大模型推理能力

Forethought: Verifiable Reasoning from Neurosymbolic Primitive Programming

预思考：神经符号原始编程的可验证推理

Vishvesh Bhat, Jay Vaghasiya, Emmanuel Anaya Gonzalez

机构 * CoreThink AI ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 研究改进智能体工作流推理能力问题，提出神经符号推理系统Forethought，将推理视为可验证程序，由符号和神经原语库构建，经特定语言组合，提升了基础模型准确率。

NEST: Nascent Encoded Steganographic Thoughts

NEST：新生编码隐写思想

Artem Karpov

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

AI总结 探讨模型在无害文本中隐藏秘密推理的隐写思维链，通过分类系统评估34个模型的隐写能力极限，测量相关指标并与基线比较，发现前沿模型无法联合推理嵌入，编码能力已达标，强调持续评估隐写风险的必要性。

Seduced by the Narrative: Assessing Rule Adherence in Semi-Open Textual Sandboxes

被叙事诱惑：评估半开放文本沙盒中的规则遵守情况

Weiying Chen, Junlong Shen, Zhanyuan Guo, Xiaoou Zhou

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Qilu University of Technology（齐鲁工业大学） ； N-Dice Association（N-Dice协会） 纠错

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

AI总结 研究在半开放文本游戏环境中，当用户意图与系统规则冲突时大语言模型的规则遵守问题。基于桌面角色扮演游戏机制构建多智能体对抗基准CoC-Seduce，用前沿模型生成样本，对20个目标裁决器进行基准测试。

Neuro-Symbolic Reasoning for Vulnerability Detection

用于漏洞检测的神经符号推理

Yanjie Zhao, Hongjie Chen, Li Lu, Zhou Yang, Xiao Cheng, Haoyu Wang

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)

AI总结 研究基于大语言模型的漏洞检测不可靠性，提出神经符号框架LeanGuard，通过将代码解释与安全义务判定分离，神经侧过滤事实，符号侧形式验证，证据感知裁决器权衡结果，在五个CWE类上实例化框架。

How to Avoid Debate: Scalable AI Safety via Doubly-Efficient Interactive Proofs

如何避免辩论：通过双高效交互式证明实现可扩展的人工智能安全

Liyan Chen, Yael Tauman Kalai, Zoe Xi

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究如何避免人工智能模型间的辩论来实现安全验证，提出单证明者交互式证明，给出双高效单证明者交互式证明及论证，用于神谕辅助计算，表明无辩论时交互式验证也可行。

Comments ICML 2026

Lying with Truths: Open-Channel Multi-Agent Collusion for Belief Manipulation via Generative Montage

用真理欺骗：通过生成蒙太奇进行开放式通道多智能体合谋以操纵信念

Jinwei Hu, Xinmiao Huang, Youcheng Sun, Yi Dong, Xiaowei Huang

机构 * University of Liverpool（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） 纠错

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

AI总结 本文研究了通过公开通道分发真实证据片段，利用多智能体合谋操纵信念的新威胁，提出了生成蒙太奇框架，展示了在14种LLM家族中74.4%的攻击成功率，并揭示了更强的推理能力反而增加了易受攻击的风险。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main Conference (Oral Presentation)

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 5979-5996, San Diego, California, United States, July 2026

The Changing Role of Symbolic Methods in Artificial Intelligence

符号方法在人工智能中不断演变的角色

Jun Sun

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 本文提出压缩原理与建模-推理权衡，指出显式符号推理是简化现实模型的计算产物，未来符号方法将成为高能力AI与人类间的交互接口。

ASSEMCAD: Production-Ready CAD Assembly Generation from Natural Language

ASSEMCAD：从自然语言生成可用于生产的CAD装配体

Yurui Dong, Shu Zou, Siqi Li, Nianchen Deng, Hongbin Zhou, Xuemeng Yang, Pinlong Cai, Licheng Wen, Xinyu Cai, Botian Shi

机构 * Computer-aided design (CAD) briere2012comparing models（计算机辅助设计（CAD）模型） 纠错

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

AI总结 研究如何从自然语言生成可用于生产的CAD装配体，提出公理基础框架AssemCAD，通过构建公理装配规范、引入特定CAD装配库等方法，提升装配体生成质量，扩展文本到CAD设计。

Comments 26 pages, 5 figures

NeSy-CSA: A Neuro-Symbolic Framework for Open-Ended Critical Scenario Attribution

NeSy-CSA：一种用于开放式关键场景归因的神经符号框架

Qitong Chu, Xunjie He, Chen Deng, Huaxin Pei, Yufeng Yue

机构 * School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 研究如何理解场景测试中关键场景的成因，提出神经符号框架NeSy-CSA，通过选择相关因素缩小归因空间，经证据图使推理可追溯，结合符号与神经推理，提升关键场景归因有效性。

