大模型推理能力

E-mem: Multi-agent based Episodic Context Reconstruction for LLM Agent Memory

E-mem：基于多智能体的事件上下文重建用于LLM智能体记忆

Kaixiang Wang, Yidan Lin, Jiong Lou, Zhaojiacheng Zhou, Bunyod Suvonov, Jie Li

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 E-mem通过多智能体协同重建事件上下文，提升LLM在长时序任务中的推理能力，实现54%的F1分数，优于现有方法7.75%，并降低70%的token成本。

Comments This paper has been accepted by ICML 2026. If you find our project helpful, please consider giving it a star: https://github.com/dog-last/E-mem

CollabSim: A CSCW-Grounded Methodology for Investigating Collaborative Competence of LLM Agents through Controlled Multi-Agent Experiments

CollabSim: 一种基于CSCW的方法，通过受控多智能体实验研究LLM智能体的协作能力

Jiaju Chen, Bo Sun, Yuxuan Lu, Yun Wang, Dakuo Wang, Bingsheng Yao

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 提出CollabSim框架，结合CSCW理论定义协作能力、控制交互条件并探测智能体内部状态，以系统分析LLM多智能体系统的协作能力。

Agents at Risk: How Users Unwittingly Undermine LLM Safety

处于风险中的智能体：用户如何在不知情的情况下破坏大语言模型的安全性

Fengchao Chen, Tingmin Wu, Van Nguyen, Surya. Nepal, Carsten Rudolph

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

AI总结 研究基于大语言模型的智能体安全问题，介绍用户中继上下文操纵攻击，通过让良性用户在请求中传递对抗性内容，实验表明该攻击在多种防御下优于提示注入基线，揭示当前智能体框架设计缺陷。

Comments User-relayed Context Manipulation; LLM-based Agents; Agent Security; Human Factors in Cybersecurity; Web-Use Agents; Planning Agents

Data Pyramid for Embodied Manipulation: A Survey

用于具身操纵的数据金字塔

Yifan Ye, Yankai Fu, Yaoxu Lv, Bohan Hou, Jun Cen, Lingdong Kong, Duo Zheng, Tianxing Chen, Jiaming Liu, Ziang Cao, Yunfan Lou, Wei Chow, Xian Sun, Yingshuo Wang, Kuangzhi Ge, Xiaowei Chi, Xidong Zhang, Zhibo Pang, Yiwu Zhong, Sirui Han, Zhihe Lu, Weihao Yuan, Qifeng Chen, Michael Yu Wang, Yao Mu, Ziwei Liu, Jianfei Yang, Ping Luo, Shanghang Zhang

机构 * PKU（北京大学） ； NTU（南洋理工大学） ； HKUST（香港科技大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； CUHK（香港中文大学） ； HKU（香港大学） ； Duke（杜克大学） ； UCB（加州大学伯克利分校） ； GBU（未提及具体中文名的机构） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 研究围绕具身操纵数据生态系统展开，构建跨越五个互补数据源的“数据金字塔”，通过数据配方分析具身基础模型，将数据组成与多种能力联系起来，并讨论了六个开放挑战，为下一代具身系统设计奠定基础。

Comments Awesome Embodied Data Pyramid; Project Page at https://jasper-aaa.github.io/embodied-data-pyramid/ GitHub Repo at https://github.com/worldbench/awesome-embodied-data-pyramid

Harnessing the Synergy between LLM Agents and Knowledge Graphs for Urban Socioeconomic Prediction

利用大语言模型智能体与知识图谱的协同作用进行城市社会经济预测

Zhilun Zhou, Jingyang Fan, Yu Liu, Fengli Xu, Depeng Jin, Yong Li

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

AI总结 本研究提出LLM智能体与知识图谱的协同框架，结合二者优势完成城市社会经济预测，经实验验证该协同设计可提升预测效果，为跨任务信息共享提供思路。

Enhancing LLM Performance Through Debate: An Empirical Study on Multi-Agent Debate for Coding Tasks

通过辩论提升大语言模型性能：针对编码任务的多智能体辩论实证研究

Yong Jin Chun, Qihong Chen, Jiawei Li, Iftekhar Ahmed

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

AI总结 本研究探究多智能体辩论（MAD）在软件工程四类编码任务上的有效性，适配NLP的MAD框架并提出两种变体，证实结构化辩论可提升LLM编码性能，凸显其协作协同效应。

Comments accepted to ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM)

