Generalizable Chain-of-Thought Prompting in Mixed-task Scenarios with Large Language Models
专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
Comments 17 pages, 12 figures
AI 大模型
语言大模型 / LLM
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
1. 推理与问题求解 18857 篇
R$^3$ Prompting: Review, Rephrase and Resolve for Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models under Noisy Context
专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
CoF-CoT: Enhancing Large Language Models with Coarse-to-Fine Chain-of-Thought Prompting for Multi-domain NLU Tasks
专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
Comments Accepted at EMNLP 2023 (Main Conference)
Prompting Large Language Models with Chain-of-Thought for Few-Shot Knowledge Base Question Generation
专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
Comments Accepted by EMNLP 2023 main conference
Code Prompting: a Neural Symbolic Method for Complex Reasoning in Large Language Models
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Stress Testing Chain-of-Thought Prompting for Large Language Models
专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
Analyzing Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models via Gradient-based Feature Attributions
专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
Comments Accepted to Workshop on Challenges in Deployable Generative AI at ICML 2023
Self-Adaptive Large Language Model (LLM)-Based Multiagent Systems
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
Comments 6 pages, submitted
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models
专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
Evaluation and Hardening of LLM System Instructions Against Extraction via Encoding Attacks
用于评估和加固LLM系统指令对抗编码攻击的自动化框架
机构 * Keysight Technologies
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出自动化框架评估LLM系统指令在对抗编码攻击时的保密性，通过四个模型和46条指令测试发现结构化序列化攻击成功率高，提出基于Chain-of-Thought的缓解策略。
Comments An earlier version of this manuscript will appear in the proceedings of IEEE Cyber-AI 2026 Conference. Project source code is available at https://github.com/Keysight/LLM-EncodeGuard
Interactive Learning for LLM Reasoning
为LLM推理设计的交互学习
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出ILR框架，通过动态交互和感知校准提升LLM独立问题解决能力，实验表明其在多个基准测试中优于单agent学习。
Comments The code is available at https://github.com/linhh29/Interactive-Learning-for-LLM-Reasoning
Grounding LLM Reasoning under Incomplete Graph Evidence
在不完全图证据下 grounding LLM 推理
机构 * Tianjin Normal University, College of Computer and Information Engineering（天津师范大学计算机与信息工程学院） ； Harbin Institute of Technology, School of Mathematics（哈尔滨工业大学数学学院）
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出在不完全知识图谱证据下，通过KL正则化变形LLM先验实现软grounding，并给出稳定性界限，适用于GraphRAG、KGQA等场景。
Comments A theoretical perspective about Grounding LLM Reasoning
LLM+MAP: Bimanual Robot Task Planning using Large Language Models and Planning Domain Definition Language
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI
Comments Code and video are available at https://github.com/Kchu/LLM-MAP
Introducing Large Language Models into the Design Flow of Time-Sensitive Networking
将大语言模型引入时间敏感网络的设计流程
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)
AI总结 针对配置优化TSN网络的挑战，通过跨模型案例研究评估现有大语言模型能力，提出LLM辅助编排框架，介绍构建模块与管道，分析实际部署机会与局限，为评估LLM辅助TSN编排可行性提供路线图。
Resource-Aware Neuro-Symbolic Reasoning for Local Small Language Models
资源感知的神经符号推理用于本地小型语言模型
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)
AI总结 提出VFR-LLM管道，将问题翻译为类型化有限域规则和约束，通过符号层验证一致性，用确定性求解器推理，在本地小模型上以单次调用达到高精度，替代重复采样。
When Large Language Models Meet UAV Projects: An Empirical Study from Developers' Perspective
当大型语言模型遇到无人机项目：来自开发者视角的实证研究
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)
AI总结 通过分析997篇论文和1509个GitHub项目，并调查52位从业者，本研究分类了无人机项目中大型语言模型（LLM）的九种常见任务和四种工作流，揭示了研究与工业实践之间的差异，并指出了整合LLM的五大挑战因素。
SEMA-SQL: Beyond Traditional Relational Querying with Large Language Models
SEMA-SQL：超越传统关系查询的大型语言模型
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)
AI总结 SEMA-SQL通过结合关系操作与LLM语义推理，自动回答自然语言问题，提升查询能力。
