大模型推理能力

Rule-Compliant Visual Spatial Planning for Multimodal Large Language Models

面向多模态大语言模型的符合规则的视觉空间规划

Yu Chen, Ting Lei, Yaoyi Li, Jia Cai, Zhecen Wu, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机研究所） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd（银湾智能科技有限公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型的规则遵循空间规划问题，构建了RuleMaze基准，提出语言-逻辑-函数混合方法和解耦多模态规划（DMP），提升了规则遵循度与规划成功率。

Evidence-Gated Task and Motion Planning with Vision-Language Models

基于视觉语言模型的证据门控任务与运动规划

Tsunehiko Tanaka, Matthew Stephenson, Alistair Macvicar, Edgar Simo-Serra

机构 * Waseda University（早稻田大学） ； Flinders University（弗林德斯大学） 纠错

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

AI总结 针对机器人执行自然语言指令长时操纵任务时的部分可观测问题，提出 EAFG 框架，通过视觉证据获取与可行性门控提升食谱完成率并减少无效操纵尝试。

G-MARK: Grounded Multi-Agent Reasoning for Cooperative Driving via Knowledge Graphs

G-MARK：基于知识图谱的协同驾驶接地多智能体推理

Bhavya Gupta, Onat Gungor, Tajana Rosing

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； West Virginia University（西弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出 G-MARK 框架，通过知识图谱实现协同驾驶多智能体推理，提升遮挡推理与控制选择性能，减小通信负载，效果优于现有基线。

Comments Accepted for oral presentation at the 25th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA'26)

Toward Greater Autonomy in Materials Discovery Agents: Unifying Planning, Physics, and Scientists

迈向材料发现智能体的更高自主性：统一规划、物理与科学家

Lianhao Zhou, Hongyi Ling, Keqiang Yan, Kaiji Zhao, Xiaoning Qian, Raymundo Arróyave, Xiaofeng Qian, Shuiwang Ji

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Texas A&M University（计算机科学与工程系，德克萨斯A&M大学） ； Department of Materials Science and Engineering, Texas A&M University（材料科学与工程系，德克萨斯A&M大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Texas A&M University（电气与计算机工程系，德克萨斯A&M大学） ； Computing and Data Sciences, Brookhaven National Laboratory（布鲁赫斯国家实验室计算与数据科学部） ； Department of Physics and Astronomy, Texas A&M University（物理与天文学系，德克萨斯A&M大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出MAPPS智能体框架，通过统一规划、物理与科学家实现更高自主性，在MP-20数据集上使材料发现相关指标提升5倍，是自主材料发现的潜力框架。

TS-Reasoner: Aligning Time Series Foundation Models with LLM Reasoning

TS-Reasoner：将时间序列基础模型与大语言模型推理能力对齐

Fangxu Yu, Hongyu Zhao, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 TS-Reasoner通过两阶段训练将时间序列基础模型与大语言模型对齐，在多个基准上性能优于同类模型且数据效率更高，解决了时间序列模型推理能力不足的问题。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research, 2026

DARS: Dual-Level Credit Assignment RL with Structured Reasoning for Instruction-Based Image Editing

DARS：用于基于指令的图像编辑的带结构化推理的双层级信用分配强化学习

Haoxiang Cao, Jiajiong Cao, Xuanpu Zhang, Changqian Yu, Chaoqun Wang

机构 * South China Normal University（华南师范大学） ； KlingAI Research（可灵AI研究院） 纠错

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

AI总结 提出DARS框架，解决基于指令的图像编辑系统仅用最终奖励训练效率低的问题，通过双层级信用分配实现更好性能，在推理密集型编辑上增益显著。

Multi-Agent Orchestration with the Common-Sense Reasoning Capabilities of LLMs for Autonomous Driving

结合大语言模型常识推理能力的多智能体协同框架用于自动驾驶

Mehdi Azarafza, Faezeh Pasandideh, Ali Ehteshami Bejnordi, Stefan Henkler, Achim Rettberg

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

AI总结 该研究针对自动驾驶中强化学习等方法的上下文推理缺陷，提出结合LLM常识推理的混合多智能体协同框架，经CARLA场景验证可保留结构化控制与安全机制，具备应用潜力。

Comments 17 pages, 7 figures

PO-PDDL: Learning Symbolic POMDPs from Visual Demonstrations for Robot Planning Under Uncertainty

PO-PDDL: 从视觉演示中学习符号化POMDP以实现不确定性下的机器人规划

Wenjing Tang, Xuanjin Jin, Yuan Liu, Renming Huang, Cewu Lu, Panpan Cai

机构 * 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 规划推理 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PO-PDDL符号化POMDP框架，通过从机器人执行视频中重建潜在状态轨迹、识别部分可观测性并学习随机转移与观测模型，实现不确定性下的鲁棒任务规划。

WithEveryone: Unified Planning and Identity Grounding for Group Image Generation

WithEveryone：面向群体图像生成的统一规划与身份定位

Hengyuan Xu, Qixun Wang, Yiji Cheng, Miles Yang, Zhao Zhong, Wei Cheng, Xingjun Ma, Yu-gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Hunyuan, Tencent（腾讯混元） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)

AI总结 针对多人物群体图像生成的身份保留难题，提出WithEveryone框架，通过布局定位身份损失等技术，提升了人脸相似度并降低伪影，实现高身份覆盖率与低重复率。

Comments Project Page: this http URL (http://doby-xu.github.io/WithEveryone/);Code will be released: this http URL (http://github.com/Doby-Xu/WithEveryone/)

