大模型推理能力

RetroAgent: Harnessing LLMs to Search Over Structured Memory for Agentic Retrosynthesis Planning

RetroAgent：利用大语言模型在结构化记忆中进行搜索以实现智能逆合成规划

Yanqiao Zhu, Jingru Gan, Xiaoqi Sun, Fang Sun, Yidan Shi, Md Mofijul Islam, Chao Shang, Wenhao Gao, Connor W. Coley, Yizhou Sun, Wei Wang

机构 * UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； MIT（麻省理工学院） ； Amazon（亚马逊公司） ； UPenn（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究多步逆合成规划难题，提出RetroAgent智能体，通过结合结构化记忆桥接符号搜索与神经推理，利用记忆和化学工具观察搜索状态，实验证明其在分布内和分布外基准测试中性能强且泛化能力好。

Comments To appear at COLM 2026

WorldScape Policy 2.0: Empowering Steerable World Action Modeling with Reasoning-Augmented Memory

WorldScape Policy 2.0：通过推理增强记忆实现可控的世界行动建模

Haisheng Su, Zongdai Liu, Xin Jin, Haoxuan Dou, Chengming Hu, Baorun Li, Zhanwang Liu, Ruiyan Xu, Jianjie Fang, Xin Zhang, Zhenjie Yang, Xue Yang, Chen Gao, Junchi Yan, Yong Li, Wei Wu

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

AI总结 研究针对现有世界行动模型的局限，提出WorldScape Policy 2.0，用推理增强记忆，构建相关数据集，实现从高级指令自主规划及基于细粒度文本等的可控执行，在模拟和现实平台实验中展现出在多方面的卓越能力。

MUX: Continuous Reasoning via Multiplexed Tokens

MUX：通过复用令牌进行连续推理

Ayhan Suleymanzade, Halil Alperen Gozeten, Michael Bronstein, İsmail İlkan Ceylan, Jinwoo Kim

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

AI总结 研究提出MUX方法，将离散推理提炼为连续复用令牌，通过位置相关加权实现无损复用，防止潜在坍缩，能在需搜索问题中并行探索，在多语言模型评估中优于基线，证明无损叠加是实现高效潜在连续推理的充分条件。

AI Tour Meeting: Group Travel Planning by LLM Agents

人工智能旅游会议：基于大语言模型代理的团体旅行规划

Daisuke Kikuta

机构 * NTT, Inc.（日本电报电话公司） 纠错

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

AI总结 提出基于大语言模型代理的团体旅行规划框架AI Tour Meeting，通过自然语言讨论找满足约束和偏好的行程，提供相关配置接口实现灵活编排，可作模拟工具，还展示了系统验证等结果以证明其效用。

Comments The code is available at https://github.com/ntt-dkiku/ai-tour-meeting

Planning as Emergent Behavior in Reinforcement Learning with Relational Hidden States

关系隐藏状态强化学习中作为涌现行为的规划

Armin Sommer

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 研究无模型强化学习中规划作为涌现行为的现象，发现神经架构的隐藏状态结构是决定因素，关系隐藏状态网络能获规划机制，恢复环境转移结构并改进策略，解释了涌现规划现象并引发相关问题。

Censoring-Aware In-Context Learning for Generalized Supplier Lead Time Estimation in Supply Chain Planning

供应链规划中广义供应商提前期估计的审查感知上下文学习

Christopher Wang, Sebastien Ouellet, Behrouz Haji Soleimani, Ali Etemad

机构 * Queen’s University（女王大学） ； Kinaxis Inc.（Kinaxis公司） 纠错

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

AI总结 研究供应链规划中供应商提前期预测问题，提出审查感知上下文学习模型LeadTime-ICL，结合Transformer与条件归一化流头，经预训练可适应新数据集，在多数据集上评估表现优异，为工业规划提供准确低成本预测。

SAGA: Scene-Aware, Goal-Evolving Agents for Long-Horizon Strategy Game Planning

SAGA: 场景感知、目标演化的长时域CivRealm策略规划智能体

Tianyu Jin, Shuo Chen, Yida Wang, Liuyu Xiang, Yingzhuo Liu, Yexin Li, Peipei Li, Zhaofeng He

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

AI总结 针对长时域策略游戏中场景盲视、上下文溢出和跨游戏学习浅层化问题，提出SAGA多智能体框架，通过地图语义场景图、工具增强规划器和双时域反馈循环，在FreeCiv中取得最高文明评分并降低输出令牌27%。

Comments 18 pages, 4 figures. Code https://github.com/Kazecloudk/SAGA-Scene-Aware-Goal-Evolving-Agents-for-Long-Horizon-Strategy-Game-Planning

