大模型推理能力

Agentic Physical AI toward a Domain-Specific Foundation Model for Energy Systems: A Case Study on Nuclear Reactor Control

面向能源系统的领域特定基础模型的具身物理人工智能：以核反应堆控制为例

Yoon Pyo Lee, Samrendra Roy, Kazuma Kobayashi, Sajedul Talukder, Diab Abueidda, Seid Koric, Souvik Chakraborty, Syed Bahauddin Alam

机构 * The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma & Radiological Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院工程学院、核等工程学院） ； Department of Nuclear Engineering, Hanyang University（汉阳大学核工程系） ； University of Texas - El Paso（德克萨斯大学埃尔帕索分校） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算应用中心） ； Department of Applied Mechanics, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院应用力学系） ； Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院亚里人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出通过紧凑语言模型作为具身物理人工智能，利用基于物理模拟器验证的策略优化替代感知推理，在核反应堆控制任务中实现领域特定基础模型，并展示了规模扩展带来的可靠性提升和策略集中化行为。

Comments Accepted for publication in npj Artificial Intelligence

From "Weak" Signals to Strong Models: Preference Delta Aggregation with LoRA Merging

从“弱”信号到强模型：基于LoRA合并的偏好增量聚合

Qi Sun, Siyue Zhang, Yulin Chen, Yuxiang Xue, Ru Peng, Chen Zhao

机构 * NYU Shanghai（纽约大学上海校区） ； NTU（国立台湾大学） ； NYU（纽约大学） ； ZJU（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出偏好增量聚合（PDA）框架，通过从弱-更弱模型对中提取偏好增量并转化为LoRA适配器，再经几何对齐合并（GAM）聚合多个“弱”信号，以提升强模型性能。

Latent-space Attacks for Refusal Evasion in Language Models

潜在空间攻击用于语言模型的拒绝规避

Giorgio Piras, Raffaele Mura, Fabio Brau, Maura Pintor, Luca Oneto, Fabio Roli, Battista Biggio

机构 * University of Cagliari（卡利亚里大学） ； University of Genova（热那亚大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了如何通过潜在空间攻击来规避语言模型的拒绝行为，提出了一种受控的潜在空间攻击方法，以提高攻击成功率，优于现有方法。

Towards On-Policy Data Evolution for Visual-Native Multimodal Deep Search Agents

面向视觉原生多模态深度搜索智能体的在策略数据演化

Shijue Huang, Hangyu Guo, Guanting Dong, Chenxin Li, Junting Lu, Xinyu Geng, Zhaochen Su, Zhenyu Li, Shuang Chen, Hongru Wang, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 提出在策略数据演化（ODE）框架，通过图像库引用协议和闭环数据生成器，解决多模态深度搜索中视觉证据不可复用和训练数据静态问题，在8个基准上显著提升性能。

Don't Make the LLM Read the Graph: Make the Graph Think

不要让大语言模型读图：让图思考

Yuqi Sun, Tianqin Meng, George Liu, Yashraj Panwar, Lakshya Chaudhry, Munasib Ilham, Aman Chadha

机构 * Mindoverflow ； University of Waterloo（多伦多大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Foothill College（foothill学院） ； Purdue University（普渡大学） ； University of Wisconsin（威斯康星大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 通过3000多次对照实验，研究显式信念图在合作多智能体推理中是否提升LLM性能，发现集成架构决定图的价值，识别出“规划者违抗”现象，并证明图深度收益递减。

Comments main body has 9 pages, 4 figures, under review for COLM 2026 conference

LLM-Guided Search for Deletion-Correcting Codes

LLM引导的删除纠正码搜索

Franziska Weindel, Reinhard Heckel

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（计算、信息与技术学院，慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 针对删除纠正码最大尺寸的开放问题，采用LLM引导的进化搜索FunSearch，发现构建短码长删除纠正码的函数，单删除场景证明达到最优的Varshamov-Tenengolts码，多删除和四进制编辑码改进现有构造但缺乏理论洞见。

Is US Defense Acquisition Ready to Acquire AI-Enabled Capabilities? Assessing the DoD Software Acquisition Pathway Through a Scenario-Based Policy Analysis

美国国防采办是否准备好采办人工智能赋能能力？通过基于场景的政策分析评估国防部软件采办路径

Daniel Lugo, James C. Davis

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 通过基于场景的政策分析，评估美国国防部软件采办路径是否足以应对AI采办的独特需求，发现核心指南中存在可操作性不足，建议增设AI支持子路径并完善工件。

Comments Submitted to ACM Digital Government: Research and Practice Journal on April 2026

PhyRoGen: Synthetic Generation of Physical Robot Manipulation Puzzles Using Procedural Content Generation