Pandora's AI Model Routing Box: Efficient Allocation with Costly Value Estimation

潘多拉的AI模型路由盒：带代价价值估计的高效分配

Adam Fisch, Shubhendu Trivedi, Fantine Huot, William W. Cohen, Michael Kaisers, Mirella Lapata, Kate Larson, Jacob Eisenstein

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 该研究针对异构AI系统的查询路由问题，提出带代价价值估计的Pandora's Router集中式策略及Pandora's Bidder去中心化策略，可在保证路由质量的同时减少高成本估计器的使用，还能在不同场景优化分配效率。

From Street View Imagery to Street Quality Indicators: Vision Language Inference for the Suburban 15-minute City

从街景图像到街道质量指标：面向郊区15分钟城市的视觉语言推理

Joan Perez, Giovanni Fusco

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

AI总结 本文以法国尼斯东北部郊区为研究对象，采用开源的SAGAI工作流，利用视觉语言模型从街景图像评估街景质量，发现理想街景仅存在于部分郊区区域，证明了VLM可支持郊区城市诊断，助力循证规划。

Comments 16 pages, 4 figures

Repo0: Design-Driven Zero-to-All Code Generation

Repo0：面向从零到全代码生成的设计驱动框架

Silin Chen, Haoyi Teng, Xiaodong Gu, Yuling Shi, Jiale Huang, Yongpan Wang, Hongyu Zhang, Haibing Guan

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

AI总结 Repo0是面向从零到全代码生成的连续结构演化框架，通过Dual-DAG架构等技术，在RepoCraft数据集上相较RPG大幅提升了代码生成的功能覆盖率与通过率。

Comments Our code and data are available at this https URL (https://github.com/cslsolow/Repo0)

ChronoAgentic: A Code-based Multi-Agent World Simulator for Physically Grounded Simulation Construction

编码智能体作为世界模拟器

Hongyu Wang, Jingquan Wang, Ashvin Anilkumar, Bocheng Zou, Radu Serban, Dan Negrut

机构 * Department of Mechanical & Aerospace Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校机械与航空航天工程系） ； School of Computer, Data, and Information Sciences, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机、数据与信息科学学院） 纠错

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

AI总结 提出一个通过可执行模拟代码构建基于物理的世界模型的智能体框架，协调规划、代码生成、视觉审查和物理分析智能体，迭代修正代码以满足物理约束，在物理准确性、指令忠实度和视觉质量上超越视频模型。

Projecting BrowseComp-Plus onto ClimbMix: Toward More Realistic Corpora for Agentic Search

将BrowseComp-Plus映射到ClimbMix：构建更符合智能体搜索需求的真实语料库

Sahel Sharifymoghaddam, Lingwei Gu, Yijun Ge, Jimmy Lin

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究将BrowseComp-Plus的查询映射到NVIDIA的ClimbMix语料库，构建了与基准无关的映射流水线，生成57个有效查询，使智能体搜索难度向检索环节转移，发布了相关资源。

PILOT Technical Report

PILOT技术报告

Jiuning Lin, Ruiquan Lan, Xiaodong Zhu, Bin Zhang, Chengyu Lai, Chuxin Chen, Dimin Wang, Han Zhu, Hongtao Cheng, Jialin Zhu, Lingqing Zhang, Shuai Zhong, Tao Wang, Weipeng Huang, Yinjiang Cai, Yinnan Song, Yuan Liu, Zhibo Xiao, Zhixin Ma, Zihong Huang

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对现有推荐系统优化智能体方法的反应式缺陷，提出PILOT框架，通过三类角色构建控制循环，在淘宝平台对比ROAM验证，实现多项指标提升且搜索效率显著提高，无需人工干预。

Comments Technical Report, 42 pages, 10 figures

HODAgent: Towards On-Demand, Responsive Humanoids for Physical World Human Interaction

HODAgent：面向物理世界人机交互的按需、响应式人形机器人

Wang Warren Chen, Jiahao Zhang, Zhenjiang Li, Mingxu Wang, Lei Yi, Yuchen Kang, Shuo Sun, Ziping Chen, Jie Chen

机构 * Xiaopeng（小鹏） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 HODAgent作为面向服务人形机器人的System-2具身智能体，通过半双工架构实现自适应服务，在仿真与实体机器人上均显著优于基准模型。

Comments we have received a formal directive from our company requiring all company assets to undergo a mandatory internal review process before any public release. We are now required to immediately withdraw the paper to comply with this policy

4DLoG: Generative Modeling of Neurodegenerative Brain Anatomy with 4D Longitudinal Diffusion Model

利用4D纵向扩散模型生成神经退行性脑解剖结构

Nivetha Jayakumar, Swakshar Deb, Bahram Jafrasteh, Qingyu Zhao, Miaomiao Zhang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Department of Radiology（放射学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Department of Computer Science（电气与计算机工程系、计算机科学系） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种4D纵向扩散模型，用于生成神经退行性疾病的脑解剖结构，通过临床变量条件生成准确的脑部变化轨迹，验证了其在疾病分类和分割中的有效性。

UAV-Based Infrastructure Inspections: A Literature Review and Proposed Framework for AEC+FM

基于无人机的基础设施检查：面向AEC+FM的文献综述与提出框架

Amir Farzin Nikkhah, Dong Chen, Bradford Campbell, Somayeh Asadi, Arsalan Heydarian

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文综述了无人机在基础设施检查中的应用，提出框架整合多模态数据与Transformer架构，以提高检测准确性和可靠性，未来研究方向包括轻量级AI模型和合成数据集。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the International Conference on Computing in Civil Engineering (i3CE 2025)