语言大模型 / LLM

The IOL-AI Challenge: An Open Challenge towards Advancing Linguistic Reasoning

IOL-AI挑战赛：一项旨在推进语言推理的开放挑战赛

Eduardo Sánchez, Rita Berrada, Dan-Mircea Mirea, Sara Rajaee, Alexander Piperski, Ana Meta Dolinar, Boris Iomdin, Andrey Nikulin, Mariya Shmatova, Marzieh Fadaee, Julia Kreutzer

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Meta ； CentraleSupélec（中央高等电力学院） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Cohere Labs（Cohere实验室） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Stockholm University（斯德哥尔摩大学） ； Faculty of Liberal Arts and Sciences（文理学院） ； Universidade Federal de Goiás（戈亚斯联邦大学） 纠错

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

AI总结 本文介绍基于2026年IOL个人赛未公开题目的IOL-AI挑战赛，评估含自动与评审团评分，测试显示模型能力不由规模决定，语言推理是泛化推理技能的强基准代理。

Recirculation

再循环

Michael C. Mozer, Shoaib Ahmed Siddiqui, Danny Sawyer, Sunny Sanyal, Rosanne Liu

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Texas, Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 该研究提出推理时架构增强技术“再循环”及其自适应变体，无需额外训练，可显著降低Gemma3系列模型的困惑度、提升推理任务准确率，为架构演进提供新方向。

Lymphocyte Mimicry Correction via Region-Level Tissue Reasoning and Unbalanced Optimal Transport

基于区域级组织推理与非平衡最优传输的淋巴细胞模拟修正

Xiang Li, Yuqi Wang, Casey C. Heirman, Jihye Heo, Kyle J. Lafata

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 针对细胞模拟导致的病理细胞分类歧义问题，提出Loki-OT方法，结合区域级组织推理与非平衡最优传输，在TCGA-BRCA队列上取得更优性能。

Comments 13 pages, 3 figures. Accepted to the MICCAI 2026 COMPAYL Workshop

Bounded Semantic Planning and Deterministic Compilation for Reliable Enterprise Text-to-SQL

用于可靠企业级文本到SQL的有界语义规划与确定性编译

Yi Ai

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

AI总结 提出语义路径编译（SPC）系统，在ACME保险基准测试中，其文本到SQL任务正确率达97.4%，显著优于基线系统，且鲁棒性更强。

Comments 10 sections, 2 figures, 6 tables. Preprint. Code and research artifacts are described in the manuscript

THESIS-MoE: Trainable Hierarchical Extraction and SteerIng of Sycophancy in Mixture-of-Experts

THESIS-MoE：可训练的分层提取与混合专家模型中谄媚行为的引导

Kareem Hassani, Chaymaa Abbas, Lama Mawlawi, Mariette Awad

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

AI总结 本研究提出THESIS-MoE，通过共享对比信号定位MoE模型中谄媚行为的计算子电路，采用有条件干预方法，在保留知识的同时消除了高达90%的信念诱导谄媚行为。

The Machine's Internal Clock: Do LLMs Share Human Temporal Illusions?

机器的内部时钟：大型语言模型（LLMs）是否会共享人类的时间错觉？

Catherine Bao, Vivek Srikumar

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究构建含5种错觉的6684个叙事对基准，发现人类仅在2种错觉中偏好预期场景，而14个LLMs在4种错觉中与文献预测一致，其一致性源于心理学研究检索而非类人时间偏差。

Comments 25 pages, 24 figures

MetaReason: Precise Interleaved Multimodal Reasoning via Editing Meta Information for Solving Geometry Problems

MetaReason：通过编辑元信息实现精确的交错多模态推理以解决几何问题

Penghao Yin, Haomin Wang, Qihong Tang, Xiaoye Qu, Hongjie Zhang, Xiao-Ping Zhang

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

AI总结 本研究提出MetaReason框架，构建TutorGeo与ExamGeo数据集，结合监督微调与强化学习，实现几何问题的精确交错多模态推理，性能优于现有开源模型。

When Does the Best Sampling Temperature Rise with the Budget? Sufficient Conditions for Pass@k

最佳采样温度何时随预算升高？Pass@k的充分条件

Changsu Jeong

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

AI总结 该研究针对使pass@k最大化的采样温度随预算升高的经验模式，给出了总体层面的形式化充分条件，推导了相关相图与核表示，构建了该现象的条件理论。

Comments Theory paper, 13 pages, 1 analytical figure. Deterministic verification code is included as ancillary material. No new language-model experiment

