大模型推理能力

Beyond Value: CHECKLIST for Testing Inferences in Planning-Based RL

Kin-Ho Lam, Delyar Tabatabai, Jed Irvine, Donald Bertucci, Anita Ruangrotsakun, Minsuk Kahng, Alan Fern

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

Comments This work will appear in the Proceedings of the 32nd International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS2022) https://icaps22.icaps-conference.org/papers

What We Talk About When We Talk About LLM Planning: Evidence for Two Distinct Planning Abilities

当我们谈论大语言模型规划时我们在谈论什么：两种不同规划能力的证据

Sukai Huang, Chenyuan Zhang, Fucai Ke, Zhixi Cai, Naim Rastgoo, Gholamreza Haffari, Hamid Rezatofighi

机构 * Faculty of Information Technology, Monash University（莫纳什大学信息技术学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型规划任务性能差异原因，通过在ACPBench-Hard上评估多个模型家族，应用多维项目反应理论模型，发现操作推理和结构枚举两个塑造规划性能的维度，推动大语言模型规划的能力层面评估。

Comments 19 pages. Keywords: Reasoning, Automated Planning, Item Responses Theory, LLMs as Planner Research Area: NLP and Symbolic Reasoning Research Area Keywords: neurosymbolic, planning in agents, symbolic reasoning Contribution Types: Model analysis & interpretability

AdaptR1: Reinforcement Learning Based Adaptive Interleaved Thinking in Multi-hop Question Answering

AdaptR1：基于强化学习的自适应交错思考在多跳问答中的应用

Yuxin Wang, Jiahao Lu, Qifeng Wu, Shicheng Fang, Chuanyuan Tan, Yining Zheng, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu

机构 * Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学系） ； Institute of Modern Languages and Linguistics, Fudan University（复旦大学现代语言与语言学研究院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出AdaptR1框架，通过强化学习动态分配每步推理预算，减少多跳问答中的过度思考，在保持性能的同时显著降低推理成本。

GSAM: A Generalizable and Safe Robotic Framework for Articulated Object Manipulation

GSAM: 一种通用且安全的铰接物体操作机器人框架

Beichen Shao, Mengying Xie, Heng Su, Wanyi Zhang, Mingyan Li, Yan Ding, Fausto Giunchiglia, Chao Chen

机构 * College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China（重庆大学计算机学院） ； Lumos Robotics, China（Lumos机器人中国） ； Xi'an Jiaotong-Liverpool University, China（西安交通大学利物浦大学） ； Fudan University, China（复旦大学） ； Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy（特伦托大学信息工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 规划推理 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出GSAM框架，通过视觉感知器生成运动学参数、基于VLM的细调器进行常识推理修正、交互约束函数生成器集成障碍物避免知识，并由运动学感知规划器验证轨迹可达性，在50个铰链任务上相比最佳基线将标准差降低3.1%、操作成功率提升36.0%。

Comments Accepted by the 19th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN 2026)

MiMo-Embodied: X-Embodied Foundation Model Technical Report

MiMo-Embodied：X-Embodied基础模型技术报告

Xiaoshuai Hao, Lei Zhou, Zhijian Huang, Zhiwen Hou, Yingbo Tang, Lingfeng Zhang, Guang Li, Zheng Lu, Shuhuai Ren, Xianhui Meng, Yuchen Zhang, Jing Wu, Jinghui Lu, Chenxu Dang, Jiayi Guan, Jianhua Wu, Zhiyi Hou, Hanbing Li, Shumeng Xia, Mingliang Zhou, Yinan Zheng, Zihao Yue, Shuhao Gu, Hao Tian, Yuannan Shen, Jianwei Cui, Wen Zhang, Shaoqing Xu, Bing Wang, Haiyang Sun, Zeyu Zhu, Yuncheng Jiang, Zibin Guo, Chuhong Gong, Chaofan Zhang, Wenbo Ding, Kun Ma, Guang Chen, Rui Cai, Diyun Xiang, Heng Qu, Fuli Luo, Hangjun Ye, Long Chen

