大模型推理能力

GroupRAG: Cognitively Inspired Group-Aware Retrieval and Reasoning via Knowledge-Driven Problem Structuring

GroupRAG: 基于知识驱动的问题结构化进行的认知启发式组感知检索与推理

Xinyi Duan, Yuanrong Tang, Jiangtao Gong

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 GroupRAG通过知识驱动的关键点分组，实现组感知的检索与推理，提升语言模型在现实场景中的表现，实验表明其优于RAG和CoT基线方法。

Comments 9 pages, 3 figures

Knowledge-Guided Multimodal Reasoning over Interacting Streams for Video-Level Ambivalence and Hesitancy Recognition

用于视频级矛盾心理和犹豫识别的交互流知识引导多模态推理

Podakanti Satyajith Chary, Barath Parthiban, Pranesh Velmurugan, Adeeba Khan, Nagarajan Ganapathy

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

AI总结 研究视频级矛盾心理和犹豫识别难题，提出PRISM-AH框架，通过冻结编码器、轻量级流模型处理多模态冲突，经窗口级注释监督、知识引导大语言模型推理，在测试中取得较好宏观F1，验证推理增益可转移。

Comments 14 Pages, 1 Figure, Ambivalence/Hesitancy (AH) Video Recognition Challenge, ECCV 2026

Planning Waste-to-Energy-Coupled AI Data Centers Through Grade-Matched Cooling and Corridor Screening

通过品位匹配冷却与廊道筛选规划耦合垃圾发电的AI数据中心

Qi He, Chunyu Qu, Wenjie Zuo

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究针对AI数据中心发展受供电、互联及冷却制约的问题，开发耦合WtE的冷却廊道筛选框架，通过品位匹配提供冷却，经案例验证其可实现电力节省与规模适配，明确了WtE耦合冷却的可行性及约束条件。

Journal ref Thermo2026

LLM-Grounded Dynamic Task Planning with Hierarchical Temporal Logic for Human-Aware Multi-Robot Handover

基于分层时序逻辑的LLM引导动态任务规划用于人感知多机器人协作

Shuyuan Hu, Tao Lin, Kai Ye, Tianwei Zhang

机构 * The Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳人工智能与机器人社会研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Chinese University of Hong Kong-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际 Graduate School） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于分层时序逻辑的神经符号框架，实现动态任务规划以提升多机器人协作的效率和鲁棒性。

Comments Accepted by IROS 2026

Every Time I Hire a Linguist, Inference Costs Go Down: On Linguistic Rules as Effective Prompt Compressors

每次我雇佣一位语言学家，推理成本就会降低：论语言规则作为有效的提示压缩器

Jianfei Ma, Zhaoxin Feng, Emmanuele Chersoni, Si Chen

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

AI总结 研究探讨仅用语言规则作提示压缩器的可行性，通过离线进化搜索找到有竞争力的规则组合，所产生的语言压缩器仅用CPU端处理，经双路径协议评估性能与先进策略相似，揭示了压缩时规则变化及性能随压缩力度的表现。

Comments 37 pages, 6 figures, under review paper

Mental World Modeling

心理世界建模

Hao Fei, Yiran Zhao

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

AI总结 该研究提出将心理变量作为核心组件的MWM框架，实例化为MENTIS基线，实验证明显式建模心理状态对预测人类决策至关重要，推动世界建模从物理场景模拟转向心智模拟。

Comments project website: https://mental-world.github.io/

Partner Capability Estimation for Task-Agnostic Adaptation in Ad-Hoc Teamwork

面向临时团队中任务无关适应的伙伴能力估计

Peter Tisnikar, Maja Swieczkowska, Benteng Ma, Gerard Canal, Matteo Leonetti

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对临时团队协作中伙伴能力隐藏与人类行为不可预测问题，提出CE-CM及CE-CM-Div方法，通过仿真采样与多样规划器rollout实现任务无关的能力估计，提升了团队协作的可行性与鲁棒性。

Comments 44 pages, 18 figures, submitted

AgentMap: Joint Equivalence and Subsumption Discovery for Ontology Matching

AgentMap：用于本体匹配的联合等价与包含关系发现

Yiping Song, Jiaoyan Chen, Renate Schmidt, Hui Yang, Wen Zhang

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出统一等价与包含发现的混合本体匹配任务，构建基于LLM的多智能体框架AgentMap，在三类设置下的本体匹配任务中均取得优异性能。