More Correct Mass, Worse Answers: Why Power Sampling Can Fail and How to Fix It

更多正确质量，更差答案：幂采样为何会失效及如何修复

Haohui Yang, Jiaxing Sun, Xiujun Ma

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能 State Key Laboratory） 纠错

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

AI总结 研究发现幂采样存在悖论，即提升正确轨迹概率却降低下游推理性能，归因于剂量与覆盖不匹配，提出修复后的支持保留幂采样器可逆转损失并优于标准多采样推理。

Comments 16 pages, 8 figures, 1 table. Haohui Yang and Jiaxing Sun contributed equally. Xiujun Ma is the corresponding author

MedClaw: Heuristic Agent Harness for Long-Horizon Surgical Video Reasoning

MedClaw：用于长程手术视频推理的启发式智能体框架

Yingying Fan, Penghui Du, Leyan Zhu, Runze He, Zimeng Wu, Yuxuan Zhang, Liang Chen, Jiahao Xie, Jiangtang Wang, Shuai Shao, Anchao Yang, Yutong Bai, Yan Wang

机构 * School of Automation and Intelligence, Beijing Jiaotong University（北京交通大学自动化与智能学院） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University（首都医科大学附属北京天坛医院） 纠错

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

AI总结 本研究提出MedClaw智能体框架，通过分离推理与感知、启发式技能蒸馏循环，在仅需约100个标注示例的情况下，于自建及公开手术视频基准MedClawBench上，显著优于现有一次性VLM和通用视频智能体。

Predicting consumer-technology ownership without a diffusion history

基于扩散历史预测消费技术拥有情况

Irina Vartanova, Niels Selling, Jennifer Viberg Johansson, Pontus Strimling

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

AI总结 该研究利用人类及Anthropic Claude Opus 4.7、OpenAI GPT-5.5两款语言模型对消费技术的属性评分，通过符号约束惩罚回归预测技术拥有率，其效果优于上市年限基准模型，还对2025-2026年新品做了2027年拥有率预测。

Comments 31 pages, 4 figures, supplementary material included (Tables S1-S6, Figure S1), data and code at https://osf.io/dr5ct

SCOUT: Unlocking Enhanced Spatial Reasoning via Structured Chain-of-Thought and Multi-Objective Process Reward

SCOUT：通过结构化思维链与多目标过程奖励解锁增强型空间推理能力

Zile Zhou, Huining Yuan, Weichen Zhang, Xinlei Chen, Xiao-ping Zhang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 SCOUT是结合结构化思维链与多目标过程奖励的视觉-语言模型，通过定制数据集训练，在空间推理任务上超越基线模型与GPT-4o，且具备跨图像、视频的泛化能力。

Comments 26 pages, 5 figures

G0.5: One Autoregressive Stream for Robot Reasoning and Action

G0.5：用于机器人推理与动作的单自回归流

Yicheng Liu, Zibin Dong, Baijun Ye, Tianyuan Yuan, Tao Jiang, Anqi Yang, Shicheng Cao, Haonan Liu, Yue Sun, Zihan Guo, Xiao Liu, Dong Ke, Changxun Pan, Chenru Wu, Tailai Cheng, Xiaoshu Ren, Xinlei Zhang, Jianning Cui, Zijie Zhao, Haoyu Zhang, Kaiming Xu, Haodong Yang, Bowen Zhang, Jiahui Niu, Shaoting Zhu, Shiduo Zhang, Hang Zhao

机构 * Galaxea（星系科技（Galaxea）） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出G0.5，一种单自回归流的VLA模型，通过三个关键组件实现推理与动作统一，在7项基准中超越现有最优模型，展现出良好的泛化与指令跟随能力。

HUGIN: Enhancing Vision-Language Planning for Autonomous Logistics Sorting

HUGIN：增强自主物流分拣的视觉-语言规划能力

Xikai Sun, Cangtian Zhou, Kebin Liu, Ke Ma, Xu Wang, Zaishu Chen, Haotian Wang, Li Liu, Yunhao Liu

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

AI总结 针对自主物流分拣的联合多场景理解挑战，提出HUGIN训练框架，构建SortingBench基准，在多VLMs上性能提升，验证了方法有效性与实际可行性。

IO Factory: Simulating AI-Enabled Influence Campaigns at Scale

IO Factory：大规模模拟AI驱动的影响力行动

Lukasz Olejnik, Wenchao Dong, Jonas R. Kunst, Signe Riemer-Sørensen, Tobias Herb, Meeyoung Cha, Daniel Thilo Schroeder

