语言大模型 / LLM

Grounded Chess Reasoning in Language Models via Master Distillation

通过大师蒸馏实现语言模型中的接地国际象棋推理

Zhenwei Tang, Qianfeng Wen, Seth Grief-Albert, Yahya Elgabra, Blair Yang, Honghua Dong, Ashton Anderson

机构 * Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Queen’s University（皇后大学） ； Coolwei AI Lab（Coolwei人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出大师蒸馏框架，将专家系统推理过程蒸馏为自然语言思维链，使4B参数模型C1在国际象棋中达到48.1%准确率，超越所有开源模型和多数前沿闭源系统。

Investigating Faithfulness in Large Audio Language Models

大型音频语言模型中的忠实性研究

Pooneh Mousavi, Lovenya Jain, Mirco Ravanelli, Cem Subakan

机构 * Concordia University（康科迪亚大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究院） ； Université Laval（拉瓦尔大学） ； Birla Institute of Technology and Science, Pilani（比拉理工学院和科学学院，皮兰尼） 纠错

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

AI总结 提出系统框架评估大型音频语言模型在推理链忠实性上的表现，定义三个音频忠实性标准，并通过基准测试发现模型推理与音频输入存在脱节。

Comments Accepted to Interspeech 2026

Understanding LLM Reasoning for Abstractive Summarization

理解大语言模型在抽象摘要中的推理能力

Haohan Yuan, Haopeng Zhang

机构 * ALOHA Lab, University of Hawaii at Manoa（夏威夷大学马诺亚分校ALOHA实验室） 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 本研究通过大规模比较8种推理策略和3种大型推理模型在8个数据集上的表现，发现推理并非万能，其效果依赖于策略和摘要设置，且存在质量与事实准确性之间的权衡。

Comments 27 pages,15 figures

Entity Binding Failures in Speech LLM Reasoning: Diagnosis and Chain-of-Thought Intervention

语音大模型推理中的实体绑定失败：诊断与思维链干预

Ming-Hao Hsu, Xiaohai Tian, Jun Zhang, Zhizheng Wu

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（1 数据科学学院，香港中文大学（深圳）） ； ByteDance, China（2 字节跳动，中国） 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 本文通过诊断语音大模型在逻辑推理中的实体绑定失败问题，提出实体感知思维链方法，显著提升推理准确率。

Comments INTERSPEECH 2026

CLPO: Curriculum Learning meets Policy Optimization for LLM Reasoning

CLPO：课程学习与策略优化相结合用于大语言模型推理

Shijie Zhang, Zheng Xiao, Shiyu Liu, Guohao Sun, Kevin Zhang, Xiang Guo, Rujun Guo, Shaoyu Liu, Wangxiao Zhao, Guanjun Jiang

机构 * Peking University（北京大学） ； Qwen Applications Business Group, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； Xiamen University（厦门大学） 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.AI

AI总结 提出CLPO框架，通过在线策略准确率动态调整问题难度，使课程与策略共同进化，在数学和通用推理基准上显著优于GRPO和DAPO。

Reasoning-Based Personalized Generation for Users with Sparse Data

基于推理的稀疏数据用户个性化生成

Bo Ni, Branislav Kveton, Samyadeep Basu, Subhojyoti Mukherjee, Leyao Wang, Franck Dernoncourt, Sungchul Kim, Seunghyun Yoon, Zichao Wang, Ruiyi Zhang, Puneet Mathur, Jihyung Kil, Jiuxiang Gu, Nedim Lipka, Yu Wang, Ryan A. Rossi, Tyler Derr

机构 * Vanderbilt University（范德比尔特大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Oregon（俄勒冈大学） 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、cs.AI

AI总结 GraSPer通过预测用户未来交互并生成文本来增强稀疏上下文中的个性化生成，提升用户个性化输出质量。

Message Passing Enables Efficient Reasoning

消息传递实现高效推理

Xuecheng Liu, Daman Arora, Gokul Swamy, Andrea Zanette

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 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出消息传递语言模型（MPLM），通过线程间直接通信和抢占机制，在Sudoku、3-SAT和长上下文问答任务中实现比串行CoT和并行FJ更高效的推理。

