语言大模型 / LLM

ViPlan: A Benchmark for Visual Planning with Symbolic Predicates and Vision-Language Models

ViPlan：一个用于视觉规划的基准，结合符号谓词和视觉-语言模型

Matteo Merler, Nicola Dainese, Minttu Alakuijala, Giovanni Bonetta, Pietro Ferrazzi, Yu Tian, Bernardo Magnini, Pekka Marttinen

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·科塞拉基金会） ； Department of Computer Science, Aalto University（艾尔沃斯大学计算机科学系） ； Department of Mathematics, Università degli Studi di Padova（帕多瓦大学数学系） 纠错

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

AI总结 ViPlan是一个用于视觉规划的基准，比较基于VLMs的符号方法与直接VLM规划方法，发现不同方法在不同任务中的表现差异。

Comments 8 pages, 5 figures and 1 table in the main text; 50 pages, 16 figures and 19 tables including supplementary material

From Language to Action: Can LLM-Based Agents Be Used for Embodied Robot Cognition?

从语言到行动：基于大语言模型的代理能否用于具身机器人认知？

Shinas Shaji, Fabian Huppertz, Alex Mitrevski, Sebastian Houben

机构 * Institute of AI and Autonomous Systems (A 2 S)（人工智能与自主系统研究所） ； Hochschule Bonn-Rhein-Sieg（波恩-莱茵-锡格大学） ； Division for Systems and Control（系统与控制系） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems（弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所） 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 本文研究了基于大语言模型的代理在家庭任务中的表现，探讨其在具身机器人认知中的潜力与挑战。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

Contextual Drag: How Errors in the Context Affect LLM Reasoning

上下文拖累：上下文中的错误如何影响大语言模型的推理

Yun Cheng, Xingyu Zhu, Haoyu Zhao, Sanjeev Arora

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 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.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究发现上下文中的错误会偏向下文生成的推理错误，导致性能下降，并指出缓解策略无法完全消除该问题。

TraceGuard: Process-Guided Firewall against Reasoning Backdoors in Large Language Models

TraceGuard: 用于对抗大语言模型推理后门的过程引导防火墙

Zhen Guo, Shanghao Shi, Hao Li, Shamim Yazdani, Ning Zhang, Reza Tourani

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

AI总结 TraceGuard通过过程引导框架提升大语言模型的推理安全性，有效对抗推理后门。

Comments 20 pages,10 figures,6 tables

Adaptive Social Learning via Mode Policy Optimization for Language Agents

基于模式策略优化的自适应社会学习语言代理

Minzheng Wang, Yongbin Li, Haobo Wang, Xinghua Zhang, Nan Xu, Bingli Wu, Fei Huang, Haiyang Yu, Wenji Mao

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

AI总结 本文提出ASL框架和AMPO算法，通过多粒度推理模式设计和上下文感知切换，提升语言代理在动态社交互动中的自适应推理能力，实验显示在任务表现和思考链效率上优于现有方法。

Comments Proceedings of ICLR 2026. The code and data are available, see https://github.com/MozerWang/AMPO

HELIOS: Harmonizing Early Fusion, Late Fusion, and LLM Reasoning for Multi-Granular Table-Text Retrieval

HELIOS: 协调早期融合、后期融合和大语言模型推理以实现多粒度表格-文本检索

Sungho Park, Joohyung Yun, Jongwuk Lee, Wook-Shin Han

机构 * POSTECH（POSTECH大学） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

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

AI总结 HELIOS通过结合早期融合、后期融合和LLM推理，提升多粒度表格-文本检索性能，实验显示在召回率和nDCG上显著优于现有模型。

Comments 9 pages, 6 figures. Accepted at ACL 2025 main. Project page: https://helios-projectpage.github.io/

Journal ref Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 32424-32444, July 2025

Perception-R1: Advancing Multimodal Reasoning Capabilities of MLLMs via Visual Perception Reward

Perception-R1: 通过视觉感知奖励提升多模态大语言模型的多模态推理能力

Tong Xiao, Xin Xu, Zhenya Huang, Hongyu Gao, Quan Liu, Qi Liu, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； iFLYTEK AI Research（iFLYTEK人工智能研究院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 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 Perception-R1通过引入视觉感知奖励提升多模态大语言模型的多模态推理能力

What Are You Doing? Effects of Intermediate Feedback from Agentic LLM In-Car Assistants During Multi-Step Processing

你在做什么？代理LLM车载助手在多步骤处理中的中间反馈影响

Johannes Kirmayr, Raphael Wennmacher, Khanh Huynh, Lukas Stappen, Elisabeth André, Florian Alt

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)

