语言大模型 / LLM

Molecular Lead Optimization via Agentic Tool Planning

通过智能体工具规划进行分子先导优化

Lingxiao Li, Haobo Zhang, Ruohao Fan, Bin Chen, Jiayu Zhou

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 提出TRACE，一种轨迹感知的LLM推理智能体，将先导优化建模为序列决策问题，通过工具选择实现结构约束下的前瞻性分子优化，在ADMET任务中优于基线。

Comments 12 pages

ROVER: Routing Object-Centric Visual Evidence for Grounded Multi-Image Reasoning

ROVER: 面向对象中心视觉证据的路由用于基于多图像推理

Guannan Lv, Ren Nie, Hongjian Dou, Tingting Gao

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 提出ROVER，一种轻量级可学习插件，通过对象中心差分注意力聚合上下文、蒸馏图像内线索并路由历史感知证据，实现高效全局视觉证据路由，在多图像推理中提升答案和定位精度。

Do Language Models Track Entities Across State Changes?

语言模型是否在状态变化中跟踪实体？

Zilu Tang, Qiao Zhao, Gabriel Franco, Derry Wijaya, Aaron Mueller, Sebastian Schuster, Najoung Kim

机构 * Department of Computer Science, Boston University, Boston, USA（波士顿大学计算机科学系） ； Department of Data Science, Monash University, Indonesia（墨尔本大学数据科学系） ； Faculty of Computer Science, University of Vienna, Austria（维也纳大学计算机科学系） ； Department of Linguistics, Boston University, Boston, USA（波士顿大学语言学系） 纠错

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

AI总结 研究语言模型在自然语言中处理多步状态变化操作时的实体跟踪机制，发现其采用非增量策略，在最后token并行聚合信息，并揭示了REMOVE操作的全局抑制标签及其导致的失败模式。

Comments ICML main conference 2026, 9 pages

A Foundation Model for Zero-Shot Logical Rule Induction

零样本逻辑规则归纳的基础模型

Yin Jun Phua

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） 纠错

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

AI总结 提出神经规则归纳器（NRI），一种基于统计编码和并行槽解码的预训练模型，实现零样本逻辑规则归纳，无需重新训练即可泛化到新谓词。

Comments Camera-ready version accepted at IJCAI 2026, with full appendices

AgentCVR: Active Multi-Agent Cross-Video Reasoning via Script-Simulated Reinforcement Learning

AgentCVR：通过脚本模拟强化学习的主动多智能体跨视频推理

Yilun Qiu, Jiahe Wang, Cilin Yan, Jiayin Cai, Xiaolong Jiang, Yao Hu, Chun Yuan

机构 * Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生学院，清华大学） 纠错

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

AI总结 提出AgentCVR多智能体框架，将跨视频推理视为主动证据获取任务，通过主智能体协调视觉和音频智能体进行定向证据提取，并引入脚本模拟强化学习优化策略，在跨视频对齐和定位任务上超越单次基线，达到与闭源系统相当的性能。

LamPO: A Lambda Style Policy Optimization for Reasoning Language Models

LamPO: 一种用于推理语言模型的Lambda风格策略优化

Redacted by arXiv

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

AI总结 提出LamPO方法，通过成对分解优势函数和置信度加权，改进基于可验证奖励的强化学习在推理语言模型中的信用分配和训练稳定性。

Comments arXiv admin comment: This version has been removed by arXiv administrators as the submitter did not have the rights to agree to the license at the time of submission. Author list and submitter name redacted due to disputed authorship

LambdaPO: A Lambda Style Policy Optimization for Reasoning Language Models

LambdaPO: 一种用于推理语言模型的Lambda风格策略优化

Redacted by arXiv

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

AI总结 针对GRPO因使用群体均值作为基线而丢失细粒度偏好信息的问题，提出LambdaPO方法，通过将优势估计分解为成对偏好结构并引入语义密度奖励，从群体轨迹中挖掘更细粒度的优化信号，提升推理性能。

Comments arXiv admin comment: This version has been removed by arXiv administrators as the submitter did not have the rights to agree to the license at the time of submission. Author list and submitter name redacted due to disputed authorship

Cluster-Level Attention-Guided Parallel Decoding for Masked Diffusion Language Models

掩码扩散语言模型的簇级注意力引导并行解码

Heqiang Qi, Wei Huang, Mingyuan Bai, Xiangming Meng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（日本理化学研究院先进智能项目中心） ； The Institute of Statistical Mathematics（统计数学研究所） ； Agency for Science, Technology and Research (A ⋆ \star STAR)（科技研究局（A ⋆ STAR）） 纠错

