AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
GraphAlignCoder：对齐程序与证明图的代码生成框架
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)
AI总结 GraphAlignCoder是将显式正确性结构迁移至代码生成的训练框架，通过对齐程序与证明图提升性能，在多个基准测试中优于现有方法，验证图注入与验证到代码的整合是关键。
Comments 9 pages, 3 figures
作为逻辑的策略：针对规则的鲁棒推理
机构 * IBM Research（IBM研究院） ； IBM（国际商业机器公司）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 该研究提出混合符号方法，将策略表示为形式逻辑，结合语言模型事实提取与答案集求解器推理，性能优于策略作为提示、策略作为代码方法，令牌用量减少约10倍，助力生成式AI系统做出鲁棒决策。
Comments RobustifAI Workshop at IJCAI-ECAI '26
构建动态主逻辑模型作为知识图谱，用于使用检索增强大语言模型的复杂系统诊断
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究提出基于检索增强大语言模型的KG-DML框架，实现了复杂系统动态主逻辑模型的自动化构建，经低压冷却剂注入系统验证，可转化技术文档为可执行功能模型用于诊断分析。
Comments 36 Pages, 8 Figures
自演进网络验证器
专题命中 逻辑推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出一种自动演进的网络验证器，通过编码智能体与可信预言机的反例引导循环，让基于SMT的验证器自主学习新网络功能，解决手动维护模型的难题。
Comments 8 pages, 5 figures
思维链（Chain-of-Thought, CoT）展现了通往树的路径：实现分支复杂性
机构 * Indian Statistical Institute（印度统计研究所） ； LTCI, Télécom Paris（法国电信巴黎高等学院 LTCI 实验室）
专题命中 规划推理 ：CoT(title_cn,summary_cn)；chain-of-thought(title,title_cn)；分类 cs.LG
AI总结 该研究针对分支复杂性，通过硬注意力解码器实现DFS与迪杰斯特拉算法的CoT构造，得到树的斯特拉勒数和宽度，为CoT层次线性步长机制提供非平凡见证。
DreamFly：面向空中视觉语言导航的因果记忆与后退时域扩散规划
机构 * School of Electronic Information Engineering, Xi’an Technological University（西安工业大学电子信息工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Xi’an Technological University（西安工业大学计算机科学与工程学院）
专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 DreamFly是基于Dream-VLA的扩散式空中VLN框架，通过因果记忆、后退时域扩散规划和LiteStop解耦终止，在OpenFly基准上显著优于对比方法。
Comments 24 pages, 6 figures, 3 tables
G0.5：用于机器人推理与动作的单自回归流
机构 * Galaxea（星系科技（Galaxea））
专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出G0.5，一种单自回归流的VLA模型，通过三个关键组件实现推理与动作统一，在7项基准中超越现有最优模型，展现出良好的泛化与指令跟随能力。
HUGIN：增强自主物流分拣的视觉-语言规划能力
专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对自主物流分拣的联合多场景理解挑战，提出HUGIN训练框架，构建SortingBench基准，在多VLMs上性能提升，验证了方法有效性与实际可行性。
大语言模型会照顾同类吗？相似性信号可诱导合作
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 该研究提出首个带分级相似性信号的LLM决策评估框架，发现不同LLM应对相似性信号差异大、数据集对诱导合作影响小等，构建的LLM-行为博弈论模型可在高相似性下支持合作均衡。
Comments 41 pages, 18 Figures, 4 Tables, 16 Listings
偏好树优化：通过前瞻模拟增强面向目标的对话
机构 * Reichman University（赖希曼大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； School of Communications（传播学院）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本研究提出偏好树优化（PTO）框架，结合带前瞻的偏好树与直接偏好优化（DPO），在动机访谈领域通过虚拟患者等模拟对话生成偏好数据，训练的对话智能体在关键指标上优于基线。
Comments 13 pages, 4 figures. Accepted at an ICLR 2025 workshop
生命周期最优分词：词汇表大小作为与部署 regime 相关的基础设施参数
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 该研究发现 LLM 分词器的最优词汇表大小随部署 regime 变化，提出生命周期部署成本模型，经实验证实其与训练最优值差异最高达 16 倍，且最优范围内质量损失极小，为 LLM 部署提供词汇表容量规划指导。
Comments 6 pages, 3 figures, 6 tables
收敛式绕路劫持：基于技能的大语言模型智能体中的任务保留型资源放大
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出收敛式绕路劫持攻击，耦合LLM智能体技能选择与规划阶段，可放大任务资源消耗，在DeepSeek-V4-Pro上80.02%的任务会被选中攻击者控制的协调器，任务完成率不变但成本显著提升。
Spark-to-Paper：作为可组合技能的端到端研究论文生成系统
机构 * Vast Intelligence Lab（星智实验室） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 Spark-to-Paper是在现有编码助手中实现的端到端研究论文生成系统，含13项可组合技能，在8个研究主题中实现高引用与图表有效性，提升伪造检测率，成本与耗时较低。
Comments 24 pages, 10 figures
智能体技能可能有害：LLM智能体中技能诱导故障的实证研究
机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Microsoft（微软） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文通过提出差异分析框架，在SkillsBench等数据集上发现LLM智能体的技能会引发功能故障与效率回归，并构建SkillTriage工具，为安全复用技能提供研究方向。
波纹枢轴搜索：扩散大语言模型的主动并行解码
机构 * Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学合作中位数网络创新中心） ； Alibaba Group TMLR Group（阿里巴巴集团TMLR团队） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； A*STAR CFAR and Nanyang Technological University（新加坡科研局计算科学中心和南洋理工大学） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出RPS方法，利用dLLM解码的波纹效应，在保持生成质量的同时，大幅提升解码速度与准确率，适用于推理及代码生成任务。
CLAIM：基于不确定性度量的大语言模型开放域主动澄清领先方案
