AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
LLM进化的符号AI规划领域无关启发式
专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文使用进化搜索让大语言模型生成领域无关的启发式函数，在未见测试域上超越手工最优启发式，并首次系统评估了启发式的信息性-速度权衡。
Comments Accepted at the LM4Plan workshop at ICAPS 2026
将搜索与推理解耦：面向LLM Agent的供应商无关的接地架构
机构 * DoorDash, Inc.（DoorDash公司）
专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出解耦搜索接地（DSG）架构，将搜索接地从推理模型中分离，通过MCP兼容网关实现供应商路由、缓存等控制，在降低成本和延迟的同时保持或提升准确性。
Comments 15 pages, Figure 8
GraphPO：基于图的推理模型策略优化
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； Ant Group（蚂蚁集团）
专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出GraphPO框架，将推理轨迹建模为有向无环图，通过合并语义等价路径减少冗余探索，并利用边级优势函数提高推理效率，在多个基准上优于链式和树式方法。
OmniPlan：一种用于及时且近乎最优的网络规划优化的自适应框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fuzhou University（福州市大学） ； Yangzhou University（扬州大学） ； The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； College of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院）
专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出OmniPlan自适应框架，利用大语言模型解析用户意图，通过混合专家架构动态选择MIP求解器、启发式算法或深度强化学习模型，实现网络规划优化的及时性与近乎最优性，在分布式机器学习推理卸载任务中延迟降低97.8%，资源消耗降低11.5%。
Comments Accepted by ACM KDD 2026
测试集中式和多中心计算规划
专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出一个可复现的合成基准，在模拟经济中比较计算规划者、基于代理的市场和混合元市场，发现规划者福利损失更低，但结果受设计选择影响，主要贡献是方法论而非意识形态。
PersonalPlan: 面向个性化编程学习的多智能体系统规划
专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)
AI总结 提出PersonalPlan，一种两阶段多智能体规划器，通过分层SFT和奖励自适应GRPO生成可执行、个性化且具有教学支架的计划，在MAP-PPL数据集上优于现有方法。
动态杂乱环境下的任务分配与运动规划：基于CBBA与凸集图
机构 * Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Mechanical Engineering（机械工程系）
专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)
AI总结 针对动态杂乱环境中的多智能体任务规划，提出结合凸集图（GCS）进行轨迹优化与共识捆绑算法（CBBA）进行分布式任务分配的方法，实现安全高效的轨迹规划和任务协调。
Comments 15 pages single column, 10 figures, AIAA-Scitech 2027 Submission
Guava: 一种有效且通用的具身操作工具框架
机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Amazon FAR（亚马逊 FAR）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Guava框架，通过迭代感知-推理-行动循环、语义动作抽象和多模态观测三大关键设计，将具身操作能力蒸馏到4B开源模型中，在仿真和真实环境中性能媲美前沿专有模型。
PosterForest: 用于科学海报生成的分层多智能体协作
机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, KAIST（韩国釜山国立大学人工智能研究生院） ； School of Integrated Technology, Yonsei University（延世大学整合技术学院）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出PosterForest，一种无需训练的科学海报生成框架，通过Poster Tree分层表示文档结构，并利用内容与布局智能体进行分层推理与递归优化，实现内容与布局的联合优化，提升语义连贯性、逻辑流畅性和视觉平衡。
Comments ACL 2026
$\texttt{WEAVER}$：更好、更快、更长——一种有效的机器人操作世界模型
机构 * Mila - Québec AI Institute（Mila - 魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； McGill University（麦吉尔大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 提出WEAVER世界模型架构，通过流匹配损失训练多视图潜在预测，同时实现高保真度、长程一致性和高效推理，在机器人操作任务中显著提升策略评估、改进和测试时规划性能。
GRACE-DS：数据科学中的受保护奖励引导智能体修正环境
机构 * ITMO University（ITMO大学） ； HSE University（高等经济学院）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 提出GRACE-DS，一个用于评估LLM驱动的AutoML智能体在部署前性能的隔离环境，通过隐藏的可执行验证器衡量预测性能、泄漏避免、可重复性等指标，实验证明其灵活迭代交互模式优于基线方法。
通过多智能体虚拟博弈增强大语言模型的决策能力
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对多智能体系统中决策任务因立场纠缠而难以分解的问题，提出基于虚拟博弈的多智能体虚拟博弈（MAFP）范式，通过迭代最佳响应实现均衡求解，提升决策质量和鲁棒性。
Comments 18 pages, 8 figures
用户作为印迹：将每用户记忆内化为局部参数编辑
机构 * Pine AI
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出User as Engram方法，将用户事实存储为Engram模型的哈希键控记忆表中的局部编辑，推理技能共享一个适配器，实现高精度间接推理且内存占用极小。
迈向振动医学：一种用于临床决策支持的自演化多智能体框架
机构 * Medical AI Lab, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院医学人工智能实验室） ； Hebei Provincial Engineering Research Center for AI-Based Cancer Treatment Decision-Making, The First Hospital of Hebei Medical University（河北省人工智能癌症治疗决策工程研究中心，河北医科大学第一医院） ； State Key Laboratory of Neurology and Oncology Drug Development（神经与肿瘤药物研发国家重点实验室） ； School of Computing, University of Georgia（佐治亚大学计算学院） ； Department of Radiation Oncology, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital and Shenzhen Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（中国医学科学院北京协和医学院国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/肿瘤医院深圳医院放射治疗科） ； Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic（梅奥诊所放射肿瘤科） ； College of Mechanical and Power Engineering, China Three Gorges University（三峡大学机械与动力工程学院） ； Department of Radiation Oncology, Guangzhou Concord Cancer Center（广州康华肿瘤中心放射治疗科） ； Gastrointestinal Disease Diagnosis and Treatment Center, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院胃肠疾病诊疗中心） ； Department of General Surgery, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院普通外科）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出VIBEMed多智能体框架，通过自演化机制和架构级安全沙箱，从交互历史中动态学习，实现个性化临床决策支持。
LoHoSearch: 超越人类难度上限的长时域搜索代理基准测试
机构 * Meituan（美团）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出LoHoSearch基准，基于700万维基实体知识图谱自动构建544个复杂问题，评估显示最强模型仅34.74%准确率，远超人类难度上限。
自动驾驶汽车的混合现实测试平台
机构 * Division of Systems Engineering（系统工程系） ； Boston University（波士顿大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)
AI总结 提出一种混合现实硬件在环测试平台，集成物理移动机器人与高保真仿真环境，用于验证感知、规划和控制算法，并支持多智能体系统研究。
Comments 9 pages, 7 figures, 1 table
CAMEO: 一种条件感知与质量驱动的多智能体图像编辑编排器
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Claremont McKenna College（克莱蒙特麦肯纳学院） ； Research Institute of Petroleum Exploration and Development, CNPC（石油勘探开发研究院，中石油）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)
AI总结 提出CAMEO多智能体框架，将条件图像编辑重构为质量感知的反馈驱动过程，通过分解编辑阶段、嵌入评估循环，在异常插入和人体姿态切换任务中平均胜率提升20%。
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