语言大模型 / LLM

Self-EmoQ: Plutchik-Guided Value-based Planning to Drive Streaming Emotional TTS

Self-EmoQ: 基于Plutchik引导的价值规划驱动流式情感TTS

Yue Zhao, Hongyan Li, Yong Chen, Luo Ji

机构 * Geely AI Lab（地平线人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种情感规划框架，通过强化学习训练LLM模块，在文本生成前确定情感，以驱动流式TTS，结合Plutchik情感理论进行混合奖励，实验表明在情感确定和响应质量上优于基线。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

Attention Amnesia in Hybrid LLMs: When CoT Fine-Tuning Breaks Long-Range Recall, and How to Fix It

混合LLM中的注意力遗忘：当CoT微调破坏长程记忆时，如何修复

Xinyu Zhou, Boyu Zhu, Yi Xu, Zhiwei Li, Yingfa Chen, Huiming Wang, Zhijiang Guo

机构 * LARK, HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）LARK实验室） ； UCL（伦敦大学学院） ； Mistral AI ； Tsinghua University（清华大学） ； SUTD（新加坡科技设计大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 发现CoT监督微调会系统性降低混合线性注意力模型的长上下文召回能力，提出QK-Restore方法通过恢复微调前的查询-键投影矩阵来修复，无需额外训练。

Comments 28 pages

Evaluating Research-Level Math Proofs via Strict Step-Level Verification

通过严格的步骤级验证评估研究级数学证明

Yifeng Sun

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出严格步骤级验证框架，通过约束推理上下文和定理来源，解决大模型在复杂数学证明验证中的“上下文中毒”问题，在FirstProof挑战数据集上优于全局评估，并揭示基准中的隐含歧义。

A Continuous-Time Markov Chain Framework for Insertion Language Models

插入语言模型的连续时间马尔可夫链框架

Dhruvesh Patel, Benjamin Rozonoyer, Soumitra Das, Tahira Naseem, Tim G. J. Rudner, Andrew McCallum

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vijil（维吉尔） 纠错

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

AI总结 提出基于连续时间马尔可夫链的插入语言模型去噪框架，统一现有方法，在规划任务中优于自回归和掩码扩散模型，语言建模中与现有方法竞争且采样更灵活。

Comments Accepted at AISTATS 2026. Code is available at https://github.com/dhruvdcoder/ctmc_dilm

Adaptive Teacher Exposure for Self-Distillation in LLM Reasoning

自适应教师暴露用于大语言模型推理中的自蒸馏

Zihao Han, Tiangang Zhang, Huaibin Wang, Yilun Sun

机构 * ByteDance Douyin（字节跳动抖音） 纠错

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

AI总结 针对自蒸馏中教师暴露完整推理导致学生难以吸收的问题，提出自适应教师暴露方法ATESD，通过轻量Beta策略控制器动态调整暴露比例，并用折扣学习进步奖励优化，在多个模型和数据集上提升推理性能。

Comments 11 pages, 4 figures; code not released yet

Exploration of Foundation Model-Based Robots in Patient and Elderly Care

基于基础模型的机器人在患者和老年人护理中的探索

Zhiwen Qiu, Wei Liu, Yuexing Hao

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于基础模型的护理机器人在设计特征、用户体验和护理效果方面的现状，指出当前系统多用于语音交互，多模态和物理自主性有限，并呼吁向护理特定评估标准和负责任自主性发展。

AgentPLM: Agentic Protein Language Models with Reasoning-Augmented Decoding for Protein Sequence Design

AgentPLM：具有推理增强解码的智能体蛋白质语言模型用于蛋白质序列设计

Sahil Rahman, Maxx Richard Rahman

机构 * Sahil Rahman ； Maxx Richard Rahman 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AgentPLM，通过推理增强解码和对比智能体策略优化，使预训练蛋白质语言模型能够利用外部生物物理反馈进行在线纠错，在多项蛋白质设计任务上取得最优结果。

Journal ref Workshop on Generative and Agentic AI for Biology, 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Geometric Coastline Localization using Vision-Language Models

基于视觉语言模型的海岸线几何定位

Rafia Malik, Bernhard Pfahringer, Karin Bryan, Mark Dickson, Eibe Frank

机构 * The University of Waikato（怀卡托大学） ； The University of Auckland（奥克兰大学） 纠错

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

AI总结 提出将海岸线提取视为几何边界定位任务，基于GeoChat-7B/LLaVA-1.5架构构建CoastlineVLM-7B模型，直接预测折线而非分割掩码，在几何指标上优于传统分割方法。

ReasonAlloc: Hierarchical Decoding-Time KV Cache Budget Allocation for Reasoning Models

