语言大模型 / LLM

Sparse Personalized Text Generation with Multi-Trajectory Reasoning

稀疏个性化文本生成与多轨迹推理

Bo Ni, Haowei Fu, Qinwen Ge, Franck Dernoncourt, Samyadeep Basu, Nedim Lipka, Seunghyun Yoon, Yu Wang, Nesreen K. Ahmed, Subhojyoti Mukherjee, Puneet Mathur, Ryan A. Rossi, Tyler Derr

机构 * Department of Computer Science, Vanderbilt University, Nashville, Tennessee（范德比尔特大学计算机科学系） ； Adobe Research, San Jose, California（Adobe研究） ； University of Orgeon, Eugene, Oregon（奥尔戈恩大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PAT框架，通过双轨迹检索和强化学习机制提升冷启动场景下个性化文本生成的质量和对齐度。

You Don't Need Public Tests to Generate Correct Code

你不需要公共测试来生成正确代码

Kaushitha Silva, Srinath Perera

机构 * WSO2（WSO2公司） 纠错

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

AI总结 本文提出DryRUN框架，通过让大语言模型自主生成测试输入并模拟执行，避免依赖公共测试用例，从而减少过自信偏差并提升代码生成效率。

Comments 9 pages, 6 figures

A First Look at the Security Issues in the Model Context Protocol Ecosystem

对模型上下文协议生态系统安全问题的首次观察

Xiaofan Li, Xing Gao

机构 * University of Delaware, USA（德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 本文首次研究了模型上下文协议生态系统中的跨实体安全问题，揭示了注册表层面的漏洞和代码层面的攻击风险，提出了MCPInspect工具检测漏洞和可疑元数据。

Comments This paper has been accepted to DSN 2026. The title has been updated from the anonymous submission version used during double-blind review

Structure-Grounded Knowledge Retrieval via Code Dependencies for Multi-Step Data Reasoning

通过代码依赖关系进行结构化知识检索以实现多步数据推理

Xinyi Huang

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SGKR框架，通过函数调用依赖关系构建图结构，提升多步数据推理任务中知识检索的准确性与相关性。

Grammar-Constrained Refinement of Safety Operational Rules Using Language in the Loop: What Could Go Wrong

基于语言闭环的安全操作规则语法约束细化：可能发生的问题

Khouloud Gaaloul, Zaid Ghazal, Madhu Latha Pulimi, Sam Emmanuel Kathiravan

机构 * University of Michigan--Dearborn（密歇根大学迪尔伯恩分校） 纠错

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

AI总结 本文提出结合反事实推理与语法约束循环的框架，用于安全操作规则的细化，通过自主驾驶控制系统案例展示其在解决不一致规则中的有效性，并强调语法约束与语义验证的重要性。

Comments 6 pages, 1 figure, 2 tables. Accepted at SEAMS 2026

Journal ref Proc. 21st International Conference on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems (SEAMS 2026), ACM, 2026, 6 pages

Sovereign Agentic Loops: Decoupling AI Reasoning from Execution in Real-World Systems

主权代理循环：在现实系统中解耦AI推理与执行

Jun He, Deying Yu

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

AI总结 本文提出Sovereign Agentic Loops，通过解耦AI推理与执行，提升系统安全性，实验显示其有效阻止93%的危险意图。

Comments 15 pages, 2 figures

Outcome Rewards Do Not Guarantee Verifiable or Causally Important Reasoning

结果奖励并不能保证可验证或因果重要的推理

Qinan Yu, Alexa Tartaglini, Peter Hase, Carlos Guestrin, Christopher Potts

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文通过实验发现，尽管RLVR提升了任务准确率，但并未可靠提升推理的因果重要性和充分性，通过预训练可改善此问题，辅助奖励能进一步提升推理质量。

Toward Automated Robustness Evaluation of Mathematical Reasoning

迈向数学推理的自动化鲁棒性评估

Yutao Hou, Zeguan Xiao, Fei Yu, Yihan Jiang, Ma Shuguang, Zhaoqian Dai, Hailiang Huang, Yun Chen, Guanhua Chen

机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海金融学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； MoE Key Laboratory of Interdisciplinary Research of Computation and Economics（计算与经济学交叉学科研究教育部重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出Math Stress Tester框架，通过多轮重写验证循环生成对抗样本，提升数学推理任务的鲁棒性评估能力，并验证其在非数学任务中的扩展性。

Comments Accepted by Findings of ACL2026

FairQE: Multi-Agent Framework for Mitigating Gender Bias in Translation Quality Estimation

