大模型推理能力

PilotRL: Training Language Model Agents via Global Planning-Guided Progressive Reinforcement Learning

PilotRL: 通过全局规划引导的渐进式强化学习训练语言模型代理

Keer Lu, Chong Chen, Bin Cui, Yunhuai Liu, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Huawei Cloud BU（华为云业务部） 纠错

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

AI总结 PilotRL通过全局规划引导的渐进式强化学习训练语言模型代理，提升长周期决策能力。

SGTP: Sampling-based Game-Theoretic Planning for Real-Time Multi-Vehicle Autonomous Racing

SGTP：基于采样的博弈论实时多车辆自主赛车规划

Zhouheng Li, Fangguo Zhao, Mattia Piccinini, Baha Zarrouki, Yuan Gao, Zitong Shan, Johannes Betz, Chen Lv, Lei Xie

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 针对自主多车辆赛车中平衡战略多样性与计算效率的难题，提出基于采样的博弈论规划（SGTP）框架，结合博弈论推理与GPU加速采样，经可行性选择确保安全过渡，模拟显示其在多智能体场景表现良好，还开源代码及基准促进研究。

Distilling Temporal Search and Reasoning: Evolving LLMs for Future Prediction via Harness-Assisted Efficient Data Synthesis

提炼时间搜索与推理：通过 harness 辅助的高效数据合成发展用于未来预测的大语言模型

Wanxu Cai, Zhengyu Chen, Huaisheng Zhu, Wei Wang, Jingang Wang, Qiang Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Meituan LongCat Team（美团龙猫团队） 纠错

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

AI总结 研究未来事件预测难题，提出时间截断 harness 方法，通过强制时间截断减少时间泄漏与对拒绝采样等的依赖，构建相关语料库和度量标准，经蒸馏实验验证该方法能提升模型表现，将高质量数据转化为模型参数提升。

AI's Capability in Assisting Scientific Research in Physics, Astrophysics, and Cosmology II: Project Planning and Proposal Evaluation

人工智能在协助物理、天体物理和宇宙学科学研究中的能力II：项目规划与提案评估

Jia Liu, Veena Krishnaraj, Kateryna Vovk, Kosuke Aizawa, Adrian E. Bayer, Linda Blot, Jessica Cowell, Suyog Garg, Jonathan Grée, Anamaria Hell, Ben Horowitz, Masaya Ichikawa, Kanyuni Iemoto, Keigo Kondo, Zacharie Lorsin, Kevin McCarthy, Jamie Robinson, Miguel Ruiz-Granda, Leander Thiele, Ievgen Vovk, Mingshen Zhou

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

AI总结 研究大语言模型在科学项目规划与提案评估中的作用，人类和三个当代模型生成计划，再由人类与前沿模型盲评，结果显示当前模型能产出类似人工的计划，但人工智能评审员更青睐人工智能生成的提案，部署时需谨慎。

Comments 16 pages, 4 figures

Hybrid Artificial Potential Fields and Spatio-Temporal Transformers for Real-Time AUV Path Planning

用于实时 AUV 路径规划的混合人工势场与时空变压器

Khadija Rais, Abdelmadjid Benmachiche, Imene Soualmia

机构 * Echahid Cheikh Larbi Tebessi University（艾哈西德·谢赫·拉尔比·泰贝西大学） ； Chadli Bendjedid University（查德利·本杰迪德大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究 AUV 在复杂水下环境的路径规划，比较 13 种算法，提出混合人工势场与时空变压器的方法。该方法性能平衡，平均路径短、碰撞率低、计算高效，优于其他算法，为实时 AUV 导航提供强大解决方案。

VLD-RAG: Agentic Vision-Language Retrieval-Augmented Generation for Long, Visually-Rich Multi-Page Documents

VLD-RAG：用于长的、视觉丰富的多页文档的智能视觉语言检索增强生成

Seonok Kim

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

AI总结 研究针对视觉丰富的长文档问答的多模态检索增强生成，提出VLD-RAG框架，构建多模态索引并采用混合检索策略，经智能体工作流程协调，在相关基准上提升了证据页面检索及问答表现，凸显协调验证与混合检索的重要性。

