语言大模型 / LLM

scPilot: Large Language Model Reasoning Toward Automated Single-Cell Analysis and Discovery

scPilot：面向自动化单细胞分析与发现的大型语言模型推理

Yiming Gao, Zhen Wang, Jefferson Chen, Mark Antkowiak, Mengzhou Hu, JungHo Kong, Dexter Pratt, Jieyuan Liu, Enze Ma, Zhiting Hu, Eric P. Xing

机构 * UC San Diego（UC圣地亚哥大学） ； MBZUAI ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Texas A&M（德克萨斯A&M大学） 纠错

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

AI总结 scPilot通过组学原生推理提升单细胞分析的准确性与可解释性，实现自动化细胞类型注释和轨迹重建。

Comments Accepted at NeurIPS 2025 Main Conference

Budget-Constrained Agentic Large Language Models: Intention-Based Planning for Costly Tool Use

预算约束下的代理型大语言模型：基于意图的规划以应对昂贵的工具使用

Hanbing Liu, Chunhao Tian, Nan An, Ziyuan Wang, Pinyan Lu, Changyuan Yu, Qi Qi

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院） ； Shanghai University of Finance（上海财经大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 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、cs.LG

AI总结 本文提出INTENT框架，通过意图感知的分层世界模型，在预算约束下提升工具使用任务的成功率并保持鲁棒性。

InjectRBP: Steering Large Language Model Reasoning Behavior via Pattern Injection

InjectRBP: 通过模式注入引导大语言模型推理行为

Xiuping Wu, Zhao Yu, Yuxin Cheng, Ngai Wong, Liangjun Ke, Tapas Mishra, Konstantinos V. Katsikopoulos

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； University of Hongkong（香港大学） 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

AI总结 InjectRBP通过注入行为模式提升大语言模型推理能力，无需参数更新，实验显示在多种推理任务中性能提升显著。

Talk2DM: Enabling Natural Language Querying and Commonsense Reasoning for Vehicle-Road-Cloud Integrated Dynamic Maps with Large Language Models

Talk2DM: 通过大语言模型实现车辆-道路-云集成动态地图的自然语言查询与常识推理

Lu Tao, Jinxuan Luo, Yousuke Watanabe, Zhengshu Zhou, Yuhuan Lu, Shen Ying, Pan Zhang, Fei Zhao, Hiroaki Takada

机构 * School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University（武汉大学资源与环境科学学院） ； School of Earth Sciences, Yunnan University（云南大学地球科学学院） ； College of Artificial Intelligence, Tianjin University of Science & Technology（天津科技大学人工智能学院） ； Department of Computer and Information Engineering, Khalifa University（卡利法大学计算机与信息工程系） ； NVIDIA ； Institutes of Innovation for Future Society, Nagoya University（名古屋大学创新未来社会研究所） 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 Talk2DM通过大语言模型实现车辆-道路-云集成动态地图的自然语言查询与常识推理，提升人机交互效率与准确性。

Comments Submitted to IEEE TITS. Under review

PRIME: Policy-Reinforced Iterative Multi-agent Execution for Algorithmic Reasoning in Large Language Models

PRIME：基于策略强化的迭代多智能体执行框架用于大语言模型中的算法推理

Jiawei Xu, Zhenyu Yu, Ziqian Bi, Minh Duc Pham, Xiaoyi Qu, Danyang Zhang

机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Malaya（马来亚大学） ； Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology（北京理工大学信息学院） ； School of Computer Science, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算机科学学院） ； Department of Industrial and Systems Engineering, Lehigh University（莱斯大学工业与系统工程系） 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 PRIME通过多智能体框架提升大语言模型在算法推理中的性能，显著提高复杂任务的准确率。

Reinforcement Inference: Leveraging Uncertainty for Self-Correcting Language Model Reasoning

强化推断：利用不确定性进行自我修正的语言模型推理

Xinhai Sun

机构 * Programme of Management Engineering, Politecnico di Milano（米兰理工学院管理工程项目） 纠错

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

AI总结 本研究提出强化推断方法，通过利用模型不确定性进行自我修正推理，提升语言模型在零样本设置下的准确性，同时减少计算成本。

SMaRT: Select, Mix, and ReinvenT -- A Strategy Fusion Framework for LLM-Driven Reasoning and Planning

SMaRT: 选择、混合与再发明 -- 一种用于大语言模型驱动推理与规划的策略融合框架

Nikhil Verma, Manasa Bharadwaj, Wonjun Jang, Harmanpreet Singh, Yixiao Wang, Homa Fashandi, Chul Lee