Comments COLM 2026

From We to Me: Theory Informed Narrative Shift with Abductive Reasoning

从‘我们’到‘我’：基于演绎推理的理论指导叙事转变

Jaikrishna Manojkumar Patil, Divyagna Bavikadi, Kaustuv Mukherji, Ashby Steward-Nolan, Peggy-Jean Allin, Tumininu Awonuga, Joshua Garland, Paulo Shakarian

机构 * Syracuse University（苏塞克斯大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 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、cs.AI

AI总结 本文提出基于演绎推理和社会科学理论的神经符号方法，用于改进大型语言模型的叙述转变能力，在多个模型上实现了显著的性能提升。

Adapter Merging Reactivates Latent Reasoning Traces: A Mechanism Analysis

适配器合并重新激活潜在推理痕迹：一种机制分析

Junyi Zou

机构 * Zjydiary Group（Zjydiary小组） 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、cs.AI

AI总结 研究揭示适配器合并后推理痕迹的重新激活机制，通过几何方法减少泄漏并提升准确性。

Comments Withdrawn by the authors after identifying an implementation error in adapter coefficient scaling that materially affects the main empirical results and invalidates the current conclusions. A corrected reanalysis is in progress

Loong: Synthesize Long Chain-of-Thoughts at Scale through Verifiers

Loong：通过验证器大规模合成长思维链

Xingyue Huang, Rishabh, Gregor Franke, Ziyi Yang, Jiamu Bai, Weijie Bai, Jinhe Bi, Zifeng Ding, Yiqun Duan, Chengyu Fan, Wendong Fan, Xin Gao, Ruohao Guo, Yuan He, Zhuangzhuang He, Xianglong Hu, Neil Johnson, Bowen Li, Fangru Lin, Siyu Lin, Tong Liu, Yunpu Ma, Hao Shen, Hao Sun, Beibei Wang, Fangyijie Wang, Hao Wang, Haoran Wang, Yang Wang, Yifeng Wang, Zhaowei Wang, Ziyang Wang, Yifan Wu, Zikai Xiao, Chengxing Xie, Fan Yang, Junxiao Yang, Qianshuo Ye, Ziyu Ye, Guangtao Zeng, Yuwen Ebony Zhang, Zeyu Zhang, Zihao Zhu, Bernard Ghanem, Philip Torr, Guohao Li

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

AI总结 研究针对将LLMs推理能力扩展到其他领域的挑战，提出Loong项目这一开源框架，由LoongBench和LoongEnv组成，通过它们形成强化学习的智能体-环境循环，经实验评估及对合成数据的分析，推动推理密集型领域发展。

Verify when Uncertain: Beyond Self-Consistency in Black Box Hallucination Detection

不确定时验证：超越黑盒幻觉检测中的自一致性

Yihao Xue, Kristjan Greenewald, Youssef Mroueh, Baharan Mirzasoleiman

机构 * MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 提出两阶段检测算法，结合自一致性与交叉一致性，在保持高检测性能的同时降低计算成本，并通过核均值嵌入提供理论解释。

EmoFSM: A Finite State Machine for Emotional Support Conversation

EmoFSM：一种用于情感支持对话的有限状态机

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

机构 * Geely AI Lab（吉利人工智能实验室） 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、cs.AI

AI总结 针对情感支持对话中长期满意度不足的问题，提出EmoFSM框架，利用有限状态机引导大语言模型进行规划与自我推理，在多个数据集上优于多种基线方法。

Comments 15 pages, 4 figures. PAKDD 2026

Virtual Speech Therapist: A Clinician-in-the-Loop AI Speech Therapy Agent for Personalized and Supervised Therapy

虚拟言语治疗师：一种临床医生参与的AI言语治疗代理，用于个性化和监督式治疗

Shakeel Sheikh, Patrick Marmaroli, MD Sahidullah, Slim Ouni, Fabrice Hirsch, Goncalo Leal, Bjorn W Schuller

