大模型推理能力

Uni-cot: Towards Unified Chain-of-Thought Reasoning Across Text and Vision

Uni-cot: 向跨文本和视觉的统一链式推理迈进

Luozheng Qin, Jia Gong, Yuqing Sun, Tianjiao Li, Mengping Yang, Xiaomeng Yang, Chao Qu, Zhiyu Tan, Hao Li

机构 * Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：CoT(title,abstract)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 Uni-CoT通过统一的链式推理框架实现跨文本和视觉的连贯多模态推理，采用宏级和微级推理范式，提升多模态推理的效率和性能。

Comments Accepted by ICLR 2026, Project Page: https://sais-fuxi.github.io/projects/uni-cot/

ASTRA-bench: Evaluating Tool-Use Agent Reasoning and Action Planning with Personal User Context

ASTRA-bench: 通过个人用户上下文评估工具使用代理的推理与行动规划

Zidi Xiu, David Q. Sun, Kevin Cheng, Maitrik Patel, Josh Date, Yizhe Zhang, Jiarui Lu, Omar Attia, Raviteja Vemulapalli, Oncel Tuzel, Meng Cao, Samy Bengio

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ASTRA-bench通过模拟真实用户情境，评估AI代理在复杂个人上下文中进行推理与多步骤计划的能力，揭示当前模型在处理高复杂度任务时的性能瓶颈。

ACPBench Hard: Unrestrained Reasoning about Action, Change, and Planning

ACPBench Hard: 关于行动、变化和规划的无约束推理

Harsha Kokel, Michael Katz, Kavitha Srinivas, Shirin Sohrabi

机构 * IBM Research San Jose（IBM桑 Jose 研究所） ； IBM Thomas J. Watson Research Center（IBM 托马斯·J·沃森研究中心） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ACPBench Hard通过开放性问题测试模型在行动、变化和规划上的推理能力，发现现有模型在复杂任务上表现有限。

Comments Accepted at Proceedings of the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), see https://openreview.net/forum?id=WIXohR7mEo

ACPBench: Reasoning about Action, Change, and Planning

ACPBench: 关于行动、变化和规划的推理

Harsha Kokel, Michael Katz, Kavitha Srinivas, Shirin Sohrabi

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ACPBench是一个用于评估规划领域推理能力的基准，包含7个推理任务和13个规划领域，评估了多种LLM和推理模型的性能差异。

Comments In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2025)

ClinCoT: Clinical-Aware Visual Chain-of-Thought for Medical Vision Language Models

ClinCoT：面向医学视觉语言模型的临床感知视觉推理链

Xiwei Liu, Yulong Li, Xinlin Zhuang, Xuhui Li, Jianxu Chen, Haolin Yang, Imran Razzak, Yutong Xie

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； East China Normal University（东华大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ClinCoT通过引入临床感知的视觉推理链框架，提升医学视觉语言模型在临床决策中的事实性支撑与多模态推理能力。

SwiReasoning: Switch-Thinking in Latent and Explicit for Pareto-Superior Reasoning LLMs

SwiReasoning: 在潜在空间和显式空间中切换以实现帕累托更优推理的LLM

Dachuan Shi, Abedelkadir Asi, Keying Li, Xiangchi Yuan, Leyan Pan, Wenke Lee, Wen Xiao

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 SwiReasoning通过在潜在空间和显式空间之间切换，提升推理LLMs的准确率和令牌效率。

Comments ICLR 2026. Code: https://github.com/sdc17/SwiReasoning, Website: https://swireasoning.github.io/

MC-Search: Evaluating and Enhancing Multimodal Agentic Search with Structured Long Reasoning Chains

MC-Search：基于结构化长推理链评估和增强多模态代理搜索

Xuying Ning, Dongqi Fu, Tianxin Wei, Mengting Ai, Jiaru Zou, Ting-Wei Li, Hanghang Tong, Yada Zhu, Hendrik Hamann, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Meta ； IBM Research（IBM研究院） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MC-Search是首个针对代理MM-RAG的基准，通过结构化长推理链评估和增强多模态代理搜索，揭示了系统性问题并改进了模型的规划和检索能力。

