语言大模型 / LLM

Attention Illuminates LLM Reasoning: The Preplan-and-Anchor Rhythm Enables Fine-Grained Policy Optimization

注意力揭示大语言模型推理：预规划与锚定节奏实现细粒度策略优化

Yang Li, Zhichen Dong, Yuhan Sun, Weixun Wang, Shaopan Xiong, Yijia Luo, Jiashun Liu, Han Lu, Jiamang Wang, Wenbo Su, Bo Zheng, Junchi Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文通过注意力机制揭示大语言模型推理中的预规划与锚定节奏，并据此提出三种细粒度强化学习策略，在多种推理任务上取得一致性能提升。

Comments 31 pages, 9 figures, 20 tables. Accepted at ICML 2026

Touching or Chatting: The Utility of LLMs and Tactile Charts for Learning about Complex Chart Types by BLV Individuals

触摸还是聊天：大语言模型和触觉图表对视力障碍者学习复杂图表类型的效用

Tingying He, Maggie McCracken, Daniel Hajas, Sarah Creem-Regehr, Alexander Lex

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

AI总结 研究探讨大语言模型对视力障碍者图表类型学习的影响及触觉学习的作用，通过扩展触觉图表学习工具并比较两种学习形式，发现触觉模板有助于形成心理模型，利于后续数据探索，无触觉支持的文本加LLM解释在空间推理任务中有弱点。

CognixShield: PoV-Guided Vulnerable API Usage Detection in Large Codebases via LLMs

CognixShield：基于LLM的、面向大型代码库的PoV引导式漏洞API使用检测

Quanzhi Fu, Wang Lingxiang, Wenjia Song, Gelei Deng, Yi Liu, Dan Williams, Ying Zhang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,summary_cn)

AI总结 CognixShield是一款LLM驱动的框架，通过保留语义的AST碎片化、感知漏洞的多智能体RAG、PoV引导的语义推理三个核心组件，在57个Java应用上实现了优于现有工具的漏洞API使用检测性能。

Comments accepted in ESEM 2026

Afford-X: Generalizable and Slim Affordance Reasoning for Task-oriented Manipulation

Afford-X：面向任务型操作的通用且轻量化的可供性推理模型

Xiaomeng Zhu, Yuyang Li, Leiyao Cui, Pengfei Li, Huan-ang Gao, Yixin Zhu, Hao Zhao

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所） ； Institute for Al Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究人员推出LVIS-Aff数据集，开发了Afford-X可供性推理模型，其性能优于现有非LLM方法和此前会议论文结果，参数紧凑、推理速度快，可部署于本地设备助力机器人任务导向型操作。

ACEM: A Cost Estimation Model for Agentic Software Engineering

ACEM：面向智能体软件工程的成本估算模型

Mohammad El-Ramly

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

AI总结 针对智能体软件工程成本估算问题，本文提出ACEM模型，分解成本为LLM、HITL、基础设施三类，引入RF、CF、HIS构念并映射传统度量，为智能体开发成本估算提供早期方案。

Comments 27 pages, under journal publication

Fault Cause Identification across Manufacturing Lines through Ontology-Guided and Process-Aware FMEA Graph Learning with LLMs

基于本体引导和流程感知FMEA图学习结合大语言模型的跨生产线故障原因识别

Sho Okazaki, Kohei Kaminishi, Takuma Fujiu, Yusheng Wang, Manu Sasidharan, Jun Ota

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

AI总结 该研究针对跨生产线故障原因识别难题，提出OGPAL框架，结合LLM与RGCN实现FMEA知识复用，在汽车压力传感器装配线案例中性能优于基线方法。

Wrong and More Confident: A Field Experiment on Large Language Models Taking a Graduate Economics Exam

