语言大模型 / LLM

Semantic-aware and Self-improving Program Reduction via Agentic Large Language Models

通过智能大语言模型实现语义感知和自我改进的程序简化

Xintong Zhou, Hongxu Xu, Chunhao Liao, Puzhuo Liu, Yongqiang Tian, Chengnian Sun

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

AI总结 研究将程序简化作为由智能大语言模型驱动的自主推理任务，方法是让模型分析语义、提出假设并迭代改进，还能提炼经验，PROJ框架实现该方法，实验表明其优于现有技术。

Manifold Bandits: Bayesian Curriculum Learning over the Latent Geometry of Large Language Models

流形赌博机：大语言模型潜在几何上的贝叶斯课程学习

Darrien McKenzie, Nicklas Hansen, Xiaolong Wang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） 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、cs.LG

AI总结 提出贝叶斯流形课程（BMC）框架，将问题采样建模为流形结构赌博机问题，通过层次任务树和贝叶斯学习引导采样，平衡学习信号、多样性和实用性。

Comments Webpage: https://darrienmckenzie.com/manifold-bandits/

Calibration Drift Under Reasoning: How Chain-of-Thought Budgets Induce Overconfidence in Large Language Models

推理下的校准漂移：思维链预算如何导致大型语言模型过度自信

Prakul Sunil Hiremath, Harshit R. Hiremath

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Visvesvaraya Technological University, Belagavi（维斯瓦拉亚科技大学计算机科学与工程系，贝拉加维） ； Department of Computer Science and Business System, SG Balekundri Institute of Technology, Belagavi（SG巴莱昆德里理工学院计算机科学与商业系统系，贝拉加维） 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、cs.LG

AI总结 研究发现，增加思维链推理预算超过任务特定阈值会导致模型对错误答案过度自信，提出校准漂移现象并引入CABStop停止规则。

Comments 31 pages, 4 figures, 3 tables. Introduces Calibration Drift Under Reasoning (CDUR) with theoretical analysis and preliminary experiments; includes CABStop; code and data available

Late-Layer Fusion is Enough: Dual-Path Vision Token Routing for Multimodal Large Language Models under Visual Saturation

晚期融合足矣：面向视觉饱和的多模态大语言模型的双路径视觉令牌路由

Siyuan Liu, Jinyang Wu

机构 * School of Mechanics and Engineering Science, Peking University（北京大学力学与工程科学学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 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、cs.LG

AI总结 针对多模态大语言模型中视觉令牌在深层饱和的问题，提出双路径视觉令牌路由（DPVR-LF），在饱和点将视觉令牌路由至单层可训练分支，仅最后层融合，以约3%可训练参数保持性能并减少计算。

Comments 18 pages, 4 figures. Submitted to Pattern Recognition

CAPruner: Conceptual-Adjacent Scene Graph Pruner for Enhancing 3D Spatial Reasoning of Large Language Models

CAPruner: 概念相邻场景图剪枝器以增强大语言模型的3D空间推理

Shengli Zhou, Xiangchen Wang, Guanhua Chen, Feng Zheng

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； SpatialTemporal AI（时空人工智能） 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、cs.LG

AI总结 提出概念相邻场景图剪枝器(CAPruner)，通过融合模糊语义相关性和空间邻近性估计关系重要性，在任务特定上下文中选择关键关系，避免关系级标注，显著提升大语言模型在3D视觉语言任务上的空间推理性能。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference

Beyond the Best Guess: Improving LLM Solution Coverage with Evolution Strategies

超越最佳猜测：用进化策略提升大语言模型的解决方案覆盖率

Conor F. Hayes, Elliot Meyerson, Kajetan Schweighofer, Roberto Dailey, Babak Hodjat, Risto Miikkulainen, Xin Qiu

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Cognizant AI Lab（高知特人工智能实验室） 纠错

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 该研究针对LLM后训练中RL导致pass@k受限、解决方案覆盖率不足的问题，采用进化策略（ES）方法，提升了pass@k与解决方案覆盖率，在数学基准上取得更好结果，为相关领域后训练提供了更好基础。

VectraYX-Vision-1B: A Sub-2B Spanish/LATAM Cybersecurity Vision-Language Model with Structured Visual Reasoning and Native Tool Use

