语言大模型 / LLM

ARMOR: Stabilizing On-Policy LLM RL with Off-Policy Anchor Samples

ARMOR：使用离策略锚样本稳定在线大语言模型强化学习

Kexin Huang, Junkang Wu, Jinda Lu, Shuo Yang, Chiyu Ma, Jiancan Wu, Xiang Wang, Xiangnan He, Guoyin Wang, Jingren Zhou

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） 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、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言模型强化学习训练不稳定问题，提出ARMOR框架，通过锚展开利用离策略数据保留解决方案模式，混合优化重新制定策略目标实现可控探索，经实验验证可有效减轻验证崩溃，提升性能。

GhostShell: Streaming LLM Function Calls for Concurrent Embodied Programming

GhostShell：用于并发实体编程的流式大语言模型函数调用

Jian Gong, Youwei Huang, Bo Yuan, Ming Zhu, Zhou Liao, Jianhang Liang, Juncheng Zhan, Jinke Wang, Hang Shu, Zihao Xu, Mingyue Xiong, Yanjun Ye, Yufan Zu, Yang Zhou, Yihan Ding, Xuannian Chen, Xingyu Lu, Runjie Ban, Bingchao Huang

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

AI总结 研究提出GhostShell方法，利用大语言模型进行实体系统的流式和并发行为编程。通过定义函数令牌及多通道调度算法协调调用，在机器人原型上评估，该方法在任务完成率等方面表现出色，尤其在协调并发动作上优势明显。

Comments 22 pages, 7 figures, conference

Prismatic Synthesis: Gradient-based Data Diversification Boosts Generalization in LLM Reasoning

棱柱形合成：基于梯度的数据多样化提升语言模型推理中的泛化能力

Jaehun Jung, Seungju Han, Ximing Lu, Skyler Hallinan, David Acuna, Shrimai Prabhumoye, Mostafa Patwary, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Yejin Choi

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究部） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 研究语言模型训练数据多样性对泛化的作用，提出基于梯度熵的G - Vendi指标，进而构建棱柱形合成框架生成多样合成数据，有效提升模型性能，在多个基准测试中表现优于依赖更大数据生成器的模型。

MoT: Modularization-of-Thought Prompting for Effective Code Generation

MoT：用于有效代码生成的思维模块化提示

Ruwei Pan, Hongyu Zhang

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

AI总结 研究针对大语言模型代码生成中现有提示技术不足，提出MoT技术，利用模块化原则分解问题，用MLR图构建推理过程，经实验对比六种基线技术，在八个基准上显著提升代码生成性能，Pass@1分数达58.1%至95.1%。

Think When Needed: Model-Aware Reasoning Routing for LLM-based Ranking

按需思考：基于大语言模型排序的模型感知推理路由

Huizhong Guo, Tianjun Wei, Dongxia Wang, Yingpeng Du, Ziyan Wang, Jie Zhang, Zhu Sun

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

AI总结 研究基于大语言模型排序时推理时机与效果问题，提出推理路由框架，利用生成前信号决定推理与否，能自适应选策略，经实验验证该框架可提高排序效用并减少令牌消耗，解决准确性与效率权衡问题。

Comments Accepted by SIGIR2026

Think-at-Hard: Selective Latent Iterations to Improve Reasoning Language Models

Think-at-Hard: 选择性潜在迭代以改进推理语言模型

Tianyu Fu, Yichen You, Zekai Chen, Guohao Dai, Huazhong Yang, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 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 针对循环变压器中潜在过思考问题，提出Think-at-Hard方法，通过轻量级决策器选择性地在困难令牌上触发潜在迭代，并采用深度感知LoRA和双因果注意力机制，在数学、问答和编码任务上一致提升性能。

Comments Accepted by ICML'26

On the Optimal Reasoning Length for RL-Trained Language Models

关于RL训练的语言模型的最优推理长度

Daisuke Nohara, Taishi Nakamura, Rio Yokota

机构 * University of Tokyo（东京大学） 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 研究强化学习训练的语言模型中推理长度与准确率的非单调关系，发现存在最优中间长度，并通过模式准确率分析揭示其成因。

