语言大模型 / LLM

Fork-Think with Confidence

基于置信度的分叉思考

Zena Al-Khalili, Rafi Hakim, Dietrich Klakow, Ji-Ung Lee

机构 * Saarland Informatics Campus, Saarland University, Germany（德国萨尔大学萨尔兰信息学园区） 纠错

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

AI总结 提出一种先决策后思考的并行推理方法，通过模型置信度识别分叉点并采样多条路径聚合，在保持或提升推理性能的同时，将token消耗降低30%，运行时间减少57%。

Adaptive Turn-Taking for Real-time Multi-Party Voice Agents

自适应轮流发言：面向实时多方语音代理

Soumyajit Mitra, Prabhat Pandey, Abhinav Jain, Shanmukha Sahith, K V Vijay Girish

机构 * Amazon AGI（亚马逊人工智能研究院） ； IIT Kharagpur, India（印度克里ш格布尔理工学院） 纠错

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

AI总结 提出ModeratorLM，一种基于角色条件的语音大模型，通过分块流式处理和链式推理，在多方对话中实现自适应轮流发言，显著提升轮流精度和召回率。

Comments Accepted for publication at Interspeech 2026

Retrieval-Warmed Energy-Based Reasoning: A Five-Arm Ablation Methodology for Diffusion-as-Inference on Structured Reasoning Tasks

检索预热能量基推理：结构化推理任务上扩散即推断的五臂消融方法

Libo Sun, Po-Wei Harn, Zewei Zhang, Peixiong He, Xiao Qin

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering, Auburn University（奥本大学计算机科学与软件工程系） ； Department of Information Management, National Central University（国立中央大学信息管理系） 纠错

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

AI总结 提出五臂消融方法（oracle、best-constant、per-query-random、shuffled、aligned）分离检索预热能量基推理中的三种混淆效应，在连通性-2任务上发现逐图对齐主导性能提升，而在数独任务上关键质量成为瓶颈。

Comments 8 Pages, 6 Figures

SFL-MTSC: Leveraging Semantic Frame-Level Multi-Task Self-Consistency for Robust Multi-Intent Spoken Language Understanding

SFL-MTSC：利用语义框架级多任务自一致性实现鲁棒的多意图口语理解

Po-Yen Chen, Berlin Chen

机构 * National Taiwan Normal University（国立台湾师范大学） 纠错

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

AI总结 提出语义框架级多任务自一致性（SFL-MTSC）框架，通过将预测分解为意图特定框架、进行域-意图分组和槽级聚类，并利用路径支持评分评估聚类可靠性，有效缓解多意图场景下基于提示的口语理解中的意图-槽结构不一致问题，在MAC-SLU基准上提升了槽F1和整体准确率。

Comments Interspeech 2026

Look Light, Think Heavy: What Multimodal Chain-of-Thought Reasoning Can and Cannot Do

轻看，重思：多模态思维链推理能做什么和不能做什么

Zhuoran Jin, Kejian Zhu, Hongbang Yuan, Yupu Hao, Pengfei Cao, Yubo Chen, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * The Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文系统探究多模态思维链推理在12个感知与推理任务上的表现，发现CoT对感知任务有副作用，但对数学、科学等多图像推理有效，且现有开源多模态推理模型提升有限，视觉推理仍是瓶颈。

Comments ACL 2026

Curriculum Reinforcement Learning Can Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model

课程强化学习可以激励LLMs超越基础模型的推理能力

Pengxiang Cai, Tianchen Fang, Xiaohan Li, Qingyuan Zeng, Guocong Li, Jintai Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出边界感知课程强化学习方法，通过定位推理能力边界、针对性教师引导和强化学习巩固，在Qwen、Llama和DeepSeek上同时提升pass@1和pass@256，平均pass@256比基础模型提升9.8个百分点。

CalVerT: Augmenting Agents with Calibrated Verifier Telemetry Improves Action and Learning in Knowledge-Intensive Tasks

CalVerT: 通过校准验证器遥测增强智能体在知识密集型任务中的行动与学习

Ashwin Vinod, Ying Ding, Elias Stengel-Eskin

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出CalVerT方法，通过向智能体状态添加校准的自信心分数和基础验证器分数，减少过度依赖参数知识或冗余检索，提升知识密集型问答的准确性和效率。

Comments Code: https://github.com/ashwinn-v/CalVerT

EmoInstruct-TTS: Dual-Path Instruction-Guided Emotional Speech Synthesis

EmoInstruct-TTS：双路径指令引导的情感语音合成

Minghui Wu, Ganjun Liu, Zikun Fang, Ting Meng, Hongchuan Wu, Bingao Xu, Yonglong Cai, Jiasheng Chen, Jun Du

