语言大模型 / LLM

TemporalVLM: Video LLMs for Temporal Reasoning in Long Videos

TemporalVLM：长视频中的时间推理视频大语言模型

Fawad Javed Fateh, Umer Ahmed, Hamza Khan, M. Zeeshan Zia, Quoc-Huy Tran

机构 * Retrocausal, Inc.（Retrocausal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)

AI总结 本文提出TemporalVLM，一种用于长视频时间推理和细粒度理解的视频大语言模型，通过时间感知编码和BiLSTM模块实现全局特征聚合，并引入IndustryASM数据集进行评估。

Comments Accepted to ACL 2026

Semantic Area Graph Reasoning for Multi-Robot Language-Guided Search

语义区域图推理用于多机器人语言引导搜索

Ruiyang Wang, Hao-Lun Hsu, Jiwoo Kim, Miroslav Pajic

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 本文提出语义区域图推理框架，通过结构化语义拓扑抽象实现多机器人语义搜索，提升复杂室内环境中的目标搜索效率。

An Agentic Workflow for Detecting Personally Identifiable Information in Crash Narratives

一种用于检测事故叙述中个人可识别信息的代理工作流

Junyi Ma, Pei Li, Rui Gan, Kai Cheng, Steven T. Parker, Bin Ran

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 本文提出一种本地部署的代理工作流，利用大语言模型检测事故叙述中的个人可识别信息，通过混合提取器和验证器提升检测精度与召回率，实现隐私保护的可扩展数据处理。

Comments 13 pages, 5 figures

DPC: Training-Free Text-to-SQL Candidate Selection via Dual-Paradigm Consistency

DPC：基于双范式一致性的无训练文本到SQL候选选择

Boyan Li, Ou Ocean Kun Hei, Yue Yu, Yuyu Luo

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DPC方法，通过双范式一致性框架解决文本到SQL的生成与选择差距问题，利用SLICER和TESTER代理构建最小区分数据库，通过执行一致性验证提升候选选择准确性。

Comments ACL 2026 (Main Track)

SkillDroid: Compile Once, Reuse Forever

SkillDroid: 一次编译，永久复用

Qijia Chen, Andrea Bellucci, Zhida Sun, Giulio Jacucci

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

AI总结 SkillDroid通过编译成功的人工智能引导GUI轨迹为参数化技能模板，实现无需LLM调用的复用，显著提升任务成功率和效率。

Interpretable Systematic Risk around the Clock

全天候系统性风险解析

Songrun He

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

AI总结 本文通过结合高频市场数据与实时新闻叙事，揭示系统性跳跃风险的异质性，构建出具有高夏普比率的因子模仿组合，展示了全天候分析和LLM叙事理解在实时风险管理中的价值。

Scaling Test-Time Compute to Achieve IOI Gold Medal with Open-Weight Models

通过扩展测试时间计算实现IOI金牌奖章的开放权重模型

Mehrzad Samadi, Aleksander Ficek, Sean Narenthiran, Siddhartha Jain, Wasi Uddin Ahmad, Somshubra Majumdar, Vahid Noroozi, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 本文提出GenCluster框架，利用开放权重模型在有限预算下高效探索解决方案空间，实现IOI金牌级性能，缩小开放与闭合系统差距。

Comments Accepted to ACL 2026

From IOCs to Regex: Automating CTI Operationalization for SOC with LLMs

从IOCs到正则表达式：利用LLMs自动化SOC中的CTI操作化

Pei-Yu Tseng, Lan Zhang, ZihDwo Yeh, Xiaoyan Sun, Xushu Dai, Peng Liu

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IOCRegex-gen系统，利用LLMs自动生成正则表达式，解决CTI操作化中的手动转换问题，通过分组机制和多阶段验证流程提升准确率和效率。

COBALT-TLA: A Neuro-Symbolic Verification Loop for Cross-Chain Bridge Vulnerability Discovery

COBALT-TLA：一种用于跨链桥漏洞发现的神经符号验证循环

Dominik Blain

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

AI总结 COBALT-TLA结合LLM与TLA+模型检查器，通过自动REPL循环发现跨链桥漏洞，首次自主识别Optimistic Relay Attack漏洞类。

Comments 4 pages, 1 table. Submitted to FMBC 2026 (Formal Methods for Blockchains)

SIRI-Bench: Challenging VLMs' Spatial Intelligence through Complex Reasoning Tasks

SIRI-Bench: 通过复杂推理任务挑战VLMs的空间智能

Zijian Song, Xiaoxin Lin, Qiuming Huang, Sihan Qin, Guangrun Wang, Liang Lin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东大数据分析与处理重点实验室） ； X-Era AI Lab（X-Era人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 SIRI-Bench通过空间接地推理任务评估VLMs的空间结构智能，包含9000个视频问题答案三元组，实验表明先进VLMs在结构空间推理上面临挑战。

