大模型推理能力

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

Planning with the Views

通过场景自我探索进行视图规划

Kangrui Wang, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Shiqi Chen, Zihan Wang, Li Fei-Fei, Jiajun Wu, Leonidas Guibas, Lijuan Wang, Manling Li

机构 * Northwestern University（西北大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Microsoft（微软） ； University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出ViewSuite基准测试揭示VLM在多步视图规划中的不足，并设计迭代框架通过自我探索和视图图蒸馏将Qwen2.5-VL-7B的交互式视图规划准确率从2.5%提升至47.8%。

Framework of Thoughts: A Foundation Framework for Dynamic and Optimized Reasoning based on Chains, Trees, and Graphs

思维框架：基于链、树和图的动态优化推理基础框架

Felix Fricke, Simon Malberg, Georg Groh

机构 * School of Computation, Information and Technology（计算、信息与技术学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有思维提示方案的局限，提出通用基础框架FoT，内置超参调整等功能，通过在其中实现三种流行方案验证其能力，能加快执行、降低成本并获更好任务分数，还发布代码库促进相关推理方案发展。

Comments Published at SURGeLLM 2026, ACL 2026. Camera-ready version

Journal ref Proceedings of the First Workshop on Structured Understanding, Retrieval, and Generation in the LLM Era (SURGeLLM 2026), pp. 132-151, Association for Computational Linguistics, 2026

A Reliable Context-Aware and Temporal Planning Framework for Autonomous Driving

一种用于自动驾驶的可靠上下文感知和时间规划框架

Argho Dey, Yunfei Yin, Swachha Ray, Md Minhazul Islam, Zheng Yuan, Sijing Xiong, Hongyu Liu, Zhiqiu Huang

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究自动驾驶中车载传感退化时的可靠感知与规划问题，提出RCT-AD框架，通过显式建模特征质量和时间一致性，经可靠上下文感知模块和时间轨迹规划器等提升感知、预测及规划能力。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 12 pages, 6 figures

Swarm-Driven Multi-Agent Reasoning for Smart City Security

用于智慧城市安全的群体驱动多智能体推理

Saeid Jamshidi, Kawser Wazed Nafi, Carol Fung, Foutse Khomh

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究智慧城市安全问题，提出基于大语言模型的多智能体方法TPSC-Sec，通过专门智能体分析并经威胁信息素群体共识机制聚合假设，还引入Adaptive Verified TPSC，实验表明该方法能实现高效安全推理。

GeoSearcher: Anchor-Guided Progressive Reasoning for Remote Sensing Visual Grounding with Process Supervision

GeoSearcher: 基于锚点引导的渐进推理遥感视觉定位与过程监督

Dianyu Wang, Peirong Zhang, Xuyang Li, Xiaoxuan Liu, Lei Wang

机构 * Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT), Chinese Academy of Sciences（中国科学院目标认知与应用技术重点实验室） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出GeoSearcher，通过锚点引导的渐进推理和过程监督，将遥感视觉定位转化为两阶段过程，解决小目标定位和复杂查询的挑战。

Comments 14 pages, 11 figures, 7 tables

ASK in the Dark: Uncertainty-Gated LLM Assistance under Partial Observability

黑暗中的询问：部分可观测性下的不确定性门控语言模型辅助

Juarez Monteiro, Nathan Gavenski, Guilherme Lima, Francisco Galuppo, Odinaldo Rodrigues, Adriano Veloso

机构 * Kunumi Institute（库努米研究所） ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 研究部分可观测性下强化学习智能体，指出普通不确定性门控方法失败原因是上下文问题。提出ASK+，为语言模型提供轨迹感知上下文和结构化推理，证明预测熵信号可行，在多环境中取得更好效果，强调提示设计重要性。

Comments Accepted at the IJCAI-ECAI Joint Workshop on Planning for Complex Real-World Applications and Bridging the Gap Between AI Planning and (Reinforcement) Learning

Chasing Moving Targets with Online Self-Play Reinforcement Learning for Safer Language Models

通过在线自我博弈强化学习追踪移动目标以实现更安全的语言模型

Mickel Liu, Liwei Jiang, Yancheng Liang, Simon Shaolei Du, Yejin Choi, Tim Althoff, Natasha Jaques

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

AI总结 研究传统大语言模型安全对齐问题，引入Self-RedTeam算法，通过在线自我博弈多智能体强化学习持续共同进化攻防策略，有理论安全保障，实证效果好，推动从被动修补到主动协同进化转变。

Comments ICML 2026 Poster

AgentGym2: Benchmarking Large Language Model Agents in De-Idealized Real-World Environments

AgentGym2：在去理想化真实世界环境中评测大语言模型智能体

Zhiheng Xi, Dingwen Yang, Jiaqi Liu, Jixuan Huang, Honglin Guo, Baodai Huang, Tinggang Chen, Qi Zhang, Zhonghang Lu, Chenyu Liu, Jiajun Sun, Jiazheng Zhang, Dingwei Zhu, Xin Guo, Junzhe Wang, Zhihao Zhang, Yuming Yang, Junjie Ye, Minghe Gao, Dongrui Liu, Jiaming Ji, Guohao Li, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghaijiaotong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对现有LLM智能体基准过于理想化的问题，提出去理想化评测框架AgentGym2，可全面测查智能体实操能力，实验显示当前SOTA模型仍存在明显性能缺口。

