大模型推理能力

Lexical discovery in unknown environments orchestrated by Large Language Models

由大语言模型编排的未知环境中的词汇发现

Rafael Sendra-Arranz, Iñaki Dellibarda Varela, Eduardo Rocon, Álvaro Gutiérrez, Manuel Cebrian

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

AI总结 针对未知环境中智能体需开发共享词汇的问题，提出神经符号词汇发现框架，让基于大语言模型的智能体群体进行指称博弈自组织词汇表，通过语义锚定扩展人类词汇，模拟达成共识并表征收敛动态，为自主探索预部署规划迈出第一步。

Comments 32 pages, 7 figures

Evaluating Large Language Models for Symbolic Security Protocol Analysis

评估用于符号安全协议分析的大语言模型

Paolo Modesti, Syed Ahmed, Ioannis Sfyrakis, Derek Enodolomwanyi

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

AI总结 研究评估大语言模型对符号安全协议的分析能力，通过在130个协议上测试GPT和DeepSeek，发现聊天与推理模型各有优劣，在认证目标上表现差，保密性较好，结果不稳定，整体LLMs无法与形式化验证相比，仅可作预筛选。

Comments 36 pages, 5 figures

MARS: Multi-hop Adaptive Retrieval and SPARQL Generation for KGQA

MARS：用于知识图谱问答的多跳自适应检索与SPARQL生成

Nikit Srivastava, Daniel Vollmers, René Speck, Nikolaos Karalis, Hamada M. Zahera, Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

机构 * Heinz Nixdorf Institute, Paderborn University（海因茨·尼克斯多夫研究所，帕德博恩大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大型语言模型在知识密集型任务中可靠性受限的问题，提出MARS方法，通过结构化检索过程链接问题实体与知识图谱，迭代获取信息并决定检索深度或生成SPARQL查询，在多个基准测试中性能有竞争力且高效可扩展。

Comments EKAW 2026 (accepted-posters-and-demos" target="_blank" rel="noopener">https://ekaw2026.di.unito.it/accepted-posters-and-demos)

Aligning Quantum Operators with Large Language Models

对齐量子算子与大型语言模型

Rogerio Feris, Yunchao Liu, Pengyuan Li, Hang Hua, David Kremer

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出将酉算子映射到LLM潜空间的方法，实现量子与语言输入的联合建模，在Clifford+T电路合成任务上取得与最先进方法竞争的结果，并支持语言条件合成。

Evo-DKD: Dual-Knowledge Decoding for Autonomous Ontology Evolution in Large Language Models

Evo-DKD：用于大语言模型中自主本体进化的双知识解码

Vishal Raman, Vijai Aravindh R, Abhijith Ragav

机构 * Radian Group Inc.（Radian集团） ； Sri Sivasubramaniya Nadar College Of Engineering（纳德工程学院） 纠错

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

AI总结 研究针对本体和知识图谱进化难题，提出Evo-DKD双解码器框架，结合结构化遍历与非结构化推理，通过动态注意力机制协调，经模拟在单流模式下近似双解码，实验证明其在多领域用例中优于基线，为知识库维护提供新范式。

Comments 6 pages, 6 figures, 2 tables. Accepted for publication at IEEE ICMLA 2026

Strategy-Aware Parameter-Efficient Adaptation for LLM-based Auto-Bidding

基于大语言模型的自动出价的策略感知参数高效适配

Songyue Cai, Lianyu Wang, Shan Gu, Ziru Xu, Jian Xu, Xiaofeng Zhu, Bo Zheng

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究广告自动出价问题，提出SAGE框架，通过位置增强、文本对齐和约束门控LoRA三个组件，实现参数高效多模态对齐，在大规模基准实验中性能卓越，调整参数少，消融研究验证各组件贡献。

The Physics of Multi-Turn Long-Horizon Planning: From Pre-training to Post-training via Single- and Multi-Teacher On-Policy Agentic Distillation

多轮长期规划的物理学：通过单教师和多教师策略蒸馏从预训练到训练后

Tianyi Men, Zhuoran Jin, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 研究多轮长期规划问题，通过引入统一可控环境，利用预训练、GRPO、OPD及MOPD等方法，研究规划能力在不同阶段的获取、塑造与整合，展示了多教师策略蒸馏对跨环境能力整合的作用。

Does Faithfulness-Guided Alignment Hurt Accuracy? Unlocking Accurate and Faithful Post-Retrieval Reasoning

CRAFT: 通过强化学习进行多跳问答的校准推理与答案忠实轨迹

Yu Liu, Wenxiao Zhang, Diandian Guo, Cong Cao, Fangfang Yuan, Qiang Sun, Yanbing Liu, Jin B. Hong, Zhiyuan Ma

