语言大模型 / LLM

Towards Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models by Refining Textual Embeddings

通过细化文本嵌入缓解大型视觉语言模型中的幻觉

Aakriti Agrawal, Gouthaman KV, Rohith Aralikatti, Gauri Jagatap, Jiaxin Yuan, Sarvesh Baskar, Vijay Kamarshi, Andrea Fanelli, Furong Huang

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） ； Capital One 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

AI总结 针对大型视觉语言模型因过度依赖文本先验而忽视视觉线索导致的幻觉问题，提出一种简单有效的视觉特征融入方法，通过学习视觉信息化的文本嵌入来平衡注意力分布，显著降低幻觉并提升多模态推理能力。

Comments Accepted at The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics

Sample-Efficient LLM-Based Detection of Malicious Web Server Logs with Forensically Explainable Reasoning

基于大语言模型的恶意Web服务器日志检测与取证可解释推理的样本高效方法

Bernhard Kneip, Nhien-An Le-Khac, Hong-Hanh Nguyen-Le

机构 * University of Tuebingen（图宾根大学） 纠错

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

AI总结 提出CEF-Log策略，通过五步推理模板使大语言模型学习日志分析方法，在CSIC 2010数据集上仅用4个示例达到F1=0.99，样本效率提升10倍，并引入新数据集ForenWebLog。

QueryWeaver: Reliable Multi-Tool Query Execution Planning via LLM-Based Graph Generation

QueryWeaver: 基于LLM图生成的可靠多工具查询执行规划

Aishwarya Chakravarthy, Vidhi Kulkarni, Duen Horng Chau

机构 * School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA（计算科学与工程学院，佐治亚理工学院，亚特兰大，GA，美国） 纠错

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

AI总结 提出将自然语言查询转换为结构化图并通过确定性规划器执行的系统，利用深度优先搜索解决跨工具依赖，实现高可靠性查询。

Sycophantic Praise: Evaluating Excessive Praise in Language Models

谄媚式赞美：评估语言模型中的过度赞美

Daniel Vennemeyer, Phan Anh Duong, Meryl Ye, Ruihong Huang, Tianyu Jiang

机构 * University of Cincinnati（辛辛那提大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） 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

AI总结 提出参数化框架衡量赞美是否过度，发现谄媚式赞美在社交和解释性领域远多于客观推理领域，且现有方法无法可靠测量。

Diversity Matters: Revisiting Test-Time Compute in Vision-Language Models

多样性至关重要：重新审视视觉-语言模型中的测试时计算

Yijie Tong, Yifan Hou, Shaobo Cui, Antoine Bosselut, Mrinmaya Sachan

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言模型（VLM）中测试时计算（TTC）策略应用不足的问题，提出基于预测熵的ETTC方法，通过利用模型间的置信度差异提升集成性能，理论证明并实验验证其优于多数投票和最佳单模型。

Comments ICML 2026

Inferring Events from Time Series using Language Models

利用语言模型从时间序列中推断事件

Mingtian Tan, Mike A. Merrill, Zack Gottesman, Tim Althoff, David Evans, Tom Hartvigsen

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 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.AI

AI总结 研究大型语言模型能否从时间序列数据中推断自然语言事件，提出自动化任务生成方法和新基准，并通过蒸馏与强化学习提升小模型性能。

Comments 21 pages, 15 Figures

Zero-Shot Parkinson's Disease Detection from Speech: Comparing Large Audio and Language Models

零样本帕金森病语音检测：比较大型音频和语言模型

Muhammad Ashad Kabir, Sirajam Munira

机构 * School of Computing, Mathematics and Engineering, Charles Sturt University（计算机科学与工程学院，查尔斯·斯图尔特大学） ； Department of Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute（计算机科学系，伦塞拉尔理工学院） 纠错

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

AI总结 通过比较手工声学特征和原始音频波形两种输入模态，研究零样本帕金森病检测在不同语言中的性能差异，发现手工特征在低资源语言中更稳定，而音频输入带来数据集依赖的增益。

Comments 6 pages

Push Your Agent: Measuring and Enforcing Quantitative Goal Persistence in Long-Horizon LLM Agents

推动你的智能体：在长周期LLM智能体中测量和强制实现定量目标持续性

Yuandao Cai, Yuzhang Zhu, Liyou Gao, Wensheng Tang, Shengchao Qin

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出PushBench基准，通过状态追踪检索控制器和积压追踪工作单元控制器，测量和提升长周期语言智能体在定量目标持续性（QGP）上的表现，防止重复提交和虚假完成。

