语言大模型 / LLM

Learning Mechanistic Reasoning for Chemical Reactions with Large Language Models

利用大语言模型学习化学反应的机理推理

Xingyu Dang, Haocheng Tang, Junmei Wang, Yanjun Li

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 研究利用大语言模型学习化学反应机理推理，构建大规模推理数据集及福山基准，通过机理感知训练微调Qwen3 - 30B - A3B，在福山基准集A上精确路径匹配超FlowER模型，增强了语言模型的化学推理能力。

Large Language Models are In-Context Molecule Learners

大语言模型是上下文分子学习者

Jiatong Li, Wei Liu, Zhihao Ding, Wenqi Fan, Yuqiang Li, Qing Li

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（计算机系，香港理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 ICMA通过上下文分子微调使LLMs无需额外训练即可实现分子-文本对齐，证明LLMs具备上下文分子学习能力。

Comments Accepted by IEEE TKDE

Tool-MCoT: Tool Augmented Multimodal Chain-of-Thought for Content Safety Moderation

Tool-MCoT：用于内容安全审核的工具增强多模态链式思维

Shutong Zhang, Dylan Zhou, Yinxiao Liu, Yang Yang, Huiwen Luo, Wenfei Zou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Google（谷歌） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文提出Tool-MCoT，一种基于工具增强的多模态链式思维模型，用于提升内容安全审核的效率与准确性，通过训练小语言模型以有效利用外部工具进行推理和决策。

GATS: Graph-Augmented Tree Search with Layered World Models for Efficient Agent Planning

GATS：用于高效智能体规划的具有分层世界模型的图增强树搜索

Maureese Williams, Dymitr Nowicki

机构 * Institute for Cybernetics of NAS of Ukraine（乌克兰国家科学院控制论研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM智能体规划计算成本高和行为随机的问题，提出GATS框架，结合系统树搜索与分层世界模型，在合成任务和综合测试中表现优异，规划时无需LLM调用，生成确定性计划，优于LLM引导探索。

The relationship between reasoning and performance in large language models--o3 (mini) thinks harder, not longer

大语言模型中推理与性能的关系——o3(mini)思考更深入，而非更久

Marthe Ballon, Andres Algaba, Vincent Ginis

机构 * Data Analytics Lab, Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学数据分析实验室） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型推理与性能的关系，在Omni - MATH基准上分析o1 - mini和o3 - mini变体推理链长度，发现o3 - mini(m)无需更长推理链就能实现更高准确率，还表明推理链增长时准确率通常下降，为模型能力与推理长度关系提供新见解。

Comments 19 pages, 14 figures. Sci Rep (2026)

LGMT: Logic-Grounded Metamorphic Testing for Evaluating the Reasoning Reliability of LLMs

LGMT：基于逻辑的蜕变测试用于评估LLMs的推理可靠性

Zenghui Zhou, Man Li, Xiaoke Fang, Xinyi Zhou, Weibin Lin, Zheng Zheng

机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（自动化科学与电气工程学院，北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 提出LGMT框架，利用一阶逻辑推导蜕变关系，通过一致性检查评估LLM推理的鲁棒性，揭示传统评估忽略的隐藏缺陷。

Comments Zheng Zheng is the corresponding author

Journal ref Knowledge-Based Systems, Volume 348, 2026, 116324, ISSN 0950-7051

DiARC: Distinguishing Positive and Negative Samples Helps Improving ARC-like Reasoning Ability of Large Language Models

DiARC：区分正负样本有助于提升大型语言模型的类ARC推理能力

Yuxuan Yang, Feiyang Li, Yile Wang

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机与软件学院） 纠错

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

AI总结 提出DiARC方法，通过构建偏好对（正负样本）来提升大型语言模型在类ARC任务上的推理能力，实验表明该方法在多个基准上持续改进基线模型。

When are LLMs Sufficient Policy Optimizers for Sequential RL Tasks?