Long-Term Memory for VLA-based Agents in Open-World Task Execution

基于VLA的智能体长期记忆在开放世界任务执行中的应用

Xu Huang, Weixin Mao, Yinhao Li, Hua Chen, Jiabao Zhao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； LimX Dynamics（LimX 动态） 纠错

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

AI总结 本文提出ChemBot框架，通过双层记忆和MCP服务器提升复杂化学实验中的任务执行效率与安全性。

Comments Added references

Foundation Models in Robotics: A Comprehensive Review of Methods, Models, Datasets, Challenges and Future Research Directions

机器人中的基础模型：方法、模型、数据集、挑战及未来研究方向的全面综述

Aggelos Psiris, Vasileios Argyriou, Evangelos K. Markakis, Panagiotis Sarigiannidis, Efstratios Gavves, Kostas Bekris, Arash Ajoudani, Georgios Th. Papadopoulos

机构 * Department of Informatics and Telematics, Harokopio University of Athens（信息与电信系，哈罗科比欧大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了机器人中基础模型的发展，涵盖方法、模型、数据集、挑战及未来方向，分析了不同阶段的研究演变及关键方面。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 07/2026

The MiniMax-M2 Series: Mini Activations Unleashing Max Real-World Intelligence

MiniMax-M2系列：小激活释放最大现实智能

Aili Chen, Aonian Li, Baichuan Zhou, Bangwei Gong, Binyang Jiang, Boji Dan, Changhao Zhang, Changqing Yu, Chao Wang, Cheng Ma, Cheng Zhong, Cheng Zhu, Chengjun Xiao, Chengyi Yang, Chengyu Du, Chenyang Zhang, Chi Zhang, Chuangyi Huang, Chunhao Zhang, Chunhui Du, Chunyu Zhao, Congchao Guo, Da Chen, Deming Ding, Dianjun Sun, Dong Li, Dongyu Zhang, Enhui Yang, Fei Yu, Guang Zheng, Guodong Zheng, Guohong Li, Haichao Zhu, Haigang Zhou, Haimo Zhang, Han Ding, Hao Zhang, Haohai Sun, Haolin Lyu, Haonan Lu, Haoyu Wang, Huajie Shi, Huiyang Li, Jiacheng Chen, Jian Zhang, Jiaqi Zhuang, Jiaren Cai, Jiaxin Pan, Jiayao Li, Jiayuan Song, Jichuan Zhang, Jie Wang, Jihao Gu, Jin Zhu, Jingwei Dong, Jingyang Li, Jingyu Zhang, Jingze Zhuang, Jinhao Tian, Jinli Liu, Jinyi Hu, Jun Tao, Jun Zhang, Junbin Ruan, Junhao Xu, Junjie Yan, Junteng Liu, Junxian He, Kang Xu, Ke Ji, Ke Yang, Kecheng Xiao, Keyu Duan, Keyu Li, Le Han, Letian Ruan, Li Yuan, Lianfei Yu, Liheng Feng, Lijie Mo, Lin Li, Linge Du, Lingye Bao, Lingyu Yang, Lingyuan Zhou, Loki, Lu Chen, Lunbin Zeng, Ming Li, Ming Zhong, Mingliang Tao, Mingyuan Chi, Mujie Lin, Nan Hu, Ningxin Chen, Peiyin Zhu, Peng Gao, Pengcheng Gao, Pengfei Li, Penglin Li, Pengyu Zhao, Qibin Ren, Qibing Ren, Qidi Xu, Qihan Ren, Qile Li, Qin Wang, Quanliang Chen, Qunhong Zeng, Rong Tian, Rongxin Guo, Rui Dong, Ruitao Leng, Ruize Zhang, Shanqi Liu, Shaoxiang Chen, Shaoyu Chen, Sheng Jia, Shun Yao, Shuoran Zhao, Shuqi Yu, Sichen Li, Sicheng Pan, Songquan Zhu, Tengfei Li, Tian Xie, Tiancheng Qin, Tianle Li, Tianrun Liang, Wei Liu, Weiqi Xu, Weitao Li, Weixiang Chen, Weiyu Cheng, Weiyu Zhang, Wenhu Chen, Wenqian Zhao, Xiancai Chen, Xiangjun Song, Xiangyuan Wang, Xianzhen Luo, Xiao Luo, Xiao Su, Xiaobo Li, Xiaodong Han, Xiaojie Wu, Xihao Song, Xingyi Han, Xinyu Guan, Xuan Lu, Xun Zou, Xunhao Lai, Xutong Li, Xuyang Shen, Yan Gong, Yan Ma, Yang Jiao, Yang Wang, Yang Xu, Yangsen Wang, Ye Tang, Yicheng Chen, Yihang Wang, Yinran Qiu, Yiqi Shi, Yiting Guo, Yiwen Huang, Yixuan Wang, Yongyi Hu, Yu Gao, Yu Zhang, Yuan Li, Yuanxiang Ying, Yuanzhen Zhang, Yubo Wang, Yuchen Song, Yufeng Yang, Yuhang Meng, Yuhang Miao, Yuhao Li, Yujie Liu, Yulin Hu, Yunan Huang, Yunji Li, Yunyi Huang, Yusen Zhang, Yusu Hong, Yutao Xie, Yutong Zhang, Yuwen Liao, Yuxuan Shi, Yuze Wenren, Zebin Li, Zehan Li, Zejian Luo, Zeyu Jin, Zeyuan Sun, Zhanpeng Zhou, Zhaochen Su, Zhendong Li, Zhengmao Zhu, Zhengyuan Peng, Zhenhua Fan, Zhi Zhang, Zhichao Xu, Zhiheng Lv, Zhikang Xu, Zhitao He, Zhiwei He, Zhongyuan Li, Zibo Gao, Zijia Wu, Zijian Song, Zijian Zhou, Zijun Sun, Zishan Huang, Ziying Chen, Ziyue Ge

