大模型推理能力

Agentic Chain-of-Thought Steering for Efficient and Controllable LLM Reasoning

Agentic Chain-of-Thought Steering：实现高效且可控的LLM推理

Yu Xia, Zhouhang Xie, Xin Xu, Byungkyu Kang, Prarit Lamba, Xiang Gao, Julian McAuley

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

AI总结 提出Agentic Chain-of-Thought Steering (ACTS)方法，通过强化学习训练控制器智能体在推理过程中自适应地选择推理策略和引导短语，实现预算感知的策略控制，从而在保持推理质量的同时显著节省token，并支持准确率-效率的可控权衡。

Adaptive Latent Agentic Reasoning

自适应潜在智能推理

Dongwon Jung, Peng Shi, Yi Zhang, Junshan Zhang, Muhao Chen

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Greenshoe, Inc.（Greenshoe公司） 纠错

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

AI总结 提出双模式框架ALAR，在常规决策步骤使用紧凑潜在推理，仅在需要深入思考时切换至显式思维链，在保持或提升任务准确率的同时显著减少生成令牌数。

PhotoCraft: Agentic Reasoning with Hierarchical Self-Evolving Memory for Deep Image Search

PhotoCraft: 具有层次自进化记忆的深度图像搜索代理推理

Kailin Lyu, Zhiqiang Yuan, Jianwei He, Qiwei Yan, Xuanbo Su, Nanxing Hu, Yang Liu, Ce Hao, Shengqian Qin, Lianyu Hu, Jinchao Zhang, Jie Zhou

机构 * Pattern Recognition Center, WeChat AI, Tencent Inc.（微信AI模式识别中心，腾讯公司） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出PhotoCraft，一种无需训练的分层记忆系统，通过工作、情景和语义记忆增强多模态大语言模型，实现深度图像搜索中的多步推理和知识迁移，在DISBench上提升检索性能达18.5%。

Measuring Weak-to-Strong Legibility of Reasoning Models

衡量推理模型的弱到强可读性

Dani Roytburg, Shreya Sridhar, Daphne Ippolito

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 针对推理语言模型在多智能体场景中生成的中间思维链，提出“弱到强可读性”概念，并设计衡量指标以评估强模型输出对弱模型的易理解性。

Comments Accepted to Trustworthy AI4GOOD Workshop @ ICML 2026

Dyna-H: a heuristic planning reinforcement learning algorithm applied to role-playing-game strategy decision systems

Dyna-H：一种应用于角色扮演游戏策略决策系统的启发式规划强化学习算法

Matilde Santos, Jose Antonio Martin H., Victoria Lopez, Guillermo Botella

机构 * Complutense University of Madrid（马德里complutense大学） 纠错

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

AI总结 提出Dyna-H算法，结合启发式搜索与Dyna框架，在角色扮演游戏策略决策中实现无模型在线强化学习，实验表明其性能显著优于Q-Learning和Dyna-Q。

Act Like a Pathologist: Tissue-Aware Whole Slide Image Reasoning

像病理学家一样：组织感知的全切片图像推理

Wentao Huang, Weimin Lyu, Peiliang Lou, Qingqiao Hu, Xiaoling Hu, Shahira Abousamra, Wenchao Han, Ruifeng Guo, Jiawei Zhou, Chao Chen, Chen Wang

机构 * Stony Brook University（石英溪大学） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出一种问题引导、组织感知的粗到细检索框架HistoSelect，通过识别相关组织区域并选择最具信息量的补丁，在减少70%视觉标记的同时提升病理问答准确性。

Comments 14 pages, 8 figures. Accepted by CVPR'26

Plan-R1: Safe and Feasible Trajectory Planning as Language Modeling

Plan-R1：安全且可行的轨迹规划作为语言建模

Xiaolong Tang, Meina Kan, Shiguang Shan, Xilin Chen

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出Plan-R1两阶段轨迹规划框架，通过原则对齐与行为学习解耦，结合规则奖励和方差解耦GRPO，显著提升自动驾驶规划的安全性和可行性。

Comments Accepted by ICLR2026

Multi-agent Path Planning and Network Flow

多智能体路径规划与网络流

Jingjin Yu, Steven M. LaValle

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 将图上的多智能体路径规划问题归约到网络流问题，利用组合网络流算法和线性规划技术求解，并证明当目标置换不变时存在最长完成时间不超过 n+V-1 步的可行解路径集，给出 O(nVE) 时间算法，进一步研究时间和距离最优性及其帕累托最优结构。

