语言大模型 / LLM

Reasoning-Based Personalized Generation for Users with Sparse Data

基于推理的稀疏数据用户个性化生成

Bo Ni, Branislav Kveton, Samyadeep Basu, Subhojyoti Mukherjee, Leyao Wang, Franck Dernoncourt, Sungchul Kim, Seunghyun Yoon, Zichao Wang, Ruiyi Zhang, Puneet Mathur, Jihyung Kil, Jiuxiang Gu, Nedim Lipka, Yu Wang, Ryan A. Rossi, Tyler Derr

机构 * Vanderbilt University（范德比尔特大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Oregon（俄勒冈大学） 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.AI

AI总结 GraSPer通过预测用户未来交互并生成文本来增强稀疏上下文中的个性化生成，提升用户个性化输出质量。

Agent-Native Telemetry: Verifiable State-Delta Evidence for Autonomous Operations

智能体原生遥测：面向自主操作的可验证状态增量证据

Jun He, Deying Yu

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

AI总结 该研究提出智能体原生遥测架构，基于ATP协议和状态增量证据账本，在微服务基准测试中大幅降低了数据开销、LLM资源消耗，且能检测对抗性突变、抵御提示注入攻击。

Comments 13 pages, 3 figures, 6 tables

VARM-Bench: Benchmarking Verifiable Structured Reasoning in Chinese Abusive Speech Moderation

VARM-Bench：中文辱骂内容审核中可验证的结构化推理基准测试

Mingyu Yuan, Shengtao Wen, Lingbing Guo, Zhen Bi, Xiang Chen

机构 * NUAA（南京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 针对中文辱骂内容审核缺乏可验证决策依据的问题，提出VARM-Bench基准，通过确定性协议评估模型，发现标签级性能可能掩盖记录错误，提供可审计的评估基准。

ReasonCast: Agentic Demand Forecasting with Selective Semantic Reasoning

ReasonCast：基于选择性语义推理的智能体需求预测

Ziyue Yang, Chaolin Xu, Yijing Wang, Tiankai Gu, Hui Yang, Yanhong Lin, Kaiyuan Liu, Fei Xiao

机构 * Taobao and Tmall Group, Alibaba Group（阿里巴巴集团淘宝天猫集团） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：SFT(abstract,abstract_cn)；foundation model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ReasonCast是结构化语义干预框架，通过选择性语义推理结合多类信息，在三类场景降低WMAPE，且可避免稳定期无差别干预的负面影响。

Position: Evaluations of AI Moral Reasoning Still Miss Half of the Picture

立场：AI道德推理的评估仍遗漏了一半关键内容

Aidan Kierans, Ritam Dutt, Kaley Rittichier, Shiri Dori-Hacohen, Avijit Ghosh

机构 * University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Hugging Face 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 该研究指出现有LLM道德推理评估聚焦道德价值问题而忽视规范问题，识别出三大缺口并提出含规范表征、标注数据集及分层评估的研究议程，以推动规范推理的系统研究。

Comments 8 pages, 1 figure. Accepted for archival publication at the ACL 2026 Workshop on Evaluating Evaluations (EvalEval)

Honeyquest for LLMs: Rethinking Cyber Deception for AI Attackers

Honeyquest for LLMs: 重新思考针对AI攻击者的网络欺骗

Kerri Prinos, Lilianne Brush, Cameron Denton

机构 * Horizon3.ai 纠错

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

AI总结 本研究提出自动评估框架，测试21个LLM（从8B到1T参数）对网络欺骗陷阱的反应，发现LLM比人类更容易上当，缺乏注意力转移效应，且存在认知-行动差距（73.4%识别陷阱但仍被利用），表明以人为中心的欺骗假设不适用于AI攻击者。

Comments 20 pages, 4 figures, 2 tables

The Dark Side of LLMs: Agent-based Attack Vectors for System-level Compromise

大语言模型的阴暗面：基于代理的攻击向量用于系统级入侵

Matteo Lupinacci, Francesco Aurelio Pironti, Francesco Blefari, Francesco Romeo, Luigi Arena, Angelo Furfaro

机构 * DIMES , University of Calabria , P. Bucci , 87036 , Rende (CS) , Italy（DIMES，卡利博里大学，P. Bucci，87036，Rende（CS），意大利） ； IMT School for Advanced Studies , Piazza San Francesco , 55100 , Lucca , Italy（IMT高级研究学院，圣弗朗西斯科广场，55100，卢卡，意大利） 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.AI

