arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

AI 大模型

大模型推理能力

大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。

2026-06-11 至 2026-06-11 共收录 114 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 数学推理 8 篇

2606.11634 2026-06-11 cs.AI 新提交 88%

Architecture-Aware Reinforcement Learning Makes Sliding-Window Attention Competitive in Math Reasoning

架构感知强化学习使滑动窗口注意力在数学推理中具有竞争力

Kai Liu, Peijie Dong, Xinchen Xie, Jianfei Gao, Qipeng Guo, Xiaowen Chu, Shaoting Zhang, Kai Chen

机构 * Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University(上海智能自主系统研究院,同济大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港理工大学(广州))

专题命中 数学推理 :reasoning(title,abstract);math reasoning(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出SWARR方法,通过监督微调将预训练自注意力模型高效转换为滑动窗口注意力,并利用强化学习策略适应,缩小了与自注意力的性能差距,同时保持线性复杂度的高效性。

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2606.04717 2026-06-11 cs.CR cs.CY 版本更新 87%

Auditing CoT Answer-Hijack Patches: Source-Control Certificates with Type-I Guarantees

链式思维答案劫持的选择感知诊断

Jianwei Tai

专题命中 数学推理 :CoT(title,abstract);reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract)

AI总结 针对链式思维答案劫持攻击,提出选择感知诊断方法,通过激活修补定位脆弱区域,并验证恢复依赖于同问题干净源。

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2602.09591 2026-06-11 cs.CL cs.AI cs.LG 版本更新 85%

On the Optimal Reasoning Length for RL-Trained Language Models

关于RL训练的语言模型的最优推理长度

Daisuke Nohara, Taishi Nakamura, Rio Yokota

机构 * University of Tokyo(东京大学)

专题命中 数学推理 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究强化学习训练的语言模型中推理长度与准确率的非单调关系,发现存在最优中间长度,并通过模式准确率分析揭示其成因。

Comments 18 pages, 12 figures

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2601.00791 2026-06-11 cs.LG cs.AI cs.CL cs.LO 版本更新 85%

Geometry of Reason: Spectral Signatures of Valid Mathematical Reasoning

推理的几何:有效数学推理的谱特征

Valentin Noël

机构 * Valentin Noël(瓦伦丁·诺埃尔)

专题命中 数学推理 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 通过将注意力矩阵视为加权词图,提取四个无需学习的谱诊断指标(Fiedler值、高频能量比、谱熵和平滑度),有效区分有效推理与模式匹配,在多个模型上达到85-96%的分类准确率。

Comments 30 pages, 13 figures, Accepted at ICML 2026 (main track)

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2509.23982 2026-06-11 cs.CL cs.AI cs.CY cs.LG cs.NE 版本更新 67%

Toward Preference-aligned Large Language Models via Residual-based Model Steering

基于残差模型引导的偏好对齐大型语言模型

Lucio La Cava, Andrea Tagarelli

机构 * DIMES Dept., University of Calabria, Italy(卡利博大学DIMES系)

专题命中 数学推理 :reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出PaLRS方法,利用残差流中的偏好信号提取轻量级引导向量,无需训练即可在推理时对齐模型偏好,在数学推理和代码生成任务上取得一致提升,同时节省大量时间。

Comments Accepted at IJCAI 2026

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2606.12273 2026-06-11 cs.CL 新提交 57%

Beyond Fully Random Masking: Attention-Guided Denoising and Optimization for Diffusion Language Models

超越完全随机掩码:扩散语言模型的注意力引导去噪与优化

Jia Deng, Junyi Li, Wayne Xin Zhao, Jinpeng Wang, Hongyu Lu, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China(中国人民大学高瓴人工智能学院) Department of Data Science, City University of Hong Kong(香港城市大学数据科学系) Meituan(美团) WeChat, Tencent(腾讯微信) Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance(大型模型与智能治理北京市重点实验室)

专题命中 数学推理 :reasoning(abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出AGDO框架,利用注意力结构指导去噪顺序并强化关键令牌,在数学和编码基准上提升扩散语言模型的推理性能。

Comments 13 pages. Accepted to ACL 2026 Main Conference

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2606.11512 2026-06-11 cs.CL 新提交 57%

SAGE: Answer-Conditioned Uncertainty Targets for Verbal Uncertainty Alignment

SAGE: 面向言语不确定性对齐的答案条件不确定性目标

Kaiwen Shi, Zheyuan Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame(圣母大学)

