大模型推理能力

StorySpark: Module-wise Evolutionary Search for Story Premise Generation

StorySpark：面向故事前提生成的模块级进化搜索

Yang Yang, Zining Zhong, Qian Cao, Jindong Li, Boyun Xu, Kaishen Yuan, Menglin Yang, Yutao Yue

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Shandong University（山东大学） ； Institute of Deep Perception Technology, JITRI（JITRI深度感知技术研究院） 纠错

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

AI总结 针对LLM故事生成中前提构思不足的问题，提出StorySpark模块级进化搜索框架，通过优化叙事模块生成更优质的故事前提，提升下游故事质量与创意性。

Comments 26 pages, 7 figures

RippleMem: From Isolated Retrieval to Associative Recollection for Long-Term Agent Memory

RippleMem：从孤立检索到智能体长期记忆的关联回忆

Jingbo Ji, Lingyi Li, Xilong Cheng, Yuhao Zhou, Wenji Zhang, Yuting Tan, Yunxiao Qin

机构 * Communication University of China（中国传媒大学） ； Zhilian Yinghe Technology Co., Ltd.（智联映和科技有限公司） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication（媒体融合与传播国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 RippleMem是一种智能体长期记忆系统，以自适应关联回忆替代孤立检索，在LoCoMo、LongMemEval-S数据集上提升LLM-as-a-Judge准确率并降低图构建成本，性能优于现有方法。

Comments 22 pages, 4 figures

When Your Agent Opens the Chat App: Agent-Controlled Search over Raw Chat Logs Rivals Structured Memory

当你的智能体打开聊天应用时：智能体控制的原始聊天日志搜索可与结构化记忆相媲美

Ruizhe Li, Licheng Zhang, Benfeng Xu, Mingxuan Du, Zheren Fu, Weidong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； MetaStone Technology（MetaStone科技公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出无语义结构的智能体控制搜索界面ReFind，在MemoryAgentBench等任务上，其检索准确率优于HippoRAG 2等结构化记忆系统，证明可控词汇检索可替代复杂记忆结构实现高效会话记忆任务。

Don't Want Your LLM to Recommend Nuclear Strike? Try Asking It in Japanese

不想让你的大语言模型（LLM）推荐核打击？试试用日语提问

Rian Touchent

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

AI总结 该研究发现，用日语提问可降低部分LLM在核打击场景中的发动率，其机制为模型的推理语言而非输入语言，且仅适用于在英语中已存在犹豫的模型，表明LLM安全行为具语言依赖性。

Journal ref Proceedings of the 6th Workshop on Trustworthy NLP (TrustNLP 2026), Jul 2026, San Diego, United States. pp.489-502

Foam-Agent: A Large Language Model-Based Multi-Agent Framework for Automating Computational Fluid Dynamics Workflows

Foam-Agent：迈向自动化智能CFD工作流程

Ling Yue, Nithin Somasekharan, Tingwen Zhang, Yadi Cao, Zhangze Chen, Shimin Di, Shaowu Pan

机构 * Department of Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute（里士满理工学院计算机科学系） ； Department of Mechanical, Aerospace, and Nuclear Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute（里士满理工学院机械、航空航天与核工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系） ； College of Education, Zhejiang Normal University（浙江师范大学教育学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 Foam-Agent通过多智能体框架和大型语言模型，实现自动化CFD工作流程，显著提升模拟效率和成功率。

Comments 34 pages, 9 figures, 9 tables

Journal ref Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol. 461, 119271 (2026)

PolyPresentation: A Multimodal AI Platform for Slide-Aware Iterative Presentation Practice

PolyPresentation：一种面向幻灯片感知迭代演示练习的多模态AI平台

Chen Chen, Jihao Li, Zhiyuan Wen, Tianhui Zhang, Di Zou, Jiannong Cao

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对现有AI演示排练工具缺乏幻灯片关联与迭代练习规划支持的问题，推出PolyPresentation多模态AI平台，经20次学术演示对比验证其能提供更优的演示改进支持。

Guided Table Retrieval for Structured Data Search

面向结构化数据搜索的引导式表格检索

Alekh Jindal, Jyoti Pandey, Christina Pavlopoulou, Ronith PR, Sharath Prakash, Shi Qiao, Shivani Tripathi, Wangda Zhang

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究针对结构化数据库自然语言问答任务，提出四阶段引导式表格检索流程，在BIRD-DEV和BEAVER基准上取得优于基线的准确率与F1值，生成的精确连接树可直接供下游查询编译器使用。

Psychological Benefits and Costs of Diversifying Algorithmic Recourse

算法救济的的心理益处与代价

Tomu Tominaga, Naomi Yamashita, Takeshi Kurashima

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究通过实验探讨算法救济多样性对心理影响的平衡，发现小规模多样化救济提升行动意愿，而大规模则增加认知负担，提示需设计更符合人类认知的多样化方法。

