大模型推理能力

Act2See: Emergent Active Visual Perception for Video Reasoning

Act2See：面向视频推理的涌现式主动视觉感知

Martin Q. Ma, Yuxiao Qu, Aditya Agrawal, Willis Guo, Paul Pu Liang, Ruslan Salakhutdinov, Louis-Philippe Morency

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Act2See框架，通过使VLMs在文本推理中主动交错视频帧，实现视频推理中的主动视觉感知，提升了推理质量并优于现有方法。

Comments CVPR 2026

Verbal-R3: Verbal Reranker as the Missing Bridge between Retrieval and Reasoning

Verbal-R3：作为检索与推理之间缺失桥梁的语义重排序

Sangkwon Park, Donghun Kang, Jisoo Mok, Sungroh Yoon

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（首尔国立大学电子与计算机工程系） ； Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University（首尔国立大学人工智能跨学科项目） ； AIIS, ASRI, INMC, and ISRC, Seoul National University（首尔国立大学人工智能研究所、人工智能研究室、智能网络研究中心和智能系统研究中心） ； DGIST（延世大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Verbal-R3框架，通过语义注释增强LLM的推理能力，实现检索与推理的高效整合，提升问答任务性能。

Comments ACL 2026 Main Conference

Decompose and Recompose: Reasoning New Skills from Existing Abilities for Cross-Task Robotic Manipulation

分解与重组：从已有能力中推导新技能以实现跨任务机械操作

Xitie Zhang, Aming Wu, Yahong Han

机构 * School of Artificial Intelligence, College of Intelligence and Computing, Tianjin University, China（人工智能学院，智能与计算学院，天津大学，中国） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, China（计算机科学与信息工程学院，合肥工业大学，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出Decompose and Recompose框架，通过分解现有任务演示为可解释的技能-动作对，实现跨任务机械操作的零样本泛化。

Comments Accepted by ICML 2026

The Garden of Forking Paths: Narrative Arc-Conditioned Gameplay Planning

分叉花园：叙事弧条件下的游戏玩法规划

Yunge Wen, Chenliang Huang, Hangyu Zhou, Zhuo Zeng, Chun Ming Louis Po, Julian Togelius, Timothy Merino, Sam Earle

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Forking Garden框架，通过用户提供的故事情节生成分支游戏，采用弧引导约束算法构建 dungeon 图，实现游戏元素的多模态对齐。

Towards Multi-Agent Autonomous Reasoning in Hydrodynamics

向流体力学中的多智能体自主推理迈进

Jinpai Zhao, Albert Cerrone, Joannes Westerink, Clint Dawson

机构 * Oden Institute（奥登研究所） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Notre Dame（北德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多智能体系统，通过分层执行图协调专业智能体，解决单智能体在流体力学中的上下文饱和问题，实现高精度和可靠性。

GA-VisAgent: A Multi-Agent application for code generation and visualization in interactive learning

GA-VisAgent：一种用于交互式学习中代码生成和可视化的多智能体应用

Wang Jian, Zhou Jianbo, Xiong Yuhao, Liu Zhenxia, Luo Wen, Yuan LinWang, Yu ZhaoYuan

机构 * School of Geography, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（地理学院，南京师范大学） ； School of Environment, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（环境学院，南京师范大学） ； Key Laboratory of Virtual Geographic Environment, Ministry of Education, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（虚拟地理环境重点实验室，南京师范大学） ； Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development（江苏省地理信息资源开发与应用协同创新中心） 纠错

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

AI总结 GA-VisAgent基于GAGPT提出多智能体应用，通过任务规划和ReAct策略生成代码并提供可视化，实验显示在40个典型Conformal GA任务中代码生成成功率达90%，比GPT-4o提升70%。

ESARBench: A Benchmark for Agentic UAV Embodied Search and Rescue

ESARBench: 一种用于代理无人机体感知搜索与救援的基准

Daoxuan Zhang, Ping Chen, Jianyi Zhou, Shuo Yang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ESARBench，首个用于评估基于MLLM的无人机在高真实感搜索与救援场景中的基准，通过构建高保真环境和600个任务数据集，揭示了ESAR中的关键瓶颈。

