语言大模型 / LLM

Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models

Xuezhi Wang, Jason Wei, Dale Schuurmans, Quoc Le, Ed Chi, Sharan Narang, Aakanksha Chowdhery, Denny Zhou

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

Comments Published at ICLR 2023. V2: added PaLM results; V3: added UL2 results; V4: camera ready version at ICLR 2023

Translating Natural Language to Planning Goals with Large-Language Models

Yaqi Xie, Chen Yu, Tongyao Zhu, Jinbin Bai, Ze Gong, Harold Soh

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

Structured Personalization: Modeling Constraints as Matroids for Data-Minimal LLM Agents

结构化个性化：将约束建模为Matroid以实现数据最小的LLM代理

Daniel Platnick, Marjan Alirezaie, Hossein Rahnama

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

AI总结 本文提出通过Matroid建模约束，实现数据最小的LLM个性化方法，解决现实中的结构化约束问题。

Comments Accepted to the AAAI 2026 Workshop on Personalization in the Era of Large Foundation Models (PerFM), 5 pages, 1 figure

Detecting Various DeFi Price Manipulations with LLM Reasoning

Juantao Zhong, Daoyuan Wu, Ye Liu, Maoyi Xie, Yang Liu, Yi Li, Ning Liu

机构 * Daoyuan Wu is the co-first author.（达元吴是共同第一作者） ； Ye Liu is the corresponding author.（叶刘是通讯作者） 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.AI

Comments Accepted by ASE 2025. Please cite the conference version of this paper, e.g., "Juantao Zhong, Daoyuan Wu, Ye Liu, Maoyi Xie, Yang Liu, Yi Li, Ning Liu. Detecting Various DeFi Price Manipulations with LLM Reasoning. In 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2025)"

Distilling Tool Knowledge into Language Models via Back-Translated Traces

Xingyue Huang, Xianglong Hu, Zifeng Ding, Yuan He, Rishabh, Waleed Alzarooni, Ziyu Ye, Wendong Fan, Bailan He, Haige Bo, Changran Hu, Guohao Li

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Amazon（亚马逊公司） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Los Angeles（洛杉矶大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑莱布尼茨大学） 纠错

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

Comments Accepted in Workshop in Multi-Agent Systems in the Era of Foundation Models: Opportunities, Challenges and Futures, ICML 2025

ChemToolAgent: The Impact of Tools on Language Agents for Chemistry Problem Solving

Botao Yu, Frazier N. Baker, Ziru Chen, Garrett Herb, Boyu Gou, Daniel Adu-Ampratwum, Xia Ning, Huan Sun

机构 * Department of Computer Science and Engineering, OSU（计算机科学与工程系，俄勒冈州立大学） ； Department of Biomedical Informatics, OSU（生物医学信息学系，俄勒冈州立大学） ； College of Pharmacy, OSU（药学院，俄勒冈州立大学） 纠错

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

Comments Accepted to NAACL 2025 Findings. Previous title: Tooling or Not Tooling? The Impact of Tools on Language Agents for Chemistry Problem Solving. Based on the camera ready version, this version adds more experimental results. We also release the toolkit in ChemMCP (https://osu-nlp-group.github.io/ChemMCP), which is a continuously updated and MCP-compatible chemistry toolkit

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

Touching or Chatting: The Utility of LLMs and Tactile Charts for Learning about Complex Chart Types by BLV Individuals

触摸还是聊天：大语言模型和触觉图表对视力障碍者学习复杂图表类型的效用

Tingying He, Maggie McCracken, Daniel Hajas, Sarah Creem-Regehr, Alexander Lex

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 研究探讨大语言模型对视力障碍者图表类型学习的影响及触觉学习的作用，通过扩展触觉图表学习工具并比较两种学习形式，发现触觉模板有助于形成心理模型，利于后续数据探索，无触觉支持的文本加LLM解释在空间推理任务中有弱点。

CognixShield: PoV-Guided Vulnerable API Usage Detection in Large Codebases via LLMs

CognixShield：基于LLM的、面向大型代码库的PoV引导式漏洞API使用检测

Quanzhi Fu, Wang Lingxiang, Wenjia Song, Gelei Deng, Yi Liu, Dan Williams, Ying Zhang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,summary_cn)

AI总结 CognixShield是一款LLM驱动的框架，通过保留语义的AST碎片化、感知漏洞的多智能体RAG、PoV引导的语义推理三个核心组件，在57个Java应用上实现了优于现有工具的漏洞API使用检测性能。

