语言大模型 / LLM

Skip a Layer or Loop It? Learning Program-of-Layers in LLMs

跳过一层还是循环它？学习LLM中的层程序

Ziyue Li, Yang Li, Tianyi Zhou

机构 * Ziyue Li, Yang Li, Tianyi Zhou（李子悦、李阳、周天毅） 纠错

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

AI总结 本文提出PoLar方法，通过轻量级预测网络学习为每个输入动态跳过或重复预训练层，在数学推理任务上以更少层数提升准确率。

Comments Accepted at ICML 2026. Substantially extends arXiv:2507.07996. Updated DART-Math experiments by removing duplicate examples; conclusions remain unchanged. Code: https://github.com/tianyi-lab/PoLar

Touching or Chatting: The Utility of LLMs and Tactile Charts for Learning about Complex Chart Types by BLV Individuals

触摸还是聊天：大语言模型和触觉图表对视力障碍者学习复杂图表类型的效用

Tingying He, Maggie McCracken, Daniel Hajas, Sarah Creem-Regehr, Alexander Lex

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

AI总结 研究探讨大语言模型对视力障碍者图表类型学习的影响及触觉学习的作用，通过扩展触觉图表学习工具并比较两种学习形式，发现触觉模板有助于形成心理模型，利于后续数据探索，无触觉支持的文本加LLM解释在空间推理任务中有弱点。

CognixShield: PoV-Guided Vulnerable API Usage Detection in Large Codebases via LLMs

CognixShield：基于LLM的、面向大型代码库的PoV引导式漏洞API使用检测

Quanzhi Fu, Wang Lingxiang, Wenjia Song, Gelei Deng, Yi Liu, Dan Williams, Ying Zhang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,summary_cn)

AI总结 CognixShield是一款LLM驱动的框架，通过保留语义的AST碎片化、感知漏洞的多智能体RAG、PoV引导的语义推理三个核心组件，在57个Java应用上实现了优于现有工具的漏洞API使用检测性能。

Comments accepted in ESEM 2026

ViSR-KGC: Visual Subgraph Reasoning with Vision-Language Models for Multimodal Knowledge Graph Completion

ViSR-KGC：结合视觉语言模型的视觉子图推理用于多模态知识图谱补全

Jiafan Li, Mengxue Yang, Jiaqi Zhu, Liang Chang, Ying Li, Hongan Wang

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； CITIC Securities（中信证券） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对多模态知识图谱补全的痛点，提出ViSR-KGC方法，结合表示学习、视觉语言模型与预训练常识，通过提取查询感知子图并转换为可视化内容辅助VLM推理缺失实体。

MathShikkha: A Controlled Study of Answer-Only and Chain-of-Thought Supervision for Bangla Mathematical Reasoning in Small Language Models

MathShikkha：针对小型语言模型孟加拉语数学推理的仅答案与思维链监督对照研究

Rahma Simin Ali, Jawad Hossain

机构 * University at Albany（奥尔巴尼大学） 纠错

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

AI总结 本研究构建含GPT-5.4推理依据的孟加拉语数学数据集MathShikkha，微调4个4B-7B模型，发现CoT监督对域内强骨干无增益但提升弱模型，域外及BanglaMATH基准上均优于仅答案，核心益处为语言贴合度、可审核推理及域外鲁棒性。

Think Deep, Speak Once: Relit, A Recursive Latent Implicit Transformer Framework

深度思考，一次输出：ReLIT，一种递归隐式隐式Transformer框架

Abhishek Panwar, Maheep Singh, Saksham Bansal

机构 * Indian Institute of Technology Roorkee（鲁尔基印度理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对思维链提示计算开销大、微型递归模型语义连贯性差的问题，提出ReLIT框架，结合TinyLlama-1.1B骨干与可训练递归块，在逻辑推理基准上高效实现推理，性能优于或媲美更大模型。