Responsibility Distribution Estimation in Ego-View Accident Videos with Multimodal Large Language Models

基于多模态大语言模型的第一视角事故视频中的责任分配估计

Ryosei Tamura, Andrew Shin

机构 * Keio University（庆应大学） 纠错

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

AI总结 研究第一视角事故视频中责任分配估计新任务，构建大语言模型辅助的责任标注管道并在多输入设置下微调模型，实验证明多模态大语言模型能有效执行该任务。

ProLaViT: Learning Progressive Latent Visual Thoughts in Structured Latent Space

ProLaViT：在结构化潜在空间中学习渐进式潜在视觉思维

Peiming Li, Yifan Wang, Xiaotian Zhang, Zhiyuan Hu, Shiyu Li, Zheng Wei, Yang Tang

机构 * Basic Algorithm Center, PCG, Tencent（腾讯PCG基础算法中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在复杂视觉推理任务中的不足，ProLaViT框架利用内生自蒸馏机制等，设计两种推理范式及损失函数，使其能在潜在空间进行结构化视觉推导，实验证明效果优于基线。

Comments Accepted by ECCV 2026

From Geometric Labels to Semantic Understanding of Indoor Building Components Using Multimodal Large Language Models

使用多模态大语言模型从几何标签到室内建筑组件的语义理解

Shuju Jing, Chao Yin

机构 * School of Qilu Transportation, Shandong University（山东大学齐鲁交通学院） ； Guangzhou Institute of Geography, Guangdong Academy of Sciences（广东省地理研究所） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对室内建筑组件，提出以点云为中心的多模态大语言模型Building-MLLM，通过特定机制解决语义集中问题，开发引擎编译数据集，实验表明其在多任务上表现优异，提升室内组件语言理解。

Comments 46 pages, 13 figures, accepted by Automation in Construction journal

ArchEval: Measuring AI Agents as Computer Architects

ArchEval：将人工智能代理作为计算机架构师进行评估

Chenyu Wang, Zishen Wan, Jeffrey Ma, Shvetank Prakash, Zhenting Qi, Haebin Do, Andy Cheng, Arya Tschand, Jiahe Shi, Yilun Du, Vijay Janapa Reddi

专题命中 逻辑推理 ：verifier(abstract)

AI总结 介绍用于评估大语言模型代理在计算机架构设计与优化方面的ArchEval基准和平台，含20个挑战及8个模拟器，通过不同设置运行，报告性能并记录轨迹，揭示当前代理的优缺点及后续所需能力。

Enhancing Program Repair with Specification Guidance and Intermediate Behavioral Signals

通过规范引导和中间行为信号增强程序修复

Minh Le-Anh, Cuong Chi Le, Tien N. Nguyen

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 SpecTune通过整合中间行为推理提升程序修复，利用执行检查点分解修复任务，生成局部后置条件以识别程序行为偏差，结合规范验证信号和判别信号提高修复精度和有效性。

AULLM++: Structured-Token-Conditioned Large Language Models for Micro-Expression Action Unit Detection

AULLM++：用于微表情动作单元检测的结构化令牌条件大语言模型

Zhishu Liu, Kaishen Yuan, Bo Zhao, Hui Ma, Zitong Yu

机构 * Great Bay University（广东东莞大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对微表情动作单元检测，以往方法有局限。本文提出AULLM++框架，利用大语言模型，将视觉特征注入文本提示，分证据构建、结构建模和基于推理预测三阶段，融合多粒度证据等，提升性能与泛化能力。

GRASP: Graph-Reasoning Aided Survey Planning for High-Fidelity Related Work Generation

GRASP：用于高保真相关工作生成的图推理辅助综述规划

Haoming Li, Jessica Ouyang

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究如何写文献综述，核心方法是结合大语言模型规划与图算法，主要贡献是提出GRASP框架，其两层图结构及拓扑感知剪枝能生成与人工撰写匹配的相关工作部分。

Comments 23 pages, 3 figures. Published in Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 36427-36449, San Diego, California, United States. Association for Computational Linguistics

Rational Inverse Reasoning: Few-Shot Imitation by Inferring Intent through Planning

理性逆推理：通过规划推断意图进行少样本模仿

Ben Zandonati, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 研究人类能从少量示范学习新操作任务，而现代机器人模仿学习需大量示范且适应性差的差距。提出理性逆推理，将少样本模仿视为对潜在解释程序的推理，通过视觉语言模型和分层规划器迭代优化候选集，在少样本设置中表现优于基线。

