大模型推理能力

$AutoDrive\text{-}P^3$: Unified Chain of Perception-Prediction-Planning Thought via Reinforcement Fine-Tuning

$AutoDrive\text{-}P^3$：通过强化微调实现感知-预测-规划统一链式推理

Yuqi Ye, Zijian Zhang, Junhong Lin, Shangkun Sun, Changhao Peng, Wei Gao

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

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

AI总结 本文提出$AutoDrive\text{-}P^3$框架，通过结构化推理整合感知、预测和规划，引入$P^3\text{-}CoT$数据集和$P^3\text{-}GRPO$算法，实现端到端自动驾驶的高效决策与安全规划。

Comments Accepted at ICLR 2026 (International Conference on Learning Representations)

TextBFGS: A Case-Based Reasoning Approach to Code Optimization via Error-Operator Retrieval

TextBFGS：通过错误-操作符检索的基于案例的推理代码优化方法

Zizheng Zhang, Yuyang Liao, Chen Chen, Jian He, Dun Wu, Qianjin Yu, Yanqin Gao, Jin Yang, Kailai Zhang, Eng Siong Chng, Xionghu Zhong

机构 * Zhongxing Telecom Equipment (ZTE)（中兴通讯股份有限公司） ； China Mobile（中国移动） ； Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学） ； Hunan University（湖南大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 TextBFGS采用基于案例的推理方法，通过检索历史错误-操作符修正轨迹来优化代码生成，相比无状态方法更高效，显著提升了代码优化性能。

OmniRAG-Agent: Agentic Omnimodal Reasoning for Low-Resource Long Audio-Video Question Answering

OmniRAG-Agent：面向低资源长音频视频的代理多模态推理

Yifan Zhu, Xinyu Mu, Tao Feng, Zhonghong Ou, Yuning Gong, Haoran Luo

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

AI总结 本文提出OmniRAG-Agent，通过构建图像音频检索增强生成模块和代理循环，解决低资源长音频视频问答中的高成本编码、弱细粒度检索等问题，实验表明其在低资源环境下表现优异。

Moving Beyond Review: Applying Language Models to Planning and Translation in Reflection

超越评审：将语言模型应用于反思中的规划与翻译

Seyed Parsa Neshaei, Richard Lee Davis, Tanja Käser

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出利用语言模型支持反思写作的规划与翻译阶段，通过实验发现AI支持能提升反思深度和结构质量，但效果在延迟测试中减弱。

Comments Accepted at AIED 2026

Multilingual Medical Reasoning for Question Answering with Large Language Models

多语言医疗推理用于问答的大型语言模型

Pietro Ferrazzi, Aitor Soroa, Rodrigo Agerri

机构 * HiTZ Center - Ixa, University of the Basque Country EHU（HiTZ中心 - Ixa，巴斯克大学EHU） 纠错

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

AI总结 本文提出基于维基百科医疗知识生成多语言推理轨迹的方法，通过检索增强生成技术生成英文、意大利语和西班牙语的50万条轨迹，提升医疗问答性能，达到8B参数模型的最新水平。

Comments Under Review

Contextual Graph Representations for Task-Driven 3D Perception and Planning

基于任务驱动的3D感知与规划的上下文图表示

Christopher Agia

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

AI总结 本文研究了现有具身AI环境在机器人任务规划与3D场景图交集中的适用性，构建了评估现有经典规划器的基准，并探索图神经网络在规划领域关系结构不变性中的应用。

Comments University of Toronto Undergraduate Thesis, 2021. 85 pages, 24 figures

Not Search, But Scan: Benchmarking MLLMs on Scan-Oriented Academic Paper Reasoning

不是搜索，而是扫描：在面向学术论文推理的扫描任务上基准测试大语言模型

Rongjin Li, Zichen Tang, Xianghe Wang, Xinyi Hu, Zhengyu Wang, Zhengyu Lu, Yiling Huang, Jiayuan Chen, Weisheng Tan, Jiacheng Liu, Zhongjun Yang, Haihong E

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ScholScan基准，通过扫描式任务评估大语言模型在学术论文推理中的能力，发现检索增强生成方法在扫描任务上无显著提升，揭示了当前模型在该任务上的系统性缺陷。

Comments Accepted to ICLR 2026

VideoARM: Agentic Reasoning over Hierarchical Memory for Long-Form Video Understanding

VideoARM：基于分层记忆的代理推理用于长视频理解

Yufei Yin, Qianke Meng, Minghao Chen, Jiajun Ding, Zhenwei Shao, Zhou Yu

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

AI总结 VideoARM通过自适应代理推理和分层记忆结构，有效降低长视频理解的token消耗，优于现有方法DVD。

Comments Accepted to CVPR 2026, code available at https://milvlg.github.io/videoarm/