机构 * MiniMax 纠错

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

AI总结 提出MiniMax-M2系列混合专家语言模型，通过小激活参数实现前沿性能，核心包括智能体驱动数据管道、可扩展强化学习系统Forge及自进化检查点M2.7。

Comments Technical Report. 35 pages, 10 figures, 4 tables

LoRA-Tuned Large Language Models for Dementia Detection via Multi-View Speech-Derived Features

基于多视角语音特征的LoRA微调大语言模型用于痴呆检测

Jonghyeon Park, Olivier Jiyoun Jung, Myungwoo Oh

机构 * NAVER Cloud（NAVER云） ； Division of Communication and Media, Ewha Womans University（通信与媒体系，成均馆大学） 纠错

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

AI总结 提出LoRA微调LLM，通过统一提示整合ASR转录、话语主题、时间流畅度和音韵序列四种语音特征，实现多视角推理，在ADReSSo上F1达90.14%。

Comments Accepted at INTERSPEECH 2026

DECIS: Dual-Evidence Corrective Verification for Interpretable Strabismus Diagnostic Decision-Making

MAGIS：基于证据的多智能体推理用于可解释的斜视临床决策

Xikai Tang, Yifan Wang, Jiafan Zhuang, Li Luo, Jinming Guo, Xiaoling Xie, Jiacheng Liu, Peiwei Wei, Lihao Zhong, Xiaoli Kang, Jie Cen, Guangqiang Yin, Kunliang Qiu, Ce Zheng, Zhun Fan

机构 * School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学深圳高等研究院） ； Joint Shantou International Eye Center of Shantou University and The Chinese University of Hong Kong（汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心） ； School of Artificial Intelligence, Guangzhou City Polytechnic（广州城市职业学院人工智能学院） ； Medical College, Shantou University（汕头大学医学院） ； College of Engineering, Shantou University（汕头大学工学院） ； Department of Ophthalmology, Xinhua Hospital Affiliated to Shanghai Jiaotong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属新华医院眼科） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 提出MAGIS框架，通过多智能体协作、双重证据约束上下文和基于证据的纠正验证机制，将斜视诊断从黑箱生成转变为结构化推理，在细粒度斜视基准上将加权F1分数从72.0%提升至91.3%，并显著提高诊断报告的临床可靠性。

HEPTAPOD: Orchestrating High Energy Physics Workflows Towards Autonomous Agency

HEPTAPOD：编排高能物理工作流程以实现自主智能体

Tony Menzo, Alexander Roman, Sergei Gleyzer, Konstantin Matchev, George T. Fleming, Stefan Höche, Stephen Mrenna, Prasanth Shyamsundar

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

AI总结 研究针对高能物理工作流程，介绍HEPTAPOD编排框架，能集成外部大语言模型，使其与特定领域工具交互构建管理HEP管道，通过案例展示其能力，为高能物理中人工参与及智能体辅助工作流程奠定基础。

Comments 47 pages, 6 figures

What Is the Minimum Architecture for Prolepsis? Early Irrevocable Commitment Across Tasks in Small Transformers

