大模型推理能力

CXRAgent: Director-Orchestrated Multi-Stage Reasoning for Chest X-Ray Interpretation

CXRAgent：用于胸部X光解读的由主任编排的多阶段推理

Jinhui Lou, Yan Yang, Zhou Yu, Zhenqi Fu, Weidong Han, Qingming Huang, Jun Yu

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Department of Colorectal Medical Oncology, Zhejiang Cancer Hospital（浙江省肿瘤医院结直肠医学肿瘤科） ； School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机与控制工程学院） ； School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 针对胸部X光解读中模型适应性差等问题，提出CXRAgent，通过中央主任协调多阶段，包括工具调用、诊断规划和协作决策，实验证明该方法性能出色，能提供视觉证据并适应不同临床任务。

Comments 10 pages, 4 figures, 7 Tables

Language Models as Higher-Order Planning Formalizers

语言模型规划器无法扩展，但形式化器可以吗？

Owen Jiang, Cassie Huang, Ashish Sabharwal, Li Zhang

机构 * Drexel University（德雷克斯el大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究发现语言模型形式化器在规划问题中表现优于规划器，通过分治技术提升鲁棒性，并引入形式化挑战。

SpecEyes: Accelerating Agentic Multimodal LLMs via Speculative Perception and Planning

SpecEyes: 通过推测感知和规划加速代理多模态大语言模型

Haoyu Huang, Jinfa Huang, Zhongwei Wan, Xiawu Zheng, Rongrong Ji, Jiebo Luo

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

AI总结 SpecEyes通过推测规划框架减少代理多模态大语言模型的序列开销，提升并发性能，实验显示在保持准确性的同时实现1.1-3.35倍的加速。

Comments ECCV 2026, Code: https://github.com/MAC-AutoML/SpecEyes

Search for Truth from Reasoning: A Dynamic Representation Editing Framework for Steering LLM Trajectories

从推理中寻找真理：一种用于引导LLM轨迹的动态表示编辑框架

Tianlong Wang, Yuhang Wang, Weibin Liao, Xin Gao, Xinyu Ma, Yang Lin, Yasha Wang, Liantao Ma

机构 * ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Peking University Information Technology Institute (Tianjin Binhai)（北京大学信息技术研究院（天津滨海）） 纠错

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

AI总结 提出DynaSteer动态表示编辑框架，通过模式聚类和Fisher-LDA提取纯净真理，并基于前瞻熵选择性引导轨迹，提升LLM推理真实性。

Comments Accepted by ICML'26

Planning over MAPF Agent Dependencies via Multi-Dependency PIBT

通过多依赖PIBT规划MAPF智能体依赖关系

Zixiang Jiang, Yulun Zhang, Rishi Veerapaneni, Jiaoyang Li

机构 * University Of Melbourne（墨尔本大学） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出多依赖PIBT（MD-PIBT）框架，通过搜索智能体依赖关系来规划多智能体路径，在拥挤环境中高效处理多达10000个智能体，支持多种运动学约束。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

LWDrive: Layer-Wise World-Model-Guided Vision-Language Model Planning for Autonomous Driving

LWDrive: 基于逐层世界模型的视觉-语言模型自动驾驶规划

Chen Yang, Yuhao Wei, Ze Xu, Ziheng Zou, Shuang Liang, Delin Ouyang, Lingfeng Qi, Jie Li, Guofa Li

机构 * Chongqing University（重庆大学） 纠错

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

AI总结 提出LWDrive框架，通过逐层世界模型引导，将VLM输出的粗轨迹逐步细化为几何精确、多视角感知的规划轨迹，在NAVSIM基准上取得92.0分。

LLM-Evolved Domain-Independent Heuristics for Symbolic AI Planning

LLM进化的符号AI规划领域无关启发式

Elliot Gestrin, Jendrik Seipp

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

AI总结 本文使用进化搜索让大语言模型生成领域无关的启发式函数，在未见测试域上超越手工最优启发式，并首次系统评估了启发式的信息性-速度权衡。

Comments Accepted at the LM4Plan workshop at ICAPS 2026

RoboGPT-R1: Enhancing Robot Task Planning with Reinforcement Learning

RoboGPT-R1: 通过强化学习增强机器人任务规划

Jinrui Liu, Bingyan Nie, Boyu Li, Yaran Chen, Yuze Wang, Shunsen He, Haoran Li

机构 * Institute of Automation, CASIA（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学技术大学人工智能学院） ； Huawei Cloud Technology Co., Ltd（华为云技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出RoboGPT-R1两阶段微调框架，先监督学习获取基础知识，再通过强化学习提升视觉空间理解和推理能力，在EmbodiedBench上超越GPT-4o-mini 21.33%。