On the Reliability Limits of LLM-Based Multi-Agent Planning

基于大语言模型的多智能体规划的可靠性极限

Ruicheng Ao, Siyang Gao, David Simchi-Levi

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了基于大语言模型的多智能体规划的可靠性极限，通过建模为有限无环决策网络，展示了在无新外部信号时，分布式网络在决策理论上被集中贝叶斯决策者主导，并分析了通信和信息压缩带来的损失。

Comments Technical note

MuSEAgent: A Multimodal Reasoning Agent with Stateful Experiences

MuSEAgent：一种具有状态化经验的多模态推理代理

Shijian Wang, Jiarui Jin, Runhao Fu, Zexuan Yan, Xingjian Wang, Mengkang Hu, Eric Wang, Xiaoxi Li, Kangning Zhang, Li Yao, Wenxiang Jiao, Xuelian Cheng, Yuan Lu, Zongyuan Ge

机构 * Southeast University（东南大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 MuSEAgent通过引入状态化经验学习范式，提升多模态推理代理的决策能力，其通过 hindsight reasoning 抽象交互数据为原子决策经验，并在推理时进行质量过滤的经验检索，实验表明其在细粒度视觉感知和复杂多模态推理任务中表现优异。

FUAS-Agents: Autonomous Multi-Modal LLM Agents for Treatment Planning in Focused Ultrasound Ablation Surgery

FUAS-代理：自主多模态大语言模型代理用于聚焦超声消融手术的治疗计划

Lina Zhao, Zihao Bian, Qingyue Chen, Yafang Li, Zhiyi Luo, Jiaxing Bai, Guangbo Li, Min He, Kezhi Li, Huaiyuan Yao, Zongjiu Zhang

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出FUAS-代理，利用大语言模型的多模态理解和工具使用能力，通过整合患者资料和MRI数据，生成个性化治疗计划，提升临床决策效率和可靠性。

Comments 35 pages

SkyNet: Belief-Aware Planning for Partially-Observable Stochastic Games

SkyNet：基于信念的规划用于部分可观测随机博弈

Adam Haile

专题命中 规划推理 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 SkyNet通过引入自我条件辅助头，改进了MuZero在部分可观测随机博弈中的规划能力，其在Skyjo游戏中实现了显著的胜率提升。

ASTER -- Agentic Science Toolkit for Exoplanet Research

ASTER -- 用于系外行星研究的代理科学工具包

Emilie Panek, Alexander Roman, Gaurav Shukla, Leonardo Pagliaro, Katia Matcheva, Konstantin Matchev

机构 * University of Alabama（阿拉巴马大学） ； University of Padova（帕多瓦大学） 纠错

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

AI总结 ASTER通过整合AI代理与领域专用工具，为系外行星大气分析提供统一平台，支持多步骤数据处理和检索任务。

Comments 17 pages, 10 figures

LAMP: Language-Assisted Motion Planning for Controllable Video Generation

LAMP：语言辅助运动规划用于可控视频生成

Muhammed Burak Kizil, Enes Sanli, Niloy J. Mitra, Erkut Erdem, Aykut Erdem, Duygu Ceylan

机构 * Koç University（科奇大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Hacettepe University（哈斯特帕大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)

AI总结 LAMP通过大语言模型生成3D轨迹，实现基于自然语言的视频生成，提升运动可控性和用户意图对齐。

Comments CVPR 2026. Project Page: https://cyberiada.github.io/LAMP/

An Agentic Operationalization of DISARM for FIMI Investigation on Social Media

针对FIMI调查的社会媒体的代理操作化DISARM

Kevin Tseng, Juan Carlos Toledano, Bart De Clerck, Yuliia Dukach, Phil Tinn

机构 * Center of Research Acquisition National Institute of Cyber Security Taipei City, Taiwan ； Department of Mathematics Royal Military Academy Brussels, Belgium ； Research Division OpenMinds Ltd. Kyiv, Ukraine ； Department of Sustainable Communication Technologies SINTEF Oslo, Norway (Corresponding Author) 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于代理的DISARM操作化框架，用于社会媒体上的FIMI调查。通过整合通用代理AI组件，实现对社交媒体数据中操纵性行为的识别和映射，提升分析效率和可解释性。

Comments This paper was originally presented at the International Conference on Military Communication and Information Systems (ICMCIS), organized by the Information Systems Technology (IST) Scientific and Technical Committee, IST-224-RSY---the ICMCIS, held in Bath, United Kingdom, 12-13 May 2026

Grounding Social Perception in Intuitive Physics

将社会感知 grounded 在直观物理学中

Lance Ying, Aydan Y. Huang, Aviv Netanyahu, Andrei Barbu, Boris Katz, Joshua B. Tenenbaum, Tianmin Shu