机构 * The Kashmir Hub for Artficial Intelligence（喀布尔人工智能中心） ； Microsoft / Vocametrix（微软 / Vocametrix） ； IAI, TCG CREST（IAI，TCG CREST） ； Université de Lorraine, CNRS, Inria, LORIA（洛林大学，CNRS，Inria，LORIA） ； Laboratoire Praxiling, UMR5267, CNRS et Université Paul-Valéry Montpellier 3（Praxiling实验室，UMR5267，CNRS及蒙彼利埃Paul-Valéry大学） ； Speechcare iStutter, Portuguese Catholic University（Speechcare iStutter，葡萄牙天主教大学） ； CHI – Chair of Health Informatics, TUM University Hospital（健康信息学系，TUM大学医院） ； GLAM – Group on Language, Audio, & Music, Imperial College London（语言、音频与音乐小组，伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 提出虚拟言语治疗师（VST）平台，集成深度学习口吃分类与多智能体大语言模型推理，自动生成个性化治疗方案，并通过临床医生反馈优化，实验证明其高质量推荐。

Comments Under Review

Reasoning Dynamics and the Limits of Monitoring Modality Reliance in Vision-Language Models

推理动态与监控模态依赖性的局限性

Danae Sánchez Villegas, Samuel Lewis-Lim, Nikolaos Aletras, Desmond Elliott

机构 * University of Copenhagen, Department of Computer Science（哥本哈根大学计算机科学系） ； University of Sheffield, School of Computer Science（谢菲尔德大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 研究分析18种VLM的推理动态，发现模型易受早期预测影响，推理训练模型在模态条件下表现出更强的纠正行为，但其效果依赖于模态条件，且CoT的可检测性因模型而异。

Comments Accepted for publication in COLM 2026

Lightweight Language Models are Prone to Reasoning Errors for Complex Computational Phenotyping Tasks

轻量语言模型在复杂计算表型任务中易出现推理错误

Sarah Pungitore, Shashank Yadav, David Maughan, Vignesh Subbian

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

AI总结 研究探讨了轻量语言模型在复杂计算表型任务中的推理错误问题，通过扩展PHEONA框架评估了不同模型的推理准确性，并发现轻量推理模型在提示修改后表现显著提升。

R$^2$PO: Decoupling Rollout and Inference Policies for LLM Reasoning

R$^2$PO：用于大语言模型推理的解耦展开与推理策略

Jingchu Wang, Bingbing Xu, Yige Yuan, Dan Zhang, Bin Xie, Xiaoqian Sun, Huawei Shen

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国家大学） 纠错

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

AI总结 研究指出强化学习方法中训练轨迹与推理响应策略耦合的问题，提出R$^2$PO解耦二者，在训练时多样化展开，保持推理生成不变，实验表明其性能优于基线。

MoReBench: Evaluating Procedural and Pluralistic Moral Reasoning in Language Models, More than Outcomes

MoReBench：评估语言模型中的程序性和多元道德推理，超越结果

Yu Ying Chiu, Michael S. Lee, Rachel Calcott, Brandon Handoko, Paul de Font-Reaulx, Raphaël Millière, Paula Rodriguez, Chen Bo Calvin Zhang, Ziwen Han, Udari Madhushani Sehwag, Yash Maurya, Christina Q Knight, Harry R. Lloyd, Florence Bacus, Conor Downey, Mantas Mazeika, Bing Liu, Yejin Choi, Mitchell L Gordon, Sydney Levine

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； New York University（纽约大学） ； Scale AI ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Center for AI Safety（人工智能安全中心） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出MoReBench基准，包含1000个道德场景和超过2.3万条标准，用于评估语言模型在道德推理中的程序性推理能力，发现现有基准无法预测模型表现，且模型对特定道德框架存在偏好。

Comments 46 pages, 8 figures, 10 tables. Published in ICLR 2026. Accepted at CHAI workshop and SPP 2026 (non-archival)

