语言大模型 / LLM

Extracting Semantics: LLM-Guided Automatic Population of Robot Ontology from URDF

提取语义：从URDF自动构建机器人本体的LLM引导方法

Bastien Dussard, Guillaume Sarthou

机构 * LAAS-CNRS, Department of Robotics, Toulouse, France（法国图卢兹机器人系CNRS实验室） 纠错

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

AI总结 提出利用大语言模型从URDF文件自动生成机器人语义本体，通过多数投票和语法验证确保与现有本体对齐，初步实验表明该方法能有效桥接低层描述与高层知识表示。

Journal ref 18th International Conference on Social Robotics (ICSR 2026), University of London, Jul 2026, Londres, United Kingdom

Mental-R1: Aligning LLM Reasoning for Mental Health Assessment

Mental-R1：面向心理健康评估的对齐LLM推理

Xin Wang, Boyan Gao, Yibo Yang, David A. Clifton

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Oxford Suzhou Centre for Advanced Research（牛津大学苏州高等研究院） 纠错

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

AI总结 提出认知相对策略优化（CRPO）框架，通过阶段依赖不确定性建模和熵正则化机制，使LLM推理对齐人类认知过程，在8个心理健康数据集上加权F1平均提升10.4个百分点。

When Absence Is Evidence: Evaluating Completeness-Sensitive Negative Reasoning in Large Language Models

当缺失即证据：评估大语言模型中对完整性敏感的负向推理能力

Byoungjae Min, Kennedy Edemacu, Sae-Hong Cho, Yoonhyuk Choi, Beakcheol Jang, Jong Wook Kim

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

AI总结 该研究针对大语言模型的完整性敏感负向推理能力，构建CROWN-QA评估基准，发现模型存在过度闭合等问题，提示无法持续解决错误，且部分覆盖不对称性在真实文档中依然存在。

Comments 19 pages, 2 figures, 20 tables

From Isolated Tasks to Structured Capabilities: A Multilayer Taxonomy for Large Language Models

从孤立任务到结构化能力：大语言模型的多层分类法

Shixin Fang, Jiachen Wo, Wenjuan Qin, Sihang Jiang, Yanghua Xiao

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出大语言模型多层分类法，含14个能力领域和91个子技能，以人类认知科学为指导。通过筛选和映射相关论文，分析研究关注情况，揭示领域及子技能分布，此分类法有助于大语言模型研究组织、评估等多方面工作。

Comments 34 pages, 5 figures, 20 tables

Enhancing Small Language Models Reasoning through Knowledge Graph Grounding

通过知识图谱基础增强小型语言模型推理

Dimitrios Kelesis, Konstantinos Bougiatiotis, Georgios Paliouras

机构 * Institute of Informatics and Telecommunications, National Center for Scientific Research “Demokritos（信息与电信研究所，国家科学研究中心“德谟克利特”） 纠错

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

AI总结 研究利用神经符号智能框架增强小型语言模型推理能力，通过特定工具调用转变模型，在两种场景下评估，发现虽提示提升性能，但受提取瓶颈等限制，还存在“干扰效应”，刻画了挑战并提供迭代验证路线图。

Comments Presented at the 2nd Causal Neuro-symbolic Artificial Intelligence (Causal NeSy): Toward Agentic LLMs with Neuro-Symbolic and Graph Based Reasoning Workshop @ ESWC2026

CoEvoT: Co-Evolving Chain-of-Thought Prompting for Graph-LLM Reasoning

CoEvoT：用于图语言模型推理的协同进化思维链提示

Haohua Niu, Xingtong Yu, Yang Liu, Junfeng Fang, Xuanting Xie, Jie Tan, Zhongjian Zhang, Hong Cheng, Yuan Fang

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunieations（北京邮电大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 研究分布转移下的图学习问题，提出CoEvoT框架，通过文本到图令牌重写与图到文本推理指导的闭环协同进化，实现逐步的、状态感知的证据细化，在八个数据集实验中性能优于现有基准模型。

Comments Under review

Decision Protocols in Multi-Agent Large Language Model Conversations

多智能体大语言模型对话中的决策协议

Lars Benedikt Kaesberg

机构 * GippLab（吉普实验室） 纠错

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

AI总结 研究多智能体大语言模型对话中的决策协议，通过MALLM框架实现并评估投票、共识和判断决策机制，考察其对多种任务的影响，发现共识协议在知识密集型领域出色，投票和判断协议对逻辑任务有效，增加响应多样性可提高决策质量。

Comments Master's thesis, University of Göttingen

Know Your Limits : On the Faithfulness of LLMs as Solvers and Autoformalizers in Legal Reasoning