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本文提出通过结合直观心理学与直观物理学的推理过程来解释社会感知，通过PHASE数据集和SIMPLE模型验证了物理基础的社会推理能力。

Comments 26 pages, 11 figures

ROSClaw: An OpenClaw ROS 2 Framework for Agentic Robot Control and Interaction

ROSClaw: 一种用于代理机器人控制与交互的OpenClaw ROS 2框架

Irvin Steve Cardenas, Marcus Anthony Arnett, Natalie Catherine Yeo, Lucky Sah, Jong-Hoon Kim

机构 * Advanced Telerobotics Research Lab, Kent State University（肯特州立大学先进远程机器人研究实验室） ； OpenDive Technologies 纠错

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

AI总结 ROSClaw通过整合OpenClaw代理运行时与ROS 2，实现任意基础模型与ROS-enabled机器人之间的交互，支持动态能力发现、多模态观察归一化、预执行动作验证和结构化审计日志，验证了执行层设计对任务完成与安全行为的关键影响。

Beyond Elicitation: Provision-based Prompt Optimization for Knowledge-Intensive Tasks

超越启发：基于供应的提示优化用于知识密集型任务

Yunzhe Xu, Zhuosheng Zhang, Zhe Liu

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所人机混合增强智能全国重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出KPPO框架，通过系统整合知识而非潜在启发来优化提示，解决知识密集型任务中静态知识容量的局限，提升性能并降低token消耗。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing (TASLP)

ViviDoc: Generating Interactive Documents through Human-Agent Collaboration

ViviDoc：通过人机协作生成交互式文档

Yinghao Tang, Yupeng Xie, Yingchaojie Feng, Tingfeng Lan, Jiale Lao, Yue Cheng, Wei Chen

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 ViviDoc通过多智能体流程和三级人类控制，系统性解决交互式文档生成问题，构建了ViviBench基准并实现高内容丰富度和交互质量。

Inspire or Predict? Exploring New Paradigms in Assisting Classical Planners with Large Language Models

激励还是预测？探索利用大语言模型辅助经典规划器的新范式

Wenkai Yu, Jianhang Tang, Yang Zhang, Yixiong Feng, Celimuge Wu, Kebing Jin, Hankz Hankui Zhuo

机构 * State Key Laboratory of Public Big Data, Guizhou University（贵州大学公共大数据国家重点实验室） ； College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） ； School of Mechanical Engineering, Guizhou University（贵州大学机械工程学院） ； Meta-Networking Research Center, The University of Electro-Communications（电气通信大学元网络研究中心） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种集成问题分解的新型LLM辅助规划器，通过LLM4Inspire和LLM4Predict两种范式，结合通用知识和领域知识，有效解决大规模规划问题。

TianJi:An autonomous AI meteorologist for discovering physical mechanisms in atmospheric science

TianJi:一种自主AI气象学家，用于发现大气科学中的物理机制

Kaikai Zhang, Xiang Wang, Haoluo Zhao, Nan Chen, Mengyang Yu Jing-Jia Luo, Tao Song, Fan Meng

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Climate System Prediction and Risk Management (CPRM), Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学气候系统预测与风险管理国家重点实验室） ； College of Computer Science and Technology, China University of Petroleum（中国石油大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 TianJi通过自主驱动复杂数值模型验证物理机制，实现零人工干预的高效大气科学研究，压缩研究周期至数小时。

STRIDE: When to Speak Meets Sequence Denoising for Streaming Video Understanding

STRIDE：当语音识别与序列去噪相结合用于流媒体视频理解

Junho Kim, Hosu Lee, James M. Rehg, Minsu Kim, Yong Man Ro

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文提出STRIDE方法，通过结构化序列建模解决流媒体视频中的主动激活问题，提升在线流媒体场景下的'何时说话'决策质量。

Comments Project page: https://interlive-team.github.io/STRIDE

InnerPond: Fostering Inter-Self Dialogue with a Multi-Agent Approach for Introspection

InnerPond：通过多智能体方法促进跨自我对话的内省研究

Hayeon Jeon, Dakyeom Ahn, Sunyu Pang, Yunseo Choi, Suhwoo Yoon, Joonhwan Lee, Eun-mee Kim, Hajin Lim

机构 * hci+d lab.（hci+d 实验室） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Department of Communication（传播学系） 纠错

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

AI总结 InnerPond通过多智能体系统探索自我多重性，用户通过与AI共同创作内在声音和对话，揭示了支持内省的AI工具设计方法。

Comments 25 pages, 10 figures, Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '26)

Autonomous Agent-Orchestrated Digital Twins (AADT): Leveraging the OpenClaw Framework for State Synchronization in Rare Genetic Disorders

自主代理协调数字孪生（AADT）：利用OpenClaw框架实现罕见遗传病中的状态同步

Hongzhuo Chen, Zhanliang Wang, Quan M. Nguyen, Gongbo Zhang, Chunhua Weng, Kai Wang

