语言大模型 / LLM

From Emotion Classification to Emotional Reasoning: Enhancing Emotional Intelligence in Large Language Models

从情绪分类到情绪推理：提升大语言模型情感智能

Arjhun Sreedar, Rohan Pillay, Laukik Patade

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 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过合成情绪链式思维数据提升大语言模型的情感推理能力，实验表明微调后模型在情绪理解与意识评估上显著提升。

Comments 10 pages, 1 figure

A Stepwise-Enhanced Reasoning Framework for Large Language Models Based on External Subgraph Generation

基于外部子图生成的大型语言模型逐步增强推理框架

Xin Zhang, Yang Cao, Baoxing Wu, Xinyi Chen, Kai Song, Siying Li

机构 * School of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong University（重庆交通大学信息科学与工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学计算机科学与技术学院） 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 SGR通过外部子图生成提升LLM的推理能力，通过多步骤推理和整合路径生成最终答案，实验表明其优于现有基线模型。

ForgerySleuth: Empowering Multimodal Large Language Models for Image Manipulation Detection

ForgerySleuth: 赋能多模态大语言模型进行图像篡改检测

Zhihao Sun, Haoran Jiang, Haoran Chen, Yixin Cao, Xipeng Qiu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Shanghai Key Lab of Intell. Info. Processing, School of CS, Fudan University（上海智能信息处理关键实验室，复旦大学计算机学院） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Intelligent Visual Computing（上海智能视觉计算协同创新中心） 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 ForgerySleuth通过多模态大语言模型进行图像篡改检测，利用线索融合和数据集构建提升检测性能。

OpenNav: Open-World Navigation with Multimodal Large Language Models

OpenNav: 基于多模态大语言模型的开放世界导航

Mingfeng Yuan, Letian Wang, Steven L. Waslander

机构 * University of Toronto Institute for Aerospace Studies（多伦多大学航空航天研究 institute） ； University of Toronto Robotics Institute（多伦多大学机器人研究所） 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 OpenNav利用多模态大语言模型实现开放世界导航，通过生成价值图增强机器人空间理解，并在真实场景中验证其鲁棒性。

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Assessing the Software Security Comprehension of Large Language Models

评估大语言模型的软件安全理解能力

Mohammed Latif Siddiq, Natalie Sekerak, Antonio Karam, Maria Leal, Arvin Islam-Gomes, Joanna C. S. Santos

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） 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 本研究评估了五种大语言模型在软件安全方面的认知能力，发现其在低阶任务表现良好，但在高阶任务如推理和系统设计上存在显著不足，并识别出51种常见误解模式。

Comments Submitted to Empirical Software Engineering (EMSE) journal

Deliberation on Priors: Trustworthy Reasoning of Large Language Models on Knowledge Graphs

对先验的探讨：大型语言模型在知识图谱上的可信推理

Jie Ma, Ning Qu, Zhitao Gao, Rui Xing, Jun Liu, Hongbin Pei, Jiang Xie, Linyun Song, Pinghui Wang, Jing Tao, Zhou Su

机构 * MOE KLINNS Lab, Xi’an Jiaotong University（MOE KLINNS实验室，西安交通大学） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（计算机科学与技术学院，西安交通大学） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering（陕西省大数据知识工程重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Chongqing University of Post and Telecommunications（人工智能学院，重庆邮电大学） ； School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（计算机学院，西北工业大学） 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 本研究提出DP框架，通过整合知识图谱的结构和约束先验，提升大型语言模型在知识图谱上的推理准确性和响应可靠性。

Comments Accepted by NeurIPS 2025

Solver-Informed RL: Grounding Large Language Models for Authentic Optimization Modeling

Solver-Informed RL: 为真实优化建模奠定大语言模型基础

Yitian Chen, Jingfan Xia, Siyu Shao, Dongdong Ge, Yinyu Ye

机构 * Cardinal Operations, China（中国卡迪纳尔运营公司） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Antai School of Economics and Management, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学安泰经济管理学院） ； Department of Management Science and Engineering, Stanford University（斯坦福大学管理科学与工程系） 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 SIRL通过强化学习与外部优化求解器结合，提升大语言模型在优化建模中的准确性与实用性。

Journal ref 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

EDVD-LLaMA: Explainable Deepfake Video Detection via Multimodal Large Language Model Reasoning

EDVD-LLaMA: 通过多模态大语言模型推理进行可解释的深度伪造视频检测

Haoran Sun, Chen Cai, Huiping Zhuang, Kong Aik Lee, Lap-Pui Chau, Yi Wang

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（电子与电气工程系，香港理工大学） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（电子与电气工程学院，南洋理工大学） ； Shien-Ming Wu School of Intelligent Engineering, South China University of Technology（智能工程学院，华南理工大学） 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.AI

AI总结 EDVD-LLaMA通过多模态大语言模型推理实现深度伪造视频检测的可解释性，结合时空特征提取和细粒度推理机制，提升检测准确性与解释可靠性。

What Affects the Effective Depth of Large Language Models?