Comments 21 pages, 5 figures

Hierarchical Spatio-Temporal Transformer for Coherent Emergency Department Forecasting

用于连贯急诊科预测的分层时空Transformer

Filipa Lino, Bárbara Tavares, Carlos Santiago, Cláudia Soares, Manuel Marques

机构 * Institute for Systems and Robotics（系统与机器人研究所） ； LARSyS ； Instituto Superior Técnico（高等技术学院） ； NOVA School of Science and Technology（NOVA科学技术学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有急诊科预测方法忽略层级关联导致预测不连贯的问题，提出HierSTT分层时空Transformer框架，在葡萄牙ED数据集上实现多层面连贯预测，性能优于非分层基线及经典分层协调方法。

Comments Accepted at 11th Workshop on Data Science for Social Good - ECML PKDD 2026

What Does It Take to Detect an AI Agent? Minimal Feature Sets for Behavioral Detection under Browser Automation

检测AI智能体需要什么？浏览器自动化下行为检测的最小特征集

Vishisht Choudhary, Lukas Schmidt, Anne Zoë Kenntner, Feras Skhab, Michel Osswald, Jens Ernstberger

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Kontext 纠错

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

AI总结 该研究提出三类检测框架区分人类、机器人与AI智能体，发现最小特征集可实现AI智能体的稳健检测，且基于浏览器自动化的缺失特征构建判别信号，抗规避能力优异。

Comments 17 pages (11 main + appendices), 7 figures. Accepted at the North East AI Agents Day 2026 workshop, Jane Street, New York City. Workshop: https://ne-agents-day.github.io/

A Graph-Native Bitemporal Memory Store for Conversational AI Agents

面向对话式AI智能体的原生图双时态内存存储

Alp Niksarli, Gopesh Baheti

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

AI总结 该研究针对对话式AI智能体跨会话持久内存缺失的问题，提出原生图双时态内存存储方案，经LongMemEval基准测试，在知识更新等任务上取得良好效果，为纯检索的局限性提供了改进方向。

Plans Work in Mysterious Ways: Evaluating a Plan Mode for Spreadsheet Agents

计划以神秘的方式起作用：评估电子表格代理的计划模式

Aayush Kumar, Avik Dutta, Sumit Gulwani, Gustavo Soares, Advait Sarkar, Emerson Murphy-Hill

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

AI总结 研究电子表格代理计划模式，构建原型并通过用户研究与非计划基线评估，发现虽任务结果相似，但计划模式可减少优化，提升用户对工具在创造力支持和人机协作方面的感知，探讨了对计划模式设计及人机规划的影响。

Comments Accepted at IEEE VL/HCC 2026

Fantastic Adaptive Taxonomies and How to Use Them

奇妙的自适应分类法及其使用方法

Mert Cemri, Andrei Cojocaru, Melissa Pan, Shu Liu, Shubham Agarwal, Alexander Krentsel, Jay Tang, Kannan Ramchandran, Joseph E. Gonzalez, Matei Zaharia, Alex Dimakis, Ion Stoica

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Apple（苹果公司） ； Bespoke Labs（Bespoke实验室） 纠错

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

AI总结 研究智能体系统失败反馈问题，提出AdaMAST方法将轨迹转换为自适应失败分类法，该分类法能作为共享反馈接口，在智能体系统搜索、运行时及轨迹选择等方面改进智能体，提升准确率和分辨率。

FirstResearch: Auditable Question Formation for LLM Scientific Discovery Agents

FirstResearch：用于大语言模型科学发现智能体的可审计问题形成

Yufeng Wang

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

AI总结 研究针对大语言模型科学发现智能体首个研究问题难审计的问题，提出FirstResearch框架，核心是研究问题证书，记录多种要素使问题可检查。实验表明该框架在多个主题上优于基线，以证书为中心的核心组件作用显著，支持明确推导约束可提升问题可审计性。

Comments Withdraw for further improvement and work consolidation

Large Emotional World Model

大规模情感世界模型

Changhao Song, Yazhou Zhang, Hui Gao, Chang Yang, Peng Zhang

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（智能与计算学院，天津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出大规模情感世界模型，通过构建情感-原因-方式数据集，整合情感因素以提升对情感驱动社会行为的预测能力。

Can Large Language Models Represent Urban Publics? Behavioral Replication and Population Mismatch in an Affordable-Housing Experiment