机构 * Xiaomi Embodied Intelligence Team（小米具身智能团队） 纠错

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

AI总结 MiMo-Embodied是首个跨具身基础模型，成功整合并实现自动驾驶和具身AI领域的最先进性能，在17个具身AI基准和12个自动驾驶基准中均取得新纪录，通过多阶段学习、数据构建和CoT/RL微调实现领域间的强正迁移。

Comments Code: https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Embodied | Model: https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-Embodied-7B

Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space

Shibo Hao, Sainbayar Sukhbaatar, DiJia Su, Xian Li, Zhiting Hu, Jason Weston, Yuandong Tian

机构 * FAIR at Meta（Meta 的 FAIR） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；planning(abstract)

Comments Accepted to COLM 2025

Bridging Tool Dependencies and Domain Knowledge: A Graph-Based Framework for In-Context Planning

Shengjie Liu, Li Dong, Zhenyu Zhang

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

Comments 4 pages, 2 figures, short paper, NeurIPS 2025 workshop on Bridging Language, Agent, and World Models for Reasoning and Planning

ReVoLT: Relational Reasoning and Voronoi Local Graph Planning for Target-driven Navigation

Junjia Liu, Jianfei Guo, Zehui Meng, Jingtao Xue

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

Comments 8 pages, 7 figures

Uncertainty as a Planning Signal: Multi-Turn Decision Making for Goal-Oriented Conversation

不确定性作为规划信号：面向目标导向对话的多轮决策

Xinyi Ling, Ye Liu, Reza Averly, Xia Ning

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CUP框架，通过结合语言模型与结构化规划，解决目标导向对话中不确定性与信息获取之间的平衡问题，提升对话成功率并减少交互轮次。

Comments COLM 2026

SIMMER: Benchmarking Latent Failures in LLM Executable Planning with a World Model

SIMMER: 基于世界模型评估LLM可执行规划中的潜在故障

Xiaoxin Lu, Ranran Haoran Zhang, Rui Zhang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出SIMMER基准，通过人工策划的厨房领域符号世界模型，评估LLM规划中的潜在故障；实验发现前沿模型最多17%无错误计划，56%含潜在故障，多数不可逆；反事实预演可减少72%潜在故障和75%不可逆案例。

Comments Accepted at COLM 2026

Does Faithfulness-Guided Alignment Hurt Accuracy? Unlocking Accurate and Faithful Post-Retrieval Reasoning

CRAFT: 通过强化学习进行多跳问答的校准推理与答案忠实轨迹

Yu Liu, Wenxiao Zhang, Diandian Guo, Cong Cao, Fangfang Yuan, Qiang Sun, Yanbing Liu, Jin B. Hong, Zhiyuan Ma

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

AI总结 CRAFT通过强化学习框架提升多跳问答的推理准确性和答案忠实度，结合确定性奖励和判官奖励，增强推理轨迹的可审计性与语义一致性。

From Evidence to Trajectory: Abductive Reasoning Path Synthesis for Retrieval-Augmented Generation Agents Development

从证据到轨迹：用于检索增强生成智能体开发的溯因推理路径合成

Muzhi Li, Jinhu Qi, Yihong Wu, Minghao Zhao, Liheng Ma, Yifan Li, Xinyu Wang, Zhenghan Tai, Zixing Song, Yingxue Zhang, Ho-fung Leung, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Sha Tin, NT, Hong Kong（香港中文大学） ； Université de Montréal, Montréal, Quebéc, Canada（蒙特利尔大学） ； McGill University, Montréal, Quebéc, Canada（麦吉尔大学） ； Mila - Quebéc AI Institute, Montréal, Quebéc, Canada（魁北克AI研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab, Montréal, Quebéc, Canada（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 针对检索增强生成智能体开发缺乏可执行轨迹问题，提出EviPath范式，通过溯因子任务规划、忠实子问题回答、对话微调三个阶段合成推理路径，实验表明基于此训练的模型在开放域问答中显著优于基线。

