大模型推理能力

Adaptive-WAM: Quality-Guided Early-Exit Planning from Intermediate Video-Diffusion Features

Adaptive-WAM：基于质量引导的中间视频扩散特征早期退出规划

Sining Ang, Yuguang Yang, Yan Wang

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 Adaptive-WAM是基于Wan2.2-5B主干的质量感知多出口规划器，通过动态分配主干深度减少计算量，在NAVSIM、nuScenes等数据集上取得优异规划性能，延迟显著降低。

Certifying Collective Reasoning in Multi-Agent Systems via Koopman Spectral Analysis

基于Koopman谱分析的多智能体系统集体推理验证

Nuzhat Khan, Indrakshi Dey

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于Koopman算子理论的框架，通过分析多智能体集体的Koopman转移算子谱，实现对其推理收敛时间、派系及决策的可验证，在注意力共识模型上验证了方法的有效性，且运行高效。

Hierarchical Latent Prediction for Language Models

语言模型的分层隐式预测

Chang Shi, Tim Pearce, Manan Tomar, Siddhartha Sen, John Langford

机构 * University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； 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 该研究针对语言模型下一个token预测的误差累积问题，提出分层隐式预测方法，在编码、多步推理基准及推测解码上验证了其有效性。

When Agentic AI Meets Integrated Sensing and Communication

当智能体AI遇上集成感知与通信

Kai Li, Conggai Li, Sarah Ali Siddiqui, Syed Sohail Ahmed, Xin Yuan, Shenghong Li, Wei Ni

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； CSIRO（联邦科学与工业研究组织） ； Qassim University（卡西姆大学） ； Edith Cowan University（伊迪丝·考恩大学） 纠错

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

AI总结 本综述提出智能体AI与集成感知通信结合的AISAC范式，构建六阶段闭环框架与五成熟度等级，梳理相关领域进展，分析交叉需求，发现现有系统智能体成熟度不足，并指出多方面开放挑战。

Comments 35 pages, 132 references, 10 tables, 9 figures

Beyond Information Retrieval: Generative AI as an Epistemic Arbiter to Enhance Collaborative Problem-Solving

超越信息检索：生成式AI作为认知仲裁者以增强协作问题解决

Jiaxin Zou, Xiaoming Zhai, Chunlei Gao

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

AI总结 本研究通过201名五年级学生的六周准实验，探究生成式AI对协作问题解决的影响，发现其会改变学生行为模式，可作为认知仲裁者促进建设性分歧解决。

From Passive Mirrors to Active Agents: Holonic Digital Twins for Physical AI over Networks

从被动镜像到主动智能体：面向网络物理AI的 holonic 数字孪生

Christo Kurisummoottil Thomas, Omar Hashash, Walid Saad

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

AI总结 本文针对当前AI嵌入物理系统失效、无线网络架构无法支持实时物理AI协调的问题，提出HDT-Nets框架，通过holonic数字孪生实现实时物理AI推理，为网络物理AI提供新方案。

Agentic Software Issue Resolution with Large Language Models: A Survey

基于大语言模型的代理软件问题解决：综述

Zhonghao Jiang, David Lo, Zhongxin Liu

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（计算与信息系统学院，新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于大语言模型的代理软件问题解决的最新研究，探讨了其方法、挑战及未来方向。

MACRO: Markov Chain Routing of Transformer Layers

MACRO：Transformer层的马尔可夫链路由

Paweł Batorski, Abtin Pourhadi, Akylgali Aitaza, Przemysław Spurek, Paul Swoboda

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

AI总结 本研究提出无需修改底层参数的MACRO框架，将Transformer层路由建模为马尔可夫策略，在多基准上实现优于基线及Dr. LLM的性能，同时大幅缩短路由搜索时间。

DoctorAgents: an agentic framework to iteratively refine AutoML pipeline for small clinical temporal data

DoctorAgents：用于针对小型临床时序数据迭代优化自动机器学习流水线的智能体框架

Ruilin Wang, Bo-Hong Wang, Elizabeth Kourbatski, Jun Bai, Hegang Chen, Ziyang Song, Gilles Boire, Marie Hudson, Yue Li

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila – Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； CIUSSSE-CHUS（谢布鲁克大学医学中心综合大学健康和社会服务中心） ； University of Sherbrooke（谢布鲁克大学） 纠错