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

AI总结 SMaRT框架通过融合多样化推理策略，提升大语言模型在推理与规划任务中的性能和鲁棒性。

LLM-Driven 3D Scene Generation of Agricultural Simulation Environments

基于大语言模型的农业模拟环境3D场景生成

Arafa Yoncalik, Wouter Jansen, Nico Huebel, Mohammad Hasan Rahmani, Jan Steckel

机构 * Faculty of Applied Engineering – Dept. of Electronics and ICT, University of Antwerp（应用工程学院——电子与信息通信技术系，安特卫普大学） ； Flanders Make Strategic Research Centre（弗拉芒制造战略研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于多LLM流水线的农业模拟环境3D场景生成方法，通过模块化设计提升领域特定场景生成的可靠性与精度。

Comments Accepted at IEEE Conference on Artificial Intelligence 2026

Logical Structure as Knowledge: Enhancing LLM Reasoning via Structured Logical Knowledge Density Estimation

逻辑结构作为知识：通过结构化逻辑知识密度估计增强LLM推理

Zhen Bi, Zhenlin Hu, Xueshu Chen, Mingyang Chen, Cheng Deng, Yida Xue, Zhen Wang, Qing Shen, Ningyu Zhang, Jungang Lou

机构 * Huzhou University（湖州大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Intelligent Education Technology and Application（浙江智能教育技术与应用重点实验室） ； Banbu AI Foundation（Banbu AI基金会） ； Baichuan Inc（白川公司） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 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、cs.LG

AI总结 本文提出通过结构化逻辑知识密度估计提升LLM推理能力，通过增强逻辑密度而非扩大数据量来提高模型认知潜力。

PASCAL: A Phase-Aware Scheduling Algorithm for Serving Reasoning-based Large Language Models

PASCAL：一种面向推理型大语言模型的服务调度算法

Eunyeong Cho, Jehyeon Bang, Ranggi Hwang, Minsoo Rhu

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 PASCAL通过优先处理推理阶段和控制回答阶段的令牌节奏，有效降低了推理型大语言模型的TTFT并保持服务等级目标。

Comments Accepted for publication at the 32nd IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA-32), 2026

3DGSNav: Enhancing Vision-Language Model Reasoning for Object Navigation via Active 3D Gaussian Splatting

3DGSNav: 通过主动3D高斯散射增强视觉-语言模型的物体导航

Wancai Zheng, Hao Chen, Xianlong Lu, Linlin Ou, Xinyi Yu

机构 * Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China（浙江工业大学，杭州，中国） ； Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学，杭州，中国） 纠错

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

AI总结 3DGSNav通过主动3D高斯散射提升视觉-语言模型的物体导航能力，结合结构化视觉提示和链式推理，实现高效且可靠的导航性能。

Gaia2: Benchmarking LLM Agents on Dynamic and Asynchronous Environments

Gaia2：在动态和异步环境中评估大语言模型代理的基准测试

Romain Froger, Pierre Andrews, Matteo Bettini, Amar Budhiraja, Ricardo Silveira Cabral, Virginie Do, Emilien Garreau, Jean-Baptiste Gaya, Hugo Laurençon, Maxime Lecanu, Kunal Malkan, Dheeraj Mekala, Pierre Ménard, Gerard Moreno-Torres Bertran, Ulyana Piterbarg, Mikhail Plekhanov, Mathieu Rita, Andrey Rusakov, Vladislav Vorotilov, Mengjue Wang, Ian Yu, Amine Benhalloum, Grégoire Mialon, Thomas Scialom

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 Gaia2通过动态和异步环境评估大语言模型代理，揭示了推理、效率和鲁棒性之间的权衡，为代理系统的发展提供灵活的基础设施。

Comments Accepted as Oral at ICLR 2026

Teaching LLMs According to Their Aptitude: Adaptive Reasoning for Mathematical Problem Solving

根据能力教学LLMs：数学问题解决的自适应推理

Xin Xu, Yan Xu, Tianhao Chen, Yuchen Yan, Chengwu Liu, Zaoyu Chen, Yufei Wang, Yichun Yin, Yasheng Wang, Lifeng Shang, Qun Liu, Lu Yin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 TATA通过自适应框架使LLMs根据自身能力自主调整推理策略，提升数学问题解决的效率和准确性。

Comments 8 pages

Evaluating Few-Shot Temporal Reasoning of LLMs for Human Activity Prediction in Smart Environments

