语言大模型 / LLM

Routed Graph Handoff: Adaptive Format Selection for Multi-Agent LLM Delegation

路由图交接：多智能体大语言模型委派的自适应格式选择

Pratyay Banerjee, Ankit Chadha

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本研究针对多智能体 LLM 协调的高 token 开销问题，提出路由图交接方法，通过轻量级 LLM 路由器在图与自然语言间自适应选择，在多基准测试中实现性能提升或持平，且开销极低。

Comments Accepted in EMNLP 2026

AlgoTrace: Algorithmic Primitives and Compositional Geometry of Reasoning in Language Models

语言模型中推理的算法原语与组合几何

Samuel Lippl, Thomas McGee, Kimberly Lopez, Ziwen Pan, Pierce Zhang, Salma Ziadi, Oliver Eberle, Ida Momennejad

机构 * Microsoft Research NYC（微软研究院纽约分部） ； Center for Theoretical Neuroscience（理论神经科学中心） ； Department of Psychology（心理学系） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Institute for Pure and Applied Mathematics（纯粹与应用数学研究所） ； Emory University（埃默里大学） ； Rice University（里士满大学） ； Mount Holyoke College（马里兰霍克学院） ； Technische Universität Berlin（柏林技术大学） ； BIFOLD-Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data（柏林学习与数据基础研究所） 纠错

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

AI总结 研究通过分析语言模型中的算法原语，揭示其推理过程的组合几何结构，并展示原语在跨任务和跨模型中的可迁移性。

From Brewing to Resolution: Tracing the Internal Lifecycle of Code Reasoning in LLMs

从酝酿到解析：追踪LLM中代码推理的内部生命周期

Siyue Chen, Yifu Guo, Yuquan Lu, Zishan Xu, Jiaye Lin, Jianbo Lin, Siyu Zhang, Cheng Yang, Junxin Li, Yujia Li, Yu Huo, Ruixuan Wang

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Guangzhou College of Technology and Business（广州工商学院） 纠错

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

AI总结 提出双重诊断框架（逐层线性探针与上下文剥离解码），揭示LLM在代码推理中先酝酿答案后进入四种解析结果（已解析、过度处理、错误解析、未解析）的内部生命周期，发现酝酿支架稳定而解析成功随能力变化。

Think Short, Defer Smart, Act, and Repeat: Calibrated Reasoning and Uncertainty-Aware Deferral for Edge LLM Agents

短思考、智能延迟、行动与循环：面向边缘大语言模型智能体的校准推理与感知不确定性的延迟机制

Amirmohammad Farzaneh, Osvaldo Simeone

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

AI总结 该研究提出TSDS框架，结合收敛探测器与困惑度延迟规则，经LTT流程校准后，可在边缘LLM智能体上减少43%-73%的思考计算量，同时保证奖励与云端调用率，在多类基准任务上表现优异。

A Control-Theoretic Approach for Resource-Aware Consensus in Multi-Agent AI

面向多智能体AI中资源感知共识的控制论方法

James Flagg, Esteban A. Hernandez-Vargas

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 该研究针对LLM-MAS共识性能与计算资源关联保证不足的问题，提出将集体信念动态表征为离散时间切换系统的控制论方法，构建共识-预算证书区域，实现资源感知的多智能体协调。

Automating Parent Selection Configuration in Genetic Programming with Agentic AI

用智能体人工智能实现遗传编程中父代选择配置的自动化

Jose Guadalupe Hernandez, Jui-Hsuan Chang, Anil Kumar Saini, Xi Li, Jason H. Moore

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 该研究提出智能体AI框架，结合LLM推理与RAG实现遗传编程父代选择配置自动化，经符号回归测试，5 mini--AR配置表现优于锦标赛选择，为进化系统自动化设计提供了新路径。

Comments Updated Benchmarking figure with correct statistical test results

Reasoning or Rambling? Exploring the Effect of Thinking on Agent Persuasion

推理还是漫谈？探究思考过程对智能体说服能力的影响

Haodong Zhao, Jidong Li, Zhaomin Wu, Tianjie Ju, Zhuosheng Zhang, Bingsheng He, Gongshen Liu

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Inner Mongolia Research Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学内蒙古研究院） 纠错

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

AI总结 本文对比通用LLM与LRM，发现推理对智能体说服能力存在二元性影响，还揭示其依赖表面线索的漏洞，提出提示级对抗性论点检测方法以提升鲁棒性。

Comments Accepted as EMNLP 2026 Findings

Interpretable physics-informed retrieval-augmented generation language model for end-to-end inorganic crystal synthesis planning

