语言大模型 / LLM

When Should a Robot Think? Resource-Aware Reasoning via Reinforcement Learning for Embodied Robotic Decision-Making

机器人何时应该思考？基于强化学习的资源感知推理在具身机器人决策中的应用

Jun Liu, Pu Zhao, Zhenglun Kong, Xuan Shen, Peiyan Dong, Fan Yang, Lin Cui, Hao Tang, Geng Yuan, Wei Niu, Wenbin Zhang, Xue Lin, Gaowen Liu, Yanzhi Wang, Dong Huang

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Northeastern University（东北大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Fujitsu Research of America（美国富士通研究） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； EmbodyX Inc（EmbodyX公司） ； Cisco Systems（思科系统） 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.AI、cs.LG

AI总结 提出RARRL框架，通过强化学习学习高层编排策略，使具身代理能自适应决定是否调用LLM推理、选择推理角色及分配计算预算，以平衡推理开销与任务成功率。

Effects of Theory of Mind and Prosocial Beliefs on Steering Human-Aligned Behaviors of LLMs in Ultimatum Games

心理理论与亲社会信念对最后通牒博弈中大型语言模型的人类对齐行为的影响

Neemesh Yadav, Yihuai Lan, Shan Dong, Mai Hieu Hien, Palakorn Achananuparp, Jing Jiang, Ee-Peng Lim

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 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 本研究以最后通牒博弈为任务，赋予LLM不同亲社会信念与推理方法，开展2700次模拟，发现ToM推理可增强LLM行为对齐度等，且不同游戏角色适配不同ToM顺序，Llama 3.3 70B的推理与行动信念最一致。

AgentFlow: A Flow-Centric Policy Language and Framework for Securing LLM Agent Systems

AgentFlow：一种以流为中心的策略语言与框架，用于保障大语言模型智能体系统的安全

Basavesh Ammanaghatta Shivakumar, Swarn Priya, Peng Gao

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,summary_cn)

AI总结 本文提出以流为中心的AgentFlow策略语言与框架，通过运行时监控与SMT验证保障LLM智能体系统安全，在多基准测试中显著降低入侵率并提升效用。

Multi-Agent Orchestration with the Common-Sense Reasoning Capabilities of LLMs for Autonomous Driving

结合大语言模型常识推理能力的多智能体协同框架用于自动驾驶

Mehdi Azarafza, Faezeh Pasandideh, Ali Ehteshami Bejnordi, Stefan Henkler, Achim Rettberg

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

AI总结 该研究针对自动驾驶中强化学习等方法的上下文推理缺陷，提出结合LLM常识推理的混合多智能体协同框架，经CARLA场景验证可保留结构化控制与安全机制，具备应用潜力。

Comments 16 pages, 7 figures

Trident: Improving Malware Detection with LLMs and Behavioral Features

Trident：利用LLMs和行为特征提升恶意软件检测

Rebecca Saul, Jingzhi Jiang, Elliott Chia, David Wagner

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

AI总结 本文提出Trident系统，结合静态特征、行为规则和LLM分析，提升恶意软件检测性能，优于传统方法并具备更强的抗概念漂移能力。

PertMind: Eliciting Emergent Biological Reasoning in LLM via Reinforcement Learning on Cellular Perturbation Data

PertMind：通过细胞扰动数据的强化学习在大语言模型中引出涌现生物推理能力

Zhenchao Tang, Xiaogang Xu, Tianxu Lv, Jiahui Guan, Jiale Zhou, Haohuai He, Zhi Song, Hanbo Huang, Jiehui Huang, Jiafei Wu, Zhe Liu

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

AI总结 本研究提出PertMind模型，结合可信轨迹监督初始化与多层面强化信号，以细胞扰动图谱为强化学习环境训练，实现生物推理能力的涌现，且可迁移至多类生物任务。

Comments Withdrawn because one or more co-authors do not consent to the public posting of this work on arXiv. No replacement version will be submitted

Time Series Forecasting via Reasoning: A Slow-Thinking Approach with Reinforcement Fine-Tuned LLMs

时间序列预测作为推理：一种基于强化LLM的慢思考方法

Yitong Zhou, Yucong Luo, Mingyue Cheng, Qi Liu, Jiahao Wang, Daoyu Wang, Enhong Chen

