大模型推理能力

MONAQ: Multi-Objective Neural Architecture Querying for Time-Series Analysis on Resource-Constrained Devices

MONAQ：面向资源受限设备的时间序列分析多目标神经架构查询

Patara Trirat, Jae-Gil Lee

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

AI总结 MONAQ通过多目标神经架构查询框架，结合大语言模型能力，实现对时间序列数据的高效处理与部署，实验表明其模型性能优于传统方法。

Comments EMNLP 2025 (Findings), Project Page: https://kaist-dmlab.github.io/MONAQ

LaGO: Latent Action Guidance for Online Reinforcement Learning

LaGO：面向在线强化学习的潜在动作引导

Kuan-Yen Liu, Ren-Jyun Huang, Ti-Rong Wu

机构 * Siebel School of Computing（计算科学系） ； Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign, USA（数据科学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，美国） ； Department of Computer Science, National Yang Ming Chiao Tung University, Taiwan（计算机科学系，National Yang Ming Chiao Tung大学，台湾） ； Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan（信息科学研究所， Academia Sinica，台湾） 纠错

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

AI总结 提出LaGO框架，利用预训练大语言模型作为潜在动作先验，软引导在线策略优化，在离散和连续控制基准上显著提升奖励与成功率。

Comments 9 pages, 2 figures. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Large Language Models for Planning (LM4Plan)

World Models in Pieces: Structural Certification for General Agents

分片世界模型：通用智能体的结构化认证

Yikai Lu, Yifei Wu, Xinyu Lu, Tongxin Li

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）数据科学学院） 纠错

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

AI总结 针对通用智能体在大世界场景下无法普遍胜任的问题，提出结构化认证框架，通过深度组合目标过滤特定转移，证明世界模型具有O(1/n)+O(δ)误差界，实现可认证部署。

Comments 30 pages, camera-ready version in ICML 2026

AsyncOPD: How Stale Can On-Policy Distillation Be?

AsyncOPD：同策略蒸馏可以有多陈旧？

Wonjun Kang, Kevin Galim, Seunghyuk Oh, Minjun Kang, Sanghyun Park, Donghoon Kim, Minjae Lee, Minseo Kim, Rishabh Tiwari, Yuchen Zeng, Hyung Il Koo, Kangwook Lee

机构 * FuriosaAI ； Ajou University（亚洲大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； KRAFTON ； Ludo Robotics 纠错

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

AI总结 研究异步同策略蒸馏中陈旧数据的影响，发现前向KL对陈旧更鲁棒，反向KL脆弱但可通过重算信号缓解，并提出AsyncOPD框架实现1.6-3.8倍加速。

Comments Code: https://github.com/furiosa-ai/async-opd

Maestro Order: A Model-Agnostic Orchestration Harness

Maestro Order: 一种模型无关的编排框架

Hidayet Aksu

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

AI总结 提出Maestro Order框架，通过分解、集成、验证和递归四种原语组合模型，并利用预算感知控制器分配计算资源，将不可靠的求解器转化为可靠的问题解决系统，显著提升可靠性。

Comments 10 pages, 4 figures

Hybrid Sequence Modeling and Reinforced Verification for Controllable Target-Conditioned Decision Making

混合序列建模与强化验证的可控目标条件决策

Yue Pei, Hongming Zhang, Chao Gao, Martin Müller, Yingying Zhang, Mengxiao Zhu, Hao Sheng, Ziliang Chen, Liang Lin, Haogang Zhu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） ； Department of Computing Science and Amii, University of Alberta（阿尔伯塔大学计算机科学系和Amii） ； Edmonton Research Center, Huawei Canada（华为加拿大埃德蒙顿研究中心） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（杭州国际创新院，北航） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, North China University of Technology（北中国技术大学人工智能与计算机科学学院） ； Research Institute of Multiple Agents and Embodied Intelligence, Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室多智能体与具身智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出Doctor框架，结合掩码轨迹Transformer与强化验证，通过生成候选动作并选择验证值最接近目标回报的动作，提升目标条件策略在低覆盖数据下的可控性。

