大模型推理能力

Tool Use as Action: Towards Agentic Control in Mobile Core Networks

工具使用作为行动：迈向移动核心网络中的智能体控制

Purna Sai Garigipati, Onur Ayan, Kishor Chandra Joshi, Xueli An

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

AI总结 本文提出基于智能体AI的移动核心网络工具接口设计与原型，利用MCP和A2A协议实现意图驱动任务，并分析端到端延迟。

Comments Accepted for presentation at IEEE PIMRC 2026

Object Aligner: A Configurable JSON Schema Similarity Score for Graphs, Applied to LLM Prompt Optimization

Object Aligner: 一种可配置的图结构JSON模式相似度评分，应用于LLM提示优化

Jan Drchal

机构 * Artificial Intelligence Center, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（捷克理工大学电气工程学院人工智能中心） 纠错

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

AI总结 提出Object Aligner，一种基于递归树对齐和引用对齐的JSON相似度评分方法，通过Weisfeiler-Leman颜色细化近似图同构，用于LLM输出评估和提示优化。

Comments 28 pages, This is a submitted version of a manuscript under review at IEEE Access; it has not been peer reviewed

SkillFuzz: Fuzzing Skill Composition for Implicit Intents Discovery in Open Skill Marketplaces

SkillFuzz: 面向开放技能市场中隐式意图发现的技能组合模糊测试

Jinwei Hu, Yi Dong, Youcheng Sun, Xiaowei Huang

机构 * School of Computer Science and Informatics, University of Liverpool（利物浦大学计算机科学与信息学学院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出SkillFuzz，首个无需执行的模糊测试方法，通过提取结构化技能契约并利用契约引导的蒙特卡洛树搜索，在开放技能市场中高效发现因技能组合导致的隐式意图，验证了80%以上高风险组合。

Comments Under Review

SPADER: Step-wise Peer Advantage with Diversity-Aware Exploration Rewards for Multi-Answer Question Answering

SPADER: 面向多答案问答的逐步同伴优势与多样性感知探索奖励

Qiming Shi, Zhaolu Kang, Yunfan Zhou, Di Weng, Yingcai Wu

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件技术学院） 纠错

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

AI总结 提出SPADER强化学习框架，通过逐步同伴优势（SPA）机制和多样性感知探索奖励，解决多答案问答中长程工具使用的细粒度信用分配与持续探索问题，实验表明在多个数据集上提升了召回率和F1分数。

Bringing Agentic Search to Earth Observation Data Discovery

将智能搜索引入地球观测数据发现

Minghan Yu, Youran Sun, Chugang Yi, Yixin Wen, Haizhao Yang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 提出一个基于智能搜索的系统，利用知识图谱和大型语言模型，从自然语言查询中返回匹配的地球科学数据集和工具，显著提升检索性能。

Comments 19 pages, 1 figure, 6 tables

ElephantAgent: Contextual State Continuity in Agentic Systems

ElephantAgent: 智能体系统中的上下文状态连续性

Jiankai Jin, Xiangzheng Zhang, Zhao Liu, Wenzhuo Xu, Dongdong Yang, Deyue Zhang, Quanchen Zou

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

AI总结 针对工具和记忆投毒攻击，提出ElephantAgent协议，通过强制上下文状态连续性防御状态篡改，并利用历史可追溯性实现事后审计与恢复。

Autonomous discovery of traffic laws with AI traffic scientists

AI交通科学家自主发现交通规律

Xingyuan Dai, Yue Liu, Xiaoyan Gong, Qinghai Miao, Junyou Shang, Yutong Wang, Chao Guo, Yonglin Tian, Yizhang Chai, Chao Xiang, Yisheng Lv, Fei-Yue Wang

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； China Telecom Research Institute（中国电信研究院） ； Macau Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学澳门系统工程研究所） ； State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出TrafficSci智能体系统，通过迭代工作流自主发现交通规律，在四个案例中重现已知规律并发现城市驾驶行为中的内在时间记忆尺度。

Comments 19 pages, 6 figures

Bi-NAS: Towards Effective and Personalized Explanation for Recommender Systems via Bi-Level Neural Architecture Search

Bi-NAS：通过双层神经架构搜索实现推荐系统的有效和个性化解释

Longfeng Wu, Yao Zhou, Tong Zeng, Zhimin Peng, Bhanu Pratap Singh Rawat, Lecheng Zheng, Giovanni Seni, Dawei Zhou

