大模型推理能力

Empowering GUI Agents via Autonomous Experience Exploration and Hindsight Experience Utilization for Task Planning

通过自主经验探索与事后经验利用赋能GUI智能体任务规划

Tianyi Men, Zhuoran Jin, Pengfei Cao, Yubo Chen, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出PEEU方法，通过自主探索环境发现经验并利用事后经验合成严格对齐的高层训练数据，提升小型多模态大语言模型在GUI任务中的规划与跨网站泛化能力。

Comments Accepted to ACL 2026 Main

Event-Adaptive Motion Planning with Distilled Vision-Language Model in Safety-Critical Situations

安全关键场景下基于蒸馏视觉语言模型的事件自适应运动规划

Zhenwei Huang, Changsheng You, Shuai Wang, Chao Zhou, Wei Xu, Yi Gong

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Manifold Tech Limited（曼孚科技股份有限公司） 纠错

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

AI总结 提出事件自适应运动规划（EAMP）框架，通过可配置语义事件触发器、蒸馏视觉语言模型和语义模型预测控制，在安全关键场景中实现高层推理与底层控制的协同，提升动态安全裕度并保持实时性。

Comments 8 pages, 8 figures, 4 tables. Accepted by IROS 2026

Visual-Language-Guided Task Planning for Horticultural Robots

面向园艺机器人的视觉-语言引导任务规划

Jose Cuaran, Kendall Koe, Aditya Potnis, Naveen Kumar Uppalapati, Girish Chowdhary

机构 * the Siebel School of Computing and Data Science（塞比尔计算与数据科学学院） ； the Department of Agricultural and Biological Engineering（农业与生物工程系） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算中心） 纠错

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

AI总结 提出一种模块化框架，利用视觉语言模型（VLM）主动查询异构数据源来引导机器人任务规划，在单作和混作环境中进行短期和长期作物监测任务基准测试，发现零样本VLM在短期任务中表现稳健（成功率87%），但长期多目标任务成功率低于10%，且依赖噪声语义地图时性能下降。

Comments 18 pages, 6 figures

Metaphors are a Source of Cross-Domain Misalignment of Large Reasoning Models

隐喻是大推理模型跨领域失调的根源

Zhibo Hu, Chen Wang, Yanfeng Shu, Hye-young Paik, Liming Zhu

机构 * The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； CSIRO Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织数据61） 纠错

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

AI总结 研究发现训练数据中的隐喻会导致大推理模型在推理输出中出现跨领域失调，通过隐喻干预可显著改变失调程度，并设计出高精度检测器。

Comments 19 pages, 6 figures

Finding the Time to Think: Learning Planning Budgets in Real-Time RL

寻找思考时间：在实时强化学习中学习规划预算

Aneesh Muppidi, Firas Darwish, Dylan Cope, João F. Henriques, Jakob Nicolaus Foerster

机构 * British Open-ended Learning and Discovery Lab (BOLD)（英国开放性学习与探索实验室（BOLD）） ； University of Oxford（牛津大学） ； VGG（视觉信息小组） 纠错

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

AI总结 针对环境在决策期间持续运行的实时强化学习，提出一种轻量级门控策略，根据状态选择规划预算，在多个实时游戏中优于固定预算和启发式基线。

A-Evolve-Training: Autonomous Post-Training of a 30B Model

A-Evolve-Training: 30B模型的自主后训练

Zhan Shi, Bing He, Yisi Sang, Hanqing Lu, Benoit Dumoulin

机构 * A-EVO-Lab, Amazon（亚马逊A-EVO实验室） 纠错

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

AI总结 提出一个无需人工干预的自主后训练系统，对30B参数模型进行多轮训练，在NVIDIA排行榜上接近人类最佳成绩，并展示了系统能自主发现并修正指标误导问题。

Comments 12 pages,

TAVR-VLM: Risk-Conditioned Causal Grounding for Hallucination-Resistant Report Generation