DrugAgent: Reliable Multi-Agent Integration of Conflicting Biomedical Evidence for Drug-Target Interaction Assessment

DrugAgent：用于药物-靶点相互作用评估的冲突生物医学证据的可靠多智能体整合

Yoshitaka Inoue, Tianci Song, Xinling Wang, Rui Kuang, Tianfan Fu, Augustin Luna

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Minnesota（计算机科学与工程系，明尼苏达大学） ； Computational Biology Branch, National Library of Medicine（国家医学图书馆计算生物学分支） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学计算机科学学院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University, School of Computer Science, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室，南京大学计算机科学学院） ； Developmental Therapeutics Branch, National Cancer Institute（国家癌症研究所发育治疗分支） 纠错

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

AI总结 研究药物-靶点相互作用评估中整合异构数据问题，核心方法是基于大语言模型的多智能体系统DrugAgent，贡献是能进行异构证据支持的DTI评估，补充独立DTI预测，还提供相关策略。

Do Vision-Language-Action Models Mean What They Say? On the Role of Faithfulness in Embodied Reasoning

视觉语言动作模型所言即所指？论忠实性在具身推理中的作用

Matthew Foutter, Matteo Cercola, Lena Wild, Yunshan Wang, Michelle Li, Daniele Gammelli, Marco Pavone

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Italian Institute of Artificial Intelligence (AI4I)（意大利人工智能研究所） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言动作模型中具身思维链是否真实反映决策过程。区分功能推理与忠实推理，指出当前对齐策略不足，通过人类评估揭示差距，用学习的评论家操作具身忠实性的行为替代物，强化学习后训练策略提升了忠实性。

AnchorVLA: Bridging Discrete Decisions and Continuous Trajectories for Vision-Language-Action Planning

AnchorVLA：为视觉-语言-动作规划连接离散决策与连续轨迹

Qi Liu, Yabei Li, Hongsong Wang, Heng Zhang, Lei He

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与交通国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Meituan Inc.（美团公司） ； Dongfeng Motor Corporation（东风汽车公司） 纠错

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

AI总结 自动驾驶规划需将多种信息转化为连续轨迹，现有视觉-语言-动作（VLA）规划器有局限。提出AnchorVLA框架，用轨迹模式锚连接高层VLA推理与连续轨迹执行，提升效率、语义动作对齐和生成灵活性。

Agent vs. Parametric World Models: Hybrid Planning for Reliable Language Agents

基于基础迭代语言规划：参数化世界模型如何减少LLM代理中的幻觉传播

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 纠错

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

AI总结 提出GILP方法，结合小参数化世界模型与LLM推理，通过一致性门控减少幻觉，在规划基准上将幻觉率从0.176降至0.035，成功率从0.668提升至0.838。

Comments Under Review

Language Models as Higher-Order Planning Formalizers

语言模型规划器无法扩展，但形式化器可以吗？

Owen Jiang, Cassie Huang, Ashish Sabharwal, Li Zhang

机构 * Drexel University（德雷克斯el大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究发现语言模型形式化器在规划问题中表现优于规划器，通过分治技术提升鲁棒性，并引入形式化挑战。

SpecEyes: Accelerating Agentic Multimodal LLMs via Speculative Perception and Planning

SpecEyes: 通过推测感知和规划加速代理多模态大语言模型

Haoyu Huang, Jinfa Huang, Zhongwei Wan, Xiawu Zheng, Rongrong Ji, Jiebo Luo

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

AI总结 SpecEyes通过推测规划框架减少代理多模态大语言模型的序列开销，提升并发性能，实验显示在保持准确性的同时实现1.1-3.35倍的加速。

Comments ECCV 2026, Code: https://github.com/MAC-AutoML/SpecEyes

On Sample-Efficient Generalized Planning via Learned Transition Models

基于学习转移模型的高效通用规划

Nitin Gupta, Vishal Pallagani, John A. Aydin, Biplav Srivastava

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

AI总结 本文提出通过学习转移模型实现高效通用规划，通过显式建模领域动态，相比直接预测动作序列，在多个领域中以更少样本和更小模型获得更高的离分布满足计划成功率。

Comments 14 pages; Extended version of short paper accepted at ICAPS 2026; updated with results and analysis

Exploring Plan Space through Conversation: An Agentic Framework for LLM-Mediated Explanations in Planning

通过对话探索计划空间：一种用于LLM介导规划解释的代理框架

Guilhem Fouilhé, Rebecca Eifler, Antonin Poché, Sylvie Thiébaux, Nicholas Asher

机构 * IRIT, Toulouse, France（法国图卢兹计算机科学研究所） ； LAAS-CNRS, Toulouse, France（法国国家科学研究中心图卢兹系统分析与架构实验室） ； IRT Saint Exupery, Toulouse, France（法国图卢兹圣埃克苏佩里技术研究所） ； CNRS, Toulouse, France（法国国家科学研究中心） ； Australian National University, Canberra, Australia（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种代理框架，通过对话帮助用户理解规划解决方案，提升系统信任度，通过目标冲突解释进行用户研究。