Comments accepted in ESEM 2026

Afford-X: Generalizable and Slim Affordance Reasoning for Task-oriented Manipulation

Afford-X：面向任务型操作的通用且轻量化的可供性推理模型

Xiaomeng Zhu, Yuyang Li, Leiyao Cui, Pengfei Li, Huan-ang Gao, Yixin Zhu, Hao Zhao

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所） ； Institute for Al Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究人员推出LVIS-Aff数据集，开发了Afford-X可供性推理模型，其性能优于现有非LLM方法和此前会议论文结果，参数紧凑、推理速度快，可部署于本地设备助力机器人任务导向型操作。

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。

ACEM: A Cost Estimation Model for Agentic Software Engineering

ACEM：面向智能体软件工程的成本估算模型

Mohammad El-Ramly

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 针对智能体软件工程成本估算问题，本文提出ACEM模型，分解成本为LLM、HITL、基础设施三类，引入RF、CF、HIS构念并映射传统度量，为智能体开发成本估算提供早期方案。

Comments 27 pages, under journal publication

Fault Cause Identification across Manufacturing Lines through Ontology-Guided and Process-Aware FMEA Graph Learning with LLMs

基于本体引导和流程感知FMEA图学习结合大语言模型的跨生产线故障原因识别

Sho Okazaki, Kohei Kaminishi, Takuma Fujiu, Yusheng Wang, Manu Sasidharan, Jun Ota

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 该研究针对跨生产线故障原因识别难题，提出OGPAL框架，结合LLM与RGCN实现FMEA知识复用，在汽车压力传感器装配线案例中性能优于基线方法。

Wrong and More Confident: A Field Experiment on Large Language Models Taking a Graduate Economics Exam

错误且更自信：语言模型参加研究生经济学考试的实地实验

Piyush Akimitsu

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

AI总结 研究语言模型在研究生经济学考试中面对误导性信息的表现，通过GERB实验发现误导性信息降低正确答案概率，不同类型模型受影响无显著差异，错误答案有完整解释且模型自信，不对照答案难以发现错误。

The Case for Vibe Modeling: A Missing Step in AI-Based Trustworthy Software Development

氛围建模的必要性：基于AI的可信软件开发中缺失的一环

Shalini Chakraborty, Michael Mittermaier, Judith Michael

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 本文提出在AI辅助软件开发中引入氛围建模作为轻量中间抽象，通过学生调查验证其在提升LLM输出理解、降低验证工作量及增强信任方面的潜力，为可信AI软件工程研究提供方向。

Comments 7 pages, 1 figure

SG-CoT: An Ambiguity-Aware Robotic Planning Framework using Scene Graph Representations

SG-CoT：一种基于场景图表示的模糊性感知机器人规划框架

Akshat Rana, Peeyush Agarwal, K. P. S. Rana, Amarjit Malhotra

机构 * Netaji Subhas University of Technology（纳塔贾·萨哈大学） 纠错

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

AI总结 SG-CoT通过构建场景图并利用LLM迭代查询以检测和澄清模糊性，提升机器人规划在模糊环境中的可靠性，实验表明其在单机和多机环境中均优于现有方法。

Comments This work has been submitted to the journal Autonomous Robots for possible publication

TGMS: An Agent-Native Bi-Temporal Graph Management System

TGMS：一种原生代理双时态图管理系统

Xiaofei 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 研究针对时态图问题中LLM代理常失败的情况，提出双时态属性图管理系统TGMS，将13个运算符作为代理工具，LLM规划调用，系统计算，能分离有效时间与事务时间，在基准测试中表现优异，开源代码等。

Planning to Hammer: Difficulty-Aware Decomposition for Automating Rocq Proofs

规划锤击：面向自动化Rocq证明的难度感知分解

Ning Zhang, Nongyu Di, Zenan Li, Yuan Yao, Xiaoxing Ma

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 提出Quarry框架，通过LLM规划证明分解并利用难度模型排序子目标，结合CoqHammer自动证明，在Rocq基准测试中成功率提升7%-13%。

Comments 26 pages, 8 figures; submitted to OOPSLA 2026

Tracing the Shadows: Automatic Tracking and Analysis of Crypto Money Laundering via Transaction Semantic Analysis

追踪阴影：通过交易语义分析对加密货币洗钱进行自动跟踪与分析

Hao Wu, Haijun Wang, Shangwang Li, Yin Wu, Ming Fan, Ting Liu, Xiapu Luo

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 研究针对加密货币洗钱问题，提出AMLGuard语义感知框架，结合静态规则分析与LLM推理，对复杂DeFi交易语义分析，实现非法资金流追踪，在真实案例评估中取得高精度召回率，有效应对加密货币洗钱。