ReasonAlloc: 推理模型的分层解码时KV缓存预算分配

Wenhao Liu, Hao Shi, Yunhe Li, Weizhi Fei, Xiangyuan Wang, Mengzhe Ruan, Hanxu Hou, Peisong Wang, Linqi Song, Shuang Qiu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Peking University（北京大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 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 针对长链式推理中KV缓存快速增长导致的推理瓶颈，提出ReasonAlloc框架，通过离线层预分配和在线头重分配的分层预算分配策略，在不增加训练开销下显著提升小预算下的推理性能。

TabClaw: An Interactive and Self-Evolving Agent for Spreadsheet Manipulation and Table Reasoning

TabClaw: 一个用于电子表格操作和表格推理的交互式自进化智能体

Mingyue Cheng, Shuo Yu, Daoyu Wang, Qingchuan Li, Xiaoyu Tao, Qingyang Mao, Yitong Zhou, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学认知智能国家重点实验室） 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

AI总结 提出TabClaw，一个开源交互式AI智能体，通过可编辑执行计划、流式ReAct循环、并行多表推理和用户记忆提取，提升电子表格操作和表格推理的透明性与个性化。

Comments 5 pages, 2 figures

Rotate2Think: Geometric Priming via Orthogonal Rotation to Improve Language Model Reasoning

Rotate2Think：通过正交旋转进行几何提示以提升语言模型推理能力

Aditya Sharma, Christopher J. Pal, Amal Zouaq

机构 * Polytechnique Montréal（蒙特利尔综合理工学院） ； Mila - Quebec AI Institute（Mila-魁北克人工智能研究所） ； LAMA-WeST Lab（LAMA-WeST实验室） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 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 发现推理模型的输入嵌入与思考嵌入存在高锥度且方向非共线，提出无训练方法Rotate2Think，通过正交Procrustes分析估计旋转并注入合成思考向量，在30/32配置中提升数学、科学和代码任务准确率。

Semantic Multi-Agent Intrusion Detection for IoT:Zero-Day and Adversarial Threats with Risk-Aware Reasoning

面向物联网的语义多智能体入侵检测：零日与对抗威胁的风险感知推理

Saeid Jamshidi

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

AI总结 提出一种结合语义嵌入与多阶段概率决策融合的语义多智能体入侵检测系统，通过四个智能体协作实现零日攻击和对抗攻击的高效检测，在多个真实物联网数据集上达到95.9%检测准确率。

Decoupling Thought from Speech: Knowledge-Grounded Counterfactual Reasoning for Resilient Multi-Agent Argumentation

思想与言语解耦：基于知识反事实推理的鲁棒多智能体辩论

Jakub Masłowski, Jarosław A. Chudziak

机构 * Institute of Computer Science, Warsaw University of Technology（华沙技术大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出知识反事实推理（KG-CFR）双阶段架构，通过私有规划缓冲与公共执行层分离，在动态资源分配环境下将扰动后论证质量从0.694提升至0.822，并减少语义循环。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 30th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2026)

MALLVI: A Multi-Agent Framework for Integrated Generalized Robotics Manipulation

MALLVI：一种多智能体框架用于集成通用机器人操作

Mehrshad Taji, Arad Mahdinezhad Kashani, Iman Ahmadi, AmirHossein Jadidi, Saina Kashani, Babak Khalaj

机构 * Department of Electrical Engineering, Sharif University of Technology（电气工程系，谢里夫大学） 纠错

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

AI总结 MALLVI通过多智能体协作实现闭环反馈驱动的机器人操作，提升泛化能力和零样本任务成功率。

Comments Some fundemental change in text and codebase

Why Does Reasoning Length Converge? Unveiling the Underfitting-Overfitting Trade-off in Chain-of-Thought

CoT-Space: 一种通过强化学习实现内部慢思考的理论框架

Zeyu Gan, Hao Yi, Yong Liu

机构 * Zeyu Gan, Yi Hao, Yong Liu（GAN 赵毅、LIU 刘永） 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CoT-Space理论框架，通过强化学习将推理过程从离散的token预测任务转化为连续的推理层面语义空间中的优化过程，揭示了测试时扩展中最优CoT长度的收敛是欠拟合与过拟合基本权衡的自然结果。

Comments Preprint Edition

Does Reasoning Preserve Alignment? On the Trustworthiness of Large Reasoning Models

推理是否保持对齐？关于大型推理模型的可信度研究

Prajakta Kini, Avinash Reddy, Souradip Chakraborty, Satya Sai Srinath Namburi GNVV, Furong Huang, Amrit Singh Bedi, Alvaro Velasquez