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Max Planck Institute for Security and Privacy（马克斯·普朗克安全与隐私研究所） ； BI Norwegian Business School（挪威商学院） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； SINTEF Digital（SINTEF数字研究所） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 IO Factory是AI驱动的大规模影响力行动模拟框架，可在受控平台中关联多环节数据，在10万智能体配置下可执行行动并生成可检查证据，支持可重复研究与红队分析。

Order Matters: LVLMs as Judges for Temporal Reasoning in Image Sequences

顺序很重要：LVLMs作为图像序列时间推理的评判者

Martina Ianaro, Guilherme Fernandes, Maurizio Gabbrielli, Joao Magalhaes

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； NOVA School of Science and Technology（NOVA科技学院） ； NOVA Laboratory for Computer Science and Informatics（NOVA计算机科学与信息实验室） 纠错

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

AI总结 本研究发现大视觉语言模型（LVLMs）作为多模态评判者存在时间顺序判别缺陷，受首因、近因等结构性偏差影响，呼吁构建时间感知的视觉序列评估范式。

Comments 34 pages, camera-ready

MEGA: Self-Evolving Agent Optimization Infrastructure via Wisdom Graph

MEGA：基于智慧图的自进化智能体优化基础设施

Jung Hwan Lee, Kyu Ho Lee, Gwang Hoon Yoo

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MEGA是一种自进化智能体优化基础设施，通过三层架构实现智慧积累、组合推理与自进化，可系统性优化异构智能体系统，将优化与知识进化融为一体。

Comments 29 pages, 10 figures. Technical report

Activation Probes Surface Code-Security Signals that the Model's Output Misses

激活探针：挖掘模型输出遗漏的表面代码安全信号

Ivan Wiryadi

专题命中 推理与问题求解 ：prompting(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出用线性探针分析开源审查器模型的激活值，发现其携带了仅通过模型提示无法获取的代码安全信号，可有效区分有漏洞与修复后的函数。

Comments 6 pages, 1 figure. Accepted at the TAIGR workshop, ICML 2026

Full-bandwidth transformer

全带宽Transformer

Xi Wang, Ziyang Cai, Zheng Zhan, Harry Dong, Ying Fan, Gustavo de Rosa, Tim Pearce, John Langford

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出全带宽Transformer，通过潜在反馈拓宽解码步骤间的垂直反馈通道，经训练验证其在多项任务上性能提升，且解码开销可忽略。

Self-Evolving Neuro-Symbolic Skills for Tool-Augmented Spatial Reasoning

面向工具增强空间推理的自演化神经符号技能

Shi-Yu Tian, Zhuo-Xia Wang, Xuan-Yi Zhu, Zhi Zhou, Xinwei Yang, Kun-Yang Yu, Ming Yang, Yang Chen, Yu-Feng Li

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

AI总结 该研究针对视觉-语言模型在细粒度空间任务上的不可靠问题，提出神经符号框架NeSy-Spatial，通过自演化空间技能提升工具利用精度与空间推理准确率。

Comments 25 pages, 9 figures, 10 tables; includes supplementary material

Reason Wide, Not Deep: Amortizing the Reasoning Premium into Distilled Skills

广泛推理，而非深度推理：将推理溢价分摊到提炼技能中

Agamdeep Singh, Srishti Gautam, Priyanshu Gupta, Nikita Mehrotra, Tanmay Bakshi, Sumit Gulwani

机构 * Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出将推理模式的重复分摊为跨任务提炼的技能，在四个智能体基准上大幅降低代币量的同时恢复多数推理性能，部分场景下优于推理模式。

Comments COLM 2026 Efficient Reasoning Workshop

QuantumMind: Constraint-Grounded Agentic Reasoning for Speedup Analysis in Quantum Computing

QuantumMind：面向量子计算加速分析的基于约束的智能体推理框架

Yijing Zuo, Zhe Fu, Zihan Nie, Zhihui Zhu, Haohan Wang

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

AI总结 QuantumMind是用于量子加速分析的可审计智能体工作流，经582个任务评估，其ODS等指标优于基线，可有效提升量子加速假设筛选的准确性与效率。

A foundation-model approach to pediatric headache classification from rs-fMRI

基于rs-fMRI的儿童头痛分类的基础模型方法

Guilherme S. Imai Aldeia, Clara Moon, Julie Shulman, Navil Sethna, Allison Smith, Alyssa Lebel, William G. La Cava, Scott Holmes