Journal ref Proceedings of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026), pp. 2827-2837, IFAAMAS, 2026

RECON: Reasoning with Condensation for Efficient Retrieval-Augmented Generation

RECON：基于压缩的推理用于高效检索增强生成

Zhichao Xu, Minheng Wang, Yawei Wang, Wenqian Ye, Yuntao Du, Yunpu Ma, Yijun Tian

机构 * University of Utah（犹他大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； George Washington University（乔治·华盛顿大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Shandong University（山东大学） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； University of Notre Dame（诺特丹大学） 纠错

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

AI总结 提出RECON框架，在强化学习搜索代理的多轮推理中插入观察压缩器，通过两阶段课程训练实现上下文压缩，提升训练和推理效率并增强问答性能。

Comments Techinical report

Afford-X: Generalizable and Slim Affordance Reasoning for Task-oriented Manipulation

Afford-X：面向任务型操作的通用且轻量化的可供性推理模型

Xiaomeng Zhu, Yuyang Li, Leiyao Cui, Pengfei Li, Huan-ang Gao, Yixin Zhu, Hao Zhao

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所） ； Institute for Al Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究人员推出LVIS-Aff数据集，开发了Afford-X可供性推理模型，其性能优于现有非LLM方法和此前会议论文结果，参数紧凑、推理速度快，可部署于本地设备助力机器人任务导向型操作。

Any House Any Task: Scalable Long-Horizon Planning for Abstract Human Tasks

任何房屋任何任务：为抽象人类任务的可扩展长周期规划

Zhihong Liu, Yang Li, Rengming Huang, Cewu Lu, Panpan Cai

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

AI总结 AHAT是一种优化长周期规划的家庭任务规划器，通过结合LLM和TGPO算法，在复杂家庭任务中实现高效规划。

Authoring for Living Worlds: Tool-Constrained LLM Agents for Executable Multi-Actor Scenarios

代理视频生成：通过工具约束的LLM规划从文本到可执行事件图

Nicolae Cudlenco, Mihai Masala, Marius Leordeanu

机构 * Institute of Mathematics of the Romanian Academy（罗马尼亚科学院数学研究所） ； National University of Science and Technology Politehnica Bucharest（布加勒斯特理工大学） ； Büchi Labortechnik AG（布奇实验室技术股份公司） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种代理系统，通过LLM生成结构化的事件图规范，并在3D引擎中确定性执行，解决了传统视频生成的语义可靠性问题，展示了在物理真实性和语义对齐上的优越表现。

VersualRL: Closed-Loop Verbal Reinforcement Learning with Visual Execution Feedback for Task-Level Robot Planning

闭环言语强化学习用于任务级机器人规划

Dmitrii Plotnikov, Iaroslav Kolomiets, Dmitrii Maliukov, Dmitrij Kosenkov, Daniia Zinniatullina, Artem Trandofilov, Georgii Gazaryan, Kirill Bogatikov, Timofei Kozlov, Mikhail Konenkov, Miguel Altamirano Cabrera, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skolkovo Institute of Science and Technology（智能空间机器人实验室，斯克尔科夫科学与技术研究所） 纠错

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

AI总结 提出闭环言语强化学习框架，通过大语言模型与视觉语言模型交互，在符号规划层迭代优化行为树，实现可解释的任务级规划与执行不确定性下的自适应。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

UniDrive-WM: Unified Understanding, Planning and Generation World Model for Autonomous Driving

UniDrive-WM：面向自动驾驶的统一理解、规划和生成世界模型

Zhexiao Xiong, Xin Ye, Burhan Yaman, Sheng Cheng, Yiren Lu, Jingru Luo, Nathan Jacobs, Liu Ren

机构 * Bosch Research North America & Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI)（博世北美研究院与博世人工智能中心） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 提出UniDrive-WM，一个基于VLM的统一世界模型，联合执行场景理解、轨迹规划和未来图像生成，在Bench2Drive上轨迹误差降低7.3%，碰撞率降低10.4%。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://unidrive-wm.github.io/UniDrive-WM

Visual-Language-Guided Task Planning for Horticultural Robots

面向园艺机器人的视觉-语言引导任务规划

Jose Cuaran, Kendall Koe, Aditya Potnis, Naveen Kumar Uppalapati, Girish Chowdhary

