语言大模型 / LLM

Harnessing LLM Agents with Skill Programs

通过技能程序 harnessing LLM agents

Hongjun Liu, Yifei Ming, Shafiq Joty, Chen Zhao

机构 * New York University（纽约大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） 纠错

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

AI总结 本文提出 HASP 框架，通过将技能转化为可执行程序函数（PFs）来提升 LLM agent 在复杂任务中的表现，其核心方法是通过 PFs 在失败状态时介入并修正行动，主要贡献是通过模块化设计实现推理、训练和自改进的多场景应用。

Comments 40 pages, 7 figures

CyberCorrect: A Cybernetic Framework for Closed-Loop Self-Correction in Large Language Models

CyberCorrect: 一种基于闭环自修正的大型语言模型框架

Yuning Wu, Yingmin Liu, Yang Shu

机构 * School of Software, Henan University, Kaifeng, China（河南大学软件学院，开封，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 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出CyberCorrect框架，将大型语言模型的自我修正建模为闭环控制系统，通过三模态错误检测器、类型导向的修正控制器和收敛判断器，提升模型的自我修正能力和准确性。

Comments 6 pages, 1 figure, submitted to IEEE SMC 2026

Rethinking Side-Channel Analysis: Automated Discovery and Analysis of Side-Channel Leakage with LLM-Assisted Agents

重新思考侧信道分析：利用LLM辅助代理自动化发现和分析侧信道泄漏

Zhen Xu, Zihao Wang, Yuhua Sun, XiaoFeng Wang

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

AI总结 本文提出SCAgent框架，利用LLM辅助代理自动分析侧信道风险，通过系统探索和语义推理发现侧信道并进行大规模分析，以解决侧信道泄漏的自动发现和分析问题。

Embodied Task Planning via Graph-Informed Action Generation with Large Language Models

通过大型语言模型的图引导动作生成进行具身任务规划

Xiang Li, Ning Yan, Masood Mortazavi

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Futurewei Technologies（未来科技） 纠错

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

AI总结 本文提出GiG框架，通过图神经网络编码环境状态并构建动作连接执行轨迹图，结合有限前瞻性模块提升具身代理的规划能力，在三个具身规划基准测试中取得显著性能提升。

Comments Accepted by ICML 2026

Property-Guided LLM Program Synthesis for Planning

基于属性的LLM程序合成用于规划

André G. Pereira, Augusto B. Corrêa, Jendrik Seipp

机构 * Federal University of Rio Grande do Sul（里约格朗德杜斯尔大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Linköping University（林奈大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了一种基于属性的LLM程序合成方法，通过检查候选程序是否满足形式定义的属性来指导LLM生成更高质量的程序，从而减少生成和评估成本。

Merlin's Whisper: Enabling Efficient Reasoning in Large Language Models via Black-box Persuasive Prompting

Merlin's Whisper：通过黑盒说服提示增强大语言模型的高效推理

Heming Xia, Cunxiao Du, Rui Li, Chak Tou Leong, Yongqi Li, Wenjie Li

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） ； Sea AI Lab（Sea AI实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Whisper框架，通过黑盒说服提示减少大语言模型（LRM）的推理过程中的token使用量，同时保持性能，展示了在多个基准测试中显著的token减少效果。

Comments ACL 2026 (Long Paper), camera-ready version

GraphMind: Theorem Selection and Conclusion Generation Framework with Dynamic GNN for LLM Reasoning

GraphMind: 一种基于动态GNN的定理选择与结论生成框架用于LLM推理

Yutong Li, Yitian Zhou, Xudong Wang, GuoChen, Caiyan Qin

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

AI总结 GraphMind通过动态图神经网络与LLM结合，实现多步推理中的定理选择和结论生成，提升上下文感知的推理能力。

Comments This paper has been withdrawn by the authors in order to prepare a substantially revised version

Helping Customers in Distress: An LLM-powered Agent that Converses, Probes, and Routes

帮助陷入困境的客户：一个基于LLM的代理，能够对话、探测和分流

Alankar Atreya, Stefan Sylvius Wanger, Devesh Batra, Robert Hankache, Cristovao Iglesias, Patrick Sinclair, Giulio Pelosio, Michael McMillan, Greig A. Cowan, Raad Khraishi

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

AI总结 本文提出一个基于LLM的AI分流代理，通过多轮对话和提问提高客户问题分类准确性，提升银行客户服务效率。

LiTS: A Modular Framework for LLM Tree Search

LiTS：一个用于LLM树搜索的模块化框架

Xinzhe Li, Yaguang Tao

机构 * RMIT University（皇家墨尔本理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LiTS，一个模块化框架，用于通过树搜索进行LLM推理，展示了其在语言推理、环境规划和工具使用任务中的可组合性，并发现无限动作空间中LLM策略多样性是有效树搜索的瓶颈。