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

AI总结 提出CLAD方法，通过将相邻高置信度token聚合成簇，并利用自注意力图估计簇间依赖，实现掩码扩散语言模型的训练无关簇级并行解码，在保持任务精度的同时获得1.77-8.47倍加速。

World Models in Words: Auditing Physical State-Transition Commitments in Vision-Language Models

语言中的世界模型：审计视觉语言模型中的物理状态转换承诺

Emmanuelle Bourigault

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出WMW框架，通过要求VLM输出结构化轨迹（初始状态、状态转换、结果状态和答案）并利用混合验证器检查模式有效性、状态基础、转换一致性和答案-轨迹兼容性，揭示仅评估最终答案所隐藏的物理推理失败。

Comments 8 pages, 3 figures, 5 tables

When Models Learn to Ask Why: Adaptive Causal Reasoning for Trustworthy Medical Vision-Language Models

当模型学会问为什么：面向可信医疗视觉语言模型的自适应因果推理

Jianxin Lin, Chunzheng Zhu, Peter J. Kneuertz, Yunfei Bai, Yuan Xue

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 提出MedCausalX框架，通过因果推理链、自适应反射架构和轨迹级因果校正，解决医疗VLM中的虚假相关和推理不一致问题，显著提升诊断一致性和减少幻觉。

Comments Accepted by CVPR 2026 Findings

Mixing Mechanisms: How Language Models Retrieve Bound Entities In-Context

混合机制：语言模型如何在上下文中检索绑定实体

Yoav Gur-Arieh, Mor Geva, Atticus Geiger

机构 * Blavatnik School of Computer Science and AI, Tel Aviv University（塔尔瓦大学Blavatnik计算机科学与人工智能学院） ； Pr(Ai) 2 R Group（Pr(Ai) 2 R小组） ； Goodfire 纠错

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

AI总结 本文研究了语言模型在上下文中绑定并检索实体的三种机制（位置机制、词汇机制和反射机制），通过九种模型和十项绑定任务的实验揭示了它们的混合模式，并构建了一个因果模型以95%的一致性估计下一词分布。

Comments Accepted to ICLR 2026 Main Conference

Grounded 3D-Aware Spatial Vision-Language Modeling

基于三维感知的空间视觉语言建模

An-Chieh Cheng, Yang Fu, Yatai Ji, Ligeng Zhu, Guanqi Zhan, Zhuoyang Zhang, Zhaojing Yang, Song Han, Yao Lu, Pavlo Molchanov, Vidya Nariyambut Murali, Jan Kautz, Xiaolong Wang, Hongxu Yin, Sifei Liu

机构 * UCSD（加州大学圣迭戈分校） ； MIT（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出GR3D模型，通过显式2D定位、隐式2D定位和单目3D定位三种互补定位能力，在单一框架内实现空间链式推理，并在定位与非定位空间基准上取得一致提升。

Comments CVPR 2026 https://www.anjiecheng.me/gr3d

Masked Diffusion Vision-Language Models for Temporal Action Localization

用于时序动作定位的掩码扩散视觉语言模型

Fengshun Wang, Zhengbo Zhang, Zhigang Tu

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

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

AI总结 提出掩码扩散视觉语言模型（MDVLM）用于时序动作定位，通过双向注意力迭代去噪联合优化语义和边界，并引入边界感知掩码和步级IoU奖励解决训练不匹配问题。

From General Vision to Reliable Traversability Estimation: Adapting Vision Foundation Models for Unstructured Outdoor Environments

从通用视觉到可靠的可通行性估计：适应视觉基础模型用于非结构化户外环境

Ji-Hoon Hwang, Jisung Bae, Dong-Wook Kim, Yeonkyu Lee, Seung-Woo Seo

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

AI总结 提出ViTA框架，通过可学习提示、视角多样化训练和几何知识蒸馏，将视觉基础模型适应于非结构化户外环境的可靠可通行性估计，显著降低误报并提升跨域泛化。

Comments 8 pages, 5figures

Diagnosing Harmful Continuation in Answer-Correct Long-CoT Training Traces

诊断答案正确长链思维训练轨迹中的有害延续

Chen He, Yuhao Wu, Lei Wang, Wenxuan Zhang, Fumin Shen

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） 纠错

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

AI总结 研究长链思维训练数据中答案正确但后续推理有害的延续现象，通过删除后缀实验发现其损害训练效果，并提出轻量级边界代理方法。

Code-QA-Bench: Separating Code Reasoning from Documentation Memorization in Repository-Level QA