Comments Accepted at IJCAI 2026 (this is the extended version with supplementary materials)

Empathy Modeling in Active Inference Agents for Perspective-Taking and Alignment

主动推断代理中的共情建模：用于视角转换与对齐

Mahault Albarracin, Hongju Pae, Philip Wilson, Anna Mikeda, Alejandro Jimenez-Rodriguez, Sanjeev V. Namjoshi, Harshil Shah

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出了一种基于主动推断的共情框架，通过视角转换实现稳定合作，揭示了共情结构对社会协调的关键作用。

Comments Code and data: https://doi.org/10.5281/zenodo.21908008

LongEarth-R1: Benchmarking and Aligning Vision-Language Models for Long-Horizon Earth Observation Reasoning

LongEarth-R1：用于长时序地球观测推理的视觉语言模型基准测试与对齐

Yupan Ding, Jing Xiao, Zhenyuan Zhang, Chaofeng Chen, Liang Liao, Gui-Song Xia, Mi Wang

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究推出长时序地球观测推理基准LongEarth-Bench，开发LongEarth-R1模型，在全部12项长序列遥感推理任务中表现最优，同时在标准遥感基准上保持竞争力。

AirForesight: Current-to-Future Spatial Map Imagination with Cross-Space Planning Consistency for UAV-VLN

AirForesight：面向无人机视觉语言导航（UAV-VLN）的跨空间规划一致性当前-未来空间地图想象

Yutong Liu, Xiaojie Li, Mingzhu Xu, Jianlong Wu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 针对现有UAV-VLN方法空间推理不足的问题，提出AirForesight框架，通过联合监督学习当前地图表示并引入跨空间规划一致性损失，在公开数据集上取得良好性能。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

Semantic Radiance Fields as Simulators for Spatial Reasoning in Real-World Scenes

语义辐射场作为真实场景空间推理的模拟器

Nico Heider, Michał Jan Włodarczyk, Katarzyna Wasielewska-Michniewska, Przemysław Hołda, Martin Schieck, Marcin Paprzycki, Maria Ganzha, Bogdan Franczyk

机构 * Leipzig University（莱比锡大学） ； Systems Research Institute Polish Academy of Sciences（波兰科学院系统研究所） ； Wrocław University of Economics（弗罗茨瓦夫经济大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 该研究提出用语义辐射场（SRF）构建兼具几何真实性与语义可查询性的真实场景模拟器，用于训练评估具身智能体的空间推理能力，还将其应用于果园苹果采摘任务。

Comments Accepted at the IJCAI 2026 Workshop on Spatio-Temporal Reasoning and Learning (STRL), oral presentation

Spa3R: Predictive Spatial Field Modeling for 3D Visual Reasoning

Spa3R：用于3D视觉推理的预测空间场建模

Haoyi Jiang, Liu Liu, Xinjie Wang, Yonghao He, Wei Sui, Zhizhong Su, Wenyu Liu, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学） ； Horizon Robotics ； D-Robotics Intern at D-Robotics（D-Robotics 实习生） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 Spa3R通过自监督学习从多视角图像中提取统一的空间表示，提升3D视觉推理能力，实现与VLMs的结合，达到3D VQA任务的高准确率。

Spatial Memory Agent: Experience-Grounded Procedure Memory for Spatial Intelligence

空间记忆智能体：用于空间智能的基于经验的过程记忆

Haokai Zhang, Yuhang Ding, Yunshu Zhou, Xinze Du, Shengtao Zhang, Zhiyue Zhao, Yuling Xi, Hao Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出SMA框架，让冻结VLM智能体无需外部空间工具，通过无参数更新自进化提升空间推理，在多基准和模型上表现最优，提供了空间自进化的实用路径。

Comments Under Review

EvoTale: Continual Character Customization for Expanding Story Worlds

持久故事世界模拟与连续角色定制

Jinlu Zhang, Qiyun Wang, Baoxiang Du, Jiayi Ji, Jing He, Rongsheng Zhang, Tangjie Lv, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Fuxi AI Lab, Netease Inc.（福克斯AI实验室，网易公司） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出EverTale，通过统一LoRA模块实现连续角色自定义，引入质量门和区域聚焦采样策略，提升多角色视觉叙事的准确性和一致性。

CoverPrune: Coverage-Driven Token Pruning for 3D VLMs via Optimal Transport

CoverPrune：基于最优传输的3D视觉语言模型的覆盖驱动型令牌剪枝

Peng Ling, Yingda Yin, Lingting Zhu, Weikai Chen, Shengju Qian, Zeyu Hu, Xin Wang, Wenming Yang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； LIGHTSPEED 纠错

