语言大模型 / LLM

A Multi-Agent Audit Framework for High-Stakes Reasoning: Evaluation and Interpretability in Clinical Mental Health Screening

面向高风险推理的多智能体审计框架：临床心理健康筛查中的评估与可解释性

Jingchen Ye, Yanpei Yu, Luyao Zhang

机构 * Duke Kunshan University（昆山杜克大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体审计框架，通过感知、知识检索、思维链推理和审计验证的多步协作，在临床心理健康筛查中降低PHQ-8抑郁预测误差，提升可解释性。

When Do Intrinsic Rewards Work for Code Reasoning? A Comprehensive Study

内在奖励何时对代码推理有效？一项全面研究

Xiaolong Jin, Xuandong Zhao, Wenbo Guo, Xiangyu Zhang, Dawn Song

机构 * Purdue University（普渡大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

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 通过系统实验，发现基于确定性的内在奖励方法在代码生成中早期有效但最终导致模型崩溃，且作为RLVR预训练无显著优势，并给出实用建议。

Comments 18 pages, 45 figures

Self-Preference Is Weak or Absent in Verifiable Instruction-Following Revision: A Four-Model Test Under Genuine Authorship

自我偏好在可验证的指令遵循修订中弱或不存在：基于真正作者身份的四模型测试

William Guey, Pierrick Bougault

机构 * Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系） 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 通过IFEval验证器测试四类中端模型在指令遵循修订中的自我偏好，发现作者拒绝已验证正确编辑的比例与新鲜模型无显著差异，表明自我偏好弱或不存在。

Comments 7 pages, 3 tables. Code and data: https://github.com/williamguey/self-preference-revision

IsabeLLM: Automated Theorem Proving Applied to Formally Verifying Consensus

IsabeLLM: 自动化定理证明应用于共识的形式化验证

Elliot Jones, William Knottenbelt

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 本文改进IsabeLLM自动化定理证明工具，通过检索增强生成、错误追踪和反例生成提升大语言模型上下文，并兼容最新Isabelle和Sledgehammer，用于验证比特币工作量证明共识。

Beyond Visual Cues: CoT-Enhanced Reasoning for Semi-supervised Medical Image Segmentation

超越视觉线索：CoT增强推理用于半监督医学图像分割

Yuming Chen, Yuxin Xie, Tao Zhou, Yi Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Ministry of Education（教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出CERS框架，通过集成链式思维推理和语义参考选择策略，解决半监督医学图像分割中的视觉-语义不匹配问题，在边界模糊和语义不一致场景下优于现有方法。

Comments Accepted to MICCAI 2026

ChLogic: Evaluating Robustness of Logical Reasoning in Chinese Expressions

ChLogic: 评估中文表达中逻辑推理的鲁棒性

Peixian Zhou, Yuxu Chen, Chaorui Zhang, Wei Han, Bo Bai, Xueyan Niu

机构 * College of Mathematics, Sichuan University（四川大学数学学院） ； Theory Lab, 2012 Labs, Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司2012实验室理论实验室） 纠错

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

AI总结 提出英中对照基准ChLogic，通过形式逻辑模板构建数据集，测试模型在英文和多种中文表达下逻辑推理的鲁棒性，发现英中性能差距，回译效果因数据集和模型而异。

Theorem-Grounded Execution Ontologies for Interpretable Machine Reasoning

定理驱动的可执行本体用于可解释机器推理

Raghu Anantharangachar

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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 提出TGEO框架，将推理建模为可执行状态转换过程，通过定理族识别、本体绑定、语义对象发现等步骤生成可解释推理图，实现可验证、可重放的AI推理。

SciOrch: Learning to Orchestrate Expert LLMs for Solving Frontier Multimodal Scientific Reasoning Tasks

SciOrch: 学习编排专家大语言模型以解决前沿多模态科学推理任务

Jingru Guo, Xiangyuan Xue, Lian Zhang, Wanghan Xu, Siki Chen, Philip Torr, Wanli Ouyang, Lei Bai, Zhenfei Yin

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Oxford（牛津大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 提出SciOrch框架，训练轻量级8B模型编排多个前沿大语言模型，通过MCTS和GRPO优化，在科学推理任务上超越最强单模型和多智能体基线。

Defending against Adaptive Prompt Injection Attacks via Reasoning-enabled Task Alignment

