大模型推理能力

Trip+: Benchmarking Agents in Personalized Interactive Travel Planning

Trip+: 个性化交互式旅行规划中的智能体基准测试

Junle Chen, Wei Chen, Yehong Xu, Zhengjun Huang, Yuqian Wu, Zhoujin Tian, Kai Wang, Lei Wang, Xiaofang Zhou

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tencent Hy（腾讯Hy） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出Trip+基准，通过多轮交互和分钟级行程生成与修订，评估智能体在个性化旅行规划中的可行性、偏好匹配及主观体验（如疲劳度），发现现有模型倾向于技术可行但耗时的行程。

JPPD: Joint Prediction_Planning Diffusion with Differentiable Safety Guidance for Dynamic Obstacle Avoidance in Intelligent Transportation Systems

JPPD：具有可微安全引导的联合预测-规划扩散框架用于智能交通系统中的动态障碍物规避

Jiahao Wu, Shengwen Yu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Guangzhou College of Commerce（广州商学院） 纠错

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

AI总结 提出联合预测-规划扩散框架，将参与者预测与机器人规划视为条件轨迹生成问题，通过可微安全势引导和条件流匹配提升共享空间中的安全性与效率。

Comments 12 pages, 4 figures

Think Twice Before You Act: Protecting LLM Agents Against Tool Description Poisoning via Isolated Planning

三思而后行：通过隔离规划保护LLM代理免受工具描述投毒攻击

Shanghao Shi, Xiao Wang, Chaoyu Zhang, Hao Li, Wenjing Lou, Thomas Hou, Yevgeniy Vorobeychik, Chongjie Zhang, Ning Zhang

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出Tool-Guard系统级防御，通过隔离规划机制将可疑工具调用隔离到受感染列表，阻断投毒描述持续影响，在AgentDojo和ASB基准上显著降低攻击成功率并保持任务效用。

Comments Accepted to ICML 2026

Tell Me: An LLM-powered Mental Well-being Assistant with RAG, Synthetic Dialogue Generation, and Agentic Planning

Tell Me：基于LLM的心理健康助手，集成RAG、合成对话生成与智能体规划

Trishala Jayesh Ahalpara

机构 * Fujitsu Research of America（富士通美国研究） 纠错

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

AI总结 提出Tell Me系统，利用大语言模型通过RAG实现个性化对话、合成客户-治疗师对话生成以及智能体规划生成自我护理计划，旨在提供可及的心理支持而非替代专业治疗。

Comments 8 pages, 2 figures, 1 Table. Submitted to the Computation and Language (cs.CL) category. Uses the ACL-style template. Code and demo will be released at: https://github.com/trystine/Tell_Me_Mental_Wellbeing_System

JumpStarter: Human-AI Planning with Task-Structured Context Curation

JumpStarter：基于任务结构化上下文策展的人机协作规划

Xuanming Zhang, Sitong Wang, Jenny Ma, Alyssa Hwang, Zhou Yu, Lydia B. Chilton

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出JumpStarter系统，通过任务结构化上下文策展框架动态分解目标、限定上下文范围，实现细粒度个性化与复用，用户研究显示规划质量显著优于ChatGPT。

Comments 29 pages, 20 Figures, 9 tables

Multi-Agent Motion Planning with Bézier Curve Optimization under Kinodynamic Constraints

多智能体运动规划中的贝塞尔曲线优化在动力学约束下

Jingtian Yan, Jiaoyang Li

机构 * IEEE Robotics and Automation Letters（IEEE机器人与自动化 letters） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出PSB规划器，通过考虑智能体的动力学约束，生成平滑的速度剖面，提升多智能体路径规划的效率与实用性。

Next-Gen CAPTCHAs: Leveraging the Cognitive Gap for Scalable and Diverse GUI-Agent Defense

下一代验证码：利用认知差距实现可扩展且多样化的GUI智能体防御

Jiacheng Liu, Yaxin Luo, Jiacheng Cui, Xinyi Shang, Xiaohan Zhao, Zhiqiang Shen

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； MetaAgentX ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 提出Next-Gen CAPTCHAs框架，通过利用人机在交互感知、记忆、决策和行动上的认知差距，设计动态任务以区分生物用户与AI智能体，实现可扩展的防御。

