大模型推理能力

Mental-R1: Aligning LLM Reasoning for Mental Health Assessment

Mental-R1：面向心理健康评估的对齐LLM推理

Xin Wang, Boyan Gao, Yibo Yang, David A. Clifton

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Oxford Suzhou Centre for Advanced Research（牛津大学苏州高等研究院） 纠错

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

AI总结 提出认知相对策略优化（CRPO）框架，通过阶段依赖不确定性建模和熵正则化机制，使LLM推理对齐人类认知过程，在8个心理健康数据集上加权F1平均提升10.4个百分点。

WISE: A Long-Horizon Agent in Minecraft with Why-Which Reasoning

WISE：具有Why-Which推理的Minecraft长时域智能体

Renmin Cheng, Changhao Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出WISE框架，通过因果事件图增强情景记忆并解耦what-where-when与which-why推理，结合机会主义任务调度和多尺度探索，显著提升长时域稀疏任务的成功率和效率。

G-MAPP: GPU-accelerated Multi-Agent Planning and Perception for Reactive Motion Generation

G-MAPP: 基于GPU加速的多智能体规划与感知用于反应式运动生成

Tanmay Bishnoi, Riddhiman Laha, Tobias Löw, Jose Alex Chandy, Luis F. C. Figueredo, Sami Haddadin

机构 * Department of Electrical, Computer, and Biomedical Engineering, Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学电气、计算机与生物医学工程系） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Institute for Experiential Robotics, Northeastern University（东北大学体验式机器人研究所） ； Idiap Research Institute（Idiap 研究所） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； CHART Group at the School of Computer Science, University of Nottingham（诺丁汉大学计算机科学学院 CHART 小组） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出GPU加速的框架，通过并行状态探索和紧密耦合感知-动作循环，实现非结构化环境中的实时反应式运动生成，在7自由度机器人上达到5倍加速并成功避障。

Comments The implementation is available at: https://github.com/chart-research/g-mapp

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 6, pp. 7516-7523, June 2026

From Planning to Revision: How AI Writing Support at Different Stages Alters Ownership

从规划到修订：不同阶段的人工智能写作支持如何改变所有权感

Katy Ilonka Gero, Tao Long, Carly Schnitzler, Paramveer Dhillon

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究AI写作支持在规划、起草和修订阶段对作者所有权感的影响，发现任何AI辅助都会降低所有权感，但规划阶段影响最小，起草阶段影响最大，且AI贡献的文本和想法越多，所有权感越低。

Journal ref In Designing Interactive Systems Conference (DIS 26). June 13-17, 2026, Singapore, Singapore

Recursive Agent Harnesses

递归智能体框架

Elias Lumer, Sahil Sen, Kevin Paul, Vamse Kumar Subbiah

机构 * PricewaterhouseCoopers, U.S.（普华永道（美国）） 纠错

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

AI总结 提出递归智能体框架（RAH），通过代码优先的框架递归扩展模型递归，在长上下文推理中显著提升编码智能体性能。

Hallucination in Medical Imaging AI: A Cross-Modality Analytical Framework for Taxonomy, Detection, and Mitigation under Regulatory Constraints

医学影像AI中的幻觉：跨模态分析框架用于分类、检测与监管约束下的缓解

Omar Alshahrani, Muzammil Behzad

机构 * King Fahd University of Petroleum & Minerals, Saudi Arabia（沙特阿拉伯法赫德国王石油矿产大学） ； SDAIA-KFUPM Joint Research Center for Artificial Intelligence, Saudi Arabia（沙特阿拉伯SDAIA-KFUPM人工智能联合研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出跨模态分析框架，统一五种影像模态的幻觉分类、检测与缓解策略，发现通用基础模型在幻觉基准上优于医学专用模型，并映射到FDA全生命周期监管。

A Tutorial on World Models and Physical AI

世界模型与物理AI教程

Il-Seok Oh

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence/CAIIT, Jeonju, Jeonbuk, South Korea（韩国全北全州计算机科学与人工智能系/CAIIT） 纠错

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

AI总结 本文提出统一框架，区分显式与隐式世界模型，并探讨其在机器人、自动驾驶等物理AI领域的应用，以及迈向通用人工智能的挑战。

SPARC: Reliable Spatial Annotations from Robot Demonstrations at Scale

SPARC：来自机器人演示的可靠空间标注

Nils Blank, Paul Mattes, Maximilian Xiling Li, Jakub Suliga, Thomas Roth, Moritz Reuss, Pankhuri Vanjani, Rudolf Lioutikov

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出SPARC框架，利用机器人任务的时空结构生成可靠性评分，自动标注演示中的空间信息，减少噪声标签并保留更多有用样本，在物体定位基准上优于纯检测基线。

Y-BotFrame: An Extensible Embodied Agent Framework for Quadruped Robot Assistants

Y-BotFrame：一种用于四足机器人助手的可扩展具身智能体框架

Luyao Zhang, Ke Li, Yuan Ding, Xulong Zhao, Guo Yu, Chengwei Yan, Fuyu Dong, Jiawei Hu, Di Wang, Nan Luo, Gang Liu, Quan Wang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出Y-BotFrame框架，集成多模态感知与大语言模型认知核心，将自然语言指令映射为可执行任务单元，实现无遥控器的人机协作，支持模块化扩展。

Localizing Anchoring Pathways in Language Models

定位语言模型中的锚定路径

Hillary N. Owusu, Sarah Wiegreffe, Naomi H. Feldman

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

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

AI总结 研究提示中无关数字如何影响语言模型数值推理的锚定效应，通过logit差值度量和电路归因定位，发现边级方法优于节点级方法，并揭示锚定路径的共享与迁移特性。