AI总结 研究探讨了大语言模型作为推理引擎在自主代理中的安全漏洞，揭示其被用作攻击向量实现计算机入侵的机制，指出94.4%的模型易受直接提示注入攻击，83.3%易受RAG后门攻击，且多代理系统中100%的模型可通过代理信任利用攻击被入侵。

MechMath: Sorrifier-Driven Formal Decomposition Workflow for Automated Theorem Proving

Mechanic：基于遗憾的正式分解工作流用于自动定理证明

Ruichen Qiu, Yichuan Cao, Junqi Liu, Dakai Guo, Xiao-Shan Gao, Lihong Zhi, Ruyong Feng

机构 * Academy of Mathematics and Systems Science, CAS（数学与系统科学研究院，中国科学院） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, UCAS（交叉科学学院，中国科学院大学） ； School of Mathematical Science, UCAS（数学科学学院，中国科学院大学） 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 Mechanic通过基于遗憾的正式分解策略提升自动定理证明效率，有效解决传统方法在处理失败尝试时的效率与上下文过长问题。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

Chain-of-Evidence Multimodal Reasoning for Few-shot Temporal Action Localization

基于证据链的多模态推理用于少样本时序动作定位

Mengshi Qi, Hongwei Ji, Wulian Yun, Xianlin Zhang, Huadong Ma

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学） 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.AI

AI总结 本文提出基于证据链的多模态推理方法，通过结合文本和视觉信息提升少样本时序动作定位的性能。

Comments Accepted by TIP2026

Value Leakage: An LLM's Answers Are Silently Shaped by Its Own Values

价值泄露：大语言模型的答案被其自身价值观悄然塑造

Jan Betley, Johannes Treutlein, Jan Dubiński, Harry Mayne, Karol Gałązka, Niels Warncke, Anna Sztyber-Betley, Owain Evans

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

AI总结 研究发现大语言模型存在价值泄露问题，即其答案受自身价值观影响却未向用户披露。为此引入评估套件量化，发现模型受多种价值观影响，前沿模型差异大，价值泄露是新的失败模式，当前训练和评估未充分解决。

LLMs as a Jury: Cross-Model Consensus Can Outperform Process Reward Models for LLM Reasoning

作为陪审团的语言模型：跨模型共识在语言模型推理方面可超越过程奖励模型

Ning Liu

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

AI总结 研究在语言模型推理中从候选推理链选正确答案的问题，提出跨模型共识方法，将其视为语言模型陪审团，通过错误去相关机制工作，在多个基准测试中表现出色，能预先表征，有定律和下限。

Beyond Visual CoT: Internalized Visual Thinking for Proactive Video Reasoning

超越视觉思维链：用于主动视频推理的内化视觉思维

Xiaoyu Zhu, Xinke Deng, Suresh Taddewadikar, Arnab Kumar Mondal, Zhongyu Jiang, Ian Fasel, Joerg Liebelt

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出后训练框架IVT，在训练时内化视觉预测能力，推理时直接生成答案，相较Visual CoT性能相当或更优且延迟降低5倍以上，可实现更高效准确的主动视频推理。

HxAgent: Iterative Agent Planning for End-to-End Web Application Testing

HxAgent：用于端到端Web应用测试的迭代智能体规划方法

Tu Nguyen, Duy Cao, Viet Nguyen, Phu Nguyen, Vy Le, Nguyen TK Nguyen, Tien N. Nguyen, Vu Nguyen

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

AI总结 HxAgent是一种基于LLM的迭代规划智能体，通过主动修正策略结合多类信息优化Web测试，在MiniWoB++、350项Web任务及OnlineMind2Web数据集上均优于WALT模型，表现优异。

Comments Under review for a conference

Delay, Plateau, or Collapse: Evaluating the Impact of Systematic Verification Error on RLVR

延迟、平台期或崩溃：评估系统性验证错误对RLVR的影响

Kazuki Egashira, Mark Vero, Jasper Dekoninck, Florian E. Dorner, Robin Staab, Martin Vechev

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

AI总结 本研究探究系统性验证错误对RLVR的影响，发现系统性误报会引发次优平台期或性能崩溃，验证器质量需结合错误模式而非仅样本级错误率评估。

Comments COLM 2026. Code: https://github.com/eth-sri/llm-verifier-noise

Imaginative Perception Tokens Enhance Spatial Reasoning in Multimodal Language Models

想象感知标记增强多模态语言模型的空间推理能力

Mahtab Bigverdi, Linjie Li, Weikai Huang, Yiming Liu, Jaemin Cho, Tuhin Kundu, Chris Dongjoo Kim, Zelun Luo, Jieyu Zhang, Linda Shapiro, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（Allen人工智能研究所） ； Microsoft（微软） ； OpenAI（开放人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出想象感知标记（IPT）作为中间感知表征，通过监督学习提升多模态语言模型在不可见视角推理、遮挡路径追踪等空间推理任务上的性能，在三个新构建的数据集上优于文本思维链训练。

Vision Language Models Cannot Plan, but Can They Formalize?