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

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

AI总结 提出Time-R1框架，通过两阶段强化微调（监督微调+强化学习）训练LLM进行多步推理，以提升时间序列预测的准确性。

Semantic Reasoning Denoising: Correcting Language Model Reasoning with Semantic Operators

语义推理去噪：用语义算子修正语言模型的推理

Yujiao Yang

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

AI总结 本文提出语义推理去噪（SRD）方法，用语义算子修正语言模型推理，在六个域内基准平均提升基线3.2个点，七个跨数据集迁移目标上也有良好表现。

Time-Series Retrieval for Grounding Multimodal Language Models in Remaining Useful Life Prediction

用于将多模态语言模型与剩余使用寿命关联的时间序列检索

Valeriu Dimidov, Raphaël Frank

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出时间序列检索关联的多模态大语言模型框架，在C-MAPSS基准FD001分区实验显示，该方法可提升RUL预测的误差与稳定性，且效果随模型容量变化。

Guardian: Detecting Robotic Planning and Execution Errors with Vision-Language Models

为视觉-语言机器人操控扩展跨环境故障推理数据

Paul Pacaud, Ricardo Garcia, Shizhe Chen, Cordelia Schmid

机构 * Inria, École normale supérieure, CNRS, PSL Research University（法国国家信息与自动化研究所、巴黎高等师范学院、法国国家科学研究中心、巴黎文理研究大学） 纠错

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

AI总结 本文提出自动框架生成多样化的机器人规划与执行故障数据，构建FailCoT数据集，训练Guardian模型提升故障检测泛化能力。

Comments Code, Data, and Models available at https://www.di.ens.fr/willow/research/guardian/. The paper contains 8 pages, 7 figures, 7 tables

Measuring in-context algorithmic reasoning in language models against an exact Bayes-optimal reference

基于精确贝叶斯最优标准测量语言模型的上下文内算法推理能力

Luan Ozelim, Hector Zenil

机构 * Oxford Immune Algorithmics（牛津免疫算法学公司） ； Oxford University Innovation（牛津大学创新公司） ； London Institute for Healthcare Engineering（伦敦医疗工程研究所） ； King’s College London（伦敦国王学院） 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、cs.LG

AI总结 本研究提出F-ICL基准，以精确贝叶斯最优标准测量语言模型的上下文内算法推理能力，发现多数模型分布与最优标准存在差距，该差距与准确率无关且不受模型规模缩小，基准已开放。

Knowing Isn't Always Saying: When Do Spatial Encodings Reach Answers in Vision-Language Models?

知晓并非总能表达：视觉语言模型中空间编码何时能抵达答案？

Zeyu Wang, Xinming Xu

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对视觉语言模型的空间编码何时能抵达答案的问题，采用方向干预方法，揭示了因果影响仅出现在中深层、文本思维链与视觉接地提示的不同作用等传输模式，为解决编码-接地差距提供了新视角。

Comments Accepted to appear in the EMNLP 2026 Main Conference

Aligned Alone, Misaligned Together: Forecasting Adversarial Capture in LLM Agent Populations

单独对齐，共同错位：预测大语言模型智能体群体中的对抗捕获

Isotta Magistrali, Chen Shani

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

AI总结 该研究针对LLM智能体群体，提出从群体无攻击时的良性运行状态校准响应函数，可提前预测坚定少数群体引发的对抗捕获，且捕获为临时状态，孤立对齐不等同于群体对齐。

Whitewashing Hate, Smearing Harmless Content: Annotator-Style Rebuttal Attacks on LLM-Based Moderation

洗白仇恨内容、抹黑无害内容：针对基于大语言模型的内容审核的标注者式反驳攻击

Junyu Lu, Kaiyuan Liu, Jingyi Kang, Deyi Ji, Hailong Zhang, Lanyun Zhu, Qi Zhu, Bo Xu, Liang Yang, Hongfei Lin

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tencent（腾讯） ； Tongji University（同济大学） 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.CL

AI总结 该研究针对LLMs内容审核提出标注者式反驳攻击，发现洗白仇恨内容与抹黑无害内容的攻击效果存在模型特异性不对称性，防御措施无法完全消除攻击影响，凸显需定向防御与反馈鲁棒性评估。

More Accurate or More Efficient? Evaluating Locally Deployed Compact Open-Weight Language Models for Mathematical Reasoning