错误且更自信：语言模型参加研究生经济学考试的实地实验

Piyush Akimitsu

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

AI总结 研究语言模型在研究生经济学考试中面对误导性信息的表现，通过GERB实验发现误导性信息降低正确答案概率，不同类型模型受影响无显著差异，错误答案有完整解释且模型自信，不对照答案难以发现错误。

SG-CoT: An Ambiguity-Aware Robotic Planning Framework using Scene Graph Representations

SG-CoT：一种基于场景图表示的模糊性感知机器人规划框架

Akshat Rana, Peeyush Agarwal, K. P. S. Rana, Amarjit Malhotra

机构 * Netaji Subhas University of Technology（纳塔贾·萨哈大学） 纠错

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

AI总结 SG-CoT通过构建场景图并利用LLM迭代查询以检测和澄清模糊性，提升机器人规划在模糊环境中的可靠性，实验表明其在单机和多机环境中均优于现有方法。

Comments This work has been submitted to the journal Autonomous Robots for possible publication

TGMS: An Agent-Native Bi-Temporal Graph Management System

TGMS：一种原生代理双时态图管理系统

Xiaofei Zhang

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

AI总结 研究针对时态图问题中LLM代理常失败的情况，提出双时态属性图管理系统TGMS，将13个运算符作为代理工具，LLM规划调用，系统计算，能分离有效时间与事务时间，在基准测试中表现优异，开源代码等。

Planning to Hammer: Difficulty-Aware Decomposition for Automating Rocq Proofs

规划锤击：面向自动化Rocq证明的难度感知分解

Ning Zhang, Nongyu Di, Zenan Li, Yuan Yao, Xiaoxing Ma

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

AI总结 提出Quarry框架，通过LLM规划证明分解并利用难度模型排序子目标，结合CoqHammer自动证明，在Rocq基准测试中成功率提升7%-13%。

Comments 26 pages, 8 figures; submitted to OOPSLA 2026

Can LLMs Prove Robotic Path Planning Optimality? A Benchmark for Research-Level Algorithm Verification

大语言模型能否证明机器人路径规划的最优性？一种用于研究级算法验证的基准测试

Zhengbang Yang, Md. Tasin Tazwar, Minghan Wei, Zhuangdi Zhu

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） ； Florida Atlantic University（佛罗里达大西洋大学） 纠错

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

AI总结 本文提出首个评估大语言模型在机器人路径规划算法近似比证明能力的基准测试，包含34个研究级证明任务，揭示了LLM在缺乏领域知识时的局限性，并通过上下文补充分析改进推理质量。

CAIRN: Cross-Room 3D Scene Understanding with Topology-Aware Large Multimodal Models

CAIRN：使用拓扑感知大型多模态模型进行跨房间3D场景理解

He Liang, Chenyang Ma, Yiming Zhang, Sangyun Shin, Andrew Markham, Niki Trigoni, Yuhang He

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Microsoft（微软公司） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有3D-LLMs不能处理多房间场景问题，提出拓扑感知3D-LLM即CAIRN。其将Transformer注意力与场景层次对齐，通过多种方式增强模型能力。在新基准CAIRN-MR上实验，CAIRN在多房间任务中大幅超越前人，单房间任务也具竞争力。

Comments Project Page: https://oceansdepp.github.io/cairn_web/

From One-to-One to Many-to-Many: Dynamic Cross-Layer Injection for Deep Vision-Language Fusion

从一对一到多对多：面向深度视觉-语言融合的动态跨层注入

Cheng Chen, Yuyu Guo, Pengpeng Zeng, Jingkuan Song, Peng Di, Hang Yu, Lianli Gao

机构 * Tongji University（同济大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出跨层注入框架，通过自适应多投影模块和自适应门控融合机制实现视觉层与LLM的动态多对多连接，显著提升多模态理解性能。