RACE-Align: Retrieval-Augmented and Chain-of-Thought Enhanced Preference Alignment for Large Language Models
机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Henan University（河南大学） ； Liaoning University of Traditional Chinese Medicine（辽宁中医药大学）
专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；SFT(abstract)；RLHF(abstract)
Chain-of-Thought Hub: A Continuous Effort to Measure Large Language Models' Reasoning Performance
专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；foundation model(abstract)
Comments Preprint. Code at https://github.com/FranxYao/chain-of-thought-hub
Beyond LLM-Based Reasoning: Lightweight GNNs for Agent Failure Attribution
超越基于大语言模型的推理：用于智能体故障归因的轻量级图神经网络
机构 * University of Illinois（伊利诺伊大学）
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)
AI总结 本研究针对多智能体系统故障归因任务，提出轻量级图框架AFANet，其参数少、推理成本低，在域内基准上性能匹配或优于LLM基线，分布外基准可经低成本自适应提升，证明轻量级结构化方法可实现优异故障归因效果。
Beyond Access: Guided LLM Scaffolding for Independent Learning in Undergraduate Statistics
超越访问：引导式LLM支架在本科统计学自主学习中的应用
机构 * School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Iran（伊朗塔里哈大学电气与计算机工程学院） ； Tehran Institute for Advanced Studies, Khatam University, Iran（伊朗卡塔姆大学泰赫兰高级研究院）
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究通过准实验比较无LLM、无限制LLM和引导式LLM三种条件，发现引导式LLM使用能促进以推理为导向的交互模式，提升无辅助测验表现，并改善自我评估校准，表明LLM作为教育工具需通过支架设计实现推理伙伴而非答案获取工具。
Comments 10 pages. Accepted at the 34th International Conference on Computers in Education (ICCE 2026), Asia-Pacific Society for Computers in Education (APSCE)
Representation Signatures and Risk-Feedback Alignment in LLM Trading Agents
表示签名与LLM交易智能体中的风险反馈对齐
机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 通过TradeArena测试平台研究LLM交易智能体在金融决策中的行为对齐与表示动态，发现故障前表示签名（规划嵌入漂移、流形有效秩收缩）并验证风险反馈作为外部对齐信号的有效性。
Don't Want Your LLM to Recommend Nuclear Strike? Try Asking It in Japanese
不想让你的大语言模型（LLM）推荐核打击？试试用日语提问
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究发现，用日语提问可降低部分LLM在核打击场景中的发动率，其机制为模型的推理语言而非输入语言，且仅适用于在英语中已存在犹豫的模型，表明LLM安全行为具语言依赖性。
Journal ref Proceedings of the 6th Workshop on Trustworthy NLP (TrustNLP 2026), Jul 2026, San Diego, United States. pp.489-502
Motion-as-Prompt: Enhancing Motion Reasoning in Multimodal Large Language Models via Motion-Guided Cross-Frame Visual Prompting
运动即提示：通过运动引导的跨帧视觉提示增强多模态大语言模型的运动推理能力
专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文针对多模态大语言模型处理视频时丢失帧间关键运动信息的问题，提出Motion-as-Prompt框架，通过标记轨迹增强视觉提示，在CLEVRER等数据集上提升GPT-5.5的运动推理准确率且不影响非运动理解
SymDiag: Explainable Diagnosis for LLM Reasoning via Neuro-Symbolic Verification
SymDiag：基于神经符号验证的LLM推理可解释诊断
机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Xinjiang Future Enterprise Incubator Co., Ltd.（新疆未来企业孵化器有限公司） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所）
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 SymDiag是一种神经符号框架，将LLM推理验证重构为结构化故障诊断，可定位推理故障步骤、分离翻译与推理错误，在多类基准中提升了不可靠推理检测与推理修复反馈效果。
KumbhDoot: A Scale-Ready, LLM-Bounded Architecture for Mass-Gathering Public-Service Assistants
KumbhDoot：面向大规模集会公共服务助手的可扩展、大语言模型（LLM）限定架构
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对大壶节这类高风险低连接性的大规模集会，提出KumbhDoot架构，以相似度优先、LLM限定为核心，解决默认LLM助手成本高、易幻觉等问题，适配公共服务场景。
Soft Guidance Starts to Outperform CoT Prompting as LLMs Improve
随着大型语言模型（LLM）性能提升，软引导开始优于思维链（CoT）提示
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,summary_cn)；prompting(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 该研究发现，随着LLM性能提升，标准CoT提示的干扰作用凸显，推理专用模型在零样本设置下的数学推理性能优于少样本CoT提示。
Comments 10 pages, 3 tables
NeSyFS: A Neuro-symbolic Fast-Slow Thinking Framework for LLM Agent under Partial Observability
NeSyFS：部分可观测场景下LLM智能体的神经符号快慢思考框架
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对部分可观测场景下LLM智能体的决策挑战，提出NeSyFS神经符号快慢思考框架，结合知识图谱、TSMC算法与反思模块，在三个基准测试中表现优于现有方法。
Reflection or Re-Generation? Why LLM Revision Fails Where Human Revision Succeeds
反思还是重新生成？为什么大型语言模型（LLM）的修正会失败，而人类的修正却能成功
机构 * Amazon（亚马逊）
专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本研究提出人类-LLM反思框架（HRF）对比人类与LLM的修正，发现LLM反思在客观任务增益近零、主观任务增益为负，本质是条件重新生成，而非真正的错误驱动修正。
Comments 20 pages, 8 figures
