语言大模型 / LLM

Pruning Long Chain-of-Thought of Large Reasoning Models via Small-Scale Preference Optimization

通过小规模偏好优化修剪大推理模型的长推理链

Bin Hong, Jiayu Liu, Kai Zhang, Jianwen Sun, Mengdi Zhang, Zhenya Huang

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心） ； Central China Normal University（中部师范大学） ； Meituan（美团） ； NeoShell 纠错

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

AI总结 本文提出LCPO方法，通过统一的Bradley-Terry损失框架，有效减少大推理模型的输出长度，同时保持推理性能，实验显示在多个基准上平均输出长度减少超过50%。

Comments 26 pages, 8 figures, ICLR'26

KnowRL: Boosting LLM Reasoning via Reinforcement Learning with Minimal-Sufficient Knowledge Guidance

KnowRL: 通过最小充分知识引导的强化学习提升大语言模型推理

Linhao Yu, Tianmeng Yang, Siyu Ding, Renren Jin, Naibin Gu, Xiangzhao Hao, Shuaiyi Nie, Deyi Xiong, Weichong Yin, Yu Sun, Hua Wu

机构 * TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University, China（天津大学计算机科学与技术学院TJUNLP实验室） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 KnowRL通过最小充分知识引导的强化学习框架提升大语言模型推理能力，通过分解知识点并优化子集选择，在八个基准测试中超越现有基线，达到70.08的准确率。

CIA: Inferring the Communication Topology from LLM-based Multi-Agent Systems

CIA：从基于大语言模型的多智能体系统推断通信拓扑

Yongxuan Wu, Xixun Lin, He Zhang, Nan Sun, Kun Wang, Chuan Zhou, Shirui Pan, Yanan Cao

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） 纠错

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

AI总结 研究探讨了基于大语言模型的多智能体系统通信拓扑在黑盒环境下被推断的隐私风险，提出CIA攻击方法，通过构建对抗性查询和全局偏差解耦技术，验证了攻击的有效性。

Comments ACL 2026, Main

Knowledge Is Not Static: Order-Aware Hypergraph RAG for Language Models

知识并非静态：面向语言模型的顺序感知超图RAG

Keshu Wu, Chenchen Kuai, Zihao Li, Jiwan Jiang, Shiyu Shen, Shian Wang, Chan-Wei Hu, Zhengzhong Tu, Yang Zhou

机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学A&M分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Kansas（堪萨斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出顺序感知超图RAG（OKH-RAG），通过将顺序作为结构属性，改进传统RAG方法，提升对顺序敏感任务的推理能力。

Agentic LLM Reasoning in a Self-Driving Laboratory for Air-Sensitive Lithium Halide Spinel Conductors

具有自主推理能力的LLM在空气敏感性锂卤化物尖晶石导体自驱动实验室中的应用

Yuxing Fei, Bernardus Rendy, Xiaochen Yang, Junhee Woo, Xu Huang, Chang Li, Shilong Wang, David Milsted, Yan Zeng, Gerbrand Ceder

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

AI总结 本文提出A-Lab GPSS平台，通过整合代理AI框架，实现对空气敏感性材料的自主实验设计，探索锂卤化物尖晶石固态离子导体的广阔化学空间，提升离子导电性和相纯度。

Silo-Bench: A Scalable Environment for Evaluating Distributed Coordination in Multi-Agent LLM Systems

Silo-Bench：一种用于评估多智能体大语言模型分布式协调的可扩展环境

Yuzhe Zhang, Feiran Liu, Yi Shan, Xinyi Huang, Xin Yang, Yueqi Zhu, Xuxin Cheng, Cao Liu, Ke Zeng, Terry Jingchen Zhang, Wenyuan Jiang

机构 * Beijing University of Technology（北京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Meituan LongCat Interaction Team（美团LongCat交互团队） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（人工智能向量研究所） 纠错

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

AI总结 Silo-Bench通过30种算法任务和三个通信复杂度级别评估多智能体系统分布式协调，揭示了通信与推理之间的差距，证明单纯增加智能体数量无法克服上下文限制。

