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。

2026-06-24 至 2026-06-24 共收录 113 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 数学推理 6 篇

2501.11790 2026-06-24 cs.CL cs.AI 版本更新 81%

Benchmarking LLMs' Mathematical Reasoning with Unseen Random Variables Questions

使用未见过的随机变量问题对LLM的数学推理进行基准测试

Zijin Hong, Hao Wu, Su Dong, Junnan Dong, Yilin Xiao, Yujing Zhang, Zhu Wang, Feiran Huang, Linyi Li, Hongxia Yang, Xiao Huang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学) Tencent Youtu Lab(腾讯优图实验室) Beihang University(北京航空航天大学) Simon Fraser University(西蒙弗雷泽大学)

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

AI总结 针对现有数学基准的可靠性问题,提出RV-Bench方法,通过生成随机变量问题评估LLM的真实推理能力,发现模型在已见和未见数据分布上的能力不平衡,且推理泛化有限但可通过测试时扩展提升。

Comments Accepted to AAAI2026

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2606.24543 2026-06-24 cs.LG 新提交 79%

Reasoning as Attractor Dynamics: Latent Memory Retrieval via Gibbs-Weighted Energy Minimization

推理作为吸引子动力学:通过吉布斯加权能量最小化的潜在记忆检索

Kanishk Awadhiya

机构 * Independent Researcher(独立研究者)

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

AI总结 提出将大语言模型视为高维稠密联想记忆,通过吉布斯加权能量最小化从潜在吸引子中检索正确推理链,在GSM8K上提升Phi-3.5性能5.38%。

Comments Accepted at ICLR Workshop 2026

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2606.24437 2026-06-24 cs.AI 新提交 79%

ReM-MoA: Reasoning Memory Sustains Mixture-of-Agents Scaling

ReM-MoA:推理记忆维持混合代理的扩展

Heng Ping, Arijit Bhattacharjee, Peiyu Zhang, Shixuan Li, Wei Yang, Ali Jannesari, Nesreen Ahmed, Paul Bogdan

机构 * University of Southern California(南加州大学) Iowa State University(爱荷华州立大学) Cisco AI Research(思科人工智能研究院)

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

AI总结 提出ReM-MoA框架,通过排名推理记忆和策展多样化记忆路由机制,解决混合代理架构随深度增加性能退化问题,在多个推理基准上持续优于现有方法。

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2606.24064 2026-06-24 cs.AI 新提交 79%

Beyond Trajectory Imitation: Strategy-Guided Policy Optimization for LLM Reasoning

超越轨迹模仿:策略引导的策略优化用于大语言模型推理

Tianyuan Shi, Canbin Huang, Bei Li, Xin Chen, Xiaojun Quan, Jingang Wang, Qifan Wang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, China(中山大学计算机科学与工程学院) Meituan, Inc., China(美团) Shenzhen Loop Area Institute, China(深圳环区研究所) Meta AI, USA(Meta AI)

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

AI总结 提出策略引导的策略优化(SGPO),通过可重用策略蒸馏替代实例级轨迹模仿,利用前向KL散度和自适应加权提升LLM推理泛化能力,在数学基准上平均提升2.2分。

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2606.03070 2026-06-24 cs.LG cs.AI 版本更新 62%

ASymPO: Asymmetric-Scale Policy Optimization for Asynchronous LLM Post-Training Without Behavior Information

ASymPO: 用于异步大语言模型后训练的非对称尺度策略优化(无需行为信息)

Zehua Liu, Yuxuan Yao, Xiaojin Fu, Tao Zhong, Mingxuan Yuan

机构 * Huawei Technologies(华为技术)

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

AI总结 针对异步强化学习中陈旧响应导致的分布漂移问题,提出非对称尺度策略优化(ASymPO),通过归一化每个响应的令牌损失来恢复零和平衡,无需行为策略概率。

Comments incorrect proofs in the paper

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2601.06395 2026-06-24 cs.CL 版本更新 57%

AfriqueLLM: How Data Mixing and Model Architecture Impact Continued Pre-training for African Languages

AfriqueLLM: 数据混合与模型架构如何影响非洲语言的持续预训练

Hao Yu, Tianyi Xu, Michael A. Hedderich, Wassim Hamidouche, Syed Waqas Zamir, David Ifeoluwa Adelani