Shared Voxel-Map-Based Cooperative Indoor UAV Guidance with a Multi-Agent Soft Actor-Critic Controller

基于共享体素地图的多智能体软演员-评论家控制器协同室内无人机导航

Thomas Hickling, Dylan Wynne, Yu Su, Nabil Aouf

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

AI总结 研究室内无人机协同导航问题，提出结合共享体素地图与多智能体软演员-评论家控制器的框架，多无人机融合LiDAR观测构建地图并提供给各智能体，模拟中控制器成功率达90.3%，经微调后在现实实验中实现稳定协同操作，证明该地图表示有效且可扩展。

Comments 11 pages, 17 figures

LLM as Forecasting Planner: Training-Free Text Conditioning for Time-Series Foundation Models

大语言模型作为预测规划器：时间序列基础模型的免训练文本条件设定

Huu Hiep Nguyen, Dung Nguyen, Minh Hoang Nguyen, Dai Do, Hung Le

机构 * Deakin University（迪肯大学） ； Applied Artificial Intelligence Initiative（应用人工智能倡议） 纠错

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

AI总结 研究文本条件时间序列预测问题，核心方法是将预测设为TSFM生成轨迹上的规划问题，以冻结TSFM为模拟器、LLM为策略和价值函数，实例化\rc{}框架，主要贡献是通过实验证明该框架能带来持续改进。

From Naive RAG to Deep Agentic Retrieval: An Evolving Context Engineering Pipeline for Regulatory Compliance

从朴素检索增强生成到深度智能检索：用于合规监管的不断演进的上下文工程管道

Mishca de Costa, Muhammad Saleh Anwar, Dave Mercier, Issam Hammad

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

AI总结 研究针对RAG朴素实现的局限，追溯安大略发电公司检索管道演变，历经多阶段形成PEA-CAE架构，表明上下文工程对监管语料库更具优势，深度智能检索进展反映经典思想，迭代证据获取等渐成企业问答基础。

Comments Accepted at the 2026 IEEE the 14th International Conference on Smart Energy Grid Engineering (SEGE 2026)

HOBA: Hierarchical On-Policy Bidding Agents for Adaptive Online Advertising

HOBA：用于自适应在线广告的分层策略性投标代理

Ji Wu, Yunshan Peng, Wentao Bai, Yunke Bai, Wenzheng Shu, Jinan Pang, Yanxiang Zeng, Xialong Liu

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 针对在线广告投标系统问题，提出 HOBA 分层强化学习框架，在三个时间尺度解耦相关环节，通过实验验证其优于现有基线，大规模在线部署实现目标成本提升 3.6%，证明该范式有效。

Comments 10pages,accepted by KDD 2026 ads track

Measuring and Improving Behavioral Consistency in Large Language Models through Fact-Heuristic-Emotion State Enforcement

通过事实-启发式-情感状态强制来测量和提高大语言模型中的行为一致性

Gi-Hun Lee, Joong Yull Park

机构 * School of Mechanical Engineering, Chung-Ang University（韩国中央大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型行为一致性，通过认知内核模型CKM强制模型在决策前区分事实、假设和评估信号，经多实验评估发现其可降低输出变异性、减少决策翻转率，证明行为一致性可测且能部分改善。

Comments 40 pages, 6 figures; 54-page supplementary material included as an ancillary file. Code, prompts, and data: https://github.com/TeenyToolSoftware/cogos-behavioral-consistency

PatchWorld: Gradient-Free Optimization of Executable World Models for Agent Environments

PatchWorld：可执行世界模型的免梯度优化

Jiaxin Bai, Yue Guo, Yifei Dong, Jiaxuan Xiong, Tianshi Zheng, Yixia Li, Tianqing Fang, Yufei Li, Yisen Gao, Haoyu Huang, Zhongwei Xie, Hong Ting Tsang, Zihao Wang, Lihui Liu, Jeff Z. Pan, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； HKUST（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Wayne State University（韦恩州立大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 提出 PatchWorld 框架，通过反例引导的代码修复将离线轨迹转化为可执行的 Python 世界模型，实现无需梯度优化的符号信念状态程序，在 AgentGym 环境中达到 76.4% 的宏观成功率。

Preliminary Guidelines for Using and Evaluating GenAI Tools to Support Systematic Literature Reviews