用于端到端无机晶体合成规划的可解释物理信息增强检索生成语言模型

Wei-Jian Jiang, Ye-Nan Sha, Hui Guo, Jie Chen, Yu-Cai Liang, Ke Zhou, Qi-Long Gao, Dong-Lin Han, Xin-Gao Gong, Wan-Jian Yin

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

AI总结 本研究开发可解释PIRAG-LM模型，构建含13820种晶体的SSKB，合成方法预测准确率达91.4%，指导合成5种新化合物，为材料发现与实验搭建桥梁。

AudioLens: Multi-Perspective Speech Clustering with Reasoning Audio-Language Models

AudioLens：基于推理音频-语言模型的多视角语音聚类

Wenjun Huang, Qiaosong Chu, Tiger Shao, Pengfei Zhang, Yutong Song, Hanning Chen, Yezi Liu, Weiyi Wu, SungHeon Jeong, Ryozo Masukawa, Sanggeon Yun, Yang Ni, Jiang Gui, Mohsen Imani

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学欧文分校） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Purdue University Northwest（普渡大学西北分校） 纠错

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

AI总结 该研究提出音频多视角聚类任务，构建基准AudioLens-Bench，开发经推理蒸馏和偏好优化训练的AudioLens-R1模型，实验显示其在语音聚类任务中性能优于基线模型。

ReliableRAG: Combating Misinformation in Retrieval-Augmented Generation via Reliability-Guided Reasoning Chains

ReliableRAG：通过可靠性引导推理链对抗检索增强生成中的错误信息

Jinpu Jiang, Xuan Wu, Wenhao Song, Bo Yang, You Zhou, Hongwei Ge, Heow Pueh Lee, Yanchun Liang, Chunguo Wu

机构 * College of Software, Jilin University（吉林大学软件学院） ； College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院 教育部符号计算与知识工程重点实验室） ； College of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； School of Computer Science, Zhuhai College of Science and Technology（珠海科技学院计算机学院） 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.CL

AI总结 ReliableRAG是首个通过细粒度评估三元组缓解多跳问答中欺骗性错误信息的可靠性驱动框架，可提升RAG系统的事实可靠性与鲁棒性。

Groundhog Bit-Flip Attack: Seeding Infinite Generation Loops in Mixture-of-Experts LLMs through Bit Flips

土拨比特翻转攻击：通过比特翻转在混合专家大语言模型中植入无限生成循环

Huakang Lin, Tiancheng Zheng, Mingxuan Sun, Tianhong Xu, Fan Zhang, Yunsi Fei, Ruyi Ding

机构 * Louisiana State University（路易斯安那州立大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Southeast University（东南大学） 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 本研究提出首个针对混合专家大语言模型的土拨比特翻转攻击，通过翻转路由层相关比特，可使平均输出膨胀率达5912%，揭示了MoE架构的鲁棒性漏洞。

Comments 9 pages, 3 figures; Accepted at EMNLP 2026

Can We Read the Mind of an Audio LLM? A Verbalizable, Multilingual Middle-Layer Workspace

我们能否解读音频大语言模型的思维？一个可解读的多语言中间层工作空间

Jiajun Fan, Jingyuan Li, Prashanth Gurunath Shivakumar, Qi Luo, Jia-Hong Huang, M. Maruf, Roger Ren, Yile Gu, Rahul Pandey, Ge Liu, Ivan Bulyko

机构 * Amazon AGI Foundations（亚马逊AGI基金会） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本研究通过logit lens分析Qwen3-Omni模型，发现其中间层可在输出前清晰呈现音频问题答案，揭示了音频模型推理的特性与信号分布，为解读音频大语言模型内部思维提供了定性依据。

Reassembling Distributed Risk: Trajectory-Conditioned Action Generation for Multi-Turn Agent Safety

重构分布式风险：面向多轮智能体安全的轨迹条件动作生成

Yanbo Dai, Zhenlan Ji, Zongjie Li, Shuai Wang

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

AI总结 针对多轮分解攻击下使用工具的LLM智能体的安全风险，提出生成时防御方法ReDiR，通过轨迹级安全条件整合跨轮安全信息，将攻击成功率降至8%以下，可迁移且开销低。

DBcover: A White-box SQL Test Generation Framework for Coverage Improvement

DBcover：一种用于提升覆盖率的白盒SQL测试生成框架

Yankai Rong, Shuang Liu, Jinhao Dong, Qiang Yin, Wei Lu, Jianhua Wang, Xiaoyong Du

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

AI总结 针对RDBMS测试覆盖率提升难题，提出LLM驱动的白盒SQL测试生成框架DBcover，经实验在PostgreSQL、MySQL及KingbaseES上均实现有效覆盖率提升。

