语言大模型 / LLM

Closing the Modality Reasoning Gap for Speech Large Language Models

弥合语音大语言模型的模态推理差距

Chaoren Wang, Heng Lu, Xueyao Zhang, Shujie Liu, Yan Lu, Jinyu Li, Zhizheng Wu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Microsoft Corporation（微软公司） 纠错

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

AI总结 本文提出TARS框架，通过不对称奖励设计对齐文本和语音条件轨迹，显著缩小模态推理差距并在7B级语音大语言模型中取得最佳性能。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference

ErrorRadar: Benchmarking Complex Mathematical Reasoning of Multimodal Large Language Models Via Error Detection

ErrorRadar：通过错误检测基准测试多模态大语言模型的复杂数学推理能力

Yibo Yan, Shen Wang, Jiahao Huo, Hang Li, Boyan Li, Jiamin Su, Xiong Gao, Yi-Fan Zhang, Tianlong Xu, Zhendong Chu, Aoxiao Zhong, Kun Wang, Hui Xiong, Philip S. Yu, Xuming Hu, Qingsong Wen

机构 * Squirrel AI ； HKUST(GZ)（香港科技大学(广州)） ； HKUST（香港科技大学） ； MSU（密歇根州立大学） ； UCAS（中国科学技术大学） ； University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

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

AI总结 ErrorRadar通过错误检测任务评估多模态大语言模型在复杂数学推理中的能力，包含2500个高质量K-12数学问题，实验显示GPT-4o仍比人类评价差10%。

Comments Accepted by The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026, Findings)

Critical-CoT: A Robust Defense Framework against Reasoning-Level Backdoor Attacks in Large Language Models

Critical-CoT: 一种针对大语言模型推理层后门攻击的稳健防御框架

Vu Tuan Truong, Long Bao Le

机构 * INRS, University of Quebec（INRS大学魁北克分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Critical-CoT，通过双阶段微调提升大语言模型的批判性思维，使其能自动识别潜在后门并拒绝生成恶意推理步骤，有效防御推理层后门攻击。

Quantifying Cross-Query Contradictions in Multi-Query LLM Reasoning

量化多查询LLM推理中的跨查询矛盾

Rohit Kumar Salla, Ramya Manasa Amancherla, Manoj Saravanan

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文研究多查询推理中的逻辑一致性，提出包含390个实例的基准测试，引入集级指标，通过提取承诺、验证全局可满足性及反例引导修复，减少跨查询矛盾并保持单查询准确性。

Comments Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models. 9 pages, 6 tables, code and data at https://huggingface.co/datasets/rohitspider/cross_query_benchmark

Empirical Evidence of Complexity-Induced Limits in Large Language Models on Finite Discrete State-Space Problems with Explicit Validity Constraints

大语言模型在有限离散状态空间问题中复杂性诱导限制的实证证据

Md. Fahad Ullah Utsho, Mohd. Ruhul Ameen, Akif Islam, Md. Golam Rashed, Dipankar Das

机构 * Department of Information and Communication Engineering, University of Rajshahi, Bangladesh（拉贾沙希大学信息与通信工程系，孟加拉国） ； College of Engineering and Computer Sciences, Marshall University, Huntington, WV, USA（马歇尔大学工程与计算机科学学院，美国，亨廷顿，西弗吉尼亚） ； Department of Computer Science and Engineering, University of Rajshahi, Bangladesh（拉贾沙希大学计算机科学与工程系，孟加拉国） 纠错

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

AI总结 本文通过构建九个经典推理任务，系统评估大推理模型在逐渐增加的复杂性下的鲁棒性，发现模型在低复杂度时表现良好，但超过特定阈值后显著退化，提出推理崩溃现象。

Comments 45 pages, 36 figures, 7 tables, Journal Preprint

Neural Chain-of-Thought Search: Searching the Optimal Reasoning Path to Enhance Large Language Models

神经链式推理搜索：寻找最优推理路径以增强大语言模型

Guoming Ling, Zhongzhan Huang, Yupei Lin, Junxin Li, Shanshan Zhong, Hefeng Wu, Liang Lin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 本文提出神经链式推理搜索框架，通过动态搜索最优推理策略提升大语言模型性能，实验表明在多个基准测试中准确率提升超3.5%，生成长度减少超22%。

PILOT: Planning via Internalized Latent Optimization Trajectories for Large Language Models

