语言大模型 / LLM

TimeSeriesExamAgent: Creating Time Series Reasoning Benchmarks at Scale

时间序列考试代理：大规模创建时间序列推理基准测试

Malgorzata Gwiazda, Yifu Cai, Mononito Goswami, Arjun Choudhry, Artur Dubrawski

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Auton Lab, School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机学院自主实验室） 纠错

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.AI

AI总结 本文提出TimeSeriesExamAgent，通过模板灵活性与LLM代理创造力结合，创建涵盖医疗、金融和天气领域的综合性时间序列推理基准测试，验证LLM在时间序列理解上的能力与局限。

Journal ref Proc. Int. Conf. Learn. Representations ICLR (2026)

Mathematics Teachers Interactions with a Multi-Agent System for Personalized Problem Generation

数学教师与多智能体系统在个性化问题生成中的互动

Candace Walkington, Theodora Beauchamp, Fareya Ikram, Merve Koçyiğit Gürbüz, Fangli Xia, Margan Lee, Andrew Lan

机构 * Southern Methodist University（南方 Methodist 大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Worchester Polytechnic Institute（沃斯顿理工学院） 纠错

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.AI

AI总结 研究探讨了多智能体教师闭环系统在中学数学问题个性化中的应用，通过教师输入基础问题和主题，由LLM生成问题，再由四个AI代理评估问题的数学准确性、真实性、可读性和现实性。

Comments Paper accepted to AIED 2026 - South Korea

Can Large Language Models Reinvent Foundational Algorithms?

大语言模型能否重新发明基础算法？

Jian Zhao, Haoren Luo, Yu Wang, Yuhan Cao, Pingyue Sheng, Tianxing He

机构 * Xiongan AI Institute（雄安人工智能研究院） ； Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 本文研究大语言模型能否在受控环境中重新发明基础算法，通过Unlearn-and-Reinvent流程验证模型在无提示、低提示和高提示下的表现，发现生成验证器在推理过程中起到关键作用。

Human-Guided Reasoning with Large Language Models for Vietnamese Speech Emotion Recognition

基于大语言模型的人机协同推理用于越南语语音情感识别

Truc Nguyen, Then Tran, Binh Truong, Phuoc Nguyen T. H

机构 * University of Information Technology, Ho Chi Minh City, Vietnam（越南胡志明市信息技术大学） ； Vietnam National University Ho Chi Minh City, Ho Chi Minh City, Vietnam（越南胡志明市国家大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种融合人类知识的语音情感识别框架，通过LLM推理处理模糊样本，提升低资源环境下的情感分类性能，达到86.59%的准确率。

Comments 6 pages, 2 figures. Dataset of 2,764 Vietnamese speech samples across three emotion classes

Do Large Language Models Mentalize When They Teach?

大型语言模型在教学时是否具备心智化能力？

Sevan K. Harootonian, Mark K. Ho, Thomas L. Griffiths, Yael Niv, Ilia Sucholutsky

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 研究通过控制任务探讨LLM教学决策机制，发现LLM在教学策略上与人类相似，但Bayes-Optimal模型最佳解释其选择，提示提示合规性不等于教学效果提升。

Comments 9 pages, 5 figures. Workshop paper at ICML 2026

An Approach to Combining Video and Speech with Large Language Models in Human-Robot Interaction

一种结合视频和语音的大型语言模型在人机交互中的应用方法

Guanting Shen, Zi Tian

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出结合视觉-语言模型、语音处理和模糊逻辑的多模态人机交互框架，通过语音指令实现机械臂的精准操控，实验显示命令执行准确率达75%，为未来人机协作提供灵活的基础。

Comments Preprint currently under revision

Beyond Token-Level Policy Gradients for Complex Reasoning with Large Language Models

超越令牌级策略梯度：用于大语言模型复杂推理的多令牌策略梯度优化

Mufan Xu, Kehai Chen, Xuefeng Bai, Zhengyu Niu, Muyun Yang, Tiejun Zhao, Min Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 本文提出MPO框架，通过多令牌级优化提升大语言模型在复杂推理任务中的性能。

PASCAL: A Phase-Aware Scheduling Algorithm for Serving Reasoning-based Large Language Models