什么是前瞻性架构的最小结构？小变压器中跨任务的早期不可撤销承诺

Éric Jacopin

机构 * Cosmic AI 纠错

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

AI总结 本文探讨了变压器在何时做出决策以及为何无法纠正决策，提出前瞻性架构概念，通过实验验证了任务特定注意力头对决策的持续影响及架构设计对任务性能的影响。

Comments v2: corrects three citations; reconciles main-text/appendix numbers (the two Llama sweeps now labeled); the effective last-token site differs from Anthropic's newline (position-specificity replicates, site identity does not); adds an erratum on a CLT encoder-hook mismatch (detection-side only); softens novelty, necessity, and depth claims per COLM 2026 reviews; defines prolepsis

Beyond Description: Cognitively Benchmarking Fine-Grained Action for Embodied Agents

超越描述：为具身智能体进行细粒度动作的认知基准测试

Dayong Liu, Chao Xu, Weihong Chen, Suyu Zhang, Juncheng Wang, Jiankang Deng, Baigui Sun, Yang Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Wolf 1069 b（沃尔夫1069b） ； Sany Group（三一集团） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CFG-Bench基准测试，旨在评估具身智能体在物理交互中的细粒度动作能力，揭示现有MLLMs在高层次推理中的不足，并通过监督微调提升其性能。

Comments Accepted to ECCV2026

Recursive Multi-Agent Systems

递归多智能体系统

Jiaru Zou, Rui Pan, Ruizhong Qiu, Pan Lu, Shizhe Diao, Jindong Jiang, Hanghang Tong, Tong Zhang, Markus J. Buehler, Jingrui He, James Zou

机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA（英伟达） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出递归多智能体框架RecursiveMAS，通过递归计算提升多智能体协作效率，实验证明其在多个基准测试中准确率提升8.3%，推理速度提升1.2-2.4倍，token使用减少34.6%-75.6%。

Comments Project Website: https://recursivemas.github.io

Replanning Human-Robot Collaborative Tasks with Vision-Language Models via Semantic and Physical Dual-Correction

通过语义和物理双校正利用视觉语言模型重新规划人机协作任务

Taichi Kato, Takuya Kiyokawa, Namiko Saito, Kensuke Harada

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

AI总结 本文提出一种通过语义和物理双校正机制提升人机协作任务中机器人重新规划能力的框架，结合视觉语言模型与物理反馈纠正，提高任务执行的成功率和可行性。

Comments 20 pages, 9 figures

HTC-SGA Former: A Hybrid Transformer-CNN Network with Self-Guided Attention and a New Boundary-Weighted Adaptive Loss for Coronary DSA Vessel Segmentation

HTC-SGA Former: 一种结合自引导注意力与新型边界加权自适应损失的混合Transformer-CNN网络用于冠状动脉DSA血管分割

Rayan Merghani Ahmed, Marwa Omer Mohammed Omer, Mohamed Elmanna, Shijie Li, Bin Li, Shoujun Zhou

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT)（深圳先进技术研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学） ； Department of Biomedical Engineering and Systems, Faculty of Engineering（工程学院生物医学工程与系统系） ； Cairo University（开罗大学） 纠错

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

AI总结 提出HTC-SGA Former混合网络，通过CNN编码器提取局部血管形态、Transformer解码器建模上下文、MS-GLWA模块实现全局-局部注意力、SGFA模块增强弱血管响应及BWACL损失函数优化边界，在0.81M参数下超越14种方法，提升细血管恢复与连续性。

Comments 20 pages, 10 figures, 3 tables. Submitted for journal review

RS-Agent: Automating Remote Sensing Tasks through Intelligent Agent

RS-Agent：通过智能代理实现遥感任务自动化

Wenjia Xu, Zijian Yu, Boyang Mu, Jiuniu Wang, Zhiwei Wei, Mugen Peng

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学，中国） ； City University of HongKong, Hong Kong 999077, China（香港城市大学，中国） ； School of Geographic Sciences, Hunan Normal University, Changsha 410081, China（地理科学学院，湖南师范大学，中国） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在遥感任务中的局限，提出RS-Agent智能代理，通过结构化任务规划等连接用户意图与遥感流程，含四个组件及两种方法，实验显示其在多任务中显著优于现有模型，证明结合两者用于智能地理空间分析的价值。

On the Ability of Transformers to Verify Plans

Transformer 在验证计划能力上的表现

Yash Sarrof, Yupei Du, Katharina Stein, Alexander Koller, Sylvie Thiébaux, Michael Hahn

机构 * Saarland University（萨尔兰大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； University of Toulouse / LAAS-CNRS（图卢兹大学 / LAAS-CNRS） 纠错