Comments Accepted to the ICSE 2026 Industry Challenge Track. 12 pages, 4 figures, 2 tables

QLCoder: A Query Synthesizer For Static Analysis of Security Vulnerabilities

QLCoder：一种用于静态分析安全漏洞的查询生成器

Claire Wang, Ziyang Li, Saikat Dutta, Mayur Naik

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

AI总结 QLCoder通过结合LLM与执行反馈，利用MCP接口生成有效的安全查询，有效检测漏洞。在111个Java项目中，53.4%的CVE被正确识别，优于仅使用Claude Code的10%。

Prefix-Denoising Consistency: Test-Time Verification for Diffusion Language Models

前缀去噪一致性：扩散语言模型的测试时验证方法

Yuki Ichihara, Naoto Iwase, Mohammad Atif Quamar, Junpei Komiyama

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Nagoya University（名古屋大学） ； RIKEN AIP（理化学研究所人工智能项目） 纠错

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

AI总结 该研究针对扩散语言模型提出测试时自验证方法PDC，通过前缀条件再生的轨迹稳定性差异修正初始生成样本，在两类推理基准中提升性能且具鲁棒性。

AOR-Bench: Do Large Audio Language Models Over-Refuse Pseudo-Harmful Queries?

AOR-Bench: 大型音频语言模型是否会过度拒绝伪有害查询？

Jiaxi Yang, Chaewan Chun, Jason Lucas, Yuchen Yang, Dongwon Lee

机构 * Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出首个针对大型音频语言模型过度拒绝问题的基准AOR-Bench，包含3000个伪有害音频样本，评估12个模型发现过度拒绝普遍存在，并探索了两种轻量缓解策略。

Comments To appear in EMNLP 2026

MACGen: Toward Functionally Correct and Secure Code Generation via Multi-Agent Collaboration

MACGen：通过多智能体协作实现功能正确且安全的代码生成

Miseon Yu, Jaehoon Choi, Younghan Lee, Yunheung Paek

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 MACGen是整合规划等多环节的多智能体代码生成框架，在CWEval、BaxBench基准上，较直接提示显著提升安全代码生成的功能与安全性指标。

Comments 8 pages

$R^3$: Training Robots to Reason in Natural Language via Reinforcement Learning

R^3：通过强化学习训练机器人以自然语言进行推理

Lehong Wu, Yuxiao Qu, Zheyuan Hu, Ivan Zhang, Limin Wei, Zackory Erickson, Aviral Kumar

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 ：foundation model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出R^3方法，通过中间训练和基于准则的强化学习将VLM转化为机器人推理器，在两个测试平台上提升了机器人的探索与泛化能力，优于仅指令式的模仿学习基线。

Comments 42 pages, 23 figures

Skill Issue: Are Skills Language-Invariant in LLMs?

技能问题：大型语言模型的技能是否具有语言不变性？

Bobby Cheng, Adam Gaber, Zhengyuan Liu, Catherine Arnett, Omer Goldman, Cheston Tan, Leshem Choshen

机构 * A*STAR（新加坡科技研究局） ； Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； EleutherAI 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 该研究以多语言自博弈方法量化大型语言模型的跨语言技能不一致性，发现同一模型在不同语言下博弈实力差异显著，语言可影响决策阶段，技能差异是多语言模型开发的主要障碍。

PA-CoT: Profile-Adaptive Chain-of-Thought for Personalized Nutritional Consulting

PA-CoT：面向个性化营养咨询的画像自适应思维链

Evgenii Garmashov, Nikita Kulin, Artur Khairullin, Viktor Zhuravlev, Daniil Sukhorukov, Mikhail Mozikov, Ilya Makarov, Sergey Muravyov

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

AI总结 该研究针对营养咨询提示方法缺乏画像分析步骤的缺陷，提出PA-CoT多阶段提示法，构建QPA基准并经对比实验证实，明确画像分析步骤可显著提升咨询的个性化与安全性。

Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on Structured Data for Health (SD4H)

Infer Human's Intentions Before Following Natural Language Instructions

在遵循自然语言指令前推断人类的意图

Yanming Wan, Yue Wu, Yiping Wang, Jiayuan Mao, Natasha Jaques

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

AI总结 该研究针对人类指令的歧义问题，提出FISER框架，通过显式推断人类意图改进协作具身任务的指令遵循，在HandMeThat基准上达到最优性能。

TraceML: An Empirical Analysis of Human-Agent Planning in Machine Learning Development

