语言大模型 / LLM

KVerus: Scalable and Resilient Formal Verification Proof Generation for Rust Code

KVerus：面向Rust代码的可扩展且高鲁棒性的形式化验证证明生成工具

Yuwei Liu, Xinyi Wan, Yanhao Wang, Minghua Wang, Lin Huang, Tao Wei

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

AI总结 KVerus是适配Rust代码的形式化验证工具，通过自适应范式与动态知识库，在单文件、仓库级基准及Rust内核验证中均优于现有方案，为形式化验证的规模化应用提供了关键进展。

Comments Accepted at ASE 2026

LongHorizon-Harness: Advancing Long-Horizon Agents for Real-World Tasks

LongHorizon-Harness：推进面向真实世界任务的长时程智能体

Ziyu Ma, Hailang Huang, Shun Zou, Yong Wang, Shidong Yang, Yiming Hu, Fei Wei, XiangXiang Chu

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本研究提出LongHorizon-Harness框架，通过MEA循环等设计解决长时程智能体的状态追踪与错误传播问题，在多个基准测试中显著提升了Qwen、Claude等模型的表现。

Comments 29 pages

LUT: Latent Utility Training for Visual Reasoning

LUT：用于视觉推理的隐式效用训练

Jiaxuan Kang, Siyu Chen, Mingda Li, Mingjie Liu, Tianyue Wang, Zhaoyang Wei, Yongheng Zhang, Yanchao Hao, Zheng Wei

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

AI总结 本文提出仅用标准VQA对训练的LUT框架，通过轨迹和步骤层面的隐式效用优化，在感知密集型视觉推理基准上性能优于现有隐式推理方法，且标注成本更低。

Vul4Py: Benchmarking Automated Vulnerability Repair in Python with Paired Exploit and Functional Oracles

Vul4Py：利用配对漏洞利用与功能预言机对Python自动化漏洞修复进行基准测试

Tan Bui, Ting Zhang, Ferdian Thung, Yunpeng Xiong, Penghao Jiang, Xin Zhou, David Lo

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

AI总结 本研究提出Vul4Py基准测试，含100个Python真实漏洞及配对预言机，对比三类AVR方法，发现智能体OpenHands修复漏洞数远超同类方法，配对预言机保障结果可信。

Native Multilingual Chain-of-Thought Reasoning in Low-Resource Southeast Asian Languages

低资源东南亚语言中的原生多语言思维链推理

Sean Gip Lim, William Chandra Tjhi, Hai Leong Chieu

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对低资源东南亚语言大模型推理的跨语言崩溃与微调瓶颈，提出OSCD算法，结合翻译智能体循环与联合嵌入语义对齐，在AIME25等基准上实现数学推理的显著提升。

Comments 22 pages, 16 figures, 12 tables

From Monoliths to Swarms: A Study of Attack Surface Evolution in the Transition to Multi-Agent Web Systems

从单体到群体：多智能体Web系统转型中的攻击面演化研究

Yashaswi Malla, Sandra Siby

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

AI总结 本文针对从单智能体到多智能体Web系统转型的安全问题，提出MAS攻击向量分类法，构建WebMASLab测试平台，发现新型电话环路攻击对多数前沿多智能体模型威胁显著，提示防御通用性有限，揭示多智能体架构的新型安全风险。

Goal-Oriented Logic-based Semantic Communication for Neuro-Symbolic Reasoning with Applications onto Autonomous Driving

面向目标的基于逻辑的语义通信及用于自动驾驶的神经符号推理

Ahmet Faruk Saz, Duo Xu, Faramarz Fekri

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

AI总结 本文针对自动驾驶场景，提出基于一阶逻辑的目标导向语义通信方法，通过选择关键证据传输实现安全决策，在相同通信预算下优于均匀证据选择。

EcoTable: Cost-effective Table Integration in Data Lakes for Natural Language Queries

EcoTable: 数据湖中面向自然语言查询的经济高效的表集成

Yuhui Wang, Jinqi Liu, Chengliang Chai, Hangyu Zhao, Yuhao Deng, Yuyu Luo, Xin Tang, Ye Yuan, Guoren Wang, Fengjin Wang, Lei Cao

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 针对数据湖中表格格式多样导致ETL困难的问题，提出EcoTable框架，利用LLM的语义理解和复杂推理能力，通过图结构搜索和轻量级模型降低LLM调用成本，在4个基准数据集上准确率提升30%以上，成本降低5倍。

LASAR: Latent Adaptive Semantic Aligned Reasoning for Generative Recommendation

LASAR：潜在自适应语义对齐推理用于生成推荐

Yiwen Chen, Fuwei Zhang, Zehao Chen, Hehan Li, Peizhi Xu, Hanmeng Liu, Shuanglong Li, Xin Pei, Fuzhen Zhuang, Zhao Zhang