机构 * the Siebel School of Computing and Data Science（塞比尔计算与数据科学学院） ； the Department of Agricultural and Biological Engineering（农业与生物工程系） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算中心） 纠错

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

AI总结 提出一种模块化框架，利用视觉语言模型（VLM）主动查询异构数据源来引导机器人任务规划，在单作和混作环境中进行短期和长期作物监测任务基准测试，发现零样本VLM在短期任务中表现稳健（成功率87%），但长期多目标任务成功率低于10%，且依赖噪声语义地图时性能下降。

Comments 18 pages, 6 figures

Metaphors are a Source of Cross-Domain Misalignment of Large Reasoning Models

隐喻是大推理模型跨领域失调的根源

Zhibo Hu, Chen Wang, Yanfeng Shu, Hye-young Paik, Liming Zhu

机构 * The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； CSIRO Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织数据61） 纠错

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

AI总结 研究发现训练数据中的隐喻会导致大推理模型在推理输出中出现跨领域失调，通过隐喻干预可显著改变失调程度，并设计出高精度检测器。

Comments 19 pages, 6 figures

Explore-Execute Chain: Towards an Efficient Structured Reasoning Paradigm

探索-执行链：迈向高效的结构化推理范式

Kaisen Yang, Tinghe Zhang, Rushi Shah, Kaicheng Yang, Qinwei Ma, Dianbo Liu, Alex Lamb

机构 * Qizhi Institute（启智研究院） ； Dept. of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Engineering Department, National University of Singapore（新加坡国立大学工程系） ； Dept. of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化系） ； IIIS, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； College of Software, Northeastern University（东北大学软件学院） 纠错

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

AI总结 提出探索-执行链（E²C），将推理分为随机探索阶段（生成简洁高层计划）和确定性执行阶段（忠实执行计划），通过因果SFT和RL训练分离，在AIME'2024上以更少token超越思维树，并支持轻量领域适应。

AlignDrive: Aligned Lateral-Longitudinal Planning for End-to-End Autonomous Driving

AlignDrive: 用于端到端自动驾驶的对齐横向-纵向规划

Yanhao Wu, Haoyang Zhang, Fei He, Rui Wu, Yanhu Shan, Congpei Qiu, Liang Gao, Wei Ke, Tong Zhang

机构 * School of Software Engineering, XJTU（软件工程学院，西安交通大学） ； Horizon Robotics ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种 cascaded 框架，通过将纵向规划转化为路径条件推理过程，提升自动驾驶的协调性和安全性。方法引入锚点回归设计和规划导向的数据增强策略，实现在 Bench2Drive 上达到 SOTA 性能。

Comments underreview

Branch-and-Browse: Efficient and Controllable Web Exploration with Tree-Structured Reasoning and Action Memory

Branch-and-Browse：具有树状推理与动作记忆的高效可控网页探索

Shiqi He, Yue Cui, Xinyu Ma, Yaliang Li, Bolin Ding, Mosharaf Chowdhury

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； McMaster University（麦马斯特大学） 纠错

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

AI总结 提出Branch-and-Browse框架，通过树状结构化推理、网页状态重放和页面动作记忆，实现LLM网页代理的高效可控多分支探索，在WebArena上成功率35.8%，执行时间降低40.4%。

Multi-Robot Motion Planning from Vision and Language using Heat-Inspired Diffusion

基于热启发的扩散模型实现从视觉和语言的多机器人运动规划

Jebeom Chae, Junwoo Chang, Seungho Yeom, Yujin Kim, Jongeun Choi

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（燕山大学人工智能学院） ； School of Mechanical Engineering, Yonsei University（燕山大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 提出LHD框架，结合CLIP语义先验与碰撞避免扩散核，实现语言条件化的多机器人无碰撞轨迹规划，在成功率上优于先前方法并降低延迟。

Comments 8 pages, 6 figures, accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 6, pp. 7118-7125, June 2026

Planning with Unified Multimodal Models

统一多模态模型规划

Yihao Sun, Zhilong Zhang, Yang Yu, Pierre-Luc Bacon

机构 * Mila - Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出Uni-Plan框架，利用统一多模态模型同时作为策略、动态模型和价值函数，通过自判别过滤避免动态预测幻觉，在具身决策任务中优于VLM方法，无需专家演示且数据可扩展。