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 研究通过监督微调、强化学习和蒸馏生成的推理模型在安全、偏见、隐私等六个可信度维度上是否保持对齐，发现推理模型常出现对齐退化，如毒性增加、刻板印象加剧等。

Who Brought Easter Eggs to Eid? Auditing Cultural Translation of Math Word Problems Across Diverse Languages and Regions

谁把复活节彩蛋带到了开斋节？跨语言和地区数学应用题的文化翻译审计

Parisa Suchdev, Juniper Lovato

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； 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

AI总结 本研究审计了三个大型语言模型将60个英语数学应用题翻译为7种语言时的文化适应性，发现模型在62.5%的案例中一致，但仅33.5%有相同替换，且所有组合均出现熵塌缩，优先改变表面标记而保留深层结构，导致文化多样性压缩和区域误归因。

Comments 17 pages total with references and appendix, 9 figures, under review

ComBench: A Benchmark for Rigorous Proof Reasoning and Constructive Realization in Olympiad-Level Combinatorics

ComBench: 奥林匹克级组合数学中严格证明推理与构造实现的基准测试

Shunkai Zhang, Haoran Zhang, Yun Luo, Qianjia Cheng, Haodi Lei, Yizhuo Li, Runzhe Zhan, Zhilin Wang, Bangjie Xu, Yucheng Su, Xinmiao Han, Xiaoye Qu, Dongrui Liu, Zhouchen Lin, Yu Qiao, Ning Ding, Yafu Li, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； 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.AI

AI总结 提出ComBench基准，包含100道奥林匹克级组合问题，分分析和构造两类，通过评分与验证评估大模型推理能力，发现最强模型准确率仅65.4%，且证明推理与构造实现能力存在差异。

Comments 39 pages, 6 figures, 26 tables. Project page: https://simplified-reasoning.github.io/ComBench/docs/

Revisiting Greedy Decoding for Visual Question Answering: A Calibration Perspective

重新审视视觉问答中的贪婪解码：一种校准视角

Boqi Chen, Xudong Liu, Yunke Ao, Jianing Qiu

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MBZUAI（穆桑比克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 针对视觉问答任务，从校准角度理论证明贪婪解码优于随机采样，并提出适用于推理模型的贪婪解码方法，实验验证其有效性。

Non-Parametric Structural Priors for Geometry Theorem Prediction

几何定理预测的非参数结构先验

Junbo Zhao, Ting Zhang, Can Li, Wei He, Jingdong Wang, Hua Huang

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University, Beijing, China（北京师范大学人工智能学院） ； Engineering Research Center of Intelligent Technology（智能技术与教育应用工程研究中心） ； Beijing Key Laboratory of Artificial Intelligence for Education, Beijing, China（北京人工智能教育重点实验室） ； Baidu, Beijing, China（百度） 纠错

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

AI总结 针对几何定理预测中参数模型泛化性差的问题，提出定理前驱图作为非参数结构先验，通过上下文学习实现无训练定理预测，在FormalGeo7k上达到89.29%准确率。

Lightweight Latent Reasoning for Narrative Tasks

面向叙事任务的轻量级潜在推理

Alexander Gurung, Esmeralda S. Whitammer, Mirella Lapata

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） ； CIFAR Fellow 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LiteReason方法，通过轻量级推理投影器生成连续潜在令牌，在强化学习中动态切换潜在与离散推理，将推理长度减少77-92%，同时保持接近非潜在RL的性能。

CGES: Confidence-Guided Early Stopping for Efficient and Accurate Self-Consistency

CGES：面向高效准确自一致性的置信引导早停方法

Ehsan Aghazadeh, Ahmad Ghasemi, Hedyeh Beyhaghi, Hossein Pishro-Nik

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 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 提出贝叶斯框架CGES，通过自适应停止采样减少自一致性推理调用次数，在5个推理基准上平均减少58%调用且精度损失仅0.4个百分点。

Comments Extended version. A preliminary version was accepted at the Efficient Reasoning Workshop @ NeurIPS 2025. Code: https://github.com/EhsanAghazadeh/cges

Sample Where You Struggle: Sharpening Base Model Reasoning via Entropy-Guided Power Sampling

在你挣扎处采样：通过熵引导的幂采样增强基础模型推理

Hong Guo, Nianhui Guo, Christoph Meinel, Haojin Yang

机构 * Hasso Plattner Institut（霍普夫纳研究所） ； German University of Digital Science（德国数字科学大学） 纠错

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

AI总结 提出熵引导的幂采样（EGPS），一种无需训练和验证器的采样方法，通过利用前向传播中的token级熵将MCMC移动定位到高熵区域，在多个基准上以高达12.6倍加速达到最优或并列最优准确率。

