大模型推理能力

ONRAP: Occupancy-driven Noise-Resilient Autonomous Path Planning

ONRAP：基于占用度的抗噪声自主路径规划

Faizan M. Tariq, Avinash Singh, Vipul Ramtekkar, Jovin D'sa, David Isele, Yosuke Sakamoto, Sangjae Bae

机构 * Honda Research Institute, CA, USA（本田研究院，美国加利福尼亚州） ； Honda Research and Development（本田研发） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 ONRAP 提出了一种基于占用网格的抗噪声路径规划方法，结合占用流预测以生成安全可行的路径，实现实时运行并有效应对不确定环境。

Comments 8 pages, 9 figures - Presented at 2026 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)

Adaptive Time Step Flow Matching for Autonomous Driving Motion Planning

自适应时间步长流匹配用于自动驾驶运动规划

Ananya Trivedi, Anjian Li, Mohamed Elnoor, Yusuf Umut Ciftci, Avinash Singh, Jovin D'sa, Sangjae Bae, David Isele, Taskin Padir, Faizan M. Tariq

机构 * HRI ； Honda Research Institute（本田研究院） ； Northeastern University（东北大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于条件流匹配的自适应时间步长框架，用于实时自动驾驶轨迹规划，通过在线调整推理步骤数和轨迹后处理提升性能。

Comments Accepted to Intelligent Vehicles Symposium 2026

From Steering to Pedalling: Do Autonomous Driving VLMs Generalize to Cyclist-Assistive Spatial Perception and Planning?

从转向到踩踏：自动驾驶VLMs是否能泛化到骑行辅助的空间感知与规划？

Krishna Kanth Nakka, Vedasri Nakka

专题命中 规划推理 ：planning(title)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出CyclingVQA基准，评估自动驾驶VLMs在骑行辅助场景中的感知与推理能力，发现现有模型在骑行特定交通提示理解上存在不足，需进一步改进。

Comments Preprint

From Legible to Inscrutable Trajectories: (Il)legible Motion Planning Accounting for Multiple Observers

从可理解到不可理解的轨迹：考虑多个观察者的（不）可理解运动规划

Ananya Yammanuru, Maria Lusardi, Nancy M. Amato, Katherine Driggs-Campbell

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出MMLO-LMP问题，设计DUBIOUS算法，实现对不同动机观察者的轨迹可理解性与可见性限制的平衡。

Comments 17 pages, 5 figures

From Sands to Mansions: Towards Automated Cyberattack Emulation with Classical Planning and Large Language Models

从沙子到豪宅：迈向自动化网络攻击仿真的方法：经典规划与大语言模型

Lingzhi Wang, Zhenyuan Li, Yi Jiang, Zhengkai Wang, Xiangmin Shen, Wei Ruan, Yan Chen

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出Aurora系统，结合经典规划与大语言模型，实现自动化网络攻击仿真，生成大规模数据集并验证其在入侵检测系统中的有效性。

Comments This is the author-accepted version of a paper accepted at the Applied Cryptography and Network Security (ACNS 2026)

"Having Lunch Now": Understanding How Users Engage with a Proactive Agent for Daily Planning and Self-Reflection

现在午餐时间

Adnan Abbas, Caleb Wohn, Arnav Jagtap, Eugenia H Rho, Young-Ho Kim, Sang Won Lee

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文研究用户与主动代理的互动，探讨其在日常规划和自我反思中的作用，发现用户有不同反应模式并提出设计改进。

Seg-ReSearch: Segmentation with Interleaved Reasoning and External Search

Seg-ReSearch: 基于交织推理和外部搜索的分割

Tianming Liang, Qirui Du, Jian-Fang Hu, Haichao Jiang, Zicheng Lin, Wei-Shi Zheng

机构 * ISEE Lab, Sun Yat-sen University（中山大学ISEE实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 Seg-ReSearch通过交织推理和外部搜索提升分割系统处理动态开放世界查询的能力，有效克服现有方法的知识瓶颈。