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究提出基于不确定性度量的CLAIM框架，无需人工标注，结合监督学习与强化学习训练统一澄清决策模型，实现开放域人机交互中低成本鲁棒的主动澄清。
Comments 11 pages, 4 figures, and 3 tables
用于内容推荐的反向心智理论建模：从网页浏览到动态智能界面
机构 * JPMorganChase（摩根大通）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究提出反向心智理论（IToM）流程，从用户交互反向推理推断信念与偏好，在OPeRA数据集上验证其画像推断效果，并通过VisionOS应用展示跨模态迁移能力，提升内容推荐的用户理解精度。
Comments Preprint for conference full paper at 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '26), Minneapolis, MN, USA
基于技能-工具链进化的自演化具身智能体
机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Northeastern University（东北大学）
专题命中 规划推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出免训练的SHAPER框架，通过演化技能与工具链实现冻结模型驱动的自演化具身智能体，在VLABench等数据集上验证其适配优势。
城市物流动力学：以用户为中心的交通建模与动力学参数分析方法
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)
AI总结 本研究从用户视角出发，以城市物流交通动力学为研究对象，通过因子分析与广义线性模型，基于时间等外生因素预测车辆动力学行为，为城市物流交通建模提供了以用户为中心的方法。
Journal ref International Conference on Urban Traffic Congestion, Jul 2024, Paris, France
关键在于接口：评估工具架构如何影响编码智能体行为
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 该研究通过编码智能体的对照实验，发现工具架构会显著影响智能体行为，不同工具架构在一致性、文件访问量、步骤数等方面表现出不同效果，其中Python CodeAct风格接口性能优异。
何时制度优于智能？
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 该研究通过构建受控人工生态，实验揭示制度在修复集体构建可用公共状态的失败时优于智能，反之则不然，为智能与制度的选择提供了诊断依据。
知识图谱引导的检索增强大语言模型用于汽车在环（HiL）验证中的可解释根本原因分析
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 该研究提出KG引导的RAG-LLM框架，用于汽车HiL数据的RCA与故障定位，在ASM汽油发动机和电动车系统案例中分别获90%、94% Top-1准确率，可实现可解释且泛化的故障分析。
Comments 10 pages, 3 figures, 5 tables. Accepted for publication and oral presentation at the 10th International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS 2026), Rome, Italy, November 23--25, 2026
SCOUT：通过结构化思维链与多目标过程奖励解锁增强型空间推理能力
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 SCOUT是结合结构化思维链与多目标过程奖励的视觉-语言模型，通过定制数据集训练，在空间推理任务上超越基线模型与GPT-4o，且具备跨图像、视频的泛化能力。
Comments 26 pages, 5 figures
LEMUR：基于视觉锚定推理重定向的潜在熵感知多模态遗忘
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 针对原生RL训练多模态模型的隐私泄漏问题，提出基于熵动态的无训练推理时遗忘框架LEMUR，可更有效地抑制敏感信息在推理轨迹和答案中的泄漏，同时保留模型非敏感效用。
运动即提示：通过运动引导的跨帧视觉提示增强多模态大语言模型的运动推理能力
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文针对多模态大语言模型处理视频时丢失帧间关键运动信息的问题，提出Motion-as-Prompt框架，通过标记轨迹增强视觉提示，在CLEVRER等数据集上提升GPT-5.5的运动推理准确率且不影响非运动理解
GeoBridge：用于生成式图像地理定位的解耦语义条件机制
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences（先进交叉科学学院） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering（电子电气与通信工程学院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)
AI总结 GeoBridge是一种解耦语义条件机制，通过连接冻结语义MLLM与黎曼流匹配头，在IM2GPS3K数据集上25/200/750公里阈值下准确率达38.67/52.89/70.37，提升了生成式图像地理定位性能，属解码侧算法贡献。
GCPO：针对大语言模型的rollout强化学习中子空间几何的诊断与约束
机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 GCPO通过几何约束策略优化方法，诊断rollout强化学习的子空间几何问题，在大语言模型后训练中提升了多任务性能并解决了训练不稳定等问题
Comments 15 pages, 10 figures
用于增强左前降动脉三维分割的邻域注意力Transformer网络
机构 * Wayne State University（韦恩州立大学） ； Henry Ford Health（亨利福特医疗集团） ； Alexandria University（亚历山大大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； Oakland University（奥克兰大学） ； Institute for AI and Data Science, Wayne State University（韦恩州立大学人工智能与数据科学学院）
专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出NA-UNETR模型，结合邻域注意力等模块，经预训练和LoRA微调，在低对比度CT中提升左前降动脉分割精度，为放疗规划提供高效心脏亚结构分割框架。
Comments Acceteed by Medical Physics 2026
HSTGFormer：用于3D人体姿态估计的超时空图变换器
机构 * Durham University（杜伦大学）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出HSTGFormer框架，通过超时空图与自适应双尺度时间图实现时空耦合推理，在Human3.6M等数据集上以高准确率与计算效率完成3D人体姿态估计。
Comments Accepted to BMVC 2026, full paper
CT-ΔBench：基于视觉语言模型的纵向3D医学影像差异报告基准
机构 * University of Tennessee at Chattanooga（田纳西大学查塔努加分校）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文针对现有医学基础模型缺乏纵向影像差异处理能力的问题，构建了专用基准CT-ΔBench，开发感知变化指标与医师验证流程，对比不同推理方式并提出基线模型DeltaMed，为时间感知医学基础模型奠定基础。
Comments Accepted by COLM 2026
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