Comments 14 pages, 6 figures

PIVOT: Preference-based Intervention Vectors for Pedagogical Tutor Steering

PIVOT：用于教学导师引导的基于偏好的干预向量

Fares Fawzi, Jiaxu Zhao, Tanya Nazaretsky, Tanja Käser

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

AI总结 研究针对LLM对话辅导缺乏教学策略推理时控制的问题，提出PIVOT框架，通过偏好干预向量实现导师动作控制，在用户研究中获多数教师认可。

Sparks of Cooperative Reasoning: LLMs as Strategic Hanabi Agents

合作推理的火花：LLMs作为战略汉诺塔代理

Mahesh Ramesh, Kaousheik Jayakumar, Aswinkumar Ramkumar, Pavan Thodima, Aniket Rege, Emmanouil-Vasileios Vlatakis-Gkaragkounis

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

AI总结 本文研究了在不完全信息下多智能体系统的合作推理挑战，通过汉诺塔游戏评估不同LLM模型在策略沟通和状态跟踪中的表现，展示了模型在协作游戏中的改进效果。

MiraMind: Benchmarking Reliable Mental Health Reasoning beyond Answer Accuracy

MentraSuite：面向心理健康推理与评估的训练后大语言模型

Mengxi Xiao, Kailai Yang, Pengde Zhao, Enze Zhang, Ziyan Kuang, Zhiwei Liu, Weiguang Han, Shu Liao, Lianting Huang, Guojun Xiong, Victor Gutierrez Basulto, Jinpeng Hu, Min Peng, Qianqian Xie, Sophia Ananiadou

机构 * School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） ； Center for Language and Information Research, Wuhan University（武汉大学语言信息研究中心） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） ； Mount Holyoke College（马歇尔学院） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

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

AI总结 MentraSuite通过训练后模型Mindora，提升心理健康推理的可靠性与一致性，适用于复杂的心理健康评估与诊断场景。

An Expectation-Maximization Perspective on Reinforcement Learning for LLM Reasoning

面向大语言模型推理的强化学习的期望最大化视角

Tianbing Xu

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

AI总结 该研究提出EM策略梯度（EMPG）框架，将大语言模型推理的强化学习转化为期望最大化问题，在简化优化流程的同时，在GSM8K、MATH Hard数据集上取得与GRPO相当或更优的性能，且能生成更简洁的结构化推理轨迹。

Comments 20 pages

Capability Is Not Propensity: Measuring Pressure-Robust Cooperative Behavior in Civic LLM Agents

能力并非倾向：评估公民大语言模型智能体的压力鲁棒合作行为

Neel Tushar Shah, Manglam Kartik, Akshat Karkar

机构 * Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对公民大语言模型智能体，推出DiffCoop-Civic评估套件，发现压力会显著影响模型合作行为，提出Pareto-Trace提示干预提升压力鲁棒性。

Comments Accepted at ICML AI4GOOD Workshop 2026

Math-Vision Diagrams: A Comprehensive Benchmark for Evaluating LLM Mathematical Diagram Generation Capabilities

数学视觉图表：评估大型语言模型数学图表生成能力的综合基准

Harish Kashyap, Kiran Byadarhaly, Sriram Chakaravarthy, Sanyukta Tuti, Aryan Mistry

机构 * Pandita AI Inc.（潘迪塔人工智能公司） 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.LG

AI总结 本研究推出首个专门评估LLMs数学图表生成能力的基准Math-Vision Diagrams，涵盖文本到代码与图像范式，测试发现LLMs在该任务上存在困难，相关资源将开源。

Comments Accepted at ICANN 2026

Towards Understanding Modality Interaction in Multimodal Language Models via Partial Information Decomposition

通过部分信息分解理解多模态语言模型中的模态交互

Wanlong Fang, Tianle Zhang, Wen Tao, Alvin Chan

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 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 引入部分信息分解（PID）框架，分离感官和语言输入的独特、冗余和协同贡献，揭示多模态大模型中的模态使用模式，并扩展至三模态系统。

Comments Accepted by ICML 2026

Thinking Is Not Telling: Information Disclosure in User-Service LLM Agents

思考使大语言模型代理变得内向：强制性思考在用户参与代理中的反效果

Jiatong Li, Changdae Oh, Hyeong Kyu Choi, Jindong Wang, Sharon Li

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

AI总结 本文研究了强制性思考在用户参与代理中的反效果，发现其导致性能下降，而主动透明性可提升代理性能。

Comments 26 pages, 5 figures, 7 tables

Message Passing Enables Efficient Reasoning

消息传递实现高效推理

Xuecheng Liu, Daman Arora, Gokul Swamy, Andrea Zanette

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 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出消息传递语言模型（MPLM），通过线程间直接通信和抢占机制，在Sudoku、3-SAT和长上下文问答任务中实现比串行CoT和并行FJ更高效的推理。

