大模型推理能力

SGA-MCTS: Decoupling Planning from Execution via Training-Free Atomic Experience Retrieval

SGA-MCTS：通过无训练原子经验检索解耦规划与执行

Xin Xie, Dongyun Xue, Wuguannan Yao, Mingxiao Feng, Wengang Zhou, Xiang Qi, Houqiang Li, Peng Zhang

机构 * Ant Digital Technologies, Ant Group（蚂蚁集团数字技术部） ； Hefei Comprehensive National Science Center（合肥国家科学中心） 纠错

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

AI总结 SGA-MCTS通过无训练原子经验检索解耦规划与执行，利用MCTS探索解空间并生成SGA原子，结合检索增强机制实现高效推理，使冻结模型在无需微调的情况下达到SOTA系统性能。

IG-Search: Step-Level Information Gain Rewards for Search-Augmented Reasoning

IG-Search: 基于信息增益的步级奖励用于搜索增强推理

Zihan Liang, Yufei Ma, Ben Chen, Zhipeng Qian, Huangyu Dai, Lingtao Mao, Xuxin Zhang, Chenyi Lei, Wenwu Ou

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 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IG-Search框架，通过信息增益在每一步评估检索文档对答案置信度的提升，实现细粒度信用分配，优于传统轨迹级和步级方法，在多跳推理任务中表现更佳。

IE as Cache: Information Extraction Enhanced Agentic Reasoning

信息提取作为缓存：增强代理推理

Hang Lv, Sheng Liang, Hongchao Gu, Wei Guo, Defu Lian, Yong Liu, Hao Wang, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出IE-as-Cache框架，将信息提取用作认知缓存以提升代理推理能力，通过查询驱动提取与缓存感知推理动态维护紧凑中间信息并过滤噪声，实验表明在多种LLM上显著提升推理准确性。

Comments 8pages, 2figures

Searching Meta Reasoning Skeleton to Guide LLM Reasoning

通过搜索元推理骨架来指导大语言模型推理

Ziying Zhang, Yaqing Wang, Quanming Yao

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications（北京数学科学与应用研究所） ； State Key laboratory of Space Network and Communications, Tsinghua University（清华大学空间网络与通信国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoMR框架，通过图表示搜索查询感知的元推理骨架，提升大语言模型推理性能。

The Missing Knowledge Layer in AI: A Framework for Stable Human-AI Reasoning

人工智能中的缺失知识层：稳定人机推理的框架

Rikard Rosenbacke, Carl Rosenbacke, Victor Rosenbacke, Martin McKee

机构 * Faculty of Medicine, Lund University（吕勒奥大学医学院） ； Department of Economics, Lund University School of Economics and Management（吕勒奥大学经济与管理学院经济系） ； Department of Health Services Research and Policy, London School of Hygiene & Tropical Medicine（伦敦卫生与热带医学学院健康服务研究与政策系） 纠错

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

AI总结 本文提出稳定人机推理的双层框架，通过引入人类侧的不确定性提示和模型侧的Epistemic Control Loop，提升AI在高风险场景下的可靠性与可追溯性。

Foresight Optimization for Strategic Reasoning in Large Language Models

为大语言模型中的战略推理进行前瞻性优化

Jiashuo Wang, Jiawen Duan, Jian Wang, Kaitao Song, Chunpu Xu, Johnny K. W. Ho, Fenggang Yu, Wenjie Li, Johan F. Hoorn

机构 * Department of Computing, Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） ； Department of Language Science and Technology, Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学语言科学与技术系） ； Apple（苹果公司） ； School of Design, Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学设计学院） ； Research Institute for Quantum Technology, Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学量子技术研究所） ； Department of Communication Science, Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学传播科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出FoPO方法，通过整合对手建模原理提升大语言模型的战略推理能力，验证了其在不同规模和来源的LLM中的有效性及泛化能力。

Comments ACL 2026 Main Conference

A hierarchical spatial-aware algorithm with efficient reinforcement learning for human-robot task planning and allocation in production