FairQE：缓解翻译质量评估中性别偏见的多智能体框架

Jinhee Jang, Juhwan Choi, Dongjin Lee, Seunguk Yu, Youngbin Kim

机构 * Chung-Ang University（Chung-Ang 大学） ； AITRICS 纠错

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

AI总结 FairQE通过多智能体机制检测性别线索并生成性别翻转翻译变体，结合传统QE评分与LLM偏见缓解推理，提升翻译质量评估的性别公平性。

Comments Accepted to ACL 2026

Decoupled Travel Planning with Behavior Forest

解耦行为森林中的旅行计划

Duanyang Yuan, Sihang Zhou, Yanning Hou, Xiaoshu Chen, Haoyuan Chen, Ke Liang, Jiyuan Liu, Chuan Ma, Xinwang Liu, Jian Huang

机构 * College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（智能科学与技术学院，国防科技大学） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（计算机科学与技术学院，国防科技大学） ； College of Systems Engineering, National University of Defense Technology（系统工程学院，国防科技大学） ； College of Computer Science, Chongqing University（计算机科学学院，重庆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出行为森林方法，通过解耦复杂任务和约束到可管理的子空间，提升大语言模型在多约束旅行计划中的性能，实验表明在TravelPlanner和ChinaTravel基准上分别优于现有方法6.67%和11.82%。

Multi-Perspective Evidence Synthesis and Reasoning for Unsupervised Multimodal Entity Linking

多视角证据综合与推理用于无监督多模态实体链接

Mo Zhou, Jianwei Wang, Kai Wang, Helen Paik, Ying Zhang, Wenjie Zhang

机构 * The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Technology Sydney（技术大学悉尼） 纠错

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

AI总结 本文提出MSR-MEL框架，通过多视角证据综合与推理提升无监督多模态实体链接性能，采用图神经网络和大语言模型进行证据整合与推理，实验表明优于现有方法。

Avoiding Overthinking and Underthinking: Curriculum-Aware Budget Scheduling for LLMs

避免过度思考与不足思考：面向大语言模型的课程感知预算调度

Amirul Rahman, Aisha Karim, Kenji Nakamura, Yi-Fan Ng

机构 * University of Malaya（马来大学） 纠错

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

AI总结 本文提出BCAE框架，通过预算感知课程调度和截断感知密集奖励机制，优化LLM的推理质量和token效率，实验表明在多种数学推理基准上表现优异。

Automatic Ontology Construction Using LLMs as an External Layer of Memory, Verification, and Planning for Hybrid Intelligent Systems

利用LLMs构建自动本体：作为混合智能系统记忆、验证和规划的外部层

Pavel Salovskii, Iuliia Gorshkova

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

AI总结 本文提出了一种混合架构，通过扩展LLMs的外部本体记忆层，实现结构化知识图谱的构建与维护，提升多步推理性能并支持生成-验证-修正流程。

Comments Artificial Intelligence; Knowledge Representation and Reasoning; Information Retrieval; Machine Learning

Reasoning-Aware AIGC Detection via Alignment and Reinforcement

基于对齐与强化的学习的推理感知AIGC检测

Zhao Wang, Max Xiong, Jianxun Lian, Zhicheng Dou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； Duke University（杜克大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出REVEAL框架，通过生成可解释的推理链实现AIGC检测，采用两阶段训练策略提升准确性和逻辑一致性，实验显示其在多个基准上表现优异。

DW-Bench: Benchmarking LLMs on Data Warehouse Graph Topology Reasoning

DW-Bench：基于数据仓库图拓扑推理的大型语言模型基准测试

Ahmed G. A. H Ahmed, C. Okan Sakar

机构 * Innosol / Bahçeşehir University（Innosol / 巴赫切希尔大学） ； Department of Computer Engineering, Bahcesehir University, Turkey（计算机工程系，巴赫切希尔大学，土耳其） 纠错

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

AI总结 DW-Bench评估LLM在数据仓库模式上的图拓扑推理能力，包含1046个验证正确的问题，实验显示工具增强方法在复杂组合子类型上表现稳定。

Comments 24 pages, 6 figures. Datasets and evaluation code available at GitHub

From Natural Language to Executable Narsese: A Neuro-Symbolic Benchmark and Pipeline for Reasoning with NARS

从自然语言到可执行的Narsese：一种神经符号基准和管道用于基于NARS的推理

Mina Gabriel, Pei Wang

机构 * Temple University（特拉华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出神经符号框架，将自然语言推理问题转换为可执行的形式化表示，结合FOL和Narsese，并引入NARS-Reasoning-v0.1基准，支持符号生成与执行验证，展示可监督适应的潜力。