了解你的局限：LLM在法律推理中作为求解器和自动形式化工具的忠实性

Olivia Peiyu Wang, Sanna Wong-Toropainen, Daneshvar Amrollahi, Ryan Bai, Tashvi Bansal, Arush Garg, Leilani H. Gilpin

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Univ. Helsinki（赫尔辛基大学） ； CodeX, Stanford（斯坦福大学CodeX中心） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Canyon Crest Academy（峡谷峰学院） ； Monta Vista High School（蒙塔维斯塔高中） ； Los Altos High School（洛斯阿尔托斯高中） 纠错

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

AI总结 研究LLM在法律推理中是否忠实执行逻辑推理，发现LLM基于形式推理的高性能掩盖了范围清洗等不忠实模式，揭示基准准确性与逻辑忠实性之间的根本差距。

Comments 10 pages, submitted to COLM 2026 (under review, average score of 6.25 across 4 reviewers) and accepted by the AI4Law and AI4Math workshops at ICML. This is the version where we already addressed most of the reviews from the COLM & AI4Law &; AI4Math reviewers

When in Doubt, Plan It Out: Committed Small Language Model Deliberation for Reactive Reinforcement Learning

存疑则计划：用于反应式强化学习的小型语言模型承诺式推理

Nathan Gavenski, Juarez Monteiro, Francisco Galuppo, Adriano Veloso, Odinaldo Rodrigues

机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；SLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出PACT混合架构，结合快速反应式强化学习策略与慢速小型语言模型规划器，通过异步生成和验证候选动作计划来提升策略在陌生环境中的表现。

Comments LM4Plan Workshop at ICML 2026

OpenClaw-Skill: Collective Skill Tree Search for Agentic Large Language Models

OpenClaw-Skill：面向智能体大语言模型的集体技能树搜索

Tianyi Lin, Chuanyu Sun, Jingyi Zhang, Changxu Wei, Huanjin Yao, Shunyu Liu, Xikun Zhang, Liu Liu, Jiaxing Huang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Royal Melbourne Institute of Technology（皇家墨尔本理工大学） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 提出集体技能树搜索（CSTS）框架，通过集体智能生成和评估技能节点，构建结构化、多样且可泛化的技能树，并引入集体技能强化学习，提升大语言模型在工具使用、多步推理和动态环境交互中的智能体能力。

Comments 13 pages, 2 figures

PolicyGuide: From Guarding One Action to Guiding the Whole Workflow for Policy-Compliant LLM Agents

PolicyGuide：从单一动作防护到合规LLM智能体的全流程引导

Seongjae Kang, Taehyung Yu, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 PolicyGuide将领域政策编译为工作流图，通过主动验证器引导LLM智能体合规执行，在多领域提升了合规率，且工作流可跨模型迁移，攻击成功率低、程序性合规性强。

Comments 26 pages, 15 figures, including appendices

Chained Recursive Language Models for Multi-Iteration Reasoning

用于多轮迭代推理的链式递归语言模型

Purbesh Mitra, Sennur Ulukus

机构 * University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 针对LLM长上下文推理易传播早期错误的问题，提出Chained RLM推理架构，通过分阶段管理上下文提升多轮迭代推理准确率，验证其相比直接LLM回答的性能增益。

Reasoning Consensus: Structural Ensembling of LLM Reasoning via Weighted DAG Aggregation

推理共识：通过加权有向无环图聚合实现大语言模型推理的结构集成

Amruta Parulekar, Jinu Lee, Dilek Hakkani-Tür, Hari Sundaram

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（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 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究提出通过加权DAG聚合集成LLM推理结构的框架，在六个基准上优于多数投票基线，可提供可检查的共识推理图，还能分析不同推理视角。

Interpretable Language Model for Closed-Loop Type 1 Diabetes Control

用于闭环1型糖尿病控制的可解释语言模型

Maya Sarkar

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

AI总结 研究针对1型糖尿病控制中人工胰腺系统“黑箱”问题，提出LLM-T1D方法，结合强化学习与大语言模型，训练专家RL系统并提炼知识到模型，开发出可解释且性能优的胰岛素泵控制器，在模拟器测试中血糖控制良好且能防幻觉。

Comments Accepted at the 2026 IEEE 22nd International Conference on Automation Science and Engineering conference (IEEE CASE 2026)

Representation Matters: An Empirical Study of Program Representations for LLM Vulnerability Reasoning