一种具有高效强化学习的分层空间感知算法用于生产中的人机任务规划与分配

Jintao Xue, Xiao Li, Nianmin Zhang

机构 * Department of Civil Engineering, The University of Hong Kong（香港大学土木工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种分层空间感知算法，结合高效强化学习解决复杂动态生产环境中的人机任务规划与分配问题，通过分解任务和实时规划分配提升生产效率。

Comments This is the accepted manuscript of a journal article accepted for publication in Robotics and Computer-Integrated Manufacturing (Elsevier)

Journal ref Volume 98, April 2026, 103159

Beyond "Hallucinations": A Framework for Stable Human-AI Reasoning

超越“幻觉”：一种稳定的人工智能推理框架

Rikard Rosenbacke, Carl Rosenbacke, Victor Rosenbacke, Martin McKee

机构 * Faculty of Medicine, Lund University（隆德大学医学院） ； Department of Economics, Lund University School of Economics and Management（隆德大学经济学与管理学院经济系） ； Department of Health Services Research and Policy, London School of Hygiene & Tropical Medicine（伦敦大学卫生与热带医学学院健康服务研究与政策系） 纠错

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

AI总结 本文提出Rose-Frame框架，分析人类与AI交互中的认知陷阱，通过干预策略稳定推理过程，强调需建立可反思的监督结构。

Cornfigurator: Automated Planning for Any-to-Any Multimodal Model Serving

Cornfigurator：任意到任意多模态模型服务的自动化规划

Jeff J. Ma, Jae-Won Chung, Jisang Ahn, Yizhuo Liang, Runyu Lu, Akshay Jajoo, Myungjin Lee, Mosharaf Chowdhury

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)；分类 cs.LG

AI总结 Cornfigurator是首个针对通用任意到任意模型推理服务的部署规划器，通过统计评估最大化服务吞吐量，比现有系统和专家调优方案提升1.12至6.32倍。

Comments Open-source at https://github.com/cornserve-ai/cornfigurator

Simulating Human Cognition: Heartbeat-Driven Autonomous Thinking Activity Scheduling for LLM-based AI systems

模拟人类认知：基于心跳驱动的自主思考活动调度机制用于基于大语言模型的AI系统

Hong Su

机构 * School of Computer Science, Chengdu University of Information Technology（成都信息学院计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于心跳驱动的自主思考活动调度机制，通过动态认知模块实现自适应和持续自我调节，提升LLM代理的适应性和效率。

AI4S-SDS: A Neuro-Symbolic Solvent Design System via Sparse MCTS and Differentiable Physics Alignment

AI4S-SDS: 一种基于稀疏MCTS和可微物理对齐的神经符号溶剂设计系统

Jiangyu Chen

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Computer Science, Nanjing University（南京大学计算机科学学院） ； Suzhou Laboratory（苏州实验室） 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AI4S-SDS系统，通过稀疏MCTS和可微物理对齐，解决化学配方设计中的高维组合空间问题，提升探索多样性并实现物理约束下的有效性。

Language Model as Planner and Formalizer under Constraints

语言模型作为规划器和形式化工具的约束下

Cassie Huang, Stuti Mohan, Ziyi Yang, Stefanie Tellex, Li Zhang

机构 * Drexel University（德雷塞尔大学） ； Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 研究通过引入细粒度自然语言约束，揭示语言模型在规划任务中的性能下降，指出其鲁棒性不足及未来研究方向。

Comments In ACL 2026 main conference

Meituan Merchant Business Diagnosis via Policy-Guided Dual-Process User Simulation

美团商户业务诊断 via 政策引导的双过程用户模拟

Ziyang Chen, Renbing Chen, Daowei Li, Jinzhi Liao, Jiashen Sun, Ke Zeng, Xiang Zhao

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 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Policy-Guided Hybrid Simulation框架，通过双过程融合提升商户策略评估的准确性，实验显示其在美团101家商户中误差降低45.8%。

Comments 5 pages, 3 figures, 2 tables, accepted at SIGIR 2026 Industry Track

MARS$^2$: Scaling Multi-Agent Tree Search via Reinforcement Learning for Code Generation