Leveraging Vision-Language Models to Detect Attention in Educational Videos

利用视觉-语言模型检测教育视频中的注意力

Gabriel Becquet, Sébastien Lallé, Vanda Luengo, Ali Abou-Hassan

机构 * Sorbonne University, CNRS, LIP6 & PHENIX（索邦大学、国家科学研究中心、LIP6与PHENIX） 纠错

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

AI总结 本文研究利用视觉-语言模型直接分析教育视频内容，结合眼动数据以提高注意力检测的准确性，但发现其在实时教育诊断中的局限性。

Embedding Perturbation may Better Reflect Intermediate-Step Uncertainty in LLM Reasoning

嵌入扰动可能更好地反映大语言模型推理中的中间步骤不确定性

Qihao Wen, Jiahao Wang, Yang Nan, Pengfei He, Ravi Tandon, Han Xu

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 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.LG

AI总结 本文研究了大语言模型推理中中间步骤不确定性的量化方法，发现基于嵌入扰动的指标在不确定性评估中表现更优，具有更高的效率和简洁性。

Relative Score Policy Optimization for Diffusion Language Models

相对分数策略优化用于扩散语言模型

Zichao Yu, Shengze Xu, Bingqing Jiang, Wenyi Zhang, Difan Zou

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 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.CL

AI总结 本文提出RSPO方法，通过可验证奖励校准扩散语言模型中的噪声似然估计，提升推理能力，在规划任务中表现优异。

TeleResilienceBench: Quantifying Resilience for LLM Reasoning in Telecommunications

TeleResilienceBench: 评估大语言模型在电信领域推理中的韧性

Pranshav Gajjar, Emmanuel Ojo, Vijay K Shah

机构 * NextG Wireless Lab, North Carolina State University（NextG无线实验室，北卡罗来纳州立大学） 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.LG

AI总结 本文提出TeleResilienceBench，通过七个电信子领域评估大语言模型在继承不完整推理并纠正错误时的韧性，发现模型在恢复能力上表现有限，且规模扩大并不必然提升韧性。

Statistical Scouting Finds Debate-Safe but Not Debate-Useful Cases: A Matched-Ceiling Study of Open-Weight LLM Reasoning Protocols

统计 scouting 找到辩论安全但不实用的案例：开放权重 LLM 推理协议的匹配天花板研究

Julia Hu, Alfred Shen, Kumar Lakshmipathi

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

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

AI总结 研究探讨在生成 token 数限制下，不同推理协议的路由头寸及恢复潜力，发现辩论安全性和实用性不一致，需更复杂的信号来优化。

Comments 14 pages, 5 figures. Technical report / preprint

Infection-Reasoner: A Compact Vision-Language Model for Wound Infection Classification with Evidence-Grounded Clinical Reasoning

Infection-Reasoner: 一种用于伤口感染分类的紧凑视觉-语言模型，结合证据支撑的临床推理

Palawat Busaranuvong, Reza Saadati Fard, Emmanuel Agu, Deepak Kumar, Shefalika Gautam, Bengisu Tulu, Diane Strong

机构 * Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院） ； UMass Chan Medical School（UMass Chan医学院） 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

AI总结 本文提出Infection-Reasoner，一种紧凑的视觉-语言模型，通过两阶段训练提升伤口感染分类和推理生成的准确性与解释性，实验结果显示其在分类和推理质量上优于现有方法。

SolidCoder: Bridging the Mental-Reality Gap in LLM Code Generation through Concrete Execution

SolidCoder：通过具体执行弥合LLM代码生成中的心理现实差距

Woojin Lee, Jin-Xia Huang

机构 * Electronics and Telecommunications Research Institute, Republic of Korea（韩国电信研究所） 纠错

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

AI总结 SolidCoder通过强制边缘情况意识和沙盒执行解决心理现实差距，提升代码生成性能，实现HumanEval、CodeContests和APPS的高准确率。

Comments 23 pages, 2 figures, Accepted at Findings of ACL 2026

Beyond Meta-Reasoning: Metacognitive Consolidation for Self-Improving LLM Reasoning

超越元推理：面向自我改进大语言模型推理的元认知巩固

Ziqing Zhuang, Linhai Zhang, Jiasheng Si, Deyu Zhou, Yulan He

机构 * Southeast University（东南大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（齐鲁工业大学（山东科学院）） 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