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

AI总结 CRAFT通过强化学习框架提升多跳问答的推理准确性和答案忠实度，结合确定性奖励和判官奖励，增强推理轨迹的可审计性与语义一致性。

CADER: Confidence-Aware Dynamic Evidence Reasoning for Long-Video Understanding

CADER：用于长视频理解的置信度感知动态证据推理

Jinlong Yang, Wenhao Zhang, Kuanwei Lin, Sijie Cheng

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

AI总结 针对长视频理解中现有系统推理过程不考虑难度的问题，提出CADER框架。它先全局推理估计置信度让高置信度示例提前退出，对不确定示例激活第二阶段工具增强循环定位证据，实验证明其能提升长视频推理能力并提供实用推理路线。

TableMind: An Autonomous Programmatic Agent for Tool-Augmented Table Reasoning

TableMind: 一种用于工具增强表格推理的自主程序化代理

Chuang Jiang, Mingyue Cheng, Xiaoyu Tao, Qingyang Mao, Jie Ouyang, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 TableMind通过两阶段训练策略提升表格推理能力，实现自主程序化代理的高效推理与代码生成。

Comments Comments: 10 pages, 6 figures. Submitted to WSDM 2026

CLMASP: Coupling Large Language Models with Answer Set Programming for Robotic Task Planning

CLMASP：将大语言模型与答案集编程耦合用于机器人任务规划

Xinrui Lin, Yangfan Wu, Huanyu Yang, Yu Zhang, Yanyong Zhang, Jianmin Ji

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出CLMASP方法，结合大语言模型和答案集编程，解决机器人任务规划中计划落地问题，实验显示其执行率显著提升。

Comments 9 pages, accepted to IJCAI 2025 Main Track

Falsifiable Commitment Planning for Self-Correcting Web Agents

用于自我纠正网络代理的可证伪承诺规划

Guangyi Liu, Huan Zhao, Quanming Yao

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

AI总结 研究长期运行网络代理易偏离轨道问题，提出FCPAgent框架，将计划步骤表示为FCU，通过计划-测试-修复循环执行，经混合承诺测试模块和范围感知修复提高成功率，在WebArena上相比基线有显著提升。

TRUAV: Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning for Trajectory Planning and Routing Enhancement in UAV-Aided IoT-Enabled VANETs

TRUAV：无人机辅助的物联网支持的车联网中用于轨迹规划和路由增强的分布式多智能体强化学习

Muhammad Umar Farooq Qaisar, Lin Zhang, Zhen Chen, Wajdy Othman, Shehzad Ashraf Chaudhry, Chang Liu

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

AI总结 研究无人机辅助车联网中轨迹规划与路由增强问题，提出基于独立表格Q学习的分布式多智能体强化学习框架TRUAV，其智能体依局部信息运行，奖励设计兼顾多种因素，模拟显示该框架在多方面表现良好，还讨论了相关挑战与方向。

Comments 7 pages, 3 figures, submitted to IEEE Internet of Things Magazine

Opti-Q: A Constraint-Based Optimization Framework for Multi-LLM Question Planning

Opti-Q：一种用于多语言模型问题规划的基于约束的优化框架

Aamir Hamid, Bharg Barot, Satvik Racharla, Tim Finin, Primal Pappachan, Roberto Yus

机构 * University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Portland State University（波特兰州立大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多语言模型预算部署难题，提出OPTI-Q框架。该框架将模型调用建模为执行DAG操作符，利用PERFDB估计质量和成本，经帕累托前沿搜索选计划，在指定预算下于MMLU-Pro和SimpleQA上提升QoA，实现更好的质量-资源权衡。

Too much evidence, too little time: From text to actionable recommendations through multi-objective evidence reasoning

证据过多，时间过少：通过多目标证据推理从文本到可操作的建议

Adela Bara, Simona-Vasilica Oprea

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

AI总结 该研究针对临床决策中证据过多难审查的问题，提出SCEPTER框架，结合多种技术将临床病例描述转化为建议，经150个案例研究评估，能大幅压缩搜索空间，留存证据多样，基于帕累托的选择提升了证据多样性和建议效用。

CMCTS: A Constrained Monte Carlo Tree Search Framework for Mathematical Reasoning in Large Language Model

CMCTS：一种用于大语言模型数学推理的约束蒙特卡洛树搜索框架

Qingwen Lin, Boyan Xu, Guimin Hu, Zijian Li, Zhifeng Hao, Keli Zhang, Ruichu Cai

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 CMCTS通过约束动作空间、过程奖励模型和偏序规则提升大语言模型的数学推理能力，实验表明其在多个基准测试中表现优异。