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； iFLYTEK Research（科大讯飞研究院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出EmoInstruct-TTS双路径框架，通过情感嵌入和指令条件情感流模型实现细粒度情感控制，提升语音情感可控性和自然度。

Comments 5 pages, 3 figures, 4 tables. Submitted to Interspeech 2026. Audio demos: https://huanyu-lab.github.io/EMOINSTRUCT-TTS

Beyond Fixed Budgets: Characterizing the Inelasticity and Limitations of Tree-of-Thought Reasoning Strategies

超越固定预算：刻画思维树推理策略的非弹性与局限性

Atkia Mahila, Avinash Maurya, M. Mustafa Rafique, Bogdan Nicolae

机构 * Rochester Institute of Technology（罗彻斯特理工学院） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） 纠错

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

AI总结 通过评估两种代表性ToT方法在不同计算预算、模型规模和问题难度下的表现，揭示DPTS存在冷启动瓶颈而SSDP存在前沿耗尽问题，表明固定探索或剪枝策略无法适应计算连续体。

Comments Flexscience'26: ACM HPDC workshop

Disentangling Linguistic Relatedness from Task Alignment in Cross-Lingual Transfer

跨语言迁移中语言相关性与任务对齐的解耦

Ahmed Haj Ahmed, Ruochen Zhang, Alvin Grissom

机构 * Haverford College（哈弗福德学院） ； Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 通过微调大语言模型并在闪语族与非闪语族语言上评估零样本阅读理解，发现跨语言迁移主要提升任务格式对齐而非语言特定知识。

VERITAS: Verifier-Guided Proof Search for Zero-Shot Formal Theorem Proving

VERITAS：验证器引导的零样本形式定理证明搜索

Manish Acharya, Zhenyu Liao, Yueke Zhang, Kevin Leach, Yu Huang, Yifan Zhang

机构 * Department of Computer Science, Vanderbilt University（范德堡大学计算机科学系） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 提出VERITAS框架，通过两阶段协议（Best-of-N采样+批评引导MCTS）利用验证器反馈进行零样本定理证明，在miniF2F上达40.6%准确率，并发布组合学基准VERITAS-CombiBench。

Granularity-Regulated Adaptive Computational Efficiency for Optimal Verification in Test-Time Scaling

粒度调控的自适应计算效率：测试时扩展中的最优验证

Ardit Krasniqi, Luan Vejsiu, Elira Dervishi

机构 * European University of Tirana（欧洲地拉那大学） 纠错

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

AI总结 提出GRACE理论框架，将验证粒度建模为问题难度、验证器准确率和计算预算的函数，证明存在相变：细粒度验证在计算预算大或问题难时占优，粗粒度验证在低预算简单问题时更优，自适应策略可达到计算-性能帕累托前沿。

Where to Place the Query? Unveiling and Mitigating Positional Bias in In-Context Learning for Diffusion LLMs via Decoding Dynamics

查询应置于何处？通过解码动力学揭示并缓解扩散大语言模型中上下文学习的位置偏差

Zhengheng Li, Panrui Li, Xuyang Liu, Puzhi Xia

机构 * Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 本文系统分析了扩散大语言模型中查询位置对生成质量的影响，发现其与示例语义质量同等重要，并提出基于平均置信度的无训练自适应路由策略Auto-ICL以优化查询放置。

Comments 9 figures, 4 tables

Mechanism-Guided Selective Unlearning for RLVR-Induced Reasoning

机制引导的选择性遗忘：针对RLVR诱导的推理

Chenyu Zhou, Qiliang Jiang, Shuning Wu, Xu Zhou

机构 * School of Engineering, Institute of Science Tokyo, Japan（东京科学研究院工程学院） ； College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, China（浙江大学控制科学与工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学电子与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出MAST方法，通过机制引导选择性更新参数，在遗忘RLVR诱导的推理行为时，显著降低对保留性能的附带损害。

Comments 15 pages, 4 figures, 7 tables

Gen-VCoT: Generative Visual Chain-of-Thought Reasoning via Diffusion-Based RGB Intermediate Representations

Gen-VCoT: 基于扩散的RGB中间表示的生成式视觉思维链推理

Zhiqiang Zhou, Junliang Dai, Xu ling

机构 * Hunan Chemical Industry Vocational and Technical College（湖南化工职业技术学院） 纠错

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

AI总结 提出Gen-VCoT框架，利用专家视觉模型生成RGB图像作为推理中间步骤，通过自适应路由器选择推理深度，在空间和深度问题上分别提升25%和50%，但简单事实查询性能下降，表明最优表示依赖于任务。