TAVR-VLM：面向抗幻觉报告生成的风险条件因果基础

Zhixiang Lu, Xiwei Liu, Sifan Song, Changkai Ji, Anh Nguyen, Jionglong Su, Imran Razzak, Jinfeng Wang

机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） 纠错

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

AI总结 提出TAVR-VLM框架，通过风险条件因果注意力（R-CGA）建立“风险→区域→词”的结构化基础路径，在TAVR规划中减少诊断幻觉，实现新最优性能。

Governing Actions, Not Agents: Institutional Attestation as a Governance Model for Autonomous AI Systems

治理行动，而非智能体：机构证明作为自主AI系统的治理模型

Jakob Salfeld-Nebgen

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

AI总结 针对自主AI系统可能执行不可逆高风险行动的问题，提出一种基于机构证明的计算治理模型，将执行权限与规划推理分离，通过独立权威源证明前提条件，并采用防篡改日志记录决策。

Einstein World Models

爱因斯坦世界模型

Munachiso Samuel Nwadike, Zangir Iklassov, Ali Mekky, Zayd M. Kawakibi Zuhri, Kentaro Inui

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； RIKEN AIP, Japan（日本理化学研究所革新智能综合研究中心） ； Tohoku University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出爱因斯坦世界模型（EWM），通过将视觉时间展开嵌入推理轨迹，使LLM能利用视觉化反事实事件增强复杂推理能力。

Comments 12 pages (9 without references), 2 figures, 1 algorithm

A Process Harness for Uplifting Legacy Workflows to Agentic BPM: Design and Realization in CUGA FLO

一种将遗留工作流提升为智能体BPM的过程驾驭框架：在CUGA FLO中的设计与实现

Fabiana Fournier, Lior Limonad

机构 * IBM SIL, Israel（IBM 研究实验室，以色列） ； Department of Information Systems, Faculty of Computer & Information Sciences, University of Haifa（海法大学计算机与信息科学学院信息系统系） 纠错

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

AI总结 提出过程驾驭框架，通过策略驱动的智能体层在不替换工作流引擎的情况下将遗留工作流升级为智能体BPM，并基于TDF模型在CUGA FLO中实现，通过三种智能体类型和钩子机制实现指令性与规范性需求的统一。

Comments 24 pages, 5 figures

In-Context Model Predictive Generation: Open-Vocabulary Motion Synthesis from Language Models to Physics

上下文模型预测生成：从语言模型到物理的开放词汇运动合成

Xiaomeng Fu, Junfan Lin, Yang Liu, Yaowei Wang, Guanbin Li, Liang Lin, Ziliang Chen

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Department of Networked Intelligence, Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室网络智能部） ； School of Computer Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出ICMPG框架，结合语言模型规划与推理时物理反馈，通过上下文感知运动生成和模型预测生成模块实现语义忠实且物理合理的开放词汇运动合成。

Learning Motion Feasibility from Point Clouds in Cluttered Environments

从杂乱环境中的点云学习运动可行性

Sajid Ansari, Arthi, Girish Varma, Antony Thomas

机构 * International Institute of Information Technology Hyderabad（国际信息技术学院海得拉巴） 纠错

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

AI总结 提出直接从RGB-D观测学习7自由度机械臂运动可行性预测的方法，构建包含270万抓取可行性标签的大规模基准，并评估三种分类器架构，最佳模型GRASPFC-PTX在新型物体上AUROC达0.996且预测速度远超基于采样的运动规划器。

Empirical Software Engineering TerraProbe: A Layered-Oracle Framework for Detecting Deceptive Fixes in LLM-Assisted Terraform

实证软件工程 TerraProbe: 用于检测LLM辅助Terraform中欺骗性修复的分层Oracle框架

Manar Alsaid, Chimdumebi Nebolisa, Faris Abbas

机构 * East Texas A&M University（东德克萨斯农工大学） ； Texas Woman’s University（德克萨斯女子大学） 纠错

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

AI总结 提出TerraProbe五层Oracle框架，评估LLM辅助Terraform安全修复，发现71.4%的真实修复为欺骗性修复，并建立四维欺骗性修复分类法。

Comments 34 pages, 12 figures, 14 tables. Journal-first manuscript submitted to Empirical Software Engineering. Primary classification: cs.SE; cross-list: cs.CR

How Do Tool-Augmented LLM Agents Perform on Real-World Energy Analytics Tasks?