PASCAL：一种面向推理型大语言模型的服务调度算法

Eunyeong Cho, Jehyeon Bang, Ranggi Hwang, Minsoo Rhu

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 PASCAL通过优先处理推理阶段和控制回答阶段的令牌节奏，有效降低了推理型大语言模型的TTFT并保持服务等级目标。

Comments Accepted for publication at the 32nd IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA-32), 2026

Polymer-Agent: Large Language Model Agent for Polymer Design

聚合物代理：用于聚合物设计的大型语言模型代理

Vani Nigam, Achuth Chandrasekhar, Amir Barati Farimani

机构 * Department of Materials Science and Engineering, Carnegie Mellon University（材料科学与工程系，卡内基梅隆大学） ； Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University（机械工程系，卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM的聚合物代理，通过结构-性质预测和生成技术，助力实验室研究人员高效发现新型聚合物结构。

RAudit: A Blind Auditing Protocol for Large Language Model Reasoning

RAudit: 一种用于大语言模型推理的盲审协议

Edward Y. Chang, Longling Geng

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 RAudit通过盲审协议检测大语言模型推理中的问题，揭示了四个导致模型不可靠的机制，挑战了能力与鲁棒性之间的关系。

Comments 24 pages, 21 tables, 3 figures

RareAlert: Aligning heterogeneous large language model reasoning for early rare disease risk screening

RareAlert: 对齐异构大语言模型推理以实现早期罕见病风险筛查

Xi Chen, Hongru Zhou, Huahui Yi, Shiyu Feng, Hanyu Zhou, Tiancheng He, Mingke You, Li Wang, Qiankun Li, Kun Wang, Weili Fu, Kang Li, Jian Li

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

AI总结 RareAlert通过整合多个LLM推理并校准后生成单一模型，实现早期罕见病风险筛查，其AUC达到0.917，优于现有方法。

Comments 28 page, 3 figures

SPAN: Benchmarking and Improving Cross-Calendar Temporal Reasoning of Large Language Models

SPAN：大型语言模型跨日历时间推理的基准测试与改进

Zhongjian Miao, Hao Fu, Chen Wei

机构 * Li Auto（利亚特） 纠错

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

AI总结 SPAN通过开发时间代理提升大型语言模型跨日历时间推理能力，实验显示其准确率高达95.31%

Comments Accepted at the AAAI 2026 conference. This version includes the supplementary appendix

Small Language Models as Compiler Experts: Auto-Parallelization for Heterogeneous Systems

小型语言模型作为编译器专家：异构系统的自动并行化

Prathamesh Devadiga

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

AI总结 本文提出利用小型语言模型提升异构系统自动并行化性能，通过多种模型和策略在科学计算等领域实现显著加速。

Comments Accepted at NeurIPS 2025 ML for Systems Workshop

Using Large Language Models to Create Personalized Networks From Therapy Sessions

利用大语言模型从治疗会谈中创建个性化网络

Clarissa W. Ong, Hiba Arnaout, Kate Sheehan, Estella Fox, Eugen Owtscharow, Iryna Gurevych

机构 * Department of Psychological and Brain Sciences, University of Louisville, U.S.A（心理与脑科学系，路易斯维尔大学，美国） ； Department of Computer Science, TU Darmstadt, Germany（计算机科学系，图恩-达姆斯塔特大学，德国） ； Department of Psychology, University of Toledo, U.S.A（心理学系，托莱多大学，美国） 纠错

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

AI总结 本研究利用大语言模型从治疗记录中自动生成个性化网络，通过上下文学习和聚类方法提升临床效用和可解释性，为治疗个性化提供新方法。

TS-HINT: Enhancing Semiconductor Time Series Regression Using Attention Hints From Large Language Model Reasoning

基于大语言模型推理的注意力提示的半导体时间序列回归增强方法

Jonathan Adam Rico, Nagarajan Raghavan, Senthilnath Jayavelu

机构 * Engineering Product Development (EPD), SUTD, Singapore（新加坡南洋理工大学工程产品开发部） ； Institute for Infocomm Research (I$^2$R), A*STAR, Singapore（新加坡信息通信研究所） 纠错

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

AI总结 TS-Hint通过结合大语言模型推理提供注意力提示，提升半导体时间序列回归在有限数据下的性能。

Incorporating Self-Rewriting into Large Language Model Reasoning Reinforcement

将自我修正纳入大语言模型推理强化

Jiashu Yao, Heyan Huang, Shuang Zeng, Chuwei Luo, WangJie You, Jie Tang, Qingsong Liu, Yuhang Guo, Yangyang Kang

