语言大模型 / LLM

Enhancing Sentiment Classification and Irony Detection in Large Language Models through Advanced Prompt Engineering Techniques

通过高级提示工程技术增强大型语言模型的情感分类和讽刺检测

Marvin Schmitt, Anne Schwerk, Sebastian Lempert

机构 * IU International University of Applied Sciences（国际应用科学大学） 纠错

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

AI总结 本文通过高级提示工程技术提升大型语言模型在情感分类和讽刺检测中的性能，发现不同提示策略对不同模型和任务效果显著。

Comments 21 pages, 4 figures, 13 tables

Reasoning Beyond Chain-of-Thought: A Latent Computational Mode in Large Language Models

超越链式推理：大型语言模型中的一个潜在计算模式

Zhenghao He, Guangzhi Xiong, Bohan Liu, Sanchit Sinha, Aidong Zhang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究发现大型语言模型中的推理能力由潜在内部激活支持，通过引导特定潜在特征可提升性能，CoT提示并非唯一触发方式。

Can Reasoning Help Large Language Models Capture Human Annotator Disagreement?

推理是否能帮助大语言模型捕捉人类标注者的分歧？

Jingwei Ni, Yu Fan, Vilém Zouhar, Donya Rooein, Alexander Hoyle, Mrinmaya Sachan, Markus Leippold, Dirk Hovy, Elliott Ash

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

AI总结 本文研究了推理方法对大语言模型捕捉人类标注分歧的影响，发现RLVR推理会降低性能，而朴素推理能提升性能，揭示了用推理模型替代人类标注的风险。

Comments EACL 2026 Main

How to Discover Knowledge for FutureG: Contextual RAG and LLM Prompting for O-RAN

如何为未来G发现知识：面向O-RAN的上下文RAG和LLM提示

Nathan Conger, Nathan Scollar, Kemal Davaslioglu, Yalin E. Sagduyu, Sastry Kompella

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

AI总结 本文提出上下文RAG方法，通过引导文档检索和上下文增强LLM性能，提升ORAN领域问答的准确性和效率，同时保持低运行时间和碳排放。

LLMize: A Framework for Large Language Model-Based Numerical Optimization

LLMize: 一种基于大语言模型的数值优化框架

M. Rizki Oktavian

机构 * Blue Wave AI Labs（蓝波人工智能实验室） ； School of Nuclear Engineering, Purdue University（核工程学院） 纠错

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

AI总结 LLMize是一种基于大语言模型的数值优化框架，通过自然语言描述注入约束和领域知识，适用于复杂领域特定任务的优化。

ChemATP: A Training-Free Chemical Reasoning Framework for Large Language Models

ChemATP: 一种无需训练的化学推理框架用于大语言模型

Mingxu Zhang, Dazhong Shen, Qi Zhang, Ying Sun

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 ChemATP通过构建原子级文本知识库，使冻结的大语言模型能够动态检索和推理化学知识，从而在无需训练的情况下实现高效的化学推理。

The Geometry of Persona: Disentangling Personality from Reasoning in Large Language Models

人格的几何学：从推理中分离人格特征于大型语言模型

Zhixiang Wang

机构 * Precision and Intelligence Medical Imaging Lab, Beijing Friendship Hospital, Capital Medical University（首都医科大学北京友谊医院精准与智能医学影像实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出Soul Engine框架，通过解耦人格特质于LLM推理，实现安全可控的人格个性化。

Comments 10 pages, 3 figures, 1 table. Code and dataset available at https://huggingface.co/Zx93/Soul-Engine-Qwen2.5-0.5B

DETAIL Matters: Measuring the Impact of Prompt Specificity on Reasoning in Large Language Models

DETAIL 重要性：测量提示特定性对大语言模型推理的影响

Olivia Kim

机构 * Emory University（埃默里大学） 纠错

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

AI总结 本文通过DETAIL框架研究提示特定性对大语言模型推理性能的影响，发现特定性提升准确性，尤其对小型模型和程序性任务效果显著。

Leveraging the Power of Large Language Models in Entity Linking via Adaptive Routing and Targeted Reasoning

Yajie Li, Albert Galimov, Mitra Datta Ganapaneni, Pujitha Thejaswi, De Meng, Priyanshu Kumar, Saloni Potdar

机构 * College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts Amherst（信息与计算机科学学院，马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

Comments Accepted to EMNLP 2025 Industry Track

Chain of Execution Supervision Promotes General Reasoning in Large Language Models

Nuo Chen, Zehua Li, Keqin Bao, Junyang Lin, Dayiheng Liu

机构 * Qwen Team, Alibaba（阿里巴巴通义实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； 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 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；instruction tuning(abstract)；pretraining(abstract)

Journal ref 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

Few-Label Multimodal Modeling of SNP Variants and ECG Phenotypes Using Large Language Models for Cardiovascular Risk Stratification

Niranjana Arun Menon, Yulong Li, Iqra Farooq, Sara Ahmed, Muhammad Awais, Imran Razzak

机构 * University of New South Wales, Australia（新南威尔士大学，澳大利亚） ； University of Surrey, United Kingdom（萨里大学，英国） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, UAE（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学，阿联酋） 纠错

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

RFG: Test-Time Scaling for Diffusion Large Language Model Reasoning with Reward-Free Guidance

Tianlang Chen, Minkai Xu, Jure Leskovec, Stefano Ermon

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

Comments 27 pages, 3 figures, 2 tables

GuessingGame: Measuring the Informativeness of Open-Ended Questions in Large Language Models