评估LLM在智能环境中的少样本时间推理用于人类活动预测

Maral Doctorarastoo, Katherine A. Flanigan, Mario Bergés, Christopher McComb

机构 * organization= Department of Civil \& Environmental Engineering, Carnegie Mellon University , addressline= 5000 Forbes Ave , city= Pittsburgh , state= PA , postcode= 15213 , country= USA ； organization= Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University , addressline= 5000 Forbes Ave , city= Pittsburgh , state= PA , postcode= 15213 , country= USA 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.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究了预训练语言模型在智能环境中的少样本时间推理能力，通过评估其在人类活动预测中的表现，发现其在低数据环境下具备强大的时间理解能力。

FlowMind: Execute-Summarize for Structured Workflow Generation from LLM Reasoning

FlowMind: 从LLM推理生成结构化工作流的执行-总结

Yihao Liu, Ziyun Zhang, Zile He, Huaqian Cai

机构 * Peking University（北京大学） ； East China University of Technology（东华大学） ； National Key Laboratory of Data Space Technology and System（数据空间技术与系统国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 FlowMind通过执行-总结框架将LLM推理转化为结构化工作流，提高工作流的准确性和鲁棒性。

ChaosBench-Logic: A Benchmark for Logical and Symbolic Reasoning on Chaotic Dynamical Systems

ChaosBench-Logic：逻辑和符号推理在混沌动力系统上的基准

Noel Thomas

机构 * Noel Thomas 纠错

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

AI总结 ChaosBench-Logic通过30种混沌动力系统评估LLM逻辑和符号推理能力，揭示其在复杂推理任务中的局限性。

Comments 7 pages, 0 figures , Accepted to AAAI-26 Bridge Program: Logical and Symbolic Reasoning in Language Models (camera-ready)

Journal ref AAAI 2026 Bridge Program on Logical and Symbolic Reasoning in Language Models, Singapore, Jan 2026

Evaluating LLM Reasoning Beyond Correctness and CoT

评估大语言模型推理能力超越正确性与链式思维

Soheil Abbasloo

机构 * Microsoft Research, Vancouver, Canada（微软研究院，温哥华，加拿大） 纠错

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

AI总结 SIEV框架通过动态轨迹评估推理过程，揭示模型在面对冲突和挑战时的鲁棒性与综合能力，展现大语言模型推理能力的显著差异。

DeepRead: Document Structure-Aware Reasoning to Enhance Agentic Search

DeepRead: 一种基于文档结构的推理以增强代理搜索

Zhanli Li, Huiwen Tian, Lvzhou Luo, Yixuan Cao, Ping Luo

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (CAS)（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences, CAS（中国科学院大学） ； Wenlan School of Business, Zhongnan University of Economics（中南财经政法大学文澜商学院） 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 DeepRead通过结构感知的文档推理增强代理搜索，有效提升文档理解精度。

Comments This version has significantly enhanced the clarity of our research

SIGHT: Reinforcement Learning with Self-Evidence and Information-Gain Diverse Branching for Search Agent

SIGHT: 基于自证证据和信息增益多样分支的强化学习

Wenlin Zhong, Jinluan Yang, Yiquan Wu, Yi Liu, Jianhang Yao, Kun Kuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Chongqing Ant Consumer Finance Co., Ltd.（重庆蚂蚁消费金融有限公司） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 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.CL

AI总结 SIGHT通过自证证据和信息增益驱动多样化分支，提升搜索代理的自主推理能力，减少冗余并增强探索策略。

One Demo Is All It Takes: Planning Domain Derivation with LLMs from A Single Demonstration

一个演示就足够：从单个演示中利用LLM进行规划域推导

Jinbang Huang, Yixin Xiao, Zhanguang Zhang, Mark Coates, Jianye Hao, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 PDDLLM通过结合LLM推理与物理模拟，从单个演示中自动推导规划域，提升长时间跨度任务规划的自动化与可靠性。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Finding the Cracks: Improving LLMs Reasoning with Paraphrastic Probing and Consistency Verification

发现裂缝：通过反语探测和一致性验证改进大语言模型推理

Weili Shi, Dongliang Guo, Lehan Yang, Tianlong Wang, Hanzhang Yuan, Sheng Li

机构 * School of Data Science, University of Virginia, Charlottesville, United States.（数据科学学院，弗吉尼亚大学，切萨皮克市，美国） 纠错

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

AI总结 PPCV通过反语探测和一致性验证改进大语言模型推理，通过识别和替换关键标记以提升推理准确性。

Compositional Generalization from Learned Skills via CoT Training: A Theoretical and Structural Analysis for Reasoning