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

AI总结 LASAR通过自适应语义对齐推理提升生成推荐性能，解决潜在推理与语义对齐的挑战，实现更高效的推荐质量与速度。

Recovering Fine-Grained Code Change Rationale from Multiple Software Artifacts

细粒度多文档提取与代码变更理由生成

Mehedi Sun, Antu Saha, Nadeeshan De Silva, Antonio Mastropaolo, Oscar Chaparro

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 本文研究如何从多个文档中提取代码变更理由，提出ARGUS方法，通过LLM生成简洁的变更理由摘要，提升代码理解和维护效率。

DiscoLoop: Looping Discrete Embeddings and Continuous Hidden States for Multi-hop Reasoning

DiscoLoop: 循环离散嵌入与连续隐藏状态用于多跳推理

Hengyu Fu, Tianyu Guo, Zixuan Wang, Hanlin Zhu, Jason D. Lee, Jiantao Jiao, Stuart Russell, Song Mei

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对多跳推理中非循环Transformer的深度局部存储问题，提出DiscoLoop架构，通过循环同时携带离散嵌入和连续隐藏状态，实现近乎完美的泛化，并在符号和合成语言任务中显著减少训练步数。

Comments 16 pages, 7 figures

Toward Human-Centered Multi-Agent Systems: Integrating Cognition, Culture, Values, and Cooperation in AI Agents

迈向以人为中心的多智能体系统：在AI智能体中整合认知、文化、价值观与合作

Safia Baloch, Rahemeen Khan

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

AI总结 本文综述了从认知科学、文化对齐、价值学习到多智能体协调的研究，指出现有系统缺乏整合认知、文化、价值观和社会行为的统一框架，并提出了构建文化感知、价值对齐、认知基础与合作的多智能体系统的方向。

Comments 14 pages

Automated Lemma Discovery in Agentic Program Verification

代理程序验证中的引理发现

Huan Zhao, Haoxin Tu, Zhengyao Liu, Martin C. Rinard, Abhik Roychoudhury

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

AI总结 本文提出LemmaNet代理，通过分析源代码和规格，发现辅助引理以提升程序验证的正确性保证。

Comments 13 pages. To appear in ASE 26

RecGPT-V3 Technical Report

RecGPT-V3技术报告

Bowen Zheng, Chao Yi, Dian Chen, Gaoyang Guo, Han Zhu, Jiakai Tang, Jian Wu, Mao Zhang, Wen Chen, Yifan Lu, Yujie Luo, Yuning Jiang, Zhujin Gao, Bo Zheng, Chenchi Zhang, Dixuan Wang, Hao Fang, Jiancai Liu, Jing Yu, Junjun Zheng, Ke Chen, Kewei Zhu, Mengyan Li, Mingke Xu, Wenjun Yang, Xiangheng Kong, Xinming Zhang, Xunke Xi, Zile Zhou

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

AI总结 研究针对大规模运行RecGPT的挑战，提出RecGPT-V3这一有状态混合模态推荐系统。通过内存中心、混合模态基础模型和潜在意图推理等方法，在淘宝“猜你喜欢”推荐中取得多指标提升及资源消耗降低的成果。

Comments Technique Report

Towards Reliable C-to-Rust Translation with Rule-Guided Reasoning and Reinforcement Learning

通过规则引导推理和强化学习实现可靠的C到Rust翻译

Feng Luo, Jiachen Liu, Cuiyun Gao, Jia Feng, Kui Liu

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

AI总结 研究旨在解决利用大语言模型进行C到Rust自动翻译时存在的问题，提出TRAVEL框架，通过规则引导推理和强化学习两个模块，在多个数据集上评估，该框架提升了翻译准确率、成功率并降低不安全率。

Comments Accepted to the Industry Showcase of ASE 2026

The Price of Reasoning: Cost-Quality Tradeoffs in Reinforcement Learning for Neural Machine Translation

推理的代价：神经机器翻译强化学习中的成本-质量权衡

Michael Jungo, Aixiu An

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究神经机器翻译强化学习中推理痕迹对翻译质量的影响，通过在训练或推理阶段省略推理痕迹进行实验，发现推理尤其是推理阶段能提升质量，还研究了推理导致计算需求增加与翻译质量提升间的成本-质量权衡。

Journal ref Proceedings of the 2026 ACM Symposium on Document Engineering (DocEng '26)

RetroAgent: Harnessing LLMs to Search Over Structured Memory for Agentic Retrosynthesis Planning

RetroAgent：利用大语言模型在结构化记忆中进行搜索以实现智能逆合成规划

Yanqiao Zhu, Jingru Gan, Xiaoqi Sun, Fang Sun, Yidan Shi, Md Mofijul Islam, Chao Shang, Wenhao Gao, Connor W. Coley, Yizhou Sun, Wei Wang