Dylan Hutson, Daniel Vennemeyer, Aneesh Deshmukh, Justin Zhan, Tianyu Jiang

机构 * University of Cincinnati（辛辛那提大学） 纠错

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

Comments EMNLP 2025, 17 pages, 2 figures

Advanced Financial Reasoning at Scale: A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on CFA Level III

Pranam Shetty, Abhisek Upadhayaya, Parth Mitesh Shah, Srikanth Jagabathula, Shilpi Nayak, Anna Joo Fee

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； GoodFin, Inc（GoodFin公司） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

Comments Accepted at FinLLM @ IJCAI 2025

Can LLM Prompting Serve as a Proxy for Static Analysis in Vulnerability Detection

Ira Ceka, Feitong Qiao, Anik Dey, Aastha Valecha, Gail Kaiser, Baishakhi Ray

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

CoT-RAG: Integrating Chain of Thought and Retrieval-Augmented Generation to Enhance Reasoning in Large Language Models

Feiyang Li, Peng Fang, Zhan Shi, Arijit Khan, Fang Wang, Weihao Wang, Xin Zhang, Yongjian Cui

机构 * School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学光电实验室） ； Department of Computer Science, Bowling Green State University, Ohio, USA（Bowling Green State University 计算机科学系） ； Department of Computer Science, Aalborg University, Aalborg, Denmark（Aalborg University 计算机科学系） ； Huawei Technologies Co., Ltd, Shenzhen, China（华为技术有限公司） 纠错

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

Evaluating Large Language Models for Financial Reasoning: A CFA-Based Benchmark Study

Xuan Yao, Qianteng Wang, Xinbo Liu, Ke-Wei Huang

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

Implicit Reasoning in Large Language Models: A Comprehensive Survey

Jindong Li, Yali Fu, Li Fan, Jiahong Liu, Yao Shu, Chengwei Qin, Menglin Yang, Irwin King, Rex Ying

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

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

Can Large Language Models Simulate Human Responses? A Case Study of Stated Preference Experiments in the Context of Heating-related Choices

Han Wang, Jacek Pawlak, Aruna Sivakumar

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

Puzzle Solving using Reasoning of Large Language Models: A Survey

Panagiotis Giadikiaroglou, Maria Lymperaiou, Giorgos Filandrianos, Giorgos Stamou

机构 * Artificial Intelligence and Learning Systems Laboratory（人工智能与学习系统实验室） ； School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； National Technical University of Athens（希腊雅典国家技术大学） 纠错

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

Journal ref Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 11574-11591, Miami, Florida, USA. Association for Computational Linguistics, 2024

Modeling Understanding of Story-Based Analogies Using Large Language Models

Kalit Inani, Keshav Kabra, Vijay Marupudi, Sashank Varma

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 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；prompting(abstract)

Comments To appear at CogSci 2025

Towards Machine Theory of Mind with Large Language Model-Augmented Inverse Planning

Rebekah A. Gelpí, Eric Xue, William A. Cunningham

机构 * Department of Psychology, University of Toronto（多伦多大学心理学系） ； Vector Institute（向量研究所） ； Schwartz Reisman Institute of Technology & Society, University of Toronto（多伦多大学科技与社会研究所） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） 纠错

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

ECCoT: A Framework for Enhancing Effective Cognition via Chain of Thought in Large Language Model

Zhenke Duan, Jiqun Pan, Jiani Tu, Xiaoyi Wang, Yanqing Wang

机构 * School of Statistics and Mathematics, Zhongnan University of Economics and Law（统计与数学学院，中国政法大学） 纠错

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

A Survey on Large Language Models for Mathematical Reasoning

Peng-Yuan Wang, Tian-Shuo Liu, Chenyang Wang, Yi-Di Wang, Shu Yan, Cheng-Xing Jia, Xu-Hui Liu, Xin-Wei Chen, Jia-Cheng Xu, Ziniu Li, Yang Yu

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology（国家新型软件技术重点实验室） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Skywork AI Singapore（Skywork AI新加坡） ； The Chinese University of Hong Kong Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

Com$^2$: A Causal-Guided Benchmark for Exploring Complex Commonsense Reasoning in Large Language Models

Kai Xiong, Xiao Ding, Yixin Cao, Yuxiong Yan, Li Du, Yufei Zhang, Jinglong Gao, Jiaqian Liu, Bing Qin, Ting Liu

机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics（社会计算与交互机器人研究中心） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Institute of Trustworthy Embodied AI（可信具身人工智能研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

Comments Accepted by ACL 2025 Main Conference

Reasoning or Overthinking: Evaluating Large Language Models on Financial Sentiment Analysis

Dimitris Vamvourellis, Dhagash Mehta

机构 * BlackRock, Inc.（黑石公司） 纠错

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

GIVE: Structured Reasoning of Large Language Models with Knowledge Graph Inspired Veracity Extrapolation

Jiashu He, Mingyu Derek Ma, Jinxuan Fan, Dan Roth, Wei Wang, Alejandro Ribeiro

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

Larger Language Models Don't Care How You Think: Why Chain-of-Thought Prompting Fails in Subjective Tasks

Georgios Chochlakis, Niyantha Maruthu Pandiyan, Kristina Lerman, Shrikanth Narayanan

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

Comments 5 pages, 2 figures, 1 table. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2403.17125

Journal ref ICASSP 2025-2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2025

A Survey on Feedback-based Multi-step Reasoning for Large Language Models on Mathematics

Ting-Ruen Wei, Haowei Liu, Xuyang Wu, Yi Fang

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

Reasoning-as-Logic-Units: Scaling Test-Time Reasoning in Large Language Models Through Logic Unit Alignment

Cheryl Li, Tianyuan Xu, Yiwen Guo

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