GeneralVLA: Generalizable Vision-Language-Action Models with Knowledge-Guided Trajectory Planning

GeneralVLA：具备知识引导轨迹规划的通用视觉-语言-动作模型

Guoqing Ma, Siheng Wang, Zeyu Zhang, Shan Yu, Hao Tang

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 GeneralVLA通过知识引导轨迹规划，实现无需真实数据或示范的通用视觉-语言-动作模型，提升机器人零样本操作和数据生成能力。

Mind-Brush: Integrating Agentic Cognitive Search and Reasoning into Image Generation

Mind-Brush: 将代理认知搜索与推理整合到图像生成中

Jun He, Junyan Ye, Zilong Huang, Dongzhi Jiang, Chenjue Zhang, Leqi Zhu, Renrui Zhang, Xiang Zhang, Weijia Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学MMLab） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 Mind-Brush通过整合代理认知搜索与推理，提升图像生成模型对复杂知识推理和动态适应能力，实现性能显著跃升。

Comments 36 pages, 24 figures

Scientific Machine Learning for Resilient EV-Grid Planning and Decision Support Under Extreme Events

极端事件下面向韧性电动汽车-电网规划与决策支持的科学机器学习

Yifan Wang

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种科学机器学习框架，通过物理信息知识传递提升电动汽车-电网在极端事件下的韧性，减少积压并限制电网压力。

Comments 15 pages, 12 figures

LMTE: Putting the "Reasoning" into WAN Traffic Engineering with Language Models

LMTE：利用语言模型进行WAN流量工程中的推理

Xinyu Yuan, Yan Qiao, Zonghui Wang, Meng Li, Wenzhi Chen

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 LMTE利用语言模型进行WAN流量工程，通过高效多模态对齐和轻量级配置生成，实现更高效的流量规划和优化。

Comments Accepted as a conference paper at IEEE INFOCOM 2026

Stalled, Biased, and Confused: Uncovering Reasoning Failures in LLMs for Cloud-Based Root Cause Analysis

停滞、偏见和困惑：揭示LLM在基于云的根本原因分析中的推理失败

Evelien Riddell, James Riddell, Gengyi Sun, Michał Antkiewicz, Krzysztof Czarnecki

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文通过实证评估揭示LLM在基于云的根本原因分析中的推理失败，评估六种LLM在两种工作流程下的表现，识别16种常见推理失败类型，为未来推理驱动的系统诊断提供指导。

Comments FORGE 2026

LLM-Driven Scenario-Aware Planning for Autonomous Driving

基于大语言模型的场景感知规划用于自动驾驶

He Li, Zhaowei Chen, Rui Gao, Guoliang Li, Qi Hao, Shuai Wang, Chengzhong Xu

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出LAP，一种基于大语言模型的自适应规划方法，通过场景理解与联合优化实现自动驾驶中的高速与精确驾驶平衡。

SMART: A Social Movement Analysis & Reasoning Tool with Case Studies on #MeToo and #BlackLivesMatter

SMART：一种社会运动分析与推理工具：以#MeToo和#BlackLivesMatter案例研究为例

Valerio La Gatta, Marco Postiglione, Jeremy Gilbert, Daniel W. Linna, Morgan Manella Greenfield, Aaron Shaw, V. S. Subrahmanian

专题命中 规划推理 ：reasoning(title)；planning(abstract)

AI总结 SMART通过分析社交媒体数据，利用Transformer模型预测情绪变化，帮助记者更精准地报道社会运动与SDGs相关议题。

Comments Accepted at 2026 ACM The Web Conference (WWW 2026)

A Human-Centred AI System for Multi-Actor Planning and Collaboration in Family Learning

面向家庭学习多主体规划与协作的人机协同AI系统

Si Chen, Jingyi Xie, Yao Li, Ya-Fang Lin, He Zhang, Ge Wang, Gaojian Huang, Rui Yu, Ronald Anthony Metoyer, Ting Hua, Nitesh Chawla

