语言大模型 / LLM

A Role-Based LLM Framework for Structured Information Extraction from Healthy Food Policies

基于角色的LLM框架用于从健康食品政策中提取结构化信息

Congjing Zhang, Ruoxuan Bao, Jingyu Li, Yoav Ackerman, Shuai Huang, Yanfang Su

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Shanghai University（上海大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于角色的LLM框架，通过分配专门角色提升健康食品政策信息提取的准确性与透明度，对比零样本、少样本和推理链基线，展现更优的复杂推理能力。

Automating Android Build Repair: Bridging the Reasoning-Execution Gap in LLM Agents with Domain-Specific Tools

自动化Android构建修复：通过领域特定工具弥合LLM代理中的推理-执行差距

Ha Min Son, Huan Ren, Xin Liu, Zhe Zhao

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； CodeDroid LLC（CodeDroid有限责任公司） 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AndroidBuildBench基准和GradleFixer工具，通过领域特定抽象提升LLM修复Android构建错误的效率，解决LLM在低层执行中的不足。

Lumos: Let there be Language Model System Certification

Lumos: 让语言模型系统认证成为可能

Isha Chaudhary, Vedaant Jain, Prineet Parhar, Kavya Sachdeva, Avaljot Singh, Sayan Ranu, Gagandeep Singh

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校） 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 Lumos提出首个系统化框架，通过概率编程DSL实现语言模型系统行为的正式认证，支持复杂关系和时间规格，揭示了先进视觉语言模型在自动驾驶场景中的安全风险。

DRIFT: Dynamic Rule-Based Defense with Injection Isolation for Securing LLM Agents

DRIFT: 基于注入隔离的动态规则防御以保障LLM代理安全

Hao Li, Xiaogeng Liu, Hung-Chun Chiu, Dianqi Li, Ning Zhang, Chaowei Xiao

机构 * Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 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

AI总结 DRIFT通过动态安全策略和注入隔离技术，有效防御LLM代理中的提示注入攻击，验证了其在多个基准测试中的高安全性和高实用性。

Comments Accepted to NeurIPS 2025

DUPLEX: Agentic Dual-System Planning via LLM-Driven Information Extraction

DUPLEX：基于LLM驱动信息提取的代理双系统规划

Keru Hua, Ding Wang, Yaoying Gu, Xiaoguang Ma

机构 * Midea Corporate Research Center（美的集团研发中心） ； Midea Group（美的集团） ； Northeastern University（东北大学） ； Engineering Department（工程部） 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 DUPLEX通过限制LLM进行结构化语义 grounding，结合符号规划器实现可靠规划，优于现有端到端和混合LLM基线。

Evaluating LLM-Based Test Generation Under Software Evolution

评估基于大语言模型的测试生成在软件演化中的表现

Sabaat Haroon, Mohammad Taha Khan, Muhammad Ali Gulzar

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 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 研究评估了基于大语言模型的测试生成在软件演化中的性能，发现其在代码变化时表现下降，测试覆盖和回归检测能力不足。

Comments 10 pages, 9 figures, 2 tables

PRISM: A Dual View of LLM Reasoning through Semantic Flow and Latent Computation

PRISM：通过语义流和潜在计算双重视角分析LLM推理

Ruidi Chang, Jiawei Zhou, Hanjie Chen

机构 * Rice University（里士大学） ； Stony Brook University（石溪大学） 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 PRISM通过同时分析推理步骤和层的语义流与潜在计算，揭示LLM推理过程中的系统性模式，展示失败轨迹易陷入无效验证循环并转向不同模式，为分析LLM推理过程提供实用工具。

GraphRAG for Engineering Diagrams: ChatP&ID Enables LLM Interaction with P&IDs

GraphRAG用于工程图纸：ChatP&ID实现LLM与P&IDs的交互

Achmad Anggawirya Alimin, Artur M. Schweidtmann

机构 * Process Intelligence Research Group（过程智能研究组） ； Department of Chemical Engineering（化学工程系） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 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 本文提出ChatP&ID框架，通过GraphRAG实现高效、低成本的P&IDs自然语言交互，提升准确率并降低计算成本。