AI总结 研究探讨了代理式LLM车载助手在多步骤处理中中间反馈对用户体验的影响，发现中间反馈能提升信任和效率，同时减少任务负荷，提出适应性反馈策略以平衡透明度与效率。

Comments Accepted at CHI 2026

Reducing Belief Deviation in Reinforcement Learning for Active Reasoning

减少强化学习中的信念偏差以实现主动推理

Deyu Zou, Yongqiang Chen, Jianxiang Wang, Haochen Yang, Mufei Li, James Cheng, Pan Li, Yu Gong

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 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.AI

AI总结 本文提出$\mathbf{T^3}$方法，通过跟踪信念偏差并截断训练轨迹，提升LLM在主动推理中的训练稳定性与性能表现。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026 (Oral)

LLandMark: A Multi-Agent Framework for Landmark-Aware Multimodal Interactive Video Retrieval

LLandMark：一种用于地标感知多模态交互视频检索的多智能体框架

Minh-Chi Phung, Thien-Bao Le, Cam-Tu Tran-Thi, Thu-Dieu Nguyen-Thi, Vu-Hung Dao

机构 * AI VIETNAM（AI越南） 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 LLandMark通过多智能体框架实现地标感知的多模态视频检索，结合LLM和OCR技术提升文化场景下的检索能力与可解释性。

Comments Accepted by AAAI 2026 Workshop on New Frontiers in Information Retrieval

Journal ref AAAI 2026 Workshop on New Frontiers in Information Retrieval

Through the Lens of Contrast: Self-Improving Visual Reasoning in VLMs

通过对比的视角：VLMs中的自改进视觉推理

Zhiyu Pan, Yizheng Wu, Jiashen Hua, Junyi Feng, Shaotian Yan, Bing Deng, Zhiguo Cao, Jieping Ye

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） 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 通过视觉对比提升VLMs的推理能力，提出VC-STaR框架，有效减少推理幻觉并提升多种VLMs的视觉推理性能。

Comments 19 pages, 9 figures, accepted to ICLR 2026 (oral)

The Choice of Divergence: A Neglected Key to Mitigating Diversity Collapse in Reinforcement Learning with Verifiable Reward

分歧选择：一种缓解强化学习中多样性崩溃的关键因素

Long Li, Zhijian Zhou, Jiaran Hao, Jason Klein Liu, Yanting Miao, Wei Pang, Xiaoyu Tan, Wei Chu, Zhe Wang, Shirui Pan, Chao Qu, Yuan Qi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； INFLY TECH（INFLY科技） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science（上海人工智能科学研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出DPH-RL框架，通过利用f散度作为复习机制，解决强化学习中多样性崩溃问题，提升模型在不同领域的表现。

Comments 27 pages, 6 figures

StarWhisper Telescope: An AI framework for automating end-to-end astronomical observations

StarWhisper望远镜：一种用于自动化端到端天文观测的AI框架

Cunshi Wang, Yu Zhang, Yuyang Li, Xinjie Hu, Yiming Mao, Xunhao Chen, Pengliang Du, Rui Wang, Ying Wu, Hang Yang, Yansong Li, Beichuan Wang, Haiyang Mu, Zheng Wang, Jianfeng Tian, Liang Ge, Yongna Mao, Shengming Li, Xiaomeng Lu, Jinhang Zou, Yang Huang, Ningchen Sun, Jie Zheng, Min He, Yu Bai, Junjie Jin, Hong Wu, Jifeng Liu

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Key Laboratory of Optical Astronomy National Astronomical Observatories Chinese Academy of Sciences（中国科学院国家天文台光学天文重点实验室） ； School of Computing Science Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学计算机科学学院） ； College of Science Tibet University（西藏大学理学院） ； Institute for Frontiers in Astronomy and Astrophysics Beijing Normal University（北京师范大学前沿天文与天体物理研究院） ； Liii Network Co（Liii网络公司） 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 StarWhisper望远镜是一种结合大语言模型与模块化工作流的AI框架，用于自动化天文观测，提升观测效率并促进业余与专业天文学家的协作。

Comments 33 pages

FastCode: Fast and Cost-Efficient Code Understanding and Reasoning

FastCode: 快速且成本有效的代码理解和推理

Zhonghang Li, Zongwei Li, Yuxuan Chen, Han Shi, Jiawei Li, Jierun Chen, Haoli Bai, Chao Huang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 FastCode通过结构化勘探机制提升代码推理效率，减少计算成本，优于现有基线方法。

LLMs for High-Frequency Decision-Making: Normalized Action Reward-Guided Consistency Policy Optimization