Comments KDD 2026 Research Track

Git-Assistant: Planning-Based Support for Updating Git Repositories

Git辅助工具：基于规划的Git仓库更新支持

Alfredo Garrachón Ruiz, Tomás de la Rosa, Daniel Borrajo

机构 * AI Research, JPMorganChase（人工智能研究，摩根大通） 纠错

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

AI总结 研究针对git工具对开发者有挑战的问题，提出结合大语言模型与自动规划的Git-Assistant，经合成和随机git环境评估，证明该方法能提升仓库管理可靠性、减少错误，展现混合人工智能方法在开发者辅助上的潜力。

Comments Pending permissions from the private company

Tool-MCoT: Tool Augmented Multimodal Chain-of-Thought for Content Safety Moderation

Tool-MCoT：用于内容安全审核的工具增强多模态链式思维

Shutong Zhang, Dylan Zhou, Yinxiao Liu, Yang Yang, Huiwen Luo, Wenfei Zou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Google（谷歌） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文提出Tool-MCoT，一种基于工具增强的多模态链式思维模型，用于提升内容安全审核的效率与准确性，通过训练小语言模型以有效利用外部工具进行推理和决策。

APIVOT: Adaptive Planning with Interleaved Vision-Language Thoughts

APIVOT：具有交错视觉语言思维的自适应规划

Emily Jin, Joy Hsu, Yiqing Xu, Weiyu Liu, Nick Haber, Jiajun Wu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究长期机器人规划问题，提出基于VLM的APIVOT规划器，通过自适应交错语言和视觉思维，利用语言语义推理、视觉思维验证几何可行性，在长期厨房任务中表现出色，提升了规划成功率和推理效率。

Comments Project Page: https://emilyzjin.github.io/projects/apivot.html

Self-Evolving World Models for LLM Agent Planning

面向LLM智能体规划的自我进化世界模型

Xuan Zhang, Wenxuan Zhang, See-Kiong Ng, Yang Deng

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） 纠错

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

AI总结 提出WorldEvolver框架，通过情景记忆、语义记忆和选择性预见三个模块在测试时修正世界模型，提升预测准确性和下游规划成功率。

CostBench: Evaluating Multi-Turn Cost-Optimal Planning and Adaptation in Dynamic Environments for LLM Tool-Use Agents

CostBench：评估LLM工具使用代理在动态环境中的多轮成本最优规划与适应

Jiayu Liu, Cheng Qian, Zhaochen Su, Qing Zong, Shijue Huang, Bingxiang He, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CostBench，一个以成本为中心的可扩展基准，用于评估LLM代理在动态环境中的经济推理和重新规划能力，揭示现有模型在成本感知规划方面的显著不足。

MAGNIFIED: RL Fine-tuning of Multimodal Large Language Models for Motion Planning

MAGNIFIED: 多模态大语言模型的强化学习微调用于运动规划

Letian Chen, Yiren Lu, Justin Fu, Yichen Xie, Runsheng Xu, Jyh-Jing Hwang, Ben Sapp, Drago Anguelov

机构 * Waymo LLC（Waymo有限责任公司） 纠错

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

AI总结 提出MAGNIFIED方法，通过强化学习微调多模态大语言模型，利用令牌级奖励优化规划目标，在Waymo数据集上显著降低重叠率和偏离道路率。

Journal ref ICRA 2026

MedAI: Evaluating TxAgent's Therapeutic Agentic Reasoning in the NeurIPS CURE-Bench Competition

MedAI: 评估 TxAgent 在 NeurIPS CURE-Bench 竞赛中的治疗性智能推理

Tim Cofala, Christian Kalfar, Jingge Xiao, Johanna Schrader, Michelle Tang, Wolfgang Nejdl

机构 * L3S Research Center（L3S研究中心） 纠错

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

AI总结 本文介绍 TxAgent，一种通过迭代检索增强生成和统一生物医学工具集进行治疗决策的智能AI方法，并在CURE-Bench竞赛中评估其推理质量，通过改进工具检索策略提升性能，荣获开放科学卓越奖。