Comments 20 pages, 7 figures

Fusing Urban Structure and Semantics: A Conditional Diffusion Model for Cross-City OD Matrix Generation

融合城市结构与语义：一种基于条件扩散模型的跨城市OD矩阵生成方法

Bin Chen, Zhuoya Meng, Fang Yang, Runkang Guo, Jingtao Ding, Yin Zhang, Chuan Ai, Zhengqiu Zhu

机构 * Institute of Intelligent Computing, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC)（电子科技大学智能计算研究所） ； College of Systems Engineering, National University of Defense Technology（国防科技大学系统工程学院） ； Department of Electronic Engineering, Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist)（信息科学与技术国家研究中心电子工程系） ； School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC)（电子科技大学信息与通信工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SE DAN模型，通过融合城市语义与空间约束生成跨城市OD矩阵，实验显示其在RMSE上优于现有方法，并在不同城市场景中保持鲁棒性。

Accelerating battery research with an AI interface between FINALES and Kadi4Mat

用AI接口加速电池研究：连接FINALES与Kadi4Mat

Giovanna Tosato, Leon Merker, Monika Vogler, Michael Selzer, Arnd Koeppe

机构 * Institute for Applied Materials - Microstructure Modeling and Simulation (IAM-MMS)（应用材料研究所-微结构建模与模拟研究所） ； Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） ； TUM School of Natural Sciences, Department of Chemistry, Chair of Digital Catalysis, Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑工业大学自然科学学院，化学系，数字催化学系，慕尼黑机器人与智能机器研究所） ； Munich Data Science Institute (MDSI)（慕尼黑数据科学研究所） ； Munich Institute of Integrated Materials, Energy and Process Engineering (MEP)（慕尼黑集成材料、能源与过程工程研究所） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Helmholtz Institute Ulm (HIU)（乌尔姆赫尔姆霍尔茨研究所） ； Institute of Nanotechnology - Research Data Management (INT-RDM)（纳米技术研究所-研究数据管理研究所） ； Institute of Nanotechnology - Microstructure Simulation (INT-MSS)（纳米技术研究所-微结构模拟研究所） 纠错

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

AI总结 本文通过AI接口优化电池形成协议，平衡形成时间和EOL性能，建立可互操作的框架促进数据驱动优化。

Comments Main manuscript: 21 pages, 9 figures. Supporting material: 3 pages, 5 figures. Submitted to "Batteries & Supercaps", currently under revision

Social Dynamics as Critical Vulnerabilities that Undermine Objective Decision-Making in LLM Collectives

社交动态作为削弱LLM集体客观决策的脆弱性

Changgeon Ko, Jisu Shin, Hoyun Song, Huije Lee, Eui Jun Hwang, Jong C. Park

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 研究探讨了社交动态如何影响LLM集体中代表代理的决策准确性，发现社交压力增加时，代理性能显著下降，且修辞策略会影响判断。

Comments ACL 2026

$How^{2}$: How to learn from procedural How-to questions

$How^{2}$: 如何从过程性如何问题中学习

Gautier Dagan, Frank Keller, Alex Lascarides

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出$How^{2}$框架，使智能体能提问、存储并复用如何问题答案，提升长期学习能力。在Plancraft环境中，抽象化答案对任务完成更有效。

Valley3: Scaling Omni Foundation Models for E-commerce

Valley3：面向电商的多模态大语言模型规模化

Zeyu Chen, Guanghao Zhou, Qixiang Yin, Ziwang Zhao, Huanjin Yao, Pengjiu Xia, Min Yang, Cen Chen, Minghui Qiu

机构 * Valley Team, ByteDance Group（字节跳动集团山谷团队） 纠错

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

AI总结 Valley3通过四阶段预训练管道，融合多模态能力与电商知识，实现跨模态指令跟随和长链推理，构建了涵盖6个任务的电商基准测试，展现出在电商场景中的优越性能。

