语言大模型 / LLM

Lexical discovery in unknown environments orchestrated by Large Language Models

由大语言模型编排的未知环境中的词汇发现

Rafael Sendra-Arranz, Iñaki Dellibarda Varela, Eduardo Rocon, Álvaro Gutiérrez, Manuel Cebrian

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 针对未知环境中智能体需开发共享词汇的问题，提出神经符号词汇发现框架，让基于大语言模型的智能体群体进行指称博弈自组织词汇表，通过语义锚定扩展人类词汇，模拟达成共识并表征收敛动态，为自主探索预部署规划迈出第一步。

Comments 32 pages, 7 figures

RefineEvo: Planning-Guided Heuristic Evolution with Bidirectional Experience

RefineEvo：基于双向经验的规划引导启发式进化

Yang Wu, Junran Pan, Yifan Zhang, Ning Xu, Fanshuo Zeng, Jian Cheng

机构 * C$^2$DL, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（C2DL，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing（人工智能学院，中国科学院大学，北京） ； University of Chinese Academy of Sciences, Nanjing（中国科学院大学，南京） 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.CL

AI总结 针对自动启发式设计中基于LLM方法的不足，提出RefineEvo框架，通过规划器和反射器，结合双向经验池动态调度进化算子，在经典组合优化基准测试中表现出色，提升了解质量和令牌效率。

Exploring Agentic Workflows for Generating High Quality Math Visual Aids

探索用于生成高质量数学视觉辅助工具的智能工作流程

Rizwaan Malik, Ashna Khetan, Isabel Sieh, Samin Khan

机构 * Stanford Graduate School of Education（斯坦福大学教育研究生院） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 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 研究针对中学数学图表可靠生成难的问题，引入智能工作流程，让 LLM 智能体评估并迭代改进生成的视觉效果，通过探索性评估确定改进关键领域，初步证明可提高 AI 生成数学图表的可靠性和教育价值。

Comments 13 pages, 9 figures. Exploratory course project on agentic workflows for generating and evaluating K 12 mathematical diagrams

Spatial Reasoning via Modality Switching Between Language and Symbolic Representation

通过语言与符号表示之间的模态切换进行空间推理

Shreya Rajpal, Tanawan Premsri, Parisa Kordjamshidi

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） 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 研究多跳文本空间故事中，将语言推理切换到几何感知模态（如布局或网格）能否提升推理性能，并提出基于可信度和复杂度的切换指标，实现原则性模态选择，使LLM性能提升高达42%。

Sakana Fugu Technical Report

Sakana Fugu 技术报告

Yujin Tang, Edoardo Cetin, Jinglue Xu, Qi Sun, Stefan Nielsen, Vincent Richard, Haruto Goda, Iaroslav Tymchenko, Nhan Nguyen, Hyunin Lee, Mari Ashiga, Shashank Kotyan, So Kuroki, Tarin Clanuwat

机构 * Sakana AI 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.LG

AI总结 提出Fugu系列协调模型，通过动态代理框架组合多个LLM专长，在多项基准上达到最优性能，并描述其训练范式。

GIF: Locally Sound Geometric Information Flow Control for LLMs

GIF: 局部几何信息流控制用于大语言模型

Adam Storek, Nikolaus Holzer, Zhuo Zhang, Suman Jana

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 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 提出GIF框架，利用LLM雅可比矩阵和局部输出几何上界香农互信息，实现可扩展的信息流追踪，在提示注入和隐私泄露任务中达到近完美召回，且计算成本低。

A Dual-Track Framework for Template-Constrained LaTeX Conversion

双轨框架：模板约束下的LaTeX转换

Chung Cheuk Hei, Liu Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 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.CL

AI总结 提出双轨框架，通过离线提取模板约束与在线混合执行，将LLM用于推理密集型任务、规则引擎处理确定性任务，在7个模板和56篇论文上实现更高结构保真度和编译成功率。

Comments 6 pages (excluding references), 10 figures

ASCII Art Turns LLMs into VLA Controllers

ASCII艺术将LLMs转化为VLA控制器

Yitao Jiang, Roy Xing, Luyang Zhao, Brian Plancher, Muhao Chen, Devin Balkcom

机构 * Dept. of Computer Science, Dartmouth College（达特茅斯学院计算机科学系） ； Dept. of Electrical and Computer Engineering, Clemson University（克莱姆森大学电气与计算机工程系） ； Dept. of Mechanical and Aerospace Engineering, University of Houston（休斯顿大学机械与航空航天工程系） 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.LG

