大模型推理能力

What Does Context Compression Cost an Agent? Interaction Costs Unrevealed by Task-Completion Metrics

上下文压缩会给智能体带来什么代价？任务完成指标未揭示的交互代价

Shuyu Liu

机构 * Chongqing University of Science and Technology（重庆科技学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对使用工具的智能体，发现上下文压缩会带来任务完成指标未揭示的隐藏交互成本，检索调用增加是其主要来源，且该特征具有环境依赖性。

Large language model-assisted discovery of cohorts from scientific literature

大语言模型辅助的科学文献队列发现

Moritz Sturm, Lisa M. Berg, Inken Berg, Harishny Sarma, Jasmin Hartmann, Denissa Girschik, Gemma Roig, Christine M. Freitag, Andreas G. Chiocchetti

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

AI总结 该研究开发了问题驱动框架，通过PubMed API检索文献，用大语言模型提取队列名称，在青少年攻击行为遗传学用例中，补充了队列目录未覆盖的17个合格队列。

THESIS-MoE: Trainable Hierarchical Extraction and SteerIng of Sycophancy in Mixture-of-Experts

THESIS-MoE：可训练的分层提取与混合专家模型中谄媚行为的引导

Kareem Hassani, Chaymaa Abbas, Lama Mawlawi, Mariette Awad

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

AI总结 本研究提出THESIS-MoE，通过共享对比信号定位MoE模型中谄媚行为的计算子电路，采用有条件干预方法，在保留知识的同时消除了高达90%的信念诱导谄媚行为。

Beyond Thresholds: A Quality-Aware Decision Intelligence Framework for Cold Chain IoT Systems

Aashna Sofat, Balwinder Sodhi

机构 * IIT Ropar（印度理工学院罗帕尔分校） 纠错

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

Hierarchical Agentic Incident Response with Digital-Twin-Validated Attack Inference

结合数字孪生验证攻击推理的分层智能体事件响应

Yiran Gao, Juntao Chen, Tao Li

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

AI总结 该研究针对网络事件响应效率低的问题，提出整合LLM攻击推理、滚动规划与数字孪生验证的分层智能体响应框架，在33组件企业网络测试台的多阶段攻击场景中，其恢复成功率较前沿LLM基线提升18%-31%。

Comments 2026 IEEE Conference on Communications and Network Security

DA-RAC: Distance-Aware Calibration of LLM Judges for Trustworthy AI Auditing

DA-RAC：面向可信AI审计的大语言模型评判器的距离感知校准

Cheng Wu, Vishal Anand, Jaya Krishna Mandivarapu, Xiya Liu, Rui Zhuang

机构 * Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 针对LLM评判器因无关参考示例导致的校准偏差问题，提出DA-RAC距离感知参考锚定校准方法，在多轮评估基准上提升了校准效果并降低了误通过风险，为可信AI审计提供支撑。

Agentic Data Cleaning Without a Clean Reference: An Experimental Study of Capabilities and Trade-offs

无干净参考的智能体数据清洗：能力与权衡的实验研究

Hadi Fadlallah

机构 * Faculty of Arts and Sciences（文理学院） ； University of Sciences and Arts in Lebanon（黎巴嫩科学与艺术大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出整合多组件的基于证据的无参考智能体数据清洗框架，经多数据集实验发现，额外能力会在多指标间引入权衡，无配置在所有标准上最优。

Comments 21 pages, 3 figures, Submitted to New Generation Computing

Diagnosing and Mitigating Perception-Decision Misalignment in Omni-LLMs via Modality Subspace Activation

通过模态子空间激活诊断并缓解全模态大语言模型（Omni-LLMs）中的感知-决策失配问题

Hongbo Jiang, Jie Li, Yunhang Shen, Tianyu Xie, Pingyang Dai

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

AI总结 针对Omni-LLMs存在的感知-决策失配问题，本文提出因果模态敏感性及对应诊断方法，构建CausalMSBench数据集，提出无需训练的MSA框架以恢复模型的因果模态敏感性。

Accuracy and Reliability of Large Language Models in Cosmetic Chemistry and Skin Health: A Benchmarking Study

大型语言模型在化妆品化学与皮肤健康领域的准确性与可靠性：一项基准测试研究

Amelia Liu

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

AI总结 本研究测试14个LLMs在化妆品化学与皮肤健康领域的表现，发现其总体准确性差、技术深度不足，无法可靠提供相关信息，需微调验证数据集并改进算法推理。

Comments 14 pages

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。

Empowering Polymeric Materials Discovery by Artificial Intelligence

人工智能赋能高分子材料发现

Chenyao Ma, Linda Zhang, Yuheng Chen, Wei Du, Shangwen Fang, Zihao Jiang, Chuanyu Liu, Xinyu Ma, Rui Su, Gang Wang, Muyao Yu, Dong Zhong, Jie Zhu, Weibo Gong, Huan Gu, Limin Li, Chen Shen, Rui Wu, Zhenghao Wu, Kan Xu, Min Zhou, Donglin He, Xiayun Huang, Shan Jiang, Pengfei Ou, Jiayu Peng, Yuwei Zhang, Jie Zhao, Di Zhang, Piao Ma, Zhenghao Li, Hao Li