TraceML：机器学习开发中人类-智能体规划的实证分析

Jiarui Yan, Weiwei Sun, Sijie Li, Wenhan Li, Yiming Yang

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 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 TraceML通过构建人类与智能体在Kaggle竞赛中的配对轨迹数据集，实证分析了人类与智能体在机器学习开发规划上的差异，发现智能体存在行为循环问题，提炼的人类规划提示可缩小部分差距。

SelfGraphRAG: Bridging the Supervision Gap in Graph-Based RAG with Synthetic QA Generation

SelfGraphRAG：通过合成问答对弥合基于图的检索增强生成（RAG）中的监督缺口

Ben Lagnese, Manas Gaur

机构 * University of Maryland, Baltimore County (UMBC)（马里兰大学巴尔的摩县分校） 纠错

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

AI总结 SelfGraphRAG框架通过从知识图谱结构生成问答对训练查询条件图检索器，解决新建图谱缺乏标注数据的问题，在多跳问答等任务中提升了检索与推理性能。

Comments 16 pages, 2 figures. Based on M.S. thesis work. Thesis available at https://www.proquest.com/docview/3350071346. Under review. Code available upon request from manas@umbc.edu

Riemannian Attention Mechanisms for Transformers: A Theoretical Framework and Architecture Design

用于Transformer的黎曼注意力机制：理论框架与架构设计

Sen Song

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 该研究针对Transformer自注意力栈的秩双指数衰减问题，提出用逐token黎曼度量替代欧几里得度量的理论框架，设计纤维丛Transformer架构，推导相关理论预测并明确核心开放问题。

Comments 23 pages, theoretical paper

Pigeonholing: how bad prompts hurt models, causing collapse and mistakes

鸽笼效应：不良提示导致模型崩溃和犯错

Hyunji Nam, Keertana Chidambaram, Dorottya Demszky, Natasha Jaques

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究不良上下文导致大语言模型性能下降和模式崩溃的“鸽笼效应”，发现重复错误答案、收敛于狭窄答案集等问题，并提出RLVR合成错误缓解方法。

Comments EMNLP 2026 (Findings)

Send a SCOUT First: Pre-hoc Reasoning for Adaptive Detector Allocation in Prompt-Injection Defense

先派侦察兵：提示注入防御中自适应检测器分配的预推理方法

Shuhao Zhang, Jiarui Li, Qi Cao, Ruiyi Zhang, Pengtao Xie

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 针对提示注入检测器异构且不可靠的问题，提出SCOUT框架，通过预测每个检测器对每个样本的可靠性和延迟，动态分配检测器，实现安全性与效率的权衡。

Comments We propose SCOUT, a detector allocation framework that predicts each detector's accuracy and latency on a given input before running it, letting operators control the safety-utility trade-off with a single threshold and route to an LLM judge only when needed

LivingRAG: Augmenting Graph RAG with Experience

LivingRAG：用经验增强图检索增强生成（Graph RAG）

Yuzhuo Cui, Zongye Zhang, Qingjie Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Hangzhou Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州创新研究院） 纠错

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

AI总结 本研究提出具备可复用推理经验的LivingRAG框架，通过在Graph RAG中添加可写入经验存储，提升多跳问答准确率并减少完成令牌使用量。

CEDAR: Controlled and Event-Driven Demand Forecasting via Residual Decomposition

CEDAR：基于残差分解的可控事件驱动需求预测

Junjie Meng, Ranxu Zhang, Zi-an Zhang, Shujun Liu, Xiaoning Qi, Xiaozhou Xu, Yanyong Zhang, Hui Xiong, Chao Wang

机构 * School of Artificial Intelligence and Data Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学人工智能与数据科学学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能学域） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有时间序列预测方法对策略不敏感、反事实分析不可靠的问题，提出基于残差分解的两阶段框架CEDAR，在阿里1688数据集上验证其可提升模拟精度并助力预算规划。

Comments 12 pages, 4 figures, 5 tables. Published in KDD 2026

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), August 09-13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea. ACM, 2026, 12 pages

ClueWeaver: Reward-Guided Dual-Agent Evidence Reasoning for Compact LLMs on Literary Long Narratives

ClueWeaver：面向紧凑型大语言模型的、针对文学长篇叙事的奖励引导双智能体证据推理框架

Jihao Zhu, Zhiwei Yang, Wenxiao Zhang, Junqian Zhao, Qi You, Fangqi Wang, Zheyuan Deng, Hanzhe Yang, Yu Liu, Jin B. Hong

机构 * Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； The University of Western Australia（西澳大学） ； Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 ClueWeaver是用于紧凑型本地模型的双智能体证据推理框架，可提升本地语言模型在长篇叙事问答与声明验证任务中的性能，提供可检查的证据推理轨迹。

Comments Accepted by ICONIP 2026