通过Co-T训练从已学技能中实现组合泛化：一种理论和结构分析用于推理

Xinhao Yao, Ruifeng Ren, Yun Liao, Lizhong Ding, Yong Liu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京大型模型与智能治理研究重点实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（下一代智能搜索与推荐工程研究中心，教育部） ； Tianjin University of Science and Technology（天津科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文通过理论和结构分析揭示CoT训练通过组合学习技能提升模型推理泛化能力的核心机制。

Comments ICLR 2026

dVoting: Fast Voting for dLLMs

dVoting: dLLMs的快速投票

Sicheng Feng, Zigeng Chen, Xinyin Ma, Gongfan Fang, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 dVoting通过快速投票技术提升dLLMs推理能力，无需训练，有效提高多个基准测试的性能。

Analytical Search

分析搜索

Yiteng Tu, Shuo Miao, Weihang Su, Yiqun Liu, Qingyao Ai

机构 * DCST, Tsinghua University（清华大学智能驾驶与车路协同研究院） ； Quan Cheng Laboratory（量子工程实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出分析搜索范式，旨在通过证据导向和多步骤推理解决复杂分析需求，提升信息检索的端到端能力。

Sci-CoE: Co-evolving Scientific Reasoning LLMs via Geometric Consensus with Sparse Supervision

Sci-CoE: 通过稀疏监督与几何共识共演化科学推理LLM

Xiaohan He, Shiyang Feng, Songtao Huang, Lei Bai, Bin Wang, Bo Zhang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 Sci-CoE 通过稀疏监督与几何共识共演化科学推理LLM，提升复杂推理能力与可扩展性。

MARSHAL: Incentivizing Multi-Agent Reasoning via Self-Play with Strategic LLMs

通过战略性大语言模型的自我对战激励多智能体推理的MARSHAL

Huining Yuan, Zelai Xu, Zheyue Tan, Xiangmin Yi, Mo Guang, Kaiwen Long, Haojia Hui, Boxun Li, Xinlei Chen, Bo Zhao, Xiao-Ping Zhang, Chao Yu, Yu Wang

机构 * SIGS, Tsinghua University（清华大学信号与系统系） ； EE, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Aalto University（阿alto大学） ； Li Auto Inc.（李汽车公司） ； Infinigence AI Project Page Code Models（Infinigence AI项目页面代码模型） 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 MARSHAL通过战略性LLM的自我对战激励多智能体推理，实现多智能体系统的性能提升。

Credit Where It is Due: Cross-Modality Connectivity Drives Precise Reinforcement Learning for MLLM Reasoning

应得之 credit：跨模态连接驱动精确强化学习用于 MLLM 推理

Zhengbo Jiao, Shaobo Wang, Zifan Zhang, Wei Wang, Bing Zhao, Hu Wei, Linfeng Zhang

机构 * AI DATA, Alibaba Group Holding Limited（阿里数据，阿里巴巴集团控股有限公司） ； EPIC Lab, SJTU（EPIC实验室，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 通过跨模态连接驱动精确强化学习，提升多模态大语言模型的推理能力，仅引入1.2%开销即超越基线模型。

Comments 20pages

LoopFormer: Elastic-Depth Looped Transformers for Latent Reasoning via Shortcut Modulation

LoopFormer: 基于快捷键调制的弹性深度循环变换器用于潜在推理

Ahmadreza Jeddi, Marco Ciccone, Babak Taati

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University Health Network（大学健康网络） 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 LoopFormer通过弹性深度循环变换器实现基于快捷键调制的潜在推理，具备适应不同计算预算的鲁棒性与扩展性。

Comments ICLR2026

FaithRL: Learning to Reason Faithfully through Step-Level Faithfulness Maximization

FaithRL: 通过步骤级忠实性最大化学习合理推理

Runquan Gui, Yafu Li, Xiaoye Qu, Ziyan Liu, Yeqiu Cheng, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 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 FaithRL通过步骤级忠实性最大化优化，减少大型语言模型的幻觉并提高推理准确性。

GOLD PANNING: Strategic Context Shuffling for Needle-in-Haystack Reasoning

黄金矿砂：用于针叶堆寻针推理的战略上下文洗牌

Adam Byerly, Daniel Khashabi

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 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 GOLD PANNING通过战略上下文洗牌方法，在针叶堆推理中以更少的查询实现高效目标识别，利用信号锚定技术提升模型性能。

Comments 15 pages, 6 figures