Comments 20 pages, 7 figures, Accepted at ACL 2026 Main Conference

HTAA: Enhancing LLM Planning via Hybrid Toolset Agentization & Adaptation

HTAA：通过混合工具集代理化与适应增强大语言模型规划

Chengrui Huang, Junshuo Zhang, Zhiyuan Ma, Xikun Wang, Ximeng Wang, Menghua Jiang, Gang Zeng, Zhaobing Han, Shen Gao, Shuo Shang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； DiDi Global Inc.（滴滴全球股份有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出HTAA框架，通过混合工具集代理化与适应方法，提升大语言模型在复杂任务中的规划效率与可靠性，实验表明其在任务成功率、工具调用轨迹长度及上下文开销方面均优于基线模型。

Comments 22 pages, 3 figures

When More Thinking Hurts: Overthinking in LLM Test-Time Compute Scaling

更多思考反而有害：在LLM测试时间计算扩展中的过度思考

Shu Zhou, Rui Ling, Junan Chen, Xin Wang, Tao Fan, Hao Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Baidu（百度） ； Nanjing University of Finance & Economics（南京财经大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了在LLM测试时间计算扩展中，增加推理token的边际效用随计算预算增加而下降的现象，发现模型存在过度思考问题，且最优思考长度因问题难度而异。

Comments 11 pages, 7 figures

ZARA: Training-Free Motion Time-Series Reasoning via Evidence-Grounded LLM Agents

ZARA：通过证据驱动的LLM代理实现无训练的运动时间序列推理

Zechen Li, Baiyu Chen, Hao Xue, Flora D. Salim

机构 * University of New South Wales, Sydney（新南威尔士大学悉尼校区） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 ZARA通过证据驱动的LLM代理实现无训练的运动时间序列推理，利用参考数据构建统计学基础的知识库，提升活动识别的泛化能力和跨领域适应性。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference

State-of-the-Art Arabic Language Modeling with Sparse MoE Fine-Tuning and Chain-of-Thought Distillation

最先进的阿拉伯语言建模：基于稀疏MoE微调和链式思维蒸馏

Navan Preet Singh, Anurag Garikipati, Ahmed Abulkhair, Jyani Akshay Jagdishbhai, Atul Yaduvanshi, Amarendra Chaudhary, Madalina Ciobanu, Qingqing Mao, Ritankar Das

机构 * Incept Labs（因塞普特实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出阿拉伯-DeepSeek-R1，通过稀疏MoE架构和链式思维蒸馏，在开放阿拉伯LLM排行榜上实现SOTA，展示了稀疏MoE与文化导向的蒸馏方法在阿拉伯语言任务中的优势。

Diagnosing and Mitigating Sycophancy and Skepticism in LLM Causal Judgment

诊断和缓解大语言模型因果判断中的阿谀和怀疑

Edward Y. Chang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CAUSALT3基准测试，通过三个轴评估分解性能，识别并缓解因果判断中的阿谀和怀疑陷阱，通过Regulated Causal Anchoring方法改进推理控制。

Comments 19 pages, 3 figures, 15 tables

Thinking Diffusion: Penalize and Guide Visual-Grounded Reasoning in Diffusion Multimodal Language Models

Thinking Diffusion: 通过惩罚和引导在扩散多模态语言模型中抑制和引导视觉推理

Keuntae Kim, Mingyu Kang, Yong Suk Choi

机构 * Department of Computer Science, Hanyang University（汉阳大学计算机科学系） ； Department of Artificial Intelligence, Hanyang University（汉阳大学人工智能系） 纠错

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

AI总结 本文针对扩散多模态语言模型在视觉推理中生成过早答案的问题，提出位置与步数惩罚和视觉推理引导方法，提升推理准确率并加快推理速度。

Comments CVPR 2026 - main

Profile-Then-Reason: Bounded Semantic Complexity for Tool-Augmented Language Agents

Profile-Then-Reason: 用于工具增强语言代理的有界语义复杂度

Paulo Akira F. Enabe

机构 * Escola Politénica University of São Paulo（圣保罗大学理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Profile-Then-Reason框架，通过预设工作流和验证机制减少语言模型调用次数，提升工具增强推理效率。

IV Co-Scientist: Multi-Agent LLM Framework for Causal Instrumental Variable Discovery