Breaking the Computational Barrier: Provably Efficient Actor-Critic for Low-Rank MDPs

突破计算障碍：针对低秩MDP的可证明高效Actor-Critic算法

Ruiquan Huang, Donghao Li, Yingbin Liang, Jing Yang

机构 * University of Kentucky（肯塔基大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 本文针对低秩MDP提出高效Actor-Critic算法，通过监督学习建立RL oracle层级，证明算法在样本复杂度上优于现有方法，且避免了高成本的规划或优化 oracle。

Comments accepted by ICML2026

LLMs Should Not Yet Be Credited with Decision Explanation

大语言模型不应被赋予决策解释的信用

Wenshuo Wang

机构 * School of Future Technology, South China University of Technology, China（未来技术学院，华南理工大学，中国） 纠错

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

AI总结 本文论证大语言模型尚不能被赋予决策解释的信用，指出当前研究将行为预测、合理解释和结果条件推理视为解释证据，可能过早定义解释进步。文章区分了决策预测、解释生成和决策解释三种主张，提出决策解释的信用标准，强调应根据证据强度合理分配信用。

Navigating the Conceptual Multiverse

在概念多元宇宙中导航

Andre Ye, Jenny Y. Huang, Alicia Guo, Rose Novick, Tamara Broderick, Mitchell L. Gordon

机构 * MIT EECS（麻省理工学院电子工程与计算机科学系） ； UW Allen School of CSE（华盛顿大学Allen学院计算机科学与工程系） ； UW Department of Philosophy（华盛顿大学哲学系） 纠错

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

AI总结 本文提出概念多元宇宙，通过交互系统让用户透明地检查和改变概念决策，提升问题理解。在三个领域中，该系统帮助参与者更清晰地把握问题，如哲学学生改写论文、对齐标注者深入分析用户意图、诗人发现创作模式。

InsTraj: Instructing Diffusion Models with Travel Intentions to Generate Real-world Trajectories

InsTraj: 通过旅行意图指导扩散模型生成真实世界轨迹

Yuanshao Zhu, Yuxuan Liang, Xiangyu Zhao, Liang Han, Xinwei Fang, Xun Zhou, Xuetao Wei, James Jianqiao Yu

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学理工大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； University of York（约克大学） 纠错

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

AI总结 InsTraj通过自然语言描述指导扩散模型生成真实、多样且符合指令的轨迹，解决传统方法在理解和生成复杂用户意图及约束条件上的不足。

Intelligent Agents with Emotional Intelligence: Current Trends, Challenges, and Future Prospects

具有情感智能的智能体：当前趋势、挑战与未来展望

Raziyeh Zall, Alireza Kheyrkhah, Erik Cambria, Zahra Naseri, M. Reza Kangavari

机构 * School of Computer Engineering, Iran University of Science and Technology（伊朗科学技术大学计算机工程学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 本文综述了情感智能智能体的核心组件，涵盖多模态数据处理的情感理解、情感认知及表达合成，分析了发展中的关键挑战与未来方向，强调生成技术对情感计算的潜力。

Comments Enhanced the quality of figures, incorporated additional and recent references, and improved the manuscript for better clarity and writing quality

VAnim: Rendering-Aware Sparse State Modeling for Structure-Preserving Vector Animation

VAnim：基于渲染的稀疏状态建模用于结构保持的向量动画

Guotao Liang, Zhangcheng Wang, Chuang Wang, Juncheng Hu, Haitao Zhou, Junhua Liu, Jing Zhang, Dong Xu, Qian Yu

机构 * School of Software, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学软件学院） ； Department of Computer Science, The University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港大学计算机科学系） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 VAnim提出了一种基于LLM的框架，通过稀疏状态更新和渲染感知强化学习，实现结构保持的向量动画生成，优于现有方法。

Comments Accepted to ICML 2026. Project page: https://yukinonooo.github.io/VAnimProject