Comments 14 pages. Submitted to AGI-26

EvoCoT: Overcoming the Exploration Bottleneck in Reinforcement Learning

EvoCoT：克服强化学习中的探索瓶颈

Huanyu Liu, Jia Li, Yihong Dong, Chang Yu, Taozhi Chen, Lecheng Wang, Yongding Tao, Bin Gu, Ge Li

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

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

AI总结 EvoCoT通过两阶段链式思维优化框架，解决强化学习中稀疏奖励下的探索瓶颈问题，提升大语言模型的推理能力。

Comments Camera-ready version for ACL 2026

ThreadSumm: Summarization of Nested Discourse Threads Using Tree of Thoughts

ThreadSumm: 使用思维树进行嵌套讨论线的摘要

Olubusayo Olabisi, Ekata Mitra, Ameeta Agrawal

机构 * PortNLP Lab, Portland State University（波特兰州立大学PortNLP实验室） ； Department of Computer Science, Portland State University（波特兰州立大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 ThreadSumm通过多阶段LLM框架处理嵌套讨论线中的交错回复和引用，生成逻辑结构更清晰的摘要，同时提升观点覆盖和方面保留。

Comments Accepted to ACL 2026

SafeAgent: A Runtime Protection Architecture for Agentic Systems

SafeAgent: 代理系统的一种运行时保护架构

Hailin Liu, Eugene Ilyushin, Jie Ni, Min Zhu

机构 * Lomonosov Moscow State University（莫斯科罗蒙诺索夫国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SafeAgent，一种运行时安全架构，通过分离执行治理与语义风险推理，提升代理系统在多步骤流程中的安全性。

ARMove: Learning to Predict Human Mobility through Agentic Reasoning

ARMove: 通过代理推理学习预测人类移动

Chuyue Wang, Jie Feng, Yuxi Wu, Shenglin Yi, Hang Zhang

机构 * Tencent（腾讯） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 ARMove通过代理推理方法，解决人类移动预测中的可解释性、迭代学习和迁移性问题，实验表明其在六个指标上优于现有方法，且在不同地区和用户群体中表现稳健。

C-World: A Computer Use Agent Environment Creator

C-World：一个计算机使用代理环境创建者

Ziqiao Xi, Shuang Liang, Qi Liu, Jiaqing Zhang, Letian Peng, Fang Nan, Meshal Nayim, Tianhui Zhang, Rishika Mundada, Lianhui Qin, Biwei Huang, Kun Zhou

机构 * UC San Diego（UC圣迭戈大学） 纠错

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

AI总结 C-World通过四个组件构建代理环境，解决LLM代理在规划和推理中与人类的差距问题，展示其作为评估环境和数据引擎的双重价值。

Comments Submitted to ACL 2026 12 pages, 4 figures Ziqiao Xi and Shuang Liang contributed equally to this work

A phenotype-driven and evidence-governed framework for knowledge graph enrichment and hypotheses discovery in population data

一种以表型驱动和证据为导向的知识图谱丰富与假设发现框架

Adela Bâra, Simona-Vasilica Oprea

机构 * Department of Economic Informatics and Cybernetics, Bucharest University of Economic Studies（布加勒斯特经济大学信息与自动化系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种以表型驱动和证据为导向的知识图谱增强与假设发现框架，通过整合图神经网络、因果推理和大语言模型，实现结构化假设发现和受控知识图谱扩展，提升解释性和科学证据一致性。

ProtoCycle: Reflective Tool-Augmented Planning for Text-Guided Protein Design

ProtoCycle：基于反思的工具增强规划用于文本引导的蛋白质设计

Yutang Ge, Guojiang Zhao, Sihang Li, Zheng Cheng, Zifeng Zhao, Hanchen Xia, Guolin Ke, Linfeng Zhang, Zhifeng Gao, Yuguang Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University, School of Mathematical Sciences（上海交通大学数学科学学院） ； DP Technology（DP技术） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； AI for Science Institute（AI for Science研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出ProtoCycle框架，通过LLM驱动的反馈循环和轻量级工具环境，提升文本引导蛋白质设计的序列质量。

Comments 25 pages, 11 figures. Accepted to Findings of ACL 2026

Omni-R1: Towards the Unified Generative Paradigm for Multimodal Reasoning

Omni-R1：迈向多模态推理的统一生成范式

Dongjie Cheng, Yongqi Li, Zhixin Ma, Hongru Cai, Yupeng Hu, Wenjie Wang, Liqiang Nie, Wenjie Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Singapore Management University（新加坡国立大学） ； Shandong University（山东大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 本文提出Omni-R1，通过生成中间图像统一多模态推理技能，解决单一任务特定推理模式限制的问题，并引入Omni-R1-Zero无需多模态标注实现文本仅推理数据的逐步可视化。