PILOT：通过内部化潜在优化轨迹进行大语言模型的规划

Haoyu Zheng, Yun Zhu, Yuqian Yuan, Bo Yuan, Wenqiao Zhang, Siliang Tang, Jun Xiao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 PILOT通过内部化潜在优化轨迹，帮助大语言模型克服长周期任务中的推理不稳定问题，实验显示其在数学和编码基准测试中性能优于基线模型。

LAST: Leveraging Tools as Hints to Enhance Spatial Reasoning for Multimodal Large Language Models

LAST：利用工具作为提示以增强多模态大语言模型的空间推理能力

Shi-Yu Tian, Zhi Zhou, Kun-Yang Yu, Ming Yang, Yang Chen, Ziqiao Shang, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 LAST通过整合专用视觉模型，解决多模态大语言模型在复杂几何布局解析中的幻觉和不精确问题，提出统一框架提升空间推理能力。

Comments 13 pages

Automated Malware Family Classification using Weighted Hierarchical Ensembles of Large Language Models

基于预训练大语言模型加权层次集成的自动化恶意软件家族分类

Samita Bai, Hamed Jelodar, Tochukwu Emmanuel Nwankwo, Parisa Hamedi, Mohammad Meymani, Roozbeh Razavi-Far, Ali A. Ghorbani

机构 * Canadian Institute for Cybersecurity, Faculty of Computer Science, University of New Brunswick（加拿大网络安全研究所，新不伦瑞克大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于预训练大语言模型加权层次集成的零标签恶意软件家族分类框架，通过聚合多个互补推理能力的语言模型决策预测，提升分类鲁棒性和分析员推理一致性。

Improving MPI Error Detection and Repair with Large Language Models and Bug References

利用大语言模型和Bug参考改进MPI错误检测与修复

Scott Piersall, Yang Gao, Shenyang Liu, Liqiang Wang

机构 * Dept. of Computer Science, University of Central Florida（中佛罗里达大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出结合Few-Shot Learning、Chain-of-Thought和Retrieval Augmented Generation技术，提升大语言模型在MPI错误检测与修复中的准确性，实验结果显示错误检测准确率从44%提升至77%。

Comments 41 pages, 8 figures

Journal ref Journal of Parallel and Distributed Computing, Volume 213, 2026, 105255, ISSN 0743-7315

Reliable Control-Point Selection for Steering Reasoning in Large Language Models

用于大语言模型转向推理的可靠控制点选择

Haomin Zhuang, Hojun Yoo, Xiaonan Luo, Kehan Guo, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 本文提出稳定过滤方法，通过概率模型识别稳定的行为边界，提升转向向量的稳定性与准确性，在MATH-500数据集上取得0.784准确率。

Graph-of-Mark: Promote Spatial Reasoning in Multimodal Language Models with Graph-Based Visual Prompting

图标记：通过基于图的视觉提示提升多模态语言模型的空间推理能力

Giacomo Frisoni, Lorenzo Molfetta, Mattia Buzzoni, Gianluca Moro

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Graph-of-Mark，一种基于图的视觉提示方法，通过在输入图像上叠加场景图来增强多模态语言模型的空间推理能力，实验表明其在视觉问答和定位任务中提升了11个百分点的准确率。

Comments Please cite the definitive, copyrighted, and peer-reviewed version of this article published in AAAI 2026, edited by Sven Koenig et al., AAAI Press, Vol. 40, No. 36, Technical Track, pp. 30726-30734, 2026. DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v40i36.40329

Caterpillar of Thoughts: The Optimal Test-Time Algorithm for Large Language Models

思维 caterpillar：大型语言模型的最优测试时间算法

Amir Azarmehr, Soheil Behnezhad, Alma Ghafari

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Caterpillar of Thoughts算法，通过理论分析证明最优算法生成caterpillar树，从而减少生成次数并提升性能。

TextReasoningBench: Does Reasoning Really Improve Text Classification in Large Language Models?