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Google（谷歌） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 提出Bi-NAS框架，通过双层神经架构搜索优化推荐解释，结合大语言模型生成个性化理由，提升准确性和解释效果。

How Indian Dermatologists are Utilizing Artificial Intelligence for Clinical Practice and Workflow Management: A Nationwide Survey with a Special Focus on atopic dermatitis

印度皮肤科医生如何将人工智能用于临床实践和工作流程管理：一项以特应性皮炎为重点的全国性调查

Dipayan Sengupta, Saumya Panda, Sandipan Dhar, Dipankar De, Deepika Pandhi, Narayanan B

机构 * Charnock Hospital, Kolkata, India（科钦医院，加尔各答，印度） ； Department of Dermatology, Jagannath Gupta Institute of Medical Sciences and Hospital, Kolkata, India（皮肤科部，贾亚纳塔·古普塔医学科学与医院，加尔各答，印度） ； Department of Pediatric Dermatology, Institute of Child Health, Kolkata-700017, India（儿科皮肤科部，儿童健康研究所，加尔各答-700017，印度） ； Department of Dermatology, Venereology, and Leprology, Postgraduate Institute of Medical Education and Research, Chandigarh-160012, India（皮肤科、性病学和麻风病学部，医学教育与研究研究生院，昌迪加尔-160012，印度） ； Department of Dermatology and STD, University College of Medical Sciences & GTBH, University of Delhi, Delhi-110095, India（皮肤科和性传播疾病部，医学科学大学及GTBH，德里大学，德里-110095，印度） ； Department of DVL, Sree Balaji Medical College and Hospital, Chennai, India（DVL部，Sree Balaji医学院和医院，钦奈，印度） 纠错

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

AI总结 通过全国性调查，发现印度皮肤科医生主要使用通用大语言模型处理认知和行政任务，而临床需求集中于慢性病管理和特应性皮炎工作流支持，提示临床监督下的工作流工具可能比独立诊断应用更有用。

Comments 28 pages, 5 tables

MemSyco-Bench: Benchmarking Sycophancy in Agent Memory

MemSyco-Bench：智能体记忆中的谄媚基准测试

Zhishang Xiang, Zerui Chen, Yunbo Tang, Zhimin Wei, Ruqin Ning, Yujie Lin, Qinggang Zhang, Jinsong Su

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

AI总结 提出MemSyco-Bench基准，评估LLM智能体因记忆引发的谄媚问题，涵盖拒绝记忆、尊重适用范围、解决冲突、跟踪更新和个性化使用五个任务。

KernelSight-LM: A Kernel-Level LLM Inference Simulator

KernelSight-LM: 一种内核级LLM推理模拟器

Xiteng Yao, Taeho Kim, Hengzhi Pei, Xinle Liu, Kyle Ulrich, Leonard Lausen, Ashish Khetan, Xiang Song, George Karypis, Martin Herbordt

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

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

AI总结 提出KernelSight-LM，一种细粒度推理模拟器，通过分解服务步骤为屋顶线内核模型、通信模型和主机开销模型，并集成前缀缓存和连续批处理，实现跨GPU代际或少量目标数据下的精确延迟预测，支持硬件/软件协同设计。

EAGLE-360: Embodied Active Global-to-Local Exploration in 360$^\circ$

EAGLE-360: 360°环境中的具身主动全局到局部探索

Jingtao Xu, Zizhuo Lin, Jianwen Sun, Yi Yang, Yawei Luo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Central China Normal University（华中师范大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对多模态大模型在360°全景主动视觉搜索中因极地畸变和连续拓扑建模不足导致的效率低下问题，提出EAGLE-360框架，通过全局先验引导局部探索，结合RoPE Rolling位置编码和GRPO训练，实现近8倍精度提升。

Comments Preprint

Overthink-Triggered Slowdown Attacks on LVLM-Based Robotic Systems

基于LVLM的机器人系统中的过度思考触发慢速攻击

Qiang Han, Jie Wu, Bo Chen

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究利用LVLM的过度思考行为，通过嵌入场景文本触发推理延迟，提出三阶段框架发现可迁移触发词，实验显示最高6.96倍延迟放大。

Comments 17 pages, 10 figures

CommonRoad-Game: A Human-in-the-Loop Simulation Framework for Autonomous Driving

CommonRoad-Game：面向自动驾驶的人机协同仿真框架

Yunfei Bi, Youran Wang

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出CommonRoad-Game轻量级人机协同仿真框架，通过多线程同步机制实现确定性交互，支持运动规划器测试与人类驾驶行为分析。