HyLaR: Hybrid Latent Reasoning with Decoupled Policy Optimization

混合潜在推理与解耦策略优化

Tao Cheng, Shi-Zhe Chen, Hao Zhang, Yixin Qin, Jinwen Luo, Zheng Wei

机构 * Tencent PCG（腾讯PCG） ； Tencent CSIG（腾讯CSIG） 纠错

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

AI总结 本文提出HyLaR框架，通过结合离散文本生成与连续视觉潜在表示，提升多模态大语言模型在细粒度感知和通用多模态理解中的性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

Journal ref ECCV 2026

Fractured Chain-of-Thought Reasoning

断裂链式思维推理

Baohao Liao, Hanze Dong, Yuhui Xu, Doyen Sahoo, Christof Monz, Junnan Li, Caiming Xiong

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； eBay ； Microsoft（微软） ； Google Research（谷歌研究） ； Salesforce 纠错

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

AI总结 提出断裂采样策略，通过截断推理链、调整轨迹数和解数，在推理时实现精度与成本的帕累托最优。

Enhancing Linux Privilege Escalation Attack Capabilities of Local LLM Agents

增强本地大语言模型代理的Linux提权攻击能力

Benjamin Probst, Andreas Happe, Jürgen Cito

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） 纠错

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

AI总结 本文研究通过系统性实验验证针对性干预能否提升本地开源模型在Linux提权中的性能，发现开源模型可匹配甚至超越云模型，且反思类干预效果最佳，但漏洞发现仍是本地模型的瓶颈。

Comments Accepted at RAISE workshop (https://raise-workshop.github.io/)

ViSR-KGC: Visual Subgraph Reasoning with Vision-Language Models for Multimodal Knowledge Graph Completion

ViSR-KGC：结合视觉语言模型的视觉子图推理用于多模态知识图谱补全

Jiafan Li, Mengxue Yang, Jiaqi Zhu, Liang Chang, Ying Li, Hongan Wang

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； CITIC Securities（中信证券） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对多模态知识图谱补全的痛点，提出ViSR-KGC方法，结合表示学习、视觉语言模型与预训练常识，通过提取查询感知子图并转换为可视化内容辅助VLM推理缺失实体。

Experience Augmented Policy Optimization for LLM Reasoning

经验增强策略优化用于大语言模型推理

Jinda Lu, Kexin Huang, Junkang Wu, Shuo Yang, Jinghan Li, Chiyu Ma, Shaohang Wei, Xiang Wang, Guoyin Wang, Jingren Zhou

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

AI总结 提出经验增强策略优化（EAPO），通过将先验RL优化策略作为动作级经验先验并在关键决策点选择性注入，配合自适应重要性采样，解决RLVR中采样成本高和经验利用不足问题，在多个基准上提升推理性能。

LLM-Driven Collaborative Model for Untangling Commits via Explicit and Implicit Dependency Reasoning

基于显式和隐式依赖推理的大语言模型驱动的提交解缠协作模型

Bo Hou, Xin Tan, Kai Zheng, Fang Liu, Yinghao Zhu, Li Zhang

机构 * State Key Laboratory of Complex \& Critical Software Environment (SKLCCSE), School of Computer Science ； Engineering, Beihang University Beijing China ； SKLCCSE, School of Computer Science ； School of Computing ； Data Science, The University of Hong Kong Hong Kong SAR China ； Engineering, Beihang University ； Data Science, The University of Hong Kong 纠错

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

AI总结 针对开发者常产生的缠结提交问题，提出ColaUntangle协作框架，集成大语言模型驱动智能体，构建显式和隐式上下文捕捉信息，经实验验证，该框架在提交解缠任务中性能优于基线，凸显基于大语言模型协作框架的潜力。

Hierarchical Chain-of-Thought: Enhancing LLM Reasoning Performance and Efficiency

层次化思维链提示：提升大语言模型推理性能与效率

Xingshuai Huang, Derek Li, Bahareh Nikpour, Parsa Omidi

机构 * Huawei Technologies Canada, Canada（华为技术加拿大公司，加拿大） 纠错

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

AI总结 本文提出层次化思维链提示方法，通过分层步骤规划与执行提升复杂多步推理的准确率和效率，实验显示在多种模型和任务中平均准确率提升6.2%。

Do Vision-Language Models Understand 3D Scenes or Just Catalogue Objects?