机构 * McGill University(麦吉尔大学) Mila-Quebec AI Institute(魁北克AI研究所) LMU Munich & Munich Center for Machine Learning(慕尼黑大学及慕尼黑机器学习中心) Microsoft AI for Good Research Lab(微软AI for Good研究实验室)

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

AI总结 本文通过持续预训练26B tokens,在20种非洲语言上构建了AfriqueLLM模型套件,系统研究了数据组成和模型架构对下游性能的影响,发现数据组成是主要驱动因素,且架构选择比模型规模更重要。

Comments Accepted to ACL 2026 (Main Conference)

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2. 代码与定理证明 7 篇

2606.23690 2026-06-24 cs.SE cs.AI 新提交 70%

Beyond the Autoregressive Horizon: A Comprehensive Survey of Diffusion Models, World Modelling, and State Space Models for Code

超越自回归视野:扩散模型、世界模型和状态空间模型在代码领域的综合综述

Kishan Maharaj, Ashita Saxena, Srikanth Tamilselvam

机构 * IBM

专题命中 代码与定理证明 :reasoning(abstract);planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 综述扩散模型、代码世界模型和状态空间模型在代码生成中的潜力,以克服自回归模型在全局规划、长程依赖和执行语义方面的局限,并展望“系统2”代码生成智能体。

Comments 14 Pages, 1 Table, 1 Figure

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2606.24414 2026-06-24 cs.AI 新提交 57%

Cycle-Consistent Neural Explanation of Formal Verification Certificates

形式验证证书的循环一致性神经解释

Andoni Rodriguez, Alberto Pozanco, Daniel Borrajo

机构 * J.P. Morgan AI Research(摩根大通人工智能研究院)

专题命中 代码与定理证明 :verifier(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出循环一致性神经架构,通过前向和逆向网络结合符号验证器,生成忠实于形式验证证书的自然语言解释,在金融合规领域测试中达到90.0%的循环验证正确性,比多LLM基线高13.9个百分点。

Comments 15 pages of main text

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2606.23913 2026-06-24 cs.LG 新提交 57%

Closing the Loop: Formally Verified Law as a Reward Signal for Self-Improving Legal AI

闭环:形式化验证的法律作为自我改进法律AI的奖励信号

Armin Heydari, Torben Leowald

机构 * Harvard University(哈佛大学) Columbia University(哥伦比亚大学)

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

AI总结 提出一种架构,通过LLM驱动的形式化转换和验证内核,为法律AI提供可验证的奖励信号,实现闭环强化学习,并在多个法律领域展示其优势。

Comments 14 pages, no figures

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2606.23768 2026-06-24 cs.CR cs.AI cs.LO 新提交 57%

Cryptographic certificates of validity for trustworthy AI

可信AI的密码学有效性证书

Murdoch J. Gabbay

机构 * Heriot-Watt University(赫瑞思-瓦特大学)

专题命中 代码与定理证明 :verifier(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出为智能AI系统生成密码学有效性证书,通过将正确性条件编译为多项式约束的见证检查问题,并使用简洁密码学证明系统(可选零知识)来证明条件成立,平衡了源代码形式验证与密码学认证。

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2606.23754 2026-06-24 cs.RO cs.LG 新提交 57%

Verifiable Foundation Models for Robot Safety

机器人安全的可验证基础模型

Davide Corsi, Kyungmin Kim, Roy Fox

机构 * University of California, Irvine(加州大学尔湾分校)

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

AI总结 提出FEARL框架,将策略分解为大控制器和小安全模块,使形式化验证仅应用于安全模块,从而在保持控制器表达能力的同时实现可验证的机器人安全控制。

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2606.24443 2026-06-24 cs.LO cs.PL 新提交 50%

Verifiable Auto-Formalization of Mathematics Using a Relaxed Natural Formal Language

使用宽松自然形式语言的可验证数学自动形式化

Zhicheng Hui, Lihan Xie, Xingzhi Qi, Zhehao Li, Yingjun Lan, Qinxiang Cao

专题命中 代码与定理证明 :reasoning(abstract)