Comments ICLR 2026

ImagiDrive: A Unified Imagination-and-Planning Framework for Autonomous Driving

ImagiDrive: 一种用于自动驾驶的统一想象与规划框架

Jingyu Li, Bozhou Zhang, Xin Jin, Jiankang Deng, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Eastern Institute of Technology（技术东院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 ImagiDrive通过整合视觉-语言模型和驾驶世界模型，实现自动驾驶中的统一想象与规划循环，提升场景生成和决策预测的准确性与效率。

Comments Accepted for publication in 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

Large Language Model-Assisted UAV Operations and Communications: A Multifaceted Survey and Tutorial

大型语言模型辅助的无人机操作与通信：多方面的综述与教程

Yousef Emami, Hao Zhou, Radha Reddy, Atefeh Hajijamali Arani, Biliang Wang, Kai Li, Luis Almeida, Zhu Han

机构 * IEEE 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文综述了大型语言模型在无人机操作与通信中的应用，探讨了LLMs在提升UAV智能方面的多方面技术与未来研究方向。

Comments 40 pages, 10 figures, 13 tables

SpotAgent: Grounding Visual Geo-localization in Large Vision-Language Models through Agentic Reasoning

SpotAgent：通过代理推理在大视觉语言模型中实现视觉地理定位

Furong Jia, Ling Dai, Wenjin Deng, Fan Zhang, Chen Hu, Daxin Jiang, Yu Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； StepFun 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SpotAgent通过代理推理提升大视觉语言模型在地理定位中的表现，结合外部工具验证和强化学习优化，实现更精确和可靠的定位结果。

MSP-LLM: A Unified Large Language Model Framework for Complete Material Synthesis Planning

MSP-LLM：一种用于完整材料合成规划的统一大语言模型框架

Heewoong Noh, Gyoung S. Na, Namkyeong Lee, Chanyoung Park

机构 * Department of Industrial \& Systems Engineering, KAIST, Daejeon, Korea ； Graduate School of Data Science, KAIST, Daejeon, Republic of Korea ； Korea Research Institute of Chemical Technology, KRICT, Daejeon, Korea 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MSP-LLM提出一种统一的大语言模型框架，通过整合前驱材料预测和合成操作预测，有效解决材料合成规划问题。

Model Predictive Adversarial Imitation Learning for Planning from Observation

基于模型预测的对抗模仿学习用于从观察中规划

Tyler Han, Yanda Bao, Bhaumik Mehta, Gabriel Guo, Anubhav Vishwakarma, Emily Kang, Sanghun Jung, Rosario Scalise, Jason Zhou, Bryan Xu, Byron Boots

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering（保罗·G·阿伦计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于模型预测的对抗模仿学习方法，通过端到端学习从观察中规划，提升样本效率和鲁棒性。

Comments Accepted at ICLR 2026

From Grounding to Planning: Benchmarking Bottlenecks in Web Agents

从基础到规划：网络代理中的瓶颈基准测试

Segev Shlomov, Ben wiesel, Aviad Sela, Ido Levy, Liane Galanti, Roy Abitbol

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过分析网络代理的规划和基础组件，发现规划是性能退化的主要原因，提出新的基准测试以改进代理能力。

Journal ref ECAI 2025 - 28th European Conference on Artificial Intelligence

Wild-Drive: Off-Road Scene Captioning and Path Planning via Robust Multi-modal Routing and Efficient Large Language Model

Wild-Drive: 通过鲁棒多模态路由和高效大语言模型实现越野场景描述与路径规划

Zihang Wang, Xu Li, Benwu Wang, Wenkai Zhu, Xieyuanli Chen, Dong Kong, Kailin Lyu, Yinan Du, Yiming Peng, Haoyang Che

机构 * School of Instrument Science and Engineering, Southeast University（东南大学仪器科学与工程学院） ； Southeast University Nanjing Jiangbei New Area Innovation Research Institute（东南大学南京江滨新区创新研究院） ； National Key Laboratory of Equipment State Sensing and Smart Support, National University of Defense Technology（国防科技大学装备状态感知与智能支撑国家重点实验室） ； School of Transportation, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学交通学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Wild-Drive通过鲁棒多模态路由和高效大语言模型实现越野场景描述与路径规划，提升复杂环境下的可解释性和稳定性。