ProPlay: Procedural World Models for Self-Evolving LLM Agents

ProPlay: 用于自我进化LLM智能体的程序化世界模型

Yijun Ma, Zehong Wang, Yiyang Li, Ziming Li, Xiaoguang Guo, Weixiang Sun, Chuxu Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） 纠错

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

AI总结 提出ProPlay程序化世界模型，通过程序级预演和因果过程图，使LLM智能体在部分可观测环境中自我进化，无需外部监督。

Proprioceptive-visual correspondence enables self-other distinction in humanoid robots

本体感觉-视觉对应使能人形机器人的自我-他人区分

Yurun Chen, Tianyuan Gao, Yizhong Ge, Shikun Ban, Yizhou Wang, Hongkai Xiong, Wenjun Zeng, Wentao Zhu

机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin（宁波数字孪生研究院） 纠错

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

AI总结 提出通过本体感觉与视觉的对应学习自我-他人区分，无需身份标签或运动学模型，并建立预测性自我模型，支持目标到达、碰撞感知运动规划和运动重定向。

Comments 23 pages, 9 figures, 1 supplementary table

EvoBrowseComp: Benchmarking Search Agents on Evolving Knowledge

EvoBrowseComp: 基于演化知识的搜索智能体基准测试

Yunhan Wang, Jiaan Wang, Lianzhe Huang, Xianfeng Zeng, Fandong Meng

机构 * Northeastern University, China（东北大学（中国）） ； Weixin AI, Tencent Inc, China（腾讯微信AI（中国）） 纠错

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

AI总结 提出EvoBrowseComp，一个通过实时网络遍历自动生成400道英文和400道中文无污染复杂问题的演化基准，用于评估搜索智能体在动态知识环境中的真实浏览能力。

Comments 14 pages, under review

(Human) Attention Is (Still) All You Need: Human oversight makes AI-assisted social science reliable

（人类的）注意力（仍然）就是一切：人类监督使AI辅助的社会科学变得可靠

Chen Zhu, Xiaolu Wang, Weilong Zhang

机构 * China Agricultural University（中国农业大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出人机协同决策架构HLER，通过预承诺、决策排序、问责和注意力分配，将AI辅助研究的失败率从72%降至16%。

EWAM: An Enhanced World Action Model for Closed-Loop Online Adaptation in Embodied Intelligence

EWAM：一种用于具身智能闭环在线自适应的增强世界动作模型

Xin Zhou, Cong Miao

机构 * Astronex Robotics ； Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） 纠错

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

AI总结 提出EWAM架构，基于冻结的Cosmos3骨干网络，通过四个轻量级神经层实现零样本在线自适应，无需微调或额外演示数据，显著减少新任务布局的部署数据需求。

Position: Generative Engine Optimization Creates Underexamined Risks, Governance Must Target Concentration, Disclosure, and Academic Blind Spots

立场：生成式引擎优化带来未被充分研究的风险，治理必须聚焦于集中化、披露和学术盲点

Yizhu Wen, Nan Zhang, Haohan Yuan, Xun Chen, Haopeng Zhang, Hanqing Guo

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

AI总结 本文分析从搜索引擎优化到生成式引擎优化的转变，识别出集中化影响、未披露的商业影响和学术-工业盲点三大风险，主张答案级别的治理与测量。

Comments This paper is accepted by the ICML 2026 Position Track

Journal ref https://icml.cc/virtual/2026/poster/67185

Plan, Don't Pose: Long Composite Motion Generation with Text-Aligned BFM

计划，而非摆姿势：基于文本对齐的BFM的长复合运动生成

Nikolay Shvetsov, Maksim Bobrin, Nazar Buzun, Anton Bozhedarov, Dmitry V. Dylov

机构 * AvaCapo ； Potsdam University（波茨坦大学） ； Applied AI Institute（应用人工智能研究所） ； Computational Imaging Lab（计算成像实验室） ； AXXX ； Innopolis University（因诺波利斯大学） 纠错

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

AI总结 提出Text2BFM框架，通过将自然语言与预训练行为基础模型对齐，在潜在策略空间中实现长复合运动生成，无需端到端运动生成器。

Retrieval-Augmented Foundation Models for Water Level Prediction in the Everglades

用于大沼泽地水位预测的检索增强基础模型

Rahuul Rangaraj, Jimeng Shi, Rajendra Paudel, Giri Narasimhan, Yanzhao Wu

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Everglades National Park（大沼泽地国家公园） 纠错

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

AI总结 针对大沼泽地水位预测，提出检索增强机制，利用统计相似性或互信息检索历史水文事件，提升预训练时序基础模型的长期预测性能，尤其在极端事件中效果显著。

Structuring Transparency: Developing Domain-Specific Generative AI Declaration Frameworks in Higher Education

构建透明度：开发高等教育中特定领域生成式AI声明框架

Nicholas Micallef, Olga Petrovska

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对高等教育中通用AI声明不足的问题，提出基于GenAI使用分类法的两种任务特定声明结构（写作和编程），以促进学术诚信和AI素养。

DARRMS -- An Efficient Algorithm for Dynamic Attention Radius in Resource-Constrained Multi-Agent Systems

DARRMS——资源受限多智能体系统中动态注意力半径的高效算法

Benjamin Alcorn, Eman Hammad

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出DARRMS算法，通过优化注意力半径和决策，在资源受限下降低计算需求，提升协调性和可扩展性。