Comments 15 pages, 18 figures, 2 tables. Source code: https://github.com/Yunfei-Bi8/CommonRoad-Game

TempAct: Advancing Temporal Plausibility in Autoregressive Video Generation via Planner-Executor RL

TempAct: 通过规划器-执行器强化学习推进自回归视频生成中的时间合理性

Jing Wang, Xiangxin Zhou, Jiajun Liang, Kaiqi Liu, Wanyuan Pang, Zhenyu Xie, Tianyu Pang, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-Sen University（中山大学深圳校区） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； USTB（北京科技大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出TempAct框架，利用规划器-执行器强化学习联合优化时间分解与步骤条件执行，解决自回归视频生成中时间指令模糊、延迟反应和错误传播问题，提升时间一致性。

Dynamic analysis enhances issue resolution

动态分析增强问题解决

Mingwei Liu, Zihao Wang, Zhenxi Chen, Zheng Pei, Yanlin Wang, Zibin Zheng

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出DAIRA框架，通过动态分析提升代码缺陷修复效率，实现高准确率和低资源消耗。

ForeSea: AI Forensic Search with Multi-modal Queries for Video Surveillance

ForeSea：面向视频监控的多模态查询AI取证搜索

Hyojin Park, Yi Li, Janghoon Cho, Sungha Choi, Jungsoo Lee, Taotao Jing, Shuai Zhang, Munawar Hayat, Dashan Gao, Ning Bi, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对监控视频中多模态查询与时间定位难题，提出ForeSea系统，采用三阶段即插即用流程，结合跟踪、多模态嵌入和视频LLM，在ForeSeaQA基准上准确率提升3.1%，时间IoU提升10.1%。

Comments ECCV2026

Evidence-State Rewards for Long-Context Reasoning

证据状态奖励用于长上下文推理

Ya Gao, Pekka Marttinen

机构 * Aalto University（阿alto大学） 纠错

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

AI总结 提出Maven框架，通过可编辑证据记忆和动作级状态转移奖励，优化长上下文推理中的证据导航，优于仅结果强化学习和证据识别基线。

Comments Under review

Before Thinking, Learn to Decide: Proactive Routing for Efficient Visual Reasoning

在思考之前，先学会决策：面向高效视觉推理的主动路由

Yinan Zhou, Haokun Lin, Yichen Wu, Yuxin Chen, Teng Wang, Caifeng Shan, Zhenan Sun, Chen Ma, Li Zhu, Ying Shan

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； ARC Lab, Tencent IEG（腾讯IEG ARC实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Harvard University（哈佛大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出主动路由范式PRP，通过联合评估草稿模型和目标模型的能力，实现早期决策，加速多模态推理而不牺牲性能。

Comments 36 pages, 20 figures

Spatial Reasoning via Modality Switching Between Language and Symbolic Representation

通过语言与符号表示之间的模态切换进行空间推理

Shreya Rajpal, Tanawan Premsri, Parisa Kordjamshidi

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 研究多跳文本空间故事中，将语言推理切换到几何感知模态（如布局或网格）能否提升推理性能，并提出基于可信度和复杂度的切换指标，实现原则性模态选择，使LLM性能提升高达42%。

Learning to Evolve Scenes: Reasoning about Human Activities with Scene Graphs

学习演化场景：用场景图推理人类活动

Francesca Pistilli, Simone Alberto Peirone, Giuseppe Averta

机构 * Politecnico di Torino（托斯托大学） 纠错

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

AI总结 提出SG-Ego标注集和GLEN模型，通过时空场景图显式建模人-环境交互的动态演化，实现活动驱动的场景变化推理与预测。

Comments Project page at https://francescapistilli.github.io/GLEN

Beyond Textual Repository Exploration: Dual-Modal Structural Reasoning for Agentic Issue Resolution

超越文本仓库探索：面向智能体问题解决的双模态结构推理

Jiayi Zhang, Kai Huang, Yang Liu, Chunyang Chen

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

AI总结 提出DUALVIEW框架，通过模块耦合图、函数调用图、类层次图和程序依赖图四种图视图，结合视觉与文本响应，使智能体在仓库探索中直接推理代码依赖结构，提升长时域问题解决性能。