Learning, Reasoning, Refinement: A Framework for Kahneman's Dual-System Intelligence in GUI Agents

学习、推理、优化：GUI 智能体中卡尼曼双系统智能的框架

Jinjie Wei, Jiyao Liu, Lihao Liu, Ming Hu, Junzhi Ning, Mingcheng Li, Weijie Yin, Junjun He, Xiao Liang, Chao Feng, Dingkang Yang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学脑启发式智能科学技术研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Amazon（亚马逊） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； ByteDance Douyin Content Group（字节跳动抖音内容部） 纠错

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

AI总结 针对 GUI 智能体存在依赖试错决策、评估指标简单等问题，提出 CogniGUI 框架，结合全解析器引擎和 GRPO 基础智能体，实现自适应学习，经实验验证其在新基准测试中优于现有方法。

Comments Withdrawn due to ongoing technical improvements. The work requires further refinement and additional experiments to meet our quality standards. A revised version will be submitted in the future

Stochastic Multi-Objective Kinodynamic Planning Against Adversaries

针对对手的随机多目标运动动力学规划

Thomas Marshall Vielmetti, Daniel Cherenson, Dimitra Panagou

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究在含随机混合对手环境下的多目标运动动力学规划，核心方法是将规划空间转移到闭环策略序列，通过蒙特卡洛粒子展开评估风险，引入SMO-RRT和SMO-SST算法，推导有限样本界，实现概率安全规划。

Comments 8 pages, 1 figure, accepted to CDC 2026

Lifting Embodied World Models for Planning and Control

提升具身世界模型用于规划与控制

Alex N. Wang, Trevor Darrell, Pavel Izmailov, Yutong Bai, Amir Bar

机构 * Computer Science, New York University（纽约大学计算机科学系） ； BAIR, UC Berkeley（伯克利大学BAIR） 纠错

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

AI总结 本文提出一种轻量级策略，将高层动作映射到低层关节动作序列，结合冻结的世界模型，实现预测未来观察的提升世界模型，有效降低规划复杂度。

Comments Accepted to ECCV2026. Edited policy masking

Agents in the Wild: Where Research Meets Deployment

野外的智能体：研究与部署的交汇点

Grace Hui Yang, Pranav N. Venkit, Hooman Sedghamiz, Enrico Santus, Victor Dibia, Ioana Baldini

机构 * Georgetown University（乔治敦大学） ； Salesforce（Salesforce公司） ； Bayer（拜耳公司） ； Bloomberg（彭博公司） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 探讨基于大语言模型的智能体系统从研究到部署的转变，通过案例研究分析成功设计模式及失败缓解策略，为与会者提供跨行业安全可靠部署的全面视角、设计模式、评估清单和模板。

Evidence-Grounded AI for Musculoskeletal Care

用于肌肉骨骼护理的基于证据的人工智能

Wenjie Li, Yujie Zhang, Fanrui Zhang, Haoran Sun, Renhao Yang, Junjun He, Weiran Huang, Yuanfeng Ji, Chenrun Wang, Kailing Wang, Hongcheng Gao, Kaipeng Zhang, Hanyu Wang, Angela Lin Wang, Xingqi He, Yilin Huang, Shiyi Yao, Lilong Wang, Yankai Jiang, Yirong Chen, Chenglong Ma, Jiyao Liu, Ming Hu, Gen Li, Yidong Xu, Chengyu Zhuang, Jiawei Liu, Yin Zhang, Lequan Yu, Lu Chen, Yinpeng Dong, Lei Liu, Carlos Gutierrez Sanroman, Yu Qiao, Weijie Ma, Xiaosong Wang, Lei Wang

机构 * Ruijin Hospital, College of Health Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院，健康科学技术学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学脑启发智能感知与认知教育部重点实验室） ； School of Basic Medical Sciences, Intelligent Medicine Institute, Fudan University（复旦大学基础医学院智能医学研究院） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院放射肿瘤学系） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究针对肌肉骨骼护理中证据分散问题，提出基于大语言模型的OrthoPilot系统，整合多源数据进行持续管理。该系统在诊断推理等方面超越专家，优于其他智能系统，还提升了管理成功率和病床病例数等，推动临床人工智能实现纵向管理。

Comments All co-authors have now consented to the submission and approved the authorship

Toward Learning POMDPs Beyond Full-Rank Actions and State Observability

迈向超越全秩动作和状态可观测性的POMDP学习

Seiji Shaw, Travis Manderson, Chad Kessens, Nicholas Roy

机构 * MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于PSR方法学习POMDP参数的方法，通过张量分解估计相似变换，实现状态划分下的转移和观察模型学习，并展示了其在不同奖励函数下的应用潜力。