机构 * Raymond G. Perelman Center for Cellular and Molecular Therapeutics, Children's Hospital of Philadelphia（费城儿童医院雷蒙德·G·佩雷尔曼细胞与分子治疗中心） ； Applied Mathematics and Computational Science Graduate Program, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学应用数学与计算科学研究生项目） ； Bioengineering Graduate Program, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学生物工程研究生项目） ； Department of Biomedical Informatics, Columbia University Irving Medical Center（哥伦比亚大学欧文医学中心生物医学信息学系） ； Department of Pathology and Laboratory Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院病理学与实验医学系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于OpenClaw框架的自主代理协调数字孪生框架，通过持续监控数据流和自动化工作流，实现医疗数字孪生状态与纵向表型更新和进化基因组知识的同步，提升罕见病诊断和疾病进展建模的准确性。

From Questions to Queries: An AI-powered Multi-Agent Framework for Spatial Text-to-SQL

从问题到查询：一种基于AI的多智能体框架用于空间文本到SQL

Ali Khosravi Kazazi, Zhenlong Li, M. Naser Lessani, Guido Cervone

机构 * Geoinformation and Big Data Research Laboratory, Department of Geography, The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学地理系地理信息与大数据研究实验室） ； Institute for Computational and Data Sciences and Department of Geography, The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学计算与数据科学研究所及地理系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于AI的多智能体框架，解决空间文本到SQL中的复杂问题，通过分阶段解释、模式绑定、逻辑规划和执行审查提升空间查询的鲁棒性。

On the Hardness of Reinforcement Learning with Transition Look-Ahead

强化学习中过渡前瞻的难度

Corentin Pla, Hugo Richard, Marc Abeille, Nadav Merlis, Vianney Perchet

机构 * CREST, ENSAE（CREST，ENSAE） ； Criteo AI Lab（Criteo AI实验室） ； FairPlay Joint Team（FairPlay联合团队） ； Technion（以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 研究了强化学习中利用过渡前瞻的信息对性能的影响，证明了一步前瞻可在线性规划中解决，而两步及以上前瞻则为NP难问题。

Envisioning global urban development with satellite imagery and generative AI

用卫星影像和生成式AI展望全球城市发展

Kailai Sun, Yuebing Liang, Mingyi He, Yunhan Zheng, Alok Prakash, Shenhao Wang, Jinhua Zhao, Alex "Sandy'' Pentland

机构 * Singapore–MIT Alliance for Research and Technology Centre (SMART)（新加坡-麻省理工学院研究与技术联盟中心） ； Department of Urban Planning, Tsinghua University（清华大学城市规划系） ； Department of Urban Studies and Planning, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院城市研究与规划系） ； College of Urban and Environmental Sciences, Peking University（北京大学城市与环境学院） ； Department of Urban and Regional Planning, University of Florida（佛罗里达大学城市与区域规划系） ； Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, Stanford University（斯坦福大学以人为本人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多模态生成式AI框架，通过整合提示和地理空间控制，生成全球500个最大都会区的高保真城市卫星影像，支持可持续城市发展和场景规划。

AI Unplugged: Embodied Interactions for AI Literacy in Higher Education

AI 无插件：面向高等教育的具身互动以促进AI素养

Jennifer M. Reddig, Scott Moon, Kaitlyn Crutcher, Christopher J. MacLellan

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种将具身无插件活动融入大学AI入门课程的新教学方法，通过互动游戏帮助学生理解AI概念，促进概念与技术技能的结合。

Journal ref In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol. 40, No. 47, pp. 40679-40687). 2026

Generalizable Detection of AI Generated Images with Large Models and Fuzzy Decision Tree

基于大模型和模糊决策树的AI生成图像通用检测

Fei Wu, Guanghao Ding, Zijian Niu, Zhenrui Wang, Lei Yang, Zhuosheng Zhang, Shilin Wang

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出结合轻量级特征感知检测器与大模型的模糊决策树框架，提升AI生成图像检测的准确性和泛化能力。

Reducing Mental Workload through On-Demand Human Assistance for Physical Action Failures in LLM-based Multi-Robot Coordination

通过按需人类协助减少LLM多机器人协调中的心理负荷

Shoichi Hasegawa, Akira Taniguchi, Lotfi El Hafi, Gustavo Alfonso Garcia Ricardez, Tadahiro Taniguchi

机构 * Ritsumeikan University（立命馆大学） ； Kyoto University（京都大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出REPAIR框架，通过在LLM多机器人规划中集成远程错误修复，提升任务进度并减少操作员心理负荷。

Comments Under review in IEEE RO-MAN 2026. Project page is https://emergentsystemlabstudent.github.io/REPAIR/