工具增强的LLM智能体在真实世界能源分析任务中的表现如何？

David Akinpelu, Akintonde Abbas, Rereloluwa Alimi, Ayodeji Lana

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； Tume AI 纠错

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

AI总结 针对能源领域缺乏智能体评估基准的问题，构建了包含243个专家策划问题的测试环境，评估工具增强的LLM智能体在数据检索、知识解释和定量建模三类任务上的表现。

A Guideline-Aware AI Agent for Zero-Shot Target Volume Auto-Delineation

一种遵循指南的AI智能体用于零样本靶区自动勾画

Yoon Jo Kim, Wonyoung Cho, Jongmin Lee, Han Joo Chae, Hyunki Park, Sang Hoon Seo, Jae Myung Noh, Kyungmi Yang, Dongryul Oh, Jin Sung Kim

机构 * Oncosoft Inc.（Oncosoft公司） ； Department of Radiation Oncology, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine（放射肿瘤科，三星医疗中心，成均馆大学医学院） 纠错

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

AI总结 提出OncoAgent框架，将文本临床指南转化为三维靶区轮廓，无需训练即可实现零样本勾画，在食管癌病例中达到与监督方法相当的Dice系数，且医生更偏好其指南依从性和临床可接受性。

Comments Accepted to MICCAI 2026

Proposal-Conditioned Latent Diffusion for Closed-Loop Traffic Scenario Generation

基于提议条件的闭环交通场景生成潜扩散模型

Shubham Vaijanath Phoolari, Aleyna Kara, Christoph Lauer, Steven Peters

机构 * CARIAD SE ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Institute of Automotive Engineering (FZD), TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学汽车工程研究所（FZD）） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种基于实例场景上下文和多模态提议先验的扩散框架，通过紧凑动作潜表示和提议初始化提升采样效率，实现闭环交通场景的逼真、安全且可控生成。

Comments Accepted for publication at the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2026

MedSWFlow: An Open-Source LLM Workflow for Drafting Medical Social Work Case Plans

MedSWFlow: 一个用于起草医务社会工作案例计划的开源LLM工作流

Yulin Mao, Shiyu Li, Shuping Song, Yuling Zhang, Yajun Song

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出开源、模型无关的LLM工作流MedSWFlow，将案例计划任务分解为六个阶段，通过结构化提示生成可审查的评估表和服务计划，旨在辅助从业者起草案例计划。

Comments 26pages, 8tables, 2figuers

DocArena: Turning Raw Documents into Controllable Training Environments for Document Search Agents

DocArena：将原始文档转化为可控的训练环境用于文档搜索代理

Jiamian Wang, Ruiyi Zhang, Tong Yu, Jing Shi, Samyadeep Basu, Rajiv Jain, Zhiqiang Tao, Tong Sun

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出DocArena自动化流程，通过多模态文档结构化、推理型QA对构建和质量控制，生成可控训练环境，使基于文本LLM的搜索代理在多模态文档检索和问答中取得最佳性能。

Comments search agent for documents

Towards Recursive Self-Evolving Agentic Literature Retrieval

迈向自演化代理文献检索

Yuwen Du, Tian Jin, Jing Kang, Xianghe Pang, Jingyi Chai, Tingjia Miao, Fenyi Liu, WenHao Wang, Sikai Yao, Yuzhi Zhang, Siheng Chen

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出PaSaMaster系统，通过迭代意图分析、检索和排序，实现证据支持的文献推荐，解决传统关键词检索和生成式LLM的局限性，提升文献检索的准确性和效率。