机构 * Suzhou MatSource Technology Co., Ltd.（苏州MatSource科技有限公司） ； Gusu Laboratory of Materials（材料Gusu实验室） ； Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR)（先进材料研究所（WPI-AIMR）） ； Frontier Research Institute for Interdisciplinary Sciences (FRIS)（交叉学科前沿研究所（FRIS）） ； State Key Laboratory of Advanced Environmental Technology, Department of Environmental Science and Engineering, University of Science and Technology of China（先进技术国家实验室，环境科学与工程系，中国科学技术大学） ； Jiangsu Key Laboratory of New Power Batteries, Jiangsu Collaborative Innovation Centre of Biomedical Functional Materials, School of Chemistry and Materials Science, Nanjing Normal University（新型动力电池江苏省重点实验室，生物医学功能材料协同创新中心，化学与材料科学学院，南京师范大学） ； Department of Chemistry, National University of Singapore（新加坡国立大学化学系） ； Thrust of Sustainable Energy and Environment, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（可持续能源与环境方向，香港科技大学（广州）） ； Department of Materials Design and Innovation, University at Buffalo（材料设计与创新系，布法罗大学） ； College of Smart Materials and Future Energy, State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers, Fudan University（智能材料与未来能源学院，聚合物分子工程国家重点实验室，复旦大学） ； School of Physical Science and Technology, Shanghai tech University（物理科学与技术学院，上海科技大学） ； The State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers and Department of Macromolecular Science, Fudan University（聚合物分子工程国家重点实验室和大分子科学系，复旦大学） ； Department of Chemistry and Materials Science, Xi'an J Liverpool University（化学与材料科学系，西安J Liverpool大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了数据基础设施、机器学习、大模型和实验室自动化如何融合成自主发现生态系统，通过自改进反馈循环实现高分子材料的预测性、可重复和可扩展创新。

An agentic framework for gravitational-wave counterpart association in the multi-messenger era

一种用于多信使时代引力波反演关联的代理框架

Yiming Dong, Yacheng Kang, Junjie Zhao, Xinyuan Zhu, Ziming Wang, Lijing Shao

机构 * Department of Astronomy, School of Physics（天文学系，物理系） ； Kavli Institute for Astronomy and Astrophysics（天体物理研究所） ； Institute for Gravitational Wave Astronomy（引力波天文研究所） ； School of Information Science and Technology（信息科学与技术学院） ； National Astronomical Observatories（国家天文台） 纠错

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

AI总结 本文提出GW-Eyes框架，利用大语言模型实现引力波与电磁信号的自动关联，支持自然语言交互，提升多信使天文研究效率。

Journal ref The Innovation 7 (2026) 101538

Morphology-Conditioned World Model for Cross-Embodiment Quadrupedal Locomotion

迈向基于形态条件的四足世界模型

Mohamad H. Danesh, Chenhao Li, Amin Abyaneh, Anas Houssaini, Kirsty Ellis, Glen Berseth, Marco Hutter, Hsiu-Chin Lin

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

AI总结 本文提出一种基于形态条件的四足世界模型，通过整合物理形态编码器和奖励归一化器，实现跨形态的零样本泛化，解决传统隐式系统识别的适应滞后问题。

FollowUpBot: An LLM-Based Conversational Robot for Automatic Postoperative Follow-up

FollowUpBot：基于大语言模型的术后自动随访对话机器人

Chen Chen, Jianing Yin, Jiannong Cao, Zhiyuan Wen, Mingjin Zhang, Weixun Gao, Xiang Wang, Haihua Shu

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

AI总结 该研究针对传统术后随访的局限，提出边缘部署的LLM机器人FollowUpBot，可实现自适应隐私保护的随访交互与结构化报告生成，实验验证其交互覆盖率、满意度及报告准确率均较高。

What Matters is the Prompt: Prompt Sensitivity and Prompt Generation in Foundation Models for Lung Nodule Segmentation

关键在于提示：用于肺结节分割的基础模型中的提示敏感性与提示生成

Jorge F. Lazo, Xixi Liu, Andreas Hallqvist, Mikael Johansson, Åse Johnsson, Jonas S. Andersson, Jennifer Alvén, Ida Häggström

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本研究针对肺结节分割的基础模型，分析其对提示的敏感性，提出合成提示生成模型，实验显示该方法戴斯系数达0.85，为相关分割提供了有前景的策略。