When Surveys Become Conversations: Adaptive Matrix Validation for AI-Assisted Interviews

当调查变成对话：面向AI辅助访谈的自适应矩阵验证

Tyler H. McCormick

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出自适应矩阵验证（AMV）方法，通过少量随机结构化问题校准AI从访谈中映射的变量，提升均值、子组和回归系数的估计精度，并在三个模拟研究中验证其有效性。

SupplyNet: Supporting Visual Exploratory Learning in Supply Chain via Contextual Multi-Agent Simulation

SupplyNet: 通过上下文多智能体模拟支持供应链中的视觉探索式学习

Yanjia Li, Kelcy Kexin Han, Tianrui Hu, Yi-Fan Cao, Huamin Qu, Sicheng Song

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出SupplyNet，一种基于上下文图的多智能体LLM框架的视觉模拟系统，通过交互式网络视图、分支时间线和任务分析控制台，支持供应链中的反事实探索、因果追踪和比较推理，提升用户参与度和理解。

Comments 25 pages, 7 figures

Varying Bundle Size Reactive Multi-Task Assignment using Selective Cost Estimation for Multi-Agent Systems

基于选择性成本估计的多智能体系统变束大小反应式多任务分配

Niklas Dahlquist, Shridhar Velhal, George Nikolakopoulos

机构 * Luleå University of Technology（吕勒奥理工大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种分布式两阶段多保真束生成框架，通过低保真启发式搜索束空间，仅对最有希望候选进行高保真路径规划，实现反应式多机器人任务分配，提高拍卖方法性能。

Comments Accepted for publication at the 23rd World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC 2026)

ActiveScope: Actively Seeking and Correcting Perception for MLLMs

ActiveScope: 主动寻求和纠正MLLMs的感知

Yajing Wang, Chao Bi, Junshu Sun, Shufan Shen, Zhaobo Qi, Shuhui Wang, Qingming Huang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； State Key Lab of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，北京，中国） ； Harbin Institute of Technology (Weihai)（哈尔滨工业大学（威海）） 纠错

专题命中 规划推理 ：self-correction(abstract)

AI总结 提出ActiveScope框架，通过语义锚点定位和干扰抑制细化模块，解决MLLMs在高分辨率图像中的细粒度感知问题，在V* Bench上达到96.34%准确率。

Comments ICML 2026

Unifying Search and Recommendation in LLMs via Gradient Multi-Subspace Tuning

通过梯度多子空间调优统一大语言模型中的搜索与推荐

Jujia Zhao, Zihan Wang, Shuaiqun Pan, Suzan Verberne, Zhaochun Ren

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对搜索与推荐统一中全微调计算昂贵、参数高效微调存在梯度冲突和用户意图理解偏移的问题，提出梯度多子空间调优框架，通过多子空间分解和零空间投影缓解冲突并保持通用知识，在基准数据集上超越现有方法。

Comments Accepted by SIGIR 2026

PointVG-R: Internalizing Geometric Reasoning in MLLMs for Precise Pointing Localization via Visual Chain of Thought

PointVG-R: 通过视觉思维链在多模态大语言模型中内化几何推理以实现精确指向定位

Ling Li, Bowen Liu, Zinuo Zhan, Jianhui Zhong, Ziyu Zhu, Bingcai Wei, Kenglun Chang, Zhidong Deng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 提出PointVG-R，通过强化学习和冷启动数据内化几何推理，结合视觉思维链数据集EgoPoint-CoT，在指向性视觉定位任务中实现mIoU提升15.86个点的SOTA性能。

RoBoSR: Structured Scene Representations for Embodied Robotic Reasoning

RoBoSR：面向具身机器人推理的结构化场景表示

Kewei Hu, Wanchan Yu, Fangwen Chen, Jing Jiajian, Zimeng Li, Ying Wei, Tianhao Liu, Michael Zhang, Hanwen Kang

