大模型推理能力

FutureBridge: Token Selection Beyond Local Preference in Collaborative Decoding

FutureBridge：协作解码中超越局部偏好的令牌选择

Quanquan Li, Hongbo Zhang, Yihe Chi, Jingyu Li, Xidong Xi, Liuyang Song, Hongzhen Zhang, Yuxiang Huang, Jing Ke, Siyuan Ma, Junyi Lin, Guitao Cao

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

AI总结 FutureBridge通过联合LLM-SLM令牌对SLM后续推理的支持度排序，在5个数学推理基准上使Qwen3-1.7B SLM的数学平均得分较贪心解码提升35.1%，超越了仅依赖LLM局部偏好的现有方法。

IB-RL: Isolated Bilateral Reinforcement Learning for Strategic Dialogue Agents

IB-RL：用于策略性对话智能体的孤立双边强化学习

Senhao Wang, Chenghao Cai, Haitao Hu, Mingxing Huang, Xingguang Wang, Wenhao Li, Zecheng Lin

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

AI总结 针对现有RL训练范式的静态对应智能体不匹配问题，提出IB-RL方法，在Vehicle TeleSales和Deal-or-NoDeal任务上较单边RL基线显著提升了策略对未见过对应智能体的泛化能力。

Interpretable Unsupervised Community Detection with LLM-Symbolized Structured Processes

基于LLM符号化结构化过程的可解释无监督社区检测

Aoting Zeng, Kai Wang, Jianwei Wang, Yuxiang Sun, Yizhang He, Wenjie Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出LLM引导的无监督社区检测方法LUCID，通过四阶段流程结合LLM生成规则实现可解释性，在真实数据集上性能优于主流无监督与半监督基线。

Towards Assurance Closure in AI-Native Large-Scale Agile Software Development

面向AI原生大规模敏捷软件开发中的保证闭合

Ricardo Britto

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对AI原生大规模敏捷软件开发中保证推理机器可操作的缺口，提出基于共享语义保证层的高层架构及六项对应能力，以实现保证闭合。

NiyamAI - An Intent-Bound AI Agent with Cryptographically Verifiable Guardrails using Zero-Knowledge Proofs

NiyamAI——一种使用零知识证明实现密码学可验证护栏的意图绑定AI智能体

Aditya Katkar, Om Karkele, Kartik Mandhane, Manisha More, Yash Kashid

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Niyam-AI是一种基于零知识证明的意图绑定AI智能体框架，通过SHA-256承诺意图合约、Judge模型验证和zk-SNARK确保证明，在Agent-SafetyBench评估中较多款基线护栏实现显著安全性能提升。

Agentic Planning for Symbolic Execution

符号执行的智能体规划

Daniel Koh Ji Yang, Yannic Noller, Corina S. Pasareanu, Youcheng Sun

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

AI总结 该研究提出智能体规划系统Agolic，利用早期符号执行运行的证据配置后续有界符号执行，在C/C++程序上平均覆盖3倍以上分支，覆盖更多分支及对比语料库未覆盖的分支，扩展了符号执行的实际覆盖范围。

A Parameter-Specific Retrieval and Knowledge-Guided Reasoning Framework for LLM-Based GPSR Optimization in FANETs

面向FANET中基于LLM的GPSR优化的参数特定检索与知识引导推理框架

Zhipeng Lin, Bin Duo, Tong Liu, Jie Lin, Jianting Yuan, Xiaojun Yuan

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对FANET中现有GPSR协议难以适配动态环境的问题，提出基于LLM的PMKR-GPSR框架，通过参数特定多索引检索和知识引导约束图实现协议一致的路由参数适配，在高移动性场景下提升了数据包投递率并降低了端到端时延。

Why Knowing Both Hops Is Not Enough: Understanding Two-Hop Generalization in Language Models

仅知道两跳信息是不够：理解语言模型中的两跳泛化

Zili Zhang, Yilin Wang, Heng Wang, Herun Wan, Minnan Luo

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本研究针对语言模型两跳查询失败问题，在受控环境训练Transformer，揭示其泛化规律与跨层不匹配机制，提出循环式训练策略以提升分布外两跳泛化能力。