PhyRoGen：使用程序化内容生成物理机器人操作谜题的合成生成

Lennart Julian Droß, Andreas Orthey, Marc Toussaint

机构 * Technical University of Berlin（柏林技术大学） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出PhyRoGen框架，利用程序化内容生成自动创建机器人操作谜题的合成数据集，生成的24个谜题可在1-300秒内求解，并在物理仿真中验证可操作性。

Comments 8 pages, accepted at CASE 2026

3D-Grounded Vision-Language Framework for Robotic Task Planning: Automated Prompt Synthesis and Supervised Reasoning

面向机器人任务规划的3D grounded视觉-语言框架：自动化提示合成与监督推理

Guoqin Tang, Qingxuan Jia, Zeyuan Huang, Gang Chen, Ning Ji, Zhipeng Yao

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出融合2D提示合成模块和小语言模型的框架，提升机器人3D场景理解与任务执行能力，实验显示任务成功率高达96.0%。

Journal ref Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 164, p. 113268, 2026

Think Like a Pilot: Fine-Grained Long-Horizon UAV Navigation

像飞行员一样思考：细粒度长时程无人机导航

Xiangyi Zheng, Xiangyu Wang, Qinan Liao, Zimu Tang, Yue Liao, Dongyue Lyu, Guodong Wang, Junjie Liu, Si Liu

机构 * Colab ； Beihang University（北航） ； Meituan（美团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出FLIGHT基准和FLIGHT VLA异步架构，通过低频飞行员推理VLM与高频扩散动作模型解耦，实现无人机长时程语义指令下的平滑连续飞行控制。

MatterDoor: Sampling Zero-shot Spatio-semantic Priors using Generative Models

MatterDoor: 使用生成模型采样零样本空间语义先验

Subhransu S. Bhattacharjee, Hao Lu, Dylan Campbell, Rahul Shome

机构 * School of Computing, Australian National University（澳大利亚国立大学计算机学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对机器人通过门缝观察时场景结构缺失的问题，提出MatterDoor方法，利用预训练生成模型（VLM引导外推、单目深度估计、语义分割）采样隐藏房间的语义3D点云先验，在Matterport3D基准上验证了零样本空间语义先验的有效性。

Comments Under Review

Textual Supervision Enhances Geospatial Representations in Vision-Language Models

文本监督增强视觉-语言模型中的地理空间表示

Marcelo Sartori Locatelli, Fernando Tonucci, Jea Kwon, Luiz Felipe Vecchietti, Bryan Nathanael Wijaya, Cheng Yaw Low, Virgilio Almeida, Meeyoung Cha

机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究视觉、视觉-语言及多模态模型的地理空间表示能力，发现文本监督能有效提升空间编码，推动地理空间AI发展。

Comments Accepted at ICML 2026

Beyond Output Matching: Preserving Internal Geometry in NVFP4 LLM Distillation

超越输出匹配：在NVFP4 LLM蒸馏中保留内部几何结构

Fangbo Tu, Junhua Zhao, Chi Liu, Xin Chen, Haifeng Wu, Jian Wan, Srinivasan Manoharan

机构 * Fangbo Tu（图方波） ； Junhua Zhao（赵俊华） ； Chi Liu（刘驰） ； Xin Chen（陈新） ； Haifeng Wu（吴海峰） ； Jian Wan（万健） ； Srinivasan Manoharan（曼纳哈兰） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对NVFP4低精度量化蒸馏中仅输出匹配导致内部表示退化的问题，提出CKA-QAD方法，通过CKA引导的层间Gram矩阵对齐保留内部几何结构，提升推理和编码任务准确率。

Comments 13 pages,1 figures

Attention Consistent Longitudinal Medical Visual Question Answering Guided by Vision Foundation Models

基于视觉基础模型的注意力一致纵向医学视觉问答

Jialin Wu, Qianru Zhang, Georges El Fakhri, Xiaofeng Liu

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Yale Biomedical Imaging Institute（耶鲁大学生物医学成像研究所） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种注意力引导的编码器-解码器框架，通过轻量级配准和自适应掩码生成，结合辅助损失函数，实现胸部X光片的纵向医学视觉问答，在Medical-Diff-VQA基准上取得优异性能。

Comments Accepted to CVPR 2026 Workshop PHAROS-AIF-MIH

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 6448-6458

Audio-Oscar: A Multi-Agent System for Complex Audio Scene Generation, Orchestration, and Refinement

Audio-Oscar: 一个用于复杂音频场景生成、编排和优化的多智能体系统

Yifan Duan, Qixiang Xu, Hengtao Wu, Zhanxun Liu, Wenhao Guan, Junxi Liu, Ziyang Ma, Kelu Xu, Xie Chen