Can LLMs Prove Robotic Path Planning Optimality? A Benchmark for Research-Level Algorithm Verification

大语言模型能否证明机器人路径规划的最优性？一种用于研究级算法验证的基准测试

Zhengbang Yang, Md. Tasin Tazwar, Minghan Wei, Zhuangdi Zhu

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） ； Florida Atlantic University（佛罗里达大西洋大学） 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)；prompting(abstract)

AI总结 本文提出首个评估大语言模型在机器人路径规划算法近似比证明能力的基准测试，包含34个研究级证明任务，揭示了LLM在缺乏领域知识时的局限性，并通过上下文补充分析改进推理质量。

Using LLMs to Adjudicate Static-Analysis Alerts with Error Reduction Techniques

使用具有错误减少技术的大语言模型来判定静态分析警报

William Klieber, David Svoboda, Lori Flynn, Ruben Martins

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 研究用大语言模型判定静态分析警报，采用一致性检查和LLM推理评估两种方法，在三个测试套件上评估多个LLMs，中级推理LLMs经错误缓解后召回率和特异性高，还探讨了相关问题及合成程序作为证据的结果。

Comments 22 pages

CAIRN: Cross-Room 3D Scene Understanding with Topology-Aware Large Multimodal Models

CAIRN：使用拓扑感知大型多模态模型进行跨房间3D场景理解

He Liang, Chenyang Ma, Yiming Zhang, Sangyun Shin, Andrew Markham, Niki Trigoni, Yuhang He

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Microsoft（微软公司） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有3D-LLMs不能处理多房间场景问题，提出拓扑感知3D-LLM即CAIRN。其将Transformer注意力与场景层次对齐，通过多种方式增强模型能力。在新基准CAIRN-MR上实验，CAIRN在多房间任务中大幅超越前人，单房间任务也具竞争力。

Comments Project Page: https://oceansdepp.github.io/cairn_web/

A Closed-Loop Multi-Agent Framework for Robust Multi-Robot Manipulation

用于鲁棒多机器人操作的闭环多智能体框架

Yi-Xiang He, Lan Wei, Haoming Cen, Jian-Jian Jiang, Zhuohao Li, Guanxing Lu, Yihan Yang, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部机器智能与先进计算重点实验室） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 针对多机器人操作中高级推理应用于实际执行的挑战，提出基于分层闭环智能体的LLM框架，含规划、操作、验证智能体。经实际实验验证，该框架成功率高、适应性强，为多样操作任务提供可推广方法。

Comments RSS 2026

From One-to-One to Many-to-Many: Dynamic Cross-Layer Injection for Deep Vision-Language Fusion

从一对一到多对多：面向深度视觉-语言融合的动态跨层注入

Cheng Chen, Yuyu Guo, Pengpeng Zeng, Jingkuan Song, Peng Di, Hang Yu, Lianli Gao

机构 * Tongji University（同济大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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 提出跨层注入框架，通过自适应多投影模块和自适应门控融合机制实现视觉层与LLM的动态多对多连接，显著提升多模态理解性能。

A Large-Language-Model Supported Personalized Driving Framework for Lane Change in Highway Scenarios

大语言模型支持的高速公路换道场景个性化驾驶框架

Dong Bi, Yongqi Zhao, Paul Kovacevic, Tomislav Mihalj, Ji Zhou, Jiayuan Gong, Arno Eichberger

机构 * Hubei University of Automotive Technology（湖北汽车工业学院） ； Graz University of Technology（格拉茨技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种LLM支持的个性化驾驶框架，通过映射自然语言指令到Apollo规划参数，结合聚类和风格强度排序生成可区分的换道行为，并利用检索增强生成解释隐式指令。

AERMANI-VLM: Structured Prompting and Reasoning for Aerial Manipulation with Vision Language Models

AERMANI-VLM：基于视觉语言模型的空中 manipulation 的结构提示与推理

Sarthak Mishra, Rishabh Dev Yadav, Avirup Das, Saksham Gupta, Wei Pan, Spandan Roy

机构 * Robotics Research Center, IIIT Hyderabad（IIIT海得拉巴机器人研究中心） ； Department of Computer Science, University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） ； Newcastle University（纽卡斯尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AERMANI-VLM框架，通过分离高层推理与低层控制，利用结构化提示生成自然语言推理轨迹，实现安全可靠的空中 manipulation 任务执行。