大语言模型能否代表城市公众？经济适用房实验中的行为复制与人口匹配问题

Yuxuan Cai, Yequan Hu, Hongqian Li, Zhanghong Ju, Shuying Guo

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究以美国经济适用房调查实验对比8款开放权重LLMs与843名受访者，发现LLMs虽能近似部分总体对比，却无法保留人口结构、组内异质性等关键特征，城市规划的模型评估需测试空间与社会结构的模拟保留情况。

Comments Yuxuan Cai and Yequan Hu contributed equally to this work

Beyond Action Imitation: Learning a Decision-Aware User Simulator for Online Advertising

超越动作模仿：面向在线广告的决策感知用户模拟器学习

Zipeng Chen, Jiaer Zheng, Xiangyang Xu, Xinyu Lin, Zhaobin Wang, Zhaohui Liu, Qianjin Xiang, Xiaoyu Zhao, Zhuozhen Yu, Guangshuo Wang, Daxing Chen, Junwei Pan, Zhangbin Zhu, Chengguo Yin, Hao Chen, Tat-Seng Chua, Haijie Gu, Jie Jiang

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对现有用户模拟器仅基于单领域交互模仿动作的缺陷，本文提出决策感知用户模拟器DASH，通过上下文工程、蒸馏思考轨迹与定制规则奖励模型，在腾讯广告数据上验证了其多维度优势。

Comments 23 pages, 10 figures, 9 tables

Before Agents Speak: Pre-hoc Failure Risk Inference in Multi-Agent Systems

智能体交流前：多智能体系统中的事前失败风险推断

Shi Lin, Chenpei Wang, Peng Qian, Dezhang Kong, Minghao Li, Yufeng Li, Xun Wang

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究针对多智能体系统中幻觉级联失败的问题，提出事前风险推断框架HalluProp，通过建模内在幻觉风险与传播机制实现早期诊断，性能优于事后方法，可提升系统可靠性。

RemiAssist: A Therapist-Supporting System for Photo-Based Reminiscence Therapy in Dementia Care

RemiAssist：一种用于痴呆症护理中基于照片的回忆疗法的治疗师支持系统

Shuchang Xu, Minglong Tang, Junyan Mao, Xiaofu Jin, Wazeer Zulfikar, Yasith Samaradivakara, Jiayi Zhou, Huamin Qu, Yuling Sun, Pattie Maes

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对痴呆症护理中基于照片的回忆疗法忽视治疗师作用的问题，RemiAssist系统利用记忆图和情境感知引导策略，辅助治疗师进行规划与引导，提高了规划效率和对话时长，为个性化回忆疗法提供支持。

Comments Accepted to UIST 2026

LOCUS: Local Visual Cue Search for Enhancing Fine-Grained Perception in Multimodal Large Language Models

LOCUS: 局部视觉线索搜索增强多模态大语言模型的细粒度感知

Zhou Tao, Fang Zhang, Zewen Ding, Shida Wang, Xiaokun Sun, YongXiang Hua, Haoyu Cao, Linli Xu

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

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出LOCUS训练框架，通过可验证的局部线索搜索代理任务，使MLLM内化细粒度证据选择，提升定位敏感视觉理解而不改变推理接口。

POINTS-Seeker: An Open Recipe for Multimodal Search Agents with Visual Memory Management

POINTS-Seeker：从零开始训练多模态代理搜索模型

Yikun Liu, Yuan Liu, Haicheng Wang, Zhongyin Zhao, Le Tian, Xiao Zhou, Jiangchao Yao, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； CMIC, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学CMIC） ； WeChat AI, Tencent（腾讯WeChat AI） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出POINTS-Seeker模型，通过引入代理播种机制和V-Fold压缩方案，解决长周期交互中的证据检索问题，并在六个基准测试中超越现有模型。

TiPToP: A Modular Open-Vocabulary Robot Manipulation System That Plans

TiPToP：一种用于机器人操作的模块化开放式词汇规划系统

William Shen, Nishanth Kumar, Sahit Chintalapudi, Ryan Lindeborg, Jie Wang, Christopher Watson, Edward Hu, Jing Cao, Dinesh Jayaraman, Leslie Pack Kaelbling, Tomás Lozano-Pérez

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 TiPToP是一种模块化开放式词汇规划系统，结合预训练视觉模型与任务规划器，通过自然语言指令和RGB图像直接解决多步骤操作任务，实现实时高效的操作规划。

Comments Project website: https://tiptop-robot.github.io