语言大模型 / LLM

HyPER: Bridging Exploration and Exploitation for Scalable LLM Reasoning with Hypothesis Path Expansion and Reduction

HyPER：通过假设路径扩展与缩减实现可扩展的大语言模型推理中的探索与利用平衡

Shengxuan Qiu, Haochen Huang, Shuzhang Zhong, Pengfei Zuo, Meng Li

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University, Beijing（北京大学人工智能研究院） ； Huawei（华为） ； School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing（北京大学集成电路学院） 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 HyPER通过动态扩展-缩减控制问题优化多路径解码，提升推理准确性与计算效率，实验显示在不同基准上准确率提升8-10%，token使用减少25-40%。

Learning Graph Foundation Models on Riemannian Graph-of-Graphs

在黎曼图-图上学习图基础模型

Haokun Liu, Zezhong Ding, Xike Xie

机构 * School of Biomedical Engineering, University of Science and Technology of China (USTC), Suzhou, Jiangsu, China（生物医学工程学院，中国科学技术大学（USTC），苏州，江苏，中国） ； Data Darkness Lab, Suzhou Institute for Advanced Research, USTC, Suzhou, Jiangsu, China（Data Darkness实验室，苏州市先进研究院，USTC，苏州，江苏，中国） ； School of Artificial Intelligence and Data Science, USTC, Hefei, Anhui, China（人工智能与数据科学学院，USTC，合肥，安徽，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出R-GFM，一种基于黎曼图-图的图基础模型，通过多尺度图-图结构建模，提升结构域泛化性能，在多个数据集上取得最佳表现，下游任务相对提升达49%。

Comments This paper has been accepted by ICML 2026

Distilling 3D Spatial Reasoning into a Lightweight Vision-Language Model with CoT

将3D空间推理蒸馏到轻量级视觉-语言模型中：利用推理链

Alaa Asfour, Christopher Indris, Leihan Chen, Tejas Vyas, Guanghui Wang

机构 * Department of Computer Science, Toronto Metropolitan University（多伦多 Metropolitan 大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种知识蒸馏框架，将7B教师模型的3D空间推理能力转移到2.29B学生模型，实现8.7倍更低的推理延迟和3倍模型压缩，同时保留54-72%的性能。引入隐藏推理链提升推理能力，学生模型联合执行空间描述、深度估计和目标检测。

Teaching Language Models to Think in Code

教语言模型用代码思考

Hyeon Hwang, Jiwoo Lee, Jaewoo Kang

机构 * Korea University（韩国大学） ； AIGEN Sciences（AIGEN科技） 纠错

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

AI总结 本文提出ThinC框架，通过代码自身进行推理而非依赖自然语言，提升了数学问题解决能力，其在多个基准测试中表现优异。

Comments Preprint

Mind-Paced Speaking: A Dual-Brain Approach to Real-Time Reasoning in Spoken Language Models

有意识说话：一种双脑方法用于语音语言模型中的实时推理

Donghang Wu, Haoyang Zhang, Jun Chen, Xiangyu, Zhang, Hexin Liu, Eng Siong Chng, Fei Tian, Xuerui Yang, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang, Gang Yu

机构 * StepFun ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Mind-Paced Speaking方法，通过双脑架构实现语音语言模型的实时推理，显著提升推理性能并降低延迟。

Turning Drift into Constraint: Robust Reasoning Alignment in Non-Stationary Multi-Stream Environments

将漂移转化为约束：非稳态多流环境中的鲁棒推理对齐

Xiaoyu Yang, En Yu, Wei Duan, Jie Lu

机构 * Australian Artificial Intelligence Institute (AAII)（澳大利亚人工智能研究所） ； Faulty of Engineering and Information Technology（工程与信息技术学院） ； University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； Australia（澳大利亚） 纠错

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

AI总结 本文提出APO框架，通过约束满足问题解决多源推理对齐问题，实验表明其在胸片解读中鲁棒性优于现有模型，并发布CXR-MAX基准测试集。

Comments ICML 2026

NoisyCoconut: Counterfactual Consensus via Latent Space Reasoning

NoisyCoconut：通过潜在空间推理实现反事实共识

Michael Jerge, David Evans

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 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 NoisyCoconut通过在潜在空间中注入可控噪声生成多样化推理路径，利用路径一致性的置信度信号提升大语言模型可靠性，无需重新训练即可在多个推理基准中实现有效的覆盖-准确率权衡。

C-CoT: Counterfactual Chain-of-Thought with Vision-Language Models for Safe Autonomous Driving