Comments 18 pages, 12 figures

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。

Disentangling 3D Modeling from Spatial Reasoning

将3D建模与空间推理解耦

Haoze Sun, Jiequan Cui, Qingshan Xu, Richang Hong

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 该研究提出解耦空间推理器（DiSR）框架，将3D感知与LLM推理解耦，在空间推理基准上取得竞争力性能，兼具可解释性、模块化性与计算效率，为空间智能提供替代范式。

Clinician input steers AI toward accurate and harmful recommendations

临床输入引导前沿AI模型做出准确和有害的决策

Ivan Lopez, Selin S. Everett, Bryan J. Bunning, April S. Liang, Dong Han Yao, Shivam C. Vedak, Kameron C. Black, Sophie Ostmeier, Stephen P. Ma, Emily Alsentzer, Jonathan H. Chen, Akshay S. Chaudhari, Eric Horvitz

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 研究评估了临床输入如何影响AI模型在诊断生成和下一步建议中的表现，发现专家上下文显著提升诊断准确性，而对抗性上下文导致诊断退化，且模型在多轮对话中表现出不同的特性。

Learning to Diagnose and Correct Moral Errors: Beyond Shallow Heuristics in Moral Alignment

学习诊断和纠正错误：大型语言模型中的道德敏感性获取

Bocheng Chen, Xi Chen, Han Zi, Haitao Mao, Zimo Qi, Xitong Zhang, Kristen Johnson, Guangliang Liu

机构 * University of Mississippi（密西根州立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Northeastern University（东北大学） ； AWS AI Labs（AWS AI实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Qualcomm（高通） ； Michigan State University（密西根州立大学） ； Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） 纠错

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

AI总结 提出一种实用推理方法，通过让大型语言模型诊断和纠正道德错误来获取道德敏感性，并在多个任务上验证了其有效性。

Which Modality Decides? Counterfactual Modality Attribution for Multimodal LLMs

哪种模态起决定作用？多模态大语言模型的反事实模态归因

Vahidin Hasic, Chao Wang, Luis C. Garcia-Peraza-Herrera, David Watson, Senka Krivic

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型无法确定预测驱动模态的问题，提出反事实模态归因（CMA）框架，经实验验证其能准确识别决策驱动模态，可用于多模态模型的安全审计。

Comments 9 pages, 5 figures

Multimodal Reinforcement Learning with Adaptive Verifier for AI Agents

具有自适应验证器的多模态强化学习

Reuben Tan, Baolin Peng, Zhengyuan Yang, Hao Cheng, Oier Mees, Theodore Zhao, Andrea Tupini, Isar Meijer, Qianhui Wu, Yuncong Yang, Lars Liden, Yu Gu, Sheng Zhang, Xiaodong Liu, Lijuan Wang, Marc Pollefeys, Yong Jae Lee, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； UW–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 ：SFT(summary_cn,abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Argos验证器，通过结合SFT数据筛选与RL训练，提升多模态推理模型在空间推理、视觉幻觉及机器人任务中的性能，同时减少奖励黑客问题。

WhisperRec: Latent Reasoning for Efficient Foundation Recommendation Models

WhisperRec：用于高效基础推荐模型的潜在推理方法

Hao Jiang, Peiru Du, Pengfei Yao, Mengting Li, Siyuan Lou, Kuo Cai, Sheng Yu, Qiang Luo, Jian Liang, Ruiming Tang, Fei Pan, Peng Jiang, Wenwu Ou

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

AI总结 WhisperRec是一种高效潜在推理框架，通过将教师CoT压缩为可学习潜在标记，在快手数据集上优于显式CoT方法，SID@64提升显著且推理吞吐量更高。

REFACT: Adaptive Fact Restatement for Compact and Faithful Chain-of-Thought Reasoning

REFACT：用于紧凑且忠实的思维链推理的自适应事实重述

Zhensheng Jin, Xin Dai, Zhenghao Liu, Chaojun Xiao, Huiyuan Xie, Yu Gu, Ge Yu, Maosong Sun

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究复杂任务中语言模型推理轨迹易偏离上下文的问题，提出REFACT自适应事实重述框架，经两阶段优化，实验证明其能提升长上下文问答等能力，减少令牌消耗，保留更多证据使推理轨迹更优。

From Chatbot to Digital Colleague: The Paradigm Shift Toward Persistent Autonomous AI