何时LLMs足以作为序列RL任务的策略优化器？

Stephane Hatgis-Kessell, Emma Brunskill

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出PromptPO方法，利用LLM通过Python描述状态空间、动作空间和奖励函数，基于rollout反馈迭代生成和优化可执行策略，在多种环境中匹配或超越标准RL基线，但在细粒度连续控制任务中表现不足。

Same Evidence, Different Answer: Auditing Order Sensitivity in Multimodal Large Language Models

相同证据，不同答案：多模态大语言模型中的顺序敏感性审计

Akshay Paruchuri, Sanmi Koyejo, Ehsan Adeli

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出Facet-Probe审计框架，评估18个多模态大语言模型在五种顺序扰动下的答案翻转率，发现所有模型均非顺序不变，最佳模型仍有13.4%翻转率，提示仅靠提示级缓解难以实现通用顺序鲁棒性。

Comments 22 pages, 4 figures, 5 tables

Answer Engineering: Local Trajectory Editing for Protocol-Constrained Decision Making in Large Language Models

答案工程：面向大语言模型中协议约束决策的局部轨迹编辑

Victor Lavrenko, Anastasiia Molodnitskaia

机构 * PeaceTech VC ； Rambam Health Care Campus（拉姆巴姆医疗中心） 纠错

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

AI总结 提出答案工程方法，通过在自回归生成时对推理轨迹进行局部规则引导编辑，无需重训练或全局搜索，在突发性感觉神经性听力损失临床基准上将平衡准确率从42.0%提升至80.7%。

Comments 31 pages, 6 figures. Code and data: https://github.com/victorlavrenko/answer-engineering

Latent Thought Flow: Efficient Latent Reasoning in Large Language Models

潜在思维流：大型语言模型中的高效潜在推理

Xiandong Zou, Jing Huang, Jianshu Li, Pan Zhou

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出Latent Thought Flow (LTF)方法，将推理建模为可变长度连续轨迹，通过连续GFlowNet训练采样器匹配奖励后验，在提升准确率9.5%的同时平均减少推理长度27.2%。

Why Sampling Is Not Choosing: Intentionality, Agency, and Moral Responsibility in Large Language Models

为什么采样不是选择：大语言模型中的意向性、能动性与道德责任

Joseph Keshet

机构 * Joseph Keshet（约瑟夫·凯舍特） 纠错

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

AI总结 本文论证大语言模型不具备道德责任所需的承诺性能动性，其输出源于概率映射而非内在意向性，随机采样不等于选择。

UP-NRPA: User Portrait based Nested Rollout Policy Adaptation for Planning with Large Language Models in Goal-oriented Dialogue Systems

UP-NRPA：基于用户画像的嵌套 rollout 策略自适应，用于目标导向对话系统中与大语言模型的规划

Hui Wang, Fafa Zhang, Meng Liu, Xiangyu Chen, Chaoxu Mu

机构 * School of Artificial Intelligence, Anhui University（安徽大学人工智能学院） ； Anhui Provincial Key Laboratory of Security Artificial Intelligence, Anhui University（安徽大学安徽省安全人工智能重点实验室） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 提出 UP-NRPA 在线框架，利用大语言模型和用户画像实时自适应调整对话策略，无需离线强化学习，在协作与非协作对话基准中实现 100% 任务成功率，谈判任务销售列表比提升 56.41%。

LEPO: Latent Reasoning Policy Optimization for Large Language Models

LEPO：面向大语言模型的潜在推理策略优化

Yuyan Zhou, Jiarui Yu, Hande Dong, Zhezheng Hao, Hong Wang, Jianqing Zhang, Qiang Lin

机构 * Tencent（腾讯） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 LEPO通过引入Gumbel-Softmax在大语言模型中实现可控的随机性，提升其探索能力与强化学习兼容性，通过直接在连续潜在表示上应用强化学习，显著优于现有方法。

How Does Reasoning Flow? Tracing Attention-Induced Information Flow for Targeted RL in LLMs

推理流如何流动？追踪注意力诱导的信息流以实现LLM中的目标RL

Zhichen Dong, Yang Li, Yuhan Sun, Weixun Wang, Yijia Luo, Zinian Peng, Taiheng Ye, Chao Yang, Wenbo Su, Yu Cheng, Bo Zheng, Junchi Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 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)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出FlowTracer框架，通过注意力诱导的有向无环图追踪答案导向的推理流，基于全局信息流结构分配token级信用，从而提升LLM在推理任务中的强化学习效果。

Comments 25 pages, 7 figures, 11 tables. Accepted at ICML 2026

(Ir)rationality and Cognitive Biases in Large Language Models

非理性与大语言模型中的认知偏差

Olivia Macmillan-Scott, Mirco Musolesi

机构 * University College London（伦敦大学） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文通过心理学文献中的任务评估七种语言模型，发现其在非理性表现上与人类相似，但表现形式不同，且存在响应不一致的额外非理性特征。