TextReasoningBench: 推理是否真的能提升大语言模型中的文本分类性能？

Xinyu Guo, Yazhou Zhang, Jing Qin

机构 * School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院） ； School of Nursing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学护理学院） 纠错

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

AI总结 本文通过TextReasoningBench评估推理策略在文本分类中的有效性与效率，发现推理并非总能提升性能，且多数策略效率低下。

Comments 20 pages

ItinBench: Benchmarking Planning Across Multiple Cognitive Dimensions with Large Language Models

ItinBench：利用大语言模型在多个认知维度上进行规划的基准测试

Tianlong Wang, Pinqiao Wang, Weili Shi, Sheng li

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

AI总结 本文提出ItinBench，通过整合空间推理和传统语言推理任务，评估大语言模型在多认知维度上的规划能力，发现模型在同时处理多个维度时性能不稳定。

Learning to Disprove: Formal Counterexample Generation with Large Language Models

学习以反驳：利用大语言模型进行形式反例生成

Zenan Li, Zhaoyu Li, Kaiyu Yang, Xiaoxing Ma, Zhendong Su

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MiroMind（MiroMind公司） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 本文通过微调大语言模型生成形式反例，解决数学推理中反例发现的不足，提出符号突变策略提升训练效果。

From Natural Language to Executable Option Strategies via Large Language Models

从自然语言到可执行期权策略的大型语言模型

Haochen Luo, Zhengzhao Lai, Junjie Xu, Yifan Li, Tang Pok Hin, Yuan Zhang, Chen Liu

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Option Query Language，通过语法规则将期权市场抽象为高层 primitives，使LLM能作为语义解析器生成可执行期权策略，并通过新数据集验证其优于直接生成方法。

DiG: Differential Grounding for Enhancing Fine-Grained Perception in Multimodal Large Language Model

DiG：通过差异 grounding 提升多模态大语言模型的细粒度感知

Zhou Tao, Shida Wang, Yongxiang Hua, Haoyu Cao, Linli Xu

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

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

AI总结 本文提出DiG框架，通过学习相似图像对的差异识别提升多模态大语言模型的细粒度感知能力，实验表明其在多个视觉感知基准上表现优异。

Co-rewarding: Stable Self-supervised RL for Eliciting Reasoning in Large Language Models

共奖励：用于大型语言模型中激发推理的稳定自监督强化学习

Zizhuo Zhang, Jianing Zhu, Xinmu Ge, Zihua Zhao, Zhanke Zhou, Xuan Li, Xiao Feng, Jiangchao Yao, Bo Han

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

AI总结 本文提出Co-rewarding框架，通过引入互补监督提升训练稳定性，通过对比一致性和模型蒸馏方法，在多个数学推理基准上实现性能提升，尤其在Llama-3.2-3B-Instruct上表现突出。

Comments Accepted by ICLR 2026

Multi-hop Reasoning and Retrieval in Embedding Space: Leveraging Large Language Models with Knowledge

嵌入空间中的多跳推理与检索：利用大型语言模型与知识

Lihui Liu

机构 * Wayne State University（韦恩州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EMBRAG框架，通过生成基于知识图谱的逻辑规则并在嵌入空间中推理，提升知识图谱问答任务的鲁棒性和准确性。

AI Psychometrics: Evaluating the Psychological Reasoning of Large Language Models with Psychometric Validities

AI心理测量学：通过心理测量效度评估大型语言模型的心理推理能力

Yibai Li, Xiaolin Lin, Zhenghui Sha, Zhiye Jin, Xiaobing Li

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

AI总结 本文通过心理测量学方法评估四个主流LLM的心理推理能力和整体效度，发现高性能模型在效度上优于其 predecessors，验证了AI心理测量学的应用价值。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 58th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), 2025

Journal ref Proceedings of the 58th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), January 2025, pp. 5189-5197

DeepSport: A Multimodal Large Language Model for Comprehensive Sports Video Reasoning via Agentic Reinforcement Learning

DeepSport: 一种基于代理强化学习的多模态大语言模型，用于通过主动推理实现综合体育视频理解

Junbo Zou, Haotian Xia, Zhen Ye, Shengjie Zhang, Christopher Lai, Vicente Ordonez, Weining Shen, Hanjie Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Rice University（Rice大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of California, Irvine（加州大学 Irvine分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

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

AI总结 DeepSport通过代理强化学习实现多运动视频理解，首次端到端训练多任务模型，显著提升性能与泛化能力。

Benchmarking Large Language Models for Quebec Insurance: From Closed-Book to Retrieval-Augmented Generation

魁北克保险领域大型语言模型基准测试：从闭卷到检索增强生成

David Beauchemin, Richard Khoury

机构 * Group for Research in Artificial Intelligence of Laval University (GRAIL)（拉瓦尔大学人工智能研究组） 纠错