通过推理启用的任务对齐防御自适应提示注入攻击

Lipeng He, Yihan Wang, Jiawen Zhang, N. Asokan

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 提出RETA方法，通过基于用户任务的多目标强化学习训练防御器，利用思维链推理验证行动一致性，并采用字典学习多样性奖励生成对抗样本，在六种自适应攻击下平均攻击成功率低于4%。

Pepti-Agent: An AI Agent for Peptide Design and Optimization

Pepti-Agent: 一种用于肽设计与优化的人工智能代理

Houxu Chen, Achuth Chandrasekhar, Amir Barati Farimani

机构 * Biomedical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（生物医学工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA 15213，美国） ； Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（机械工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA 15213，美国） 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 提出Pepti-Agent，一种基于模型上下文协议（MCP）的闭环肽设计框架，通过可独立检查的生成、预测和突变工具，结合大语言模型控制器和实时属性预测，实现多目标优化与可复现基准测试。

Visual-Seeker: Towards Visual-Native Multimodal Agentic Search via Active Visual Reasoning

Visual-Seeker：通过主动视觉推理实现视觉原生多模态智能搜索

Zhengbo Zhang, Changtao Miao, Jinbo Su, Zhaowen Zhou, Chunxia Zhang, Xukai Wang, Ruiqi Liu, Kaiyuan Zheng, Jiansheng Cai, Bo Zhang, Zhe Li, Shiming Xiang, Ying Yan

机构 * School of Artificial Intelligence UCAS（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation CAS（中国科学院自动化研究所） ； Ant Digital Technologies Ant Group（蚂蚁数字科技蚂蚁集团） ； RUC（中国人民大学） ； BIT（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出Visual-Seeker，一种通过主动视觉推理进行视觉原生多模态深度搜索的智能体，在五个基准上达到最先进性能，甚至超越专有模型。

DLWM: Diverse Latent World Models for Efficient Multimodal Reasoning

DLWM: 多样化潜在世界模型用于高效多模态推理

David Huang, Lianlei Shan

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出DLWM框架，结合潜在空间推理与强化学习，通过多样化潜在假设和资源感知策略提升多模态推理效率，准确率提升2-5%，内存减少24%。

Comments Preprint. 9 pages main text, 15 pages total including appendix, 2 figures

CORA: Analyzing and bridging thinking-answer gap in Multimodal RLVR via Consistency-Oriented Reasoning Alignment

CORA: 通过一致性导向的推理对齐分析与弥合多模态RLVR中的思考-答案差距

Jiayue Cao, Zhicong Lu, Xuehan Sun, Wei Jia, Hongling Zheng, Changyuan Tian, Zichuan Lin, Wenqian Lv, Nayu Liu

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 本文分析多模态RLVR中思考与答案的语义不一致问题，提出CORA方法，通过轻量级一致性奖励模型引入语义一致性，并采用混合奖励优势分裂稳定优化，提升推理忠实度。

Comments Submitted to EMNLP 2026

Personal Care Utility: Health as Everyday Infrastructure

个人护理公用设施：健康作为日常基础设施

Mahyar Abbasian, Elahe Khatibi, Saba A. Farahani, Nitish Nagesh, Arshia Ilaty, Hooman Sajjadi, Amir Rahmani, Ramesh Jain

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学尔湾分校） 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 提出个人护理公用设施（PCU）分层事件驱动架构，将健康视为日常基础设施，通过Personicle组织连续信号，分离临床决策与语言表达，以2型糖尿病为例验证其生成实时干预和知识引导的能力。

Comments 12 pages, 2 figures, 3 tables

Sorries Are Not the Hard Part: An Expert-Review Case Study of a Semi-Autonomous Formalization

遗憾并非难点：半自动形式化的专家评审案例研究

Vasily Ilin, Brian Nugent

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 通过Grothendieck消没定理的半自动形式化案例，揭示大语言模型在定义选择与API设计上的不足，提出应以专家评审而非仅无遗憾作为评估标准。

EvoBrowseComp: Benchmarking Search Agents on Evolving Knowledge

EvoBrowseComp: 基于演化知识的搜索智能体基准测试

Yunhan Wang, Jiaan Wang, Lianzhe Huang, Xianfeng Zeng, Fandong Meng

机构 * Northeastern University, China（东北大学（中国）） ； Weixin AI, Tencent Inc, China（腾讯微信AI（中国）） 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 提出EvoBrowseComp，一个通过实时网络遍历自动生成400道英文和400道中文无污染复杂问题的演化基准，用于评估搜索智能体在动态知识环境中的真实浏览能力。