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

AI总结 DoctorAgents是一种用于小型临床时序数据的智能体框架，通过LLM智能体以推理驱动方式迭代优化AutoML流水线，在多种临床任务上性能优于现有AutoML基线且可解释性更强。

Comments 34 pages, 5 figures

QEvict: Recoverable Quantized KV Eviction for Attention-Drift-Robust Long-Context Decoding

QEvict：面向注意力漂移鲁棒长上下文解码的可恢复量化键值缓存驱逐机制

Ayushman Garg, Akshita Gupta, Shaswata Bhattacharya, Abhishek Gupta, Sandeep Kumar, Manoj Kumar

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

AI总结 QEvict是一种三层KV缓存管理方案，通过可恢复量化驱逐解决长上下文解码中的注意力漂移问题，在固定内存预算下提升了长上下文任务的信息保留效果。

Comments 24 pages, 6 figures. The first four authors contributed equally

Trajectory-guided discharge stratification for heart failure using short-context electronic health record sequence modeling

利用序列建模预测心力衰竭患者一年临床不稳定性和死亡率

Falk Dippel, Yinan Yu, Annika Rosengren, Martin Lindgren, Christina E. Lundberg, Erik Aerts, Martin Adiels, Helen Sjöland

机构 * Sahlgrenska University Hospital（斯德哥尔摩大学医院） ； Department of Computer Science and Engineering, Chalmers University of Technology and University of Gothenburg（计算机科学与工程系，查尔姆斯理工大学和乌普萨拉大学） ； Department of Molecular and Clinical Medicine, Sahlgrenska Academy, University of Gothenburg（分子与临床医学系，斯德哥尔摩学院，乌普萨拉大学） ； Department of Medicine, Geriatrics and Emergency Medicine, Sahlgrenska University Hospital（医学、老年医学和急诊医学系，斯德哥尔摩大学医院） ； Department of Food and Nutrition, and Sport Science, Faculty of Education, University of Gothenburg（营养学与体育科学系，教育学院，乌普萨拉大学） ； School of Public Health and Community Medicine, Institute of Medicine, University of Gothenburg（公共卫生与社区医学系，医学院，乌普萨拉大学） 纠错

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

AI总结 研究通过序列模型预测心力衰竭患者一年内的临床不稳定性和死亡风险，发现Llama模型在有限数据下表现优异，为出院后风险分层提供依据。

Search-Aided Joint Agent-Environment Reinforcement Learning for Robust Lifelong Multi-Agent Path Finding with Rotations

用于带旋转的鲁棒终身多智能体路径规划的搜索辅助联合智能体-环境强化学习

He Jiang, Jingtian Yan, Yulun Zhang, Yimin Tang, Tanishq Duhan, Rishi Veerapaneni, Guillaume Sartoretti, Jiaoyang Li

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

AI总结 针对带旋转约束的鲁棒终身多智能体路径规划难题，提出搜索辅助联合强化学习方法，通过结合Causal PIBT与联合优化智能体-环境策略，在高密度地图及混合现实仓库环境中取得显著性能提升。

Example-Guided Prompting for Document-Level Text Simplification

示例引导提示用于文档级文本简化

Marina Litvak, Ariel Perstin, Ilan Shtilman, Michael Färber

机构 * SCE（SCE（以色列SCE学院）） ； ScaDS.AI, TUD Dresden（ScaDS.AI，德累斯顿工业大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对文档级文本简化中提示指导不足的问题，提出示例引导提示方法，经OneStopEnglish语料库实验，可提升大语言模型的简化质量，性能优于或媲美相关基准系统。

Counterfactual Analysis via Large Language Models

基于大语言模型的反事实分析

Zonghao Yang

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 本文研究用GPT-3.5模型开展在线借贷反事实分析，经提示工程优化后其预测性能接近梯度提升回归，验证了LLMs用于反事实分析的潜力。

SearchAuditor: Auditing and Attributing Failures in Long-Horizon Search Agents

SearchAuditor：长程搜索智能体失败的审计与归因

Zhixiang Liang, Yifei Liu, Yidan Huang, Haozhe Zhao, Beichen Huang, Jiaqi Wang, Nan Duan, Qiong Cao

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

AI总结 本研究针对长程搜索智能体的失败诊断难题，构建SearchAuditBench基准，提出多视角审计框架SearchAuditor，其端到端通过率达32.3%，优于基线模型，可助力智能体从错误中恢复。