AI总结 本文提出元认知巩固框架，通过整合历史推理经验提升未来元推理能力，实验显示性能随经验积累而提升。

CiPO: Counterfactual Unlearning for Large Reasoning Models through Iterative Preference Optimization

CiPO：通过迭代偏好优化实现大型推理模型的反事实去学习

Junyi Li, Yongqiang Chen, Ningning Ding

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 针对大型推理模型去学习难题，CiPO通过迭代偏好优化重新定义去学习为对推理过程的针对性干预，有效去除中间推理步骤和最终答案的知识，同时保持推理能力。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference

ChemDFM-R: A Chemical Reasoning LLM Enhanced with Atomized Chemical Knowledge

ChemDFM-R: 一种增强原子化化学知识的化学推理大语言模型

Zihan Zhao, Ziping Wan, Lu Chen, Xuanze Lin, Shiyang Yu, Situo Zhang, Da Ma, Zichen Zhu, Danyang Zhang, Huayang Wang, Zhongyang Dai, Liyang Wen, Bo Chen, Xin Chen, Kai Yu

机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（X-LANCE实验室、计算机科学学院、上海交通大学、上海、中国） ； Suzhou Laboratory, Suzhou, China（苏州实验室、苏州、中国） ； Shanghai Innovation Institution, Shanghai, China（上海创新研究院、上海、中国） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing, Suzhou, China（江苏省语言计算重点实验室、苏州、中国） ； School of Chemistry and Chemical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（化学与化工学院、上海交通大学、上海、中国） 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

AI总结 本文提出ChemDFM-R，通过构建原子化化学知识库ChemFG并采用混合源蒸馏方法，提升模型对化学原理和反应逻辑的理解，实现优于通用和领域大模型的化学推理能力。

Comments 20 figures, 5 tables

From Topology to Trajectory: LLM-Driven World Models For Supply Chain Resilience

从拓扑到轨迹：LLM驱动的世界模型用于供应链韧性

Jia Luo

机构 * Huazhong University and Science and Technology（华中科技大学） 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.AI

AI总结 本文提出ReflectiChain框架，通过生成世界模型和回顾代理强化学习，提升供应链韧性，实验显示在极端场景下性能提升显著。

Advancing Reasoning in Diffusion Language Models with Denoising Process Rewards

通过去噪过程奖励推进扩散语言模型的推理能力

Shaoan Xie, Lingjing Kong, Xiangchen Song, Xinshuai Dong, Guangyi Chen, Eric P. Xing, Kun Zhang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 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

AI总结 本文提出去噪过程奖励，通过优化去噪轨迹提升扩散语言模型的推理稳定性与可解释性，实验显示在推理任务中表现更优。

Structuring versus Problematizing: How LLM-based Agents Scaffold Learning in Diagnostic Reasoning

结构化与问题化：基于LLM的智能体如何在诊断推理中构建学习

Fatma Betül Güreş, Tanya Nazaretsky, Seyed Parsa Neshaei, Tanja Käser

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） 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

AI总结 本文探讨了基于LLM的智能体如何通过结构化和问题化策略促进诊断推理学习，研究发现两种策略在不同参与度指标上各有优势。

Comments 12 pages, 8 figures. Accepted at LAK 2026

Journal ref In Proceedings of the 16th International Learning Analytics and Knowledge Conference (LAK 2026), April 27-May 1, 2026, Bergen, Norway. ACM, New York, NY, USA

Enhancing LLM Problem Solving via Tutor-Student Multi-Agent Interaction

通过导师-学生多智能体交互增强LLM问题解决能力

Nurullah Eymen Özdemir, Erhan Oztop

机构 * Ozyegin University（奥兹耶金大学） 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.AI

AI总结 本文提出PETITE框架，通过角色差异化交互提升LLM问题解决性能，对比自一致性、自修正等方法，显示在APPS基准上准确率相近或更高且消耗更少token。

Comments 7 pages, 3 figures, This work is under review for conference appearance

AlphaCast: A Human Wisdom-LLM Intelligence Co-Reasoning Framework for Interactive Time Series Forecasting

AlphaCast：一种用于交互式时间序列预测的人类智慧-大语言模型智能协同推理框架

Xiaohan Zhang, Tian Gao, Mingyue Cheng, Bokai Pan, Ze Guo, Yaguo Liu, Xiaoyu Tao, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学认知智能国家重点实验室） 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