SafePilot: A Framework for Assuring LLM-enabled Cyber-Physical Systems

SafePilot: 一种确保基于大语言模型的嵌入式物理系统框架

Weizhe Xu, Mengyu Liu, Fanxin Kong

机构 * University of Notre Dame（诺克斯维尔大学） ； Washington State University（华盛顿州立大学） 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.AI

AI总结 本文提出SafePilot框架，通过层级神经符号方法确保基于大语言模型的嵌入式物理系统安全性，通过任务复杂度评估和分治策略，结合形式化验证提升任务规划可靠性。

Comments 12 pages, 8 figures

Formula-R1: Incentivizing LLM Reasoning over Complex Tables with Numerical Computation via Formula-Driven Reinforcement Learning

Formula-R1：通过公式驱动强化学习激励LLM对复杂表格进行数值计算的推理

Lang Cao, Jingxian Xu, Hanbing Liu, Jinyu Wang, Mengyu Zhou, Haoyu Dong, Shi Han, Dongmei Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Nankai University（南开大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shandong University（山东大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 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Formula-R1，通过公式驱动强化学习框架提升LLM对复杂表格的推理能力，尤其在多步数值计算任务中表现优异，且优于现有方法。

TimeXL: Explainable Multi-modal Time Series Prediction with LLM-in-the-Loop

TimeXL：基于LLM的多模态时间序列预测可解释方法

Yushan Jiang, Wenchao Yu, Geon Lee, Dongjin Song, Kijung Shin, Wei Cheng, Yanchi Liu, Haifeng Chen

机构 * School of Computing, University of Connecticut（大学计算机学院） ； Data Science & System Security Department, NEC Labs America（数据科学与系统安全部，NEC美国实验室） ； Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST（金 Jaechul人工智能研究生院，韩国科学技术院） 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 TimeXL通过集成原型时间序列编码器与三个协作LLM，提升时间序列预测的准确性与可解释性，实验证明在四个真实数据集上AUC提升达8.9%。

Comments NeurIPS 2025 camera ready version

Solver-Aided Verification of Policy Compliance in Tool-Augmented LLM Agents

辅助验证工具增强大语言模型代理的政策合规性

Cailin Winston, Claris Winston, René Just

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 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 本文提出一种基于SMT求解器的框架，用于确保工具增强大语言模型代理在工具使用上的政策合规性，通过将自然语言政策转化为形式逻辑约束，并在运行时检查工具调用以防止违规。

SpecMol: A Spectroscopy-Grounded Foundation Model for Multi-Task Molecular Learning

SpecMol：一种基于光谱的多任务分子学习基础模型

Shuaike Shen, Jiaqing Xie, Zhuo Yang, Antong Zhang, Shuzhou Sun, Ben Gao, Tianfan Fu, Biqing Qi, Yuqiang Li

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Brown University（布朗大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 SpecMol提出一种统一框架，整合光谱解释、分子表示学习和三维结构生成，通过SpecMol-Bench评估协议实现光谱驱动的结构解析和分子生成。

LLM-Based World Models Can Make Decisions Solely, But Rigorous Evaluations are Needed

基于LLM的世界模型可以独立做出决策，但需要严谨的评估

Chang Yang, Xinrun Wang, Junzhe Jiang, Qinggang Zhang, Xiao Huang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Singapore Management University（新加坡国立大学） 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.AI

AI总结 本文从决策视角出发，对基于LLM的世界模型进行综合评估，设计了政策验证、行动提案和政策规划三项任务，评估了GPT-4o和GPT-4o-mini在不同环境中的表现，发现LLM世界模型在长期决策任务中性能下降，且不同功能组合会引入额外的不稳定性。

Comments Accepted to TMLR

Surg$Σ$: A Spectrum of Large-Scale Multimodal Data and Foundation Models for Surgical Intelligence

Surg$Σ$: 一种大规模多模态数据和基础模型的光谱，用于外科智能

Zhitao Zeng, Mengya Xu, Jian Jiang, Pengfei Guo, Yunqiu Xu, Zhu Zhuo, Chang Han Low, Yufan He, Dong Yang, Chenxi Lin, Yiming Gu, Jiaxin Guo, Yutong Ban, Daguang Xu, Qi Dou, Yueming Jin