Comments Preprint; Accepted at EUMAS 2026

Toward Efficient Agents: Memory, Tool learning, and Planning

迈向高效智能体：记忆、工具学习与规划

Xiaofang Yang, Lijun Li, Heng Zhou, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Yuchen Fan, Qianshan Wei, Rui Ye, Li Kang, Yiran Qin, Daizong Liu, Qi Li, Ning Ding, Siheng Chen, Jing Shao

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究将大语言模型扩展到智能体系统中的效率问题，从记忆、工具学习和规划三个核心组件考虑成本，回顾多种方法并详细讨论，以两种方式刻画效率，还探讨关键挑战与未来方向。

Comments 63 pages, 244 references

RL-Ballast: Ship Ballast Water Path Planning and Clog Prediction via Reinforcement Learning

RL-Ballast：通过强化学习进行船舶压载水路径规划和堵塞预测

Ming-Kuan Lin, Yi-Chung Lai, Ming-Hsin Chiang, Tsung-Wei Pan, Jung-Hua Wang

机构 * National Taiwan Ocean University（台湾海洋大学） ； AI Research Center（人工智能研究中心） ； Shinsoft Corporation（Shinsoft公司） ； Department of Electrical Engineering（电子工程系） 纠错

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

AI总结 针对船舶压载水控制问题，提出基于图的深度强化学习框架RL-Ballast，将阀门排列问题转化为可行路径，利用堆叠水箱水位等近似部分可观测环境，能自适应规划路径并进行堵塞诊断。

Conflict-Based Lazy Search for Fast Multi-Manipulator Planning

基于冲突的懒搜索用于快速多机器人规划

Dongliang Zheng, Zhipeng Wang, Siqi Wang, Yuxi Lu, Bin He, Hesheng Wang, Panagiotis Tsiotras

机构 * Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Shanghai Institute of Intelligent Science and Technology, the State Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, and Frontiers Science Center for Intelligent Autonomous Systems of Ministry of Education, Tongji University（上海智能无人系统科学中心，上海智能科学与技术研究院，自主智能无人系统国家重点实验室，同济大学智能自主系统前沿科学中心） ； Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化系） ； School of Aerospace Engineering and Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院航空航天工程学院和机器人与智能机器研究所） 纠错

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

AI总结 针对多机器人在杂乱工作空间的实时规划难题，提出基于冲突的懒搜索（CBLS）算法。该算法基于CBS，通过预计算和懒搜索改进，采用懒评估图与LEA*算法，应用于多机器人规划问题，性能优于CBS和RRT-Connect。

Journal ref IEEE/ASME Transactions on Mechatronics(TMECH) 2026

Bridging Interleaved Multi-Modal Reasoning as a Unified Decision Process

将交错多模态推理作为统一决策过程进行衔接

Zican Hu, Xuyang Hu, Yiming Liu, Zuwei Long, Wei Liu, Yunzhuo Hao, Jiawei Gu, Linjie Li, Yu Cheng, Zhenhong Sun, Weibo Gu, Xing Sun, Zhi Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 研究统一多模态模型中强化学习优化多轮生成的问题，提出BRAID框架，将文本-图像-文本推理视为统一马尔可夫决策过程，通过单一强化学习目标联合优化文本和视觉生成，实验表明该框架性能优于基线。

Comments 22 pages, 8 figures

VideoSearcher: Empowering Video Deep Research with Multi-Tool Agentic Reasoning via Reinforcement Learning

VideoSearcher：通过强化学习利用多工具智能推理助力视频深度研究

Zhenkun Gao, Yicheng Bao, Jinlong Peng, Xueheng Li, Theo Huang, Bangwei Liu, Kunquan Li, Zhenye Gan, Tao Hu, Chengjun Xie, Mingqian Yang, Xuanhua He, Zhizhong Zhang, Xin Tan, Chengjie Wang, Yuan Xie

机构 * Stephengzk 纠错

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

AI总结 针对视频理解局限，提出VideoSearcher框架，统一多任务于单推理轨迹，用强化学习算法BiSPO优化推理轨迹，构建新基准，实验表明其在多基准中显著优于开源基线。

Comments Technical report. Project page: https://stephen-gzk.github.io/VideoSearcher-website/ ; Code: https://github.com/Stephen-gzk/VideoSearcher ; Model & Data on HuggingFace