表示至关重要：LLM 漏洞推理中程序表示的实证研究

Andrew Stoltman, Johnathan Tang, Haipeng Cai

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

AI总结 通过 RepBench 基准比较原始源码与基于静态分析的程序表示，发现 AST+PDG 组合准确率达 83.2%，远超原始源码的 53.5%，表明精心选择的结构化表示能提供更优的准确率-开销权衡。

Comments 34 pages, 4 figures

In LLM Reasoning, there is Irrationality on top of Value Misalignment

在LLM推理中，价值对齐之上存在非理性

Kejiang Qian, Fengxiang He

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出理性价值风险概念，形式化LLM在推理中即使价值对齐也可能无法最大化对齐价值的问题，并通过实验验证该风险普遍存在且无法被对齐消除。

HaReCAP: Habitual-action Grounding for Recursive Large Language Model Agents

HaReCAP：面向递归大语言模型智能体的习惯性动作 grounding 方法

Shen Liu, Zhenguo Xu, Shaopu Wang, Yike Gao, Chunlei Wang

机构 * North China Institute of Computer System Engineering（华北计算机系统工程研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； China Information Security Research Institute Co., Ltd.（中国信息安全研究院有限公司） 纠错

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

AI总结 HaReCAP 是针对 ReCAP 的低侵入性扩展，通过编译叶子反射规则减少长视距具身任务中 LLM 的重复调用，在 Robotouille 和 ALFWorld 上显著降低了 token 消耗。

Comments 15 pages, 3 figures

AaLLM: An End-to-End Analog Circuit Design Framework from Topology Generation to Sizing Using Large Language Models

AaLLM：基于大语言模型的从拓扑生成到尺寸确定的端到端模拟电路设计框架

Mohammed Ayman Habib, Rylan Hart, Morteza Fayazi

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

AI总结 本文提出AaLLM，一种端到端多智能体LLM工作流，自动完成模拟电路拓扑生成与尺寸确定，可减少SPICE调用次数和运行时间，创新拓扑性能与传统拓扑相当。

Expert-Guided g-computation with Large Language Models for Estimating Causal Effects on Timings: Applications to Hospital Quality Improvement

基于大型语言模型的专家引导g计算法估计时序因果效应：在医院质量改进中的应用

Patrick Vossler, Jialin Ouyang, F. Richard Guo, Anran Huang, Ali Shojaie, Lucas Zier, Fan Xia, Jean Feng

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

AI总结 本研究提出专家引导g计算法（egg-computation），结合专家判断与LLM技术，用于估计医院干预措施对平均住院时长的因果效应，在模拟和真实医院数据中表现优于传统方法。

Thinking vs. NoThinking: Towards Interpreting Reasoning Mechanisms of Large Language Models via Sparse Autoencoders

思考与非思考：基于稀疏自编码器的大语言模型推理机制可解释性研究

Bo Cheng, Qiaolin Lu, Yi Chang, Yuan Wu

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

AI总结 本研究基于稀疏自编码器分析DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的推理机制，揭示思考与非思考模式的神经差异，为大语言模型推理可解释性提供新见解。

Logic-Guided Data Extraction with Answer Set Programming and Large Language Models

使用回答集编程和大语言模型进行逻辑引导的数据提取

Mario Alviano, Lorenzo Grillo, Nicola Leone, Fabrizio Lo Scudo

机构 * University of Calabria（卡拉布里亚大学） ； University of Campania Luigi Vanvitelli（坎帕尼亚路易吉·万维泰利大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型用于语义数据提取时的不足，提出结合回答集编程与大语言模型的逻辑引导数据提取框架，通过交错调用与推导减少大语言模型调用次数，提高提取质量。

Comments 42nd International Conference on Logic Programming, to appear in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP)

Agentic ERP: Multi-Agent Large Language Model Architecture for Autonomous Enterprise Resource Planning

智能企业资源规划（Agentic ERP）：用于自主企业资源规划的多智能体大语言模型架构

Zhihao Liu, Tianyu Wang, Xi Vincent Wang, Lihui Wang

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Department of Production Engineering（生产工程系） 纠错

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

AI总结 研究针对ERP系统过度依赖人类决策的问题，提出Agentic ERP架构，结合角色对齐的LLM智能体、人工参与框架和图编排器。通过特定决策问题表述、编排解耦及多层面评估，证明该方法优于基线，能让ERP主动执行决策，提供了参考架构与评估协议。

Beyond the Leaderboard: A Synthesis of Tool-Use, Planning, and Reasoning Failures in Large Language Model Agents