Comments WAFR camera-ready

Node-as-Agent: Graph Agentic Network

节点即智能体：图智能体网络

Minghao Guo, Xi Zhu, Qingyue Jiao, Xiujin Liu, Haochen Xue, Chong Zhang, Shuhang Lin, Jingyuan Huang, Ziyi Ye, Yongfeng Zhang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 研究针对图神经网络不能处理节点信息不平衡及忽略全局语义关系的局限，提出检索增强图智能体网络ReaGAN，赋予节点自主决策能力，通过智能体规划和局部 - 全局检索实现自适应消息传播，在少样本设置下性能优异。

Comments 11 pages, work in progress

S3: Stable Subgoal Selection by Constraining Uncertainty of Coarse Dynamics in Hierarchical Reinforcement Learning

S3：通过约束分层强化学习中粗粒度动力学的不确定性进行稳定子目标选择

Kshitij Kumar Srivastava, Kshitij Jerath

机构 * University of Massachusetts, Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校） 纠错

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

AI总结 研究分层强化学习中高层智能体子目标选择问题，提出用粗粒度动力学提供动力学感知内在动机，通过最小化预测不确定性稳定高层策略，经实验验证该方法在非平稳长期环境中表现优于现有方法。

Comments Manuscript accepted to the Eighteenth Workshop on Adaptive and Learning Agents (ALA), at the 25th International Conference of Autonomous Agents and Multi Agent Systems 2026

Data Leakage Prevention in Agentic Applications via Preemptive Hardening

通过先发制硬化防止智能应用中的数据泄露

Akansha Shukla, Emily Bellov, Parth Atulbhai Gandhi, Yuval Elovici, Asaf Shabtai

机构 * Faculty of Computer and Information Science（计算机与信息科学系） ； Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本· Gurion大学） 纠错

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

AI总结 研究智能应用数据泄露问题，提出预部署管道，通过分析提示模板等识别泄露模式并生成补丁，经硬化和验证确保应用功能不受影响，评估显示能有效减少数据泄露。

Do AI-Native Biotechs Need Departments? Benchmarking Company World Models for AI-Driven Drug Development

人工智能原生生物技术公司需要部门吗？人工智能驱动药物研发的公司世界模型基准测试

Yinan Wang

机构 * Noah AI Research（诺亚人工智能研究） 纠错

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

AI总结 研究人工智能原生生物技术公司组织模式，提出公司世界模型，用含45个案例的虚拟实验室基准测试，比较多种架构，发现价值转换架构表现优，核心操作原语应是资产到价值状态而非静态组织结构图，不过研究仅限虚拟实验室。

Comments Working paper. Includes public no-label benchmark cases and dry-lab evaluation artifacts. No wet-lab, patient-level, clinical, regulatory, or investment validation is claimed

BatchDAG: LLM-Planned Execution Graphs for Scalable Ad-Hoc Analysis Over Enterprise Data

BatchDAG：用于企业数据上可扩展即席分析的大语言模型规划执行图

Anupreet Walia

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

AI总结 研究针对企业数据跨实体分析问题，提出BatchDAG系统，大语言模型生成操作DAG，经确定性引擎评估。通过实体感知批处理优化，减少大语言模型调用。实验显示其质量高、溯源性好，能高效处理查询，是通用编排层替代手工工作流程。

Comments 9 pages, 2 figures, 9 tables

FinSAgent: Corpus-Aligned Multi-Agent RAG Framework for Evidence-Grounded SEC Filing Question Answering

FinSAgent：用于基于证据的美国证券交易委员会文件问答的语料库对齐多智能体框架

Jijun Chi, Zhenghan Tai, Hanwei Wu, Tung Sum Thomas Kwok, Hailin He, Zixing Liao, Bohuai Xiao, Chaolong Jiang, Jianliang Lei, Jerry Huang, Peng Lu, Muzhi Li, Liheng Ma, Yihong Wu, Sicheng Lyu, Jingrui Tian, Yihan Li, Yanzhang Ma, Sizhe Guan, Dingtao Hu, Yufei Cui, Ling Zhou, Lei Ding, Xinyu Wang

机构 * 1SimpleWay.AI 2McGill University 3University of Toronto 4University of California, Los Angeles 5The Chinese University of Hong Kong 6University of Manitoba 7Universit\'e de Montr\'eal 8Boston University 9Mila - Quebec AI Institute 10CG Matrix Technology Limited 11Lakehead University 12McMaster University 纠错