AI总结 AlphaCast提出一种交互驱动的代理推理框架，利用无训练大语言模型实现准确的时间序列预测，通过多阶段工作流整合上下文准备、基于推理的生成和反思评估，将预测转化为多轮自主交互过程。

On-Policy Distillation of Language Models for Autonomous Vehicle Motion Planning

语言模型在自动驾驶运动规划中的在线策略蒸馏

Amirhossein Afsharrad, Amirhesam Abedsoltan, Ahmadreza Moradipari, Sanjay Lall

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 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.AI

AI总结 本文研究如何将大模型的运动规划知识迁移到小模型，提出在线通用知识蒸馏方法，在nuScenes基准测试中表现优于强化学习基线，模型规模缩小5倍仍保持高性能。

Learning to Edit Knowledge via Instruction-based Chain-of-Thought Prompting

通过基于指令的思考链提示学习知识编辑

Jinhu Fu, Yan Bai, Longzhu He, Yihang Lou, Yanxiao Zhao, Li Sun, Sen Su

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Peking University（北京大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CoT2Edit方法，通过思考链推理提升大语言模型的知识编辑能力，解决泛化差和范围窄的问题，实验显示在六个场景中表现优异。

Comments Accepted by ACL 2026 main conference

Optimizing LLM Prompt Engineering with DSPy Based Declarative Learning

基于DSPy的声明式学习优化大语言模型提示工程

Shiek Ruksana, Sailesh Kiran Kurra, Thipparthi Sanjay Baradwaj

机构 * Vasavi College of Engineering（瓦萨维工程学院） ； Amazon（亚马逊） ； Texas（德克萨斯州） 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.LG

AI总结 本文提出基于DSPy的声明式学习方法，通过符号规划、无梯度优化和自动模块重写提升提示优化的可靠性、效率和泛化能力，实验显示事实准确率提升30-45%，幻觉率降低25%。

Comments Best paper Award ,IEEE International Conference on Emerging Smart Computing and Informatics (ESCI) Pune, India. Mar 11-13, 2026

Making Bias Non-Predictive: Training Robust LLM Reasoning via Reinforcement Learning

消除偏见的可预测性：通过强化学习训练鲁棒的大语言模型推理

Qian Wang, Xuandong Zhao, Zirui Zhang, Zhanzhi Lou, Nuo Chen, Dawn Song, Bingsheng He

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

AI总结 本文提出Epistemic Independence Training (EIT)框架，通过使偏见提示非预测性来提升大语言模型的推理鲁棒性，实验表明其在对抗性偏见下表现更优，并能泛化至多种偏见类型。

Do Agent Societies Develop Intellectual Elites? The Hidden Power Laws of Collective Cognition in LLM Multi-Agent Systems

智能体社会是否发展出知识分子？LLM多智能体系统中集体认知的隐藏幂律

Kavana Venkatesh, Jiaming Cui

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 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.AI

AI总结 研究LLM多智能体系统中协调动态，揭示协调遵循幂律级联、集中于知识分子精英及系统规模增长时极端事件频发的三大定律，提出整合瓶颈机制及Deficit-Triggered Integration方法提升性能。

Synapse: Evolving Job-Person Fit with Explainable Two-phase Retrieval and LLM-guided Genetic Resume Optimization

Synapse：通过可解释的双阶段检索和LLM引导的遗传简历优化实现就业-个人匹配

Ansel Kaplan Erol, Seohee Yoon, Keenan Hom, Xisheng Zhang

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 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.LG

AI总结 Synapse通过双阶段检索和遗传优化提升招聘推荐系统，解决信息不平衡问题，提高推荐精度和透明度，实验显示nDCG@10提升22%。

AeroTherm-GPT: A Verification-Centered LLM Framework for Thermal Protection System Engineering Workflows

AeroTherm-GPT：一种面向热防护系统工程工作流的验证中心LLM框架

Chuhan Qiao, Jinglai Zheng, Jie Huang, Buyue Zhao, Fan Li, Haiming Huang

机构 * School of Civil Engineering, Beijing Jiaotong University（北京交通大学土木工程学院） ； Beijing Research Institute of Telemetry（北京遥测技术研究所） 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

AI总结 本文提出AeroTherm-GPT，一种专为热防护系统设计的LLM代理，通过约束闭环生成框架解决超音速热防护系统设计中生成可执行仿真工具时的约束冲突问题，实现高效率的根因修复。