Comments COLM 2026

STAIR: Effective Incident Response Using an End-to-End Agentic Planning Framework

STAIR：使用端到端智能体规划框架的有效事件响应

Hanlin Jiang, Jionghao Huang, Shaofei Li, Bojia Yu, Peng Jiang, Yuxin Ren, Ning Jia, Yao Guo, Ding Li

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

AI总结 针对事件响应规划的静态工作流和现有LLM智能体的不足，提出端到端智能体规划框架STAIR，在100个Docker网络靶场中实现0.94标准化防御得分，较最强基线提升9.5%。

Comments 12 pages, 5 figures

Hierarchical Self-Improvement: A Framework for Task-Specific Evolvable Agent Harnesses

分层自改进：一种面向任务特定可进化智能体控制框架的方法

Tailin Zhou

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出HSI框架，使冻结LLM的任务特定控制框架可进化，在中等难度任务上取得性能提升，超出模型能力时无增益，为改进冻结LLM智能体提供可行方向。

Your Prompt Is Not the Only Prompt: How Much Do LLMs Weight Structured-Output Schema Descriptions?

你的提示并非唯一提示：大型语言模型对结构化输出模式描述的权重有多大？

Sin-Ying Lin

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

AI总结 该研究测试LLM对结构化输出模式描述的权重，发现模式影响具模型依赖性，模式设计是更强杠杆，建议将提示与模式视为统一指令表面并实证验证其放置与字段设计。

Comments 11 pages, 7 tables

Determinization in Structure Theories: A Unified Framework via Closure, Comparability, and Joint Admissibility

结构理论中的确定化：基于闭包、可比性与联合可容许性的统一框架

Hai Hai Fu

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

AI总结 该研究提出了基于闭包、可比性与联合可容许性的统一框架，用于从多结构理论构造典范解释，区分非确定性类型并给出对应确定化机制，还可应用于LLM辅助推理以分析幻觉问题。

Comments Formal framework paper on canonicalization and determinization in structure theories; version v2.16.4; 29 pages

From Chains to DAGs: Probing the Graph Structure of Reasoning in LLMs

从链到DAG：探测语言模型推理中的图结构

Tianjun Zhong, Linyang He, Ziyang Li, Nima Mesgarani

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨语言模型内部推理是否以有向无环图形式存在，通过设计探针验证DAG结构在各层的出现，并发现中间层具有最强的结构恢复能力。

TempoBench: Reasoning Execution Without Causal Attribution Is Just Simulation

TempoBench：评估大语言模型中的时间因果推理

Nikolaus Holzer, William Fishell, Baishakhi Ray, Mark Santolucito

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Columbia University, Barnard College（哥伦比亚大学、巴纳德学院） 纠错

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

AI总结 提出TempoBench基准，通过合成Mealy机生成可验证的因果标签，评估LLM在时间因果推理中的表现，发现模型在最小因果归因任务上准确率低于25%，主要错误是过度指定。

LEGO-Puzzles: How Good Are MLLMs at Multi-Step Spatial Reasoning?

LEGO-Puzzles：多模态大语言模型（MLLMs）在多步骤空间推理上的表现如何？

Kexian Tang, Junyao Gao, Yanhong Zeng, Haodong Duan, Yanan Sun, Zhening Xing, Wenran Liu, Kai Chen, Kaifeng Lyu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tongji University（同济大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 该研究推出多步骤空间推理基准LEGO-Puzzles，评估29个顶尖MLLMs，发现其在基础空间推理、多步骤规划任务上远逊于人类，凸显其空间推理能力存在关键局限。

Capability Provenance in Language Models: A Case Study in Social Reasoning

社会推理从何而来？语言模型中的能力来源

Glenn Matlin, Chandreyi Chakraborty, Saehee Eom, Mika Okamoto, Rayan Castilla, Louis Jaburi, Alvin Deng, Taywon Min, Lucia Quirke, Stella Biderman, Mark Riedl