AI总结 提出一种宽松自然形式语言作为中间目标,通过分阶段精化实现可验证的数学自动形式化,结合规则转换与LLM启发式方法,并利用领域特定策略语言生成验证条件。

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2606.22413 2026-06-24 cs.SE cs.FL 新提交 50%

Formal-Method-Guided Vibe Coding: Closing the Verification Loop on AI-Generated Safety-Critical Software Through Model-Driven Engineering

形式化方法引导的Vibe编码:通过模型驱动工程关闭AI生成安全关键软件的验证循环

Ran Wei, Le Zhu, Haochi Wang, Jim Woodcock, Fang Yan, Simon Foster, Xiangyang Ji

专题命中 代码与定理证明 :verifier(abstract)

AI总结 提出Forge管道,结合Vibe编码与模型驱动工程,通过多种形式化验证(Dafny、CSP、Isabelle)迭代修正LLM生成的Java代码,生成符合安全标准的验证证据。

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3. 逻辑推理 7 篇

2606.24124 2026-06-24 cs.AI 新提交 90%

VeryTrace: Verifying Reasoning Traces through Compilable Formalism and Structured Verification

VeryTrace: 通过可编译形式化与结构化验证验证推理轨迹

Ninghan Zhong, Ahmet Ege Tanriverdi, Kaan Kale, Sriram Vishwanath

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, USA(佐治亚理工学院电子与计算机工程学院) Department of Electrical and Computer Engineering, Bogazici University, Turkey(博亚奇大学电子与计算机工程系)

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

AI总结 提出VeryTrace框架,将自然语言推理轨迹形式化为可编译的领域特定语言(DSL),结合确定性检查与LLM审计进行混合验证,实现步骤级错误定位与修复,在数学、机器人规划、亲属推理任务上提升准确率。

Comments Accepted at LM4Plan Workshop @ ICML 2026

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2606.23238 2026-06-24 cs.AI 新提交 88%

HOLMES: Evaluating Higher-Order Logical Reasoning in LLMs

HOLMES: 评估大语言模型中的高阶逻辑推理

Yucheng Wu, Jundong Xu, Mingzhen Ju, Yue Yu, Chenpeng Wang, Haoxuan Li, Liangming Pan

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, Peking University(北京大学多媒体信息处理国家重点实验室) School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机科学学院) Institute for Artificial Intelligence, Peking University(北京大学人工智能研究院) Beijing Academy of Artificial Intelligence(北京智源人工智能研究院) School of Computing, National University of Singapore(新加坡国立大学计算机学院) YiXin-AILab, YIXIN(YiXin-AILab,YIXIN)

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

AI总结 提出HOLMES基准,基于高阶逻辑评估LLM在规则、谓词和约束上的推理能力,发现当前模型平均准确率仅50.64%,揭示高阶符号推理是关键瓶颈。

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2606.23938 2026-06-24 cs.AI cs.CL 新提交 88%

Neuro-Symbolic Drive: Rule-Grounded Faithful Reasoning for Driving VLAs

神经符号驱动:基于规则忠实推理的驾驶VLA

Xiangbo Gao, Xiukun Huang, Boyu Lu, Junge Zhang, Mengjie Mao, Jiachen Li, Wei Xiong, Zhengzhong Tu

机构 * Texas A&M University(德克萨斯农工大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) University of Maryland(马里兰大学) University of California, Riverside(加利福尼亚大学河滨分校) University of Pittsburgh(匹兹堡大学)

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

AI总结 提出神经符号驱动框架,利用规则规划器的决策轨迹监督驾驶VLA,实现推理与运动生成的因果耦合,显著降低轨迹误差和碰撞率。

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2606.16845 2026-06-24 cs.CL cs.AI 新提交 88%

Robust Dual-Signal Fusion: Hybrid Neuro-Symbolic Gating with Compressed Chain-of-Thought Refinement for Irony Detection in Social Media Texts

鲁棒双信号融合:混合神经符号门控与压缩链式思维精炼用于社交媒体文本讽刺检测

Ankit Bhattacharjee, Krityapriya Bhaumik

机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur(印度理工学院克勒格布尔分校)