MARS$^2$：通过强化学习提升多智能体树搜索用于代码生成

Pengfei Li, Shijie Wang, Fangyuan Li, Yikun Fu, Kaifeng Liu, Kaiyan Zhang, Dazhi Zhang, Yuqiang Li, Biqing Qi, Bowen Zhou

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 MARS$^2$通过多智能体协作与树搜索结合，提升强化学习在代码生成中的性能，实验表明其在多种模型和训练设置下均有效。

Comments Accepted by ACL 2026

The PICCO Framework for Large Language Model Prompting: A Taxonomy and Reference Architecture for Prompt Structure

为大型语言模型提示设计的PICCO框架：提示结构的分类与参考架构

David A. Cook

机构 * Mayo Clinic College of Medicine and Science（梅奥诊所医学院和科学学院） ； Mayo Clinic Division of General Internal Medicine（梅奥诊所内科医学部） 纠错

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

AI总结 本文提出PICCO框架，通过综合11种现有提示框架，定义提示结构的分类和五要素参考架构，旨在提升提示设计的系统性和清晰度。

Comments Presents the novel PICCO framework for LLM prompting, derived through a structured multi-database search and rigorous comparative synthesis of 11 published prompting frameworks. Submitted in PDF/A format to preserve the structure and readability of several multi-page tables central to the framework and methodology; these contain dense structured information that is best preserved in PDF form

Mitigating LLM biases toward spurious social contexts using direct preference optimization

通过直接偏好优化减轻LLM对虚假社会情境的偏见

Hyunji Nam, Dorottya Demszky

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了LLM对虚假社会情境的鲁棒性，提出Debiasing-DPO方法，通过自监督训练和监督微调减少偏见并提升预测准确性。

Comments 26 pages

Agentic Microphysics: A Manifesto for Generative AI Safety

代理微物理：生成AI安全的宣言

Federico Pierucci, Matteo Prandi, Marcantonio Bracale Syrnikov, Marcello Galisai, Piercosma Bisconti

机构 * DEXAI – Icaro Lab Sant’Anna School of Advanced Studies（DEXAI–伊卡洛实验室圣安娜高级研究学院） ； DEXAI – Icaro Lab Sapienza University of Rome（DEXAI–伊卡洛实验室罗马萨皮恩扎大学） ； DEXAI – Icaro Lab VU Amsterdam（DEXAI–伊卡洛实验室阿姆斯特丹伏里克大学） ； Lucidi DEXAI – Icaro Lab Sapienza University of Rome（Lucidi DEXAI–伊卡洛实验室罗马萨皮恩扎大学） 纠错

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

AI总结 本文提出代理安全研究的新方法，强调交互层面机制对集体风险的影响，通过生成安全方法识别足够机制和设计干预措施。

Integrating Causal Machine Learning into Clinical Decision Support Systems: Insights from Literature and Practice

将因果机器学习整合到临床决策支持系统中：文献与实践的见解

Domenique Zipperling, Lukas Schmidt, Benedikt Hahn, Niklas Kühl, Steven Kimbrough

机构 * University of Bayreuth and Fraunhofer FIT（拜罗伊特大学和弗劳恩霍夫 FIT 研究所） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Wharton School, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学沃顿商学院） 纠错

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

AI总结 本文探讨了如何设计基于因果机器学习的临床决策支持系统，提出八个设计需求、七个设计原则和九个实用特征，以提升临床决策协作的可信度和实用性。

Comments Accepted at the Thirty-Fourth European Conference on Information Systems (ECIS 2026), Milan, Italy

M2-PALE: A Framework for Explaining Multi-Agent MCTS--Minimax Hybrids via Process Mining and LLMs

M2-PALE：一种通过过程挖掘和大语言模型解释多智能体MCTS-最小化混合策略的框架

Yiyu Qian, Liyuan Zhao, Tim Miller

机构 * RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； University of California（加州大学） ； University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 本文提出M2-PALE框架，通过过程挖掘和大语言模型解释多智能体MCTS-最小化混合策略的决策过程，验证了其在跳棋环境中的有效性。