视觉-语言模型是理解3D场景还是仅仅 catalogue 物体？

Animesh Maheshwari, Divyansh Sahu, Nishit Verma

机构 * Deccan AI（德克南人工智能） 纠错

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

AI总结 本文通过一个包含3034个样本的人工整理基准，探讨了视觉-语言模型对空间理解的深度有序遮挡、光学几何推断和体积重新安排规划能力，发现模型在重新安排可见布局时表现优异，但在遮挡和反射推断上表现较差。

Adaptive Activation Steering for Efficient LLM Reasoning via Closed-Loop PID Control

自适应激活引导：通过闭环PID控制实现高效LLM推理

Aryasomayajula Ram Bharadwaj

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出PID-steering方法，利用PID控制器根据块级冗余分类器动态调整激活引导强度，在减少推理开销的同时提升准确率。

TERMS-Bench: Diagnosing LLM Negotiation Agents Beyond Deal Rate

TERMS-Bench: 在交易率之外评估大语言模型谈判代理

Erica Zhang, Fangzhao Zhang, Aneesh Pappu, Batu El, Jose Blanchet, Susan Athey, Jiashuo Liu, James Zou

机构 * Stanford School of Engineering（斯坦福大学工程学院） ； Stanford Department of Economics（斯坦福大学经济系） ； Stanford Graduate School of Business（斯坦福商学院） 纠错

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

AI总结 TERMS-Bench通过博弈论框架评估谈判代理，揭示其在交易率之外的性能差异，如盈余提取、线索使用和合规性。

Comments Project Site: https://terms-bench.github.io/

Towards Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models by Refining Textual Embeddings

通过细化文本嵌入缓解大型视觉语言模型中的幻觉

Aakriti Agrawal, Gouthaman KV, Rohith Aralikatti, Gauri Jagatap, Jiaxin Yuan, Sarvesh Baskar, Vijay Kamarshi, Andrea Fanelli, Furong Huang

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） ； Capital One 纠错

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

AI总结 针对大型视觉语言模型因过度依赖文本先验而忽视视觉线索导致的幻觉问题，提出一种简单有效的视觉特征融入方法，通过学习视觉信息化的文本嵌入来平衡注意力分布，显著降低幻觉并提升多模态推理能力。

Comments Accepted at The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics

A Comparative analysis of Layer-wise Representational Capacity in AR and Diffusion LLMs

对AR和扩散LLM中逐层表示能力的比较分析

Raghavv Goel, Risheek Garrepalli, Sudhanshu Agrawal, Chris Lott, Mingu Lee, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） 纠错

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

AI总结 本文比较了AR和扩散LLM的表示能力，发现扩散模型产生更全局的表示，而AR模型产生紧密耦合的局部表示，扩散训练引入深度冗余以实现原理性压缩。

Comments v4: improving writing and adding Qwen2.5-Instruct results with all v3 changes

Enabling Agents to Communicate Entirely in Latent Space

使智能体能够在潜在空间中完全交流

Zhuoyun Du, Runze Wang, Huiyu Bai, Zouying Cao, Xiaoyong Zhu, Yu Cheng, Bo Zheng, Wei Chen, Haochao Ying

机构 * State Key Lab of CAD&CG（CAD与CG国家重点实验室） ； Future Living Lab of Alibaba（阿里巴巴未来生活实验室） ； Zhejiang Key Laboratory of Medical Imaging Artificial Intelligence（浙江医学影像人工智能重点实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Interlat方法，通过利用LLM的连续隐藏状态实现智能体间的潜在空间通信，实验表明其在跨异构模型中表现优异，提升了推理速度并保持性能。