Journal ref Royal Society Open Science 11(6) 2024

Dynamic Infilling Anchors for Format-Constrained Generation in Diffusion Large Language Models

扩散大语言模型中用于格式约束生成的动态填充锚点

Boyan Han, Yiwei Wang, Yi Song, Yujun Cai, Chi Zhang

机构 * AGI Lab, Westlake University, China（西溪大学AGI实验室，中国） ； University of California, Merced, USA（加州大学梅尔德分校，美国） ； Teeni AI, China（Teeni AI，中国） ； The University of Queensland, Australia（昆士兰大学，澳大利亚） 纠错

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

AI总结 提出动态填充锚点（DIA），一种无需训练的方法，通过动态估计结束锚点位置调整生成长度，确保格式约束下的结构正确性和语义连贯性，在GSM8K和MATH上实现零样本性能提升。

Comments Accepted to the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

Visual Graph Scaffolds for Structural Reasoning in Large Language Models

大语言模型中用于结构推理的可视化图脚手架

Runlin Lei, Xiaokui Xiao, Zhewei Wei

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出将图结构作为大语言模型的内部推理辅助而非仅外部知识源，通过多跳问答实验发现视觉图引导相比文本化图在无直接答案提示时仍保持有效性，支持图作为组织推理的可视化脚手架。

CA-BED: Conversation-Aware Bayesian Experimental Design

CA-BED：对话感知的贝叶斯实验设计

Daniel Arnould, Rashad Aziz, Zixuan Kang, Tanav Changal, Kevin Zhu, Sunishchal Dev, Gabriel Grand, Shreyas Sunil Kulkarni

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 提出对话感知的贝叶斯实验设计（CA-BED），一种推理时概率对话规划框架，通过结合贝叶斯实验设计与LLM似然估计，在多个对话轮次中优化问题选择，在结构化实体推断基准上平均成功率提升21.8%，仅增加1.8轮对话。

Comments Reliable Autonomy Workshop at ICLR 2026

The Paradox of Outcome Optimization: A Causal Information-Theoretic Bound on Reasoning Shortcuts in LLMs

结果优化的悖论：LLM中推理捷径的因果信息论界限

Zihan Chen, Yiming Zhang, Wenxiang Geng, Zenghui Ding, Yining Sun

机构 * HFIPS, Chinese Academy of Sciences（中国科学院HFIPS） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 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)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对基于结果强化学习的LLM在分布外任务中推理脆弱的问题，提出因果信息论框架解释奖励诱导的流形坍缩，并证明过程奖励模型作为拓扑滤波器可消除低复杂度捷径。

COFT: Counterfactual-Conformal Decoding for Fair Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models

COFT: 用于大语言模型中公平思维链推理的反事实-保形解码

Arya Fayyazi, Mehdi Kamal, Massoud Pedram

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Southern California, Los Angeles, California, USA（电气与计算机工程系，南加州大学，洛杉矶，加利福尼亚州，美国） 纠错

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

AI总结 提出COFT，一种无需训练的解码方法，通过反事实提示和保形校准在解码时实现token级公平性控制，显著减少思维链生成中的社会偏见，同时保持任务效用和语言质量。

Comments Proceeding of ICML 2026

PlanningBench: Generating Scalable and Verifiable Planning Data for Evaluating and Training Large Language Models

PlanningBench: 生成可扩展且可验证的规划数据以评估和训练大型语言模型

Ziliang Zhao, Zenan Xu, Shuting Wang, Hongjin Qian, Yan Lei, Minda Hu, Zhao Wang, Shihan Dou, Zhicheng Dou, Pluto Zhou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院 Gallagher 学校） ； LLM Department, Hunyuan Team, Tencent（腾讯 Hunyuan 团队 LLM 部门） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； 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(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出PlanningBench框架，通过约束驱动合成管道生成可扩展、多样化且可验证的规划数据，用于评估和训练LLMs，并验证其在提升规划能力上的有效性。

EMCEE: Improving Multilingual Capability of LLMs via Bridging Knowledge and Reasoning with Extracted Synthetic Multilingual Context

EMCEE：通过提取合成多语言上下文桥接知识与推理以提升大语言模型的多语言能力

Hamin Koo, Jaehyung Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 提出EMCEE框架，通过从LLM自身提取并融合语言特定知识，结合推理输出，显著提升多语言任务性能，尤其在低资源语言上平均提升31.7%。