影响大语言模型有效深度的因素是什么？

Yi Hu, Cai Zhou, Muhan Zhang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（人工智能研究院，北京大学） ； Department of Computer Science, Massachusetts Institute of Technology（计算机科学系，麻省理工学院） 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 研究发现大语言模型的有效深度受模型规模、训练类型和任务难度影响，且有效深度比例稳定，提示需提升层利用率、模型剪枝和提前退出技术。

Reverse Thinking Enhances Missing Information Detection in Large Language Models

逆向思维增强大语言模型中缺失信息检测能力

Yuxin Liu, Chaojie Gu, Yihang Zhang, Bin Qian, Shibo He

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 本文提出逆向思维框架，通过引导LLM进行逆向推理来提升缺失信息检测的准确性与鲁棒性。

Comments 10 pages, 2 figures

Soft Inductive Bias Approach via Explicit Reasoning Perspectives in Inappropriate Utterance Detection Using Large Language Models

通过显式推理视角的软归纳偏见方法用于大型语言模型中的不当言论检测

Ju-Young Kim, Ji-Hong Park, Se-Yeon Lee, Sujin Park, Gun-Woo Kim

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 本研究提出一种通过显式推理视角的软归纳偏见方法，用于提升大型语言模型在不当言论检测中的准确性和一致性。

Comments in Korean language, Published in the Proceedings of the 37th Annual Conference on Human and Language Technology, 2025, pp. 714-719. (English translation assisted by GPT)

Journal ref Proceedings of the 37th Annual Conference on Human and Language Technology, 2025, pp. 714-719

Exploring the Hidden Reasoning Process of Large Language Models by Misleading Them

通过误导性训练探索大型语言模型的隐藏推理过程

Guanyu Chen, Peiyang Wang, Yizhou Jiang, Yuqian Liu, Chujie Zhao, Ying Fang, Tianren Zhang, Feng Chen

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） ； College of Computer and Cyber Security, Fujian Normal University（计算机与网络安全学院，福建师范大学） 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 本文通过误导性训练方法探索LLMs的隐藏推理过程，发现其具备在任务抽象前进行推理的内部机制。

BEACON: A Unified Behavioral-Tactical Framework for Explainable Cybercrime Analysis with Large Language Models

BEACON：一种结合大语言模型的可解释性网络犯罪分析统一行为-战术框架

Arush Sachdeva, Rajendraprasad Saravanan, Gargi Sarkar, Kavita Vemuri, Sandeep Kumar Shukla

机构 * International Institute of Information Technology Hyderabad（国际信息研究所海得拉巴） 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 BEACON通过整合行为心理学与网络犯罪战术生命周期，利用大语言模型实现网络犯罪的可解释性分析，提升分类准确率和推理质量。

BiTAgent: A Task-Aware Modular Framework for Bidirectional Coupling between Multimodal Large Language Models and World Models

BiTAgent: 一种面向任务的模块化框架，用于多模态大语言模型与世界模型之间的双向耦合

Yu-Wei Zhan, Xin Wang, Pengzhe Mao, Tongtong Feng, Ren Wang, Wenwu Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shandong University（山东大学） 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 BiTAgent通过双向耦合多模态大语言模型与世界模型，实现任务感知的动态联合学习，提升多任务和跨环境的泛化能力。

Exploring Depth Generalization in Large Language Models for Solving Recursive Logic Tasks

探索大型语言模型在解决递归逻辑任务中的深度泛化能力

Zhiyuan He

机构 * Zhiyuan He（He） 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 本研究提出了一种循环定位和替换流程，用于解决大型语言模型在递归逻辑任务中的深度泛化问题，通过分解递归问题并利用两个专门模型提升性能。

The Art of Scaling Test-Time Compute for Large Language Models

为大语言模型扩展推理时的计算艺术

Aradhye Agarwal, Ayan Sengupta, Tanmoy Chakraborty

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院） 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 本文研究了大语言模型推理时计算扩展策略的优化，发现不同模型类型和问题难度对性能有显著影响，并提出了基于计算预算的选择策略。

Large Language Models Require Curated Context for Reliable Political Fact-Checking -- Even with Reasoning and Web Search

大语言模型需要经过筛选的上下文才能可靠地进行政治事实核查——即使有推理和网络搜索

Matthew R. DeVerna, Kai-Cheng Yang, Harry Yaojun Yan, Filippo Menczer

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 大语言模型需通过筛选的上下文提升政治事实核查的可靠性，定制RAG系统显著提升宏F1指标。