机构 * ByteDance China（字节跳动中国） 纠错

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

AI总结 本研究提出自我修正框架，通过重写推理文本提升大语言模型的内部推理质量，实验表明其在准确性与推理长度权衡上优于现有方法。

Comments Accepted to AAAI 2026

Beyond Chains: Bridging Large Language Models and Knowledge Bases in Complex Question Answering

Yihua Zhu, Qianying Liu, Akiko Aizawa, Hidetoshi Shimodaira

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

Comments AAAI2026 Main Track

RCScore: Quantifying Response Consistency in Large Language Models

Dongjun Jang, Youngchae Ahn, Hyopil Shin

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

Journal ref EMNLP 2025 Main Conference

Does Visual Grounding Enhance the Understanding of Embodied Knowledge in Large Language Models?

Zhihui Yang, Yupei Wang, Kaijie Mo, Zhe Zhao, Renfen Hu

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） 纠错

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

Comments Accepted to EMNLP 2025 (Findings). This version corrects a redundant sentence in the Results section that appeared in the camera-ready version

Columbo: Expanding Abbreviated Column Names for Tabular Data Using Large Language Models

Ting Cai, Stephen Sheen, AnHai Doan

机构 * University of Wisconsin-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 ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract)；分类 cs.CL

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2025; 19 pages, 14 figures

Zero-Shot Human Mobility Forecasting via Large Language Model with Hierarchical Reasoning

Wenyao Li, Ran Zhang, Pengyang Wang, Yuanchun Zhou, Pengfei Wang

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

How Does Cognitive Bias Affect Large Language Models? A Case Study on the Anchoring Effect in Price Negotiation Simulations

Yoshiki Takenami, Yin Jou Huang, Yugo Murawaki, Chenhui Chu

机构 * Kyoto University（京都大学） 纠错

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

Comments 18 pages, 2 figures. Accepted to EMNLP 2025 findings

Critic-CoT: Boosting the reasoning abilities of large language model via Chain-of-thoughts Critic

Xin Zheng, Jie Lou, Boxi Cao, Xueru Wen, Yuqiu Ji, Hongyu Lin, Yaojie Lu, Xianpei Han, Debing Zhang, Le Sun

机构 * Chinese Information Processing Laboratory, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所信息处理实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Xiaohongshu Inc（小红书公司） 纠错

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

Comments Accepted at ACL 2025 Findings

BiasGuard: A Reasoning-enhanced Bias Detection Tool For Large Language Models

Zhiting Fan, Ruizhe Chen, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Medical Imaging Artificial Intelligence（浙江省医学影像人工智能重点实验室） 纠错

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

Comments ACL 2025 findings

Playing repeated games with Large Language Models

Elif Akata, Lion Schulz, Julian Coda-Forno, Seong Joon Oh, Matthias Bethge, Eric Schulz

机构 * Institute for Human-Centered AI, Helmholtz Munich, Oberschleißheim, Germany（以人为中心的人工智能研究所，慕尼黑海德堡研究所，奥伯施莱斯海姆，德国） ； Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Tübingen, Germany（生物控制研究所，图宾根，德国） ； University of Tübingen, Tübingen, Germany（图宾根大学，图宾根，德国） 纠错

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

Unlocking the Wisdom of Large Language Models: An Introduction to The Path to Artificial General Intelligence

Edward Y. Chang

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

Comments 153 pages, 5 figures

A Zero-shot Learning Method Based on Large Language Models for Multi-modal Knowledge Graph Embedding

Bingchen Liu, Jingchen Li, Yuanyuan Fang, Xin Li

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

Do Multimodal Large Language Models Understand Welding?

Grigorii Khvatskii, Yong Suk Lee, Corey Angst, Maria Gibbs, Robert Landers, Nitesh V. Chawla

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

Comments 16 pages

DoraemonGPT: Toward Understanding Dynamic Scenes with Large Language Models (Exemplified as A Video Agent)

Zongxin Yang, Guikun Chen, Xiaodi Li, Wenguan Wang, Yi Yang

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

Chain-of-Action: Faithful and Multimodal Question Answering through Large Language Models

Zhenyu Pan, Haozheng Luo, Manling Li, Han Liu

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

Comments International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025