专题命中 逻辑推理 :chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract,abstract_cn);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出RDS融合框架,结合神经符号架构与压缩链式思维推理,在TweetEval和iSarcasm数据集上达到与微调BERTweet相当的性能,并显著优于监督方法。

Comments 11 pages total, 10 figures

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2512.03476 2026-06-24 cs.LG cs.AI cs.MA cs.NA math.NA physics.comp-ph 版本更新 62%

ATHENA: Agentic Team for Hierarchical Evolutionary Numerical Algorithms

ATHENA:分层进化数值算法的智能团队

Juan Diego Toscano, Daniel T. Chen, George Em Karniadakis

机构 * Division of Applied Mathematics, Brown University(布朗大学应用数学系)

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

AI总结 ATHENA通过知识驱动的诊断流程,实现科学计算与科学机器学习的自动化,结合专家蓝图和组合空间,生成高精度数值解和稳定求解器,达到10^-14的验证误差。

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2601.18747 2026-06-24 cs.IR cs.AI cs.CC cs.CL cs.DB 版本更新 62%

The $\mathbf{P}$-Completeness of Inverted Index Traversal: On the Complexity of Evaluating Boolean Query DAGs

倒排索引遍历的$\mathbf{P}$-完备性:关于布尔查询DAG评估的复杂性

Amir Aavani

机构 * Apple Inc.(苹果公司)

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

AI总结 本文证明基于DAG的布尔查询评估问题是$\mathbf{P}$-完备的,并提出一种稀疏感知算法ComputePN,通过正负对偶表示和DAG记忆化,将评估时间严格限制在$O(|Q| \cdot |U_{\mathit{active}}|)$,避免指数爆炸和全量扫描。

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2603.04560 2026-06-24 cs.RO 版本更新 50%

From Local Corrections to Generalized Skills: Improving Neuro-Symbolic Policies with MEMO

从局部修正到通用技能:利用MEMO改进神经符号策略

Benjamin A. Christie, Yinlong Dai, Mohammad Bararjanianbahnamiri, Simon Stepputtis, Dylan P. Losey

机构 * Collab Dept. of Mechanical Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, USA.(机械工程系,弗吉尼亚理工学院,黑斯堡,美国) TEA Lab(TEA实验室)

专题命中 逻辑推理 :reasoning(abstract)

AI总结 针对机器人神经符号策略中技能不足的问题,提出MEMO框架,通过收集、聚类和改写多用户自然语言修正,构建检索增强的技能手册,动态扩展技能库,实现新任务泛化。

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4. 规划推理 21 篇

2606.24849 2026-06-24 cs.CV cs.AI 新提交 93%

IV-CoT: Implicit Visual Chain-of-Thought for Structure-Aware Text-to-Image Generation

IV-CoT: 面向结构感知文本到图像生成的隐式视觉思维链

Zixuan Li, Haokun Lin, Yicheng Xiao, Zhiwei Li, Xinyang Song, Zelong Zheng, Yong He, Heng Yao, Ke Ding, Chao Yu, Chuan Yuan, Qi Li, Zhenan Sun

机构 * NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室) Ant Group(蚂蚁集团) The University of Hong Kong(香港大学)

专题命中 规划推理 :CoT(title,title_cn);chain-of-thought(title,abstract);reasoning(abstract);planning(abstract)

AI总结 提出隐式视觉思维链(IV-CoT)框架,通过结构到语义的级联分解和训练时草图监督,在不增加推理开销的情况下提升文本到图像生成的结构感知能力。

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2509.21543 2026-06-24 cs.RO 版本更新 88%

Self-CriTeach: LLM Self-Teaching and Self-Critiquing for Improving Robotic Planning via Automated Domain Generation

Self-CriTeach: LLM 自我教学与自我批评用于通过自动领域生成提升机器人规划

Jinbang Huang, Zhiyuan Li, Yuanzhao Hu, Zhanguang Zhang, Mark Coates, Xingyue Quan, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah's Ark Lab(华为诺亚实验室) University of Toronto(多伦多大学) University of British Columbia(不列颠哥伦比亚大学) McGill University(麦吉尔大学)

专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);CoT(abstract,abstract_cn);reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出Self-CriTeach框架,通过LLM自动生成符号规划领域,用于自我教学生成规划问题-计划对及自我批评生成结构化奖励信号,提升机器人规划性能与泛化能力。