Journal ref Applied Intelligence 56, 13 (2026)

Semi-on-Demand Off-Peak Transit Services with Shared Autonomous Vehicles -- Service Planning, Simulation, and Analysis in Munich, Germany

基于共享自动驾驶车辆的半按需非高峰公交服务——德国慕尼黑的服务规划、模拟与分析

Max T. M. Ng, Roman Engelhardt, Florian Dandl, Vasileios Volakakis, Hani S. Mahmassani, Klaus Bogenberger

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究基于共享自动驾驶车辆的半按需非高峰公交服务，结合分析建模与模拟方法，探讨德国慕尼黑十条公交线路的服务规划等关键问题，发现SAV可提高服务质量，验证了分析模型，明确最佳SoD设置及过渡阶段的情况。

Comments 38 pages, 10 figures, accepted for publication in Transportation Research Part C: Emerging Technologies. A previous version was presented at the 104th Transportation Research Board Annual Meeting, Washington, D.C

Journal ref Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2026

Synergizing LLMs and Knowledge Graphs: A Novel Approach to Software Repository-Related Question Answering

融合大语言模型与知识图谱：一种针对软件仓库相关问答的新型方法

Samuel Abedu, SayedHassan Khatoonabadi, Emad Shihab

机构 * Data-driven Analysis of Software (DAS) Lab Department of Computer Science \& Software Engineering Concordia University Montreal QC Canada ； Concordia University 纠错

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

AI总结 本文提出融合大语言模型与知识图谱的方法，提升软件仓库问答的准确性与效率。

Comments Submitted to ACM Transactions on Software Engineering and Methodology for review

Reason Before You Retrieve: Agentic Planning for Multi-modal RAG

检索前先思考：多模态检索增强生成的智能体规划

Tianyu Yang, Shir Simon, Zhenzhen Li, Minhao Cheng, Xiangliang Zhang

机构 * Bosch AI Research Center（博世人工智能研究中心） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究多模态检索增强生成问题，提出MM-R2框架，通过建模检索内容和位置在检索前推理，构建意图基础检索状态，在结构化知识图谱检索，还构建相关数据集并采用两阶段后训练策略，实验证明其在答案准确性等方面表现出色。

Multi-agent DRL-based Lane Change Decision Model for Cooperative Platooning in Mixed Traffic

基于多智能体深度强化学习的车道变换决策模型：用于混合交通中协同规划

Zeyu Mu, Shangtong Zhang, B. Brian Park

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Link Lab（链接实验室） ； Department of Systems and Information Engineering（系统与信息工程系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于多智能体深度强化学习的车道变换决策模型，通过整合CNN-QMIX框架提升CAVs在混合交通中的协同编队效率，实验显示其在提升协同编队率方面表现优异。

Comments Under review at IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

How Transformers Learn to Plan via Multi-Token Prediction

Transformer 如何通过多令牌预测学习规划

Jianhao Huang, Zhanpeng Zhou, Renqiu Xia, Baharan Mirzasoleiman, Weijie Su, Wei Huang

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（日本理化学研究院先进智能项目中心） ； The Institute of Statistical Mathematics（统计数学研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究多令牌预测如何促进推理，特别是规划，通过实验和理论分析展示其优于单令牌预测的性能及背后的机制。

Comments COLM 2026

KAP: Bridging the Knowledge Selection-Runtime Consumption Gap in LLM Systems

KAP：弥合大语言模型系统中知识选择与运行时消耗的差距

Shuo Wang, Fang Xi, Wenyuan Huang, Qing Wang, Junming Su

机构 * QiYuanLab（启元实验室） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型系统中知识选择与运行时消耗的差距，提出知识访问规划（KAP）范式，通过建立通用中间表示编译知识信号控制KV访问，以GraphSpec实例化，改变长上下文生成扩展轨迹，提升运行时消耗效率。

Comments 3 figures, 5 tables

Focus Is All You Need: Adaptive Goal-aware Attention Orchestration for Multi-Agent Graph Systems

你所需要的只是专注：多智能体图系统的自适应目标感知注意力编排

Mingzhou Fan, Siyuan Xu, Mingxuan Yuan

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

AI总结 研究多智能体图系统中注意力分配问题，提出自适应目标感知注意力编排框架AGAO，结合目标、拓扑、资源感知注意力，将静态图转变为自适应系统，经实验验证其能提高任务有效性并减少计算等消耗，确立注意力工程方向。

