语言大模型 / LLM

A Unified Spoken Language Model with Injected Emotional-Attribution Thinking for Human-like Interaction

具有注入情感归因思维的统一口语语言模型用于人样交互

Qing Wang, Zehan Li, Yaodong Song, Hongjie Chen, Jian Kang, Jie Lian, Jie Li, Yongxiang Li, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom, China（人工智能研究院（TeleAI），中国电信，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出一种通过注入情感归因思维提升情感智能的统一口语语言模型，实现人样交互中的情感感知与响应生成。

Are Vision Language Models Cross-Cultural Theory of Mind Reasoners?

视觉语言模型是否是跨文化理论思维推理者？

Zabir Al Nazi, GM Shahariar, Md. Abrar Hossain, Wei Peng

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CulturalToM-VQA基准测试集，评估视觉语言模型在跨文化理论思维推理中的表现，发现前沿模型在准确性上显著提升，但存在假信念推理和区域差异等局限，揭示模型的社会可取性偏差问题。

Beyond Chemical QA: Evaluating LLM's Chemical Reasoning with Modular Chemical Operations

超越化学问答：利用模块化化学操作评估LLM的化学推理

Hao Li, He Cao, Bin Feng, Yanjun Shao, Xiangru Tang, Zhiyuan Yan, Li Yuan, Yonghong Tian, Yu Li

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； School of AI for Science, Peking University（北京大学科学人工智能学院） ； Yale University（耶鲁大学） 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ChemCoTBench框架，通过模块化化学操作评估LLM在化学推理中的能力，解决分子优化和反应预测等复杂任务。

Comments Accepted by NeurIPS 2025 Dataset Track, 22 pages, 10 figures

Reasoning Path Divergence: A New Metric and Curation Strategy to Unlock LLM Diverse Thinking

推理路径分歧：一种新的度量和筛选策略，以解锁LLM多样化思考

Feng Ju, Zeyu Qin, Rui Min, Zhitao He, Lingpeng Kong, Yi R. Fung

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 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 本文提出了一种新的训练范式1PNS和度量RPD，通过增加推理多样性提升LLM的推理能力。

RoboRefer: Towards Spatial Referring with Reasoning in Vision-Language Models for Robotics

RoboRefer: 向视觉语言模型在机器人中的空间指称推理迈进

Enshen Zhou, Jingkun An, Cheng Chi, Yi Han, Shanyu Rong, Chi Zhang, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Tiejun Huang, Lu Sheng, Shanghang Zhang

机构 * School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 RoboRefer通过整合深度编码器和强化微调方法，实现了视觉语言模型在机器人中的空间指称推理，提升了复杂场景下的交互能力。

Comments Accepted by NeurIPS 2025. Project page: https://zhoues.github.io/RoboRefer/

Enforcing Temporal Constraints for LLM Agents

为LLM代理强制执行时间约束

Adharsh Kamath, Sishen Zhang, Calvin Xu, Shubham Ugare, Gagandeep Singh, Sasa Misailovic

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Illinois at Urbana-Champaign, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，美国） ； Meta 纠错

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

AI总结 Agent-C通过运行时保证确保LLM代理遵守时间安全属性，提高任务实用性并实现完美安全性。

ToTRL: Unlock LLM Tree-of-Thoughts Reasoning Potential through Puzzles Solving

ToTRL: 通过解谜游戏解锁大语言模型树状思维推理潜力

Haoyuan Wu, Xueyi Chen, Rui Ming, Jilong Gao, Shoubo Hu, Zhuolun He, Bei Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Noah’s Ark Lab（Noah's Ark Lab） ； Huawei（华为） ； ChatEDA Tech（ChatEDA科技） 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 ToTRL通过解谜游戏训练，提升大语言模型的树状思维推理能力与效率。

IntelliCode: A Multi-Agent LLM Tutoring System with Centralized Learner Modeling

IntelliCode：一个具有集中式学习者建模的多智能体LLM辅导系统

Jones David, Shreya Ghosh

机构 * School of Computer Science and Engineering, VIT-AP University（计算机科学与工程学院，VIT-AP大学） ； School of Electrical and Computer Sciences, Indian Institute of Technology Bhubaneswar（电气与计算机科学学院，印度理工学院布巴内斯瓦尔学院） 纠错

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

AI总结 IntelliCode通过集中式学习者建模和多智能体协作，实现透明且可靠的LLM辅导系统，提升学习效率和课程适应性。

Comments Submitted to EACL 2026 System Demonstrations Track. 6 pages (main content), 6 figures, includes appendices

JustRL: Scaling a 1.5B LLM with a Simple RL Recipe

JustRL: 通过简单强化学习方法扩展1.5B语言模型

Bingxiang He, Zekai Qu, Zeyuan Liu, Yinghao Chen, Yuxin Zuo, Cheng Qian, Kaiyan Zhang, Weize Chen, Chaojun Xiao, Ganqu Cui, Ning Ding, Zhiyuan Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 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 JustRL通过简单强化学习方法在1.5B语言模型上实现高性能，省去复杂训练流程，展现稳定训练效果。