Comments International Conference on Machine Learning (ICML) 2026

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2606.00618 2026-06-24 cs.AI 版本更新 85%

Efficient Test-time Inference for Generative Planning Models with OCL Search

生成式规划模型的高效测试时推理

Robert Gieselmann, Mihai Samson, Federico Pecora, Jeremy L. Wyatt

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

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

AI总结 本文提出一种改进的开放-封闭列表搜索算法,结合生成模型和启发式模型,在测试时高效推理,提升生成式规划模型的解质量和计算效率。

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2606.24510 2026-06-24 cs.AI cs.CL 新提交 81%

A specialized reasoning large language model for accelerating rare disease diagnosis: a randomized AI physician assistance trial

一种用于加速罕见病诊断的专用推理大语言模型:随机AI辅助医生试验

Haichao Chen, Songchi Zhou, Zhengyun Zhao, Shikai Hu, Xianghong Jin, Hongwei Ji, Li He, Shuli Li, Yiming Qin, Xin Tan, Runfeng Shi, Yih Chung Tham, Jiaye Zhu, Ye Li, Ye Jin, Longhao Cao, Dawei Li, Honghan Wu, Hongqiu Gu, Guanqiao Li, Tudor Groza, Chunying Li, Dian Zeng, Weihong Yu, Gareth Baynam, Saumya Shekhar Jamuar, Min Shen, Shuyang Zhang, Bin Sheng, Sheng Yu, Tien Yin Wong

机构 * Tsinghua Medicine, Tsinghua University(清华大学医学部,清华大学) Department of Ophthalmology, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College(北京大学人民医院眼科,中国医学科学院 & 北京大学医学部) Department of Statistics and Data Science, Tsinghua University(清华大学统计与数据科学系) Department of Rheumatology and Clinical Immunology, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College(北京大学人民医院风湿免疫科,中国医学科学院 & 北京大学医学部) Department of Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College(北京大学人民医院罕见病科,中国医学科学院 & 北京大学医学部) Department of Dermatology, Xijing Hospital, Air Force Medical University(西安空军军医大学西京医院皮肤科) School of Computer Science and Technology, East China Normal University (ECNU)(东华大学计算机科学与技术学院) Department of Neurosurgery, Xuanwu Hospital, Capital Medical University(首都医科大学宣武医院神经外科) Department of Ophthalmology, National University of Singapore(新加坡国立大学眼科) Singapore Eye Research Institute, Singapore National Eye Centre(新加坡眼科学研究所,新加坡国家眼科中心) Ophthalmology and Visual Science Academic Clinical Program, Duke-NUS Medical School(杜克-国立新加坡大学医学学校眼科与视觉科学学术临床项目) Department of Pediatrics, The First Hospital of Tsinghua University(清华大学第一医院儿科) College of Future Technology, Peking University(北京大学未来技术学院) School of Health and Wellbeing, University of Glasgow(格拉斯哥大学健康与福祉学院)

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

AI总结 提出开源推理大模型RaDaR(32B参数),通过增强推理训练和合成数据,在罕见病诊断中超越DeepSeek-R1等模型,随机试验显示其辅助使医生诊断准确率提升21.44个百分点。

Comments 36 pages, 5 figures

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2504.17070 2026-06-24 cs.RO cs.AI 版本更新 79%

MuTRAP: Multi-trigger Trojans Attacking Robot Task Planning Systems

MuTRAP: 攻击机器人任务规划系统的多触发器木马

Mohaiminul Al Nahian, Zainab Altaweel, David Reitano, Sabbir Ahmed, Shiqi Zhang, Adnan Siraj Rakin

机构 * Binghamton University (SUNY)(宾夕法尼亚州立大学布林顿分校)

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

AI总结 提出首个针对LLM辅助机器人任务规划器的多触发器木马攻击MuTRAP,通过少量任务特定参数注入后门,并优化触发器词以激活特定恶意行为,揭示当前基于LLM的规划器的安全漏洞。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

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2606.24101 2026-06-24 cs.RO cs.CV 新提交 78%