Comments Accepted to ACL 2026

Measuring Reasoning Quality in LLMs: A Multi-Dimensional Behavioral Framework

衡量LLM中的推理质量：一个多维行为框架

Ali Şenol, Garima Agrawal, Huan Liu

机构 * Department of Computer Engineering, Tarsus University（塔鲁斯大学计算机工程系） ； School of Computing and Augmented Intelligence (SCAI), Arizona State University (ASU)（计算与增强智能学院（SCAI），亚利桑那州立大学（ASU）） ； HumaConn AI Consulting（HumaConn AI咨询） 纠错

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

AI总结 提出一个基于行为的多维框架，从正确性、一致性、鲁棒性、逻辑连贯性、效率和稳定性六个维度评估LLM推理质量，揭示仅靠准确率无法观察到的行为，并支持部署决策。

Selective Expert Guidance for Effective and Diverse Exploration in Reinforcement Learning of LLMs

选择性专家引导实现强化学习中有效且多样的探索

Zishang Jiang, Jinyi Han, Tingyun Li, Xinyi Wang, Sihang Jiang, Jiaqing Liang, Zhaoqian Dai, Shuguang Ma, Fei Yu, Yanghua Xiao

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Institute of Artificial Intelligence for Education, East China Normal University（华东师范大学上海智能教育研究院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与技术学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出MENTOR框架，仅在关键决策点提供专家引导，平衡探索的有效性与多样性，提升LLM在可验证奖励强化学习中的推理能力。

Comments Accepted by ICLR 2026

XCR-Bench: Benchmarking Cross-Cultural Reasoning in LLMs via Culture-Specific Items and Hall's Triad

XCR-Bench：通过文化特定项目和霍尔三元组对大型语言模型进行跨文化推理基准测试

Mohsinul Kabir, Tasnim Ahmed, Md Mezbaur Rahman, Shaoxiong Ji, Hassan Alhuzali, Yuechen Jiang, Jimin Huang, Sophia Ananiadou

机构 * Department of Computer Science, National Centre for Text Mining, The University of Manchester（计算机科学系，国家文本挖掘中心，曼彻斯特大学） ； ELLIS Manchester（曼彻斯特ELLIS） ； School of Computing, Queen’s University, Ontario, Canada（计算学院，加拿大皇后大学） ； Computer Science, University of Illinois Chicago（计算机科学，伊利诺伊大学芝加哥分校） ； ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； University of Turku（图尔库大学） ； Department of Computer Science and Artificial Intelligence, Umm Al-Qura University, Makkah, Saudi Arabia（计算机科学与人工智能系，乌姆·阿勒·卡拉大学，麦加，沙特阿拉伯） 纠错

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

AI总结 提出XCR-Bench基准，包含4.1k平行句和1098个文化特定项目，结合Newmark框架与霍尔三元组评估LLM跨文化推理，发现模型在深层文化层面表现显著下降，且存在区域和民族宗教偏见。

Comments Under Review

Online Reasoning Calibration: Test-Time Training Enables Generalizable Conformal LLM Reasoning

在线推理校准：测试时训练使可泛化的符合性大语言模型推理

Cai Zhou, Zekai Wang, Menghua Wu, Qianyu Julie Zhu, Flora C. Shi, Chenyu Wang, Ashia Wilson, Tommi Jaakkola, Stephen Bates

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science (MIT EECS)（麻省理工学院电气工程与计算机科学系） ； Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (MIT CSAIL)（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Laboratory for Information and Decision Systems (MIT LIDS)（麻省理工学院信息与决策系统实验室） ； Computational Science and Engineering (MIT CSE)（麻省理工学院计算科学与工程） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ORCA框架，通过测试时训练和符合性预测校准推理过程，提升大语言模型在分布变化下的效率和泛化能力，实验证明其在不同任务中具有更高的性能。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026; 22 pages