MagicAgent: Towards Generalized Agent Planning

MagicAgent：迈向通用代理规划

Xuhui Ren, Shaokang Dong, Chen Yang, Qing Gao, Yunbin Zhao, Yongsheng Liu, Xinwei Geng, Xiang Li, Demei Yan, Yanqing Li, Chenhao Huang, Dingwei Zhu, Junjie Ye, Boxuan Yue, Yingnan Fu, Mengzhe Lv, Zezeng Feng, Boshen Zhou, Bocheng Wang, Xuanjing Huang, Yu-Gang Jiang, Tao Gui, Qi Zhang, Yunke Zhang

机构 * Honor Device Co., Ltd（Honor设备有限公司） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MagicAgent通过合成数据框架和两阶段训练范式，实现通用代理规划，优于现有模型。

SLAP: Shortcut Learning for Abstract Planning

SLAP：抽象规划的快捷学习

Y. Isabel Liu, Bowen Li, Benjamin Eysenbach, Tom Silver

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SLAP通过快捷学习方法自动发现抽象规划中的新选项，提升任务成功率和规划效率。

Comments Published at the International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026. Code available at https://github.com/isabelliu0/SLAP

Tru-POMDP: Task Planning Under Uncertainty via Tree of Hypotheses and Open-Ended POMDPs

Tru-POMDP：通过假设树和开放性POMDPs在不确定性下进行任务规划

Wenjing Tang, Xinyu He, Yongxi Huang, Yunxiao Xiao, Cewu Lu, Panpan Cai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Tru-POMDP通过结合LLM生成的信念与开放性POMDP规划，有效应对任务规划中的不确定性，提升规划效率与鲁棒性。

Predictive Importance Sampling Based Coverage Verification for Multi-UAV Trajectory Planning

基于预测重要性采样的多无人机轨迹规划覆盖验证

Snehashish Ghosh, Sasthi C. Ghosh

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于预测重要性采样的多无人机轨迹规划覆盖验证方法，通过LSTM-MDN和防御性混合采样提升鲁棒性，实现更高效的覆盖管理。

Comments This article has been submitted to a conference for peer review

From Dialogue to Execution: Mixture-of-Agents Assisted Interactive Planning for Behavior Tree-Based Long-Horizon Robot Execution

从对话到执行：基于混合代理的交互式规划用于基于行为树的长时域机器人执行

Kanata Suzuki, Kazuki Hori, Haruka Miyoshi, Shuhei Kurita, Tetsuya Ogata

机构 * Waseda University（早稻田大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） ； NII Research and Development Center for Large Language Models（国家信息研究所大型语言模型研究开发中心） ； The Graduate University for Advanced Studies (SOKENDAI)（高级研究大学研究生院（SOKENDAI）） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于混合代理的交互式规划框架，通过生成行为树实现长时域机器人任务的高效执行，减少人类干预并提升执行质量。

Regularization Through Reasoning: Systematic Improvements in Language Model Classification via Explanation-Enhanced Fine-Tuning

通过推理进行正则化：通过解释增强微调提升语言模型分类性能

Vivswan Shah, Randy Cogill, Hanwei Yue, Gopinath Chennupati, Rinat Khaziev

机构 * Amazon Central Analytics and Research Science（亚马逊中央分析与研究科学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 通过在微调中加入解释增强，提升语言模型分类的准确性和可靠性，揭示令牌级结构对推理过程的影响。

Adaptive Location Hierarchy Learning for Long-Tailed Mobility Prediction

自适应位置层级学习用于长尾移动预测

Yu Wang, Junshu Dai, Yuchen Ying, Hanyang Yuan, Zunlei Feng, Tongya Zheng, Mingli Song

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou City University（杭州市大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ALOHA通过自适应层级学习缓解长尾移动预测偏差，提升多种模型的预测性能达16.59%。

Comments Accepted by WWW 2026

Jailbreaking Embodied LLMs via Action-level Manipulation

通过动作层面操控实现体感大语言模型的突破

Xinyu Huang, Qiang Yang, Leming Shen, Zijing Ma, Yuanqing Zheng

机构 * The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR, China（香港理工大学） ； University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom（剑桥大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；verifier(abstract)

AI总结 Blindfold通过动作层面操控实现对体感大语言模型的突破，其攻击成功率显著高于现有基线，凸显了对后果感知防御机制的迫切需求。

Comments This paper has been officially accepted for ACM SenSys 2026

Efficient RLVR Training via Weighted Mutual Information Data Selection

通过加权互信息数据选择实现高效的RLVR训练

Xinyu Zhou, Boyu Zhu, Haotian Zhang, Huiming Wang, Zhijiang Guo

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 InSight通过加权互信息数据选择方法提升RLVR训练效率，实现性能和加速的显著提升。