Comments Corrected an inaccuracy on time optimal solution for average arrival time

MUSE: A Unified Agentic Harness for MLLMs

MUSE: 多模态大语言模型的统一智能体框架

Jianglin Lu, Hailing Wang, Xu Ma, Qihua Dong, Mingyuan Zhang, Yizhou Wang, Yun Fu

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出MUSE框架，通过可组合模块（任务表示、视觉处理、感知工具、结构化解析、确定性验证和验证器引导修复）提升冻结多模态大语言模型性能，无需重新训练。

From Script to Semantics: Prompting Strategies for African NLI

从脚本到语义：非洲自然语言推理的提示策略

Anuj Tiwari, Terry Oko-odion, Hannah Nwokocha

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

AI总结 本研究系统评估了五种提示策略在斯瓦希里语、约鲁巴语和豪萨语的自然语言推理任务上的表现，发现对比提示策略最可靠且能显著提升模型性能。

Comments Accepted at the RAIL Workshop, LREC 2026

SCOPE: Real-Time Natural Language Camera Agent at the Edge

SCOPE：边缘实时自然语言相机代理

Nikolaj Hindsbo, Sina Ehsani, Pragyana Mishra

机构 * Armada AI 纠错

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

AI总结 提出SCOPE模块化代理，用于自然语言控制的PTZ相机，在边缘部署实现实时感知、规划与控制，并通过仿真和物理实验评估延迟、准确性和错误模式。

Comments 9 pages, 4 figures, 6 tables. Accepted at HRI '26 (21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction), Edinburgh, Scotland, March 16--19, 2026. Code: https://github.com/HindsboNikolaj/SCOPE

Journal ref Proceedings of the 21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI '26), ACM, 2026

MAVEN-T: Reinforced Heterogeneous Distillation for Real-Time Multi-Agent Trajectory Prediction

MAVEN-T：用于实时多智能体轨迹预测的强化异构蒸馏

Wenchang Duan, Zhenguo Gao, Jinguo Xian, Yi Shi

机构 * School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学数学科学学院） ； Bio-X Institutes, Key Laboratory for the Genetics of Developmental and Neuropsychiatric Disorders, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学Bio-X研究院、发育与神经精神疾病遗传学重点实验室） ； Shanghai Key Laboratory of Psychotic Disorders, Brain Science and Technology Research Center, Shanghai Jiao Tong University（上海精神疾病重点实验室、脑科学与技术研究中心，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出MAVEN-T框架，通过高容量教师模型和紧凑学生模型的异构蒸馏，结合强化学习优化，实现实时多智能体轨迹预测，在多个数据集上达到高精度与低延迟。

Shortest Path Set Induced Vertex Ordering and its Application to Distributed Distance Optimal Multi-agent Formation Path Planning

最短路径集诱导的顶点排序及其在分布式距离最优多智能体编队路径规划中的应用

Jingjin Yu

专题命中 规划推理 ：planning(title)

AI总结 针对无向图中不可区分智能体移动到任意目标编队的距离最优路径规划问题，提出一种基于最短路径集诱导顶点排序的集中式算法，并首次实现分布式调度，同时保证相同的收敛时间。

Comments Extended the earlier version to 8 Pages, complete with literature review. One additional section on a distributed scheduling algorithm is added

Plan, Verify and Fill: A Structured Parallel Decoding Approach for Diffusion Language Models

规划、验证与填充：扩散语言模型的结构化并行解码方法

Miao Li, Hanyang Jiang, Sikai Cheng, Hengyu Fu, Yuhang Cai, Baihe Huang, Tinghan Ye, Xuanzhou Chen, Pascal Van Hentenryck

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出Plan-Verify-Fill (PVF)方法，通过定量验证进行分层骨架规划，并采用验证协议实现结构化停止，在保持准确性的同时将函数评估次数减少高达65%。

Tool-Aware Optimization with Entropy Guidance for Efficient Agentic Reinforcement Learning

基于熵引导的工具感知优化用于高效智能体强化学习

Hongye Cao, Nuo Yan, Haoyuan Deng, Ziwei Wang, Tianpei Yang, Jing Huo, Yuyao Zhang, Yang Gao

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； China Mobile NineVerse Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd.（中国移动九章人工智能技术（北京）有限公司） ； Institute of Artificial Intelligence, NineVerse（九章人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出TAO-RL框架，通过工具感知轨迹过滤和熵引导探索解决智能体强化学习中工具使用导致的训练不稳定问题，在7个推理基准上优于现有方法。