Evaluating Beyond the Screen: Collective Assessment of AI-Generated Business Plans with Resource-Constrained Entrepreneurs

屏幕之外的评估：与资源受限创业者共同评估AI生成的商业计划书

Qi Zhao, Marjory Pineda, Ketul Chhaya, Aakash Gautam, Yasmine Kotturi

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对资源受限创业者，将BizChat工具扩展出评估模块，通过小组讨论让14名参与者集体评估AI生成的商业计划，发现该方式能提升评估效果。

AccountAgent: AI Accounting Assistant System

AccountAgent：AI会计助手系统

Yulu Huang, Niannian Yu, Yaxin Yang, Jinpeng Lv

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 AccountAgent是一款AI会计助手系统，依托机器学习等技术实现会计全流程自动化，解决传统会计痛点，推动行业向管理导向转型。

Planner-Conditioned Diffusion for Coordinated Multi-Agent Exploration

用于协调多智能体探索的规划器条件扩散模型

Marcus Yu Siong Teo, Jeric Lew, Tanishq Duhan, Guillaume Sartoretti

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出规划器条件扩散策略PCDP，通过规划器身份作为条件输入训练多模态单智能体策略，结合局部重排序实现协调，在多智能体探索中提升性能并验证了方法有效性。

Comments Code and models are available at https://github.com/marmotlab/PCDP

TERRA: A Hierarchical Parallel Training and Memory Orchestration Framework for High-Resolution AI-based Earth Modeling

TERRA：面向高分辨率AI地球建模的分层并行训练与内存编排框架

Ruohan Wu, Ziqi Zhu, Yang Zhao, Jiarui Tang, Yingzhe Cui, Junshi Chen, Zhao Jing, Jun Shi, Hong An

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence and Data Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学人工智能与数据科学学院） ； Laoshan Laboratory（崂山实验室） ； Ocean University of China（中国海洋大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 TERRA是面向高分辨率AI地球预报的分层并行训练与内存编排框架，通过SAWSTP和MO技术，在96个H200 GPU上支持114亿参数模型，实现高算力与内存优化，提升预报精度。

Comments 15 pages, 16 figures, 6 tables, and 2 algorithms. Submitted to IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS). Code is available at https://github.com/ruohan12345/TERRA

Agentic AI-Enabled Solar-Powered High-Altitude Platforms for Sustainable SAGINs

智能体人工智能赋能的太阳能驱动高空平台用于可持续空天地一体化网络（SAGINs）

Haoxiang Luo, Bang Huang, Mohamed-Slim Alouini

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本研究针对SAGINs的耦合能源需求，提出原生适用于HAP的智能体AI框架，经灾难案例验证，可提升能源效率等性能，为SAGINs可持续发展提供关键方向。

Zero-MELO: Test-Time Evidence Calibration with Multimodal LLMs for Zero-Shot Micro-Gesture Recognition

Zero-MELO：基于多模态大语言模型的测试时证据校准用于零样本微手势识别

Chengyan Wang, Hanliang Xie, Yueyi Yang, Haoyu Chen

机构 * University of Oulu（奥卢大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究针对多模态大语言模型在微手势识别中局部证据不足、分数偏差的瓶颈，提出Zero-MELO框架，结合树搜索、测试时校准与多线索融合，在iMiGUE和MA-52数据集上显著优于Qwen2.5-VL基线。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Psychological Determinants of Academic Integrity in the Use of Generative AI in Higher Education

高等教育中生成式AI使用的学术诚信的心理决定因素

Ezgi Dagtekin, Ercan Erkalkan

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文通过叙事综述与概念综合，明确了影响高等教育GenAI使用学术诚信的心理因素，提出整合性概念模型，主张结合多维度措施应对GenAI相关诚信问题。

Comments 10 pages, 1 figure. Presented at the 11th International Academic Studies Congress, Tarsus, Mersin, Türkiye, April 28-30, 2026; published in the Book of Full Texts, pp. 750-759

Journal ref 11th International Academic Studies Congress, Book of Full Texts, Medyator Publishing (2026) 750-759

Multi-Agent Embodied Autonomous Driving (MAEAD): From V2X Information Exchange to Shared World Models

多智能体具身自动驾驶：从V2X信息交换到共享世界模型

Senkang Hu, Zhengru Fang, Yihang Tao, Zihan Fang, Yiqin Deng, Yuguang Fang

机构 * Lingnan University, Hong Kong（岭南大学（香港）） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文综述了从单车智能向多智能体具身系统转变的自动驾驶技术，通过共享世界模型实现感知共享、意图推断和协同规划，并指出了在仿真评估、实时安全保证等方面的研究空白。