Comments 14 pages, under review

PRISM: Prosody-Integrated Multi-Agent Reasoning Framework for Empathetic Spoken Dialogue

PRISM：用于共情口语对话的韵律集成多智能体推理框架

Wen Zhang, Xiaocui Yang, Zhuoyue Gao, Shi Feng, Daling Wang, Yifei Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出PRISM多智能体框架，通过解耦语音感知、响应生成和语音合成，并引入韵律到语言翻译机制，实现共情口语对话中的韵律适当性和知识集成。

Comments Accepted to Interspeech 2026

WISE: A Long-Horizon Agent in Minecraft with Why-Which Reasoning

WISE：具有Why-Which推理的Minecraft长时域智能体

Renmin Cheng, Changhao Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出WISE框架，通过因果事件图增强情景记忆并解耦what-where-when与which-why推理，结合机会主义任务调度和多尺度探索，显著提升长时域稀疏任务的成功率和效率。

Which Speech Representation Better Matches Text-Native Reasoning? A Study of Speech-Text Alignment on Frame Rate and Representation

哪种语音表示更匹配文本原生推理？帧率和表示对语音-文本对齐的研究

Zhen Ye, Xu Tan, Yiming Li, Guangyan Zhang, Chimin Chan, Haohe Liu, Zhengxi Liu, Hongzhan Lin, Zheqi Dai, Xinshen Zhang, Peiwen Sun, Qiuqiang Kong, Wei Xue

机构 * Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR（香港理工大学） ； Tencent, China（腾讯） ； University of Surrey, United Kingdom（Surrey大学） ； Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港中文大学） ； Hong Kong Baptist University, Hong Kong SAR（香港 Baptist大学） ； Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR（香港理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究语音与文本模态差异中的时间粒度不匹配问题，提出因子化FSQ和轻量非自回归音频LM头以降低帧率，发现4.17Hz帧率结合中间层表示对齐在语音问答中表现最佳。

Comments Accepted by Interspeech 2026 long paper

Verifiable Environments Are LEGO Bricks: Recursive Composition for Reasoning Generalization

可验证环境是乐高积木：递归组合实现推理泛化

Hao Xiang, Qiaoyu Tang, Le Yu, Yaojie Lu, Xianpei Han, Ben He, Le Sun, Bowen Yu, Peng Wang, Hongyu Lin, Dayiheng Liu

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Chinese Information Processing Laboratory, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所信息处理实验室） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团Qwen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.CL

AI总结 提出RACES框架，将可验证环境视为可递归组合的构建块，通过定义四种组合算子自动生成复合环境，在六个未见基准上平均提升DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 3.1分，且仅用50个基础环境即可达到300个环境的性能。

Metadata-Aware Multi-Prompt Reasoning for Zero-Shot Accident Understanding

元数据感知的多提示推理用于零样本事故理解

Tarandeep Singh, Soumyanetra Pal, Soham Biswas, Nishanth Chandran

机构 * Netradyne 纠错

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

AI总结 提出三阶段流水线，通过视觉-语言相似性、元数据驱动的多提示推理和开放词汇检测，实现零样本事故视频的时序定位、语义分类和空间定位，显著提升性能。

Comments Accepted at the AUTOPILOT Workshop, CVPR 2026 (non-archival). Workshop Paper ID 15

SVoT: State-aware Visualization-of-Thought for Spatial Reasoning via Reinforcement Learning

SVoT: 基于强化学习的空间推理状态感知思维可视化

Chao Lei, Yanbei Jiang, Markus Hiller, Zhijian Zhou, Xunye Tian, Krista A. Ehinger, Nir Lipovetzky

机构 * School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 提出SVoT框架，通过强化学习生成可验证的中间状态和可视化，结合文本与视觉推理链，提升多模态大模型在多跳空间推理中的可靠性。

Does Reasoning Preserve Alignment? On the Trustworthiness of Large Reasoning Models

推理是否保持对齐？关于大型推理模型的可信度研究

Prajakta Kini, Avinash Reddy, Souradip Chakraborty, Satya Sai Srinath Namburi GNVV, Furong Huang, Amrit Singh Bedi, Alvaro Velasquez

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 研究通过监督微调、强化学习和蒸馏生成的推理模型在安全、偏见、隐私等六个可信度维度上是否保持对齐，发现推理模型常出现对齐退化，如毒性增加、刻板印象加剧等。

