大模型推理能力

ReasonCD: A Multimodal Reasoning Large Model for Implicit Change-of-Interest Semantic Mining

ReasonCD: 一种用于隐含兴趣语义挖掘的多模态推理大模型

Zhenyang Huang, Xiao Yu, Yi Zhang, Decheng Wang, Hang Ruan

机构 * Beijing Institute of Tracking and Telecommunications Technology（北京跟踪与电信技术研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 ReasonCD通过利用预训练大语言模型的推理能力，挖掘用户隐含任务意图，实现更高效的变化检测与解释。

WorldRFT: Latent World Model Planning with Reinforcement Fine-Tuning for Autonomous Driving

WorldRFT: 通过强化微调的潜在世界模型进行自动驾驶的规划

Pengxuan Yang, Ben Lu, Zhongpu Xia, Chao Han, Yinfeng Gao, Teng Zhang, Kun Zhan, XianPeng Lang, Yupeng Zheng, Qichao Zhang

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 WorldRFT通过强化学习微调提升自动驾驶规划性能，实现安全性和效率的双重优化。

Comments AAAI 2026, first version

Scrum Sprint Planning: LLM-based and algorithmic solutions

Scrum迭代规划：基于大语言模型和算法的解决方案

Yuwon Yoon, Kevin Iwan, Madeleine Zwart, Xiaohan Qin, Hina Lee, Maria Spichkova

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文探讨了大语言模型在Scrum迭代规划中的应用，通过实验发现其结果质量不满足直接使用需求。

DriveMLM: Aligning Multi-Modal Large Language Models with Behavioral Planning States for Autonomous Driving

DriveMLM: 通过行为规划状态对齐多模态大语言模型以实现自动驾驶

Erfei Cui, Wenhai Wang, Zhiqi Li, Jiangwei Xie, Haoming Zou, Hanming Deng, Gen Luo, Lewei Lu, Xizhou Zhu, Jifeng Dai

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 DriveMLM通过多模态大语言模型对齐行为规划状态，提升自动驾驶系统的决策能力与闭环性能。

Comments Accepted to Visual Intelligence

Journal ref Visual Intelligence, Volume 3, article number 22, (2025)

DrivePI: Spatial-aware 4D MLLM for Unified Autonomous Driving Understanding, Perception, Prediction and Planning

DrivePI: 基于空间感知的4D MLLM用于统一自动驾驶理解、感知、预测与规划

Zhe Liu, Runhui Huang, Rui Yang, Siming Yan, Zining Wang, Lu Hou, Di Lin, Xiang Bai, Hengshuang Zhao

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd.（英维智能科技有限公司） ； Tianjin University（天津大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 DrivePI是一种基于空间感知的4D MLLM，用于统一自动驾驶的理解、感知、预测和规划，通过端到端优化实现多任务并行，提升性能并减少碰撞率。

A Rule-Aware Prompt Framework for Structured Numeric Reasoning in Cyber-Physical Systems

面向物理系统结构化数值推理的规则感知提示框架

Yichen Liu, Hongyu Wu, Bo Liu

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种规则感知提示框架，用于在基于物理的系统中实现结构化数值推理，通过模块化设计提升规则遵循性和效率。

Your plan may succeed, but what about failure? Investigating how people use ChatGPT for long-term life task planning

你的计划可能成功，但失败呢？探究人们如何利用ChatGPT进行长期生活任务规划

Ben Wang, Jiqun Liu

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究探讨人们如何利用ChatGPT进行长期生活任务规划，发现AI在结构化目标和生成想法方面有帮助，但输出缺乏个性化和适应性，需用户主动调整。

Reconstructing Transportation Cost Planning Theory: A Multi-Layered Framework Integrating Stepwise Functions, AI-Driven Dynamic Pricing, and Sustainable Autonomy

重构运输成本规划理论：一种整合分步函数、AI驱动动态定价和可持续自主性的多层框架

Samuel Darwisman

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出动态可持续成本规划理论，整合分步成本函数、AI驱动动态定价和自动驾驶电动车，以优化运输成本并提升可持续性。