基于大语言模型的高频决策：归一化动作奖励引导的一致性策略优化

Yang Zhao, Zihao Li, Zhiyu Jiang, Dandan Ma, Ganchao Liu, Wenzhe Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence, OPtics and ElectroNics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University（人工智能学院、光学和电子学（iOPEN）、西北工业大学） 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 本文提出NAR-CP方法，通过归一化动作奖励和一致性损失优化，提升高频决策任务中的策略一致性与泛化能力。

Evaluating Cross-Modal Reasoning Ability and Problem Characteristics with Multimodal Item Response Theory

利用多模态项目反应理论评估跨模态推理能力与问题特征

Shunki Uebayashi, Kento Masui, Kyohei Atarashi, Han Bao, Hisashi Kashima, Naoto Inoue, Mayu Otani, Koh Takeuchi

机构 * Kyoto University（京都大学） ； CyberAgent ； The Institute of Statistical Mathematics（统计数学研究所） ； Tohoku University（东北大学） 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 M3IRT通过分解模型能力和项目难度，提供了一种评估多模态推理能力的框架，有效提升基准测试的可靠性和质量。

Comments 24pages, 20 figures, accepted to ICLR2026

SaFeR-ToolKit: Structured Reasoning via Virtual Tool Calling for Multimodal Safety

SaFeR-ToolKit: 通过虚拟工具调用实现多模态安全的结构化推理

Zixuan Xu, Tiancheng He, Huahui Yi, Kun Wang, Xi Chen, Gongli Xi, Qiankun Li, Kang Li, Yang Liu, Zhigang Zeng

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； West China Hospital, Sichuan University（四川大学华西医院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 SaFeR-ToolKit通过虚拟工具调用实现多模态安全的结构化推理，提升安全性、帮助性和推理严谨性，同时保持通用能力。

When Scaling Fails: Mitigating Audio Perception Decay of LALMs via Multi-Step Perception-Aware Reasoning

当扩展失效时：通过多步骤感知-aware 推理缓解LALMs的音频感知衰减

Ruixiang Mao, Xiangnan Ma, Dan Chen, Ziming Zhu, Yuan Ge, Aokai Hao, Haishu Zhao, Yifu Huo, Qing Yang, Kaiyan Chang, Xiaoqian Liu, Chenglong Wang, Qiaozhi He, Tong Xiao, Jingbo Zhu

机构 * Northeastern University,China（东北大学） ； NiuTrans Research（NiuTrans研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出MPAR²范式，通过多步骤感知-aware推理缓解LALMs在推理过程中因音频感知衰减导致的性能下降问题。

Comments Under Review

Policy Transfer for Continuous-Time Reinforcement Learning: A (Rough) Differential Equation Approach

连续时间强化学习中的策略迁移：一种(粗糙)微分方程方法

Xin Guo, Zijiu Lyu

机构 * UC Berkeley, IEOR（伯克利大学，工业工程与运筹学系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于粗糙路径理论的连续时间强化学习策略迁移方法，通过利用高斯结构和黎卡提方程的稳定性，实现了策略迁移的理论证明，并提出了新的策略学习算法，实现了全局和局部收敛。

Conversational Learning Diagnosis via Reasoning Multi-Turn Interactive Learning

通过推理的多轮交互学习诊断

Fangzhou Yao, Sheng Chang, Weibo Gao, Qi Liu

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

AI总结 本文提出ParLD框架，通过多智能体协作实现对话学习中的认知诊断，提升诊断的可靠性和洞察力。

Comments AAAI 2026

Seeing Clearly without Training: Mitigating Hallucinations in Multimodal LLMs for Remote Sensing

无需训练即可清晰感知：减轻多模态大语言模型在遥感中的幻觉

Yi Liu, Jing Zhang, Di Wang, Xiaoyu Tian, Haonan Guo, Bo Du

机构 * School of Computer Science, Wuhan University, China（武汉大学计算机学院） ； Zhongguancun Academy, China（中关村学院） ； School of Computer Science, Chongqing University, China（重庆大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 RADAR通过利用多模态大语言模型的内在注意力，无需训练即可减少遥感视觉问答中的事实性和逻辑性幻觉。

Synthetic Perception: Can Generated Images Unlock Latent Visual Prior for Text-Centric Reasoning?