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； CUHK（香港中文大学） ； SJTU（上海交通大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出Surg$Σ$，通过大规模多模态数据和基础模型提升外科智能，解决现有框架任务特定、泛化能力差的问题，展示统一语义设计和结构化推理标注的改进效果。

Adaptive Theory of Mind for LLM-based Multi-Agent Coordination

自适应理论 of mind 用于基于大语言模型的多智能体协调

Chunjiang Mu, Ya Zeng, Qiaosheng Zhang, Kun Shao, Chen Chu, Hao Guo, Danyang Jia, Zhen Wang, Shuyue Hu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 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 本文提出自适应理论 of mind 机制，通过估计伙伴的理论 of mind 深度以提升多智能体协作效率，实验验证了该机制在多个任务中的有效性。

Comments Accepted by AAAI 2026

Structure-Aware Multimodal LLM Framework for Trustworthy Near-Field Beam Prediction

面向可信近场波束预测的结构感知多模态大语言模型框架

Mengyuan Li, Qianfan Lu, Jiachen Tian, Hongjun Hu, Yu Han, Xiao Li, Chao-kai Wen, Shi Jin

机构 * School of Information Science and Engineering, Southeast University（信息科学与工程学院，东南大学） ； Institute of Communications Engineering, National Sun Yat-sen University（通讯工程学院，国立中山大学） 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.AI

AI总结 本文提出基于大语言模型的多模态框架，融合历史GPS数据、RGB图像、LiDAR数据及任务特定文本提示，以提升复杂低空环境中的近场波束对齐能力。

SAGE: Multi-Agent Self-Evolution for LLM Reasoning

SAGE：多智能体自进化用于大语言模型推理

Yulin Peng, Xinxin Zhu, Chenxing Wei, Nianbo Zeng, Leilei Wang, Ying Tiffany He, F. Richard Yu

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, China（深圳大学计算机科学与软件工程学院，中国） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ), China（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； School of Information Technology, Carleton University, Canada（卡尔顿大学信息科技学院，加拿大） 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 SAGE通过四智能体协同进化提升LLM推理能力，利用小种子集实现稳定自训练，在数学和代码生成基准上取得显著提升。

Brain-Inspired Graph Multi-Agent Systems for LLM Reasoning

受脑启发的图多智能体系统用于LLM推理

Guangfu Hao, Yuming Dai, Xianzhe Qin, Shan Yu

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 本文提出受人类认知全局工作理论启发的BIGMAS系统，通过动态图结构和共享工作区提升多步推理能力，实验表明其在多个LLM上均优于现有多智能体基线。

ToolFlood: Beyond Selection -- Hiding Valid Tools from LLM Agents via Semantic Covering

ToolFlood: 超越选择 -- 通过语义覆盖隐藏有效工具于LLM代理

Hussein Jawad, Nicolas J-B Brunel

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

AI总结 研究针对LLM代理的检索层攻击，通过语义覆盖注入恶意工具，使有效工具被排除在外，实验显示攻击成功率高达95%。

Delta1 with LLM: symbolic and neural integration for credible and explainable reasoning

Delta1与LLM：符号与神经整合用于可信且可解释的推理

Yang Xu, Jun Liu, Shuwei Chen, Chris Nugent, Hailing Guo

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Delta1与LLM结合的框架，通过符号推理与神经网络整合，实现可信且可解释的推理，适用于医疗、合规和监管领域。

Comments 12 pages, 1 figure, 3 tables, accepted oral presentation at AAAI2026 Bridge Program on Logic & AI

Quality-Driven Agentic Reasoning for LLM-Assisted Software Design: Questions-of-Thoughts (QoT) as a Time-Series Self-QA Chain

以质量为导向的代理推理用于大语言模型辅助软件设计：问题-思考（QoT）作为时间序列自我QA链

Yen-Ku Liu, Yun-Cheng Tsai

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QoT框架，通过时间序列自我QA链提升大语言模型辅助软件设计的质量，通过多领域实验验证其在不同模型规模和复杂度下的效果。

Can LLM Aid in Solving Constraints with Inductive Definitions?