When Do Corrective Features Help? An Agent for Corrective Feature Discovery on Black-Box Forecasters

纠正特征何时有用？面向黑盒预测器的纠正特征发现智能体

Fangxin Wang, Ziyi Zhang, Diyi Zhuang, Langzhou He, Shiyu Wang, Baichuan Mo, Philip S. Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CRAFTER智能体，挖掘黑盒冻结预测器的残差以生成纠正特征，在6个数据集和6个主干上优于现有系统，使改进翻倍、误差降27%，可归因特征来源。

Comments 23 pages, 14 tables, 4 figures

Offline Nash Solvers Meet Online Tree Search in Multi-Agent Games on Graphs

离线纳什求解器与在线树搜索在图上多智能体博弈中的结合

Mukesh Kumar, Yue Guan, Panagiotis Tsiotras

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 多智能体追逃博弈计算纳什均衡策略有挑战，本文提出原始引导树搜索框架PGTS，结合离线精确纳什均衡计算与在线树搜索，实验表明其显著优于现有基线，在多种图拓扑上对对手保持稳健性能。

A Survey of Deep Learning for Geometry Problem Solving

深度学习在几何问题求解中的应用综述

Jianzhe Ma, Wenxuan Wang, Qin Jin

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文综述了深度学习在几何问题求解中的应用，涵盖相关任务、方法、评估指标及未来方向，旨在提供实践参考以推动该领域发展。

Comments ACL 2026 Main Conference

Hijacking Robots with a Piece of Paper: A Systematic Study of Physical Prompt Injection in VLM-Controlled Robots

用一张纸劫持机器人：对VLM控制机器人的物理提示注入的系统研究

S. M . Bhagya P. Samarakoon, M. A. Viraj J. Muthugala, W. K. R. Sachinthana, Mohan Rajesh Elara

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对VLM控制的分拣机器人，系统分析了四类物理提示注入攻击的成功率，发现其存在显著脆弱性，且三种简单防御措施可大幅降低风险。

OPD-V: Visual On-Policy Self-Distillation with Modality Balance

OPD-V：结合模态平衡的视觉在线策略自蒸馏

Aniri, Jinhe Bi, Peng Liao, Zengjie Jin, Volker Tresp, Fei Shen, Yunpu Ma, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对多模态大语言模型的模态不平衡问题，提出视觉在线策略自蒸馏范式OPD-V，通过正、负教师模型实现模态平衡，在多基准与骨干上提升推理性能并降低训练成本。

Comments Corrected the uploaded manuscript. Project Page:https://github.com/aniri15/OPD-V

PhaseCoder: Microphone Geometry-Agnostic Spatial Audio Understanding for Multimodal LLMs

PhaseCoder: 无关麦克风几何的多模态大语言模型空间音频理解

Artem Dementyev, Wazeer Zulfikar, Sinan Hersek, Pascal Getreuer, Anurag Kumar, Vivek Kumar

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Media Lab, MIT（媒体实验室，麻省理工学院） ； Google AR（谷歌AR） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 PhaseCoder是一种无需麦克风几何结构的Transformer空间音频编码器，能够生成空间嵌入并使LLM实现复杂空间推理和转录任务。

Prior-SG: Task and Prior Driven Region Segmentation for Scene Graphs in Arbitrarily-Structured Environments

Prior-SG：面向任意结构环境中场景图的任务与先验驱动区域分割

Giorgio Tonetti, Laurent Kneip, Abel Gawel, Marco Hutter

机构 * RAI Institute（RAI研究所） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出Prior-SG框架，将场景图生成视为概率对齐问题，通过融合异构专家与拓扑先验提升任意结构环境的语义区域分割精度，实现零样本本体灵活性。

Text-Guided Refinement of Multi-sequence Glioma Subregion Segmentation with a Vision-Language Foundation Model

基于视觉语言基础模型的文本引导多序列胶质瘤亚区分割细化

Zach Eidex, Yu-nong Lin, Mojtaba Safari, Sean Pitroda, Ralph Weichselbaum, Zhen Tian, Xiaofeng Yang

机构 * Emory University School of Medicine（埃默里大学医学院） ； The University of Chicago（芝加哥大学） ； Winship Cancer Institute（温希普癌症研究所） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究开发基于VoxTell的轻量级框架，用3D视觉语言基础模型实现文本引导的胶质瘤亚区分割细化，在BraTS-GLI及跨数据集测试中提升了分割的DSC指标，支持作为临床医生在环工具的进一步评估。