VectraYX-Vision-1B：一款具备结构化视觉推理与原生工具使用能力的20亿参数以下西班牙语/拉丁美洲网络安全多模态模型

Juan S. Santillana

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

AI总结 本研究推出VectraYX-Vision-1B，一款20亿参数以下西班牙语/拉丁美洲网络安全多模态模型，支持结构化推理与工具调用，针对网络UI优化，同时报告了其视觉定位的负面结果及相关修复方案，开源了模型与数据。

Comments 11 pages, 1 figure

Case study: solving P-99 with LPTP and an LLM

案例研究：使用LPTP和语言模型解决P-99问题

Fred Mesnard, Thierry Marianne, Étienne Payet, Wim Vanhoof

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

AI总结 该研究以九十九个Prolog问题（P-99）为对象，借助向语言模型Claude提问，生成Prolog代码及测试文件，再用LPTP进行验证，完成了前三十三个问题的解决，介绍了具体过程与细节，为他人重现实验提供便利。

Comments In Proceedings ICLP 2026, arXiv:2607.17707

Journal ref EPTCS 450, 2026, pp. 209-222

Analyzing the Narration Gap in LLM-Solver Loops

分析大语言模型-求解器循环中的叙述差距

Zunchen Huang, Songgaojun Deng

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

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

AI总结 研究LLM与SAT/SMT求解器混合推理中，将求解器输出转化为用户答案的叙述步骤存在的安全漏洞，通过形式化建模和实验评估发现证书门控可保证求解结果正确，但对抗攻击可反转结论。

Right or Wrong, Models Comply: Directional Blindness in LLM Moral Judgment

对或错，模型都顺从：LLM 道德判断中的方向盲从

Jihye Kim, Jeffrey Flanigan

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 本文提出顺从不对称性（A = BCR/HCR）双向诊断指标，发现大语言模型在事实判断中更顺从有益提示（A=1.58），但在道德判断中几乎同等顺从有益和误导提示（A=1.04），揭示了方向盲从这一对齐失败模式。

From Prompts to Tokens: Internalizing Causal Supervision in Vision-Language Model for Multi-Image Causal Reasoning

从提示到标记：将因果监督内化到视觉-语言模型中进行多图像因果推理

Haoping Yu, Yuanxi Li, Jing Ma

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 ：LLM(summary_cn,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出BridgeVLM，通过从多图像输入诱导因果图并转换为因果标记，注入LLM解码器进行因果消息传递，显著提升多图像因果推理性能。

Preference Reasoning under Indeterminacy in Large Language Models

大语言模型在不确定性下的偏好推理

Hadi Hosseini, Samarth Khanna, Xiyuan Wang

机构 * Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 本文聚焦大语言模型决策智能体的偏好推理问题，将不确定性挑战形式化为认知与结构两类，发现当前模型无法区分确定与不确定实例，推理校准不当。

Comments 55 pages, 14 figures

DeepTCM1.0: A Multi-Expert AI Agent for Deciphering Mechanisms of Chinese Herbal Formulae Based on General Large Language Models

DeepTCM1.0：基于通用大语言模型的用于解析中药复方机制的多专家智能体

Wenxin Duan, Hanwei Wang, Zhongying Peng, Zhonghua Lu, Jiayi An, Fan Song, Yong Liang

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 本研究构建基于DeepSeek V3.2的多专家智能体框架DeepTCM1.0，以桂枝汤为案例，结合中医理论与现代科学解析中药复方机制，通过多维度评估验证框架性能。

PL-Guard: Probabilistic Logic Reasoning for LLM Guardrails

PL-Guard：面向大语言模型安全护栏的概率逻辑推理

Satchit Chatterji, Shihan Wang, Giovanni Sileno, Erman Acar

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Utrecht University（乌得勒支大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出神经符号安全护栏架构PL-Guard，通过分离神经落地与概率符号推理，在XSTest基准上大幅降低大语言模型的不安全依从率，虽过度拒绝率略高，但提升了推理可审计性。

Comments Preliminary version of this paper was presented at the IJCAI 2026 Workshop on Logical and Symbolic Reasoning of Large Language Models

Grounding Without Corrective Control: Truth-Tracking Profiles for Large Language Models

无校正控制的基础：大语言模型的真值追踪剖面

Brett Reynolds

机构 * Humber Polytechnic（亨伯理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） 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 本文研究大语言模型中无校正控制的基础问题，提出路径剖面概念以分析真值追踪，指出纯文本模型继承的模式可提供衍生可应答性，不同方法对任务的真值追踪改进可能与表面改进不一致。