机构 * UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； MIT（麻省理工学院） ； Amazon（亚马逊公司） ； UPenn（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究多步逆合成规划难题，提出RetroAgent智能体，通过结合结构化记忆桥接符号搜索与神经推理，利用记忆和化学工具观察搜索状态，实验证明其在分布内和分布外基准测试中性能强且泛化能力好。

Comments To appear at COLM 2026

Feature Generation Using LLMs: An Evolutionary Algorithm Approach

使用大语言模型进行特征生成：一种进化算法方法

Aria Nourbakhsh, Benoît Alcaraz, Christoph Schommer

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

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

AI总结 该研究利用大语言模型解决表格数据特征生成问题，创建管道结合属性与提示生成新特征，经选择算法筛选，应用于八个不同数据集，结果显示语言模型生成的新特征有助于给定任务并提升分类效果。

Journal ref Commun. Comput. Inf. Sci. 2471, 48-64 (2025)

The atomic structure of work: a micro-action instrument reveals two-pole AI occupational exposure and its decade-scale polar inversion

稳定几何，反转两极：AI职业替代性的双极结构及其十年尺度反转

Shuyao Gao, Minghao Huang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 通过多智能体LLM流水线将O*NET活动分解为微动作，发现职业替代性呈双极结构（物理操作与规划设计为两极），且过去十年间两极高低顺序已反转。

Comments v2: major revision, retitled (v1: "Stable Geometry, Reversing Poles"). Adds an independent blind three-annotator validation study (construct kappa = 0.90; encoder-vs-human kappa = 0.63), a vintage-matched O*NET 18.1 reprojection, a demographic overlay, and recalibrated claims throughout. 27 pages; Supplementary Information (29 pages) in ancillary files. Dataset: doi:10.5281/zenodo.21395792

Audio-Visual Flamingo: Open Audio-Visual Intelligence for Long and Complex Videos

视听火烈鸟：用于长而复杂视频的开放视听智能

Sreyan Ghosh, Arushi Goel, Kaousheik Jayakumar, Lasha Koroshinadze, Nishit Anand, Siddharth Gururani, Hanrong Ye, Pritam Biswas, Yuanhang Su, Ehsan Hosseini-Asl, Sang-gil Lee, Zhifeng Kong, Jaehyeon Kim, Sungwon Kim, S Sakshi, Ramani Duraiswami, Dinesh Manocha, Andrew Tao, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Ming-Yu Liu, Wei Ping

机构 * NVIDIA, USA（美国NVIDIA公司） ； University of Maryland, USA（美国马里兰大学） 纠错

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

AI总结 研究提出视听火烈鸟，用于长复杂视频的联合理解与推理。贡献包括构建大规模视频集、设计三阶段课程及推理框架。实验显示其在多基准测试中表现优异，超越同类开放模型，在长复杂视听理解推理任务中竞争力强，有现实应用价值和泛化能力。

Comments Project Page: https://avflamingo.pages.dev/

UniCode: Augmenting Evaluation for Code Reasoning

UniCode: 增强代码推理的评估

Xinyue Zheng, Haowei Lin, Shaofei Cai, Yaodong Yang, Zilong Zheng, Yitao Liang

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

AI总结 UniCode通过多维增强和自动化测试生成框架，揭示了大语言模型在代码推理中的性能下降问题，强调模型对捷径的依赖而非真正的推理能力。

StructAgent: Harness Long-horizon Digital Agents with Unified Causal Structure

StructAgent：利用统一因果结构驾驭长时程数字智能体

Wenyi Wu, Sibo Zhu, Kun Zhou, Aayush Salvi, Zixuan Song, Biwei Huang

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） ； Aether AI Lab（以太人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对长时程任务中智能体任务进展难解释、验证和恢复的问题，提出StructAgent框架，通过统一因果结构维护任务进展并规范工作流程，实验证明其能提升多种模型性能且具有通用性。

Accurate, Interdisciplinary and Transparent Structure-property Understanding with Deep Native Structural Reasoning

通过深度原生结构推理实现准确、跨学科和透明的结构-属性理解

Chen Tang, Yizhou Wang, Jianyu Wu, Lintao Wang, Shixiang Tang, Pengze Li, Encheng Su, Jun Yao, Jiabei Xiao, Yuqi Shi, Jielan Li, Hongxia Hao, Zhangyang Gao, Fang Wu, Ben Fei, Xiangyu Yue, Pan Tan, Bozitao Zhong, Jinouwen Zhang, Aoran Wang, Yan Lu, Jiaheng Liu, Xinzhu Ma, Liang Hong, Mingyue Zheng, Phil Torr, Bowen Zhou, Wanli Ouyang, Lei Bai