Prescriptive Scaling Reveals the Evolution of Language Model Capabilities

规范性缩放揭示语言模型能力的演变

Hanlin Zhang, Jikai Jin, Vasilis Syrgkanis, Sham Kakade

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 通过大规模观测评估和分位数回归，提出规范性缩放定律，将预训练计算预算映射到下游准确率，并验证其时间稳定性，引入平衡I-最优采样算法降低评估成本。

Comments ICML 2026 Oral. Blog Post: https://jkjin.com/prescriptive-scaling

Diversity Without Fidelity: A Solver-Sampler Mismatch in Multi-Agent LLM Negotiation Simulation

当推理模型损害行为模拟：多智能体大语言模型谈判中的求解器-采样器不匹配

Sandro Andric

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

AI总结 研究指出推理增强模型在模拟行为时可能表现不佳，通过三个多智能体谈判环境实验发现，有界推理能产生更多样且妥协导向的轨迹，强调模拟应将模型视为采样器而非求解器。

Comments 20 pages, 2 figures. Substantially revised. Formerly titled "When Reasoning Models Hurt Behavioral Simulation: A Solver-Sampler Mismatch in Multi-Agent LLM Negotiation"

Toward Greater Autonomy in Materials Discovery Agents: Unifying Planning, Physics, and Scientists

迈向材料发现智能体的更高自主性：统一规划、物理与科学家

Lianhao Zhou, Hongyi Ling, Keqiang Yan, Kaiji Zhao, Xiaoning Qian, Raymundo Arróyave, Xiaofeng Qian, Shuiwang Ji

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Texas A&M University（计算机科学与工程系，德克萨斯A&M大学） ； Department of Materials Science and Engineering, Texas A&M University（材料科学与工程系，德克萨斯A&M大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Texas A&M University（电气与计算机工程系，德克萨斯A&M大学） ； Computing and Data Sciences, Brookhaven National Laboratory（布鲁赫斯国家实验室计算与数据科学部） ； Department of Physics and Astronomy, Texas A&M University（物理与天文学系，德克萨斯A&M大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)；language agent(abstract)

AI总结 该研究提出MAPPS智能体框架，通过统一规划、物理与科学家实现更高自主性，在MP-20数据集上使材料发现相关指标提升5倍，是自主材料发现的潜力框架。

Trace, Verify, and Correct: A Training-Free Framework for Spatial Reasoning in Multimodal LLMs

追踪、验证与修正：一种用于多模态大语言模型空间推理的无训练框架

Yang Yang, Jiawei Chen, Tairan Chen, Zhaoxia Yin

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 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 针对多模态大语言模型空间推理的错误传播问题，提出无训练的追踪-验证-修正框架，构建空间证据图并评估证据可靠性，在15种模型-数据集设置下平均准确率达68.94%，优于基线。

Comments 19 pages, 7 figures

Teaching agentic AI to learn expert reasoning for rare disease diagnosis

LiteOdyssey: 一种用于可解释罕见病诊断的轻量级推理AI智能体

Minh-Ha Nguyen, Erica Gray, Bryce A. Schuler, Kevin W. Byram, Chih-Ting Yang, Fan Ma, Hua Xu, Wu-Chen Su, Chao Yan, Wei-Qi Wei, Adam Wright, Lisa Bastarache, Josh F. Peterson, Lingyao Li, Siyuan Ma, Undiagnosed Diseases Network, Rizwan Hamid, Thomas A. Cassini, Cathy Shyr

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出轻量级框架LiteOdyssey，通过人类-AI协作的诊断策略和公共生物医学工具增强单个推理语言模型，在罕见病诊断基准上达到最先进性能，无需微调或多智能体集成。

Comments Updated abalation experiments and layout

DataSTORM: Deep Research on Large-Scale Databases using Exploratory Data Analysis and Data Storytelling

DataSTORM：利用探索性数据分析和数据叙事进行大规模数据库的深度研究

Shicheng Liu, Yucheng Jiang, Sajid Farook, Camila Nicollier Sanchez, David Fernando Castro Pena, Monica S. Lam

