL 2026 Findings

Tandem Training for Language Models

语言模型的串联训练

Robert West, Ashton Anderson, Ece Kamar, Eric Horvitz

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 本文提出串联训练方法，通过强化学习促进语言模型在任务中保持可解释性，使模型能适应较弱协作者并保持高准确性。

Journal ref Proceedings of the 2026 Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL)

GeoVLMath: Enhancing Geometry Reasoning in Vision-Language Models via Cross-Modal Reward for Auxiliary Line Creation

GeoVLMath: 通过跨模态奖励增强视觉-语言模型中的几何推理以辅助线创建

Shasha Guo, Liang Pang, Xi Wang, Yanling Wang, Huawei Shen, Jing Zhang

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Zhipu AI（智谱AI） 纠错

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

AI总结 GeoVLMath通过跨模态奖励模型提升视觉-语言模型在复杂立体几何问题中的几何推理能力。

Comments 19 pages

Physical Prompt Injection Attacks on Large Vision-Language Models

针对大视觉-语言模型的物理提示注入攻击

Chen Ling, Kai Hu, Hangcheng Liu, Xingshuo Han, Tianwei Zhang, Changhai Ou

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学计算机科学与工程学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种无需访问模型或输入的物理提示注入攻击方法，通过物理物体注入恶意指令，成功攻击多种大视觉-语言模型。

BeDiscovER: The Benchmark of Discourse Understanding in the Era of Reasoning Language Models

BeDiscovER：推理语言模型时代 discourse 理解的基准

Chuyuan Li, Giuseppe Carenini

机构 * Department of Computer Science University of British Columbia（计算机科学系加拿大不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 BeDiscovER是一个用于评估推理语言模型 discourse 理解能力的基准，涵盖多个 discourse 任务，评估了多个开源模型的表现。

Comments Camera-ready version of eacl 2026

Gained in Translation: Privileged Pairwise Judges Enhance Multilingual Reasoning

翻译中获益：特权成对评判增强多语言推理

Lintang Sutawika, Gokul Swamy, Zhiwei Steven Wu, Graham Neubig

机构 * Carnegie Mellon University, Language Technologies Institute（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； Carnegie Mellon University, Robotics Institute（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Carnegie Mellon University, Software and Societal Systems Department（卡内基梅隆大学软件与社会系统系） 纠错

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

AI总结 SP3F通过自我扮演和特权成对反馈提升多语言推理能力，无需目标语言数据，有效提升模型在多语言任务中的表现。

Comments Code available at https://github.com/lintangsutawika/SP3F

A Balanced Neuro-Symbolic Approach for Commonsense Abductive Logic

一种平衡的神经符号方法用于常识归纳逻辑

Joseph Cotnareanu, Didier Chetelat, Yingxue Zhang, Mark Coates

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； International Laboratory on Learning Systems (ILLS)（学习系统国际实验室） ； MILA（蒙特利尔人工智能实验室） 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、cs.LG

AI总结 本文提出一种平衡神经和符号方法，通过迭代增强逻辑问题中的常识关系，提升复杂推理任务的性能。

On the Fundamental Limits of LLMs at Scale

在大规模下的大语言模型根本限制

Muhammad Ahmed Mohsin, Muhammad Umer, Ahsan Bilal, Zeeshan Memon, Muhammad Ibtsaam Qadir, Sagnik Bhattacharya, Hassan Rizwan, Abhiram R. Gorle, Maahe Zehra Kazmi, Nukhba Amir, Ali Subhan, Muhammad Usman Rafique, Zihao He, Pulkit Mehta, Muhammad Ali Jamshed, John M. Cioffi

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Purdue University（普渡大学） ； UC Riverside（加州大学河滨分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Khyber Medical University（克希伯医学大学） ； Universtat Pompeu Fabra（庞培法华大学） ； Zoox（Zoox公司） ； Meta ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） 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、cs.LG

AI总结 本文探讨了大规模大语言模型的根本限制，提出统一框架分析计算、信息和学习的基础限制，并提供缓解方法。

Comments Submitted to TMLR 2025

Thinking on the Fly: Test-Time Reasoning Enhancement via Latent Thought Policy Optimization

飞行中的思考：通过潜在思维策略优化提升测试时推理

Wengao Ye, Yan Liang, Lianlei Shan

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 LTPO通过在测试时优化潜在思维向量，提升LLM在复杂推理任务中的鲁棒性和准确性。

Comments Accepted to ICLR 2026

Dynamic Role Assignment for Multi-Agent Debate

多智能体辩论中的动态角色分配

Miao Zhang, Junsik Kim, Siyuan Xiang, Jian Gao, Cheng Cao

机构 * New York University（纽约大学） ； Amazon AGI（亚马逊人工智慧） 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 本文提出动态角色分配框架，通过元辩论选择适合的智能体，提升多代理辩论系统的性能。