Comments 12 pages, 3 figures

Enhancing Next-Generation Language Models with Knowledge Graphs: Extending Claude, Mistral IA, and GPT-4 via KG-BERT

通过知识图谱增强下一代语言模型：通过KG-BERT扩展Claude、Mistral IA和GPT-4

Nour El Houda Ben Chaabene, Hamza Hammami

机构 * STIH Laboratory, Sorbonne University（索邦大学STIH实验室） ； National Engineering School of Tunis（突尼斯国家工程学院） ； Faculty of Sciences of Tunis（突尼斯科学学院） 纠错

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

AI总结 通过KG-BERT将知识图谱与Claude、Mistral IA和GPT-4结合，提升其事实可靠性与上下文感知能力。

Comments This paper was accepted and scheduled for inclusion in the ICALT 2025 proceedings but was ultimately not published due to absence from the conference presentation. It appears in the official program booklet. Conference: 2025 IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT)

Differential Smoothing Mitigates Sharpening and Improves LLM Reasoning

微分平滑缓解锐化并提升大语言模型推理能力

Jingchu Gai, Guanning Zeng, Huaqing Zhang, Aditi Raghunathan

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 微分平滑通过缓解RL微调中的锐化问题，提升大语言模型的推理能力和输出多样性。

On the Interplay of Pre-Training, Mid-Training, and RL on Reasoning Language Models

在预训练、中训练和强化学习对推理语言模型的相互作用中

Charlie Zhang, Graham Neubig, Xiang Yue

机构 * Carnegie Mellon University, Language Technologies Institute（卡内基梅隆大学，语言技术研究所） 纠错

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

AI总结 研究探讨了预训练、中训练和强化学习在推理语言模型中的相互作用，发现RL需预训练留有余地才能提升能力，中训练提升性能，过程级奖励提高推理准确性。

DataGovBench: Benchmarking LLM Agents for Real-World Data Governance Workflows

DataGovBench: 为现实世界数据治理工作流程评估LLM代理

Zhou Liu, Zhaoyang Han, Guochen Yan, Hao Liang, Bohan Zeng, Xing Chen, Yuanfeng Song, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； ByteDance（字节跳动） 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 DataGovBench通过150种现实任务评估LLM代理在数据治理中的表现，提出DataGovAgent框架提升复杂任务性能和调试效率。

Comments Equal contribution: Zhou Liu and Zhaoyang Han. Corresponding authors: Yuanfeng Song and Wentao Zhang

Unsupervised decoding of encoded reasoning using language model interpretability

使用语言模型可解释性进行无监督解码编码推理

Ching Fang, Samuel Marks

机构 * Goodfire AI ； Anthropic ； Cambridge-Boston Alignment Initiative（剑桥-波士顿对齐计划） 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 本研究通过微调模型进行加密推理并利用logit lens分析，验证了可解释性技术在解码隐藏推理过程中的有效性，提出了无监督解码方法以提升对AI系统监督能力。

Comments Modifying author contact information

LLM-Powered Quantum Code Transpilation

基于大语言模型的量子代码编译

Nazanin Siavash, Armin Moin

机构 * Department of Computer Science University of Colorado Colorado Springs (UCCS) United States 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 本研究利用大语言模型实现灵活的量子代码转换，解决跨平台开发中的互操作性问题。

Comments IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE) 2025 - Extended Abstract

SpaceMind: Camera-Guided Modality Fusion for Spatial Reasoning in Vision-Language Models

SpaceMind: 基于摄像头引导的模态融合用于视觉-语言模型中的空间推理

Ruosen Zhao, Zhikang Zhang, Jialei Xu, Jiahao Chang, Dong Chen, Lingyun Li, Weijian Sun, Zizhuang Wei

机构 * Huawei（华为） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； 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)；分类 cs.AI

AI总结 SpaceMind通过摄像头引导的模态融合方法，提升视觉-语言模型在空间推理任务中的性能。

From Hypothesis to Premises: LLM-based Backward Logical Reasoning with Selective Symbolic Translation

从假设到前提：基于大语言模型的反向逻辑推理与选择性符号翻译

Qingchuan Li, Mingyue Cheng, Zirui Liu, Daoyu Wang, Yuting Zeng, Tongxuan Liu

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HBLR框架，通过结合自信符号翻译与假设驱动反向推理，提升逻辑推理的准确性和效率。

Comments Accepted by AAAI2026

The Unified Cognitive Consciousness Theory for Language Models: Anchoring Semantics, Thresholds of Activation, and Emergent Reasoning

语言模型的统一认知意识理论：锚定语义、激活阈值与涌现推理

Edward Y. Chang, Zeyneb N. Kaya, Ethan Chang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 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 该研究提出统一认知意识理论，通过语义锚定解释语言模型如何将预训练能力转化为目标导向行为，并通过实验验证了锚定强度对模型性能的影响。