Comments 12 pages, 5 figures

VeriGraph: Towards Verifiable Data-Analytic Agents

VeriGraph: 迈向可验证的数据分析智能体

Jiajie Jin, Zhao Yang, Wenle Liao, Yuyang Hu, Guanting Dong, Xiaoxi Li, Yutao Zhu, Zhicheng Dou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出VeriGraph框架，通过构建显式异质证据有向无环图（DAG）实现数据分析智能体的可验证性，并设计基于图的策略优化提升正确性与可审计性。

Comments 10 pages

Free Energy Heuristics: Fast-And-Frugal Cognition as Active Inference Under Uncertain Precision

自由能启发式：作为不确定精度下主动推理的快速节俭认知

Alex Bogdan

机构 * Evolutionairy AI Toronto, Canada（进化人工智能（多伦多，加拿大）） 纠错

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

AI总结 本文提出元不确定性决定链式思维（CoT）的效果：当模型对自身证据的可靠性高度不确定时，更多推理会降低准确率。通过自由能最小化策略证明，在重尾精度先验下，有限数量的高有效性线索后停止整合，与“取最优”启发式等价。实验验证了高元不确定性下长CoT导致准确率下降17.3个百分点。

Comments 64 pages, 6 figures

Recurrent Reasoning on Symbolic Puzzles with Sequence Models

基于序列模型的符号谜题循环推理

Gowrav Mannem, Chowdhury Marzia Mahjabin, Jason Chen, Shivank Garg, Kevin Zhu

机构 * Algoverse AI Research ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 提出 RecurrReason 基准，包含四个递归逻辑谜题，通过控制难度参数 N 评估序列模型，发现架构比规模更重要，预训练仅对局部结构转移函数的谜题有效。

Understanding Diversity Collapse in RLVR via the Lens of Overtraining

通过过度训练的视角理解RLVR中的多样性崩溃

Suqin Yuan, Jinkun Chen, Jiyang Zheng, Muyang Li, Lei Feng, Dadong Wang, Tao Xiang, Tongliang Liu, Bo An

机构 * Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼大学悉尼人工智能中心） ； Southeast University（东南大学） ； Microsoft（微软） ； Data61, CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织Data61） ； Chongqing University（重庆大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文通过过度训练的视角形式化RLVR中的多样性崩溃，发现标准训练中大部分更新是过度训练，并提出贝叶斯边界门控（BBG）方法，通过估计每个问题对推理边界的边际贡献来优化，提升多个基准上的Pass@k。

SpatialWorld: Benchmarking Interactive Spatial Reasoning of Multimodal Agents in Real-World Tasks

SpatialWorld: 在多模态智能体真实世界任务中基准测试交互式空间推理

Hongcheng Gao, Hailong Qu, Jingyi Tang, Jiahao Wang, Zihao Huang, Hengkang Qiao, Shihong Huang, Junming Yang, Yi Li, Hongyixuan Yuan, Wenjie Li, Bohan Zeng, Wenbo Li, Bo Wang, Jianhui Liu, Olive Huang, Haoyang Huang, Wentao Zhang, Guoqing Huang, Nan Duan, Yinpeng Dong

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Peking University（北京大学） ； ZenoMind AI ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southeast University（东南大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出SpatialWorld基准，集成8种异构模拟后端，通过760个人工标注任务评估多模态智能体在视觉部分可观测环境中的交互式空间理解，发现最强模型GPT-5任务成功率仅17.4%。

The Power of Test-Time Training for Approximate Sampling

测试时训练对近似采样的威力

Noah Golowich, Ankur Moitra, Dhruv Rohatgi

机构 * Microsoft Research NYC（微软研究院纽约分校） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文形式化测试时训练（TTT）为从已知分布类中采样的问题，证明查询复杂度的二次下界，并展示在分布类大小受限时可规避该下界，为TTT提供理论框架。

Decoupling Thought from Speech: Knowledge-Grounded Counterfactual Reasoning for Resilient Multi-Agent Argumentation

思想与言语解耦：基于知识反事实推理的鲁棒多智能体辩论

Jakub Masłowski, Jarosław A. Chudziak

机构 * Institute of Computer Science, Warsaw University of Technology（华沙技术大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出知识反事实推理（KG-CFR）双阶段架构，通过私有规划缓冲与公共执行层分离，在动态资源分配环境下将扰动后论证质量从0.694提升至0.822，并减少语义循环。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 30th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2026)

Internalizing Geometric Law: Learning from Solver Residuals for Precision-Critical Generation