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出RoBoSR，一种基于语义对象中心场景图的中间结构表示，将操作建模为逐步状态转换，实现因果推理和长期任务规划，并在零样本泛化中优于提示方法和经典TAMP基线。

SER: Learning to Ground Video Reasoning with Semantic Evidence Rewards

SER: 用语义证据奖励学习视频推理定位

Sheng Xia, Zhengqin Lai, Tianxiang Jiang, Kanghui Tian, Shoujun Zhou, Bin Li, Yi Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出语义证据奖励（SER），通过将时空证据定位重构为约束验证任务，利用裁判VLM评估证据的相关性和定位质量，在V-STAR基准上提升3.0点mLGM。

ObsGraph: Hierarchical Observation Representation for Embodied Reasoning and Exploration

ObsGraph: 用于具身推理与探索的层次化观测表示

Taekbeom Lee, Youngseok Jang, Jeonghwa Heo, Jeongjun Choi, H. Jin Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出ObsGraph，一种以观测为中心的层次化场景图，通过房间-视图-对象三层结构统一场景表示、检索与探索，实现粗到细的层次化检索并利用检索结果指导自适应多尺度探索，在具身推理与探索基准上提升了成功率和效率。

PAIWorld: A 3D-Consistent World Foundation Model for Robotic Manipulation

PAIWorld: 用于机器人操作的三维一致世界基础模型

Yuhang Huang, Xuan Lv, Junyan Xu, Zhiyuan Yu, Jiazhao Zhang, Ruizhen Hu, Wancheng Feng, Shilong Zou, Hewen Xiao, Ziqiao Zhou, Kaiyun Huang, Zhiyu Peng, Juzhan Xu, Hang Zhao, Chenyang Zhu, Renjiao Yi, Yifei Huang, Douhui Wu, Yan Zhang, Kexu Cheng, Chunhe Song, Yunzhi Xue, Xiuhong Zhang, Leitao Guo, Yunji Chen, Bin Wu, Haibin Yu, Kai Xu

机构 * Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能产业研究院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出PAIWorld框架，通过几何感知交叉注意力、几何旋转位置编码和潜在3D-REPA蒸馏，解决多视图世界模型的3D不一致问题，在机器人操作基准上取得领先性能。

E-MRL: Cross-view Aligned Evidence-driven Multimodal Reinforcement Learning for Reliable 3D Tumor Analysis

E-MRL: 跨视图对齐的证据驱动多模态强化学习用于可靠的3D肿瘤分析

Sijing Li, Zhongwei Qiu, Zhuoya Wang, Boxiang Yun, Zhenyu Yi, Jianwei Xu, Wenqiao Zhang, Yingda Xia, Ling Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） ； Hupan Lab（华平实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出跨视图对齐的证据驱动多模态强化学习框架E-MRL，通过将生成过程建模为“诊断-定位-验证”的马尔可夫决策过程，并引入跨视图一致性奖励，减少视觉幻觉并提升3D CT肿瘤诊断准确性。

Comments 9 pages, 2 figures

Geometric Action Model for Robot Policy Learning

几何动作模型用于机器人策略学习

Jisang Han, Seonghu Jeon, Jaewoo Jung, René Zurbrügg, Honggyu An, Tifanny Portela, Marco Hutter, Marc Pollefeys, Seungryong Kim, Sunghwan Hong

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出几何动作模型(GAM)，通过重用预训练几何基础模型(GFM)作为共享骨干，实现语言条件下的操作策略，在仿真和真实机器人任务中优于现有方法。

Comments Project page: https://cvlab-kaist.github.io/Geometric-Action-Model/

SpaCE: Rethinking Spatial Capacity and Generalization in Multi-Frame Multimodal Large Language Models

SpaCE: 重新思考多帧多模态大语言模型中的空间容量与泛化能力

Mariana Costa, Camila Ferreira, Alberlucia Rafael Soarez, Alejandro Torres

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出SpaCE理论框架，证明多帧空间推理的信息论上界、样本复杂度界、PAC-Bayes泛化界，并刻画显式3D表示与隐式推理的偏差-方差权衡，在多个基准上验证了理论紧致性。