Stress-testing large language model agents in a robotic chemistry laboratory

在机器人化学实验室中对大型语言模型智能体进行压力测试

Lulu Guo, Yingkai Sun, Xiaobo Li, Luyao Ge, Ziming Wang, Haitao Zheng, Jingyu Li, Huijuan Zhang, Bingxu Chen, Daobin Liu, Yuebo Liu, Jie Li, Xiaohui Li, Linjiang Chen, Yi Luo, Jun Jiang

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

AI总结 研究以机器人化学实验室为测试平台，使科学智能可衡量，通过4608次试验发现工作流程执行率低、长期规划有挑战，反馈促使局部调整，提供了部署评估及改进诊断框架。

Toward Automated Detection of Documentation Inconsistencies in Electronic Health Records

迈向电子健康记录中文档不一致性的自动检测

Jian Lu, Panyu Chen, Miriam Treggiari, Robert Blessing, Danyang Zhuo, Chunhua Weng, William W. Stead, Anru R. Zhang

机构 * Duke University（杜克大学） ； Columbia University Medical Center（哥伦比亚大学医学中心） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） 纠错

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

AI总结 研究旨在检测电子健康记录中文档不一致性，采用两阶段LLM管道对3000份出院小结进行分析，发现多种类型不一致及反复出现的失败模式，建立了方法基础和概念框架以指导后续大规模分析。

Sparse Evidence Can Suffice: Agentic Evidence Seeking for Multimodal Video Misinformation Detection

稀疏证据就足够了：用于多模态视频错误信息检测的智能证据搜索

Haochen Zhao, Yongxiu Xu, Xinkui Lin, Dong Xie, Jiarui Lu, Yuqi Qian, Yubin Wang, Hongbo Xu, Gaopeng Gou

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

AI总结 研究多模态视频错误信息检测，提出SIEVE框架，通过智能体探索多模态证据构建证据包，由验证器判断真实性。智能体经特殊训练，实验表明该框架性能优于基线，能提供可检查证据线索，提升检测透明度与可信度。

GFLAN: Generative Functional Layouts

GFLAN：生成功能布局

Mohamed Abouagour, Eleftherios Garyfallidis

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

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

AI总结 GFLAN通过两阶段分解生成功能布局，结合拓扑规划与几何实现，提升建筑生成的准确性与合理性。

Comments 21 pages, 15 figures

CoopReflect: Towards Natural Language Communication for Cooperative Autonomous Driving via Multi-Agent Learning

CoopReflect：通过多智能体学习实现协同自动驾驶的自然语言通信

Jiaxun Cui, Chen Tang, Jarrett Holtz, Janice Nguyen, Alessandro G. Allievi, Hang Qiu, Peter Stone

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Robert Bosch LLC（罗伯特·博世有限公司） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Sony AI（索尼人工智能） 纠错

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

AI总结 研究探索自然语言用于车对车通信的潜力，开发基于大语言模型的驾驶智能体，引入CoopReflect多智能体学习框架，通过试错等为智能体配备相关知识，实验表明其能生成更优消息，实现跨场景泛化并降低决策延迟。

Journal ref Proc. 25th Int. Conf. Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 744-752 (2026)

Explaining BiomedCLIP with Weighted Banzhaf Interactions Supported by Tree-Gram Parsing

用基于树图解析支持的加权班扎夫交互解释生物医学CLIP

Jakub Rymarski, Adam Rempała, Bartłomiej Sobieski, Przemysław Biecek

机构 * University of Warsaw（华沙大学） ； Centre for Credible AI, Warsaw University of Technology（华沙理工大学可信人工智能中心） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉语言模型在医学任务中解释难的问题，引入ParseFIxLIP方法，将树图解析融入班扎夫交互博弈，通过smart_depth分组策略减轻概念碎片化，提升跨模态交互可解释性，为VLM决策提供医学领域相关见解。

Comments 12 pages, 13 figures. Accepted at EXPLIMED 2026 (Third Workshop on Explainable Artificial Intelligence for the medical domain), IJCAI-ECAI 2026

CORVUS: Context Optimization and Reduction Via Underlying Synchronization for LLM Coding Agents

CORVUS：通过底层同步实现大语言模型编码代理的上下文优化与缩减

Mingwei Zheng, David OBrien, Siwei Cui, Pardis Pashakhanloo, Rajdeep Mukherjee, Myeongsoo Kim, Sachit Kuhar

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

AI总结 研究针对大语言模型编码代理传统轨迹架构问题，提出CORVUS架构解耦文件读取与观察，通过维护同步注册表注入当前内容，经实验评估，该架构能减少输入令牌、缩短提示并减少推理周期，保持通过率。