Comments 29 pages, 11 figures

Fact-Augmented Lookahead Planning for LLM Agents

面向LLM智能体的事实增强前瞻规划

Samuel Holt, Max Ruiz Luyten, Thomas Pouplin, Mihaela van der Schaar

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出LWM-Planner框架，通过从轨迹中提取关键事实并用于条件化动作提议、世界模型模拟和状态值估计，实现无需参数更新的在线规划改进，在多个环境上优于ReAct/Reflexion和纯搜索基线。

Comments Accepted at the 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2026). Camera-ready version. 9-page main text plus appendices (63 pages total), 1 figure

TRUE: A Trustworthy Unified Explanation Framework for Large Language Model Reasoning

TRUE：一种用于大语言模型推理的可信统一解释框架

Yujiao Yang

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

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

AI总结 提出TRUE框架，通过可执行推理验证、可行域DAG建模和因果故障模式分析，为LLM推理提供实例级、局部结构级和类别级的多层次可验证解释。

Advancing Multimodal Judge Models through a Capability-Oriented Benchmark and MCTS-Driven Data Generation

通过能力导向的基准和MCTS驱动的数据生成推进多模态评判模型

Zeyu Chen, Huanjin Yao, Ziwang Zhao, Min Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 本文提出M-JudgeBench和Judge-MCTS框架，通过能力导向的基准和MCTS驱动的数据生成提升多模态评判模型的评估能力。

LLM-Powered Multi-Agent System for Automated Crypto Portfolio Management

基于LLM的多智能体系统实现自动化加密货币投资组合管理

Yichen Luo, Yebo Feng, Jiahua Xu, Paolo Tasca, Yang Liu

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Exponential Science（指数科学） 纠错

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

AI总结 提出一个三智能体系统（市场、新闻、交易），通过分层、协作和辩论架构融合多模态信号，在2025年回测中实现133.52%累计收益和1.502夏普比率，优于单智能体和深度学习基线。

When Hard Negatives Hurt: Bridging the Generative-Discriminative Gap in Hard Negative Synthesis for Retrieval

当硬负例有害时：弥合检索中硬负例生成的生成-判别鸿沟

Zhicheng Zhang, Jiwei Tang, Kuicai Dong, Xiaopeng Li, Jieming Zhu, Jingyu Li, Qianhui Zhu, Fengyuan Lu, Wang Jiaheng, Gang Wang, Hai-Tao Zheng, Zhaocheng Du

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University（中山大学信息科学与技术学院） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 针对检索中硬负例生成存在的生成-判别鸿沟问题，提出CausalNeg方法，通过CoT引导的反事实扰动和查询视角熵最大化来提升检索性能。

Comments Accepted at KDD 2026

Critic-Free Deep Reinforcement Learning for Maritime Coverage Path Planning on Irregular Hexagonal Grids

无评价深度强化学习用于不规则六边形网格上的海上覆盖路径规划

Carlos S. Sepúlveda, Gonzalo A. Ruz

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

AI总结 本文提出一种深度强化学习框架，用于在不规则海域的六边形网格上解决覆盖路径规划问题，通过Transformer指针策略自回归构造覆盖路径，并采用无评价组相对策略优化方法，实现高效路径规划。

MediRec: Enhancing Chinese Medication Recommendation with Explainable Clinical Reasoning

代谢性疾病出院药物推荐中的大型语言模型应用

Juntao Li, Haobin Yuan, Ling Luo, Yuanyuan Sun, Jian Wang, Hongfei Lin

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

AI总结 本文研究了大型语言模型在中文代谢性疾病出院药物推荐中的应用，评估了多种LLM家族的性能，发现监督微调虽提升效果，但仍有改进空间。

Comments Accepted by NLPCC 2026

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

ArogyaSutra: A Multi-Agent Framework for Multimodal Medical Reasoning in Indic Languages

ArogyaSutra：面向印度语言的多模态医学推理的多智能体框架

Tanmoy Kanti Halder, Akash Ghosh, Subhadip Baidya, Arijit Roy, Sriparna Saha

机构 * Indian Institute of Technology Patna（印度理工学院巴特那分校） ； Indian Institute of Technology Kanpur（印度理工学院坎普尔分校） ； Prasannadeb Women’s College（普拉萨纳德布女子学院） 纠错

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

AI总结 针对印度语言医疗场景中多模态大语言模型性能不足的问题，提出多模态医学问答数据集ArogyaBodha和基于演员-评论家的多智能体框架ArogyaSutra，通过工具接地与双记忆机制提升多语言医学推理准确性。

Comments Accepted for publication in IJCAI,2026