reasoning

本文探讨了智能体记忆系统中有效时间和事务时间之间的区别，认为存储这两种时间戳对于重构智能体在特定时刻所知道的信息至关重要。文章还提议设计基准测试来检验智能体的时间推理能力。

DeepSeek V4 Flash 0731 展示了其在 ARC-AGI 基准上的结果，突显了 AI 模型在抽象推理方面的进展。

MACRO is a framework that learns task-specific execution routes over frozen LLM layers using Markov chain-based routing, improving reasoning accuracy without modifying model weights. It outperforms prior routing approaches while reducing search time significantly.

本文介绍了M3R-Bench，一个包含1,000个图文实例的统一证据支撑多模态隐喻理解基准，并提出了M3R-Reasoner，一个结合基于课程学习的推理监督和强化学习的8B参数模型，其性能优于更大的专有模型。

This paper investigates why diffusion LLMs fail at reasoning tasks: unconstrained token commitment freezes answers early and collapses to answer-only outputs. The authors identify commitment order as the root cause and propose a training-free, frontier-gated decoding intervention that recovers performance while preserving parallel decoding.

一种新的无验证器广度-深度精炼框架通过采样多个推理轨迹、利用自我批评迭代地精炼每条轨迹，并通过多数投票进行聚合，从而在测试时提升LLM推理能力。在多个数学基准和开放权重模型上，该方法持续优于贪心解码、多数投票和基于验证器的选择。

介绍了C$^3$PO，一个包含3,404个样本的基准测试，用于评估多模态LLM中的跨模态组合与反事实推理。研究发现模态主导性导致了大多数失败，即使最佳模型（Gemini-3.1-Pro）也远低于人类准确率。

Proposes Woodpecker Distillation, a weak-to-strong training framework that uses weak probe models to identify and repair local reasoning bugs in stronger models via contrastive local interventions, improving performance on math reasoning benchmarks.

Meta的AI模型在五项STEM奥林匹克竞赛中取得金牌级成绩，展示了先进的解题和推理能力。

Ling-3.0-tiny发布：一款混合推理模型，总参数7.9B，每个token仅激活1.3B，免费一周。

OpenAI 宣布推出 GPT-5.6 Luna，带来智能升级；现在 Free 和 Go 用户也可以使用“Think”按钮，在更困难的问题上进行更多推理。

本文介绍了ProverbIT，一个包含100道多选题的新型意大利语基准，用于测试LLM完成谚语的能力。通过对13个模型的评估，研究发现，在没有正确答案的多选题格式中，模型性能显著下降，这表明模型依赖记忆模式而非深层的语义理解。

Introduces SPOT, a method for on-policy distillation that uses sparse probing and outcome calibration to improve reasoning performance in smaller student models while balancing solution quality and coverage.

Introduces CROWN-QA, a benchmark for completeness-sensitive negative reasoning in LLMs, showing models struggle to distinguish justified negative answers from insufficient evidence, often over-closing.

This paper introduces STRIVE, an LLM-based framework for jointly generating and evaluating controlled event sets for psycholinguistic plausibility judgments. Experiments show that adding a global reasoning scratchpad and evaluator-guided refinement substantially improves generation quality, though near-boundary events remain challenging.

本文表明，大语言模型表面上的自我纠正增益往往源于格式修复，而非推理能力的提升。在多种模型规模下，格式效应主导内容效应，且在能力较强的模型上内容边际接近零，这表明该领域将少数实测的自我纠正误归因于实际的内容改进。

Santiago Valdarrama 报道称，Kimi K3 是他测试过的最好的开放权重模型，一个2.8T参数的视觉模型，支持工具调用和推理，并拥有1M上下文窗口。

本文探讨了“探究鸿沟”——生成答案与提出好问题之间的差异——认为更廉价的AI答案并不一定能改善思考。

一篇立场论文，认为大语言模型存在根本性局限，用“无法跳跃”这一隐喻来突出推理或泛化方面的不足。

本文介绍了Alien Abduction，一个交互式游戏，用于探究大语言模型在溯因推理中如何获取证据、更新假设以及决定何时停止。研究发现，与自行选择查询相比，模型在预先提供证据和由oracle提供示例的情况下表现更好，揭示了其在主动信息获取方面的不足。