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出ParPal系统，通过分解学习目标并分配任务给照顾者，提升家庭学习中的协作效率，揭示当前LLM在教育知识和现实约束处理上的局限性。

VideoPro: Adaptive Program Reasoning for Long Video Understanding

VideoPro: 针对长视频理解的自适应程序推理

Chenglin Li, Feng Han, Yikun Wang, Ruilin Li, Shuai Dong, Haowen Hou, Haitao Li, Qianglong Chen, Feng Tao, Jingqi Tong, Yin Zhang, Jiaqi Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 VideoPro通过自适应程序推理框架提升长视频理解的效率和可靠性，利用快慢推理机制和参数优化在视觉任务中取得更高准确率。

Hierarchical Informative Path Planning via Graph Guidance and Trajectory Optimization

基于图引导和轨迹优化的分层信息路径规划

Avraiem Iskandar, Shamak Dutta, Kevin Murrant, Yash Vardhan Pant, Stephen L. Smith

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学电气与计算机工程系） ； National Research Council Canada（加拿大国家研究理事会） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种分层信息路径规划方法，结合图引导和轨迹优化，通过分段预算分配和样条细化，实现更低的后验不确定性与更快的运行速度。

An AI dose engine for fast carbon ion treatment planning

一种用于快速碳离子治疗计划的AI剂量引擎

Anastasiia Quarz, Angelica De Gregorio, Gaia Franciosini, Angelo Schiavi, Zoltán Perkó, Lennart Volz, Christoph Hoog Antink, Vincenzo Patera, Marco Durante, Christian Graeff

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于AI的快速碳离子治疗剂量引擎，实现与MC模拟相当的精度，速度提升达400倍，支持在线自适应规划。

Linear Mechanisms for Spatiotemporal Reasoning in Vision Language Models

线性机制用于视觉语言模型中的时空推理

Raphi Kang, Hongqiao Chen, Georgia Gkioxari, Pietro Perona

机构 * California Institute of Technology（加利福尼亚理工学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种线性机制用于视觉语言模型中的时空推理，通过分析空间ID和时间ID的结合，揭示了模型内部的因果推理过程，以提升模型的可解释性和设计能力。

Evidence-Grounded Multi-Agent Planning Support for Urban Carbon Governance via RAG

基于证据的多智能体规划支持用于城市碳治理的RAG

Yuyan Huang, Haoran Li, Yifan Lu, Ruolin Wu, Siqian Chen, Chao Liu

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于RAG的多智能体规划支持系统，用于城市碳治理，通过整合异质证据提升规划效率与准确性。

Towards Reliable ML Feature Engineering via Planning in Constrained-Topology of LLM Agents

通过LLM代理的受限拓扑规划实现可靠的机器学习特征工程

Himanshu Thakur, Anusha Kamath, Anurag Muthyala, Dhwani Sanmukhani, Smruthi Mukund, Jay Katukuri

机构 * Meta Menlo Park, CA（Meta 洛杉矶公园分校） ； JPMorgan Chase & Co.（摩根大通公司） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于LLM代理的受限拓扑规划框架，通过多步骤生成代码提升特征工程的可靠性与效率，实验显示在数据集和实际应用中均取得显著改进。

PROTEA: Securing Robot Task Planning and Execution

PROTEA：保障机器人任务规划与执行的安全性

Zainab Altaweel, Mohaiminul Al Nahian, Jake Juettner, Adnan Siraj Rakin, Shiqi Zhang

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 PROTEA通过LLM-as-a-Judge机制评估机器人任务计划的安全性，解决维度和历史挑战，提升任务规划系统的鲁棒性和安全性。

Non-Prehensile Tool-Object Manipulation by Integrating LLM-Based Planning and Manoeuvrability-Driven Controls

通过整合基于大语言模型的规划和机动性驱动的控制实现非抓取工具-物体 manipulation

Hoi-Yin Lee, Peng Zhou, Anqing Duan, Wanyu Ma, Chenguang Yang, David Navarro-Alarcon