从聊天机器人到数字同事：向持久自主人工智能的范式转变

Yongheng Zhang, Ziang Liu, Jiaxuan Zhu, Shuai Wang, Xiangqi Chen, Haojing Huang, Jiayi Kuang, Siyu Chen, Ao Shen, Hao Wu, Qiufeng Wang, Qian-Wen Zhang, Junnan Dong, Wenhao Jiang, Ying Shen, Hai-Tao Zheng, Yinghui Li, Di Yin, Xing Sun, Philip S. Yu

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.AI

AI总结 本文提出LLM从聊天机器人向数字同事的范式转变，通过认知核心（思考型LLM）和工具增强任务执行（OpenClaw工作站系统）两个维度，实现持久工作、状态持久化、可重用技能和自改进能力。

Comments The paper is available on the project website: https://from-chatbot-to-digital-colleague.github.io/

Taxonomy-Targeted Error Generation for Quantitative Reasoning

错误作为透镜：通过合成误解生成探究LLM推理

Xinming Yang, Jun Li

机构 * CUNY Graduate Center（纽约大学研究生中心） ； CUNY Queens College（纽约市立大学皇后学院） 纠错

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

AI总结 提出一个框架，通过生成针对Bloom分类学五类错误的合成误解，以诊断LLM推理能力，并发现目标错误生成比自由形式错误生成更难。

How LLMs See Creativity: Zero-Shot Scoring of Visual Creativity with Interpretable Reasoning

LLM如何看待创造力：具有可解释推理的视觉创造力零样本评分

William Orwig, Roger E. Beaty

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态大模型能否零样本评估视觉创造力，并分析其推理过程的可解释性。实验表明模型评分与人类高度一致，但推理并未提升评分准确性。

Comments 21 pages, 9 figures

Polaris: A Gödel Agent Framework for Small Language Models through Experience-Abstracted Policy Repair

Polaris：通过经验抽象策略修复实现小型语言模型的Gödel代理框架

Aditya Kakade, Vivek Srivastava, Shirish Karande

机构 * TCS Research, India（印度TCS研究） 纠错

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

AI总结 Polaris通过经验抽象策略修复实现小型语言模型的Gödel代理框架，通过分析、策略形成、抽象和最小代码修补实现策略更新，提升模型在多个基准测试中的表现。

Comments Accepted to ACL 2026 (Findings). 33 pages

GR2: Generative Reasoning Re-ranker

生成式推理重排序器

Mingfu Liang, Yufei Li, Jay Xu, Kavosh Asadi, Xi Liu, Shuo Gu, Kaushik Rangadurai, Frank Shyu, Shuaiwen Wang, Song Yang, Zhijing Li, Jiang Liu, Mengying Sun, Fei Tian, Xiaohan Wei, Chonglin Sun, Jacob Tao, Shike Mei, Wenlin Chen, Santanu Kolay, Sandeep Pandey, Hamed Firooz, Luke Simon

机构 * Meta AI 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 提出GR2框架，利用大语言模型的推理能力进行推荐重排序，通过语义ID编码、推理轨迹监督微调和强化学习优化，在Recall@5和NDCG@5上超越现有方法。

Comments 31 pages

PRISM: Perception Reasoning Interleaved for Sequential Decision Making

PRISM: 感知与推理交错用于序列决策

Mohamed Salim Aissi, Clemence Grislain, Clement Romac, Laure Soulier, Mohamed Chetouani, Olivier Sigaud, Nicolas Thome

机构 * Institut National de la Recherche Scientifique (INRS)（国家科学研究院） 纠错

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

AI总结 提出PRISM框架，通过动态问答流水线紧密耦合视觉语言模型（VLM）和语言模型（LLM），实现任务驱动的感知，在ALFWorld和R2R基准上显著超越现有图像模型。

Re-defining Humor Data Objects for AI Humor Research

为AI幽默研究重新定义幽默数据对象

Anna Arnett, Bang Nguyen, Meng Jiang

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame（诺特大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本研究将幽默视为具有上下文和解释的社会互动，通过定义幽默推理数据对象并改进提示策略，使LLM生成更高质量的幽默解释，为AI幽默研究的数据合成与增强奠定基础。