Comments 20 pages, 3 tables, 2 figures

Knowing the Answer Isn't Enough: Fixing Reasoning Path Failures in LVLMs

知道答案还不够：修复大型视觉-语言模型中的推理路径失败

Chaoyang Wang, Yangfan He, Yiyang Zhou, Yixuan Wang, Jiaqi Liu, Peng Xia, Zhengzhong Tu, Mohit Bansal, Huaxiu Yao

机构 * UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 PSO通过优化推理路径选择，提升大型视觉-语言模型的推理准确性和稳定性。

Adaptive Chain-of-Focus Reasoning via Dynamic Visual Search and Zooming for Efficient VLMs

基于动态视觉搜索和缩放的自适应聚焦推理方法用于高效VLMs

Xintong Zhang, Zhi Gao, Bofei Zhang, Pengxiang Li, Xiaowen Zhang, Yang Liu, Tao Yuan, Yuwei Wu, Yunde Jia, Song-Chun Zhu, Qing Li

机构 * organization= School of Computer Science \& Technology, Beijing Institute of Technology , city= Beijing , country= China ； organization= State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI , city= Beijing , country= China ； organization= School of Intelligence Science ； Technology, Peking University , city= Beijing , country= China ； organization= Guangdong Laboratory of Machine Perception ； Intelligent Computing, Shenzhen MSU--BIT University , city= Shenzhen , country= China ； organization= Department of Automation, Tsinghua University , city= Beijing , country= China 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于动态视觉搜索和缩放的自适应聚焦推理方法，提升VLMs的多模态推理效率和实际应用效果。

Comments https://github.com/xtong-zhang/Chain-of-Focus

Prediction-Driven Motion Planning: Route Integration Strategies in Attention-Based Prediction Models

基于预测的运动规划：注意力预测模型中的路线整合策略

Marlon Steiner, Royden Wagner, Ömer Sahin Tas, Christoph Stiller

机构 * Institute of Measurement and Control Systems, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（测量与控制系统研究所，卡尔斯鲁厄理工学院） ； FZI Research Center for Information Technology（信息技术研究所以） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于注意力机制的运动预测模型，通过整合导航信息提升预测与规划任务的性能。

Comments In Proceedings of the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Gold Coast, AUSTRALIA, 18-21 November 2025

Connecting the Dots: Training-Free Visual Grounding via Agentic Reasoning

连接点：通过代理推理实现无需训练的视觉接地

Liqin Luo, Guangyao Chen, Xiawu Zheng, Yongxing Dai, Yixiong Zou, Yonghong Tian

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 GroundingAgent通过代理推理实现无需微调的视觉接地，达到65.1%的零样本准确率，并在选择阶段实现90%的准确率，展示了LLM推理能力的重要性。

Comments AAAI 2026

DiffRefiner: Coarse to Fine Trajectory Planning via Diffusion Refinement with Semantic Interaction for End to End Autonomous Driving

DiffRefiner: 通过扩散细化与语义交互实现从粗到细的轨迹规划用于端到端自动驾驶

Liuhan Yin, Runkun Ju, Guodong Guo, Erkang Cheng

机构 * Nullmax 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 DiffRefiner通过两阶段框架结合扩散细化与语义交互，实现更精确的端到端自动驾驶轨迹规划，取得新纪录。

Comments Accepted to AAAI 2026

Sparse Reasoning is Enough: Biological-Inspired Framework for Video Anomaly Detection with Large Pre-trained Models

稀疏推理已足够：基于生物启发的视频异常检测大预训练模型框架

He Huang, Zixuan Hu, Dongxiao Li, Yao Xiao, Ling-Yu Duan

机构 * School of Computer Science Peking University（北京大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 ReCoVAD通过生物启发的双通路框架实现视频异常检测，利用稀疏推理降低计算成本，取得最佳无训练性能。

Risk Map As Middleware: Towards Interpretable Cooperative End-to-end Autonomous Driving for Risk-Aware Planning

风险地图作为中间件：迈向风险感知的可解释协作端到端自动驾驶

Mingyue Lei, Zewei Zhou, Hongchen Li, Jiaqi Ma, Jia Hu

机构 * Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University（教育部道路与交通工程重点实验室，同济大学） ； UCLA Mobility Lab, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校UCLA移动实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出RiskMM框架，通过风险地图中间件提升自动驾驶的可解释性和风险感知规划能力。