专题命中 数学推理 :reasoning(abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出SAGE目标,通过答案条件不确定性几何从模型采样响应中构建群组级不确定性目标,结合GUPO训练框架优化言语不确定性表达,在多项推理任务中提升不确定性排序、降低校准误差和过度自信。

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2604.06998 2026-06-11 cond-mat.other 版本更新 50%

Identifying Topological Invariants of Non-Hermitian Systems via Domain-Adaptive Multimodal Model for Mathematics

通过数学多模态模型识别非厄密系统拓扑不变量

Jiuchun Meng, Lichao Sun, Xiumei Wang, Dandan Zhu, Xingping Zhou

专题命中 数学推理 :reasoning(abstract)

AI总结 本文提出利用多模态模型识别非厄密系统拓扑不变量,通过输入哈密顿量的本征值和本征向量,结合数学大语言模型进行复杂计算和推理,有效提取拓扑信息。

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2. 代码与定理证明 1 篇

2606.11521 2026-06-11 cs.LG 新提交 83%

Counterexample Guided Learning in the Large using Reasoning Agents

使用推理代理的大规模反例引导学习

Hongyi Liu, Frederic Sala, Thomas Reps, Adithya Murali

机构 * University of Wisconsin-Madison(威斯康星大学麦迪逊分校)

专题命中 代码与定理证明 :reasoning(title,abstract);verifier(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出反例引导的LLM正则表达式归纳框架,通过验证器反馈和代理策略(如反思与修复循环)显著提升样本效率和复杂任务成功率。

Comments Code, data, and resources are publicly available for research purposes: https://github.com/Lhtie/CEGML

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3. 逻辑推理 8 篇

2606.06940 2026-06-11 eess.AS cs.SD 版本更新 88%

Beyond Semantic Dominance: Cognitive Affective Reasoning and Empathetic Response Alignment in Audio Language Models

超越语义主导:音频语言模型中的认知情感推理与共情响应对齐

Zhixian Zhao, Shuiyuan Wang, Wenjie Tian, Jingbin Hu, Ziyu Zhang, Lei Xie

机构 * Northwestern Polytechnical University(西北工业大学)

专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract);CoT(abstract,abstract_cn);chain-of-thought(abstract);logical reasoning(abstract)

AI总结 提出CogAudio-LLM框架,通过构建LIME-440K数据集实现声学-语义解耦,设计EIPS思维链机制进行心理推理,并采用DR-SAPO优化策略平衡逻辑严谨性与共情质量,解决音频语言模型中的语义主导和情感认知不足问题。

Comments Accepted by Interspeech2026

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2606.11709 2026-06-11 cs.LG cs.CL 新提交 73%

RLCSD: Reinforcement Learning with Contrastive On-Policy Self-Distillation

RLCSD: 基于对比策略自蒸馏的强化学习

Leyi Pan, Shuchang Tao, Yunpeng Zhai, Lingzhe Zhang, Zhaoyang Liu, Bolin Ding, Aiwei Liu, Lijie Wen

机构 * Tsinghua University(清华大学) Tongyi Lab, Alibaba Group(阿里巴巴集团通义实验室) Peking University(北京大学)

专题命中 逻辑推理 :reasoning(abstract);logical reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 针对策略自蒸馏中特权诱导的风格漂移问题,提出RLCSD方法,通过对比正确与错误提示下的师生差距来抑制风格偏移,提升推理模型在数学和逻辑推理任务上的性能。

Comments 20 pages, 9 figures, 9 tables

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2606.11245 2026-06-11 cs.AI cs.NE q-bio.NC 新提交 70%

Position: Hippocampal Explicit Memory Is the Cornerstone for AGI

立场:海马体显式记忆是通用人工智能的基石

Sangjun Park

机构 * Sangjun Park

专题命中 逻辑推理 :reasoning(abstract);planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文主张,将显式记忆整合到大语言模型中是迈向通用人工智能的关键,因为LLM的学习机制类似人类内隐记忆,而高阶认知功能依赖海马体显式记忆。

Comments Accepted to ICML 2026 (Position Paper Track)

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2606.11499 2026-06-11 cs.CL cs.AI 新提交 62%

Hubs or Fringes: Pretraining Data Selection via Web Graph Centrality

枢纽或边缘:基于网页图中心性的预训练数据选择

Vedant Badoni, Danqi Chen, Xinyi Wang

机构 * Princeton Language and Intelligence(普林斯顿语言与智能) Princeton University(普林斯顿大学)