World-in-World: World Models in a Closed-Loop World

世界中的世界：闭环世界中的世界模型

Jiahan Zhang, Muqing Jiang, Nanru Dai, Taiming Lu, Arda Uzunoglu, Shunchi Zhang, Yana Wei, Jiahao Wang, Vishal M. Patel, Paul Pu Liang, Daniel Khashabi, Cheng Peng, Rama Chellappa, Tianmin Shu, Alan Yuille, Yilun Du, Jieneng Chen

机构 * JHU（约翰·霍普金斯大学） ； PKU（北京大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Harvard（哈佛大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究人员推出首个具身场景闭环世界模型基准平台World-in-World，发现视觉质量不保障任务成功，后训练缩放比升级预训练视频生成器更有效，增加推理计算可提升闭环性能。

Comments ICLR 2026 Oral. Add acknowledgement in arxiv v2. Code is at https://github.com/World-In-World/world-in-world

Schema-Agnostic Graph Reasoning Agent for Hybrid Knowledge Graphs

面向混合知识图谱的模式无关图推理智能体

Marius Dragic, Ruben Ifrah, Alexandre Rio

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

AI总结 提出图推理智能体GRA，探索混合知识图谱，在工业基准UFK-M上准确率优于全上下文智能体，读取令牌更少，增益源于选择性访问。

RISE: Roadside Infrastructure Sequence Understanding across 3D Tracking and Structured Vision-Language Reasoning

RISE：跨三维跟踪与结构化视觉-语言推理的路边基础设施序列理解

Yanbo Jiang, Haotian Zheng, Jiahao Wang, Hanxiao Ren, Yitao Xu, Yining Xing, Zehong Ke, Hao Cheng, Yiqian Tu, Jinhao Li, Zhiyuan Xuan, Fang Zhang, Jianqiang Wang

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

AI总结 本研究提出RISE框架，结合仅图像的三维跟踪方法与结构化视觉-语言推理，构建含33910个问答对的RISE-VQA数据集，通过RISE-Bench评估任务，揭示相关挑战并验证域自适应与时间上下文的益处。

Toward AI-Friendly Cartography: Understanding How Color Design Influences Foundation Model Spatial Reasoning on Sequential Choropleth Maps

面向AI友好的制图学：理解颜色设计如何影响基础模型在顺序 choropleth 地图上的空间推理

Yonghe Sun, Zhenjia Liu, Hua Liao, Wenjia Xu, Nai Yang, Weihua Dong, Zhiwei Wei

机构 * School of Geographic Sciences, Hunan Normal University（湖南师范大学地理科学学院） ； Hunan Key Laboratory of Geospatial Big Data Mining and Application（湖南省地理空间大数据挖掘与应用重点实验室） ； School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学信息与通信工程学院） ； School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences（中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院） ； Advanced Interdisciplinary Institute of Satellite Applications, State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University（北京师范大学地理科学学部卫星应用先进交叉研究院、地表过程与资源生态国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本研究探究颜色设计对基础模型空间推理的影响，构建基准评估多模态模型，发现顺序颜色排序和足够对比度对机器地图理解关键，为AI友好制图提供实证指导。

Comments 42 pages, 12 figures, 13 tables

MetaReason: Precise Interleaved Multimodal Reasoning via Editing Meta Information for Solving Geometry Problems

MetaReason：通过编辑元信息实现精确的交错多模态推理以解决几何问题

Penghao Yin, Haomin Wang, Qihong Tang, Xiaoye Qu, Hongjie Zhang, Xiao-Ping Zhang

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

AI总结 本研究提出MetaReason框架，构建TutorGeo与ExamGeo数据集，结合监督微调与强化学习，实现几何问题的精确交错多模态推理，性能优于现有开源模型。

PolyComp: A Polycube-based Benchmark for Compositional 3D Spatial Reasoning in Multimodal Models

PolyComp：面向多模态模型组合式3D空间推理的基于多立方体（polycube）的基准测试集

Siddharth Patel

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

AI总结 该研究推出PolyComp基准测试集，考察多模态模型的组合式3D空间推理能力，测试了GPT-5.6 Sol等模型的准确率与成本，并发布了120个问题。

Imaginative Perception Tokens Enhance Spatial Reasoning in Multimodal Language Models

想象感知标记增强多模态语言模型的空间推理能力

Mahtab Bigverdi, Linjie Li, Weikai Huang, Yiming Liu, Jaemin Cho, Tuhin Kundu, Chris Dongjoo Kim, Zelun Luo, Jieyu Zhang, Linda Shapiro, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（Allen人工智能研究所） ； Microsoft（微软） ； OpenAI（开放人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出想象感知标记（IPT）作为中间感知表征，通过监督学习提升多模态语言模型在不可见视角推理、遮挡路径追踪等空间推理任务上的性能，在三个新构建的数据集上优于文本思维链训练。