Comments 7 pages, 3 figures

CRANE: Constrained Reasoning Injection for Code Agents via Nullspace Editing

CRANE：通过空域编辑实现代码代理的约束推理注入

Mingzhi Zhu, Michele Merler, Raju Pavuluri, Stacy Patterson

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 CRANE通过空域编辑技术，结合推理和工具使用能力，提升代码代理性能，在多个基准测试中取得显著成果。

RetroReasoner: A Reasoning LLM for Strategic Retrosynthesis Prediction

RetroReasoner：一种用于战略 retrosynthesis 预测的推理 LLM

Hanbum Ko, Chanhui Lee, Ye Rin Kim, Rodrigo Hormazabal, Sehui Han, Sungbin Lim, Sungwoong Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Korea University（韩国大学人工智能系） ； Department of Statistics, Korea University（韩国大学统计系） ； Materials Intelligence Lab, LG AI Research（LG人工智能研究实验室） 纠错

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

AI总结 RetroReasoner 通过监督微调和强化学习，捕捉化学家基于断键策略的推理过程，提升 retrosynthesis 预测的准确性和多样性。

Comments 35 pages, 19 figures

Finding the Minimal Parameter Budget for Implicit Reasoning: A Data Complexity Driven Scaling Law for Language Models

寻找隐式推理的最小参数预算：一种基于数据复杂度的语言模型缩放定律

Xinyi Wang, Shawn Tan, Shenbo Xu, Mingyu Jin, William Yang Wang, Rameswar Panda, Yikang Shen

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文通过控制合成环境中的预训练实验，发现语言模型隐式推理所需的最小参数预算与图搜索熵之间存在缩放定律，并确定了每参数最多可处理约0.008比特信息的容量上限。

Comments Accepted to ICML 2026

Can Vibe Coding Beat Graduate CS Students? An LLM vs. Human Coding Tournament on Market-driven Strategic Planning

能否用Vibe编码击败研究生计算机科学学生？一个LLM与人类编码竞赛在市场驱动的战略规划中的表现

Panayiotis Danassis, Naman Goel

机构 * University of Southampton（苏塞克斯大学） ； University of Oxford and Alan Turing Institute（牛津大学和艾伦·图灵研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一个基于现实物流优化问题（拍卖、取件和送货问题）的多智能体推理驱动基准，该问题结合了竞争拍卖与容量受限路由。研究通过比较40个LLM编码代理与17个人类编码代理在12场双打全部比赛和约4万场比赛中的表现，揭示了人类编码代理在战略规划和优化任务中的优势，以及LLM在现实世界中生成有效代码的能力不足。

ChatSOP: An SOP-Guided MCTS Planning Framework for Controllable LLM Dialogue Agents

ChatSOP: 一种SOP引导的MCTS规划框架，用于可控的LLM对话代理

Zhigen Li, Jianxiang Peng, Yanmeng Wang, Yong Cao, Tianhao Shen, Minghui Zhang, Linxi Su, Shang Wu, Yihang Wu, Yuqian Wang, Ye Wang, Wei Hu, Jianfeng Li, Shaojun Wang, Jing Xiao, Deyi Xiong

机构 * TJUNLP Lab, College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能计算学院TJUNLP实验室） ； Ping An Technology（平安科技） ； Tübingen AI Center, University of Tübingen（图宾根大学图宾根人工智能中心） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） 纠错

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

AI总结 提出ChatSOP框架，通过SOP引导的蒙特卡洛树搜索增强LLM对话代理的可控性，在动作准确率上相比GPT-3.5基线提升27.95%。

Comments Accepted to ACL 2025 main

Journal ref Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 17637-17659, 2025

RLVR without Ineffective Samples: Group Prioritized Off-Policy Optimization for LLM Reasoning

RLVR 无需无效样本：面向 LLM 推理的群体优先级离策略优化

Yixiu Mao, Yun Qu, Qi Wang, Heming Zou, Xiangyang Ji

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 针对强化学习中无效样本导致学习信号不足的问题，提出群体优先级离策略优化（POPO），通过优先级群体重放和解耦重要性采样，在不增加额外采样开销的情况下提升推理性能。