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

AI总结 提出WebGraphMix框架,利用Common Crawl主机级网页图的结构中心性得分调整预训练数据中中心与边缘文档的比例,无需模型训练或标注数据,在400M和1B参数模型上平均性能提升至41.4%。

Comments 10 pages

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2606.12387 2026-06-11 cs.DB cs.AI 新提交 57%

TAHOE: Text-to-SQL with Automated Hint Optimization from Experience

TAHOE: 基于经验的自动提示优化文本到SQL系统

Zhiyi Chen, Jie Song, Peng Li

机构 * ByteDance Inc.(字节跳动公司) Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

专题命中 逻辑推理 :planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出TAHOE系统,通过错误驱动的提示学习管道将调试痕迹转化为结构化提示库,结合策略层建模用户意图,在Spider 2.0-Snow上无需更新参数即可显著提升Text-to-SQL性能。

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2606.05608 2026-06-11 cs.SE cs.AI 版本更新 57%

Agentic Software: How AI Agents Are Restructuring the Software Paradigm

软件工程的终结:AI代理如何根本性地重构软件范式

Zhenfeng Cao

机构 * Lingxi Intelligent Investment (Shenzhen) Development Co., Ltd.(灵犀智能投资(深圳)发展有限公司)

专题命中 逻辑推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文通过第一性原理分析,论证了以LLM为推理引擎的AI代理系统正在根本性地重构软件范式,从传统软件(代码承载决策逻辑)转向代理系统(代码作为临时工具),并提出了代理工程作为新兴学科。

Comments 15 pages, 2 figures, and 3 tables

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2601.14764 2026-06-11 cs.AI cs.HC cs.LO 版本更新 57%

An XAI View on Explainable ASP: Methods, Systems, and Perspectives

可解释ASP的XAI视角:方法、系统与展望

Thomas Eiter, Tobias Geibinger, Zeynep G. Saribatur

机构 * Institute of Logic and Computation, TU Wien, Austria(逻辑与计算研究所,维也纳技术大学,奥地利)

专题命中 逻辑推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文从XAI视角综述回答集编程(ASP)的解释方法,分类解释类型并评估现有理论与工具的覆盖范围,指出研究空白与未来方向。

Comments 10 pages

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2606.11755 2026-06-11 cs.SE 新提交 50%

Acoda: Adversarial Code Obfuscation for Defending against LLM-based Analysis

Acoda:对抗性代码混淆防御基于LLM的分析

Hongzhou Rao, Zikan Dong, Yanjie Zhao, Haodong Li, Haoyu Wang

专题命中 逻辑推理 :reasoning(abstract)

AI总结 提出基于遗传算法的对抗性代码混淆框架Acoda,通过8种语义保留的混淆方法迭代优化,有效诱导LLM拒绝或误判代码分析,在7个先进LLM上攻击成功率高达70%。

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4. 规划推理 15 篇

2509.23248 2026-06-11 cs.AI cs.NI 版本更新 89%

Resource-Aware LLM Reasoning for Mobile Edge General Intelligence

面向移动边缘通用智能的资源感知LLM推理

Mingyi Luo, Ruichen Zhang, Xiangwang Hou, Jun Du, Chunxiao Jiang, Yong Ren, Shiwen Mao

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen(清华大学深圳国际研究生院,清华大学,深圳) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学 computing 和数据科学学院,新加坡) Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing(清华大学电子工程系,北京) State Key Laboratory of Space Network and Communications, Tsinghua University, Beijing(空间网络与通信国家重点实验室,清华大学,北京) Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing(北京信息科学与技术国家研究中心,清华大学,北京) Department of Electrical and Computer Engineering, Auburn University, Auburn, USA(阿伯丁大学电气与计算机工程系,阿伯丁,美国)

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

AI总结 提出联合优化框架,通过自适应CoT提示和分布式MoE架构协同优化推理深度、专家激活和传输功率,在资源受限的移动边缘环境中实现LLM高效推理,推理质量与资源效率平衡,额外推理时间小于1秒时准确率和延迟满足率均达90%。

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2509.11575 2026-06-11 cs.AI 版本更新 85%

A Survey of Reasoning and Agentic Systems in Time Series with Large Language Models

