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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。

2026-06-19 至 2026-06-19 共收录 15 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 规划推理 15 篇

2606.20164 2026-06-19 cs.CL cs.AI cs.LG q-bio.QM 新提交 85%

MedRLM: Recursive Multimodal Health Intelligence for Long-Context Clinical Reasoning, Sensor-Guided Screening, Evidence-Grounded Decision Support, and Community-to-Tertiary Referral Optimization

MedRLM:用于长上下文临床推理、传感器引导筛查、证据支持决策及社区到三级转诊优化的递归多模态健康智能

Aueaphum Aueawatthanaphisut

机构 * School of Information, Computer Communication Technology Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University Pathum Thani, Thailand 1

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

AI总结 提出MedRLM递归多模态健康智能框架,通过递归检查、分解、检索、验证和合成患者信息,协调多个专业代理并引入临床证据图记忆,实现长上下文临床推理和传感器引导筛查。

Comments 9 pages, 3 figures, 3 tables, 1 Algorithm, 29 equations

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2606.19489 2026-06-19 cs.LG cs.AI 新提交 81%

Concept Flow Models: Anchoring Concept-Based Reasoning with Hierarchical Bottlenecks

概念流模型:通过层次瓶颈锚定基于概念的推理

Ya Wang, Adrian Paschke

机构 * Fraunhofer Institute for Open Communication Systems(弗劳恩霍夫开放通信系统研究所) Freie Universität Berlin(柏林自由大学)

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

AI总结 提出概念流模型(CFM),用层次化概念决策树替代扁平瓶颈,通过逐步缩小预测范围减少信息泄露,在保持预测性能的同时提升可解释性。

Journal ref Transaction on Machine Learning Research, 2/2026

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2606.19812 2026-06-19 cs.AI cs.LG 新提交 73%

Human-on-the-Loop Orchestration for AI-Assisted Legal Discovery

AI辅助法律发现中的人机协同编排

Anushree Sinha, Srivaths Ranganathan, Abhishek Dharmaratnakar, Debanshu Das

机构 * Google LLC(谷歌公司) Mountain View, CA, USA(美国加利福尼亚州山景城)

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

AI总结 针对AI代理在电子取证中因多步推理错误导致的法律风险,提出一种四层验证架构,通过人机协同阈值减少特权豁免风险达61%。

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2606.19782 2026-06-19 cs.AI cs.CL 新提交 73%

AgentFinVQA: A Deployable Multi-Agent Pipeline for Auditable Financial Chart QA

AgentFinVQA:一种可部署的多智能体管道用于可审计的金融图表问答

Aravind Narayanan, Shaina Raza

机构 * Vector Institute(向量研究所)

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

AI总结 提出多智能体管道AgentFinVQA,通过分解查询步骤并记录可追溯的模型评估包,在金融图表问答中实现可审计性与本地部署,在FinMME上提升准确率7.68个百分点。

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2606.19354 2026-06-19 cs.CL cs.LG 新提交 73%

Granularity-Regulated Adaptive Computational Efficiency for Optimal Verification in Test-Time Scaling

粒度调控的自适应计算效率:测试时扩展中的最优验证

Ardit Krasniqi, Luan Vejsiu, Elira Dervishi

机构 * European University of Tirana(欧洲地拉那大学)

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

AI总结 提出GRACE理论框架,将验证粒度建模为问题难度、验证器准确率和计算预算的函数,证明存在相变:细粒度验证在计算预算大或问题难时占优,粗粒度验证在低预算简单问题时更优,自适应策略可达到计算-性能帕累托前沿。

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2606.18325 2026-06-19 cs.CR cs.AI 新提交 70%

Agentra: A Supervisable Multi-Agent Framework for Enterprise Intrusion Response

Agentra: 一种可监督的多智能体企业入侵响应框架

Raj Patel, Shaswata Mitra, Michele Guida, Stefano Iannucci, Sudip Mittal, Shahram Rahimi

机构 * The University of Alabama, Alabama, USA(阿拉巴马大学) Roma Tre University, Rome, Italy(罗马三大学)