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

AI总结 本文提出AEPC-QA基准测试，评估51个LLM在魁北克保险领域的闭卷和检索增强生成性能，揭示推理、RAG效果及专业化悖论等关键发现。

Comments Publish at the Advances in Financial AI: Towards Agentic and Responsible Systems Workshop @ ICLR 2026

A Novel Multi-Agent Architecture to Reduce Hallucinations of Large Language Models in Multi-Step Structural Modeling

一种新型多智能体架构以减少大型语言模型在多步骤结构建模中的幻觉

Ziheng Geng, Jiachen Liu, Ran Cao, Lu Cheng, Dan M. Frangopol, Minghui Cheng

机构 * Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑工程系） ； HBC Engineering Company（HBC工程公司） ； College of Civil Engineering, Hunan University（湖南大学土木学院） ； Department of Computer Science, University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, Lehigh University（莱斯利大学土木与环境工程系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种新型多智能体架构，通过并行代理协同工作，利用OpenSeesPy实现多步骤结构建模自动化，有效减少幻觉并提高计算效率。

Cost Trade-offs of Reasoning and Non-Reasoning Large Language Models in Text-to-SQL

文本到SQL系统中推理与非推理大语言模型的代价权衡

Saurabh Deochake, Debajyoti Mukhopadhyay

机构 * WIDiCoReL Research Lab（WIDiCoReL研究实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究了推理与非推理大语言模型在文本到SQL任务中的成本权衡，发现推理模型在处理效率和成本控制上表现更优，但非推理模型存在显著的成本波动问题。

Chain-of-Thought Reasoning Improves Context-Aware Translation with Large Language Models

基于链式推理的翻译改进：大型语言模型的上下文感知翻译

Shabnam Ataee, Hugo Huart, Andrei Popescu-Belis

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

AI总结 本文通过链式推理提升大型语言模型在上下文感知翻译中的表现，发现推理能力显著提高翻译准确率。

Comments Proceedings of LREC 2026

RuCL: Stratified Rubric-Based Curriculum Learning for Multimodal Large Language Model Reasoning

RuCL：基于分层评分标准的课程学习用于多模态大语言模型推理

Yukun Chen, Jiaming Li, Longze Chen, Ze Gong, Jingpeng Li, Zhen Qin, Hengyu Chang, Ancheng Xu, Zhihao Yang, Hamid Alinejad-Rokny, Qiang Qu, Bo Zheng, Min Yang

机构 * Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； School of Biomedical Engineering, UNSW Sydney（新南威尔士大学生物医学工程学院） 纠错

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

AI总结 RuCL通过分层评分标准课程学习提升多模态大语言模型的推理能力，实现7.83%的准确率提升。

Comments 8 pages

Landscape of Thoughts: Visualizing the Reasoning Process of Large Language Models

思想图景：可视化大语言模型的推理过程

Zhanke Zhou, Zhaocheng Zhu, Xuan Li, Mikhail Galkin, Xiao Feng, Sanmi Koyejo, Jian Tang, Bo Han

机构 * TMLR Group, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学 TMLR 团体） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Mila - Québec AI Institute（魁北克 AI 院） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； HEC Montréal（蒙特利尔 HEC 学院） ； Intel AI Lab（英特尔 AI 实验室） 纠错

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

AI总结 提出思想图景（LoT）可视化工具，用于分析大语言模型的推理轨迹，揭示推理模式并提升推理准确性。

Comments Accepted by ICLR 2026

Divide and Conquer: Accelerating Diffusion-Based Large Language Models via Adaptive Parallel Decoding

分而治之：通过自适应并行解码加速扩散式大语言模型

Xiangzhong Luo, Yilin An, Zhicheng Yu, Weichen Liu, Xu Yang

机构 * Southeast University（东南大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 DiCo通过分而治之的自适应并行解码方法，提升扩散式大语言模型的推理速度并保持生成质量。

Comments 11 pages, 7 figures

Linear Reasoning vs. Proof by Cases: Obstacles for Large Language Models in FOL Problem Solving

线性推理与证明中的反证法：大型语言模型在一阶逻辑问题解决中的障碍

Yuliang Ji, Fuchen Shen, Jian Wu, Qiujie Xie, Yue Zhang

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PC-FOL数据集，通过对比线性推理与基于情况的推理，揭示大型语言模型在FOL问题解决中的核心挑战。