更准确还是更高效？评估用于数学推理的本地部署紧凑型开放权重语言模型

Orion Powers, Daniella Seum, Khaled Slhoub

机构 * Florida Institute of Technology（佛罗里达理工学院） ； College of Engineering and Science（工程与科学学院） 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 本文提出了一种用于评估本地部署语言模型数学推理性能的受控流程，研究三款紧凑型开放权重模型后发现，无单一模型占优，仅靠准确性不足以选择本地模型。

Comments 8 pages, 1 figure, 6 tables

Mitigating Reasoning-Induced Misalignment via Safety-Direction Penalty

通过安全方向惩罚缓解推理诱导的不一致性

Yipeng Zhao, Qishun Yang, Shenzhe Zhu, Shu Yang, Di Wang

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 针对推理微调引发LLM安全退化的RIM问题，本文提出安全方向惩罚（SDP）方法，通过定位安全决策层并惩罚安全方向位移，在Qwen2.5系列模型上实现安全与推理性能的平衡。

Comments 28 pages, 4 figures

The Interaction Tax: When Communication Erases Diversity in Multi-Agent Teams

交互税：当多智能体团队中的沟通消除多样性时

Summer Eunhyung Ann, Haokun Liu, Chenhao Tan

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“交互税”概念，发现多智能体LLM的完整方案交互会消除多样性，独立提议生成可避免收敛崩溃，交互仅在共享恰当信息时才有益。

Comments 14 pages, 3 figures. Accepted at ICML 2026 (PMLR 306)

From Solver Feedback to Faithful Plans: Multi-Role Reinforcement Learning for Symbolic Planning

从求解器反馈到可信规划：用于符号规划的多角色强化学习

Chenghao Zhang, Yikai Mao, Shanqi Liu, Haoyu Gao, SaiSai Hu, Dan Roth

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Pace University（佩斯大学） 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 该研究提出基于求解器的多角色强化学习框架，仅用求解器反馈实现无人工演示的自然语言转PDDL，在PlanBench上显著提升规划成功率与可信性，降低语义漂移。

SAG: SQL-Retrieval Augmented Generation with Query-Time Dynamic Hyperedges

SAG：基于查询时动态超边的SQL检索增强生成

Yuchao Wu, Junqin Li, XingCheng Liang, Yongjie Chen, Yinghao Liang, Linyuan Mo, Guanxian Li

机构 * Zleap AI（智量科技） 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SAG（SQL检索增强生成）架构，通过查询时动态超边实现结构化检索，在HotpotQA等多跳问答基准上性能优于基线，为LLM智能体处理组织知识提供了新方案。

Comments This work was intended as a replacement of arXiv:2606.15971 and any subsequent updates will appear there

Measuring Stability and Failure Behavior in Language Models Under Structured Perturbations

结构化扰动下语言模型的稳定性与失效行为测量

Samira Golsefid

机构 * NeuroLoft（神经 loft（或：神经实验室）） 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 本研究提出分级多类别失效感知框架，在四类模型上测试七种结构化扰动，发现模型失效层级因类别而异，冲突指令与不可能前提问题是所有模型共有的弱点，此类失效无法被标准准确率检测。

Answer First, Reason Later: When Commitment Order Costs Accuracy in Diffusion Language Models

先给出答案，后进行推理：扩散大语言模型中的承诺顺序

Jewon Yeom, Jaewon Sok, Seonghyeon Park, Jeongjae Park, Hwiyeong Lee, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔国立大学数据科学研究生院） 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 本研究发现扩散大语言模型（dLLMs）的任意顺序提交机制会导致推理失败，通过前沿门控承诺干预可恢复推理性能，同时保留并行解码优势。

The Disconnect Between Better Descriptive Reasoning Trace Quality and Recommendation Effectiveness

更优描述性推理轨迹质量与推荐效果之间的脱节

Gustavo Penha, Juan Elenter, Claudia Hauff, Hugues Bouchard, Paul Bennett, Mounia Lalmas

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

AI总结 本研究通过2×2因子实验对比语义ID与自然语言标题的推理轨迹质量，发现提升描述性推理轨迹质量无法持续改善传统离线推荐效果。

Comments Accepted at the Recsys'26 Workshop on Agentic and Generative AI for E-Commerce