SCD4VPR: Multi-modal Scene Change Detection for Long-term Visual Place Recognition Database Update

基于视觉-语言表示学习的场景变化检测

Diwei Sheng, Vijayraj Gohil, Satyam Gaba, Zihan Liu, Giles Hamilton-Fletcher, John-Ross Rizzo, Yongqing Liang, Chen Feng

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出LangSCD框架，通过融合语言和视觉信息提升场景变化检测的鲁棒性，引入几何-语义匹配模块和多类标注数据集NYC-CD，实验证明其在多个基准上的优越性能。

Comments 9 pages, 6 figures, 6 tables

Refining Over Resampling: Test-Time Self-Correction for LLM Reasoning

过重采样优化：大语言模型推理的测试时自校正

Ahsan Bilal, Muhammad Ahmed Mohsin, Muhammad Umer, Lena Trigg, Ali Subhan, Muhammad Ali, Dean F. Hougen

机构 * University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学） ； Air University（空军大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；self-correction(title,abstract)；test-time compute(abstract)；verifier(abstract)

AI总结 本文提出无验证器的广度-深度优化框架，通过迭代自我批判与校正优化采样的 LLM 推理轨迹，在多个数学推理数据集及多款开放权重模型上，较基线方法实现了推理准确率的显著提升。

Comments Submitted to EMNLP 2026

Transformers with RL or SFT Provably Learn Sparse Boolean Functions, But Differently

带RL或SFT的Transformer可证明学习稀疏布尔函数，但方式不同

Bochen Lyu, Yiyang Jia, Xiaohao Cai, Zhanxing Zhu

机构 * School of Electronics and Computer Science, University of Southampton, United Kingdom（南安普顿大学电子与计算机科学学院，英国） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 测试时计算 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过统一分析RL（过程奖励）和SFT微调Transformer学习可递归分解的k-稀疏布尔函数的动态，证明两者都能学习k-PARITY、k-AND、k-OR等函数，但RL同时学习整个CoT链，而SFT逐步学习。

Comments ICML 2026 final version. 50 pages

Test-Time Scaling in Reasoning Models Is Not Effective for Knowledge-Intensive Tasks Yet

推理模型在知识密集型任务中的测试时间扩展效果有限

James Xu Zhao, Bryan Hooi, See-Kiong Ng

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究发现测试时间扩展在知识密集型任务中效果有限，主要因模型回答意愿和确认偏见导致幻觉增加，且无法提升真实答案的信息量。

Comments COLM 2026. 10+27 pages, 9 figures, 11 tables

When Self-Evolution Backfires: Pre-Commit Gating against Skill Contamination in LLM Agents

当自进化适得其反：针对LLM智能体中技能污染的预提交门控机制

Linfang Shang, Ming Xu, Yiding Sun, Tianle Xia, Lingxiang Hu, Lan Xu, Ning Zheng

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究发现LLM智能体自进化会出现技能污染导致性能下降的不可逆问题，提出VaG预提交门控机制，可提升性能并实现技能池跨模型迁移。

SkillZip: Contract-Preserving Graph Compression for Scalable Agent Skill Libraries

SkillZip：用于可扩展智能体技能库的保留契约的图压缩方法

Xingyu Tan, Xiaoyang Wang, Qing Liu, Xiwei Xu, Xin Yuan, Liming Zhu, Wenjie Zhang

机构 * UNSW（新南威尔士大学） ； CSIRO（联邦科学与工业研究组织） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 SkillZip是一种执行感知的过程抽象框架，通过对节级图进行保留契约的压缩，解决了智能体技能库的可扩展问题，在基准测试中优于基线，实现了高压缩率和稳健检索。

Position: It's Time to Optimize LLMs for Self-Consistency

立场：是时候针对自一致性优化大型语言模型（LLMs）了

Itamar Pres, Belinda Z. Li, Laura Ruis, Zifan Carl Guo, Keya Hu, Mehul Damani, Isha Puri, Ekdeep Singh Lubana, Jacob Andreas

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出自一致性框架，指出LM的缺陷源于单输出对独立评估的假设，可通过一致性优化解决，为开发通用一致性LLM提供思路。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Position Paper Track