Comments IEEE RA-L

CorrectAD: A Self-Correcting Agentic System to Improve End-to-end Planning in Autonomous Driving

Enhui Ma, Lijun Zhou, Tao Tang, Jiahuan Zhang, Junpeng Jiang, Zhan Zhang, Dong Han, Kun Zhan, Xueyang Zhang, XianPeng Lang, Haiyang Sun, Xia Zhou, Di Lin, Kaicheng Yu

机构 * Li Auto Inc. ； Autolab, Westlake University（Autolab，西lake大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

CoTBox-TTT: Grounding Medical VQA with Visual Chain-of-Thought Boxes During Test-time Training

Jiahe Qian, Yuhao Shen, Zhangtianyi Chen, Juexiao Zhou, Peisong Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港大学深圳研究院数据科学学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：chain-of-thought(title,abstract)

Reasoning Text-to-Video Retrieval via Digital Twin Video Representations and Large Language Models

Yiqing Shen, Chenxiao Fan, Chenjia Li, Mathias Unberath

机构 * Department of Computer Science, Johns Hopkins University（计算机科学系，约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

Efficient Multiagent Planning via Shared Action Suggestions

Dylan M. Asmar, Mykel J. Kochenderfer

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

Comments Repository: https://github.com/sisl/MCAS Accepted to AAAI 2026

Game-Theoretic Safe Multi-Agent Motion Planning with Reachability Analysis for Dynamic and Uncertain Environments (Extended Version)

Wenbin Mai, Minghui Liwang, Xinlei Yi, Xiaoyu Xia, Seyyedali Hosseinalipour, Xianbin Wang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（国立新加坡大学电气与计算机工程系） ； Department of Control Science and Engineering, Shanghai Institute of Intelligent Science and Technology（上海智能科学与技术研究院控制科学与工程系） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

Comments 12 pages, 9 figures

Bootstrapped LLM Semantics for Context-Aware Path Planning

Mani Amani, Behrad Beheshti, Reza Akhavian

机构 * San Diego State University（圣地亚哥州立大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

A Learning-Based Framework for Collision-Free Motion Planning

Mateus Salomão, Tianyü Ren, Alexander König

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

Safe Planning in Interactive Environments via Iterative Policy Updates and Adversarially Robust Conformal Prediction

Omid Mirzaeedodangeh, Eliot Shekhtman, Nikolai Matni, Lars Lindemann

机构 * Automatic Control Laboratory (IfA)（自动控制实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

LLM-GROP: Visually Grounded Robot Task and Motion Planning with Large Language Models

Xiaohan Zhang, Yan Ding, Yohei Hayamizu, Zainab Altaweel, Yifeng Zhu, Yuke Zhu, Peter Stone, Chris Paxton, Shiqi Zhang

机构 * The State University of New York at Binghamton（纽约州立大学布林顿分校） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Sony AI（索尼人工智能） ； Hello Robot（Hello Robot公司） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； OneStar Robotics（OneStar机器人） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

Journal ref The International Journal of Robotics Research, 2025, Vol. 0(0), pp. 1-19

Conformalized Non-uniform Sampling Strategies for Accelerated Sampling-based Motion Planning

Shubham Natraj, Bruno Sinopoli, Yiannis Kantaros

机构 * Department of Electrical and Systems Engineering, Washington University in St. Louis（电气与系统工程系，华盛顿大学圣路易斯分校） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

ALAS: Transactional and Dynamic Multi-Agent LLM Planning

Longling Geng, Edward Y. Chang

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

VFocus: Better Verilog Generation from Large Language Model via Focused Reasoning

Zhuorui Zhao, Bing Li, Grace Li Zhang, Ulf Schlichtmann

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

Comments accepted by SOCC 2025

CogPlanner: Unveiling the Potential of Agentic Multimodal Retrieval Augmented Generation with Planning

Xiaohan Yu, Zhihan Yang, Chong Chen

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

Comments Accepted by SIGIR-AP 2025

ReaKase-8B: Legal Case Retrieval via Knowledge and Reasoning Representations with LLMs

Yanran Tang, Ruihong Qiu, Xue Li, Zi Huang

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

Stochastic Long-Term Joint Decarbonization Planning for Power Systems and Data Centers: A Case Study in PJM

Zhentong Shao, Nanpeng Yu, Daniel Wong

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)