What Makes an Initial Reaction Ready for Discussion?: Multi-Persona AI Support for Stance Reflection and Writing

是什么让初始反应适合讨论？：用于立场反思与写作的多角色AI支持

Sky Shih-Kai Hong, Mu-Tien Kuo, Wei-Ji Chen

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

AI总结 本研究提出多角色AI工具StanceLab，通过对比三角色模式与独立LLM模式的试点，明确了设计需求并规划了未来工作流，助力用户准备讨论立场。

Comments 5 pages, 3 figures, 2 tables. Accepted to TAICHI 2026 (https://taichi2026.taiwanchi.org/program)

ExploreAI: Agentic Exploration Knowledge Bases for Reproducible Observable-Regression Testing of Black-Box VR and 3D Applications

ExploreAI：用于黑盒VR与3D应用可复现可观测回归测试的智能探索知识库

Jiajie Wang, Kebin Peng, Wei Wang, Xiaoyin Wang, Sen He, Xue Qin

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

AI总结 ExploreAI是LLM驱动的智能体框架，通过构建探索知识库（EKB），实现黑盒VR与3D应用的可复现可观测回归测试，在多场景中验证了其有效性。

Comments 11 pages, 3 figures, 8 tables

Boosting Knowledge-based Visual Question Answering with Structured Context Reasoning

基于结构化上下文推理提升基于知识的视觉问答性能

Qiyou Liu, Yong Zhang, Jianjie Luo, Zhenguo Yang, Yi Yu

机构 * School of Computer Science, Guangdong University of Technology（广东工业大学计算机学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（深圳大学人工智能学院） ； Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University（广岛大学先进科学与工程研究生院） 纠错

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

AI总结 本文提出SCoRe框架，通过上下文获取、选择、压缩三阶段处理多模态知识，在OK-VQA和A-OKVQA基准上性能优于现有最优方法，提升了基于知识的视觉问答效果。

Comments Accepted by ICME 2026. Source code is available at https://github.com/WISLab-GDUT/SCoRe

SherpaAI: A Multi-modal Solution for Delivering Personalized and Adaptive Fitness Interventions

FlexAI: 一种多模态解决方案，用于提供个性化和自适应的健身干预

Shivangi Agarwal, Zoya Ghoshal, Bharat Jain, Siddharth

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 FlexAI通过整合计算机视觉、生理传感器和大语言模型，提供实时个性化健身指导，显著提升用户参与度和效果。

ReasonEdit: Editing Vision-Language Models using Human Reasoning

ReasonEdit：通过人类推理编辑视觉语言模型

Jiaxing Qiu, Kaihua Hou, Roxana Daneshjou, Ahmed Alaa, Thomas Hartvigsen

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； 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)；分类 cs.AI

AI总结 ReasonEdit通过引入人类推理机制，改进视觉语言模型的编辑能力，提升编辑泛化性能。

Comments ICML 2026

VisionCoach: Reinforcing Grounded Video Reasoning via Visual-Perception Prompting

VisionCoach: 通过视觉感知提示强化视频推理

Daeun Lee, Shoubin Yu, Yue Zhang, Mohit Bansal

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

AI总结 VisionCoach通过视觉提示指导强化学习，提升视频推理的时空定位能力，实现无需外部工具的高效推理。

Comments Accepted to ECCV 2026; Project website: https://visioncoach.github.io/

Adaptive Test-Time Compute Allocation for Block Diffusion Language Models in Complex Reasoning

推进块扩散语言模型用于测试时间扩展

Yi Lu, Deyang Kong, Jianing Wang, Linsen Guo, Xue Wang, Qi Guo, Tao Gui, Xuanjing Huang, Wei Ye, Shikun Zhang, Wei Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出BACD和TCCF方法，提升块扩散语言模型在测试时间扩展中的推理效率和效果。

Decoupled Physical Modeling and Execution for Physics Reasoning

用于物理推理的解耦物理建模与执行

Ye Zhang, Xuehang Guo, Rui Pan, Pengfei Yu, Denghui Zhang, Manling Li, Qingyun Wang

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； William & Mary（威廉玛丽学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊公司） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Northwestern University（西北大学） 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.LG

AI总结 该研究提出解耦物理建模与执行的统一框架，通过两阶段后训练策略提升小型大语言模型物理推理性能，在多个基准上实现约3%的平均性能提升。