内化几何法则：从求解器残差中学习以实现精度关键生成

Rafael Cabral, Pang Zixi, Ziyi Shou, Shen Xin

机构 * Huawei Celia Team（华为Celia团队） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在精度关键领域（如技术图表和机械设计）中的幻觉问题，提出可编程几何DSL PyGeoX及分层基准PyGeoX-Bench，并设计饱和加性奖励（SAR）方法，将奖励分解为有界逐约束项，解决异常梯度掩盖问题，使8B模型在基准上达到与更大前沿系统竞争的水平。

Scaffolding the Strategist: Architecture-Dependent Reasoning Interventions in Hotelling Spatial Markets

为策略制定者搭建框架：霍特林空间市场中与架构相关的推理干预

Pratyush Singh

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

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

AI总结 研究结构化推理干预对大语言模型战略经济推理的影响及与模型架构的关系，以霍特林模型评估GPT - 4.1 - mini和GPT - 5 - mini，发现支架类型与模型架构有交叉交互作用，对抗性测试有损害，还存在陈述性 - 程序性差距。

Comments 26 pages (11 main + 15 appendix), 6 figures, 4 tables. Accepted at the ICLR 2026 Workshop on LLM Reasoning

UrbanTrace: LLM-Assisted Discovery and Semantics-Aware Integration of Spatial Data

UrbanTrace：基于大语言模型的空间数据发现与语义感知集成

Sonia Castelo, Eden Wu, Joao Rulff, Harish Doraiswamy, Juliana Freire, Claudio Silva

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)

AI总结 研究针对城市决策中异构空间数据整合问题，提出UrbanTrace视觉分析系统，利用离线分析器结合大语言模型，通过三个交互式视图实现有效空间聚合，经评估在数据发现上表现优异，将空间聚合敏感性转化为视觉资产。

Comments 11 pages, 7 figures. Accepted to IEEE VIS 2026 (Full Papers Track). Author's version accepted for publication in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

Memory Augmentation Unlocks Efficient Chain-of-Thought Reasoning

记忆增强解锁高效思维链推理

Simeng Zhang, Yilong Chen, Wenyuan Zhang, Zhenyu Zhang, Yao Chen, Junyuan Shang, Tingwen Liu

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空间安全学院） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出无需训练的记忆增强压缩框架，构建可复用推理记忆提升思维草稿压缩效果，在多任务上获显著准确率提升并加速推理，兼容多种压缩机制。

Beyond Imitation: Self-Improving Robot Policies via Off-Policy Q-Planning

超越模仿：基于离线Q规划的机器人策略自改进

Varun Giridhar, Anant Khandelwal, Jeremy A. Collins, Ignat Georgiev, Animesh Garg

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出Q规划方法，为大型视觉运动BC策略配备离线Q函数，通过仅微调Q函数实现自改进，在仿真和真实机器人任务中均显著提升机器人操作性能，且优于多种对比方法。

Comments Project page with videos: this https URL (https://varungiridhar.github.io/qplanning/)

HIERA: Workload-Aware Planning Across Implementation Spaces for GPU Kernel Optimization

HIERA：面向GPU内核优化的跨实现空间工作负载感知规划

Jinghao Wang, Qiqi Gu, Chenpeng Wu, Jianguo Yao, Haibing Guan, Xijun Li

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

AI总结 HIERA是一种跨实现空间的GPU内核优化分层规划框架，在KernelBench实验中优于无训练方法，还在科学计算模板算子上实现1.53倍加速，无需额外训练即可接近CUDA-L1性能。

DirEAG: Dirichlet Evidence Aggregation for Calibrating Verbalized Confidence in Mathematical Reasoning

DirEAG：用于校准数学推理中口头表述置信度的Dirichlet证据聚合方法

Haorui Xu, Yuzhou Zhu, Liyuan Gao

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

AI总结 针对大语言模型数学推理中口头表述置信度难以校准的问题，提出DirEAG方法，将置信度观测值转换为校准软证据，在多个数据集和模型上验证其校准效果优于现有方法。

Comments 16 pages, 3 figures. Code is available at this https URL (https://github.com/horacehsugithub/DirEAG). Accepted by PRICAI 2026

ARGUS: Theory-of-Mind Guided Argument Generation with Strategy-Aware Planning and Knowledge Grounding

ARGUS：基于心理理论（Theory-of-Mind）的论证生成，结合策略感知规划与知识接地

Zhe Hu

机构 * InspireOmni AI ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出基于智能体的Argus框架，结合心理理论推理、策略感知规划等，在三个基准上优于基线，可有效改变抗拒受众立场。