Comments 24 pages, 20 figures

Coupling Planning with Episodic Memory in LLM Agents for Software Issue Resolution

在软件问题解决的大语言模型智能体中耦合规划与情景记忆

Jiahao Zhang, Yifan Zhang, Yu Huang

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

AI总结 本文提出PMCoder智能体，通过双向耦合分层阶段规划器与情景记忆解决软件问题，在SWE-bench Verified等数据集上显著提升问题解决能力，且性能可迁移至其他场景。

Comments 12 pages, 5 figures

Scalable Long-Horizon Planning with Staggered Updates for Lifelong MAPF

面向终身多智能体路径发现（LMAPF）的、采用交错更新机制的可扩展长时程规划

Vaibhav Sanjay, Jiaoyang Li

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

AI总结 该研究针对通用地图的终身多智能体路径发现问题，提出PUSH规划器，结合多种框架优势实现可扩展长时程规划，在10k智能体场景下吞吐量优于基线方法

Comments 11 pages, 6 figures

Beyond Starry Night: Shortcut-Aware Control-State Planning for Artist-Grounded Text to Image Generation

超越《星夜》：面向艺术家基础的文本到图像生成的捷径感知控制状态规划

Kuan Xing, Ye Wang, Changyi Gan, Yuheng Li, Thao Nguyen, Yi Chang, Yilin Wang

机构 * Jilin University（吉林大学） ； Adobe（奥多比公司） ； University of Wisconsin（威斯康星大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对艺术家基础的文本到图像生成存在的捷径偏差问题，提出 Atelier 框架，结合 ArtIntentBench 基准测试，提升了风格保真度与结构保留度，减少了捷径替换。

Comments 47 pages, 13 figures, including appendices. Kuan Xing and Ye Wang contributed equally

Solver-Guided Reasoning for Mixed-Equilibrium Strategies

求解器引导的混合策略均衡推理

Han Wang, Philippe Beardsell, Boning Li, Aaron Sasmita, Shuai Li, Hongyuan Zha, Baoxiang Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； GTO Wizard ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出混合策略决策树（MDT），用求解器输出引导LLM在博弈中的均衡推理，在无限制德州扑克8种LLM配置下，将与均衡的L1距离降低52.6%，且策略可移植性良好。

The Optimizer Is the Agent: Reasoning-Driven Search across Prompts, Programs, and ML Workflows

优化器即智能体：跨提示、程序与机器学习工作流的推理驱动搜索

Junbo Li, Boyi Liu, Canwen Xu, Yite Wang, Yuxiong He, Zhangyang Wang, Qiang Liu, Zhewei Yao

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Snowflake（思诺飞克公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出ReASearch统一框架，让智能体自主优化提示、程序与ML工作流，在14项任务中优于专用系统，部分发现超人类最佳结果的方案。

Journal ref COLM 2026

KNOWPLAN: Knowledge-Driven AI Agents for Smart Degree Pathway Planning

KNOWPLAN：用于智能学位路径规划的知识驱动型AI智能体

Shuheng Cao, Weijia Zhang, Jiaqi Wu, Xiyun Hu, Yat Yang, Juqy Chen, Zhaoxiang Feng

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

AI总结 KnowPlan将学位路径规划拆分为提取与优化阶段，CatalogBrowse负责课程爬取解析，DegreeMap基于超图优化，在多赛道实验中实现了高召回率、可行性与效用提升。

Transformers Struggle to Use Their Emergent World Models: Revisiting the Tower of Hanoi, and the Illusion of Thinking

Transformer难以利用其涌现的世界模型：重新审视汉诺塔与思维的错觉

Devin Pereira, Willem Zuidema

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 本文研究发现，Qwen3.6-27B等大型推理模型虽能编码汉诺塔的谢尔宾斯基世界模型，但因表示衰减导致圆环数超3时失败，注入提示词时间表示可部分恢复性能。

Depth-Wise Probing and Pruning of the Planning Token in a Driving Vision-Language-Action Model

驾驶视觉-语言-动作模型中规划 token 的深度探测与剪枝

Harisankar Babu, Benjamin Coors, Christopher Lang, Hendrik Berkemeyer, Tamim Asfour, Simon Foell

机构 * Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文针对驾驶 VLA 模型的规划 token，通过探测其 32 个解码器层的信号并剪枝部分层，在误差小幅增加下实现 1.33 倍解码器加速，验证了规划信息早期存在但格式适配问题。

Comments Accepted at the 6th DriveX Workshop (Foundation Models for Autonomous Driving), ECCV 2026. 14 pages, 8 figures, 4 tables

How Reasoning Shapes Social Bias in LLM-Generated Code?