Comments Accepted by ACL2026 Findings

Disentangling Mathematical Reasoning in LLMs: A Methodological Investigation of Internal Mechanisms

解构大语言模型中的数学推理：对内部机制的调查

Tanja Baeumel, Josef van Genabith, Simon Ostermann

机构 * German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心） ； Saarland University（萨尔兰大学） ； Center for European Research in Trusted AI (CERTAIN)（可信人工智能欧洲研究中心） 纠错

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

AI总结 研究通过分析LLM执行算术任务时的内部机制，揭示模型在早期层识别算术任务，但正确结果生成仅在最终层完成，并发现擅长算术的模型在注意力与MLP模块间有明确分工。

Comments MathNLP 2025

Towards Robust Endogenous Reasoning: Unifying Drift Adaptation in Non-Stationary Tuning

迈向稳健的内生推理：统一非平稳调谐中的漂移适应

Xiaoyu Yang, En Yu, Wei Duan, Jie Lu

机构 * Australian Artificial Intelligence Institute (AAII)（澳大利亚人工智能研究所） ； Faculty of Engineering and Information Technology（工程与信息技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CPO++框架，解决多模态大语言模型在内生推理中的漂移问题，通过反事实推理与领域知识结合，提升推理连贯性和决策精度，适用于医疗诊断和自动驾驶等安全关键领域。

Correct Prediction, Wrong Steps? Consensus Reasoning Knowledge Graph for Robust Chain-of-Thought Synthesis

正确预测，错误步骤？基于共识推理的知识图谱用于鲁棒的推理链合成

Zipeng Ling, Shuliang Liu, Shenghong Fu, Yuehao Tang, Seonil Son, Yao Wan, Xuming Hu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； RLWRLD 纠错

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

AI总结 本文提出CRAFT框架，通过构建共识推理知识图谱缓解LLM推理中的内部和步骤性错误，提升推理链质量，实验显示其在逻辑和数学推理基准上表现优越。

MIND: AI Co-Scientist for Material Research

MIND：用于材料研究的人工智能合作者

Geonhee Ahn, Donghyun Lee, Hayoung Doo, Jonggeol Na, Hyunsoo Cho, Sookyung Kim

机构 * Institute for Multiscale Matter and Systems（多尺度物质与系统研究所） 纠错

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

AI总结 MIND提出一种基于大语言模型的框架，用于自动化验证材料研究中的假设，通过多智能体流程整合机器学习交互势能进行实验验证，并提供网页界面进行自动化假设测试。

Comments 4 pages, 3 figures. Under review for ECML PKDD 2026 Demonstration Track. Code available at https://github.com/IMMS-Ewha/MIND . Demo video available at https://youtu.be/lqiFe1OQzN4

ChatSVA: Bridging SVA Generation for Hardware Verification via Task-Specific LLMs

ChatSVA: 通过任务特定的LLM桥接SVA生成用于硬件验证

Lik Tung Fu, Jie Zhou, Shaokai Ren, Mengli Zhang, Jia Xiong, Hugo Jiang, Nan Guan, Xi Wang, Jun Yang

机构 * National ASIC Center, School of Integrated Circuits, Southeast University, China（国家集成电路中心，东南大学集成电路学院，中国） ； National Center of Technology Innovation for Electronic Design Automation, China（电子设计自动化技术创新国家中心，中国） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong, China（计算机科学系，香港城市大学，香港，中国） 纠错

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

AI总结 ChatSVA利用多智能体框架生成SVA，实现98.66%的语法正确率和96.12%的功能通过率，功能覆盖率提升33.3个百分点，建立了一个在少样本、领域特定场景中解决长链推理问题的稳健框架。

Comments Accepted by DAC 2026

GeoAlign: Geometric Feature Realignment for MLLM Spatial Reasoning

GeoAlign：用于MLLM空间推理的几何特征重定位

Zhaochen Liu, Limeng Qiao, Guanglu Wan, Tingting Jiang

机构 * National Engineering Research Center of Visual Technology, National Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（视觉技术国家工程研究中心、多媒体信息处理国家重点实验室、计算机学院、北京大学） ； Meituan Inc.（美团公司） ； National Biomedical Imaging Center, Peking University（生物医学成像国家中心、北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoAlign框架，通过动态聚合多层几何特征以解决MLLM在空间推理中的任务对齐偏差问题，实验表明其紧凑模型在多个基准测试中达到SOTA性能。