IV共科学家：多智能体LLM框架用于因果工具变量发现

Ivaxi Sheth, Zhijing Jin, Bryan Wilder, Dominik Janzing, Mario Fritz

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA亥姆霍兹信息安全中心） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Jinesis AI Lab（Jinesis AI实验室） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； EuroSafeAI ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本文探讨LLM在发现因果工具变量中的作用，提出IV共科学家多智能体系统，通过测试和评估LLM恢复已知工具及避免无效工具的能力，展示LLM在大规模观测数据中发现有效工具的潜力。

Comments Paper accepted at CleaR 2026

Chart-RL: Policy Optimization Reinforcement Learning for Enhanced Visual Reasoning in Chart Question Answering with Vision Language Models

Chart-RL: 通过强化学习优化策略以提升基于视觉语言模型的图表问答中的视觉推理

Yunfei Bai, Amit Dhanda, Shekhar Jain

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本文提出Chart-RL框架，通过反馈驱动的策略优化提升视觉语言模型在复杂数据可视化中的推理能力，实现更高的准确率和更高效的推理速度。

Comments In Proceedings of the 32nd ACM-SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

Beyond the Assistant Turn: User Turn Generation as a Probe of Interaction Awareness in Language Models

超越助手回合：用户回合生成作为语言模型交互意识的探测器

Sarath Shekkizhar, Romain Cosentino, Adam Earle

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

AI总结 本文提出通过用户回合生成探测语言模型的交互意识，发现交互意识与任务准确性无关，且通过温度采样可提升生成效果。

ProCeedRL: Process Critic with Exploratory Demonstration Reinforcement Learning for LLM Agentic Reasoning

ProCeedRL: 带探索演示的强化学习过程批评用于LLM代理推理

Jingyue Gao, Yanjiang Guo, Xiaoshuai Chen, Jianyu Chen

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Shanghai Qizhi Institute（上海期智研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出ProCeedRL，通过过程批评和探索性演示提升LLM在多轮代理任务中的推理能力，解决探索过程中错误累积问题，提高探索效率。

Fragile Reasoning: A Mechanistic Analysis of LLM Sensitivity to Meaning-Preserving Perturbations

脆弱的推理：对大语言模型对意义保持扰动敏感性的机制分析

Shou-Tzu Han, Rodrigue Rizk, KC Santosh

机构 * University of South Dakota（南达科他大学） 纠错

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

AI总结 研究评估了三种大语言模型在数学推理任务中的表现，发现其对意义保持的表面扰动敏感，提出MPD框架分析失败机制，提出三种故障分类并验证修复效果。

Comments Preprint. Under review at COLM 2026

Locally Confident, Globally Stuck: The Quality-Exploration Dilemma in Diffusion Language Models

局部自信，全局停滞：扩散语言模型中的质量探索困境

Liancheng Fang, Aiwei Liu, Henry Peng Zou, Yankai Chen, Enze Ma, Leyi Pan, Chunyu Miao, Wei-Chieh Huang, Xue Liu, Philip S. Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Tsinghua University（清华大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了扩散语言模型中质量与探索的矛盾，提出了一种平衡两者的方法，通过优化分布和采样策略提升生成质量与探索能力。

More Thought, Less Accuracy? On the Dual Nature of Reasoning in Vision-Language Models

更多思考，更少准确性？关于视觉-语言模型中推理的双重性质

Xinyu Tian, Shu Zou, Zhaoyuan Yang, Mengqi He, Fabian Waschkowski, Lukas Wesemann, Peter Tu, Jing Zhang

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； GE Research（GE全球研究院） 纠错

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

AI总结 研究揭示了视觉-语言模型中推理的双重性质：虽然增强了逻辑推理能力，但可能导致感知基础能力下降，通过提出VAPO方法改进了模型对视觉信息的依赖。

Comments Accepted to ICLR2026

Multi-LLM Query Optimization

多LLM查询优化

Arlen Dean, Zijin Zhang, Stefanus Jasin, Yuqing Liu

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

AI总结 本文研究如何在异构模型间优化查询分配，通过建立鲁棒的离线查询规划问题，结合联合界限分解与Chernoff型集中界，提出闭式表达式并设计近似方案。

When Language Models Lose Their Mind: The Consequences of Brain Misalignment

当语言模型失去理智：大脑错位的后果

Gabriele Merlin, Mariya Toneva

机构 * MPI-SWS（马克斯·普朗克研究所） 纠错

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

AI总结 研究探讨了大脑对齐对语言能力的影响，通过创建大脑错位模型发现其显著损害下游性能，强调了大脑对齐在实现稳健语言能力中的关键作用。

Comments Accepted at ICLR 2026

Analysing LLM Persona Generation and Fairness Interpretation in Polarised Geopolitical Contexts