C-CoT：基于视觉-语言模型的反事实链式推理用于安全自动驾驶

Kefei Tian, Yuansheng Lian, Kai Yang, Xiangdong Chen, Shen Li

机构 * College of Transportation, Tongji University（同济大学交通运输学院） ； Department of Civil Engineering, Tsinghua University（清华大学土木工程系） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学土木与环境工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出C-CoT框架，利用视觉-语言模型将驾驶决策分解为五个阶段，通过反事实推理提升自动驾驶在复杂环境中的安全性和鲁棒性。

VP-VLA: Visual Prompting as an Interface for Vision-Language-Action Models

VP-VLA：作为视觉语言动作模型接口的视觉提示

Zixuan Wang, Yuxin Chen, Yuqi Liu, Jinhui Ye, Pengguang Chen, Changsheng Lu, Shu Liu, Bei Yu, Jiaya Jia

机构 * HKUST（香港科技大学） ； CUHK（香港大学） ； SmartMore（SmartMore公司） 纠错

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

AI总结 VP-VLA通过结构化视觉提示接口解耦高层推理与低层执行，提升空间精度和鲁棒性，实验证明优于现有端到端基线。

Comments Project page: https://visualprompt-vla.github.io/

Ranking Reasoning LLMs under Test-Time Scaling

在测试时间扩展下对推理LLM进行排名

Mohsen Hariri, Michael Hinczewski, Jing Ma, Vipin Chaudhary

机构 * Department of Computer and Data Sciences（计算机与数据科学系） ； Department of Physics（物理系） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Scorio库，通过统计排名方法评估推理模型，在20个数学竞赛基准上验证了多种排名方法的有效性，并展示了在不同测试时间扩展下的性能。

Comments Code is available at https://github.com/mohsenhariri/scorio

Journal ref The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2026

Flame3D: Zero-shot Compositional Reasoning of 3D Scenes with Agentic Language Models

Flame3D: 无需3D特定训练的3D场景零样本组合推理

Sagar Bharadwaj, Ziyong Ma, Anurag Ghosh, Srinivasan Seshan, Anthony Rowe

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 Flame3D通过可组合的空间工具和训练自由框架，实现3D场景的零样本组合推理，支持动态空间合成和外部数据整合，展示了在ScanQA和Compose3D上的竞争力。

VEGA: Visual Encoder Grounding Alignment for Spatially-Aware Vision-Language-Action Models

VEGA：面向空间感知的视觉编码器对齐用于视觉-语言-动作模型

Hao Wang, Xiaobao Wei, Jingyang He, Chengyu Bai, Chun-Kai Fan, Jiajun Cao, Jintao Chen, Ying Li, Shanyu Rong, Ming Lu, Xiaozhu Ju, Jian Tang, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） 纠错

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

AI总结 VEGA通过直接对齐视觉编码器输出与空间感知特征，提升视觉-语言-动作模型的空间意识，实现更可解释的对齐目标。

Plan in Sandbox, Navigate in Open Worlds: Learning Physics-Grounded Abstracted Experience for Embodied Navigation

沙盒计划，开放世界导航：学习物理基础的抽象经验以实现具身导航

Zhixuan Shen, Jiawei Du, Ziyu Guo, Han Luo, Lilan Peng, Joey Tianyi Zhou, Haonan Luo, Tianrui Li

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University, China（计算机与人工智能学院，西南交通大学，中国） ； Centre for Frontier AI Research A*STAR, Singapore（前沿人工智能研究A*STAR中心，新加坡） ； School of Computer Science, University of Leeds, UK（计算机科学学院，利兹大学，英国） 纠错

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

AI总结 本文提出SAGE框架，通过物理基础的语义抽象学习，提升具身导航性能，在A-EQA任务中取得53.21%的成功率，且在物理室内机器人部署中表现良好。

Comments 28 pages, 15 figures, Extended Version of accepted ICML 2026 Paper

Can MLLMs Reason About Visual Persuasion? Evaluating the Efficacy and Faithfulness of Reasoning

大语言模型能否进行视觉说服推理？评估推理的有效性与忠实性

Naeun Lee, Hyunjong Kim, Sunghwan Choi, Injin Kong, Yohan Jo

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 本文研究大语言模型在视觉说服推理中的有效性与忠实性，提出通过多样化的教师生成推理进行监督微调以提升预测性能，并引入三维忠实性评估框架。

PrAg-PO: Prompt Augmented Policy Optimization for Robust and Diverse Mathematical Reasoning

PrAg-PO：用于鲁棒且多样数学推理的提示增强策略优化

Wenquan Lu, Hai Huang, Enqi Liu, Randall Balestriero

机构 * Brown University（布朗大学） ； Palona AI ； Harvard University（哈佛大学） 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 本文提出PrAg-PO，通过混合提示模板与特定格式奖励提升大语言模型的数学推理能力，增强鲁棒性和多样性，优于GRPO和DAPO。