Comments Added link to code and data

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

Correct Answers from Sound Reasoning: Verifiable Process Supervision for Language Models

通过可验证的推理过程监督获得正确答案：语言模型的可验证过程监督

Kyuyoung Kim, Kevin Wang, Yunfei Xie, Peiyang Xu, Peiyao Sheng, Chen Wei, Zhangyang Wang, Jinwoo Shin, Pramod Viswanath, Sewoong Oh

机构 * KAIST AI（KAIST人工智能研究所） ； University of Texas, Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Rice University（里士满大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Sentient Labs（Sentient实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出VPS框架，通过联合优化预测准确性和推理质量，在可验证领域使语言模型同时获得准确和可靠的推理能力。

Comments COLM 2026

The Illusion of Superposition? A Principled Analysis of Latent Thinking in Language Models

叠加的幻觉？语言模型中潜在思维的原理性分析

Michael Rizvi-Martel, Guillaume Rabusseau, Marius Mosbach

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） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了连续链式思维（Latent CoT）中叠加现象的出现条件，发现仅从头训练的模型表现出叠加特性，而其他训练方式下模型倾向于使用捷径解法。

Comments 9 pages

ShopX: A Foundation Model for Intent-to-Item Fulfillment in Agentic Shopping

ShopX：面向智能购物中意图到商品实现的基础模型

Jiacheng Chen, Tao Zhang, Manxi Lin, Dunxian Huang, Teng Shi, Honghao Fu, Mengyan Li, Xinming Zhang, Chenchi Zhang, Xuan Lu, Xiaoxiong Du, Haibin Chen, Shaolin Ye, Hao Chang, Xiaoqi Li, Shuwen Xiao, Yujin Yuan, Jingxuan Feng, Shaopan Xiong, Huimin Yi, Ju Huang, Qiu Shen, Ying Chen, Junjun Zheng, Xiangheng Kong, Dan Ou, Haihong Tang, Yuning Jiang, Bo Zheng

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

AI总结 提出ShopX基础模型，通过统一意图理解、执行规划和基于语义ID的商品空间操作，解决大语言模型代理在购物中意图到商品实现的瓶颈，在淘宝生产日志任务上优于工具中介系统。

Comments The new version adds additional results and details

Pseudo-Deliberation in Language Models: When Reasoning Fails to Align Values and Actions

语言模型中的伪 deliberation：当推理无法使价值观与行动一致时

Sushrita Rakshit, Hanwen Zhang, Hua Shen

机构 * New York University（纽约大学） 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

AI总结 本文研究了语言模型中价值观与行动不一致的问题，提出伪 deliberation 概念，并通过 VALDI 框架评估对齐程度，发现不同模型在生成对话中存在一致的偏差。

Comments 9 pages, 5 main figures

Moderating Illicit Online Image Promotion for Unsafe User-Generated Content Games Using Large Vision-Language Models

使用大型视觉语言模型审核不安全的用户生成内容游戏中的非法在线图像推广

Keyan Guo, Ayush Utkarsh, Wenbo Ding, Isabelle Ondracek, Ziming Zhao, Guo Freeman, Nishant Vishwamitra, Hongxin Hu

机构 * University at Buffalo（布法罗大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； The University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校） 纠错

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

AI总结 针对社交媒体上非法推广不安全UGC游戏的图像，提出UGCG-Guard系统，利用大型视觉语言模型和条件提示策略实现零样本域适应，检测准确率达94%。

Comments In Proceedings of the 33rd USENIX Conference on Security Symposium (SEC '24), August 14-16, 2024

Less is More: Improving LLM Reasoning with Minimal Test-Time Intervention

少即是多：用最小测试时干预提升大语言模型推理能力

Zhen Yang, Mingyang Zhang, Feng Chen, Ganggui Ding, Liang Hou, Xin Tao, Ying-Cong Chen

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； AIML（人工智能实验室） ； ZJU（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； HKUST（香港科技大学） 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、cs.AI

AI总结 针对大语言模型推理中高计算成本问题，提出最小测试时干预（MTI）框架，通过仅在不确定位置应用分类器自由引导和轻量负提示引导，在保持高效的同时提升推理准确性和稳定性。

Comments Code: https://github.com/EnVision-Research/MTI