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； The University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences（药物发现与设计中心、国家药物研究重点实验室、上海中医药材料医学研究所、中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究聚焦利用人工智能解释结构-属性关系的挑战，提出多模态科学基础模型SciReasoner，通过离散化结构信息为可寻址单元进行推理，在多领域基准测试中表现出色，实现准确预测与可解释科学推理的结合。

EvoPlan: Evolutionary Neuro-Symbolic Robot Planning with Spatio-Temporal Guarantees

EvoPlan：具有时空保证的进化神经符号机器人规划

Bhavya Sai Nukapotula, Samin Moosavi, Haoze Wang, Luke Duncan, Diya Shakkottai, Varun Murali, Srinivas Shakkottai

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 研究针对基于LLM的机器人规划器不足及经典PDDL规划器问题，提出含离线STL约束挖掘、进化PDDL规划器和受约束执行循环的神经符号框架，能保证计划属性，在基准测试中表现良好且可在无云环境下部署。

Neuro-Symbolic Reasoning for Vulnerability Detection

用于漏洞检测的神经符号推理

Yanjie Zhao, Hongjie Chen, Li Lu, Zhou Yang, Xiao Cheng, Haoyu Wang

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

AI总结 研究基于大语言模型的漏洞检测不可靠性，提出神经符号框架LeanGuard，通过将代码解释与安全义务判定分离，神经侧过滤事实，符号侧形式验证，证据感知裁决器权衡结果，在五个CWE类上实例化框架。

Characterizing and Bridging the Diagnostic Gap in eBPF Verifier Rejections

表征和弥合eBPF验证器拒绝中的诊断差距

Yusheng Zheng, Zhengjie Ji, Weichen Tao, Xiangyu Gao, Jianchang Su, Wei Zhang, Andi Quinn, Dan Williams

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 研究eBPF验证器拒绝程序时的诊断差距，通过对235次拒绝进行实证研究量化问题。提出bpfix工具重建证明过程，构建75个LLM修复任务基准评估，发现定位证明丢失位置对修复关键，bpfix可提升修复成功率。

Comments Yusheng Zheng, Zhengjie Ji, Weichen Tao have equal contribution to the paper

ChargeBD: Character-Aware Heterogeneous Agent Reasoning for Guided Engineering in Battery Development

ChargeBD：面向电池开发中引导工程的字符感知异构智能体推理

Rui Huang, Zekun Jiang, Mengran Hou, Xingyu Niu, Yuqiang Li, Qinying Gu, Tianhang Zhou

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

AI总结 提出ChargeBD框架，通过MBTI启发的角色智能体矩阵，结合异构推理，解决液流电池多尺度多目标研发中的自适应问题。

SpatialThinker: Reinforcing Scene Graph-Grounded Spatial Reasoning via Dense Rewards

空间思考者：通过密集奖励强化场景图基础的空间推理

Hunar Batra, Haoqin Tu, Hardy Chen, Yuanze Lin, Cihang Xie, Ronald Clark

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型空间推理难题，提出SpatialThinker，通过在线强化学习统一场景图生成与视觉推理，构建心理场景图并借助密集奖励推理，贡献包括基于SGG推理、高质量训练数据集及密集奖励设计。

Comments Preprint. Accepted at NeurIPS 2025 Workshops on SPACE in Vision, Language, and Embodied AI (SpaVLE) as Oral, Embodied World Models for Decision Making (EWM), Aligning Reinforcement Learning Experimentalists and Theorists (ARLET), and Scaling Environments for Agents (SEA)

From Textual Columns to Query Plans: A Unified Relational-Semantic Execution Framework for Hybrid Query Processing

OmniTQA：一种面向半结构化数据的混合查询处理成本感知系统

Nima Shahbazi, Seiji Maekawa, Nikita Bhutani, Estevam Hruschka

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 OmniTQA通过整合LLM语义操作与传统关系运算符，提出了一种成本感知的混合查询处理框架，有效处理结构化与半结构化数据，提升复杂查询和大规模表的准确性和效率。

Wiki-R1: Incentivizing Multimodal Reasoning for Knowledge-based VQA via Data and Sampling Curriculum

Wiki-R1: 通过数据和采样课程激励基于知识的多模态推理用于VQA

Shan Ning, Longtian Qiu, Xuming He

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Vision and Imaging（上海智能视觉与成像工程研究中心） ； Lingang Laboratory（临港实验室） 纠错

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

AI总结 提出Wiki-R1框架，通过可控课程数据生成和课程采样策略，结合强化学习激励MLLMs在KB-VQA中的推理能力，在Encyclopedic VQA和InfoSeek上取得新SOTA。

Comments Accepted by ICLR 26, code and weights are publicly available