HTPO: Towards Exploration-Exploitation Balanced Policy Optimization via Hierarchical Token-level Objective Control

HTPO: 通过分层令牌级目标控制实现探索-利用平衡的策略优化

Xincheng Yao, Ruoqi Li, Cheng Chen, Daoxin Zhang, Yi Wu, Yao Hu, Chongyang Zhang

机构 * School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学信息科学与电子工程学院） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出HTPO算法，通过分层划分响应令牌为功能组，设计专用优化目标以平衡探索与利用，实验验证其在推理基准上的优越性。

Comments 29 pages

Rebellious Student: Reversing Teacher Signals for Reasoning Exploration with Self-Distilled RLVR

反叛学生：通过自蒸馏RLVR反转教师信号进行推理探索

Jeonghye Kim, Jiwon Jeon, Dongsheng Li, Yuqing Yang

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract_cn)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出RLRT，通过反转自蒸馏信号增强正确路径上的推理，提升RLVR性能，建立信息不对称作为新设计轴。

Entropy-informed Decoding: Adaptive Information-Driven Branching

基于熵的信息解码：自适应信息驱动的分支

Benjamin Patrick Evans, Sumitra Ganesh, Leo Ardon

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，地点，国家） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，地点，国家） ； JP Morgan AI Research, London, UK（摩根大通AI研究，伦敦，英国） ； JP Morgan AI Research, New York, USA（摩根大通AI研究，纽约，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.AI、cs.LG

AI总结 本文提出EDEN解码框架，通过自适应分配计算资源提升生成效率，在数学推理、代码生成等任务中优于传统解码策略。

Comments Accepted at ICML 2026

Beyond Continuity: Challenges of Context Switching in Multi-Turn Dialogue with LLMs

超越连续性：在LLMs多轮对话中上下文切换的挑战

Aditya Sinha, Harald Steck, Vito Ostuni, Matteo Rinaldi

机构 * Netflix Inc.（Netflix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 本文研究了LLMs在多轮对话中处理上下文切换的挑战，通过构建合成基准测试，评估了十种LLMs在检测用户话题切换和筛选相关上下文方面的性能，发现只有部分具备推理能力的LLMs能准确检测话题切换。

Comments Accepted to the ICBINB Workshop @ ICLR 2026

Can LLMs Estimate Student Struggles? Human-AI Difficulty Alignment with Proficiency Simulation for Item Difficulty Prediction

LLMs能否估计学生困难？人类-人工智能难度对齐用于项目难度预测的 proficiency 模拟

Ming Li, Han Chen, Yunze Xiao, Jian Chen, Hong Jiao, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University at Buffalo（布法罗大学） ； MBZUAI 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 本文研究了LLMs在估计学生困难方面的表现，发现模型规模扩大并不总能提高准确性，且模型倾向于形成机器共识而非与人类对齐，揭示了当前模型在自动难度预测中的挑战。

Comments ACL2026, camera-ready

ITLC at SemEval-2026 Task 11: Normalization and Deterministic Parsing for Formal Reasoning in LLMs

在SemEval-2026任务11中采用ITLC：为LLMs中的形式推理进行规范化和确定性解析

Wicaksono Leksono Muhamad, Joanito Agili Lopo, Tack Hwa Wong, Muhammad Ravi Shulthan Habibi, Samuel Cahyawijaya

机构 * SEACrowd ； Mantera Studio ； Universiti Teknologi PETRONAS（普特拉联合大学） ； Universitas Indonesia（印度尼西亚大学） ； Cohere 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 本文提出通过显式结构抽象和确定性解析减少LLMs推理中的内容偏差，方法在SemEval-2026任务11中取得前五名，有效降低偏差并提供替代复杂微调的方案。

Effective Explanations Support Planning Under Uncertainty

有效解释支持在不确定性下的规划

Hanqi Zhou, Britt Besch, Charley M. Wu, Tobias Gerstenberg

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Technical University Darmstadt（达姆施塔特技术大学） ； Max Planck Institute for Biological Cybernetics（生物 cybernetics 最大平面研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 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 本文提出一种计算模型，将解释转化为行动计划，通过大规模语言模型生成策略先验和价值图，结合规划代理在部分可观测条件下执行，验证了高质量解释能提升导航效率。

Comments CogSci 2026

Identified-Set Geometry of Distributional Model Extraction under Top-$K$ Censored API Access

分布模型提取的识别集几何：在Top-K被剪裁API访问下的研究

Wenhua Nie, ZiCheng Zhu, Jianan Wu, Binhan Luo, Haoran Zheng, Jyh-Shing Roger Jang

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了在Top-K被剪裁API访问下分布恢复的限制，提出了识别集的总变差直径公式，并通过实验展示了不同提取方法在任务性能上的层次结构。