AI总结 通过ASCII表示将视觉观察渲染为文本输入，仅使用文本LLM即可实现VLA式控制，在2D操作任务中表现良好，提供轻量级可解释的模态桥接。

From Brewing to Resolution: Tracing the Internal Lifecycle of Code Reasoning in LLMs

从酝酿到解析：追踪LLM中代码推理的内部生命周期

Siyue Chen, Yifu Guo, Yuquan Lu, Zishan Xu, Jiaye Lin, Jianbo Lin, Siyu Zhang, Cheng Yang, Junxin Li, Yujia Li, Yu Huo, Ruixuan Wang

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Guangzhou College of Technology and Business（广州工商学院） 纠错

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

AI总结 提出双重诊断框架（逐层线性探针与上下文剥离解码），揭示LLM在代码推理中先酝酿答案后进入四种解析结果（已解析、过度处理、错误解析、未解析）的内部生命周期，发现酝酿支架稳定而解析成功随能力变化。

The Quality-Utility Paradox: Why High-Reward Data Impairs Small Model Mathematical Reasoning

质量-效用悖论：为什么高奖励数据会损害小模型的数学推理

Haolong Qian, Xianliang Yang, Yinuo ma, Lirong Che, Feng Lu, Ye Guo, Lei Song, Jiang Bian, Chun Yuan

机构 * 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 ：SLM(summary_cn,abstract)；language model(abstract)；small language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 发现数学推理蒸馏中的质量-效用悖论：Oracle精炼的高奖励数据因分布漂移增加适应成本，反而不如SLM自生成数据；提出风格对齐精炼方法恢复效用。

Comments Accepted at ICML 2026

AI-Driven Framework for Adaptive Water Network Management with Proof-of-Concept Implementation: Addressing Non-Revenue Water in Jordan

基于AI的自适应水网管理框架及概念验证实施：解决约旦无收益水问题

Mohammed Fasha, Nahel Al-Maayta, Bilal Sowan, Mohammad Athamneh, Husam Barham

机构 * Jordan（约旦） 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 提出集成EPANET水力建模、数字孪生、SCADA和LLM智能体的框架，通过实时数据与物理模拟结合实现异常检测与自适应决策，概念验证在约旦1164节点管网中实现2分钟内自动生成健康报告，爆管检测定位准确。

Journal ref 2026 2nd International Conference on Computational Intelligence Approaches and Applications (ICCIAA)

Towards Verifiable Agentic Data Science: Solving Irregular TSQA Via Tool-Grounded Reasoning

迈向可验证的自主数据科学：通过基于工具的推理解决不规则时间序列问答

Sanhorn Chen, Xiaoyang Chen, Boyu Liu, Roy Zhao

机构 * University of Illinois Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 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 针对现实世界时间序列数据的不规则性，提出IRTS-ToolBench基准（1700个问题，10种任务类型，13个领域），通过标准化输入和可复现评估协议，研究LLM和AI代理在不规则条件下的表现。

Comments 15 pages

Is Text All You Need? Text as a Universal Information Bottleneck for Speech LLMs

文本就是一切？文本作为语音大语言模型的通用信息瓶颈

Ming-Hao Hsu, Yuxuan Hu, Shujie Liu, Jinyu Li, Yan Lu, 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） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 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.CL

AI总结 提出Convex Gate（C-Gate）桥接语音与LLM，通过凸包约束将语音表示限制在LLM输入嵌入流形内，在ASR和情感识别上取得联合最优性能，并揭示几何结构而非离散性是关键设计因素。

Biological Reasoning-Informed Regression for Interpretable Regulatory DNA Activity Prediction

面向可解释调控DNA活性预测的生物学推理引导回归

Yi Duan, Zhao Yang, Jiwei Zhu, Ying Ba, Chuan Cao, Bing Su

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence（甘岭人工智能学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 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.LG

AI总结 提出R3LM框架，通过结构化生物学知识教LLM进行推理引导回归，在增强子预测上达到最优性能并提供可解释机制。

Comments Accepted at KDD 2026 AI4Sciences Track

PertMind: Eliciting Emergent Biological Reasoning in LLM via Reinforcement Learning on Cellular Perturbation Data

PertMind：通过细胞扰动数据的强化学习在大语言模型中引出涌现生物推理能力

Zhenchao Tang, Xiaogang Xu, Tianxu Lv, Jiahui Guan, Jiale Zhou, Haohuai He, Zhi Song, Hanbo Huang, Jiehui Huang, Jiafei Wu, Zhe Liu