Comments 15 Pages

HiMAC: Hierarchical Macro-Micro Learning for Long-Horizon LLM Agents

HiMAC：用于长视界LLM代理的分层宏微学习

Hongbo Jin, Rongpeng Zhu, Jiayu Ding, Wenhao Zhang, Ge Li

机构 * School of Electronic and Computer Engineering（电子与计算机工程学院） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 HiMAC通过分层宏微学习框架，提升LLM代理在长视界任务中的规划与执行能力，实现更高效的强化学习训练。

Graph-Based Self-Healing Tool Routing for Cost-Efficient LLM Agents

基于图的自愈工具路由用于成本高效的LLM代理

Neeraj Bholani

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Self-Healing Router通过自愈路由机制在LLM代理中实现成本高效且容错的工具使用，减少LLM调用并消除沉默故障。

Comments Working paper. 27 references, 13 figures, 8 tables, pseudocode appendix

MM-DeepResearch: A Simple and Effective Multimodal Agentic Search Baseline

MM-DeepResearch: 一种简单而有效的多模态代理搜索基线

Huanjin Yao, Qixiang Yin, Min Yang, Ziwang Zhao, Yibo Wang, Haotian Luo, Jingyi Zhang, Jiaxing Huang

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MM-DeepResearch通过Hyper-Search和DR-TTS方法，构建了多模态代理搜索基线，实现了高效多模态研究任务的处理。

Comments Technical report

Emergence of Superposition: Unveiling the Training Dynamics of Chain of Continuous Thought

连续思维的涌现：揭示连续思维链的训练动态

Hanlin Zhu, Shibo Hao, Zhiting Hu, Jiantao Jiao, Stuart Russell, Yuandong Tian

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； Nvidia（英伟达） ； Meta AI 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过分析两层Transformer在有向图可达性问题上的训练动态，揭示了连续思维链中叠加机制如何在训练过程中通过自回归扩展思维和预测阶段自然产生。

Comments 32 pages, 9 figures, accepted by ICLR 2026

Electric Vehicle User Charging Behavior Analysis Integrating Psychological and Environmental Factors: A Statistical-Driven LLM based Agent Approach

电动汽车用户充电行为分析：整合心理和环境因素：一种基于统计驱动的LLM代理方法

Chuanlin Zhang, Junkang Feng, Chenggang Cui, Pengfeng Lin, Hui Chen, Yan Xu, A. M. Y. M. Ghias, Qianguang Ma, Pei Zhang

机构 * School of Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University（上海交通大学电气工程学院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Psychological Consultation Center, East China University of Political Science and Law（中国政法大学政治学与法律系心理咨询中心） ； School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于统计驱动LLM的代理方法，整合心理和环境因素分析电动汽车用户充电行为，揭示行为异质性及决策影响因素。

Comments Accepted for publication in CSEE Journal of Power and Energy Systems

LiaisonAgent: An Multi-Agent Framework for Autonomous Risk Investigation and Governance

LiaisonAgent: 一个用于自主风险调查与治理的多智能体框架

Chuanming Tang, Ling Qing, Shifeng Chen

机构 * Shenzhen Institute of Advanced Technology, CAS（深圳先进技术研究院, 中国科学院） ； Sangfor Technologies Inc.（Sangfor技术有限公司） ； College of Management Science（管理科学学院） ； Chengdu University of Technology（成都理工大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳大学先进技术学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 LiaisonAgent通过多智能体系统实现自主风险调查与治理，结合QWQ-32B模型和混合规划架构，提升安全响应效率与准确性。

Comments Under Review

LAD-Drive: Bridging Language and Trajectory with Action-Aware Diffusion Transformers

LAD-Drive: 通过动作感知扩散变换器弥合语言与轨迹

Fabian Schmidt, Karol Fedurko, Markus Enzweiler, Abhinav Valada

机构 * Institute for Intelligent Systems, Esslingen University of Applied Sciences（智能系统研究所，埃斯林根应用科学大学） ； Department of Computer Science, University of Freiburg（计算机科学系，弗赖堡大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 LAD-Drive通过动作感知扩散变换器，将语言模型的意图与连续轨迹生成结合，提升自动驾驶中的多模态规划能力。