GuardAD: Safeguarding Autonomous Driving MLLMs via Markovian Safety Logic

GuardAD: 通过马尔可夫安全逻辑保障自动驾驶MLLMs

Tianyuan Zhang, Peng Yue, Zihao Peng, Jiangfan Liu, Zonghao Ying, Jiakai Wang, Tianlin Li, Jian Yang, Yaodong Yang, Aishan Liu, Xianglong Liu

机构 * Beihang University（北航大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Peking University（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.AI

AI总结 GuardAD通过马尔可夫逻辑形式化提升自动驾驶MLLMs的安全性，减少事故率并提升任务性能，经实验验证其有效性。

Toward Multi-Database Query Reasoning for Text2Cypher

迈向多数据库查询推理的Text2Cypher

Makbule Gulcin Ozsoy

机构 * Neo4j（Neo4j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

AI总结 本文提出多数据库查询推理方法，解决跨多个独立图数据库的查询问题，通过三阶段路线图实现数据库路由、分解和异构查询推理。

Benchmarking Safety Risks of Knowledge-Intensive Reasoning under Malicious Knowledge Editing

在恶意知识编辑下知识密集推理安全风险的基准测试

Qinghua Mao, Xi Lin, Jinze Gu, Jun Wu, Siyuan Li, Yuliang Chen

机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出EditRisk-Bench，通过整合恶意场景和多级推理任务，系统评估知识编辑对推理行为的影响，揭示恶意知识编辑导致错误推理的风险因素。

ReCAPA: Hierarchical Predictive Correction to Mitigate Cascading Failures

ReCAPA：分层预测性修正以缓解级联故障

Xiyin Zeng, Yuyu Sun, Haoyang Li, Shouqiang Liu, Hao Wang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； South China Normal University（华南师范大学） 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 ReCAPA通过分层预测修正和对齐架构，缓解多模态环境中多步骤任务执行中的级联故障问题，引入新的指标量化误差传播与恢复过程，实验表明其在多个代理基准测试中表现优异。

HAMLET: A Hierarchical and Adaptive Multi-Agent Framework for Live Embodied Theatrics

HAMLET：一种分层自适应的多智能体框架用于实时具身戏剧

Shufan Jiang, Sizhou Chen, Chios Chen, Chi Zhang, Xiao-Lei Zhang, Xuelong Li

机构 * East China University of Science and Technology（东华大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究所） ； China Telecom（中国电信） ； Datawhale Org（Datawhale组织） ； Independent Researcher（独立研究员） 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 HAMLET通过分层自适应多智能体框架实现戏剧创作与实时表演，提升戏剧表现力和物理交互性，采用自适应推理模块和具身互动增强沉浸感。

Comments Accepted to the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

Separate First, Fuse Later: Mitigating Cross-Modal Interference in Audio-Visual LLMs Reasoning with Modality-Specific Chain-of-Thought

先分后融：通过模态特定的推理链减轻音频视觉大语言模型中的跨模态干扰

Xuanchen Li, Yuheng Lu, Chenrui Cui, Tianrui Wang, Zikang Huang, Yu Jiang, Long Zhou, Longbiao Wang, Jianwu Dang

机构 * Tianjin Key Laboratory of Cognitive Computing（天津认知计算实验室） ； Tianjin University（天津大学） ； Huiyan Technology Company, Ltd.（慧颜科技有限公司） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Tencent（腾讯） 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SFFL框架，通过模态特定的推理链减少跨模态干扰，提升音频视觉问答的准确性和鲁棒性，实验显示在通用AVQA基准和跨模态幻觉基准上分别提升5.16%和11.17%。

Kintsugi: Learning Policies by Repairing Executable Knowledge Bases

Kintsugi: 通过修复可执行知识库学习策略

Teng Cao, Yu Deng, Hikaru Shindo, Quentin Delfosse, Lanxi Wen, Suli Wang, Jannis Blüml, Christopher Tauchmann, Kristian Kersting

机构 * Artificial Intelligence and Machine Learning Lab, Technical University of Darmstadt, Germany（德累斯顿技术大学人工智能与机器学习实验室） ； Hessian Center for Artificial Intelligence (hessian.AI), Germany（黑森人工智能中心） ； Department of Computer Science, Technical University of Darmstadt, Germany（德累斯顿技术大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, Technical University of Munich (TUM), Germany（慕尼黑技术大学计算机科学系） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), Germany（德国人工智能研究中心） ； Centre for Cognitive Science, Technical University of Darmstadt, Germany（德累斯顿技术大学认知科学中心） 纠错

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

AI总结 Kintsugi提出一种白盒策略学习框架，通过验证器门控构建可执行知识库，以可组合的类型条目表示任务级策略知识，并通过局部类型编辑提升知识库，实现可检查、可编辑和可部署的策略改进。