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

AI总结 针对3D VLMs因大量视觉令牌导致的计算瓶颈，提出CoverPrune框架，将剪枝转化为最优传输问题，结合FST成本与SGS算法，实现高效剪枝且性能优异。

Comments Accepted to ECCV 2026 as an Oral Presentation

Heterogeneous Vision-Language Ensemble with Disagreement-Aware Reranking for Text-Based Person Anomaly Retrieval

用于基于文本的行人异常检索的、带分歧感知重排序的异构视觉语言集成方法

Huu-An Vu, Cam Tu Tran Thi, Thanh Toan Le Ngo, Hoang Vo, Do Trung Hieu, Hieu Dinh Trung Pham, Khang Minh Le, Huy Minh Nhat Nguyen

机构 * Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学） ； University of Information Technology, VNU-HCM（胡志明市国家大学信息技术大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City（胡志明市国家大学） ； VinUniversity ； Vietnamese-German University（越南德国大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对大规模基于文本的行人异常检索难题，提出带分歧感知重排序的异构视觉语言集成方法，在PAB基准上取得90.92% mAP等优异指标，验证了方案有效性。

Comments Accepted at the ECCV 2026 Workshop

Mr3D-VL: A generalist vision language foundation model for Multiparametric 3D Magnetic Resonance Imaging

Mr3D-VL：面向多参数3D磁共振成像的通用视觉语言基础模型

Zhi Qiao, Xintong Wu, Yichu He, Feng Shi

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

AI总结 本文针对现有3D视觉语言模型无法满足多参数3D MRI跨模态协同推理需求的问题，提出Mr3D-VL模型，通过特定设计实现性能提升，在多项任务上优于同规模的领域及通用模型。

Dual-Manifold Geometry Guided Representation Learning: Adaptive Coupling between Kernel and Data Spaces

双流形几何引导的表示学习：核空间与数据空间的自适应耦合

Wencong Zhang, Yue Zhang, Meiyan Huang, Wei Yang, Qianjin Feng

机构 * School of Biomedical Engineering, Southern Medical University（南方医科大学生物医学工程学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Medical Image Processing, Southern Medical University（南方医科大学广东省医学图像重点实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究提出双流形视角，构建KGFT轻量级模块，结合利用与探索模式及深度感知策略，在ResNet等架构的图像分类等任务上取得一致性能提升，验证了方法的通用性与有效性。

Can Vision-Language Models Assess Proxemic Risk from Egocentric Robot Images?

视觉-语言模型能否从机器人的第一人称视角图像评估人际距离风险？

Vladyslava Rudas, Dmytro Kuzmenko

机构 * National University of Kyiv-Mohyla Academy（基辅莫希拉国立大学） ； University of Turin（都灵大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究评估了InternVL、Qwen-VL、SmolVLM三种VLM在机器人第一人称视角图像人际距离危险分类中的表现，发现Qwen-VL经特定优化后高危险召回率更高，当前VLM在相关推理定位上仍有局限。

Comments Accepted at the EMR 2026 workshop at ECCV 2026 (non-archival)

NaLA: A 3D Native LLM Layout Agent for High-quality 3D Scene Generation

NaLA: 一种用于高质量3D场景生成的原生3D LLM布局代理

Cheng Wan, Yongsen Mao, Wenzheng Wu, Yuxuan Xie, Chucheng Xiang, Runze Wang, Xiang Zhang, Zhongyuan Liu, Rushi Dai, Yuan Liu

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出NaLA，一种原生3D LLM布局代理，通过直接编码3D边界和资产到LLM中，采用粗到细预测机制，解决文本-3D模态差距导致的布局不合理问题，在生成质量和推理效率上优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://adamcwan.github.io/NaLA/. Code: https://github.com/adamcwan/NaLA-code

Generalizable Operating Room Expert with Multimodal Enhancement

具备多模态增强能力的可泛化手术室专家

Peiqi He, Zhenhao Zhang, Yixiang Zhang, Jiaxin Liu, Xiongjun Zhao, Shaoliang Peng

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对手术室空间建模的局限，提出仅用RGB图像推理的多模态大语言模型OR-Expert，通过内部推导空间线索实现三维推理，在手术室基准上达SOTA且泛化性良好。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

Teach the Magnitude, Not the Direction: Verifier-Bounded Credit Assignment for Multi-Turn Multi-step LLM Agents

学习幅度而非方向：面向多轮多步骤大语言模型智能体的验证器约束信用分配

Zechuan Wang, Siyuan Lu, Hongxuan Zhang, Linjian Mo, Chenyi Zhuang, Leilei Gan

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

AI总结 该研究提出CrEST分层信用分配框架，保留RL的验证器约束上限并结合自我教师的密集token级信号，在BFCL V3和WildToolBench上优于基线，可简化教师在策略优化中的作用。