Comments ACL 2026 Demo

Step-wise Rubric Rewards for LLM Reasoning

分步评分奖励用于大语言模型推理

Weichu Xie, Haozhe Zhao, Wenpu Liu, Yongfu Zhu, Liang Chen, Minghao Ye, Zirong Chen, Yuqi Xu, Shuai Dong, Ziyue Wang, Xinbo Xu, Kean Shi, Ruoyu Wu, Xiaoying Zhang, Wenqi Shao, Baobao Chang, Nan Duan, Jiaqi Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； JD Explore Academy（京东探索学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种分步评分奖励方法，通过引入LLM判官对每个评分项进行归因，规范化每步评分，并结合优势估计器提高推理准确性和减少自我纠正循环。

Comments Code available at https://github.com/akarinmoe/SRaR

Pedestrian-Aware LLM-Driven Behavioral Planning for Autonomous Vehicles

面向行人的LLM驱动行为规划用于自动驾驶车辆

Aidana Baimbetova, Haruki Yonekura, Hamada Rizk, Hirozumi Yamaguchi

机构 * The University of Osaka, Japan（大阪大学，日本） ； RIKEN Center for Computational Science, Japan（日本计算科学研究中心） ； Tanta University, Egypt（埃及塔塔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大型语言模型的决策框架，用于自动驾驶车辆在复杂城市环境中考虑行人行为，通过自然语言推理提示将结构化场景观测转换为语言推理，从而生成安全的驾驶决策。

Comments This paper has been accepted for presentation at the 29th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)

PopuLoRA: Co-Evolving LLM Populations for Reasoning Self-Play

PopuLoRA: 为推理自博弈的协同进化LLM种群

Roger Creus Castanyer, Geoffrey Bradway, Lorenz Wolf, Maxwill Lin, Augustine N. Mavor-Parker, Matthew James Sargent

机构 * Absolute Zero Reasoner（绝对零理由器） ； LoRA adapters（LoRA适配器） 纠错

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

AI总结 本文提出PopuLoRA，一种基于种群的非对称自博弈框架，用于强化学习中可验证奖励（RLVR）的后训练LLM。通过专门的LoRA适配器在共享冻结基座上进行教师和学生分工，教师提出问题，学生在程序验证器下解决，不同亚种群间的交叉评估取代了限制单智能体自博弈的自我校准。LoRA权重空间进化算子家族作为7B规模种群训练循环的替代步骤，实现了种群的协同进化竞赛。

You Can't Fool Us: Understanding the Resilience of LLM-driven Agent Communities to Misinformation

你无法欺骗我们：理解由LLM驱动的代理社区对谣言的韧性

Chichen Lin, Yijie Jin, Kangbo Hu, Weijian Fan, Han Xiao, Yongbin Wang, Zhihui Ying, Zhanzhan Zhao

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文研究了由LLM驱动的代理社区在面对可信谣言冲击时的韧性，通过构建基于LLM的代理模拟，从主动开放思维(AOT)和政治意识形态(PI)两个维度分析社区对谣言的反应机制，发现高AOT提升抗谣言冲击能力和恢复力，而PI影响恢复路径，中等意识形态社区恢复更可靠，极化社区则保留更多支持。

Comments 26 pages, 7 figures, 1 table

Debug Like a Human: Scaling LLM-based Fault Localization to Processor Design via Block-Level Instruction-Oriented Slicing

像人类一样调试：通过块级指令导向切片扩展基于LLM的故障定位到处理器设计

Zizhen Liu, Xiaoguang Mao, Deheng Yang, Jiayu He, Yihao Qin, Guangda Zhang, Yan Lei, Jianjun Xu, Jiang Wu

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文提出BluesFL框架，通过块级指令导向切片算法，利用LLM模拟人类调试过程，有效定位处理器设计中的故障，相比现有方法提升了242.9%的定位准确率。

Presupposition and Reasoning in Conditionals: A Theory-Based Study of Humans and LLMs

条件句中的预设与推理：人类与LLM的理论研究

Tara Azin, Yongan Yu, Raj Singh, Olessia Jouravlev

机构 * Department of Cognitive Science, Carleton University（卡尔顿大学认知科学系） ； School of Computer Science, McGill University（麦吉尔大学计算机科学学院） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文通过对比人类判断和LLM预测，研究条件句中预设投影的机制，发现人类结合概率和语用线索进行判断，而LLM存在不一致的对齐模式，表明LLM的表现可能源于表面模式匹配而非语用能力。

Comments To appear in the Proceedings of CoNLL 2026, colocated with ACL 2026

Knowledge-to-Verification: Exploring RLVR for LLMs in Knowledge-Intensive Domains

