大模型推理能力

Automatic Paper Reviewing with Heterogeneous Graph Reasoning over LLM-Simulated Reviewer-Author Debates

基于异构图推理的自动论文评审：LLM模拟的评审者-作者辩论

Shuaimin Li, Liyang Fan, Yufang Lin, Zeyang Li, Xian Wei, Shiwen Ni, Hamid Alinejad-Rokny, Min Yang

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 ReViewGraph通过异构图推理分析LLM模拟的评审者-作者辩论，提升论文评审的准确性和细致程度。

Journal ref AAAI-2026

PRECEPT: Planning Resilience via Experience, Context Engineering & Probing Trajectories A Unified Framework for Test-Time Adaptation with Compositional Rule Learning and Pareto-Guided Prompt Evolution

PRECEPT：通过经验、上下文工程与轨迹探测进行规划韧性 一个具有组合规则学习和帕累托引导提示演化的测试时间适应统一框架

Arash Shahmansoori

专题命中 复杂问题求解 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 PRECEPT通过经验、上下文工程与轨迹探测，结合组合规则学习和帕累托引导提示演化，提升测试时间适应的鲁棒性和泛化能力。

Comments 50 pages, 14 figures. Code and reproducibility resources: https://github.com/arash-shahmansoori/precept-framework

DataFactory: Collaborative Multi-Agent Framework for Advanced Table Question Answering

DataFactory: 用于高级表格问答的协作多智能体框架

Tong Wang, Chi Jin, Yongkang Chen, Huan Deng, Xiaohui Kuang, Gang Zhao

机构 * Institute of Systems Engineering, Academy of Military Sciences（系统工程研究所，军事科学院） ； School of Information Resource Management, Renmin University of China（信息资源管理学院，中国人民大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 DataFactory通过多智能体协作框架提升表格问答的准确性和鲁棒性，采用ReAct范式和自动知识转换，显著提高查询精度和多跳推理能力。

Comments Published in Information Processing & Management, 2026

Journal ref Information Processing & Management, 63(6):104723, 2026

From Self-Evolving Synthetic Data to Verifiable-Reward RL: Post-Training Multi-turn Interactive Tool-Using Agents

从自演化合成数据到可验证奖励强化学习：训练后多轮交互工具使用智能体

Jiaxuan Gao, Jiaao Chen, Chuyi He, Shusheng Xu, Di Jin, Yi Wu

专题命中 复杂问题求解 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出EigenData框架，结合自演化数据代理与验证器强化学习，通过合成数据提升多轮交互工具使用智能体的训练效率和性能。

Comments Submitted to ICML 2026

Hindsight Credit Assignment for Long-Horizon LLM Agents

长远时间LLM智能体的回顾信用分配

Hui-Ze Tan, Xiao-Wen Yang, Hao Chen, Jie-Jing Shao, Yi Wen, Yuteng Shen, Weihong Luo, Xiku Du, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 HCAPO通过整合回顾信用分配提升LLM智能体在长期任务中的探索效率和决策简洁性。

Reinforcement Learning for Self-Improving Agent with Skill Library

基于技能库的自我改进智能体强化学习

Jiongxiao Wang, Qiaojing Yan, Yawei Wang, Yijun Tian, Soumya Smruti Mishra, Zhichao Xu, Megha Gandhi, Panpan Xu, Lin Lee Cheong

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； AWS Agentic AI（AWS智能代理） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SAGE框架，通过强化学习结合技能库，提升智能体在新环境中的自我改进能力，实验显示其在准确性和效率上均优于现有方法。

Meissa: Multi-modal Medical Agentic Intelligence

Meissa：多模态医疗代理智能

Yixiong Chen, Xinyi Bai, Yue Pan, Zongwei Zhou, Alan Yuille

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Meissa是一种轻量级多模态医疗代理智能模型，通过离线学习策略选择与执行，实现高效医疗决策。

Preparing Students for AI-Driven Agile Development: A Project-Based AI Engineering Curriculum

为AI驱动的敏捷开发培养学生：一种基于项目的AI工程课程

Andreas Rausch, Stefan Wittek, Tobias Geger, David Inkermann

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种基于项目的AI工程课程，通过整合敏捷实践与AI赋能的工程，培养学生在AI驱动的敏捷开发中的能力。

AgenticCyOps: Securing Multi-Agentic AI Integration in Enterprise Cyber Operations

AgenticCyOps：保障企业网络操作中的多智能体AI集成安全

Shaswata Mitra, Raj Patel, Sudip Mittal, Md Rayhanur Rahman, Shahram Rahimi

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 AgenticCyOps提出了一种基于信任边界的多智能体AI集成安全框架，通过分解攻击面并定义五个防御原则，有效减少攻击向量和提升企业网络安全水平。

Comments 17 pages, 4 figures, 5 tables

VisionCreator-R1: A Reflection-Enhanced Native Visual-Generation Agentic Model

VisionCreator-R1: 一种增强反思的原生视觉生成代理模型

Jinxiang Lai, Wenzhe Zhao, Zexin Lu, Hualei Zhang, Qinyu Yang, Rongwei Quan, Zhimin Li, Shuai Shao, Song Guo, Qinglin Lu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文言） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)

AI总结 VisionCreator-R1通过引入反射-计划联合优化方法，提升视觉生成代理在单图和多图任务中的表现，优于现有模型。