A Contract-Grade Verifier for LLM-Generated GPU Kernels, and a Native Blackwell Backward for the Gated-Linear-Recurrence Family

面向大语言模型生成的GPU内核的契约级验证器，以及门控线性循环（GDN）族的原生Blackward反向传播算法

Rishi Shah, Rishav Shrestha

机构 * E3A Healthcare（E3A医疗公司） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出契约级GPU内核验证器，发现公开系统接受的2638个机器生成内核中39.5%存在无法修复的错误，还构建了GDN族的原生Blackwell反向传播算法，指出现有内核生成正确性信号被高估。

Comments 17 pages, 3 figures. Also archived at doi:10.5281/zenodo.21563213

Recursive Synthesis for Long-Horizon Terminal Tasks

长视界终端任务的递归合成

Zhongzhi Li, Yucheng Shi, Zongxia Li, Ruhan Wang, Anhao Li, Zixun Huang, Junyao Yang, Lei Ke, Ninghao Liu, Haitao Mi, Leowei Liang

机构 * Tencent HY LLM Frontier（腾讯HY大模型前沿团队） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Indiana University（印第安纳大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RST递归合成框架，低成本规模化生成3.7万余个长视界终端任务，经微调或PPO优化后，多款Qwen模型在多个终端基准任务上性能显著提升，且递归过程无明显上限。

Gradual Code-Switching as Inference-Time Cross-Lingual Representational Alignment for LLMs

渐进式代码切换作为大语言模型推理时的跨语言表征对齐

Haneul Yoo, Jiho Jin, Kyunghyun Cho, Alice Oh

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

AI总结 针对大语言模型跨语言性能不均衡问题，提出推理时的代码切换上下文学习机制，经多模型、多语言、多数据集验证，可显著提升目标及未见语言任务性能，尤其在低资源场景表现突出。

Comments COLM 2026

SPADE: Speculative Decoding for Precise and Low Cost Distributed Edge Cloud Inference

SPADE：用于精确且低成本分布式边缘云推理的推测解码

Divya Jyoti Bajpai, Kishan Kumar Upadhyay, Manjesh Kumar Hanawal

机构 * IIT Bombay（印度理工学院孟买分校） 纠错

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

AI总结 SPADE是一种集成推测解码的分布式边缘云推理框架，通过边缘草稿模型与云端验证模型的协作，减少76%云端模型调用且不损失准确率，降低了LLM部署的成本与推理时间。

NaviDC-OCR: Navigating Document Parsing Across Digital and Camera-Captured Documents

NaviDC-OCR：面向数字文档与相机拍摄文档的解析导航

Peng Cai, Zhaofan Zou, Shifa Liu, Yikun Wang, Jiawei Tang, Kaicheng Yang, Meng Tong, Zhongjiang He, Hao Sun

机构 * China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd.（中国电信人工智能技术（北京）有限公司） 纠错

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

AI总结 针对现有文档解析方法的两大挑战，本文提出NaviDC-OCR框架，通过形变感知学习、自适应采样及内容-结构解耦学习策略，在多基准测试中取得最优性能并获ICDAR 2026相关挑战第一。

Beyond the Best Guess: Improving LLM Solution Coverage with Evolution Strategies

超越最佳猜测：用进化策略提升大语言模型的解决方案覆盖率

Conor F. Hayes, Elliot Meyerson, Kajetan Schweighofer, Roberto Dailey, Babak Hodjat, Risto Miikkulainen, Xin Qiu

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Cognizant AI Lab（高知特人工智能实验室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：test-time compute(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对LLM后训练中RL导致pass@k受限、解决方案覆盖率不足的问题，采用进化策略（ES）方法，提升了pass@k与解决方案覆盖率，在数学基准上取得更好结果，为相关领域后训练提供了更好基础。

CAKE: Compiler-Agent Co-Design for Frontier Kernel Evolution

CAKE：面向前沿核函数演进的编译器-智能体协同设计

Zihao Ye, Yingyi Huang, Hongyi Jin, Bohan Hou, Junru Shao, Zhongming Yu, Jinqi Chen, Meghan Cowan, Shiyi Cao, Shanli Xing, Hanfeng Chen, Vinod Grover, Tianqi Chen, Luis Ceze

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； NVIDIA（英伟达公司） 纠错

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

AI总结 本文提出CAKE编译器-智能体协同设计方案，通过硬件显式IR实现GPU核函数演进，在Flash-KMeans等基准测试中性能优于CUDA/PTX，相关成果已提交上游PR。