Comments Project page at https://greenoso.github.io/NextGen-CAPTCHAs_webpage/

RetailBench: Benchmarking long horizon reasoning and coherent decision making of LLM agents in realistic retail environments

RetailBench: 在真实零售环境中评估LLM代理的长期推理与连贯决策能力

Linghua Zhang, Jun Wang, Jingtong Wu, Zhisong Zhang

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI

AI总结 提出RetailBench基准，模拟单店超市运营，评估LLM代理在长期决策中的表现，发现多数模型无法持续生存，与最优策略差距显著。

Comments The submission of this paper was a mistake. This is the second version of arXiv:2603.16453, so it should have replaced the original 2603 version through a replacement submission, rather than being published as a new paper

Learning the ARTS of Search for Automated Discovery

学习搜索的艺术以实现自动发现

Gurusha Juneja, Arnav Kumar Jain, Deepak Nathani, William Yang Wang, Xin Eric Wang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； Université de Montréal and Mila- Quebec AI Institute（蒙特利尔大学和Mila-魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出ARTS方法，利用推理语言模型在假设与实验空间中迭代搜索，通过测试时训练解决上下文长度问题，在22个任务上优于现有算法，相对提升超15.3%。

LLM-Based Generalizable Hierarchical Task Planning and Execution for Heterogeneous Robot Teams with Event-Driven Replanning

基于LLM的异构机器人团队通用分层任务规划与执行及事件驱动重规划

Suraj Borate, Bhavish Rai B, Vipul Pardeshi, Madhu Vadali

机构 * Department of Mechanical Engineering, IIT Gandhinagar（印度加尔各直辖区理工学院机械工程系） ； Sahyadri College of Engineering and Management（萨哈亚德里工程与管理学院） ； Vishwakarma Institute of Information Technology（维什瓦克arma信息技术学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)

AI总结 提出CoMuRoS架构，结合集中式规划与分布式执行，通过LLM解释自然语言目标、分配子任务，并支持事件驱动重规划，在硬件实验中实现自主恢复和协调运输。

Comments full version of this short paper is accepted at Frontiers in Robotics and AI Journal

SPIRAL: Learning to Search and Aggregate

SPIRAL: 学习搜索与聚合

Jubayer Ibn Hamid, Ifdita Hasan Orney, Michael Y. Li, Omar Shaikh, Yoonho Lee, Dorsa Sadigh, Chelsea Finn, Noah Goodman

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出SPIRAL框架，通过强化学习联合训练语言模型在推理时使用顺序推理、并行采样和聚合三种原语，实现端到端优化，显著提升推理计算扩展效率。

Comments Ongoing Work

Graph-Enhanced Large Language Models for Spatial Search

用于空间搜索的图增强大型语言模型

Nicole R. Schneider, Kent O'Sullivan, Hanan Samet

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型空间推理能力不足的问题，提出图增强方法，将空间数据以图形式存储并与检索增强生成结合，提升复杂空间问题回答能力。

LLM and Human Modes of Representation

LLM与人类的表征模式

Shalom Lappin

机构 * Shalom Lappin 纠错

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

AI总结 研究比较大型语言模型（LLM）与人类在语言知识和现实推理中的表征差异，发现LLM在语言任务上表现优异但处理方式不同，且在推理任务中学习与泛化效率低于人类。

Integrating Large Language Model Agents with Digital Twins for Industrial Autonomous Systems

将大语言模型代理与数字孪生集成用于工业自主系统

Yuchen Xia

机构 * Institut für Automatisierungs- und Softwaresysteme (IAS) der Universität Stuttgart（自动化与软件系统研究所（IAS）的斯图加特大学） 纠错

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

AI总结 提出三层框架集成大语言模型、数字孪生与自动化系统，通过TPSR模型和四种LLM角色实现自适应任务规划与执行，提升工业自动化适应性。

Comments Doctoral Dissertation, University of Stuttgart. Doctoral Exam Video Recording: https://youtu.be/Mhd9LiV5TKE

HAAS Studio: A Tool for Simulating, Benchmarking, and Governing Human-AI Work Allocation

HAAS Studio: 用于模拟、基准测试和管理人-AI工作分配的工具

Vicente Pelechano

机构 * Valencian Research Institute for Artificial Intelligence（巴伦西亚人工智能研究 institute） 纠错