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

AI总结 提出可监督的多智能体入侵响应框架Agentra,通过角色划分、规划-验证循环、安全网关和风险评分机制,将警报转化为结构化响应计划,在120事件语料上F1从0.61提升至0.84,有害动作率降至0.0%。

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2509.15927 2026-06-19 cs.LG cs.AI 版本更新 62%

Enhancing Generative Auto-bidding with Offline Reward Evaluation and Policy Search

增强生成式自动出价:结合离线奖励评估与策略搜索

Zhiyu Mou, Yiqin Lv, Miao Xu, Qi Wang, Yixiu Mao, Jinghao Chen, Qichen Ye, Chao Li, Rongquan Bai, Chuan Yu, Jian Xu, Bo Zheng

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba(阿里巴巴淘宝与天猫集团) Department of Automation, Tsinghua University(清华大学自动化系)

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

AI总结 针对现有生成式自动出价方法无法超越静态数据集进行探索的性能瓶颈,提出AIGB-Pearl方法,通过轨迹评估器和KL-Lipschitz约束的分数最大化方案实现安全高效探索,在模拟和真实广告系统中取得最优性能。

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2606.20502 2026-06-19 cs.CR cs.AI cs.SE 新提交 57%

Calibration Without Comprehension: Diagnosing the Limits of Fine-Tuning LLMs for Vulnerability Detection in Systems Software

无理解的校准:诊断微调大语言模型在系统软件漏洞检测中的局限性

Arastoo Zibaeirad, Marco Vieira

机构 * University of North Carolina at Charlotte(北卡罗来纳大学夏洛特分校)

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

AI总结 提出CWE-Trace框架,通过834个Linux内核样本和两个诊断指标(DFI和HDD)评估LLM漏洞检测能力,发现数据污染无实质帮助,微调仅改变输出阈值而非决策策略,模型缺乏真正的安全推理能力。

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2606.20274 2026-06-19 cs.AI 新提交 57%

Lagrange: An Open-Vocabulary, Energy-Based Sparse Framework for Generalized End-to-End Driving

Lagrange: 一种面向通用端到端驾驶的开放词汇、基于能量的稀疏框架

Shihao Ji, HongXi Li, Zihui Song, Mingyu Li

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

AI总结 提出Lagrange框架,利用掩码潜在场和视觉语言模型实现开放词汇、稀疏计算,通过拉格朗日动作最小化确保运动学约束,在nuScenes和CODA基准上验证了鲁棒性和可解释性。

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2606.19944 2026-06-19 cs.CV 新提交 50%

Timage: A Generative Text-in-Image Paradigm for Fine-Tuning Vision-Language Models

Timage: 一种用于微调视觉语言模型的文本嵌入图像生成范式

Yifeng Wu, Huimin Huang, Ruiluo Wu, Chunyi Lin, Guanhua Chen, Xian Wu, Wang Song, Ruize Han

机构 * Fudan University(复旦大学) Shenzhen University of Advanced Technology(深圳先进技术大学) Tencent Jarvis Lab(腾讯贾维斯实验室) Southern University of Science and Technology(南方科技大学)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract)

AI总结 提出Timage范式,通过约束薛定谔桥将查询文本作为排版覆盖层嵌入图像,以显式空间锚点引导模型关注,在不侵蚀骨干能力前提下提升细粒度空间推理性能。

Comments ECCV

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2606.19682 2026-06-19 cs.CV 新提交 50%

Vortex: Multi-Modal Fusion System for Intelligent Video Retrieval

Vortex: 面向智能视频检索的多模态融合系统

Duc-Tho Nguyen, Hieu-Hoc Tran-Minh, Khanh-Hoa Lam, Hoang-Nhut Ly, Huu-Phuc Huynh, Thanh-Tien Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, VNU-HCM(越南国立大学胡志明市理科大学) Vietnam National University, Ho Chi Minh City(越南国立大学胡志明市)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract)

AI总结 提出Vortex系统,融合自适应关键帧提取、多模态元数据生成及混合检索策略(CLIP与SigLIP2的倒数秩融合),结合Rocchio反馈和多阶段时序搜索,在比赛中取得优异成绩。

Comments SOICT 2025

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2606.19646 2026-06-19 cs.IR cs.CV 新提交 50%