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence（人工智能混合专家实验室） ； X-LANCE Lab（X-LANCE实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xiamen University（厦门大学） ； State Key Laboratory of Complex & Critical Software Environment, China（复杂与关键软件环境国家重点实验室，中国） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出Audio-Oscar多智能体框架，通过协调多个专业智能体处理角色建模、语音生成、时间线规划等，实现复杂音频场景的生成与优化，并构建ASG-Bench基准进行评估。

Stream3D-VLM: Online 3D Spatial Understanding with Incremental Geometry Priors

Stream3D-VLM：基于增量几何先验的在线3D空间理解

Hanxun Yu, Xuan Qu, Lei Ke, Boqiang Zhang, Yuxin Wang, Jianke Zhu, Dong Yu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文汇） ； HKUST（香港科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出在线3D视觉语言模型Stream3D-VLM，通过自回归流控制、轻量视觉-空间特征融合模块和几何自适应体素压缩，实现从流式视频中实时理解3D空间，并构建超百万在线3D问答数据集，在多项任务上超越现有模型。

Comments Project Page: https://stream3d-vlm.github.io/

Robots Need More than VLA and World Models

机器人需要的不仅仅是VLA和世界模型

Elis Karcini, Faisal Mehrban, Quang Nguyen, Mac Schwager, Arash Ajoudani, Cesar Cadena, Jan Peters, Marco Hutter, Haitham Bou-Ammar

机构 * Motoniq.ai ； Stanford University（斯坦福大学） ； Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Technical University of Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； UCL Centre for AI（伦敦大学学院人工智能中心） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文认为机器人通用智能的关键瓶颈不仅是策略学习，还缺乏将非结构化行为数据转化为机器人可用监督的机制，并提出了四种缺失的接口组件。

Expanding Spatial and Temporal Context for Robotic Imitation Learning With Scene Graphs

利用场景图扩展机器人模仿学习的时空上下文

Jianing Qian, Qinhe Peng, Emmanuel Panov, Leonor Fermoselle, Dinesh Jayaraman, Bernadette Bucher, Tarik Kelestemur

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； RAI Institute（RAI研究院） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出使用场景图作为显式结构化记忆机制，通过动态维护对象中心关系及其时间演化，解决机器人模仿学习中的部分可观测性和长时推理问题。

Self-Consistency from Only Two Samples: CoT-PoT Ensembling for Efficient LLM Reasoning

仅需两个样本的自一致性：CoT-PoT集成实现高效LLM推理

Raman Saparkhan, Majd Hawasly, Md Rizwan Parvez, Mohammad Raza

机构 * Carnegie Mellon University Qatar（卡内基梅隆大学（卡塔尔）） ； Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：CoT(title,title_cn)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出一种混合集成方法，结合思维链与程序化推理两种模式，通过仅需两个样本即可实现自一致性，将采样量减少9.3倍，并在78.6%的任务上达到最优。

Comments 9 pages, 3 figures; accepted to Findings of ACL 2026

Reinforcement Learning from Denoising Feedback

基于去噪反馈的强化学习

Qi He, Huan Chen, Ya Guo, Huijia Zhu, Yi R. Fung, Baojian Zhou

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出RLDF方法，利用去噪反馈进行策略损失估计，通过优化中间噪声状态到裁剪干净状态并结合加权时间步采样，在扩散语言模型上提升性能和泛化性。

A Dynamic Self-Evolving Extraction System

一种动态自演化抽取系统

Moin Amin-Naseri, Hannah Kim, Estevam Hruschka

机构 * Megagon Labs（Megagon实验室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出DySECT系统，通过LLM抽取三元组构建知识库，结合概率知识和图推理丰富知识，再反馈优化抽取器，形成闭环持续提升。

Predictable Compression Failures: Order Sensitivity and Information Budgeting for Evidence-Grounded Binary Adjudication

可预测的压缩失败：基于证据的二元裁决的顺序敏感性与信息预算

Leon Chlon, Ahmed Karim, Maggie Chlon, MarcAntonio Awada

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究证据顺序对基于Transformer的二元裁决模型的影响，提出QMV界和EDFL定律，通过信息充分率门控实现低幻觉率下的答案/弃权决策。

CRAFT: A Unified Counterfactual Reasoning Framework for Tabular Question Answering and Fact Verification

CRAFT：面向表格问答与事实验证的统一反事实推理框架

Chenshuo Pan, Yu Zhao, Jie Zhang, Changzai Pan, Zhenhe Wu, Jiayi Liang, Yujie Mao, Shuangyong Song, Yongxiang Li, Zhongjiang He

机构 * Xingchen AGI Lab,China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd（兴晨AGI实验室，中国电信人工智能技术（北京）有限公司） 纠错