A Close Look At World Model Recovery In Supervised Fine-Tuned LLM Planners

监督微调的大语言模型规划器中世界模型恢复的深入探究

Patrick Emami, Nan Qiang, Peter Graf

机构 * National Laboratory of the Rockies（落基山国家实验室） 纠错

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

AI总结 通过可解释性实验，研究监督微调如何影响大语言模型在经典规划任务中恢复世界模型的能力，发现微调使模型线性编码动作有效性和状态谓词，且更广泛的状态空间覆盖有助于更准确的世界模型恢复。

Comments 17 pages. Under review at TMLR

WRIT: Write-Read Intensive Trajectory Synthesis for Multi-Turn User-Facing Agents

WRIT: 面向多轮用户代理的写密集型轨迹合成

Hengrui Gu, Xiaotian Han, Kaixiong Zhou

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 针对多轮用户代理在信息收集和决策中面临的证据负担挑战，提出WRIT方法，通过合成写密集型和读密集型轨迹，训练代理在信息负载下做出基于证据的决策，仅用2K轨迹即可提升性能并减少推理时token使用。

ARBOR: Online Process Rewards via a Reusable Rubric Buffer for Search Agents

ARBOR: 通过可复用评分标准缓冲区的在线过程奖励用于搜索智能体

Zheng Liu, Longxiang Zhang, Xintong Wang, Zhiang Xu, Shaoxiong Zhan, Xin Shan, Wen Huang, Tao Dai, Shu-Tao Xia, Chengfu Huo, Liang Ding

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Peking University（北京大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

AI总结 针对基于LLM的搜索智能体训练中结果奖励缺乏过程监督的问题，提出ARBOR框架，通过维护跨查询共享的评分标准记忆库，利用对比轨迹生成局部草案并整合为通用评分标准，以稀疏成对判断提供过程级梯度，在四个多跳QA基准上优于GRPO和DAPO基线。

MemTrain: Self-Supervised Context Memory Training

MemTrain：自监督上下文记忆训练

Ziheng Li, Xingrun Xing, Haoqing Wang, Zhi-Hong Deng, Yehui Tang

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（通用人工智能国家重点实验室，智能科学与技术学院，北京大学） ； Samsung Research, Beijing, China（三星研究院，北京，中国） 纠错

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

AI总结 提出自监督框架MemTrain，通过两个耦合代理任务（端到端掩码重建和中间记忆召回）利用无标签维基百科语料增强LLM代理的上下文记忆能力，显著提升下游长文本推理性能。

A Locally Deployed RAG-Based Academic Advising System for Course Selection

基于本地部署RAG的课程选择学术咨询系统

Feng Li, Yoritaka Iwata

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

AI总结 提出一种本地部署的RAG学术咨询系统，利用大语言模型和结构化课程大纲检索，以隐私保护方式支持课程选择、先修课程理解和个性化学习规划。

Comments to be published in Elsevier's Procedia Computer. Sci. (KES 2026)

SPARK: Search Personalization via Agent-Driven Retrieval and Knowledge-sharing

SPARK：通过智能体驱动的检索和知识共享实现搜索个性化

Gaurab Chhetri, Subasish Das, Tausif Islam Chowdhury

机构 * Texas State University（德克萨斯州立大学） 纠错

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

AI总结 提出SPARK框架，利用基于角色的多智能体LLM协作实现动态个性化搜索，通过协调器激活相关专家智能体，结合记忆和推理模块，从分布式行为中涌现个性化特性。

Comments This is the author's preprint. Accepted to WEB&GRAPH 2026 (co-located with WSDM 2026), Boise, Idaho, USA, Feb 26, 2026. Final version will appear in WSDM 2026 Companion Proceedings. Conf: https://wsdm-conference.org/2026/ Workshop: https://aiimlab.org/events/WSDM_2026_WEB_and_GRAPH_2026_Workshop_on_Web_and_Graphs_Responsible_Intelligence_and_Social_Media.html

Dynamics of Cognitive Heterogeneity: Investigating Behavioral Biases in Multi-Stage Supply Chains with LLM-Based Simulation

认知异质性动力学：基于大语言模型模拟的多阶段供应链中行为偏差研究

Jiuyun Jiang, Yuecheng Hong, Bo Yang, Jin Yang, Guangxin Jiang, Xiaomeng Guo, Guang Xiao

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文通过引入大语言模型模拟多阶段供应链，基于分层推理框架分析认知异质性对智能体交互的影响，发现信息共享可缓解短视和自利行为导致的系统效率低下。