视觉语言模型（VLMs）无法规划，但它们能进行形式化吗？

Muyu He, Yuxi Zheng, Yuchen Liu, Zijian An, Bill Cai, Jiani Huang, Lifeng Zhou, Feng Liu, Ziyang Li, Li Zhang

机构 * Drexel University（德雷塞尔大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出5种VLM作为形式化器的流水线，评估后发现其表现优于端到端规划生成，较弱VLMs的瓶颈为物体关系视觉grounding，较强模型已克服该限制。

When Do Explanations Help In-Context Learning? A Comparative Study of Natural Language Explanation Types and Faithfulness

解释何时能帮助上下文学习？自然语言解释类型与忠实度的比较研究

Mahdi Dhaini, Adam Dejl, Juraj Vladika, Volkan Özer, Barbara Plank, Gjergji Kasneci

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； MaiNLP lab, CIS, LMU Munich（慕尼黑大学CIS研究所MaiNLP实验室） 纠错

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

AI总结 该研究通过在6个基准和4个指令调优模型上的比较评估，探究不同来源与选择方式的自然语言解释对上下文学习下游性能的影响，为实际提示流程中解释的选择和报告提供了见解。

STAIR: Semantic-Temporal Automaton for Interpretable Reasoning in Temporal Question Answering

STAIR：用于时间问答中可解释推理的语义-时间自动机

Xinlong Dai, Jinchuan Zhang, Lei Gao, Xinzhe Hu, Yuefeng He, Hui Gao

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

AI总结 本文提出STAIR语义-时间自动机，将语义解读与时间推理分离，规则优先设计减少自由推理，在多个时间问答数据集上优于基线，提升了F1值且可解释性更强。

What Matters is the Prompt: Prompt Sensitivity and Prompt Generation in Foundation Models for Lung Nodule Segmentation

关键在于提示：用于肺结节分割的基础模型中的提示敏感性与提示生成

Jorge F. Lazo, Xixi Liu, Andreas Hallqvist, Mikael Johansson, Åse Johnsson, Jonas S. Andersson, Jennifer Alvén, Ida Häggström

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

AI总结 本研究针对肺结节分割的基础模型，分析其对提示的敏感性，提出合成提示生成模型，实验显示该方法戴斯系数达0.85，为相关分割提供了有前景的策略。

I-Perceive: A Foundation Model for Active Perception with Language Instructions

I-Perceive：一种基于语言指令的主动感知基础模型

Yongxi Huang, Zhuohang Wang, Wenjing Tang, Xinyu He, Cewu Lu, Panpan Cai

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 I-Perceive是一种基于自然语言指令的主动感知基础模型，通过融合视觉-语言模型与几何基础模型，实现了对开放意图场景的有效感知与推理。

Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives

基础模型时代中的具身机器人操作：规划与学习视角

Shuanghao Bai, Wenxuan Song, Jiayi Chen, Yuheng Ji, Zhide Zhong, Jin Yang, Han Zhao, Wanqi Zhou, Zhe Li, Pengxiang Ding, Cheng Chi, Chang Xu, Xiaolong Zheng, Donglin Wang, Haoang Li, Shanghang Zhang, Badong Chen

机构 * Xi’an Jiaotong Univeristy（西安交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； BAAI（百度人工智能研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了基础模型时代机器人操作的规划与学习方法，分析了高层推理与低层控制的统一框架，并提出了未来研究方向。

Comments This work is a re-architected core derived from the full survey (arXiv:2510.10903), refined to highlight the most central themes and representative studies

TDD-Agent: Test-Driven Reasoning for Code Generation

TDD-Agent：用于代码生成的测试驱动推理

Hongyue Yu, Kefan Li, Jiakun Li, Hongzheng Chai, Yuan Yuan, Rui He, Junyi Wei

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

AI总结 TDD-Agent将测试驱动开发范式应用于代码生成，通过测试优先推理和迭代双轨优化，在LiveCodeBench和RepoEval上均优于相关基线，提升了代码及测试的有效性。

Measuring Reward Hacking and Reasoning-Answer Decoupling Under Position-Confounded Optimization

测量位置混淆优化下的奖励黑客行为与推理-答案解耦

Suyash Maniyar, Armaan Sandhu, Abhishek Mishra

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对位置混淆优化下的奖励黑客与推理-答案解耦问题，通过GRPO训练语言模型，发现模型会学习答案位置捷径，推理与答案解耦，且该捷径可跨域迁移，解耦率等指标可区分能力损失与捷径。