机构 * Computer Science Department, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） 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 DataSTORM通过探索性数据分析和数据叙事，实现对大规模结构化数据库的深度研究，提出基于论点的分析流程，并在InsightBench上取得新的最佳成绩。

Comments COLM 2026

Honeyquest for LLMs: Rethinking Cyber Deception for AI Attackers

Honeyquest for LLMs: 重新思考针对AI攻击者的网络欺骗

Kerri Prinos, Lilianne Brush, Cameron Denton

机构 * Horizon3.ai 纠错

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

AI总结 本研究提出自动评估框架，测试21个LLM（从8B到1T参数）对网络欺骗陷阱的反应，发现LLM比人类更容易上当，缺乏注意力转移效应，且存在认知-行动差距（73.4%识别陷阱但仍被利用），表明以人为中心的欺骗假设不适用于AI攻击者。

Comments 20 pages, 4 figures, 2 tables

MechMath: Sorrifier-Driven Formal Decomposition Workflow for Automated Theorem Proving

Mechanic：基于遗憾的正式分解工作流用于自动定理证明

Ruichen Qiu, Yichuan Cao, Junqi Liu, Dakai Guo, Xiao-Shan Gao, Lihong Zhi, Ruyong Feng

机构 * Academy of Mathematics and Systems Science, CAS（数学与系统科学研究院，中国科学院） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, UCAS（交叉科学学院，中国科学院大学） ； School of Mathematical Science, UCAS（数学科学学院，中国科学院大学） 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 Mechanic通过基于遗憾的正式分解策略提升自动定理证明效率，有效解决传统方法在处理失败尝试时的效率与上下文过长问题。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

Test-Time Scaling for CAD Generation via Verifier-Free Consensus Selection

基于无验证器共识选择的CAD生成测试时缩放

Aaron Haag, Altay Kacan, Bertram Fuchs, Oliver Lohse

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.LG

AI总结 该研究针对文本到CAD生成的单个样本易出错问题，提出无验证器的3D CAD共识选择方法，经实验验证其可提升几何准确率并降低Chamfer距离。

Agentic Neurosymbolic Collaboration for Mathematical Discovery: A Case Study in Combinatorial Design

代理神经符号协作用于数学发现：组合设计的一个案例研究

Hai Xia, Carla P. Gomes, Bart Selman, Stefan Szeider

机构 * Algorithms and Complexity Group, TU Wien（算法与复杂性组，维也纳技术大学） ； Department of Computer Science, Cornell University（计算机科学系，康奈尔大学） 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 本文通过代理神经符号协作方法，在组合设计理论中发现了一个新的紧下界，展示了人类与AI协作在数学发现中的有效性。

StructReward: Efficient Structured Process Rewards for Self-Correcting Multimodal Reasoning

StructReward：用于自修正多模态推理的高效结构化过程奖励

Yifan Li, Ruxin Sun, Tongzhou Zhao

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 本研究提出StructReward框架，通过结构化步骤级奖励对齐结合GRPO目标等方式，在无额外验证器的情况下降低多模态强化学习开销，实现自修正多模态推理。

Comments 9 pages, 3 figures. Yifan Li and Ruxin Sun contributed equally

CastFSR: A Fast--Slow--Reflect Agentic Reasoning Framework for Context-Aware Time Series Forecasting

CastFSR：用于上下文感知时间序列预测的快慢反思智能体推理框架

Xiaoyu Tao, Mingyue Cheng, Bokai Pan, Chuang Jiang, Huanjian Zhang, Tian Gao, Yaguo Liu, Qi Liu, Enhong Chen

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

AI总结 本研究提出CastFSR智能体框架，将上下文感知时间序列预测建模为快慢反思工作流，通过实验证明其在公共数据集上的表现优于代表性基线。

From Chains to DAGs: Probing the Graph Structure of Reasoning in LLMs

从链到DAG：探测语言模型推理中的图结构

Tianjun Zhong, Linyang He, Ziyang Li, Nima Mesgarani

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 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 研究探讨语言模型内部推理是否以有向无环图形式存在，通过设计探针验证DAG结构在各层的出现，并发现中间层具有最强的结构恢复能力。