Don't Take the Premise for Granted: Evaluating the Premise Critique Ability of Large Language Models

不要轻信前提：评估大语言模型的前提批判能力

Jinzhe Li, Gengxu Li, Yi Chang, Yuan Wu

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Engineering Research Center of Knowledge-Driven Human-Machine Intelligence, MOE, China（知识驱动人机智能工程研究中心，教育部，中国） ； International Center of Future Science, Jilin University（未来科学国际中心，吉林大学） 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 本研究提出前提批判基准，评估大语言模型在面对错误前提时的批判能力，揭示其在推理与前提批判上的差异及改进需求。

Comments EMNLP 2025 Findings camera-ready version

ChemVTS-Bench: Evaluating Visual-Textual-Symbolic Reasoning of Multimodal Large Language Models in Chemistry

ChemVTS-Bench: 评估多模态大语言模型在化学中的视觉-文本-符号推理能力

Zhiyuan Huang, Baichuan Yang, Zikun He, Yanhong Wu, Fang Hongyu, Zhenhe Liu, Lin Dongsheng, Bing Su

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Gaotu Techedu Inc（高图科技公司） 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.AI

AI总结 ChemVTS-Bench通过多模态输入评估大语言模型在化学中的视觉-文本-符号推理能力，揭示了结构化学的挑战及多模态融合的局限性。

Reasoning in Diffusion Large Language Models is Concentrated in Dynamic Confusion Zones

Ranfei Chen, Ming Chen, Kaifei Wang

机构 * Institute of Computing Technology Chinese Academy of Sciences Beijing, China（计算技术研究所中国科学院北京） 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

SMRC: Aligning Large Language Models with Student Reasoning for Mathematical Error Correction

Biaojie Zeng, Min Zhang, Juan Zhou, Fengrui Liu, Ruiyang Huang, Xin Lin

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； East Chine Normal University（华东师范大学） ； Southeast University（东南大学） 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

Comments 13 pages, 3 figures

Chain-of-Conceptual-Thought Elicits Daily Conversation in Large Language Models

Qingqing Gu, Dan Wang, Yue Zhao, Xiaoyu Wang, Zhonglin Jiang, Yong Chen, Hongyan Li, Luo Ji

机构 * Geely AI Lab（Geely人工智能实验室） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

Comments PRICAI 2025

CausalGuard: A Smart System for Detecting and Preventing False Information in Large Language Models

Piyushkumar Patel

机构 * Microsoft（微软） 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

CyPortQA: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Cyclone Preparedness in Port Operation

Chenchen Kuai, Chenhao Wu, Yang Zhou, Xiubin Bruce Wang, Tianbao Yang, Zhengzhong Tu, Zihao Li, Yunlong Zhang

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

Comments 9 pages, 5 figures

Activation-Guided Consensus Merging for Large Language Models

Yuxuan Yao, Shuqi Liu, Zehua Liu, Qintong Li, Mingyang Liu, Xiongwei Han, Zhijiang Guo, Han Wu, Linqi Song

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； City University of Hong Kong Shenzhen Research Institute（香港城市大学深圳研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab, Hong Kong SAR（华为诺亚实验室（香港特别行政区）） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 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

Exploring State Tracking Capabilities of Large Language Models

Kiamehr Rezaee, Jose Camacho-Collados, Mohammad Taher Pilehvar

机构 * Cardiff NLP（卡迪夫NLP） 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

Computational Blueprints: Generating Isomorphic Mathematics Problems with Large Language Models

Jeong-Hoon Kim, Jinwoo Nam, Geunsik Jo

机构 * Turing Co. Ltd.（图灵公司） 纠错

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

Comments EMNLP2025 Industry Track

AgentSUMO: An Agentic Framework for Interactive Simulation Scenario Generation in SUMO via Large Language Models

Minwoo Jeong, Jeeyun Chang, Yoonjin Yoon

机构 * Graduate School of Data Science, Korea Advanced Institute of Science and Technology（数据科学研究生院，韩国科学技术院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology（土木与环境工程系，韩国科学技术院） 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

Comments Submitted to Transportation Research Part C (under review)

Towards Explainable Fake Image Detection with Multi-Modal Large Language Models

Yikun Ji, Yan Hong, Jiahui Zhan, Haoxing Chen, jun lan, Huijia Zhu, Weiqiang Wang, Liqing Zhang, Jianfu Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 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

Comments Accepted to ACM MM 2025; 14 pages including Appendix

DRQA: Dynamic Reasoning Quota Allocation for Controlling Overthinking in Reasoning Large Language Models

Kaiwen Yan, Xuanqing Shi, Hongcheng Guo, Wenxuan Wang, Zhuosheng Zhang, Chengwei Qin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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