Comments Accepted to the Main Conference of ACL 2026. 18 pages, 8 figures in total (9 pages, 7 figures for the main text)

Test-Time Optimization of Physical Query Plans with LLMs

基于LLM的物理查询计划测试时优化

Mehmet Hamza Erol, Xiangpeng Hao, Federico Bianchi, Ciro Greco, Jacopo Tagliabue, James Zou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； TogetherAI ； Bauplan 纠错

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

AI总结 提出DBPlanBench框架，利用LLM在测试时通过语义推理和进化搜索优化物理查询计划，在OLAP查询中实现1.05-1.12倍中位数加速，并支持小规模到大规模的迁移。

Comments Code is available at: https://github.com/BauplanLabs/DBPLANBENCH

Demo2Tutorial: From Human Experience to Multimodal Software Tutorials

Demo2Tutorial：从人类经验到多模态软件教程

Zechen Bai, Zhiheng Chen, Yiqi Lin, Kevin Qinghong Lin, Difei Gao, Xiangwu Guo, Xin Wang, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出Demo2Tutorial框架，通过屏幕录制和交互日志将人类经验解析为结构化多模态教程，用于人类学习和GUI智能体训练，实验证明其生成质量超越人工教程并提升任务效率。

Comments Accepted by CVPR 2026

Cost-Aware Optimization for Agentic Query Execution

面向代价的智能查询执行优化

Lunyiu Nie, Yilin Xia, Yiren Liu, Christopher Jermaine, Swarat Chaudhuri

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对LLM支持的查询执行中算子放置、顺序和粒度影响代价与质量的问题，提出EnumGRPO优化器，通过上下文强化学习从枚举计划中蒸馏启发式策略，在SWAN数据库上实现0.011美元/查询的LLM代价和35.4%的执行准确率。

Section-Weighted Hybrid Approach for Legal Case Retrieval

基于章节加权的混合方法用于法律案例检索

Rajith Arulanandam, Nisansa de Silva

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一个两阶段、感知章节的法律案例检索框架，先通过大语言模型分割判决书，再结合词法和语义搜索及加权聚合，在司法基准上取得一致提升。

Comments 10 pages, 4 figures. Accepted to the International Conference on Natural Language Processing (ICNLP 2026)

SPOQ: Specialist Orchestrated Queuing for Multi-Agent Software Engineering

SPOQ: 面向多智能体软件工程的专家编排队列

Royce Carbowitz, Dheeraj Kumar

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出SPOQ方法，通过基于波形的拓扑调度、双重验证门控和人类作为智能体集成，优化多智能体软件工程中的协调、质量控制和人类监督问题。

Comments 55 pages, 12 tables, 6 figures; includes longitudinal deployment study and open-weights replication

ModuLoop : Low-Level Code Generation using Modular Synthesizer and Closed-Loop Debugger for Robotic Control

ModuLoop: 使用模块化合成器和闭环调试器进行机器人控制的低级代码生成

Gina Yoon, Sumin Lee, Joo Yong Sim

机构 * Department of Mechanical Systems Engineering, Sookmyung Women’s University（苏州市女子大学机械系统工程系） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出闭环模块化代码合成框架，利用预训练大语言模型进行模块化代码规划与生成，并通过迭代执行和调试探针实现系统调试与优化，成功应用于RGB-D相机与机械臂标定及抓取任务。

Comments IEEE Robotics and Automation Letters (2025)

TalkPlay-Tools: Conversational Music Recommendation with LLM Tool Calling

TalkPlay-Tools: 基于大语言模型工具调用的对话式音乐推荐

Seungheon Doh, Keunwoo Choi, Juhan Nam

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； talkpl.ai 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种基于LLM工具调用的统一检索-重排序流水线，通过布尔过滤、稀疏检索、稠密检索和生成式检索的组合，实现端到端的对话式音乐推荐。

Comments Accepted for publication at The Workshop on AI for Music, Neural Information Processing Systems (NeurIPS-AI4Music)

Distributed Self-Organization Of Swarms To Find Globally $ε$-Optimal Routes To Locally Sensed Targets

群体分布式自组织以找到局部感知目标的全局$ε$-最优路径

Ishanu Chattopadhyay

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对大规模群体，提出一种仅利用局部信息的分布式路径规划算法，通过信息渗透和梯度涌现实现接近最优的路径选择，并严格分析了收敛性、鲁棒性、可扩展性及系统参数的影响。

Comments 38 pages 10 Figures