Code-QA-Bench：在仓库级问答中分离代码推理与文档记忆

Jun Zhang, JianYing Qu, Hanwen Du, Zhongkai Sun, Yehua Yang, Qiao Zhao

机构 * Baidu Inc（百度公司） 纠错

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

AI总结 提出Code-QA-Bench框架，通过答案优先生成和三条件实验设计，自动构建仓库级代码理解基准，以区分代码推理、文档回忆和预训练记忆的影响。

E-valuator: Reliable Agent Verifiers with Sequential Hypothesis Testing

E-valuator: 基于序贯假设检验的可靠智能体验证器

Shuvom Sadhuka, Drew Prinster, Clara Fannjiang, Gabriele Scalia, Bonnie Berger, Aviv Regev, Hanchen Wang

机构 * Genentech（基因泰克） ； MIT（麻省理工学院） ； Johns Hopkins（约翰霍普金斯大学） ； Stanford（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出E-valuator方法，将任意黑盒验证器分数转化为具有可控虚警率的决策规则，通过序贯假设检验实现对智能体轨迹的在线监控，提升统计功效并节省令牌。

User-Aware Active Knowledge Acquisition for Emotional Support Dialogue

面向情感支持对话的用户感知主动知识获取

Mufan Xu, Kehai Chen, Jiahao Hu, Xinchao Xu, Muyun Yang, Tiejun Zhao, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学） ； Baidu Inc., Beijing, China（百度公司） 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 提出用户感知主动知识获取（UKA）框架，通过理论心智不确定性估计和主动学习，在情感支持对话中高效获取用户对齐的对话知识，提升对话质量和用户对齐。

Verifiable Rewards Beyond Math and Code: Lightweight Corpus-Grounded Process Supervision for Factual Question Answering

超越数学与代码的可验证奖励：面向事实问答的轻量级语料库基础过程监督

Shicheng Fan, Haochang Hao, Dehai Min, Weihao Liu, Philip S. Yu, Lu Cheng

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

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

AI总结 提出CorVer，一种基于语料库共现统计的轻量级过程奖励方法，通过句子级信用分配和令牌级优势映射，在多个模型和基准上显著提升事实问答准确性且训练速度更快。

SVSR: A Self-Verification and Self-Rectification Paradigm for Multimodal Reasoning

SVSR：一种用于多模态推理的自我验证与自我修正范式

Zhe Qian, Nianbing Su, Zhonghua Wang, Hebei Li, Zhongxing Xu, Yueying Li, Fei Luo, Zhuohan Ouyang, Yanbiao Ma

机构 * South China Agricultural University（华南农业大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； South China Normal University（华南师范大学） 纠错

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

AI总结 提出SVSR框架，通过三阶段训练（统一偏好数据集构建、冷启动监督微调、半在线直接偏好优化）将自我验证与自我修正显式集成到多模态推理流程中，提升复杂视觉理解和多模态推理的鲁棒性与可靠性。

JAEGER: Joint 3D Audio-Visual Grounding and Reasoning in Simulated Physical Environments

JAEGER：模拟物理环境中的联合3D音频-视觉定位与推理

Zhan Liu, Changli Tang, Yuxin Wang, Zhiyuan Zhu, Youjun Chen, Yiwen Shao, Tianzi Wang, Lei Ke, Zengrui Jin, Chao Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI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 提出JAEGER框架，通过集成RGB-D观测和多通道一阶环境声学，将音频-视觉大语言模型扩展到3D空间，实现联合空间定位与推理，并引入神经强度向量（Neural IV）提升声源方向估计的鲁棒性。

Comments Accepted to ICML 2026

DeepTool: Scaling Interleaved Deliberation in Tool-Integrated Reasoning via Process-Supervised Reinforcement Learning

DeepTool: 通过过程监督强化学习扩展工具集成推理中的交错思考

Yang He, Xiao Ding, Bibo Cai, Yufei Zhang, Kai Xiong, Zhouhao Sun, Bing Qin, Ting Liu

机构 * Research Center for Social Computing（社会计算研究中心） ； Interactive Robotics, Harbin Institute of Technology, China（交互机器人，哈尔滨工业大学，中国） 纠错

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

AI总结 针对工具集成推理中缺乏逐步监督和自纠正能力的问题，提出DeepTool框架，通过合成交错轨迹和基于动作中心过程奖励的GRPO强化学习，显著提升模型在多个基准上的性能。