Comments 20 pages, 11 figures

Learning and Enforcing Context-Sensitive Control for LLMs

学习与强制上下文敏感控制用于大语言模型

Mohammad Albinhassan, Pranava Madhyastha, Mark Law, Alessandra Russo

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； City University of London（伦敦城市大学） ； ILASP Limited, UK（英国ILASP有限公司） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种自动学习上下文敏感约束的框架，通过两阶段过程提升LLM生成的有效性，使小型模型也能完美遵守约束，优于其他方法。

Comments ACL 2025 Student Research Workshop

Journal ref Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 4: Student Research Workshop), pages 834-842, 2025

Improving the Reasoning of Multi-Image Grounding in MLLMs via Reinforcement Learning

通过强化学习提升多图像接地在MLLMs中的推理能力

Bob Zhang, Haoran Li, Tao Zhang, Jianan Li, Cilin Yan, Xikai Liu, Jiayin Cai, Yanbin Hao

机构 * Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

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

AI总结 本文通过强化学习策略提升多图像接地任务中MLLMs的推理能力，采用合成CoT数据、LoRA微调和规则引导的RL方法，实验表明在MIG-Bench和多个领域外基准上效果显著。

Comments 5 pages

All You Need for Object Detection: From Pixels, Points, and Prompts to Next-Gen Fusion and Multimodal LLMs/VLMs in Autonomous Vehicles

自动驾驶所需的所有内容：从像素、点和提示到下一代融合和多模态LLM/VLMs

Sayed Pedram Haeri Boroujeni, Niloufar Mehrabi, Hazim Alzorgan, Mahlagha Fazeli, Abolfazl Razi

机构 * Department One（第一部门） ； Department Two（第二部门） 纠错

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

AI总结 本文探讨自动驾驶中物体检测的最新进展，重点介绍多模态感知、视觉语言模型和大语言模型等新兴方法，分析传感器融合策略及未来发展方向。

$\texttt{SEM-CTRL}$: Semantically Controlled Decoding

SEM-CTRL：语义控制解码

Mohammad Albinhassan, Pranava Madhyastha, Alessandra Russo

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 本文提出SEM-CTRL，通过集成基于答案集语法的约束，使LLM在不微调的情况下保证输出的语法和语义正确性，实验显示其在多种任务中优于现有模型。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 03/2026

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

Reason-SVG: Enhancing Structured Reasoning for Vector Graphics Generation with Reinforcement Learning

Reason-SVG：通过强化学习增强向量图形生成的结构化推理

Ximing Xing, Ziteng Xue, Yandong Guan, Jing Zhang, Dong Xu, Qian Yu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 Reason-SVG通过引入Drawing-with-Thought范式和混合奖励机制，提升大语言模型生成高质量SVG的能力，实现结构化推理与视觉一致性。

Comments Accepted by CVPR 2026. 16 pages, 7 figures

Nemotron-Cascade: Scaling Cascaded Reinforcement Learning for General-Purpose Reasoning Models

Nemotron-Cascade：基于级联强化学习的通用推理模型规模化

Boxin Wang, Chankyu Lee, Nayeon Lee, Sheng-Chieh Lin, Wenliang Dai, Yang Chen, Yangyi Chen, Zhuolin Yang, Zihan Liu, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Wei Ping

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：SFT(abstract)；RLHF(abstract)；preference optimization(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出级联域强化学习（Cascade RL）方法，开发出Nemotron-Cascade模型，可在指令和深度思考模式间切换，性能不逊于纯思考模型，同时提升推理能力并保持跨领域基准性能。

Comments We publicly release the Nemotron-Cascade models and the full collection of training data at: https://huggingface.co/collections/nvidia/nemotron-cascade

Diversity of Thought Elicits Stronger Reasoning Capabilities in Multi-Agent Debate Frameworks

思想多样性在多智能体辩论框架中增强了推理能力

Mahmood Hegazy

机构 * University of Montreal（蒙特利尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 研究通过多智能体辩论框架发现，思想多样性显著提升LLM推理能力，中等规模模型在GSM-8K基准测试中超越GPT-4，达到91%准确率，同时在ASDiv基准测试中创下新纪录。

Comments 11 pages, 9 figures

Journal ref Journal of Robotics and Automation Research(JRAR), Vol. 5 Issue 3, October -2024, pg. 1-10

One Model, Two Minds: Task-Conditioned Reasoning for Unified Image Quality and Aesthetic Assessment

一个模型，两种思维：任务条件推理用于统一的图像质量与审美评估

Wen Yin, Cencen Liu, Dingrui Liu, Bing Su, Yuan-Fang Li, Tao He

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Faculty of Information Technology, Monash University（莫纳什大学信息科技学院） ； The Laboratory of Intelligent Collaborative Computing of UESTC（UESTC智能协同计算实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出TATAR框架，通过任务感知的异步奖励机制，解决图像质量评估与审美评估的推理与优化不匹配问题，实验证明其在多个基准上的优越性能。

Comments 10 pages,7 figures

Catching rationalization in the act: detecting motivated reasoning before and after CoT via activation probing

在行动中捕捉理性化：通过激活探测检测推理前后的动机推理

Parsa Mirtaheri, Mikhail Belkin

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 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 研究通过激活探测检测LLM在Cot中的动机推理现象，证明内部表示比CoT监控更可靠，且预生成探测能早期发现动机行为。