合成感知：生成图像能否解锁潜在的视觉先验以用于以文本为中心的推理？

Yuesheng Huang, Peng Zhang, Xiaoxin Wu, Riliang Liu, Jiaqi Liang

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

AI总结 本文探讨生成图像能否解锁潜在视觉先验以提升文本中心推理，通过多模态融合架构和提示工程策略实现性能提升。

Comments Accepted as a poster at the International Conference on Machine Learning (ICML 2025) NewInML Workshop

BindWeave: Subject-Consistent Video Generation via Cross-Modal Integration

BindWeave：通过跨模态整合实现主体一致的视频生成

Zhaoyang Li, Dongjun Qian, Kai Su, Qishuai Diao, Xiangyang Xia, Chang Liu, Wenfei Yang, Tianzhu Zhang, Zehuan Yuan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； ByteDance（字节跳动） ； National Key Laboratory of Deep Space Exploration, Deep Space Exploration Laboratory（国家深空探测重点实验室，深空探测实验室） 纠错

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

AI总结 BindWeave通过跨模态整合解决主体一致视频生成难题，利用MLLM-DiT框架提升生成视频的主体一致性和自然度。

Comments Accepted by ICLR 2026

Off-Trajectory Reasoning: Can LLMs Collaborate on Reasoning Trajectory?

轨迹外推理：大语言模型能否在推理轨迹上协作？

Aochong Oliver Li, Tanya Goyal

机构 * Department of Computer Science, Cornell University（计算机科学系，康奈尔大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了大语言模型在共享推理轨迹上的协作能力，发现即使在基准测试中表现优秀的模型在受到干扰时也容易崩溃，且无法有效利用合作者的引导步骤。

Behavior-Aware Anthropometric Scene Generation for Human-Usable 3D Layouts

面向人类可用性的行为感知场景生成

Semin Jin, Donghyuk Kim, Jeongmin Ryu, Kyung Hoon Hyun

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

AI总结 本文提出一种行为感知的体格场景生成框架，通过结合视觉-语言模型和用户体格数据，提升3D布局的人体可用性。

OmniFashion: Towards Generalist Fashion Intelligence via Multi-Task Vision-Language Learning

OmniFashion: 通过多任务视觉-语言学习实现通用时尚智能

Zhengwei Yang, Andi Long, Hao Li, Zechao Hu, Kui Jiang, Zheng Wang

机构 * National Engineering Research Center for Multimedia Software, Institute of Artificial Intelligence, School of Computer Science, Wuhan University（国家多媒体软件工程技术研究中心、人工智能研究院、计算机科学学院、武汉大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 OmniFashion通过多任务视觉-语言学习，构建百万级时尚数据集，实现统一的时尚对话范式，提升多任务推理和交互能力，推动通用时尚智能发展。

Comments 12 pages, 8 figures

Agentic Mixed-Source Multi-Modal Misinformation Detection with Adaptive Test-Time Scaling

具有自适应测试时间缩放的代理混合源多模态虚假信息检测

Wei Jiang, Tong Chen, Wei Yuan, Quoc Viet Hung Nguyen, Hongzhi Yin

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

AI总结 AgentM3D通过自适应测试时间缩放和多代理框架提升零样本多模态虚假信息检测性能。

ORCA: Orchestrated Reasoning with Collaborative Agents for Document Visual Question Answering

ORCA：用于文档视觉问答的协作代理协同推理

Aymen Lassoued, Mohamed Ali Souibgui, Yousri Kessentini

机构 * Digital Research Center of Sfax, SMARTS Laboratory（突尼斯斯法克斯数字研究中心，SMARTS实验室） ； École Polytechnique de Tunisie, University of Carthage（突尼斯理工学院，卡塔赫纳大学） ； Computer Vision Center, Universitat Autònoma de Barcelona（巴塞罗那自治大学计算机视觉中心） 纠错

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

AI总结 ORCA通过协作代理协同推理提升文档视觉问答的复杂推理与多步骤工作流处理能力。

Reasoning as Representation: Rethinking Visual Reinforcement Learning in Image Quality Assessment

推理作为表示：重新思考图像质量评估中的视觉强化学习

Shijie Zhao, Xuanyu Zhang, Weiqi Li, Junlin Li, Li Zhang, Tianfan Xue, Jian Zhang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 本文提出RALI算法，通过对比学习实现图像与通用文本表示的对齐，无需推理过程，显著降低参数和推理时间，提升图像质量评估的泛化性能。

Comments ICLR 2026 Oral

LLM-MLFFN: Multi-Level Autonomous Driving Behavior Feature Fusion via Large Language Model

LLM-MLFFN: 通过大语言模型的多级自动驾驶行为特征融合

Xiangyu Li, Tianyi Wang, Xi Cheng, Rakesh Chowdary Machineni, Zhaomiao Guo, Sikai Chen, Junfeng Jiao, Christian Claudel

机构 * Department of Civil, Architectural, and Environmental Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校土木、建筑与环境工程系） ； Systems Engineering Program, Cornell University（康奈尔大学系统工程项目） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Michigan（密歇根大学电气与计算机工程系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程系） ； School of Architecture, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校建筑学院） 纠错

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

AI总结 LLM-MLFFN通过大语言模型的多级特征融合提升自动驾驶行为分类的准确性和鲁棒性。