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

AI总结 研究针对美国证券交易委员会文件问答中模型与文件不匹配问题，提出FinSAgent框架，通过角色专用智能体、数据库感知查询分解及多路径检索等方法，提升检索覆盖和答案正确性，在离线和在线实验中均优于基线。

Comments 20 pages, 14 figures, 9 tables

ViMax: Agentic Video Generation

ViMax: 智能体视频生成

Lingxuan Huang, Sizhe He, Hengji Zhou, Liqiang Nie, Lianghao Xia, Chao Huang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出ViMax框架，通过多智能体协作实现长视频生成，利用分层叙事引擎和视觉一致性机制，保证叙事连贯性和视觉一致性。

Comments 20 pages, 13 figures

Multi$^2$: Hierarchical Multi-Agent Decision-Making with LLM-Based Agents in Interactive Environments

Multi$^2$：基于LLM智能体在交互环境中的分层多智能体决策

Sangeun Park, Minhae Kwon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出Multi$^2$分层多智能体决策框架，通过高层智能体（System 1）使用监督微调生成子目标，低层智能体（System 2）使用离线到在线强化学习执行原子动作，以缓解目标漂移并实现长期稳定控制。

Comments Accepted at ICML 2026

Global Automation Atlas

全球自动化图谱

Prashant Garg, Tommaso Crosta, Jasmin Baier

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Bocconi University（博科尼大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于任务和国家特定的方法，用于全球范围内分类自动化暴露，以区分劳动力替代和增强自动化，相关技术渠道以及人工智能的物质作用。研究涵盖了124个国家，生成了覆盖全球99%人口和GDP的233万个任务-国家标签。

Comments 78 pages, 6 figures, 5 Extended Data figures. Substantially revised and expanded. Data and code: https://automationatlas.org/

Dr. Zero: Self-Evolving Search Agents without Training Data

零博士：无需训练数据的自我进化搜索智能体

Zhenrui Yue, Kartikeya Upasani, Xianjun Yang, Suyu Ge, Shaoliang Nie, Yuning Mao, Zhe Liu, Dong Wang

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 研究在高质量数据难获取时智能体自我进化问题，提出零博士框架，通过自我进化反馈循环和HRPO方法，使搜索智能体无需训练数据自我进化，在问答基准测试中表现出色，证明可仅通过自我进化实现强大智能搜索和推理。

Comments COLM 2026

FARO: Feasibility-Aware Robot Motion Optimization

FARO：可行性感知机器人运动优化

Michal Ciebielski, Shafeef Omar, Aaron Johnson, Majid Khadiv

机构 * Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Institute for Advanced Study, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学高级研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； SIEMENS AG（西门子公司） ； Huawei-TUM joint laboratory（华为-慕尼黑工业大学联合实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对机器人在未知场景快速规划新行为的挑战，提出嵌套运动动力学框架，结合可行性引导树搜索和大语言模型采样策略，能改善搜索过程，生成的轨迹可用强化学习控制器跟踪，质量高可用于实际运动操作场景。

A National-Scale EV Charging Scheduling Framework: Optimal Detour Routing Under Infrastructure Capacity Constraints

一个全国规模的电动汽车充电调度框架：基础设施容量约束下的最优迂回路由

Taner Cokyasar

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究在现有充电基础设施下电动汽车长途旅行调度负担与成本，提出基于优化的可扩展框架，分三阶段计算最优充电调度，应用于大量车辆轨迹，能快速生成可行调度并评估电动汽车成本竞争力。

Strategizing at Speed: A Learned Model Predictive Game for Multi-Agent Drone Racing

高速策略化：多无人机竞速的学习型模型预测博弈

Andrei-Carlo Papuc, Lasse Peters, Sihao Sun, Laura Ferranti, Javier Alonso-Mora

机构 * Department of Cognitive Robotics, Delft University of Technology（认知机器人学系，代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对多无人机竞速中策略深度与计算延迟的权衡问题，提出一种学习型模型预测博弈（LMPG）方法，通过摊销模型预测博弈计算来降低延迟，在仿真和硬件实验中优于模型预测博弈和模型预测控制。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 8, pp. 9056-9063, Aug. 2026

Evaluating Uncertainty and Quality of Visual Language Action-enabled Robots

评估具有视觉语言动作能力的机器人的不确定性和质量

Pablo Valle, Chengjie Lu, Shaukat Ali, Aitor Arrieta

机构 * Mondragon University（蒙dragon大学） ； Simula Research Laboratory（Simula研究实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对具有视觉语言动作能力的机器人，采用八个不确定性指标和五个质量指标，通过大规模实证研究评估其有效性，发现部分指标与人类评估有相关性且能区分任务执行质量，挑战了仅依赖成功率的评估做法。