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

AI总结 提出HAAS Studio，一个用于策略感知的自适应人-AI任务分配的模拟与决策支持工具，结合认知表示、协作光谱、多臂老虎机算法和基于契约的治理，支持多领域部署决策。

AlphaMemo: Structured Search-Process Memory for Self-Evolving Alpha Mining Agents

AlphaMemo: 用于自我进化的Alpha挖掘智能体的结构化搜索过程记忆

Hang Yu, Zifan Zheng, Jeff Z. Pan, Tongliang Liu, Zhiyong Wang, Fengxiang He

机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 提出AlphaMemo，一种具有结构化搜索过程记忆的自我进化Alpha挖掘智能体，通过记录编辑模式在特定父因子上下文中的成败证据，结合置信门控残差记忆和非对称否决控制，提升样本外表现和固定预算发现效率。

GeoVista: Visually Grounded Active Perception for Vision-Language Understanding of Ultra-High-Resolution Remote Sensing Images

GeoVista: 用于超高清遥感理解的视觉引导主动感知

Jiashun Zhu, Ronghao Fu, Jiasen Hu, Jing Huang, Nachuan Xing, Bo Yang

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University, China（吉林大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 GeoVista提出一种基于规划的主动感知框架，通过构建全局探索计划和分支式局部检查，实现超高清遥感图像的高效解读，提升全局上下文理解与证据聚合效率。

SQLConductor: Search-to-Policy Learning for Step-wise Text-to-SQL Orchestration

SQLConductor：面向逐步文本到SQL编排的搜索到策略学习

Yizhang Zhu, Zhangyang Peng, Boyan Li, Yuyu Luo

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出SQLConductor框架，通过搜索到策略学习将文本到SQL任务分解为动作序列，用蒙特卡洛树搜索探索工作流并训练策略模型逐步编排，在BIRD-Dev上达73.2%执行准确率。

UnBias-Plus: Detect, Explain, and Rewrite Bias

UnBias-Plus: 检测、解释和重写偏见

Ahmed Y. Radwan, Ahmed ElKady, Sindhuja Chaduvula, Mohamed Hafez, Amrit Krishnan, Shaina Raza

机构 * Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出UnBias-Plus开源工具包，统一多类偏见分类、偏见片段定位、中性重写和决策推理，支持多种接口。

Cohort-Anchored Foundation Models for Electronic Health Records: From Risk Scores to Auditable Peer Cohorts

基于队列锚定的电子健康记录基础模型：从风险评分到可审计的同行队列

Kaiping Zheng

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出CAFM框架，将患者队列作为一等对象融入学习流程，通过四个阶段提升数据质量、组织表示并支持可审计决策，以解决基础模型在临床部署中的可解释性、分布偏移和临床对齐问题。

Answer Engineering: Local Trajectory Editing for Protocol-Constrained Decision Making in Large Language Models

答案工程：面向大语言模型中协议约束决策的局部轨迹编辑

Victor Lavrenko, Anastasiia Molodnitskaia

机构 * PeaceTech VC ； Rambam Health Care Campus（拉姆巴姆医疗中心） 纠错

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

AI总结 提出答案工程方法，通过在自回归生成时对推理轨迹进行局部规则引导编辑，无需重训练或全局搜索，在突发性感觉神经性听力损失临床基准上将平衡准确率从42.0%提升至80.7%。

Comments 31 pages, 6 figures. Code and data: https://github.com/victorlavrenko/answer-engineering

EmoInstruct-TTS: Dual-Path Instruction-Guided Emotional Speech Synthesis

EmoInstruct-TTS：双路径指令引导的情感语音合成

Minghui Wu, Ganjun Liu, Zikun Fang, Ting Meng, Hongchuan Wu, Bingao Xu, Yonglong Cai, Jiasheng Chen, Jun Du

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； iFLYTEK Research（科大讯飞研究院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出EmoInstruct-TTS双路径框架，通过情感嵌入和指令条件情感流模型实现细粒度情感控制，提升语音情感可控性和自然度。

Comments 5 pages, 3 figures, 4 tables. Submitted to Interspeech 2026. Audio demos: https://huanyu-lab.github.io/EMOINSTRUCT-TTS

RIZZ: Routing Interactions to Near Zero-Interference Zones for Continual Adaptation of Black-Box Agents