ChartAgent: A Multimodal Agent for Visually Grounded Reasoning in Complex Chart Question Answering

ChartAgent: 一种用于复杂图表问答中视觉基础推理的多模态智能体

Rachneet Kaur, Nishan Srishankar, Zhen Zeng, Sumitra Ganesh, Manuela Veloso

机构 * J.P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究） 纠错

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

AI总结 提出ChartAgent框架，通过迭代分解查询为视觉子任务并利用图表专用视觉工具（如绘制注释、裁剪区域）进行空间域推理，在ChartBench和ChartX上取得最先进性能，尤其对无标注图表提升显著。

Comments Accepted at ACL 2026 (Main Conference). Also presented as an oral paper at the NeurIPS 2025 Multimodal Algorithmic Reasoning Workshop (https://marworkshop.github.io/neurips25/)

V-REX: Benchmarking Exploratory Visual Reasoning via Chain-of-Questions

V-REX: 通过问题链进行探索性视觉推理的基准测试

Chenrui Fan, Yijun Liang, Shweta Bhardwaj, Kwesi Cobbina, Ming Li, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院市分校） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出V-REX基准，通过问题链将多步探索推理分解为规划和遵循能力，评估视觉语言模型在复杂开放任务中的表现。

Comments 28 pages

Task Robustness via Re-Labelling Vision-Action Robot Data

通过重新标注视觉-动作机器人数据的任务鲁棒性

Artur Kuramshin, Özgür Aslan, Cyrus Neary, Glen Berseth

机构 * Mila — Quebec AI Institute（Mila — 魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出TREAD框架，利用大型视觉语言模型对机器人数据集进行语义子任务分解和多样化指令生成，无需额外数据收集，提升策略在未见任务上的泛化能力。

Comments Project website: https://akuramshin.github.io/tread

Post-Quantum Secure Federated DeFi for Inclusive Banking

面向普惠银行的后量子安全联邦DeFi

Swati Sachan, Dale Fickett, Richard Buchinger, Theo Miller

机构 * AI FinTech Group, University of Liverpool（人工智能金融科技组，利物浦大学） ； RVA Works and University of Richmond（RVA Works和里士满大学） ； Chain Crunch Labs（Chain Crunch实验室） 纠错

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

AI总结 提出后量子安全联邦DeFi框架，利用格基全同态加密和NASA-IBM地理空间基础模型，实现银行间加密协作以提升信用不足个体的金融普惠性。

Exploring and Complementing End Users' Requirements in IoT enabled System

探索与补充物联网系统中终端用户的需求

Haotian Li, Xiaohong Chen, Zhi Jin, Shuyuan Xiao, Chenxu Wang, Haoxiang Yan, Xiaoyi Chen

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 针对终端用户通过触发动作编程创建物联网规则时表达碎片化的问题，提出一种基于意图的需求补全方法，利用双向需求可追溯树和多智能体框架，结合大语言模型推理与结构化可追溯性，实现功能完整且内在安全的规则补全，将规则补全率提升43%，逻辑冲突减少21%以上。

AudioProcessBench: Benchmark for Identifying Process Errors in Audio-Grounded Reasoning

AudioProcessBench: 音频基础推理中过程错误识别的基准

Xiangyu Zhao, Junyu Yan, Yaling Shen, Zimu Wang, Yiwen Jiang, Stephanie Fong, Qingyang Xu, Jiahe Liu, Dominic Dwyer, Zongyuan Ge

机构 * Monash University（墨尔本大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学-利物浦大学） ； Orygen（Orygen研究所） ； University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 提出AudioProcessBench基准，用于评估音频-语言模型在推理步骤中的过程错误识别能力，涵盖步骤正确性、错误类型检测和链级聚合三种范式。

Discrete-WAM: Unified Discrete Vision-Action Token Editing for World-Policy Learning

Discrete-WAM：面向世界-策略学习的统一离散视觉-动作标记编辑

Ziyang Yao, Haochen Liu, Yuncheng Jiang, Zeyu Zhu, Zibin Guo, Jingru Wang, Tianle Liu, Jianwei Cui, Kuiyuan Yang, Hongwei Xie, Jingwei Zhao, Guang Chen, Hangjun Ye

机构 * Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：pretraining(abstract)

AI总结 提出Discrete-WAM，通过将未来视觉状态和自车动作对齐为离散标记，构建统一离散扩散框架，实现世界建模、世界-动作策略和分层决策策略的联合学习，支持可控生成和反事实推理，提升自动驾驶决策可靠性。