机构 * Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 本研究采用基础模型NeuroSTORM对rs-fMRI数据编码微调，在189次扫描的儿童数据中，其头痛分类性能优于FC矩阵模型，可区分慢性偏头痛，为儿童头痛预测提供了概念验证。

Comments 22 pages, 6 figures. In Proceedings of Machine Learning Research, Volume 340, 2026 (Machine Learning for Healthcare Conference)

Hijacking Robots with a Piece of Paper: A Systematic Study of Physical Prompt Injection in VLM-Controlled Robots

用一张纸劫持机器人：对VLM控制机器人的物理提示注入的系统研究

S. M . Bhagya P. Samarakoon, M. A. Viraj J. Muthugala, W. K. R. Sachinthana, Mohan Rajesh Elara

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

AI总结 该研究针对VLM控制的分拣机器人，系统分析了四类物理提示注入攻击的成功率，发现其存在显著脆弱性，且三种简单防御措施可大幅降低风险。

Vibe Compiler: A Research-Logic Synthesis Tool That Runs without Prompt Engineering -Toward Enhancing Metacognition for Sustaining Agency in the Age of Generative AI-

Vibe Compiler：无需提示工程即可运行的研究逻辑综合工具——迈向生成式AI时代维持智能体的元认知

Riichiro Mizoguchi, Tomoki Aburatani, Kento Koike, Machi Shimmei

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

AI总结 针对生成式AI可能侵蚀人类认知智能体的问题，提出基于综合-分析互惠模型的Vibe Compiler工具，通过16个学术参数的本体编译研究想法，以反思性问题引导研究人员，减少对复杂提示的依赖，提升AI辅助推理效果。

Innocent Panels, Hateful Stories: Evaluating and Detecting Hateful Intent in Multi-Turn Visual Story Generation

无辜的面板，仇恨的故事：评估与检测多轮视觉故事生成中的仇恨意图

Ye Leng, Junjie Chu, Yiting Qu, Mingjie Li, Yun Shen, Yang Zhang

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA亥姆霍兹信息安全中心） ； Hewlett Packard Enterprise（惠普企业） 纠错

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

AI总结 本研究针对多轮视觉故事生成的组级仇恨意图问题，构建了专用评估数据集，发现现有审核系统存在漏检，提出互补防御方法，强调安全需适配视觉叙事的发展。

Comments 16 pages, 5 figures, 10 tables

PhysMind: From Video to Executable Worlds for Training-Free Physical Reasoning

PhysMind：从视频到可执行世界的无训练物理推理框架

Chen Yang, Shenxiang Zeng, Haoyang Zhao, Zhouyuan Xu, Youquan He, Haoyu Li, Mingyi Deng, Jiansheng Fan, Chen Wang

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

AI总结 PhysMind是无训练的智能体框架，为每个视频构建可执行世界，在CLEVRER、Physion++数据集及反事实问题上的物理推理准确率显著优于现有视觉语言模型。

Comments 27 pages, 18 figures. Project page: https://physmind.github.io/

Perception Before Reasoning: Dynamic Latent Reasoning for Video Understanding and Question Answering

推理前的感知：面向视频理解与问答的动态隐式推理

Haotian Xia, Zilin Xiao, Junbo Zou, Vicente Ordonez, Hanjie Chen

机构 * Rice University（莱斯大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对视频问答现有方法依赖长文本思维链的问题，提出DyLaR模型，通过动态调整感知与推理隐式变量的使用，在9个视频基准上提升准确率且缩短响应长度。

When Many Answers Are Valid, Voting Fails: Symbolic Verification for Best-of-K Causal Reasoning in LLMs

当存在多个有效答案时，投票会失效：针对大语言模型中K选1最佳因果推理的符号验证

Omatharv Bharat Vaidya, Connor Thomas Jerzak, Zayne Rea Sprague, Fangcong Yin, Nhat Ho

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大语言模型因果推理中多有效答案下投票失效的问题，提出无需训练的符号验证器CALVER，在CLEAR数据集等场景下显著提升了推理选择准确率。

Comments 28 pages, 5 figures, 28 tables

Your Agentic LLMs Secretly Encode Latent Signals of Indirect Prompt-Injection Exposure

你的智能体大模型会秘密编码间接提示注入暴露的潜在信号

Jianshuo Dong, Yiming Liu, Maosen Zhang, Nan Deng, Xu Peng, Xiaoping Zhang, Tianwei Zhang, Jie Zhang, Han Qiu

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究智能体大模型的间接提示注入暴露问题，通过探测、防御、解释三方面分析，提出AGRI防御方法，可大幅降低攻击成功率且保持任务效用

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