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

AI总结 本研究提出PertMind模型，结合可信轨迹监督初始化与多层面强化信号，以细胞扰动图谱为强化学习环境训练，实现生物推理能力的涌现，且可迁移至多类生物任务。

Comments Project page: https://shapsider.github.io/PertMind/ Code: https://github.com/shapsider/PertMind Model: https://huggingface.co/tzcfly/PertMind

Prior Audit-Repair Context Shifts LLM Verifier Thresholds Toward Leniency

先验审计-修复上下文调整大语言模型验证器阈值以趋向宽松

Parsa Mazaheri, Kasra Mazaheri

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究发现，LLM检查器上下文中的审计→修复事件会降低误报率，调整了验证器阈值趋向宽松，且该效应与负性不对称性预测相反，不随推理启用而消失。

Comments 12 pages, 2 figures, 4 tables. Code and analysis artefacts: https://github.com/parsa-mz/crtitxer

Not All Tokens Are Equal: Inflation-Aware Routing for Agentic LLM Systems

并非所有token都平等：面向智能体大语言模型系统的感知通胀路由

Heming Fu, Shan Lin, Qianqian Xie, Guojun Xiong

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对智能体LLM系统的token通胀问题，提出四阶段路由框架InflationAgent，通过测量通胀、引入CBE信号、最大化SER并采用新鲜升级策略，在GSM8K上优于FrugalGPT。

Measuring in-context algorithmic reasoning in language models against an exact Bayes-optimal standard

基于精确贝叶斯最优标准测量语言模型的上下文内算法推理能力

Hector Zenil, Luan Ozelim

机构 * Oxford Immune Algorithmics（牛津免疫算法学公司） ； Oxford University Innovation（牛津大学创新公司） ； London Institute for Healthcare Engineering（伦敦医疗工程研究所） ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出F-ICL基准，以精确贝叶斯最优标准测量语言模型的上下文内算法推理能力，发现多数模型分布与最优标准存在差距，该差距与准确率无关且不受模型规模缩小，基准已开放。

Think Short, Defer Smart, Act, and Repeat: Calibrated Reasoning and Uncertainty-Aware Deferral for Edge LLM Agents

短思考、智能延迟、行动与循环：面向边缘大语言模型智能体的校准推理与感知不确定性的延迟机制

Amirmohammad Farzaneh, Osvaldo Simeone

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

AI总结 该研究提出TSDS框架，结合收敛探测器与困惑度延迟规则，经LTT流程校准后，可在边缘LLM智能体上减少43%-73%的思考计算量，同时保证奖励与云端调用率，在多类基准任务上表现优异。

A Cost-Effective Multimodal LLM Reasoning Framework for Question Answering over Irregular Clinical Time Series

一种用于不规则临床时间序列问答的经济高效多模态大语言模型推理框架

Frank Nie, Ethan B Liu, Yuan Zhu, Wei Fan, Jindong Han

机构 * Shandong University（山东大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） 纠错

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

AI总结 针对不规则临床时间序列问答，提出ClinPRISM框架。该框架含不规则感知多尺度编码器、时间证据蒸馏器和渐进对齐策略，通过构建训练数据，在40亿参数大语言模型主干上实现最优性能，兼具低时间序列令牌数和低推理延迟。

Discourse-Aware Policy Analysis with Argumentation: A Hybrid LLM-Symbolic Framework for Disaster Governance

基于论证的话语感知政策分析：灾害治理的混合大语言模型-符号框架

Stylianos Loukas Vasileiou, Olga Derendiaeva

机构 * New Mexico State University（新墨西哥州立大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 研究灾害治理中政策文件推理隐含问题，提出混合大语言模型-符号框架Apaf，通过分类论点、生成框架介导关系子类型进行关键话语分析，发布新数据集，论证图准确、可解释且跨辖区稳定。

MAF: Multimodal Adaptive Few-shot Prompting for Sentiment Analysis with MLLMs

MAF: 面向情感分析的多模态自适应少样本提示方法

Hangling Xie

机构 * Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出MAF框架，通过动态检索与查询相关的多模态示例，利用轻量级系数生成网络实时融合多模态相似度，结合多数投票提升MLLM在情感分析中的性能。

SEF-CLGC at SemEval-2026 Task 11: Logical Notation Impact on Language Model Performance