推理如何塑造大语言模型生成代码中的社会偏见？

Weifeng Sun, Jieke Shi, Zhou Yang, Yuchen Chen, Hongyan Li, Meng Yan, David Lo

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 该研究首次系统探究基于推理的代码生成中的社会偏见，发现推理可降低偏见但会影响代码质量，进而提出ProbeDebias框架，有效检测并缓解代码偏见，同时保持较高质量。

Comments ASE 2026

Vehicle routing problem using deep reinforcement learning - A case study about truck planning in the industry

基于深度强化学习的车辆路径问题——工业中卡车规划的案例研究

Siliang Lu, Dan Hu, Lili Wu

机构 * Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） ； School of Electronic Information and Electrical Engineering（电子信息与电气工程学院） ； School of Computer Science, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学计算机学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文以工业卡车规划为案例，针对三个物流场景，提出基于深度强化学习的车辆路径优化方法，其优化后路径总成本较基线降低10%以上，还提出可将该算法推广至更多VRP变体。

A MARL Centered Reference Architecture for Large Language Model Augmentation in Smart Manufacturing

面向智能制造中大型语言模型增强的多智能体强化学习（MARL）中心参考架构

Fouad Bahrpeyma, Dirk Reichelt

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

AI总结 本文针对智能制造自适应控制的耦合需求，提出以MARL为中心的三层参考架构，探讨LLM在MARL中的附着点，明确传统MARL与LLM组件的适配场景，为相关研究提供结构化框架。

AgentPatch: Coarse-to-Fine Weak-Task Repair for Merging Agentic Multimodal Large Language Models

AgentPatch：用于合并智能体多模态大语言模型的由粗到细弱任务修复

Zibo Shao, Baochen Xiong, Chengdong Xu, Linhui Xiao, Kaichen Li, Haoran Gong, Yan Li, Yaguang Song, Xiaoshan Yang

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

AI总结 针对智能体多模态大语言模型合并时的弱任务退化与关键行为遗忘问题，提出无需训练的AgentPatch框架，通过由粗到细修复实现能力平衡，提升合并模型性能。

WebGrader: Training LLMs for Web Development with Self-Evolving Programmatic Grader

WebGrader：利用自演化程序化评分器训练用于网页开发的大语言模型

Boshui Chen, Huiping Liu, Shaolei Zhang

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

AI总结 本研究提出自演化程序化评分器WebGrader，通过分离测试规划等环节生成准确奖励，训练8B策略在WebGen-Bench、WG-core-250数据集上的功能成功率及得分优于多款大语言模型。

Comments 17 pages, 3 figures. Supplementary material is included in the main PDF

Online Monitoring and Corrective Steering of Programming Agents

编程智能体的在线监控与纠正引导

Shuyang Liu, Saman Dehghan, Ji Young Kim, Jatin Ganhotra, Martin Hirzel, Reyhaneh Jabbarvand

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

AI总结 本文提出LivePlan，通过解耦判断与建议的设计，在SWE-agent基础上实现编程智能体的在线监控与纠正，在SWE-bench数据集上显著提升问题解决率，且成本增量极小。

CyberLLM: A Multi-Agent LLM Framework for Autonomous Detection and Guarded Response in Automotive Cybersecurity

CyberLLM：面向汽车网络安全的多智能体大语言模型框架，用于自主检测与受管控响应

Nenad Petrovic, Oussama Jeddou, Feres Ben Fraj, Vahid Zolfaghari, Fengjunjie Pan, Andre Schamschurko, Alois Knoll