使用和评估生成式人工智能工具以支持系统文献综述的初步指南

Barbara Kitchenham, Sebastián Pizard, Lech Madeyski, Ronnie de Souza Santos, Martin Shepperd, David Budgen

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

AI总结 研究探讨如何用GenAI支持系统文献综述，通过快速审查、思想实验等方法，识别评估GenAI用于SLRs的问题及过程要点，形成GUEST建议，助研究人员利用GenAI开展可靠综述与评估研究，强调其需人工监督及能提供成本效益帮助。

Comments 58 pages, 2 figures, 11 tables

What Gets Lost When Memory Becomes Media? Evaluating AI-Generated Oral History Visualization

当记忆成为媒介时会失去什么？评估人工智能生成的口述历史可视化

Kwangsuk Park, Jaehyun Koo, Jiyeon Lee, Anjung Tan, Hyoungchul Park

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

AI总结 研究散居海外者口述历史可视化中记忆变媒介时的问题，基于口述历史理论设计指标，比较两种管道，发现场景规划与叙事保留冲突，提出基于失败模式的评估框架、冲突分析及系统选择路由协议。

Comments Accepted at ICML 2026 Workshop on Culture x AI: Evaluating AI as a Cultural Technology

OmniQEC: discovering practical quantum error-correcting codes by an AI scientist

OmniQEC：通过人工智能科学家发现实用的量子纠错码

Ge Yan, Shanchuan Li, Pengyue Ma, Qixin Zhang, Pingchuan Ma, Jianping Wang, Min-Hsiu Hsieh, Yuxuan Du

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

AI总结 研究旨在发现实用量子纠错码，核心方法是用OmniQEC，它结合自我进化推理与慢快协同工作流程，通过代码级代理探索候选方案并经电路级评估反馈证据。贡献是发现的代码性能优且硬件友好，为大语言模型辅助量子纠错发现奠基。

Comments Comments are welcome

RadioMaster: Multi-Agent System for Autonomous Radio Signal Generation

RadioMaster: 自主无线电信号生成的多智能体系统

Jiazhen Lei, Yuxin Sha, Tianze Cao, Sihan Wang, Bingbing Wang, Zeming Yang, Fengyuan Zhu, Xiaohua Tian

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出RadioMaster，一个全自主的多智能体框架，通过RadioWiki、RadioAgent和RadioEmulator三大支柱，将用户意图转化为真实无线信号，解决现有模型因领域知识和硬件约束敏感性不足而无法生成无线电信号的问题。

AlphaCrafter: Harnessing Multi-Agent Workflows for Cross-Sectional Quantitative Trading

AlphaCrafter：一个跨截面量化交易的全栈多智能体框架

Yishuo Yuan, Jiayi Sheng, Sirui Zeng, Jiaqi Wang, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 AlphaCrafter通过连续适应的因子到执行管道，整合因子发现、制度适应选择和风险约束执行，实现跨截面量化交易的鲁棒性能。

Comments Submitted to AAAI 2027

LLM-generated personalized nudges for improving pro-environmental behavior: Field evidence from resource conservation

利用大型语言模型的迭代个性化增强行为提示：一项关于电力和热水节约的实地实验

Zonghan Li, Yi Liu, Chunyan Wang, Song Tong, Kaiping Peng, Feng Ji

机构 * School of Environment, Tsinghua University（清华大学环境学院） ； Department of Applied Psychology and Human Development, University of Toronto（多伦多大学应用心理学与人类发展系） ； State Key Laboratory of Regional Environment and Sustainability, Tsinghua University（清华大学区域环境与可持续性国家重点实验室） ； Department of Psychology, Beijing Normal University at Zhuhai（北京师范大学珠海校区心理学系） ； Department of Psychology and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理学与认知科学系） 纠错

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

AI总结 本研究利用大型语言模型实现迭代个性化，通过实地实验发现其在促进节能方面效果显著，且在前两轮干预中表现更优，但热水节约效果较弱且随时间减弱。

UrbanTrace: LLM-Assisted Discovery and Semantics-Aware Integration of Spatial Data