AblationBench: Evaluating Automated Planning of Ablations in Empirical AI Research

AblationBench：评估实证AI研究中消融实验的自动规划

Talor Abramovich, Gal Chechik

机构 * Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 提出AblationBench基准套件，包含作者消融和审稿人消融两个任务，用于评估语言模型在AI研究中规划消融实验的能力，实验表明当前最佳模型仅能识别45%的原始消融，低于人类水平。

Comments AI4Science Workshop, ICML 2026; Project page: https://ablation-bench.github.io/

Language-Native Materials Processing Design by Lightly Structured Text Database and Reasoning Large Language Model

基于轻结构化文本数据库和推理大语言模型的自然语言材料加工设计

Yuze Liu, Zhaoyuan Zhang, Xiangsheng Zeng, Yihe Zhang, Leping Yu, Liu Yang, Lejia Wang, Xi Yu

机构 * State Key Laboratory of Advanced Materials for Intelligent Sensing, Key Laboratory of Organic Integrated Circuit, Ministry of Education & Tianjin Key Laboratory of Molecular Optoelectronic Sciences, Department of Chemistry, School of Science, Tianjin University（智能传感先进材料国家重点实验室、有机集成电路重点实验室、教育部、天津分子光电子科学重点实验室、化学系、天津大学） ； Language Intelligence Technology Co., Ltd.（语言智能技术有限公司） ； College of Intelligence and Computing, Tianjin University（智能与计算学院、天津大学） ； School of Materials and Chemical Engineering, Ningbo University of Technology（材料与化学工程学院、宁波工业大学） 纠错

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

AI总结 将材料合成规划重构为文本推理问题，通过轻结构化知识基底结合检索增强生成与经验增强推理，在氮化硼纳米片剥离中三轮迭代获得高质量协议。

When Should a Robot Think? Resource-Aware Reasoning via Reinforcement Learning for Embodied Robotic Decision-Making

机器人何时应该思考？基于强化学习的资源感知推理在具身机器人决策中的应用

Jun Liu, Pu Zhao, Zhenglun Kong, Xuan Shen, Peiyan Dong, Fan Yang, Lin Cui, Hao Tang, Geng Yuan, Wei Niu, Wenbin Zhang, Xue Lin, Gaowen Liu, Yanzhi Wang, Dong Huang

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Northeastern University（东北大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Fujitsu Research of America（美国富士通研究） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； EmbodyX Inc（EmbodyX公司） ； Cisco Systems（思科系统） 纠错

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

AI总结 提出RARRL框架，通过强化学习学习高层编排策略，使具身代理能自适应决定是否调用LLM推理、选择推理角色及分配计算预算，以平衡推理开销与任务成功率。

Reasoning on the Manifold: Bidirectional Consistency for Self-Verification in Diffusion Language Models

流形上的推理：扩散语言模型中用于自我验证的双向一致性

Jiaoyang Ruan, Xin Gao, Yinda Chen, Hengyu Zeng, Liang Du, Guanghao Li, Jie Fu, Jian Pu

机构 * Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence（脑启发智能科学与技术研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； IEG, Tencent Inc.（腾讯IEG） 纠错

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

AI总结 提出双向流形一致性（BMC），一种无训练、无监督的度量方法，通过前向掩码和后向重建循环量化生成序列的稳定性，用于扩散语言模型的诊断、推理和对齐。

Comments 31 pages, 7 figures. Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). Camera-ready version

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, PMLR 306, 2026

AgentFugue: Agent Scaling for Long-Horizon Tasks through Collective Reasoning

AgentFugue：通过集体推理实现长时域任务的智能体扩展

Yuyang Hu, Hongjin Qian, Shuting Wang, Jiongnan Liu, Tong Zhao, Xiaoxi Li, Zheng Liu, Zhicheng Dou

机构 * GSAI, Renmin University of China（GSAI，中国人民大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出AgentFugue框架，通过共享推理中心实现多个对等智能体并行探索和选择性信息共享，无需显式角色分工或工作流编排，从而提升长时域任务性能。