大语言模型能否帮助解决带有归纳定义的约束？

Weizhi Feng, Shidong Shen, Jiaxiang Liu, Taolue Chen, Fu Song, Zhilin Wu

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 本文提出一种神经符号方法，利用大语言模型生成辅助引理，提升求解涉及归纳定义的约束的能力，实验表明其在证明任务上的有效性。

Comments Accepted by the 27th Symposium on Formal Methods (FM 2026)

From Entity-Centric to Goal-Oriented Graphs: Enhancing LLM Knowledge Retrieval in Minecraft

从以实体为中心到以目标为导向的图：增强Minecraft中的LLM知识检索

Jonathan Leung, Yongjie Wang, Zhiqi Shen

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 本文提出目标导向图（GoG）框架，通过构建目标依赖关系图提升LLM在Minecraft中的步骤推理能力，实验表明其优于GraphRAG等方法。

Comments Accepted at Knowledge-Based Systems

Automatic Paper Reviewing with Heterogeneous Graph Reasoning over LLM-Simulated Reviewer-Author Debates

基于异构图推理的自动论文评审：LLM模拟的评审者-作者辩论

Shuaimin Li, Liyang Fan, Yufang Lin, Zeyang Li, Xian Wei, Shiwen Ni, Hamid Alinejad-Rokny, Min Yang

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

AI总结 ReViewGraph通过异构图推理分析LLM模拟的评审者-作者辩论，提升论文评审的准确性和细致程度。

Journal ref AAAI-2026

Zipage: Maintain High Request Concurrency for LLM Reasoning through Compressed PagedAttention

Zipage: 通过压缩分页注意力维持大语言模型推理的高请求并发性

Mengqi Liao, Lu Wang, Chaoyun Zhang, Bo Qiao, Si Qin, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang, Huaiyu Wan

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； Microsoft（微软） 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 Zipage通过压缩分页注意力技术，在维持高并发的同时实现接近全KV推理性能的高效大语言模型推理

Not Too Short, Not Too Long: How LLM Response Length Shapes People's Critical Thinking in Error Detection

不短不长：LLM响应长度如何影响人们在错误检测中的批判性思维

Natalie Friedman, Adelaide Nyanyo, Kevin Weatherwax, Lifei Wang, Chengchao Zhu, Zeshu Zhu, S. Joy Mountford

机构 * BTP Innovation, SAP（SAP创新部） 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 本研究探讨LLM响应长度对用户批判性思维的影响，发现中等长度解释在LLM输出错误时能提高准确性，提示设计更透明的决策支持系统。

Comments 6 pages, 1 table, 2 figures

Journal ref In MIRAGE 2026 workshop held at 31st International Conference on Intelligent User Interfaces. ACM, New York, NY, USA, 6 pages

LLM-assisted Semantic Option Discovery for Facilitating Adaptive Deep Reinforcement Learning

基于大语言模型的语义选项发现用于促进自适应深度强化学习

Chang Yao, Jinghui Qin, Kebing Jin, Hankz Hankui Zhuo

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 本文提出基于大语言模型的闭环框架，通过语义驱动技能重用和实时约束监控，提升深度强化学习在数据效率、约束合规性和跨任务迁移能力方面的性能。

Parallelized Planning-Acting for Efficient LLM-based Multi-Agent Systems in Minecraft

并行规划-行动用于Minecraft中基于大语言模型的多智能体系统的高效性

Yaoru Li, Shunyu Liu, Tongya Zheng, Li Sun, Mingli Song

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hangzhou City University（杭州市城市大学） ； Ningbo Global Innovation Center, Zhejiang University（宁波全球创新中心，浙江大学） 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 本文提出了一种基于大语言模型的多智能体系统并行规划-行动框架，通过双线程架构实现同时规划和行动，提升Minecraft中动态决策的效率和响应能力。

Localizing and Correcting Errors for LLM-based Planners

基于 LLM 的规划器的定位与错误修正

Aditya Kumar, William W. Cohen

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, US（语言技术研究所，卡内基梅隆大学，匹兹堡，美国） ； Machine Learning Department, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA（机器学习系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，美国） 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 本研究提出 L-ICL 方法，通过局部上下文学习修正 LLM 规划器的错误，显著提升规划任务的有效性。