RIZZ: 将交互路由到近零干扰区域以实现黑盒智能体的持续适应

Sonali Goel, Pranav Vaidhyanathan, Lucas Schorling, Natalia Ares, Maike Osborne

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出RIZZ框架，通过验证器门控记忆、路由和提示编译，实现黑盒语言模型系统在非平稳流数据上的持续适应，有效控制干扰并提升性能。

Comments 20 pages, 2 figures

Dynamic multi-agent deep reinforcement learning-based pricing and incentivization approach in multimodal transportation networks

基于动态多智能体深度强化学习的多模式交通网络定价与激励方法

Khadidja Kadem, Mostafa Ameli, Carlos Lima Azevedo, Mahdi Zargayouna, Latifa Oukhellou

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体深度强化学习框架，通过动态定价和激励策略协调公共交通与共享出行服务，平衡效率、公平与收益，实验表明可降低通勤成本20%、排放10%并提升公平性。

Strengthening LLMs for Tabular Prediction with Structural Priors

利用结构先验增强LLM在表格预测中的能力

Pengxiang Cai, Zihao Gao, Wanchen Lian, Guocong Li, Jintai Chen

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

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

AI总结 提出PRPO方法，通过列排列不变性和两级优势估计将表格结构先验融入LLM后训练，使8B模型在139个OpenML数据集上达到与强监督基线竞争的性能，零样本设置下表现优异。

Policy4OOD: A Knowledge-Guided World Model for Policy Intervention Simulation against the Opioid Overdose Crisis

Policy4OOD：一种知识引导的世界模型，用于针对阿片类药物过量危机的政策干预模拟

Yijun Ma, Zehong Wang, Weixiang Sun, Zheyuan Zhang, Kaiwen Shi, Nitesh Chawla, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame, South Bend, USA（南达科他大学） 纠错

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

AI总结 提出Policy4OOD，一种知识引导的时空世界模型，通过联合编码政策知识图谱、空间依赖和时间序列，实现政策干预的预测、反事实推理和优化，并在2019-2024年美国州级数据上验证了其有效性。

Spark: Strategic Policy-Aware Exploration via Dynamic Branching for Long-Horizon Agentic Learning

Spark: 通过动态分支进行战略性策略感知探索以实现长周期智能体学习

Jinyang Wu, Shuo Yang, Changpeng Yang, Yuhao Shen, Shuai Zhang, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出Spark框架，通过关键状态动态分支实现资源高效探索，在长周期任务中以更少样本取得更高成功率和泛化能力。

Comments Accepted by ACL 2026

InfiltrNet: Dual-Branch CNN-Transformer Architecture for Brain Tumor Infiltration Risk Prediction

InfiltrNet: 用于脑肿瘤浸润风险预测的双分支CNN-Transformer架构

S M Asif Hossain, Shruti Kshirsagar

机构 * School of Computing, Wichita State University（维斯科萨大学计算学院） 纠错

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

AI总结 提出InfiltrNet，结合CNN和Swin Transformer编码器及交叉注意力融合模块，从多模态MRI预测三区浸润风险图，利用距离变换生成标签，在BraTS数据集上优于五个基线模型。

Comments This work will be extended for a future journal submission

Decentralized Autonomous Traffic Management through Corridor Networks

通过走廊网络的去中心化自主交通管理

Jasmine Jerry Aloor, Aadarsh Govada, Hamsa Balakrishnan

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics（航空航天系） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 针对高密度自主航空交通，提出基于多智能体强化学习的去中心化走廊网络交通流管理方法，零样本迁移至复杂网络，无需集中协调或重训练。

Comments Presented at the Second US-Europe Air Transportation Research and Development Symposium (ATRDS2026)

Superhuman AI for Generals.io Using Self-Play Reinforcement Learning

基于自我对弈强化学习的Generals.io超人类AI

Matej Straka, Viliam Lisý, Martin Schmid

机构 * Department of Applied Mathematics, Charles University（查尔斯大学应用数学系） ； Department of Computer Science, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（捷克理工大学电气工程学院计算机科学系） ； EquiLibre Technologies, Inc.（EquiLibre Technologies公司） 纠错

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

AI总结 通过自研JAX模拟器（单GPU每秒千万帧，提速万倍）和自对弈策略梯度训练视觉Transformer，在实时策略游戏Generals.io中达到超人类水平，1v1排行榜第一，对顶级人类玩家胜率199-70。