知识到验证：探索RLVR在知识密集型领域的LLM应用

Zhonghang Yuan, Zhefan Wang, Fang Hu, Zihong Chen, Jinzhe Li, Gang Li, Jie Ying, Huanjun Kong, Songyang Zhang, Nanqing Dong

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出K2V框架，通过自动化可验证数据合成扩展RLVR到知识密集型领域，提升LLM在这些领域的推理能力，同时不显著影响模型的通用能力。

Beacon: Single-Turn Diagnosis and Mitigation of Latent Sycophancy in Large Language Models

Beacon：单轮诊断和缓解大型语言模型中潜在的阿谀倾向

Sanskar Pandey, Ruhaan Chopra, Angkul Puniya, Sohom Pal

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.AI

AI总结 本文提出Beacon基准测试，用于单轮诊断和缓解大型语言模型中潜在的阿谀倾向，通过评估十二种最先进的模型，揭示了阿谀倾向在语言和情感方面的稳定子偏差，并提出了在提示和激活层面的干预措施，以调节这些偏差，从而揭示对齐作为事实性和社会合规判断之间的动态流形。

ChemVA: Advancing Large Language Models on Chemical Reaction Diagrams Understanding

ChemVA：推动大型语言模型在化学反应图示理解上的进步

Mingyang Rao, Kehua Feng, Zhihui Zhu, Jiangzhen Fu, Hao Yu, Keyan Ding, Huajun Chen

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center, Zhejiang University（浙江大学杭州全球科学与技术创新中心） ； Department of Chemistry, Fudan University（复旦大学化学系） 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、cs.AI

AI总结 本文针对现有系统在理解化学反应图示时存在的视觉缺陷和语义断开问题，提出ChemVA框架，通过视觉锚机制和语义对齐方法提升大型语言模型在化学推理中的性能。

Confidence Geometry Reveals Trace-Level Correctness in Large Language Model Reasoning

置信几何揭示大语言模型推理中的痕量正确性

Shuo Liu, Ding Liu, Shi-Ju Ran

机构 * School of Computer Science and Technology, Tiangong University（天津工业大学计算机科学与技术学院） ； Center for Quantum Physics and Intelligent Sciences, Department of Physics, Capital Normal University（首都师范大学量子物理与智能科学中心） 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 本文研究了大语言模型推理正确性与置信轨迹之间的关系，提出通过置信几何分析来区分正确与错误推理轨迹，并展示了NeuralConf方法在提高推理准确性方面的有效性。

Comments 11 pages, 9 figures, 1 table. Code is available at https://github.com/QML-TGU/NeuralConf

Guiding LLM-based Loop Invariant Synthesis via Feedback on Local Reasoning Errors

通过反馈局部推理错误引导基于LLM的循环不变式合成

Tianchi Li, Zhenyu Yan, Junhao Liu, Peng Di, Xin Zhang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文提出了一种框架，通过形式验证LLM的思考过程并检测局部推理错误，为基于LLM的循环不变式合成提供建设性反馈，从而提高合成效果。

Comments Accepted by ACM Transactions on Programming Languages and Systems (TOPLAS). DOI: 10.1145/3806652

Journal ref ACM Trans. Program. Lang. Syst. 48, 2, Article 8 (May 2026)

Query-Aware Learnable Graph Pooling Tokens as Prompt for Large Language Models

具有查询意识的可学习图池化标记作为大语言模型的提示

Wooyoung Kim, Byungyoon Park, Wooju Kim

机构 * Smart Systems Lab, Department of Industrial Engineering（智能系统实验室，工业工程系） 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 本文提出了一种名为可学习图池化标记（LGPT）的新方法，通过引入可学习参数作为大语言模型中的标记，解决节点级投影的可扩展性和图级投影信息丢失的问题，并通过早查询融合技术提升图嵌入效果，在GraphQA基准测试中实现了4.13%的性能提升。

The Unlearnability Phenomenon in RLVR for Language Models

在语言模型中RLVR的不可学习现象

Yulin Chen, He He, Chen Zhao

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了RLVR在提升大语言模型推理能力中的学习动态，发现即使存在正确回放，某些难例仍无法学习，揭示了当前RL方法在推理任务中的根本限制。

Comments Accepted to ICML 2026

Adaptive Layerwise Perturbation: Unifying Off-Policy Corrections for LLM RL

自适应分层扰动：统一LLM RL中的非策略修正

Chenlu Ye, Xuanchang Zhang, Yifan Hao, Zhou Yu, Ziji Zhang, Abhinav Gullapalli, Hao Chen, Jing Huang, Tong Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本文提出自适应分层扰动（ALP），通过在更新过程中向每一层的输入隐藏状态注入可控噪声，缓解策略退化和训练-推理不匹配问题，提升训练稳定性与探索能力。