机构 * organization= Department of Mechanical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University , addressline= KLN, Hong Kong ； organization= School of Advanced Engineering, The Great Bay University , addressline= Dongguan, China ； organization= Department of Robotics, Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence , addressline= Abu Dhabi, UAE ； organization= Department of Surgery, The Chinese University of Hong Kong , addressline= NT, Hong Kong ； organization= Department of Computer Science, University of Liverpool , addressline= Liverpool, UK 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种结合大语言模型和机动性驱动控制的方法，用于实现非抓取工具-物体 manipulation任务。

Autonomous Reasoning for Spacecraft Control: A Large Language Model Framework with Group Relative Policy Optimization

自主推理的航天器控制：一种基于大语言模型的框架与群体相对策略优化

Amit Jain, Richard Linares

机构 * Department of Aeronautics \& Astronautics Massachusetts Institute of Technology Cambridge, MA 02139 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种基于大语言模型和群体相对策略优化的自主推理航天器控制框架，通过两阶段训练方法生成可解释的控制策略，适用于复杂动态系统。

Agent+P: Guiding UI Agents via Symbolic Planning

Agent+P: 通过符号规划引导UI代理

Shang Ma, Xusheng Xiao, Yanfang Ye

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 AGENT+P通过符号规划引导UI代理，提升UI自动化任务的成功率和效率。

Towards Zero-Knowledge Task Planning via a Language-based Approach

通过语言方法实现零知识任务规划

Liam Merz Hoffmeister, Brian Scassellati, Daniel Rakita

机构 * Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出利用大型语言模型实现零知识任务规划，通过分解自然语言指令生成行为树并实时调整，提升任务执行效率。

LiCoMemory: Lightweight and Cognitive Agentic Memory for Efficient Long-Term Reasoning

LiCoMemory: 轻量级和认知代理记忆用于高效的长期推理

Zhengjun Huang, Zhoujin Tian, Qintian Guo, Fangyuan Zhang, Yingli Zhou, Di Jiang, Zeying Xie, Xiaofang Zhou

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 LiCoMemory通过轻量级分层图和时间感知检索提升长期对话推理效率和准确性

From Perception to Symbolic Task Planning: Vision-Language Guided Human-Robot Collaborative Structured Assembly

从感知到符号任务规划：基于视觉语言的引导人机协作结构装配

Yanyi Chen, Min Deng

机构 * Department of Civil, Environmental, and Construction Engineering, Texas Tech University（土木、环境与建设工程系，德克萨斯理工大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于视觉语言模型的人机协作结构装配框架，通过感知到符号态和人感知规划模块提升动态环境下的态估计和任务规划鲁棒性。

Human-like AI-based Auto-Field-in-Field Whole-Brain Radiotherapy Treatment Planning With Conversation Large Language Model Feedback

类人AI驱动的自动场内场全脑放疗治疗计划与对话大语言模型反馈

Adnan Jafar, An Qin, Gavin Atkins, Xiaoyu Hu, Yin Gao, Xun Jia

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出基于深度学习和大语言模型的自动化全脑放疗计划制定方法，通过对话接口实现交互式优化，提升计划质量和效率。

Comments 22 pages, 7 figures

CTMap: LLM-Enabled Connectivity-Aware Path Planning in Millimeter-Wave Digital Twin Networks

CTMap: 基于大语言模型的毫米波数字孪生网络中连接感知的路径规划

Md Salik Parwez, Sai Teja Srivillibhutturu, Sai Venkat Reddy Kopparthi, Asfiya Misba, Debashri Roy, Habeeb Olufowobi, Charles Kim

专题命中 规划推理 ：planning(title)；reasoning(abstract)

AI总结 CTMAP通过结合数字孪生与大语言模型，实现毫米波网络中连接感知的路径规划，显著提升信号强度并提高导航的可解释性与适应性。