Semantic and Visual Evidence for Efficient Long-Video Reasoning: A Solution for the HD-EPIC VQA Challenge

面向高效长视频推理的语义与视觉证据：HD-EPIC VQA挑战赛的解决方案

Yinsong Xu, Wei Jing, Liuxin Zhang, Wanjun Lv, Hui Li

机构 * Lenovo, China（联想（中国）） 纠错

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

AI总结 提出一种统一框架，通过解耦长视频推理为语义证据（粗到细提取全局过程结构）和视觉证据（基于目标的细粒度定位），并采用查询条件证据检索与整合，在HD-EPIC VQA挑战赛中取得竞争性能。

Provably Secure Agent Guardrail

可证明安全的智能体护栏

Benlong Wu, Weiming Zhang, Kejiang Chen, Han Fang, Nenghai Yu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 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 针对现有语义护栏无法提供确定性安全下界的问题，提出基于逻辑推理基本限制的新安全范式，并引入可执行证明约束动作框架，通过神经符号隔离架构实现零攻击成功率和零误报率。

Tailoring the Curriculum: Student-Centered Reasoning Distillation via Dynamic Data-Model Compatibility

定制课程：通过动态数据-模型兼容性进行以学生为中心的推理蒸馏

Jiahao Huang, Fei Cheng, Junfeng Jiang, Akiko Aizawa

机构 * University of Tokyo（东京大学） ； Kyoto University（京都大学） ； National Institute of Informatics（日本信息处理研究所） 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 提出数据-模型兼容性（DMC）指标，通过联合考虑数据质量、相对难度和学生能力来评估数据集对推理蒸馏的适用性，并基于DMC动态选择数据以提升蒸馏性能。

Beyond Consensus: Trace-Level Synthesis in Mixture of Agents

超越共识：混合智能体中的轨迹级合成

Shreyas Fadnavis, Praitayini Kanakaraj, Felix Wyss

机构 * Bioscope AI 纠错

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

AI总结 本文提出轨迹级合成方法，通过语义保持输入扰动生成多样化推理轨迹，并利用锚定精炼保证非退化，从而在多数投票失败时仍能恢复正确解，超越基于答案的聚合。

BEAMS: Benchmarking and Evaluating AI for Modeling and Simulation

BEAMS：用于建模与仿真的AI基准测试与评估

Sara Metcalf, William Schoenberg

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

AI总结 提出BEAMS倡议，通过建立以人为本的基准测试框架，评估AI工具在建模与仿真中的表现，发现其在因果推理和定量修正方面存在不足。

Echoes within the Reasoning: Stealthy and Effective Watermarking via Chain of Thought

推理中的回声：通过思维链实现隐蔽且有效的数字水印

Jiacheng Lu, Yiming Li, Tao Song, Weijian Wang, Wenjie Qu, Haibing Guan, Jiaheng Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机科学学院） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； National University of Singapore, 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.LG

AI总结 提出BiCoT框架，通过将水印嵌入推理轨迹的内部几何结构，并利用基于Top-logprob的黑盒验证器RSR，在不影响推理保真度的前提下实现鲁棒的水印检测。

Comments This paper is accepted by ICML2026

Slide Deck Q&A Quality Assurance App: A Multi-Stage Pipeline for Pedagogical Question Generation

Slide Deck Q&A 质量保证应用：面向教学问题生成的多阶段流水线

Jim Salsman

机构 * TalkNicer, Inc.（TalkNicer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 提出一个基于Flask的多阶段大语言模型流水线，从PDF幻灯片中提取文本和图像，生成结构化的教学问题集，并通过窗口规划、幻灯片合成、标注和协调四个阶段提高问题质量。

Comments 15 pages, 3 research questions, 1 figure, 1 table, 6 references, 2 appendices

Reasoning and Tool-use Compete in Agentic RL:From Quantifying Interference to Disentangled Tuning

推理与工具使用在智能体强化学习中的竞争：从量化干扰到解耦调优

Yu Li, Mingyang Yi, Xiuyu Li, Ju Fan, Fuxin Jiang, Binbin Chen, Peng Li, Jie Song, Tieying Zhang

机构 * School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） ； Bytedance Inc.（字节跳动公司） 纠错

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

AI总结 本文通过引入能力效应归因（CEA）量化推理与工具使用行为之间的干扰，并提出解耦动作-推理调优（DART）框架，通过分离参数更新来提升智能体强化学习的性能。