UrbanTrace：基于大语言模型的空间数据发现与语义感知集成

Sonia Castelo, Eden Wu, Joao Rulff, Harish Doraiswamy, Juliana Freire, Claudio Silva

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对城市决策中异构空间数据整合问题，提出UrbanTrace视觉分析系统，利用离线分析器结合大语言模型，通过三个交互式视图实现有效空间聚合，经评估在数据发现上表现优异，将空间聚合敏感性转化为视觉资产。

Comments 11 pages, 7 figures. Accepted to IEEE VIS 2026 (Full Papers Track). Author's version accepted for publication in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

Retrieval-based and Fine-tuned LLM Approaches for Industrial Asset Health Monitoring and Decision Support

基于检索和微调的大语言模型方法用于工业资产健康监测和决策支持

Seshu Kumar Damarla, Xiuli Zhu

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究基于检索和微调的大语言模型方法在工业资产健康监测中的故障传感器诊断推理表现，通过FailureSensorIQ基准测试，发现语义搜索和混合搜索效果好，基于LLM的微调模型性能最佳，且各方法对一些干扰因素敏感。

Comments 6 pages, 4 figures, 6 tables

Macroscopic wall pressure and microscopic contact load in crowds without egress: social-group cohesion and boundary buffering

无出口人群中的宏观壁面压力和微观接触载荷：社会群体凝聚力和边界缓冲

Bo-Shiun Shen, Son-Hsien Chen

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究无出口人群中机械危险，通过弹性重定向模型和社会力模型及其耦合动力学，用社会群体凝聚力等量化风险，揭示耦合动力学产生的壁面压力/接触载荷权衡及相边界，为高密度场所人群风险缓解和安全规划提供指导。

Comments 16 pages, 8 figures

Voltage-Aware Grid Aggregation: Expanding the European High-Voltage Network

电压感知的电网聚合：扩展欧洲高压网络

Benjamin Stöckl, Marco Anarmo, Sonja Wogrin, Yannick Werner

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种电压感知的电网分区和聚合方法，通过保留电压等级和变压器，提高电网扩展规划的准确性，通过欧洲案例研究验证其有效性。

Comments Accepted for IEEE International Conference on the European Energy Market

MEDIC-AD: Towards Medical Vision-Language Model's Clinical Intelligence

MEDIC-AD：迈向医疗视觉-语言模型的临床智能

Woohyeon Park, Jaeik Kim, Sunghwan Steve Cho, Pa Hong, Wookyoung Jeong, Yoojin Nam, Namjoon Kim, Ginny Y. Wong, Ka Chun Cheung, Jaeyoung Do

机构 * AIDAS Laboratory, Seoul National University（首尔大学AIDAS实验室） ； Samsung Changwon Hospital（三星昌原医院） ； Samsung Medical Center（三星医疗中心） ； NVIDIA, Santa Clara, USA（英伟达（美国圣克拉拉）） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 MEDIC-AD通过分阶段框架提升医疗视觉-语言模型在病变检测、症状跟踪和视觉可解释性方面的性能，实现临床应用中的最优表现。

Journal ref CVPR 2026

Mapping and Comparing Climate Equity Policy Practices Using RAG LLM-Based Semantic Analysis and Recommendation Systems

利用基于 RAG LLM 的语义分析和推荐系统映射和比较气候公平政策实践

Seung Jun Choi

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文利用基于RAG LLM的语义分析和推荐系统，研究气候公平政策实践的比较与映射，揭示规划领域在AI时代的核心职责与政策趋势。

CycleVLA: Proactive Self-Correcting Vision-Language-Action Models via Subtask Backtracking and Minimum Bayes Risk Decoding

CycleVLA: 通过子任务回溯和最小贝叶斯风险解码实现的前瞻性自修正视觉-语言-动作模型

Chenyang Ma, Kai Lu, Guangyu Yang, Jiuming Liu, Shitong Xu, Bill Byrne, Ioannis Havoutis, Niki Trigoni, Andrew Markham

机构 * Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） 纠错

专题命中 规划推理 ：self-correction(abstract)

AI总结 CycleVLA通过子任务回溯和最小贝叶斯风险解码实现前瞻性自修正，提升视觉-语言-动作模型的故障预测与恢复能力

Comments Project Page: https://dannymcy.github.io/cyclevla/