Comments Accepted as a main conference paper at ACL 2026

FORGE: Research-Trajectory Hijacking Attacks on Deep Research Agents

FORGE：对深度研究智能体的研究轨迹劫持攻击

Yue Pan, Ziheng Zhang, Junxiang Lei, Changhao Jia, Qingyi Si, Hongcheng Guo

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Explore Academy, JD（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对深度研究智能体，利用其工作流程中的规划层中毒面，提出FORGE两级攻击劫持子任务规划，还引入PRISM指标和Root Query Anchoring防御，展示攻击效果及防御作用。

Comments 20 pages,8 figures,Code available at https://github.com/yvepan/FORGE

Agentic IoT: Architectures, Applications, and Challenges Toward the Internet of Agents

智能物联网：面向智能体互联网的架构、应用及挑战

Rümeysa Hilal Sevinç, Bahaeddin Türkoğlu, İbrahim Kök

机构 * Department of Artificial Intelligence and Data Engineering, Ankara University（人工智能与数据工程系，安卡拉大学） 纠错

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

AI总结 探讨智能物联网，它将自主智能体能力与网络物理系统整合，旨在从以数据为中心的物联网转变为分布式认知智能体生态系统，文中进行了定位、综述、架构框架介绍等

Comments 14 pages, 2 figures, Author's preprint version. The manuscript may be revised based on peer-review feedback and publication requirements

HiMe: Hierarchical Embodied Memory for Long-Horizon Vision-Language-Action Control

HiMe：用于长距离视觉-语言-动作控制的分层具身记忆

Li Ji, Siyin Wang, Pengfang Qian, Xiaopeng Yu, Yihai Tian, Zhaoye Fei, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言-动作模型处理非马尔可夫任务的不足，提出HiMe分层具身记忆框架，解耦智能为高频执行器等，引入动态知识系统，平衡实时执行与思考规划冲突，提升长距离任务成功率。

Customized Generative AI Agent for Transportation Engineering Practice: A Development and Continued Pre-training Guideline

面向交通工程实践的定制化生成式AI智能体：开发与持续预训练指南

Dianwei Chen, Yuan-Zheng Lei, Zifan Zhang, Yuchen Liu, Xianfeng Yang

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

AI总结 提出基于LoRA框架对六种大语言模型进行持续预训练的方法，以提升其在交通工程领域的专业内容理解与推理能力，Qwen2.5-7B和LLaMA-3.1-8B表现最佳。

Agentic Very Long Video Understanding

智能体超长视频理解

Aniket Rege, Arka Sadhu, Yuliang Li, Kejie Li, Ramya Korlakai Vinayak, Yuning Chai, Yong Jae Lee, Hyo Jin Kim

机构 * Reality Labs Research at Meta（Meta 实验室） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 针对智能眼镜等设备带来的长视频理解需求，以实体场景图为核心构建增强智能体框架EGAgent，实现结构化搜索、推理及跨模态能力，在相关数据集实验中取得较好表现。

Comments 29 pages, 8 figures, 8 tables

GaP: A Graph-as-Policy Multi-Agent Self-Learning Harness For Variational Automation Tasks

GaP：面向变分自动化任务的图即策略多智能体自学习框架

Kaiyuan Chen, Shuangyu Xie, Letian Fu, Justin Yu, William Pacini, Sandeep Bajamahal, Hudson Kim, Jaimyn Drake, Daehwa Kim, Haoru Xue, Jonathan Francis, Christian Juette, Peter Schaldenbrand, Muhammet Yunus Seker, Ruwan Wickramarachchi, Uksang Yoo, Guanzhi Wang, Adithyavairavan Murali, Balakumar Sundaralingam, S. Shankar Sastry, Spencer Huang, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan, Ken Goldberg

机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Bosch（博世） 纠错

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

AI总结 针对变分自动化任务无模型策略可靠性不足问题，提出图即策略多智能体编码框架GaP，通过生成计算图并行迭代优化，在虚实8项基准上表现远超基线。

RoboVista: Evaluating Vision Language Models for Diverse Robot Applications

RoboVista：评估用于各种机器人应用的视觉语言模型

Shuangyu Xie, Kaiyuan Chen, Ziyang Chen, Simeon Adebola, Yixuan Huang, Zehan Ma, Tianshuang Qiu, Wentao Yuan, Dhruv Shah, Pannag R. Sanketi, Ken Goldberg

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人多样应用，提出模块化评估框架Robot Question Answering及基准RoboVista，其源于真实机器人系统等，含多任务类型VQA实例，实验表明现有视觉语言模型有差距，且与现实任务执行相关。

Comments Accepted to RSS 2026. Project website: https://berkeleyautomation.github.io/robovista/