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

AI总结 提出CRAFT统一反事实推理框架，将表格问答和事实验证转化为双向验证过程，通过构建声明及其反事实变体并加权整合证据，显著提升复杂表格推理性能。

Comments 24pages,10 figures

CORE: Contrastive Reflection Enables Rapid Improvements in Reasoning

CORE: 对比反思实现推理能力的快速提升

Linas Nasvytis, Simon Jerome Han, Ben Prystawski, Satchel Grant, Noah D. Goodman, Judith E. Fan

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出对比反思（CORE）非参数学习算法，通过对比成功与失败的推理轨迹生成自然语言洞察，在少量样本和 rollout 下实现比参数方法（GRPO）和非参数方法（GEPA、情景RAG、MemRL）更快的推理性能提升。

VISA: A Visual Information Strengthened Audio-Reasoning System for the Interspeech 2026 ARC Agent Track

VISA：面向Interspeech 2026 ARC智能体赛道的视觉信息增强音频推理系统

Wenming Tu, Jian Gao, Yanru Huo, Yixuan Wang, Jing Peng, Bohan Li, Ziyang Ma, Tao Liu, Shuai Fan, Kai Yu, Xie Chen, Zilong Zheng

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出VISA系统，通过多模态特征提取、模型投票推理和细粒度类别感知路由，增强大音频语言模型的音频推理能力，在ARC智能体赛道取得66.23%评分和77.40%准确率。

Comments Submitted to INTERSPEECH 2026

Act As a Real Researcher: A Suite of Benchmarks Evaluating Frontier LLMs and Agentic Harnesses in Research Lifecycle

像真正的研究者一样行动：一套评估前沿LLM和研究生命周期中智能体框架的基准测试套件

Jiayu Wang, Weijiang Lv, Bowen Fu, Jing Fu, Jiayi Song, Lingyu Zhang, Lanxuan Xue, Luodi Chen, Zepeng Xin, Kaiyu Li, Xiangyong Cao

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出AARR基准系列，通过AARRI-Bench评估智能体在细粒度研究场景中模拟人类研究者的专业性、全面性和细微推理能力，发现最佳配置成功率仅68.3%。

Teaching the Way, Not the Answer: Privileged Tutoring Distillation for Multimodal Policy Optimization

教方法而非答案：用于多模态策略优化的特权辅导蒸馏

Shizhe Xiang, Ke An, Wenlong Yu, Yue Liu, Jian Luan, Pei Fu, Qilong Wang

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Singapore Management University（新加坡国立大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Xiaomi Inc（小米公司） 纠错

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

AI总结 提出PTD-PO框架，通过构建特权提示提供密集的令牌级监督，避免暴露答案，并采用Top-K JS散度稳定蒸馏，显著提升多模态推理性能。

When Does Multi-Agent Collaboration Help? An Entropy Perspective

何时多智能体协作有助于？从熵的角度来看

Yuxuan Zhao, Sijia Chen, Ningxin Su

机构 * Yantai Research Institute of Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学烟台研究室） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文从熵的角度探讨了多智能体协作的有效性，通过分析不同拓扑结构、六个推理基准和两个智能体任务中的熵转换，发现单个智能体在43.3%的情况下表现更优，并揭示了熵动态在第一轮交互中的决定性作用。研究提出了三个关键观察：确定性偏好、基础熵和任务意识，并引入了熵判别算法来提升智能体系统的性能。

Comments Project page: https://multiagent-entropy.github.io/

SlideAgent: Hierarchical Agentic Framework for Multi-Page Visual Document Understanding

SlideAgent：用于多页视觉文档理解的分层代理框架

Yiqiao Jin, Rachneet Kaur, Zhen Zeng, Sumitra Ganesh, Srijan Kumar

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； J.P. Morgan AI Research（摩根大通AI研究） 纠错

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

AI总结 提出SlideAgent，一种用于多模态多页文档（如幻灯片）理解的分层代理框架，通过全局、页面和元素三级推理构建结构化表示，在专有和开源模型上分别提升7.9%和9.8%的准确率。

Comments ACL 2026 Main Conference. https://slideagent.github.io/

MailoHLS: Multi-Adapter Structure-Aware Learning for Pareto-Driven HLS Pragma Optimization

MailoHLS: 面向帕累托驱动HLS编译指示优化的多适配器结构感知学习

Elena Vouvali, Dimosthenis Masouros, Aggelos Ferikoglou, Dimitrios Soudris, Sotirios Xydis

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出MailoHLS混合框架，结合LLM语义推理与GNN结构建模，通过交叉注意力、目标条件LoRA适配器和帕累托优化，实现HLS编译指示的联合优化，在延迟优化上最高提速12.42倍，并持续生成近帕累托最优设计。