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

AI总结 CyberLLM是由大语言模型编排的多智能体框架，结合确定性检测层与大语言模型精化，在安全防护下实现汽车漏洞自主检测与修复，在基准测试中覆盖约70%漏洞且零误报，验证了LLM智能体自主防御的可行性。

Accounting Graph Transformer for Short-History Multi-KPI Forecasting in Small Businesses

用于小企业短历史多KPI预测的会计图变换器

Shrutendra Harsola, Vignesh Subrahmaniam

机构 * Foresight-AI, Intuit（富睿特远见人工智能实验室，Intuit公司） 纠错

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

AI总结 提出Accounting Graph Transformer模型，针对小企业短历史数据完成13项财务KPI的12个月联合预测，在多组测试集上均优于LightGBM等基准模型，为企业财务分析提供集成预测层。

Toward a Causal Data Management Ecosystem for Decision Making and Agentic AI

面向决策与智能体AI的因果数据管理生态系统

Dazhuo Qiu, Yingli Zhou, Amedeo Pachera, Angela Bonifati, Andrea Mauri

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

AI总结 本文针对AI生态系统决策混杂问题，提出构建共享可查询的因果世界系统（CWS），为面向决策与智能体AI的因果数据管理生态系统提供支持。

Comments Accepted at ACM AI Leadership Summit 2026

An AI4AI Framework for Visual Token Pruning

用于视觉令牌剪枝的AI4AI框架

Zhen Liu, Wenli Huang, Wei Song, Yuhan Liu, Zhiqin Yang, Jingwen Fu

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

AI总结 本研究提出AutoPrune框架，通过TPDSL让LLM自动设计视觉令牌剪枝策略，在14个多模态基准和3个MLLM主干上，剪枝94.4%视觉令牌仍保留超99%性能，大幅降低推理成本。

MemWM: Memory-Augmented Text-Based World Model

MemWM：记忆增强的基于文本的世界模型

Yujun Wang, Tao Zhang, Jinhe Bi, Aniri, Wenxuan Ye, Boliang Liu, Sikuan Yan, Shuning Wang, Xuebing Zhou, Sören Pirk, Hinrich Schütze, Yunpu Ma

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Huawei Heisenberg Research Center（华为海森堡研究中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学） ； TU Berlin（柏林工业大学） ； Kiel University（基尔大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出记忆增强的基于文本的世界模型MemWM，通过引入世界记忆解决世界模型的系统性预测错误，在ALFWorld等基准上提升智能体规划成功率与效率。

YOLO-PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning on YOLO Family

YOLO-PEFT：针对YOLO系列的参数高效微调

Xu Lin, WenJie Nie, Jinlong Peng, Weifu Fu, YueXiao Ma, Xiawu Zheng, Yong Liu

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 YOLO-PEFT是一种针对YOLO系列的结构感知参数高效微调框架，将适配器部署建模为约束规划问题，在VOC数据集上的实验显示其检测精度优于全微调，且能减少训练内存。

EvoRIC: Reinforcement Learning Fine-Tuned LLM-empowered RAN Intelligent Control Toward Autonomous O-RAN

EvoRIC：面向自主O-RAN的、由强化学习微调大语言模型赋能的RAN智能控制器

Lingyan Bao, Jemin Lee, Tony Q. S. Quek

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对传统RAN智能算法泛化差、通用LLM算力高且缺领域知识的问题，提出EvoRIC分层框架，结合RLFT与PPO优化LLM，在IAB网络中验证其泛化性与效能，为自主O-RAN提供新方案。

Comments Manuscript submitted 23 April 2026; revised 7 August 2026

Plan-and-Avoid: Real-Time Aircraft Trajectory Coordination in a Multi-Agent Environment

规划与避让：多智能体环境下的实时飞行器轨迹协调

Huseyin Emre Tekaslan, Ella M. Atkins, Natasha Neogi

机构 * Virginia Polytechnic Institute and State University（弗吉尼亚理工学院暨州立大学） ； NASA Langley Research Center（NASA兰利研究中心） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出Plan-and-Avoid框架，针对多智能体空域环境，通过实时生成协作建议，在900余起强制着陆案例测试中，以5.7秒最坏响应时间实现优先级轨迹的低延迟安全间隔协调。