NavWM: A Unified Navigation World Model for Foresight-Driven Planning

NavWM:一种用于前瞻性规划的统一导航世界模型

Yanghong Mei, Longteng Guo, Ming-Ming Yu, Guiyu Zhao, Xingjian He, Jing Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Beihang University(北京航空航天大学) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院)

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

AI总结 提出NavWM统一导航世界模型,通过潜在世界令牌提取几何与语义先验,结合锚点多模态轨迹预测框架生成多样化动作空间,利用视觉前瞻评估最优路径,在多种机器人数据集上显著提升未来状态生成与零样本导航成功率。

Comments 13 pages, 5 figures, accepted to ECCV 2026

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2606.24597 2026-06-24 cs.CL 新提交 77%

Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents

Qwen-AgentWorld: 通用智能体的语言世界模型

Yuxin Zuo, Zikai Xiao, Li Sheng, Fei Huang, Jianhong Tu, Yuxuan Liu, Tianyi Tang, Xiaomeng Hu, Yang Su, Qingfeng Lan, Yantao Liu, Qin Zhu, Yinger Zhang, Bowen Yu, Haiquan Zhao, Haiyang Xu, Jianxin Yang, Jiayang Cheng, Junyang Wang, Lianghao Deng, Mingfeng Xue, Tianyi Bai, Yang Fan, Yubo Ma, Yucheng Li, Zeyu Cui, Zhihai Wang, Zhihui Xie, Zhuorui Ye, An Yang, Dayiheng Liu, Jingren Zhou, Ning Ding

机构 * Qwen Team(Qwen团队)

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

AI总结 提出基于语言模型的世界模型Qwen-AgentWorld,通过三阶段训练(CPT、SFT、RL)模拟7个领域的智能体环境,并构建AgentWorldBench基准,实验表明其显著优于现有模型,且能作为环境模拟器和智能体基础模型提升下游性能。

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2606.24470 2026-06-24 cs.AI 新提交 70%

The Latent Bridge: A Continuous Slow-Fast Channel for Real-Time Game Agents

潜在桥:用于实时游戏智能体的连续慢-快通道

Bojie Li, Noah Shi

机构 * Pine AI University of Washington(华盛顿大学)

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

AI总结 针对实时游戏智能体,提出一种可学习的连续潜在桥(Latent Bridge),将慢速推理VLM的残差投影到快速反应VLM的输入嵌入空间,在7个Atari游戏和驾驶域中匹配或超越文本桥,且增益高度可预测。

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2606.24047 2026-06-24 cs.AI cs.LG 新提交 62%

Ensemble Feature Selection and Harris Hawks Optimization for Explainable Mental Health Risk Prediction in Female Sex Workers

集成特征选择与哈里斯鹰优化用于女性性工作者可解释心理健康风险预测

Ahnaf Atef Choudhury, Md. Parvej Hoque Palash, Shahriar Siddique Ayon, Ramkrishna Saha, Abdullah Al Mamun

机构 * Department of Information Sciences and Technology(信息科学与技术系) George Mason University(乔治·马歇尔大学) Department of Computer Science and Engineering(计算机科学与工程系) Jahangirnagar University(贾汗吉尔纳加尔大学) AIUB The University of Texas at Dallas(德克萨斯大学达拉斯分校) Dhaka University of Engineering and Technology(达卡工程与技术大学)

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

AI总结 提出集成ANOVA和互信息的特征选择与哈里斯鹰优化逻辑回归的混合模型,在3005名女性性工作者中实现95.78%准确率,识别创伤后应激、客户暴力和职业因素为抑郁主要贡献因素。

Comments Accepted and presented at the 2026 8th IEEE Symposium on Computers & Informatics (ISCI 2026). To appear in IEEE conference proceedings

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2606.23991 2026-06-24 cs.AI cs.LG cs.MA cs.RO 新提交 62%

Critique of Agent Model

智能体模型批判

Eric Xing, Mingkai Deng, Jinyu Hou

机构 * Institute of Foundation Models, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学基础模型研究所) School of Computer Science, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学计算机科学学院)

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

AI总结 本文区分了自动化与智能体,提出真正智能体需内化目标、身份、决策、自我调节和学习等结构,并设计了GIC通用智能体架构。

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