SpaceEra++: A Unified Framework Towards 3D Spatial Reasoning in Video

SpaceEra++: 面向视频中3D空间推理的统一框架

Weili Guan, Haoyu Zhang, Meng Liu, Qianlong Xiang, Yaowei Wang, Liqiang Nie

机构 * School of Information Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）信息科学与技术学院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Computer Science and Technology, Shandong Jianzhu University（山东建筑大学计算机科学与技术学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 提出SpaceEra++框架，通过ScenePick帧采样策略缓解输入不足，并利用SpaceAlign对齐绝对坐标与相对空间关系增强推理，在多个基准上超越强基线。

Comments Accepted by IEEE TPAMI 2026

Graph it first! Enabling Reasoning on Long-form Egocentric Videos through Scene Graphs

先构建图！通过场景图实现长视频第一人称视频推理

Agnese Taluzzi, Riccardo Santambrogio, Simone Mentasti, Chiara Plizzari, Matteo Matteucci

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； Bocconi University（博科尼大学） 纠错

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

AI总结 提出利用第一人称场景图（EgoSGs）将长视频压缩为紧凑文本表示，在保持语义丰富性的同时大幅减少输入长度，使多模态大模型能在令牌预算内高效推理，在HD-EPIC VQA上取得最优结果。

Don't Let Gains FADE: Breaking Down Policy Gradient Weights in RL

不要让收益消失：解析强化学习中的策略梯度权重

Juliette Decugis, Sean O'Brien, Francis Bach, Gabriel Synnaeve, Taco Cohen

机构 * FAIR at Meta（Meta FAIR） ； Inria, Ecole Normale Supérieure（法国国家信息与自动化研究所，巴黎高等师范学院） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 提出FADE方法，通过动态调整优势函数的正负和难度权重，解决RL训练不稳定和多样性崩溃问题，在7B和32B模型上分别提前20k和2k步达到最佳pass@1。

SimWorlds: A Multi-Agent System for Dynamic 3D Scene Creation

SimWorlds: 一个用于动态3D场景创建的多智能体系统

Chunjiang Liu, Xiaoyuan Wang, Haoyu Chen, Yizhou Zhao, Ming-Hsuan Yang, László A. Jeni

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架SimWorlds，通过规划-编码-审查流程和运行时状态检查工具，从文本生成动态4D场景，并引入基准4DBuildBench评估视觉保真度和物理一致性。

Comments 20 pages, 3 figures. Project page: https://dynsimworlds.github.io

Path-level Hindsight Instructions for Semantic Exploration in Vision-Language Navigation

路径级事后指令用于视觉语言导航中的语义探索

Sung June Kim, Sangpil Kim, Honglak Lee

机构 * Korea University（高丽大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出Phi-Nav框架，通过事后推理将指令与智能体实际探索轨迹对齐，利用三阶段双监督循环将语义未标记的运动转化为密集训练信号，在R2R-CE和RxR-CE基准上以少量专家演示取得竞争性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

TO-Master: an LLM-agent framework for automated topology optimization

TO-Master：用于自动化拓扑优化的大语言模型智能体框架

Haoju Lin, Wenchang Zhang, Weipeng Xu, Xiang Li, Tian Xu, Tianju Xue

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出TO-Master框架，利用大语言模型智能体将有限元拓扑优化转化为对话式工作流，通过自然语言指令自动完成几何处理、网格生成、边界条件设置和优化求解，无需用户编写代码。

Comments 29 pages, 10 figures, 2 tables; submitted manuscript

TabletopGen: Tabletop Scene Generation and Interactive Simulation for Robotic Manipulation

TabletopGen: 桌面场景生成与机器人操作的交互式仿真

Ziqian Wang, Yonghao He, Licheng Yang, Wei Zou, Hongxuan Ma, Liu Liu, Wei Sui, Yuxin Guo, Hu Su

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院多模态人工智能系统国家重点实验室） ； D-Robotics ； Horizon Robotics 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出TabletopGen，一种无需训练的全自动桌面场景生成与交互仿真引擎，通过实例提取、位姿对齐和物理仿真生成可交互场景，用于机器人操作数据合成。

Comments Project page: https://d-robotics-ai-lab.github.io/TabletopGen.project/

Revisiting Chain-of-Thought Reasoning under Limited Supervision: Semi-supervised Chain-of-Thought Learning

重新审视有限监督下的思维链推理：半监督思维链学习

Hongyang He, Jiuming Liu, Victor Sanchez

机构 * University of Warwick（沃里克大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出半监督思维链学习框架Semi-CoT，利用未标注问题通过熵门控选择低熵伪思维链作为可靠监督信号，实验显示高精度但部分任务效果有限。

Comments Tech Report