Comments ACL 2026 Main

Unlocking the Working Memory of Large Language Models for Latent Reasoning

解锁大型语言模型的工作记忆以实现潜在推理

Lukas Aichberger, Sepp Hochreiter

机构 * ELLIS Unit Linz and LIT AI Lab, Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University Linz, Austria（林茨ELLIS单元和LIT AI实验室，机器学习研究所，约翰·凯撒大学林茨，奥地利） ； NXAI GmbH, Linz, Austria（NXAI公司，林茨，奥地利） 纠错

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

AI总结 提出一种名为RiM的潜在推理方法，通过固定记忆块替代自回归生成中间推理步骤，在单次前向传播中实现计算高效的潜在推理。

Comments Preprint

Thinking Before Constraining: A Unified Decoding Framework for Large Language Models

先思考再约束：大型语言模型的统一解码框架

Ngoc Trinh Hung Nguyen, Alonso Silva, Laith Zumot, Liubov Tupikina, Armen Aghasaryan, Mehwish Alam

机构 * Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（巴黎电信学院，巴黎理工学院） ； Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室） ； Nokia（诺基亚） 纠错

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

AI总结 提出In-Writing混合方法，通过触发令牌将自由形式推理与结构化解码解耦，在分类和推理任务上准确率提升高达27%。

Comments v2-EMNLP

Adaptive Interviewing for Persona Simulation in LLMs: Evidence-Grounded Reasoning Improves Decision Alignment

面向LLM人格模拟的自适应访谈：基于证据的推理提升决策对齐

Ruoxi Su, Yuhan Liu, Jingyu Hu

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 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)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出自适应访谈框架，通过结构化三阶段对话收集人格相关信息，并基于访谈记录评估LLM在道德困境场景中模拟个体决策的能力，发现基于后续追问的证据推理能显著提升预测准确性。

Comments 20 pages, 2 figures, 12 tables

Revisiting Anthropomorphic Reflection Markers in Large Language Model Reasoning

重新审视大语言模型推理中的拟人化反思标记

Yahan Yu, Noa Nakanishi, Fei Cheng

机构 * Kyoto University（京都大学） 纠错

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

AI总结 本文通过提示级和令牌级干预抑制拟人化反思标记，发现这些标记并非推理性能的必要条件，且抑制后模型仍能进行无标记验证，表明它们更多是表面线索而非可靠反思代理。

Comments 15 pages, 12 figures

Fill the GAP: A Granular Alignment Paradigm for Visual Reasoning in Multimodal Large Language Models

填补GAP：多模态大语言模型中视觉推理的粒度对齐范式

Yanting Miao, Yutao Sun, Dexin Wang, Mengyu Zhou, Pascal Poupart, Lei Lv, Qi Zhao, Li Wang, Hao Li, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba（阿里云大模型应用团队） ； Alibaba University of Waterloo（阿里大学水力学院） ； Vector Institute（向量研究所） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出GAP（粒度对齐范式），通过特征级、上下文级和能力引导级对齐，解决多模态大语言模型中视觉潜在推理的特征空间不匹配问题，提升感知与推理性能。

Linear Dynamics in the RLVR Training of Large Language Models

在大语言模型RLVR训练中的线性动力学

Tianle Wang, Jiayu Liu, Zhongyuan Wu, Shenghao Jin, Wei Chen, Hao Xu, Ning Miao

机构 * Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） ； Hong Kong Institute of AI for Science, City University of Hong Kong（香港城市大学人工智能科学研究院） ； Li Auto Inc. ； Beihang University（北航大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了强化学习可验证奖励（RLVR）在大语言模型训练中的内部动态，发现RLVR在多种模型和训练配置下均进入线性区域，通过实验和理论分析证明这种线性特性源于训练信号的高方差和噪声，且具有预测性和实用性。

Comments Major revision: substantially reorganized the manuscript and added a theoretical explanation section. The replacement is intended for the same arXiv paper; the core topic and contribution remain the same

APCD: Adaptive Path-Contrastive Decoding for Reliable Large Language Model Generation

APCD：自适应路径对比解码用于可靠的大型语言模型生成

Tianyu Zheng, Hong Wu, Jiaji Zhong

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

AI总结 本文提出了一种自适应路径对比解码方法，通过自适应探索和受控路径交互提高大型语言模型生成的可靠性，实验表明在保持解码效率的同时提升了事实准确性。

Comments This paper has been withdrawn by the author to resolve a conflict of interest/compliance issue