机构 * Georgia Institute of Technology, College of Computing（佐治亚理工学院计算学院） ； MATS Program（MATS项目） ； EleutherAI ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能学院） ； Georgia Tech AI Safety Initiative（佐治亚理工学院人工智能安全倡议） 纠错

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

AI总结 通过训练数据归因方法，发现OLMo3-7B中社会推理和STEM推理依赖于不同的预训练语料区域，且推理层面的差异比知识层面更显著。

Comments 120 pages. Published as a conference paper at COLM 2026

SmellCC: A Tool for Automated Code Smells Remediation

SmellCC：一种用于自动修复代码异味的工具

Xiaoting Zhang, Yujie Zhang, Zhipeng Gao, Xing Hu, Xin Xia

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 SmellCC是一款Visual Studio Code扩展，结合SonarQube与LLM流水线，采用思维链和少样本学习，可一键修复Python前10种常见代码异味，清洁率96.8%、准确率91.3%，能提升软件可维护性。

SHRIMP: Iterative Refinement of Robot Task Plans

SHRIMP：机器人任务计划的迭代优化

Mya Schroder, Yuna Hwang, Callie Y. Kim, Leqian Cheng, Jeffrey Li-cheng Liu, Chenchen Zheng, Xinning He, Bilge Mutlu

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 针对协作机器人任务计划的语义歧义与透明度不足问题，提出SHRIMP系统，可通过自然语言生成分层机器人原语计划并迭代修正，经35人用户研究验证其能提升用户感知控制与机器人透明度。

Comments 11 pages, 8 figures, The 39th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST '26)

PragMatch: Separating Pragmatic Incongruity from Cross-Modal Mismatch in Large Vision-Language Models

PragMatch：分离大视觉语言模型中的语用不一致与跨模态不匹配

Zhanna Mukhametsharip, Vera Demberg, Varsha Suresh

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

AI总结 本研究提出PragMatch基准，揭示大视觉语言模型易受表面线索影响，为评估多模态语用推理提供测试平台。

Comments Under Review

Listen, See and Track: Spatio-Temporal Audio-Visual Sound Event Reasoning for Omni-Modal Language Models

听、看与跟踪：面向全模态大模型的时空视听声音事件推理

Zhi Zeng, Cheng Zhang, Zesheng Yang, Rendong Pi, Jiaying Wu, Di Zhang, Zihan Ma, Guodong Li, Zhou Yang, Yu Xiang, Yifei Zheng, Minnan Luo

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

AI总结 针对现有模型缺失的时空视听推理能力，构建ST-OmniQA基准，提出ST-Omni-R1模型，在该基准上平均语义准确率达77.83%，且空间运动表示可跨基准迁移。

MELLON - Multimodal Enhanced LLM for Online Navigation

MELLON——面向在线导航的多模态增强型大语言模型

Ruiyu Li, Haoyang Cai, Zhitong Guo, Tong Hu

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

AI总结 针对网页导航智能体现有模型的不足，本文以WebShop为基准，提出MELLON等三项多模态增强方案，训练1个epoch后MELLON任务完成准确率提升9.26%，验证了多模态方法的重要性。

Understanding and Mitigating Premature Confidence for Better LLM Reasoning

理解并缓解过早自信以提升大语言模型推理能力

Jingchu Gai, Guanning Zeng, Christina Baek, Chen Wu, J. Zico Kolter, Andrej Risteski, Aditi Raghunathan

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Tsinghua University（清华大学） 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 针对大语言模型长思维链中逻辑跳跃和过早自信问题，提出渐进式自信塑造强化学习目标，无需外部标签或奖励模型，通过奖励逐步自信增长并惩罚过早承诺，显著提升推理准确性和质量。

Intelligence Foundation Model: A New Perspective to Approach Artificial General Intelligence

智能基础模型：一种新视角来实现通用人工智能

Borui Cai, Yao Zhao

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University, China（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； Victoria University, Melbourne, Australia（墨尔本维多利亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出智能基础模型，通过模拟生物神经系统的动态过程和神经元输出预测，为实现通用人工智能提供新的视角和方法。