SPAGBias: Uncovering and Tracing Structured Spatial Gender Bias in Large Language Models

SPAGBias：揭示和追踪大型语言模型中的结构化空间性别偏见

Binxian Su, Haoye Lou, Shucheng Zhu, Weikang Wang, Ying Liu, Dong Yu, Pengyuan Liu

机构 * School of Information Science, Beijing Language and Culture University（北京语言大学信息科学学院） ； Libraries, Renmin University of China（中国人民大学图书馆） ； School of Humanities, Tsinghua University（清华大学人文学院） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； National Print Media Language Resources Monitoring & Research Center（国家印刷媒体语言资源监测与研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出SPAGBias框架，系统评估LLM中的空间性别偏见，通过62种城市微空间分类、提示库和三层诊断方法，揭示性别空间关联及偏见来源，扩展了偏见研究到空间领域。

Comments Accepted by ACL 2026

Hierarchical Retrieval Augmented Generation for Adversarial Technique Annotation in Cyber Threat Intelligence Text

层级检索增强生成用于网络威胁情报文本中的对抗技术标注

Filippo Morbiato, Markus Keller, Priya Nair, Luca Romano

机构 * University of Padua（帕多瓦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出H-TechniqueRAG框架，通过层级检索机制和结构约束策略提升网络威胁情报文本中对抗技术标注的效率与准确性，实验表明其在F1得分、推理延迟和API调用次数上均优于现有方法。

NuHF Claw: A Risk Constrained Cognitive Agent Framework for Human Centered Procedure Support in Digital Nuclear Control Rooms

NuHF Claw：一种面向数字核控制室的人本流程支持的风险约束认知代理框架

Xingyu Xiao, Jiejuan Tong, Jun Sun, Zhe Sui, Peng Chen, Jingang Liang, Haitao Wang

机构 * Institute of Nuclear and New Energy Technology, Tsinghua University（清华大学核能与新能源技术研究院） ； National Key Laboratory of Human Factors Engineering（人因工程国家重点实验室） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出NuHF Claw框架，通过风险约束代理运行时，将认知状态推断与概率安全评估结合，实现实时自主系统行为调控，提升核控制室操作安全性。

Touching Space: Accessible Map Exploration Through Conversational Audio-Haptic Interaction

触碰空间：通过对话式音频-触觉交互实现可访问的地图探索

Li Liu, Jiaming Qu, Marc Jowell Bagaoisan, David T. Lee, Leilani H. Gilpin

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出Touching Space系统，通过触觉和音频反馈帮助视障人士构建环境认知地图，支持在普通硬件上实现空间探索。

AgentIAD: Agentic Industrial Anomaly Detection via Adaptive Memory Augmentation

AgentIAD: 通过自适应记忆增强的代理工业异常检测

Junwen Miao, Penghui Du, Yingying Fan, Yi Liu, Yu Wang, Runze He, Lida Huang, Yan Wang

机构 * AIR, Tsinghua University（清华大学AIR） ； Etude AI ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出AgentIAD框架，通过统一的动作空间实现迭代工业检测，利用视觉记忆和检索记忆进行多轮感知-行动推理，提升异常检测准确性和可解释性。

Feature Extraction in the Remote Sensing Data Value Chain: A Systematic Review of Methods and Applications

遥感数据价值链中的特征提取：一种系统综述方法与应用

Nathan Mankovich, Kai-Hendrik Cohrs, Homer Durand, Vasileios Sitokonstantinou, Tristan Williams, Gustau Camps-Valls

机构 * organization= Image Processing Lab, Universitat de Val\`encia , addressline= C/ Cat. Agustín Escardino Benlloch, 9 , city= Paterna , postcode= 46980 , state= Val\`encia , country= Spain ； organization= Artificial Intelligence Group, Wageningen University , addressline= P.O. Box 16 , postcode= 6700 AA , city= Wageningen , country= The Netherlands 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文综述了遥感数据价值链中特征提取方法与应用，分析了高维数据带来的冗余与计算挑战，并提出框架以指导特征提取的发展趋势。