大模型推理能力

TsuGO: Probing Search Efficiency in LLM Reasoning via Go Life-and-Death Problems

TsuGO：通过围棋死活问题探究大语言模型推理中的搜索效率

Shunwen Bai, Ziping Ma, Chaoyang Zhang, Yarong Wang, Jiale Liu, Zhen Qin, Qingpei Guo

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

AI总结 本研究提出围棋死活问题基准TsuGO，发现现有LLM的推理搜索组织能力远逊于神经引导的KataGo，指出搜索组织是LLM推理评估的缺失维度。

Comments 23 pages, 12 figures, 20 tables, 2 algorithms

ReflectFact: Self-Reflective Agents for Improving Comprehension and Reasoning in Multi-Hop Fact Verification

ReflectFact：用于提升多跳事实验证中理解与推理能力的自反思智能体

Runze Zhao, Zixin Tang, Xiaoshuai Hao, Leyuan Chang, Xiaopeng Fu, Boyu Qiao, Dongyang Zhang

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

AI总结 针对多跳事实验证中智能体推理偏离目标及参数知识与证据冲突的问题，提出自反思智能体框架ReflectFact，经HOVER、EX-FEVER实验，性能优于最强基线。

Comments 9 pages, 4 figures, 3 tables

Large Language Models Persuade Without Planning Theory of Mind

大语言模型无需规划即可说服理论之心理论

Jared Moore, Rasmus Overmark, Ned Cooper, Beba Cibralic, Nick Haber, Cameron R. Jones

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

AI总结 大语言模型通过战略性揭示信息说服目标，无需显式理论之心推理，实验显示其在说服任务中表现优于人类。

LLMs Are Not Good Strategists, Yet Memory-Enhanced Agency Boosts Reasoning

大型语言模型（LLMs）并非优秀的战略家，然而记忆增强的智能体可提升推理能力

Yi Wu, Zhimin Hu

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对LLM在长时环境中战略推理的缺陷，提出EpicStar框架，结合跨回合记忆与动态门控机制，在星际争霸II测试中实现更高胜率且令牌消耗大幅减少。

Journal ref Published at Reasoning and Planning for LLMs at ICLR 2025

SynAct: A Reasoning-Acting Large Language Model Agent for Adaptive Synthesis Optimization

SynAct：用于自适应综合优化的推理-行动大语言模型智能体

Fangzhou Liu, Peiyi Han, Jiawei Liu, Yuan Pu, Zhuolun He, Rongliang Fu, Tsung-Yi Ho, Bei Yu

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

AI总结 SynAct是一种自适应闭环LLM推理-行动智能体，通过结合电路状态、工具知识与历史经验发布针对性命令，在14个商用设计实验中将平均WNS降至引导式综合的27%，实现高效自适应逻辑综合优化。

Comments 12 pages, 8 figures

Position: We Need Practical AI Alignment Methods to Mirror Human Reasoning

立场：我们需要实用的AI对齐方法来镜像人类推理

Vijay Keswani, Breanna K. Nguyen, Cyrus Cousins, Vincent Conitzer, Walter Sinnott-Armstrong, Jana Schaich Borg

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

AI总结 该论文提出需实用AI对齐方法镜像人类推理，指出认知对齐可提升AI可理解性与可信赖度，提出研究议程以缩小现有对齐方法与认知对齐需求的差距，助力用户信赖AI系统。

Comments Accepted in ICML 2026

TennisVAR: A Stroke-Evidence-Grounded Multimodal Large Language Model for Tactical Reasoning in Tennis Videos

TennisVAR：一种基于击球证据的多模态大语言模型，用于网球视频中的战术推理

Yifan Mei, Qingling Shi, Changli Wu, Jiayuan Rao, Jiayi Ji, Liujuan Cao

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 该研究针对网球视频理解的感知与理解差距，提出回合级战术推理任务，构建专家标注基准TRACE，开发基于证据的多模态大语言模型TennisVAR，实现网球视频的战术推理。

Comments Project Page: https://whynotgit2025.github.io/TennisVAR/

InFactPlanner: Planning Sustainable Geo-Distributed LLM Data Centers

InFactPlanner：可持续地理分布式大语言模型（LLM）数据中心规划

Nicoletta Tsiopani, Moysis Symeonides, George Pallis, Marios D. Dikaiakos

专题命中 规划推理 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 InFactPlanner是用于LLM推理的可持续地理分布式数据中心部署假设分析的决策支持框架，可通过多维度建模分析得出可持续性与延迟最优选择存在差异等结论。

Comments Author copy of paper published at 34th International Symposium on the Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication System (MASCOTS2026)

Commit Locally, Exit Globally: Coordinating Adaptive Sampling and Early Exit in Diffusion Language Models

提交时机与位置：扩散语言模型的候选感知解码

Chia-Ming Lee, Shao-Kai Liu, Ming-Ching Chang, Xin Li, Yu-Lun Liu, Chih-Chung Hsu

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； University at Albany, SUNY（纽约州立大学奥尔巴尼分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对扩散语言模型解码过早终止问题，提出无训练的候选感知提前退出框架LATCH，结合CVC与BWEC，在零样本11项任务上，以准确率损失极小的代价实现多倍解码速度提升。

Comments Code is available at https://github.com/ming053l/C4-dLLM

Automated Design Optimization via Strategic Search with Large Language Models

通过大语言模型的战略搜索实现自动化设计优化

Anthony Carreon, Vansh Sharma, Venkat Raman

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

AI总结 本研究提出AUTO框架，利用大语言模型的战略搜索实现GPU代码优化，提升搜索效率并降低成本。

Comments 16 pages, 4 tables, 8 figures, preprint

BrainWAM: Action-Space Coordination of Semantic Priors and Predictive Dynamics for Autonomous Driving

BrainWAM：面向自动驾驶的语义先验与预测动力学的动作空间协调框架

Bing Zhan, Shuyao Shang, Jiahao Gu, Shuo Lu, Yuan Xu, Zhao Wang, Yida Wang, Xueyang Zhang, Kun Zhan, Lue Fan, Zhaoxiang Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（中国科学院自动化研究所） ； Li Auto Inc.（理想汽车） 纠错

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

AI总结 该研究针对自动驾驶中语义与预测动力学的规划需求，提出BrainWAM框架，通过结构化动作空间协调及异步整流流推理，在NAVSIM数据集上实现最优性能，优于仅VLA或仅WAM方法。

Agentic Aggregation for Parallel Scaling of Long-Horizon Agentic Tasks

代理聚合用于长周期代理任务的并行扩展

Yoonsang Lee, Howard Yen, Xi Ye, Danqi Chen

机构 * Princeton Language and Intelligence, Princeton University（普林斯顿大学语言与智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AggAgent，通过将并行轨迹视为环境，有效解决长周期代理任务中轨迹信息聚合问题，提升性能并降低开销。

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