Comments Accepted at the AI Measurement Science Workshop, COLM 2026

Incoherent by Design? On the Moral Self-Consistency of LLMs

天生不连贯？大型语言模型的道德自我一致性研究

Pegah Nokhiz, Aravinda Kanchana Ruwanpathirana, Helen Nissenbaum

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Cornell Tech（康奈尔科技学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对GPT、Mistral、Llama等LLM，在义务论等三大伦理框架下，发现其道德推理存在最高78%的矛盾率，内部不连贯是AI对齐的必要前提。

Comments 88 pages; pages 16 to 88 are the appendix

KV-Rescue: Recovering Reasoning Language Model KV Eviction Loss via Stepwise Interleaving

KV-Rescue：通过逐步交错恢复推理语言模型的KV驱逐损失

Minsoo Cheong, Woosang Lim, Vincent-Daniel Yun, Sungjoo Yoo

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

AI总结 KV-Rescue是一种无需训练的推理框架，通过交错轻量级辅助模型的推理步骤，结合在线检测器，在驱逐预算B=64时平均恢复了87%的KV驱逐损失准确率，还减少了43%的基础模型token生成量。

Thinking Outside the (Gray) Box: A Context-Based Score for Assessing Value and Originality in Neural Text Generation

跳出（灰色）框：一种基于上下文的评分，用于评估神经文本生成的价值与原创性

Giorgio Franceschelli, Mirco Musolesi

机构 * Alma Mater Studiorum Università di Bologna（博洛尼亚大学） ； University College London（伦敦大学学院） 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、cs.LG

AI总结 该研究针对大型语言模型生成文本缺乏多样性的问题，提出基于信息论的上下文评分，将其作为强化学习的奖励微调模型，在诗歌、数学题等任务中提升生成内容的价值与原创性。

The Granularity Gap: A Multi-Dimensional Cross-Generational Audit of Sycophancy in Gemini Models

粒度差距：Gemini 模型中谄媚行为的多维纵向审计

Patrick Keough

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 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 通过多维度分级评估（Likert 0-4），揭示 Gemini 模型在连续尺度上的谄媚行为，发现粗粒度二值指标掩盖了大量社会顺从行为，且代际进步非单调，存在对齐税（谄媚与真实性负相关）。

Comments v2: Major correction. Three v1 claims withdrawn (U-shaped detection curve, recalibration remedy, one reliability figure); the central 29% result survives. Adds a four-judge panel over a stratified 1,200-response sample, 10,792 votes with written reasoning. Data unchanged from v1. 21 pages, 8 figures, 18 tables. Itemized changelog and code: https://github.com/pskeough/The-Granularity-Gap

Enhancing Science Classroom Discourse Analysis through Joint Multi-Task Learning for Reasoning-Component Classification

通过联合多任务学习增强科学课堂话语分析以进行推理组件分类

Jiho Noh, Mukhesh Raghava Katragadda, Raymond Carl, Soon Lee

机构 * Department of Computer Science, Kennesaw State University（肯纳邦大学计算机科学系） ； Bagwell College of Education, Kennesaw State University（肯纳邦大学巴格威尔教育学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ADAS系统，通过联合多任务学习对教师和学生话语进行类型和推理组件分类，解决少数类标签不平衡问题，提升课堂话语分析效率。

Can LLMs Reason Like Automated Theorem Provers for Rust Verification? VCoT-Bench: Evaluating via Verification Chain of Thought

LLMs能否像自动定理证明器一样进行Rust验证？VCoT-Bench：通过验证思维链进行评估

Zichen Xie, Wenxi Wang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 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 本文提出VCoT-Bench，通过验证思维链评估LLMs在Rust验证中的能力，揭示其在不同证明类型和缺失证明情况下的脆弱性。

Comments Accepted at ICML 2026

RingMo-Agent: A Unified Remote Sensing Foundation Model for Multi-Platform and Multi-Modal Reasoning

RingMo-Agent: 多平台多模态遥感基础模型

Huiyang Hu, Peijin Wang, Yingchao Feng, Kaiwen Wei, Wenxin Yin, Wenhui Diao, Mengyu Wang, Hanbo Bi, Kaiyue Kang, Tong Ling, Kun Fu, Xian Sun

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院 aerospace information research institute） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT)（目标认知与应用技术重点实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(title)

AI总结 RingMo-Agent是一种多平台多模态遥感基础模型，通过大规模数据集和任务特定标记提升遥感图像的感知与推理能力。

Comments 24 pages, 5 figures, 20 tables