时间序列中基于大语言模型的推理与智能体系统综述

Ching Chang, Yidan Shi, Defu Cao, Wei Yang, Jeehyun Hwang, Haixin Wang, Jiacheng Pang, Wei Wang, Yan Liu, Wen-Chih Peng, Tien-Fu Chen

机构 * University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) University of Southern California(南加州大学) National Yang Ming Chiao Tung University(阳明交通大学)

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

AI总结 本文定义时间序列推理问题,按推理拓扑分为直接、线性链和分支结构三类,结合传统分析、解释、因果推断和生成等目标,综述方法、系统、数据集和评估实践,并指导拓扑选择与部署权衡。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

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2605.14084 2026-06-11 cs.SE cs.AI cs.CL 版本更新 84%

CRANE: Constrained Reasoning Injection for Code Agents via Nullspace Editing

CRANE:通过空域编辑实现代码代理的约束推理注入

Mingzhi Zhu, Michele Merler, Raju Pavuluri, Stacy Patterson

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute(拉特格斯理工学院) IBM Research(IBM研究院)

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

AI总结 CRANE通过空域编辑技术,结合推理和工具使用能力,提升代码代理性能,在多个基准测试中取得显著成果。

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2510.14828 2026-06-11 cs.AI cs.RO 版本更新 83%

RoboGPT-R1: Enhancing Robot Task Planning with Reinforcement Learning

RoboGPT-R1: 通过强化学习增强机器人任务规划

Jinrui Liu, Bingyan Nie, Boyu Li, Yaran Chen, Yuze Wang, Shunsen He, Haoran Li

机构 * Institute of Automation, CASIA(中国科学院自动化研究所) School of Artificial Intelligence, UCAS(中国科学技术大学人工智能学院) Huawei Cloud Technology Co., Ltd(华为云技术有限公司)

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

AI总结 提出RoboGPT-R1两阶段微调框架,先监督学习获取基础知识,再通过强化学习提升视觉空间理解和推理能力,在EmbodiedBench上超越GPT-4o-mini 21.33%。

Journal ref Proceedings of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026), pp. 2827-2837, IFAAMAS, 2026

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2602.22638 2026-06-11 cs.AI 版本更新 79%

MobilityBench: A Benchmark for Evaluating Route-Planning Agents in Real-World Mobility Scenarios

MobilityBench:用于评估真实世界移动场景中路径规划智能体的基准

Zhiheng Song, Jingshuai Zhang, Chuan Qin, Chao Wang, Chao Chen, Longfei Xu, Kaikui Liu, Xiangxiang Chu, Hengshu Zhu

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences(中国科学院计算机网络信息中心) AMAP, Alibaba Group(阿里集团AMAP) Alibaba Group(阿里集团)

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

AI总结 提出MobilityBench基准,通过确定性API重放沙箱和多维评估协议,系统评估基于LLM的路径规划智能体,发现现有模型在偏好约束路径规划上表现不佳。

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2606.11560 2026-06-11 cs.DB cs.AI 新提交 70%

LLMs+Graphs: Toward Graph-Native, Synergistic AI Systems

LLMs+Graphs:迈向图原生的协同人工智能系统

Arijit Khan, Longxu Sun, Xin Huang

机构 * Bowling Green State University(伯灵顿绿色州立大学) Hong Kong Baptist University(香港 Baptist大学)

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

AI总结 本文综述了大语言模型与图计算的三种协同方式,包括增强推理、知识图谱双向集成及图算法增强的AI代理,并探讨了图数据管理与图机器学习的新能力,旨在为构建下一代图原生AI系统提供统一视角。

Comments 10 pages, Accepted at PAKDD 2066 Tutorial

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2606.11522 2026-06-11 cs.AI cs.LG 新提交 62%

Search Discipline for Long-Horizon Research Agents

长周期研究智能体的搜索纪律

Adithya Srinivasan, Devesh Paragiri

机构 * North Carolina State University(北卡罗来纳州立大学) University of Maryland(马里兰大学)

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

AI总结 针对研究智能体使用聚合指标评估候选方案导致科学有效性反转的问题,提出一种外部审计协议,基于分解行为而非单一分数进行决策。

Comments 9 pages, 1 figure

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2606.11874 2026-06-11 cs.AI 新提交 57%

AutoMine Solution for AV2 2026 Scenario Mining Challenge

AutoMine 解决方案:面向 AV2 2026 场景挖掘挑战

Songliang Cao, Jiele Zhao, Yuru Wang, Hao Li, Daqi Liu, Zehan Zhang, Fangzhen Li, Yu Wang, Yue Zhang, Bing Wang, Guang Chen, Hao Lu, Hangjun Ye