ArtiTwinSplat: Interactable Digital Twin Reconstruction via Gaussian Splatting from RGB-D videos

ArtiTwinSplat：基于RGB-D视频的高斯泼溅实现可交互数字孪生重建

Pranjal Mishra, René Zurbrügg, Max Wilder-Smith, Marco Hutter, Marc Pollefeys, Zuria Bauer, Hermann Blum

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft（微软） ； University of Bonn（波恩大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出ArtiTwinSplat框架，利用3D高斯泼溅从RGB-D视频自动构建可交互的铰接物体数字孪生，无需CAD模型或人工标注，支持实时渲染与交互操作。

Comments Presented at the ICRA 2026 Workshop on Advances and Challenges in AI-Driven Automation and Robotic System Integration with Digital Twins, Vienna, June 2026

Trustworthy Image Authentication using Forensic Knowledge Graphs

使用取证知识图谱的可信图像认证

Tai D. Nguyen, Matthew C. Stamm

机构 * Drexel University（德雷塞尔大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出取证知识图谱（FKG）框架，通过结构化取证证据提取与推理实现可解释的图像伪造检测，优于现有检测器和视觉语言模型。

Comments Accepted and Published at ECCV 2026

HANCLIP: A Family of Hyperbolic Angular Negation Vision Language Models

HANCLIP：双曲角否定视觉语言模型系列

Hoang-Bao Le, Aiden Durrant, Thai Son Mai, Binh T. Nguyen, Liting Zhou, Cathal Gurrin

机构 * ADAPT Centre Dublin City University, Ireland（爱尔兰都柏林城市大学ADAPT中心） ； University of East Anglia Norwich, UK（英国东英吉利大学） ； Queen’s University Belfast Belfast, UK（英国贝尔法斯特女王大学） ； University of Science Vietnam National University Ho Chi Minh City, Vietnam（越南胡志明市国家大学理科大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对视觉语言模型对否定语义脆弱的问题，提出HANCLIP系列，通过双曲空间和角度三元组目标重构嵌入空间，在20K数据上训练，增强否定敏感性同时保持预训练表示，在NegBench等基准上取得一致提升。

WorldOlympiad: Can Your World Model Survive a Triathlon?

WorldOlympiad：你的世界模型能经受铁人三项考验吗？

Yuke Zhao, Wangbo Zhao, Weijie Wang, Zeyu Zhang, Dakai An, Akide Liu, Yinghao Yu, Jiasheng Tang, Fan Wang, Wei Wang, Bohan Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； TRE, Alibaba Group（阿里巴巴TRE） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出WorldOlympiad基准，从物理忠实性、几何一致性和交互保真度三个维度诊断视频世界模型，揭示现有模型在物理推理、3D一致性和长程交互方面的显著不足。

Comments Project Page: https://alibaba-damo-academy.github.io/WorldOlympiad/, Code: https://github.com/alibaba-damo-academy/WorldOlympiad

TSegAgent: Zero-Shot Tooth Segmentation via Geometry-Aware Vision-Language Agents

TSegAgent：通过几何感知的视觉-语言代理实现零样本牙科分割

Shaojie Zhuang, Lu Yin, Guangshun Wei, Yunpeng Li, Xilu Wang, Yuanfeng Zhou

机构 * Shandong University（山东大学） ； University of Surrey（Surrey大学） ； King's College London（伦敦国王学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出TSegAgent，通过几何推理而非数据驱动方法，实现零样本牙科分割，减少标注成本并提升泛化能力。

Comments MICCAI 2026; Under review

Grounded Chess Reasoning in Language Models via Master Distillation

通过大师蒸馏实现语言模型中的接地国际象棋推理

Zhenwei Tang, Qianfeng Wen, Seth Grief-Albert, Yahya Elgabra, Blair Yang, Honghua Dong, Ashton Anderson