Comments 24 pages, 1 figure, 1 table. A six-page methodological supplement, reproducible R script, and constructed data are included as ancillary files

BEST-KAG: Enhancing Question Answering of Building Engineering Standards with Multimodal Knowledge Graph Modeling and Large Language Model

BEST-KAG：通过多模态知识图谱建模与大语言模型增强建筑工程标准的问答能力

Jia-Rui Lin, Junxi Guo, Keyin Chen, Peng Pan

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

AI总结 本研究提出BEST-KAG框架，通过多模态知识图谱建模与大语言模型，解决建筑工程标准问答的现有局限，在相关评估指标上优于主流大语言模型。

Fusion Training for Mathematical Generalization in Large Language Models

大型语言模型中数学泛化的融合训练

Congfeng Cao, Pengyu Zhang, Jelke Bloem

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 本研究针对思维模式融合（TMF）训练动态开展系统性研究，揭示两种模式间的非对称相互作用与负相关关系，为设计TMF训练设置提供指导。

Comments ACL SRW 2026

How Much Does a Reasoning Summary Reveal? An Observability Ladder for Large Language Models

推理摘要能透露多少信息？大语言模型的可观测性阶梯

Andres Algaba, Francesca Carlon, Lynn Delcon, Marthe Ballon, Bert Verbruggen, Vincent Ginis

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 本文提出大语言模型的可观测性阶梯，通过实验发现有提示时摘要对正确性监测的帮助远小于完整轨迹，可监测性由显示内容和读者共同决定。

Comments 71 pages, 13 figures, 65 tables

Measuring and Improving Behavioral Consistency in Large Language Models through Fact-Heuristic-Emotion State Enforcement

通过事实-启发式-情感状态强制来测量和提高大语言模型中的行为一致性

Gi-Hun Lee, Joong Yull Park

机构 * School of Mechanical Engineering, Chung-Ang University（韩国中央大学机械工程学院） 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 研究大语言模型行为一致性，通过认知内核模型CKM强制模型在决策前区分事实、假设和评估信号，经多实验评估发现其可降低输出变异性、减少决策翻转率，证明行为一致性可测且能部分改善。

Comments 40 pages, 6 figures; 54-page supplementary material included as an ancillary file. Code, prompts, and data: https://github.com/TeenyToolSoftware/cogos-behavioral-consistency

Do Diagrams Help Large Language Models Reason? Evidence from Syllogistic Reasoning

图表有助于大语言模型推理吗？来自三段论推理的证据

Risako Ando, Koji Mineshima

机构 * Keio University（庆应义塾大学） 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 研究三段论推理中图表对大语言模型的影响，比较自然语言、逻辑符号、线性图表和欧拉图四种表示条件，利用285个问题评估两个模型，发现图表不能始终提升性能，模型在中性问题上表现不佳，从图表中获益有限。

Comments To appear in the Proceedings of the 15th International Conference on the Theory and Application of Diagrams (Diagrams 2026)

Answer-Conditioned Chains of Thought Degrade Verifiable-Reasoning Distillation in Large Language Models

答案条件思维链降低大语言模型中的可验证推理蒸馏

Jungseob Lee, Seungyoon Lee, Suhyune Son, Dongyub Jude Lee, Sungbin Han, Sugyeong Eo, Heuiseok Lim

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 研究发现大语言模型推理能力蒸馏中，答案条件思维链会降低训练数据质量，导致可验证推理准确性下降，损失随难度增加，机制是从答案反向合理化，危害是数据属性，建议盲目生成答案。

Comments 13 pages, 4 figures, 14 tables. Code: https://github.com/js-lee-AI/answer-leakage

Controlled Reformulation Testing for Logical Consistency in Large Language Models

大语言模型中逻辑一致性的可控重新表述测试

Alexander Gu, Alan Chen

机构 * 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 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型在逻辑等价问题表面形式改变时的逻辑一致性，提出CRTBench基准，评估多个前沿LLMs，发现存在准确率 - 一致性差距，揭示失败集中在逻辑非平凡变换，表明仅靠准确率无法评估LLMs的逻辑推理。

Comments 10 pages

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。

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。

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%。

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