Amplification Effects in Test-Time Reinforcement Learning: Safety and Reasoning Vulnerabilities

测试时强化学习中的放大效应：安全性和推理漏洞

Vanshaj Khattar, Md Rafi ur Rashid, Moumita Choudhury, Jing Liu, Toshiaki Koike-Akino, Ming Jin, Ye Wang

机构 * Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 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 本文研究了测试时训练方法的安全性漏洞，发现测试时强化学习中有害提示注入会放大模型行为，导致推理能力下降。

Thinking in Latents: Adaptive Anchor Refinement for Implicit Reasoning in LLMs

在潜空间中思考：用于大语言模型隐式推理的自适应锚点细化

Disha Sheshanarayana, Rajat Subhra Pal, Manjira Sinha, Tirthankar Dasgupta

机构 * Manipal University Jaipur（马普尔大学斋普尔） ； TCS Research（塔塔咨询研究） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaAnchor框架，通过自适应终止机制优化潜空间推理，提升准确率并减少计算步骤，实验表明在数学问题基准上准确率提升5%且减少48-60%的潜空间步骤。

Comments Accepted at ICLR 2026, LIT Workshop

Think Before You Lie: How Reasoning Leads to Honesty

在谎言之前思考：推理如何导致诚实

Ann Yuan, Asma Ghandeharioun, Carter Blum, Alicia Machado, Jessica Hoffmann, Daphne Ippolito, Martin Wattenberg, Lucas Dixon, Katja Filippova

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 研究通过道德权衡数据集探讨推理对诚实的影响，发现推理能提升诚实度，而非单纯依赖推理内容，且代表空间的几何特性是关键因素。

Personalizing Agent Privacy Decisions via Logical Entailment

通过逻辑蕴含个性化代理隐私决策

James Flemings, Ren Yi, Octavian Suciu, Kassem Fawaz, Murali Annavaram, Marco Gruteser

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 本文提出ARIEL框架，结合LLM与规则逻辑，实现结构化个性化隐私决策，实验显示其在适当判断的F1误差率上降低40.6%。

CLIPO: Contrastive Learning in Policy Optimization Generalizes RLVR

CLIPO: 在策略优化中通过对比学习推广RLVR

Sijia Cui, Pengyu Cheng, Jiajun Song, Yongbo Gai, Guojun Zhang, Zhechao Yu, Jianhe Lin, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（文勤大模型应用团队，阿里巴巴自动化研究所，中国科学院） ； Qwen Large Model Application Team, Alibaba（文勤大模型应用团队，阿里巴巴） 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 CLIPO通过对比学习机制改进RLVR，提升大语言模型的策略优化泛化与鲁棒性

Evolving Demonstration Optimization for Chain-of-Thought Feature Transformation

链式推理特征转换的进化演示优化

Xinyuan Wang, Kunpeng Liu, Arun Vignesh Malarkkan, Yanjie Fu

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 本文提出一种通过进化轨迹经验优化LLM驱动的特征转换方法，提升转换多样性与下游任务性能。

Behavioral Generative Agents for Power Dispatch and Auction

行为生成代理在电力调度和拍卖中的应用

Shaoze Li, Justin S. Kim, Cong Chen

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 本文提出利用生成代理在电力调度和拍卖中模拟人类决策，通过上下文学习模块提升LLM的决策灵活性和经济理性。

DocCogito: Aligning Layout Cognition and Step-Level Grounded Reasoning for Document Understanding

DocCogito: 对齐布局认知与分步 grounded 推理以实现文档理解

Yuchuan Wu, Minghan Zhuo, Teng Fu, Mengyang Zhao, Bin Li, Xiangyang Xue

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 DocCogito通过整合布局感知与结构化推理，提升文档理解的准确性和推理过程的系统性。

MAS-ZERO: Designing Multi-Agent Systems with Zero Supervision

MAS-ZERO：无需监督设计多智能体系统

Zixuan Ke, Austin Xu, Yifei Ming, Xuan-Phi Nguyen, Ryan Chin, Caiming Xiong, Shafiq Joty

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 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 MAS-ZERO通过元层面设计实现无需监督的多智能体系统自动设计，提升推理、编程和代理任务的性能。

Comments SEA@NeurIPS (Oral) 2025

GraphSkill: Documentation-Guided Hierarchical Retrieval-Augmented Coding for Complex Graph Reasoning

GraphSkill: 基于文档的分层检索增强编码用于复杂图推理

Fali Wang, Chenglin Weng, Xianren Zhang, Siyuan Hong, Hui Liu, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 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 GraphSkill通过分层检索增强编码框架和自我调试代理，提升复杂图推理任务的准确性和效率。

Comments Under review

Proof Strategy Extraction from LLMs for Enhancing Symbolic Provers

从LLMs中提取证明策略以增强符号证明器

Jian Fang, Yican Sun, Yingfei Xiong

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 本文提出Strat2Rocq方法，通过提取LLM的证明策略来增强符号证明器的能力，提升自动化证明效果。