SAFE-Cascade: Cost-Adaptive Vision-Language Routing for Chart Question Answering

SAFE-Cascade: 面向图表问答的成本自适应视觉语言路由

Ayush Dwivedi, Qixin Wang, Ashvi Soni, Ruoteng Wang, Han Li, Animesh Mahapatra, Neeraj Agrawal, Xintao Wu

机构 * University of Arkansas(亚拉巴马大学)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract)

AI总结 提出SAFE-Cascade系统,通过OCR和轻量语言模型先给出答案,再由学习路由器决定是否调用VLM,在ChartQA上以73.1%的VLM调用率达到69.1%准确率,减少26.9%的VLM调用和9.3%的成本。

Comments Demo paper submitted at CIKM 2026. 4 pages, 2 figures

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2606.19514 2026-06-19 cs.HC 新提交 50%

LLM-Mediated Human-AI Interaction in Search and Rescue: Impact of Expertise on Attentional Allocation

LLM介导的人机交互在搜索与救援中的应用:专业知识对注意力分配的影响

Elahe Oveisi, Hemanth Manjunatha

专题命中 规划推理 :planning(abstract)

AI总结 本研究通过模拟搜索救援任务,比较有无大语言模型(LLM)指导的条件,结合眼动追踪和行为分析,发现LLM提升任务效率但未增加总救援人数,并揭示了注意力-指导权衡,其中专业知识调节了用户对AI的依赖模式。

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2606.10688 2026-06-19 cs.RO 新提交 50%

Self-Supervised Relevance Modelling in Autonomous Driving via Counterfactual Analysis

自动驾驶中基于反事实分析的自监督相关性建模

Luca Lusvarghi, Javier Gozalvez, Pablo Urbano Hidalgo

机构 * Networked Systems Lab, Universidad Miguel Hernandez de Elche(网络系统实验室,米格尔·希内斯·埃尔切大学)

专题命中 规划推理 :planning(abstract)

AI总结 提出一种基于反事实分析的自监督方法,用于量化自动驾驶中物体的相关性,实现毫秒级实时估计,并生成相关性热图以辅助感知与规划。

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2503.23179 2026-06-19 eess.IV cs.CV 版本更新 50%

OncoReg: Medical Image Registration for Oncological Challenges

OncoReg:面向肿瘤学挑战的医学图像配准

Wiebke Heyer, Yannic Elser, Lennart Berkel, Xinrui Song, Xuanang Xu, Pingkun Yan, Xi Jia, Jinming Duan, Zi Li, Tony C. W. Mok, BoWen LI, Tim Hable, Christian Staackmann, Christoph Großbröhmer, Lasse Hansen, Alessa Hering, Malte M. Sieren, Mattias P. Heinrich

机构 * Institute of Medical Informatics, University of Lübeck(吕贝克大学医学信息学研究所) Institute of Radiology and Nuclear Medicine, University Hospital Schleswig-Holstein(石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院放射科和核医学研究所) Department of Biomedical Engineering and Center for Biotechnology and Interdisciplinary Studies, Rensselaer Polytechnic Institute(伦塞拉塞尔理工学院生物医学工程系和生物技术与跨学科研究中心) School of Computer Science, University of Birmingham(伯明翰大学计算机科学学院) Division of Informatics, Imaging and Data Sciences, University of Manchester(曼彻斯特大学信息学、成像和数据科学系) DAMO Academy, Alibaba Group(阿里集团DAMO学院) Hangzhou Shengshi Technology Co., Ltd(杭州盛世科技有限公司) Department of Radiation Oncology, University Hospital Schleswig-Holstein(石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院放射肿瘤科) EchoScout GmbH Radboud University Medical Center, Nijmegen(奈密根大学医学中心) Institute of Interventional Radiology, University Hospital Schleswig-Holstein(石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院介入放射科)

专题命中 规划推理 :planning(abstract)

AI总结 提出OncoReg挑战,通过两阶段框架在保护患者隐私的同时开发可泛化的图像配准方法,用于放射治疗中锥束CT与扇束CT的配准,发现特征提取是关键,深度学习和经典方法结合最有效。

Comments 21 pages, 13 figures

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