超越排行榜：大语言模型智能体中工具使用、规划和推理失败的综合分析

Wael Albayaydh, Rui Zhao, Ivan Flechais

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文综合多篇论文形成大语言模型智能体局限性交叉分类法，识别出六个失败集群，通过迭代分组得出分类法，发现失败与任务长度非线性相关，单个子任务性能不能保证端到端成功，额外脚手架效果不佳，同时在部分任务上有进展。

Comments 16 pages, 3 tables, 1 figure

Comparing Large Language Models on Scrum Certification-Style Questions: Accuracy, Stability, and Error Patterns

在Scrum认证风格问题上比较大型语言模型：准确性、稳定性和错误模式

Robson Alves Vilar, Emanuel Dantas Filho, Ademar França de Sousa Neto, Mirko Perkusich, Danyllo Wagner Albuquerque, João Paiva, Kyller Gorgônio, Angelo Perkusich

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

AI总结 评估GPT-5 mini、Gemini 3 Flash和DeepSeek Chat 3.2在993个Scrum认证问题上的表现，发现模型间差异显著，Gemini 3 Flash准确率最高，错误模式具有系统性。

Enhancing Decision-Making with Large Language Models through Multi-Agent Fictitious Play

通过多智能体虚拟博弈增强大语言模型的决策能力

Leyang Shen, Yang Zhang, Xiaoyan Zhao, Chun Kai Ling, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体系统中决策任务因立场纠缠而难以分解的问题，提出基于虚拟博弈的多智能体虚拟博弈（MAFP）范式，通过迭代最佳响应实现均衡求解，提升决策质量和鲁棒性。

Comments 18 pages, 8 figures

Are Large Language Models Suitable for Graph Computation? Progress and Prospects

大型语言模型是否适合图计算？进展与展望

Yuting Zhang, Yi Han, Kai Wang, Wei Ni, Angela Bonifati, Wenjie Zhang

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Antai College of Economics and Management, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学安泰经济管理学院） ； Edith Cowan University（埃迪斯科文大学） ； Lyon 1 University（里昂第一大学） 纠错

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

AI总结 本文通过角色分类法综述LLM在图计算中的应用，分析作为执行者和规划者的两种范式，指出LLM适用于简单小规模任务，但在大规模和精确性要求高的任务中不可靠，并总结数据集和未来方向。

Decomposing Wrong-Consensus Agreement in LLM Self-Consistency: A GPT-4.1 Case Study

分解LLM自一致性中的错误共识一致性：GPT-4.1案例研究

Lizhuo Zhang, Mengmeng Tang, Chenfeng Long, Xiaoyong Tang, Xiang Luo

机构 * College of Information and Intelligence, Hunan Agricultural University（湖南农业大学信息与智能科学学院） ； Yuelushan Laboratory（岳麓山实验室） 纠错

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

AI总结 本研究以GPT-4.1为案例，将LLM自一致性的错误共识一致性分解为机械成分与偏好残差，发现难题上存在自一致性反效果，一致性为分级证据，未提出新投票方法。

Comments 18 pages, 2 figures, 9 tables; quantitative kappa-decomposition of agreement saturation in self-consistency;

LLM-Derived Preference Judgments Are Not Self-Consistent

大语言模型（LLM）得出的偏好判断不具备自一致性

Matthew T. Ford, Francis Bahk, Jingjing Wang, Adam S. Jovine, Tinghan Ye, David B. Shmoys, Peter I. Frazier

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

AI总结 研究发现，用于解读人类偏好的LLM得出的数值化偏好判断存在大量持续不一致性，无法由单一效用函数概括，打破了相关研究的自一致性假设。

Comments 16 pages, 4 figures; includes appendices

Keep, Customize, or Exit: Default Design and Token Pricing in LLM Reasoning Services

保留、定制还是退出：大语言模型推理服务中的默认设计与代币定价

Ahmet Bugra Gundogan, Yigit Turkmen, Melih Bastopcu

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

AI总结 该研究针对LLM推理服务的供需交互建立Stackelberg博弈模型，推导最优解，明确默认设置的影响条件，实验验证模型并展示均衡相关因素。

Social Gym and SPaRTan: Benchmarking and Improving LLM Social Reasoning via Multi-Agent Game Tournaments

Social Gym与SPaRTan：通过多智能体游戏锦标赛对LLM社会推理进行基准测试与改进

Keyu He, Xuhui Zhou, Maarten Sap

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

AI总结 该研究推出Social Gym多智能体社会游戏环境与SPaRTan自博弈反思迁移方法，前者可客观基准测试LLM社会推理，后者可提升GPT-5-mini的弱角色表现，为改进LLM社会推理提供了可复现基础。