Three Heads Are Better Than One: A Multi-perspective Reasoning Framework for Enhanced Vulnerability Detection

三个头比一个好：一种多视角推理框架以增强漏洞检测

Xin Peng, Bo Lin, Jing Wang, Xiaoling Li, Jun Ma, Jie Yu, Xiaoguang Mao, Shangwen Wang

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

AI总结 本文提出ReasonVul，一种多视角推理框架，通过三个专门的LLM代理的认知协同，提高漏洞检测的准确性和全面性，其在PrimeVul数据集上实现了40.00%的PairAcc和72.52%的F1分数，优于现有基线方法。

DuIVRS-2: An LLM-based Interactive Voice Response System for Large-scale POI Attribute Acquisition

DuIVRS-2: 基于大语言模型的大型兴趣点属性采集交互语音响应系统

Le Zhang, Shengming Zhang, Rui Zha, Yunpeng Wu, Jingbo Zhou, Jizhou Huang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 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 本文提出DuIVRS-2，一种基于大语言模型的端到端框架，用于大规模兴趣点属性采集，通过有限状态机引导的数据增强策略、选择生成方案与思维链机制，提高了输出稳定性并有效消除幻觉，最终在生产环境中实现了83.9%的任务成功率。

Comments Accepted to ACL 2026 Industry Track. 14 pages, including appendix

Do Sparse Autoencoders Identify Reasoning Features in Language Models?

稀疏自编码器是否在语言模型中识别推理特征？

George Ma, Zhongyuan Liang, Irene Y. Chen, Somayeh Sojoudi

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UCSF（旧金山大学） 纠错

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

AI总结 研究稀疏自编码器在大语言模型中识别推理相关内部特征的可靠性，提出基于因果token注入的评估框架，发现许多候选特征对token级干预敏感，需通过反证法验证其推理相关性。

Comments In Forty-Third International Conference on Machine Learning (2026)

LSDTs: LLM-Augmented Semantic Digital Twins for Adaptive Knowledge-Intensive Infrastructure Planning

LSDTs: 基于大语言模型的语义数字孪生用于自适应知识密集型基础设施规划

Naiyi Li, Zihui Ma, Runlong Yu, Lingyao Li

机构 * Department of Civil & Environmental Engineering, University of Maryland, College Park（大学公园马里兰大学土木与环境工程系） ； Center for Urban Science and Progress, New York University（纽约大学城市科学与进步中心） ； Department of Computer Science, University of Alabama（阿拉巴马大学计算机科学系） ； School of Information, University of South Florida（佛罗里达州立大学信息学院） 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 本文提出LSDTs框架，利用大语言模型从非结构化文档中提取规划知识并构建形式本体，通过语义层提升数字孪生在复杂规划场景中的适应性与仿真精度。

Counterparty Modeling is Not Strategy: The Limits of LLM Negotiators

对手建模不是策略：大语言模型谈判者的局限

Romain Cosentino, Sarath Shekkizhar, Adam Earle, Silvio Savarese

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） 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 研究探讨了大语言模型在多属性谈判中的表现，发现其能建模对手偏好但无法有效转化为战略谈判，最终协议受初始锚定影响大。

Kernelized Advantage Estimation: From Nonparametric Statistics to LLM Reasoning

核化优势估计：从非参数统计到大语言模型推理

Shijin Gong, Kai Ye, Jin Zhu, Xinyu Zhang, Hongyi Zhou, Chengchun Shi

机构 * School of Management, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学管理学院） ； Department of Statistics, London School of Economics and Political Science（伦敦政治经济学院统计系） ； School of Mathematics, University of Birmingham（伯明翰大学数学学院） ； Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； Department of Mathematics, Tsinghua University（清华大学数学系） 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.LG

AI总结 本文提出利用非参数统计方法提升大语言模型推理中的优势估计，通过核平滑技术实现高效的价值函数估计与策略优化，提升政策学习质量。

Comments 45 pages, 5 figures

Can RL Teach Long-Horizon Reasoning to LLMs? Expressiveness Is Key

强化学习能否教会大语言模型长期 horizon 推理？表达性是关键

Tianle Wang, Zhaoyang Wang, Guangchen Lan, Xinpeng Wei, Sipeng Zhang, Guanwen Qiu, Abulhair Saparov

机构 * Purdue University（普渡大学） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 本文通过ScaleLogic框架研究了RL训练与任务难度的关系，发现推理深度和逻辑表达性影响训练计算量，表达性越高，训练效率越高，证明LLM的长期推理问题可通过改进训练方法解决。