Who Brought Easter Eggs to Eid? Auditing Cultural Translation of Math Word Problems Across Diverse Languages and Regions

谁把复活节彩蛋带到了开斋节？跨语言和地区数学应用题的文化翻译审计

Parisa Suchdev, Juniper Lovato

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； 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)；分类 cs.CL

AI总结 本研究审计了三个大型语言模型将60个英语数学应用题翻译为7种语言时的文化适应性，发现模型在62.5%的案例中一致，但仅33.5%有相同替换，且所有组合均出现熵塌缩，优先改变表面标记而保留深层结构，导致文化多样性压缩和区域误归因。

Comments 17 pages total with references and appendix, 9 figures, under review

ComBench: A Benchmark for Rigorous Proof Reasoning and Constructive Realization in Olympiad-Level Combinatorics

ComBench: 奥林匹克级组合数学中严格证明推理与构造实现的基准测试

Shunkai Zhang, Haoran Zhang, Yun Luo, Qianjia Cheng, Haodi Lei, Yizhuo Li, Runzhe Zhan, Zhilin Wang, Bangjie Xu, Yucheng Su, Xinmiao Han, Xiaoye Qu, Dongrui Liu, Zhouchen Lin, Yu Qiao, Ning Ding, Yafu Li, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出ComBench基准，包含100道奥林匹克级组合问题，分分析和构造两类，通过评分与验证评估大模型推理能力，发现最强模型准确率仅65.4%，且证明推理与构造实现能力存在差异。

Comments 39 pages, 6 figures, 26 tables. Project page: https://simplified-reasoning.github.io/ComBench/docs/

IS-CoT: Breaking the Long-form Generation Collapse via Interleaved Structural Thinking

IS-CoT: 通过交错结构思维打破长文本生成崩溃

Zechen Sun, Yuyang Sun, Zecheng Tang, Juntao Li, Wenpeng Hu, Wenliang Chen, Zhunchen Luo, Guotong Geng, Min Zhang

机构 * Institute of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Information Research Center of Military Science, PLA Academy of Military Science（军事科学院军事科学信息研究中心） 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 针对大语言模型在长文本生成中因静态层次规划导致长度崩溃的问题，提出交错结构思维链（IS-CoT）框架，通过动态规划-写作-反思循环实现持续策略调整，训练IS-Writer-8B模型在长文本基准上取得最优性能。

Optical Reasoning: Rethinking Images as an Expressive Reasoning Medium Beyond Text

光学推理：重新思考图像作为超越文本的表达性推理媒介

Yutong Bian, Dongjie Cheng, Heming Xia, Yongqi Li, Wenjie Li

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

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

AI总结 提出光学推理概念，将图像作为独立推理媒介，通过排版和图形两种变体实现，在语言和多模态任务中匹配或超越文本推理，同时减少推理令牌。

Capability-Aligned Hierarchical Learning for Tool-Augmented LLMs

面向工具增强型大语言模型的能力对齐分层学习

Haotong Yang, Ting Long, Yi Chang

机构 * Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 提出CAHL方法，利用RLVR联合优化高层规划器与低层执行器，解决分层工具学习中的规划-执行对齐问题，在多个基准上验证有效性。

Comments 14 pages, 5 figures, 6 tables. Preprint

Symbolic and Abstractive Reasoning with Complex Visual Queries

复杂视觉查询的符号与抽象推理

Yichi Zhang, Jingdian Lu, Zhuo Chen, Lingbing Guo, Jun Xu, Wen Zhang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 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 提出复杂视觉查询（CVQ）概念，通过多模态知识图谱合成数据集，并设计两阶段训练框架，提升多模态大语言模型的符号与抽象推理能力。

Comments Work in progress

See More, Think Deeper: Query-Expanded Visual Evidence and Answer-Clue Guided Reflection for Long Video Understanding

看得更多，思考更深：面向长视频理解的查询扩展视觉证据与答案线索引导反思

Shuning Wang, Zhiheng Wu, YiNuo Lu, Naiming Liu, Chen Jia, Bowen Liu, Shuo Nie, Weijie Zhu, Yumeng Zhang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出CoVER框架，通过动态收集查询扩展视觉证据和答案特定视觉反馈验证草稿答案，实现从答案中心生成到证据中心和视觉可验证推理的转变，在长视频理解任务上超越同规模模型及部分闭源模型。