分析极化地缘政治背景下大语言模型的人格生成与公平性解释

Maida Aizaz, Quang Minh Nguyen

机构 * Graduate School of Data Science（数据科学研究生院） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文研究了五种流行LLM在640种实验条件下生成巴勒斯坦和以色列身份人格的分布特征，揭示了模型在不同情境下对地缘政治身份的公平性解释差异。

Comments EACL 2026 Student Research Workshop

CAMEL: An ECG Language Model for Forecasting Cardiac Events

CAMEL：一种用于预测心脏事件的ECG语言模型

Neelay Velingker, Alaia Solko-Breslin, Mayank Keoliya, Seewon Choi, Jiayi Xin, Anika Marathe, Alireza Oraii, Rajat Deo, Sameed Khatana, Rajeev Alur, Mayur Naik, Eric Wong

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 CAMEL是首个能处理长信号的ECG语言模型，通过专门的编码器实现ECG与文本的跨理解，展示了在六个任务和九个数据集上的强大零样本性能，包括新提出的ECGForecastBench基准测试。

Comments 24 pages, 6 figures

Flipping the Dialogue: Training and Evaluating User Language Models

翻转对话：训练和评估用户语言模型

Tarek Naous, Philippe Laban, Wei Xu, Jennifer Neville

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出User LMs，通过多轮对话模拟人类用户，验证其在真实场景下优于传统模拟方法，提升评估准确性。

Comments Accepted at ICLR 2026

Demonstrations, CoT, and Prompting: A Theoretical Analysis of ICL

演示、推理链和提示：对基于上下文学习（ICL）的理论分析

Xuhan Tong, Yuchen Zeng, Jiawei Zhang

专题命中 推理与问题求解 ：prompting(title,abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过理论分析探讨了基于上下文学习（ICL）中演示、推理链提示和提示模板的影响，揭示了模型泛化能力的决定因素。

PlanTwin: Privacy-Preserving Planning Abstractions for Cloud-Assisted LLM Agents

PlanTwin: 云辅助规划中的隐私保护规划抽象

Guangsheng Yu, Qin Wang, Rui Lang, Shuai Su, Xu Wang

机构 * University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； CSIRO Data61（CSIRO数据61） 纠错

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

AI总结 PlanTwin通过构建规划导向的数字孪生，实现云辅助规划中本地环境信息的隐私保护，同时保持规划质量接近全上下文系统。

Perceptio: Perception Enhanced Vision Language Models via Spatial Token Generation

Perceptio：通过空间标记生成增强视觉语言模型

Yuchen Li, Amanmeet Garg, Shalini Chaudhuri, Rui Zhao, Garin Kessler

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 Perceptio通过生成2D和3D空间标记提升视觉语言模型的空间推理能力，结合语义分割和深度标记实现更精确的空间理解，提升多个基准测试性能。

Agentic LLM Framework for Adaptive Decision Discourse

代理大语言模型框架用于自适应决策 discourse

Antoine Dolant, Praveen Kumar

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

AI总结 本文提出一种代理大语言模型框架，用于模拟决策 discourse，通过多方观点协作开发可行策略，解决复杂系统中的不确定性挑战，展示了两个案例研究，平衡了社会、经济和环境优先事项，为可扩展和情境感知的推荐奠定基础。

Comments 24 pages, 4 figures, 1 appendix

The Reasoning Bottleneck in Graph-RAG: Structured Prompting and Context Compression for Multi-Hop QA

图式推理瓶颈：用于多跳问答的结构化提示与上下文压缩

Yasaman Zarrinkia, Venkatesh Srinivasan, Alex Thomo

机构 * University of Victoria（维多利亚大学） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） 纠错

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

AI总结 图式推理瓶颈：本文提出结构化提示和上下文压缩方法，通过SPARQL链式思考提示和图遍历压缩提升多跳问答准确性，验证其在不同Graph-RAG系统中的有效性。

Comments 11 pages, 2 figures, 9 tables; under review