机构 * Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Queen’s University（皇后大学） ； Coolwei AI Lab（Coolwei人工智能实验室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出大师蒸馏框架，将专家系统推理过程蒸馏为自然语言思维链，使4B参数模型C1在国际象棋中达到48.1%准确率，超越所有开源模型和多数前沿闭源系统。

GR2: Generative Reasoning Re-ranker

生成式推理重排序器

Mingfu Liang, Yufei Li, Jay Xu, Kavosh Asadi, Xi Liu, Shuo Gu, Kaushik Rangadurai, Frank Shyu, Shuaiwen Wang, Song Yang, Zhijing Li, Jiang Liu, Mengying Sun, Fei Tian, Xiaohan Wei, Chonglin Sun, Jacob Tao, Shike Mei, Wenlin Chen, Santanu Kolay, Sandeep Pandey, Hamed Firooz, Luke Simon

机构 * Meta AI 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出GR2框架，利用大语言模型的推理能力进行推荐重排序，通过语义ID编码、推理轨迹监督微调和强化学习优化，在Recall@5和NDCG@5上超越现有方法。

Comments 31 pages

Not All Invariants Are Equal: Curating Training Data to Accelerate Program Verification with SLMs

并非所有不变式都同等重要：利用SLM通过精选训练数据加速程序验证

Ido Pinto, Yizhak Yisrael Elboher, Haoze Wu, Nina Narodytska, Guy Katz

机构 * Hebrew University of Jerusalem, Israel（特拉维夫大学） ； Amherst College, USA（阿默斯特学院） ； VMware Research by Broadcom, USA（Broadcom VMware 研究） 纠错

专题命中 测试时计算 ：test-time compute(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出Wonda数据筛选流水线，通过AST归一化和LLM语义重写从原始验证器输出中提取高质量训练不变式，微调小语言模型（SLM）后，在多个模型上使不变式正确性和加速率翻倍甚至三倍，小模型性能媲美大模型。

Comments A preprint of the ICML 2026 paper with the same title

Are Safety Guarantees in Neural Networks Safe? How to Compute Trustworthy Robustness Certifications

神经网络中的安全保障真的安全吗？如何计算可信的鲁棒性认证

Merkouris Papamichail, Konstantinos Varsos, Giorgos Flouris, João Marques-Silva

机构 * University of Crete（克里特大学） ； Catalan Institution for Research and Advanced Studies（加泰罗尼亚研究与高等研究院） ； University of Lleida（莱里达大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对神经网络对抗样本问题，提出apothem度量以线性时间计算最优鲁棒性认证，并证明体积最优认证的不可行性，引入双重认证和ParallelepipedoNN系统，在MNIST等基准上实现至少两倍的最小边长改进。

Teaching Diffusion to Speculate Left-to-Right

教导扩散模型从左到右推测

Lexington Whalen, Yuki Ito, Ryo Sakamoto

机构 * Lexington Whalen ； Yuki Ito ； Ryo Sakamoto 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 针对自回归解码的推理瓶颈，提出三种训练时干预方法（位置加权、首次错误焦点损失、链损失）来弥合块扩散草稿模型的双向生成与自回归目标模型从左到右验证之间的不对称性，显著提升接受草稿长度。

Comments 13 pages, technical report

GUI vs. CLI: Execution Bottlenecks in Screen-Only and Skill-Mediated Computer-Use Agents

GUI vs. CLI：纯屏幕与技能中介计算机使用代理的执行瓶颈

Xiao Zhou, Siyue Zhang, Yilun Zhao, Jinbiao Wei, Tingyu Song, Arman Cohan, Chen Zhao

机构 * NYU Shanghai（上海纽约大学） ； Yale NLP Lab（耶鲁大学自然语言处理实验室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过匹配基准测试，发现GUI代理在长流程任务中表现优于CLI代理，但CLI代理通过技能增强可超越GUI，揭示两者执行瓶颈分别在于可靠交互与技能覆盖。