SEF-CLGC在SemEval-2026任务11中的应用：逻辑符号对语言模型性能的影响

Hanna Abi Akl, Fabien Gandon, Catherine Faron, Pierre Monnin

机构 * Université Côte d’Azur, Inria, CNRS, I3S, Sophia Antipolis, France（蔚蓝海岸大学, 法国国家信息与自动化研究所, 法国国家科学研究中心, 信息与系统科学实验室, 索菲亚安蒂波利斯, 法国） ； Data ScienceTech Institute, Paris, France（数据科学技术学院, 巴黎, 法国） 纠错

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

AI总结 本文提出SEF-CLGC管道，结合形式逻辑符号与小语言模型，在SemEval-2026任务11中评估推理性能，最佳模型在降低内容偏差的同时达到27.80%的内容分数。

Comments Accepted to SemEval-2026 co-located with ACL 2026

How Language Models Fail: Token-Level Signatures of Committed and Persistent Reasoning Failures

语言模型如何失败：承诺性和持续性推理错误的令牌级特征

Tanvi Thoria, Kiana Jafari, Marc R. Schlichting, Mykel J. Kochenderfer

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） ； Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（航空航天工程系，斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 通过令牌级不确定性信号，将语言模型推理失败分为承诺性失败（早期锁定错误路径）和持续性不确定性（不确定性持续累积），并在23个模型-数据集配置中验证了可预测性，为自我一致性策略提供了指导。

aDSL: Agentic 3D Creation via Joint Agent-Program Design

aDSL：通过智能体-程序联合设计实现智能体驱动的3D内容创建

Rui-Huan Wang, Si-Tong Wei, Jia-Qi He, Heng-Yi Wei, Baoquan Chen, Peng-Shuai Wang

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

AI总结 该研究联合设计以智能体为中心的领域特定语言aDSL与角色专业化多智能体系统，通过“规划-执行-评审”循环提升3D内容创建的鲁棒性等，在文本到形状等任务上优于LLM基线。

Automating Parent Selection Configuration in Genetic Programming with Agentic AI

用智能体人工智能实现遗传编程中父代选择配置的自动化

Jose Guadalupe Hernandez, Jui-Hsuan Chang, Anil Kumar Saini, Xi Li, Jason H. Moore

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

AI总结 该研究提出智能体AI框架，结合LLM推理与RAG实现遗传编程父代选择配置自动化，经符号回归测试，5 mini--AR配置表现优于锦标赛选择，为进化系统自动化设计提供了新路径。

RoE-FND: Synergizing LLMs with Experiential Learning for Effective and Generalizable Evidence-Based Fake News Detection

RoE-FND：结合大语言模型与经验学习实现有效且可泛化的循证假新闻检测

Yuzhou Yang, Qichao Ying, Sheng Li, Zhiyin Zhu, Zhenxing Qian, Xinpeng Zhang

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

AI总结 本文提出RoE-FND框架，结合LLM与自反经验学习构建经验库，推理时检索经验裁决对立推演，在5个FND基准上优于基线且跨数据集泛化性强。

From Passive Delegates to Strategic Negotiators: Reinforcing Social Reasoning in Small Language Models with SocialRL

从被动代理到策略谈判者：用SocialRL强化小型语言模型的社会推理能力

Wenyue Hua, Zachary Huang, Tyler Payne, Safoora Yousefi, Saleema Amershi, Asli Celikyilmaz

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出SocialRL方法训练4B语言模型的社会推理能力，经多领域实验，其跨领域整合后模型平均效用达0.627，优于多数GPT系列模型，心智理论蒸馏可提升效用与泛化性。

Comments 25 pages, 3 figures

Knowledge-Graph-Guided Retrieval-Augmented LLMs for Explainable Root Cause Analysis in Automotive HiL Validation

知识图谱引导的检索增强大语言模型用于汽车在环（HiL）验证中的可解释根本原因分析

Hamza Ouarrad, Mohammad Abboush, Andreas Rausch

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

AI总结 该研究提出KG引导的RAG-LLM框架，用于汽车HiL数据的RCA与故障定位，在ASM汽油发动机和电动车系统案例中分别获90%、94% Top-1准确率，可实现可解释且泛化的故障分析。

Comments 10 pages, 3 figures, 5 tables. Accepted for publication and oral presentation at the 10th International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS 2026), Rome, Italy, November 23--25, 2026

Protoreasoning in Tiny Transformers

微型Transformer中的原型推理

Eduardo Valle, Fergal Reid

机构 * Fin AI Research（Fin AI研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出原型推理，在约100万参数的微型Transformer上实现逐步推理，通过Dyck语言任务验证其可缩小分布外泛化差距，助力探究LLM的通用推理能力。