机构 * Xiaomi EV(小米汽车) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学)

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

AI总结 提出基于 LLM 和 VLM 的自优化场景挖掘方法 AutoMine,通过语义保持提示增强、鲁棒轨迹原子函数与 VLM 函数结合以及执行反馈优化,在 CVPR 2026 挑战赛中取得领先性能。

Comments CVPR 2026 Scenario Mining Challenge (Temporal Track Winners)

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2606.11662 2026-06-11 cs.AI 新提交 57%

TreeSeeker: Tree-Structured Trial, Error, and Return in Deep Search

TreeSeeker:深度搜索中的树结构试错与回溯

Zhuofan Shi, Mingzhe Ma, Lu Wang, Fangkai Yang, Pu Zhao, Yiming Guan, Youling Huang, Wei Zhang, Qingwei Lin, Dongmei Zhang, Saravan Rajmohan

机构 * Microsoft(微软公司) East China Normal University(东华大学)

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

AI总结 提出TreeSeeker框架,通过树结构分支-回溯搜索和UCB信号选择,在深度搜索中实现受控试错,显著提升复杂问答性能。

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2606.11543 2026-06-11 cs.AI cs.SE 新提交 57%

SkillJuror: Measuring How Agent Skill Organization Changes Runtime Behavior

SkillJuror:衡量智能体技能组织如何改变运行时行为

Zhiyu Chen, Zihan Guo, Bo Huang, Bingwei Lu, Jianghao Lin, Yuanjian Zhou, Weinan Zhang

机构 * Tongji University(同济大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Sun Yat-sen University(中山大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

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

AI总结 提出SkillJuror框架,通过渐进式披露与扁平基线对比,发现技能组织方式改变智能体搜索和应用程序知识的行为,并在82个任务中提升4.1%的验证通过率。

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2606.11440 2026-06-11 cs.AI 新提交 57%

INFRAMIND: Infrastructure-Aware Multi-Agent Orchestration

INFRAMIND: 基础设施感知的多智能体编排

Ahasan Kabir, Jiaqi Xue, Mengxin Zheng, Qian Lou

机构 * University of Central Florida(中佛罗里达大学)

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

AI总结 提出INFRAMIND框架,通过强化学习将基础设施状态(队列深度、KV缓存压力等)融入多智能体LLM编排的规划、路由和调度决策,在共享GPU集群上实现质量与延迟的平衡,相比基线提升最高7.6%准确率并降低7倍延迟。

Comments Preprint

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2603.21639 2026-06-11 cs.CY cs.LG 版本更新 57%

A Multi-Modal Sensor Fusion Instrument for Measuring Regional Human Mobility: The Distributed Human Data Engine (DHDE)

多模态传感器融合仪器用于测量区域人类流动性:分布式人类数据引擎(DHDE)

Amil Khanzada, Takuji Takemoto

机构 * Headquarters for Regional Revitalization, University of Fukui, Japan(复兴地区总部,福井大学,日本)

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

AI总结 提出分布式人类数据引擎(DHDE),通过融合边缘AI相机、数字意图信号、行为记录和气象数据,解决外围区域人类流动性测量中传感器稀疏和行为异质性问题,验证了稀疏传感器补偿方法,并发现“低活力悖论”。

Comments 32 pages, 4 figures, 3 tables. Pre-print of a manuscript submitted for peer review (v2)

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2606.12142 2026-06-11 cs.RO cs.CV 新提交 50%

AerialClaw: An Open-Source Framework for LLM-Driven Autonomous Aerial Agents

AerialClaw:一个用于LLM驱动的自主空中智能体的开源框架

Ke Li, Jianfei Yang, Luyao Zhang, Guo Yu, Chengwei Yan, Yuan Ding, Di Wang, Nan Luo, Gang Liu, Xiao Gao, Quan Wang

机构 * Xidian University(西安电子科技大学) Xi'an University of Architecture and Technology(西安建筑科技大学)

专题命中 规划推理 :planning(abstract)

AI总结 提出AerialClaw开源框架,采用模块化脑-技能-运行时架构,使基于LLM的智能体能够理解自然语言任务、调用空中技能、闭环决策,提升无人机系统的灵活性、可复现性和可扩展性。

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