Comments 21 pages, 7 figure, 4 table

Toward Honest Language Models for Deductive Reasoning

迈向演绎推理中的诚实语言模型

Jiarui Liu, Kaustubh Dhole, Yingheng Wang, Haoyang Wen, Sarah Zhang, Haitao Mao, Gaotang Li, Neeraj Varshney, Jingguo Liu, Xiaoman Pan

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Amazon（亚马逊） ； Emory University（埃默里大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 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ACNCHOR方法，通过注入真实轨迹防止训练崩溃，提升语言模型在演绎推理中的诚实推理能力。

EHR-R1: A Reasoning-Enhanced Foundational Language Model for Electronic Health Record Analysis

EHR-R1: 一种增强推理能力的基础语言模型用于电子健康记录分析

Yusheng Liao, Chaoyi Wu, Junwei Liu, Shuyang Jiang, Pengcheng Qiu, Haowen Wang, Yun Yue, Shuai Zhen, Jian Wang, Qianrui Fan, Jinjie Gu, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Yu Wang, Weidi Xie

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Intelligence Healthcare Department, AntGroup（智能医疗部，蚂蚁集团） ； Intelligence Computing and Sensing Laboratory, Peking University（智能计算与感知实验室，北京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） 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 EHR-R1是一种针对电子健康记录分析设计的增强推理能力的基础语言模型，通过大规模推理数据集和多阶段训练方法提升了EHR分析的准确性和鲁棒性。

Bridging LLM Planning Agents and Formal Methods: A Case Study in Plan Verification

连接大语言模型规划代理与形式方法：计划验证的案例研究

Keshav Ramani, Vali Tawosi, Salwa Alamir, Daniel Borrajo

机构 * J.P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究） 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 本文提出一种利用大语言模型将自然语言计划转换为形式化逻辑并进行验证的框架，展示了GPT-5在计划验证中的高准确率及形式化表示的生成能力。

Comments Accepted to AgenticSE Workshop at ASE 2025

Graph of Verification: Structured Verification of LLM Reasoning with Directed Acyclic Graphs

验证图：基于有向无环图的结构化LLM推理验证

Jiwei Fang, Bin Zhang, Changwei Wang, Jin Wan, Zhiwei Xu

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 本文提出验证图（GoV），通过灵活的节点块架构实现适应性多粒度验证，有效解决LLM推理验证中的精度与鲁棒性平衡问题。

Comments Accepted to AAAI 2026

Reason2Attack: Jailbreaking Text-to-Image Models via LLM Reasoning

通过LLM推理进行文本到图像模型的劫持：Reason2Attack

Chenyu Zhang, Lanjun Wang, Yiwen Ma, Wenhui Li, An-An Liu

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

AI总结 Reason2Attack通过将劫持攻击融入LLM后训练过程，提升生成对抗性提示的推理能力，实现更高效的文本到图像模型攻击

Comments Noted that This paper includes model-generated content that may contain offensive or distressing material

Multi-view Phase-aware Pedestrian-Vehicle Incident Reasoning Framework with Vision-Language Models

Hao Zhen, Yunxiang Yang, Jidong J. Yang

机构 * College of Engineering University of Georgia（工程学院 乔治亚大学） 纠错

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

Comments 23 pages, 4 figures, 3 tables

Jailbreaking Large Vision Language Models in Intelligent Transportation Systems

Badhan Chandra Das, Md Tasnim Jawad, Md Jueal Mia, M. Hadi Amini, Yanzhao Wu

机构 * KFSCIS, Florida International University（凯斯-西储大学信息科学学院） ； Knight Foundation School of Computing and Information Sciences（骑士基金会计算与信息科学学院） ； Learning for InterDependent Networks Laboratory (solid lab)（依赖网络学习实验室） 纠错

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

Imagine in Space: Exploring the Frontier of Spatial Intelligence and Reasoning Efficiency in Vision Language Models

Xiaoxing Lian, Aidong Yang, Jun Zhu, Peng Wang, Yue Zhang

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

Comments 10 pages,a detail and effective benchmark for spatial reasoning

Cognitive Maps in Language Models: A Mechanistic Analysis of Spatial Planning

Caroline Baumgartner, Eleanor Spens, Neil Burgess, Petru Manescu

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

Concept-RuleNet: Grounded Multi-Agent Neurosymbolic Reasoning in Vision Language Models

Sanchit Sinha, Guangzhi Xiong, Zhenghao He, Aidong Zhang

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

Comments AAAI 2026 (oral)

RAC3: Retrieval-Augmented Corner Case Comprehension for Autonomous Driving with Vision-Language Models

Yujin Wang, Quanfeng Liu, Jiaqi Fan, Jinlong Hong, Hongqing Chu, Mengjian Tian, Bingzhao Gao, Hong Chen

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

Comments Accepted by IEEE Transactions on Multimedia

Beyond the Black Box: Demystifying Multi-Turn LLM Reasoning with VISTA

Yiran Zhang, Mingyang Lin, Mark Dras, Usman Naseem

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