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

AI总结 研究分析了解码器-only模型验证计划的能力，提出C*-RASP框架以保证序列长度和词汇量增长时的泛化能力，发现某些经典规划领域中Transformer能有效学习验证长计划。

Comments Accepted at ICML 2026

MIND-V: Hierarchical World Model for Long-Horizon Robotic Manipulation with RL-based Physical Alignment

MIND-V：基于强化学习物理对齐的长期机器人操作分层世界模型

Ruicheng Zhang, Mingyang Zhang, Jun Zhou, Xiaofan Liu, Zunnan Xu, Zhizhou Zhong, Puxin Yan, Haocheng Luo, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； X Square Robot（X Square机器人） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出MIND-V分层世界模型，通过语义推理、行为语义桥接和运动视频生成，结合强化学习物理对齐，实现长期机器人操作视频的物理合理合成。

Endogenous Resistance to Activation Steering in Language Models

语言模型中激活引导的内生抵抗

Alex McKenzie, Keenan Pepper, Stijn Servaes, Martin Leitgab, Murat Cubuktepe, Mike Vaiana, Diogo de Lucena, Judd Rosenblatt, Michael S. A. Graziano

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：self-correction(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究发现大型语言模型在任务不匹配的激活引导下能内生抵抗，通过显式重启恢复正确生成，并识别出相关稀疏自编码器潜在变量，可增强或削弱该抵抗。

Tool Use as Action: Towards Agentic Control in Mobile Core Networks

工具使用作为行动：迈向移动核心网络中的智能体控制

Purna Sai Garigipati, Onur Ayan, Kishor Chandra Joshi, Xueli An

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

AI总结 本文提出基于智能体AI的移动核心网络工具接口设计与原型，利用MCP和A2A协议实现意图驱动任务，并分析端到端延迟。

Comments Accepted for presentation at IEEE PIMRC 2026

GeoVista: Visually Grounded Active Perception for Vision-Language Understanding of Ultra-High-Resolution Remote Sensing Images

GeoVista: 用于超高清遥感理解的视觉引导主动感知

Jiashun Zhu, Ronghao Fu, Jiasen Hu, Jing Huang, Nachuan Xing, Bo Yang

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University, China（吉林大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 GeoVista提出一种基于规划的主动感知框架，通过构建全局探索计划和分支式局部检查，实现超高清遥感图像的高效解读，提升全局上下文理解与证据聚合效率。

SAAS: Self-Aware Reinforcement Learning for Over-Search Mitigation in Agentic Search

SAAS：面向智能体搜索中过度搜索缓解的自我感知强化学习

Yunbo Tang, Chengyi Yang, Shiyu Liu, Zhishang Xiang, Zerui Chen, Qinggang Zhang, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出SAAS强化学习框架，通过搜索边界建模、边界感知奖励和分阶段优化策略，使LLM智能体具备动态自我感知能力，在不降低准确率的前提下显著减少过度搜索。

Discrete-WAM: Unified Discrete Vision-Action Token Editing for World-Policy Learning

Discrete-WAM：面向世界-策略学习的统一离散视觉-动作标记编辑

Ziyang Yao, Haochen Liu, Yuncheng Jiang, Zeyu Zhu, Zibin Guo, Jingru Wang, Tianle Liu, Jianwei Cui, Kuiyuan Yang, Hongwei Xie, Jingwei Zhao, Guang Chen, Hangjun Ye

机构 * Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

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

AI总结 提出Discrete-WAM，通过将未来视觉状态和自车动作对齐为离散标记，构建统一离散扩散框架，实现世界建模、世界-动作策略和分层决策策略的联合学习，支持可控生成和反事实推理，提升自动驾驶决策可靠性。

CodeGraphVLP: Code-as-Planner Meets Semantic-Graph State for Non-Markovian Vision-Language-Action Models

CodeGraphVLP：代码规划器与语义图状态的结合用于非马尔可夫视觉-语言-动作模型

Khoa Vo, Sieu Tran, Taisei Hanyu, Yuki Ikebe, Duy Nguyen, Nghi D. Q. Bui, Minh Vu, Anthony Gunderman, Chase Rainwater, Anh Nguyen, Ngan Le

机构 * University of Arkansas（亚拉巴马大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems and the University of Stuttgart（马克斯·普朗克智能系统研究学校和斯图加特大学） ； Center of AI Research, VinUniversity（Vin大学人工智能研究中心） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

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

AI总结 CodeGraphVLP结合语义图状态与可执行代码规划器，提升非马尔可夫长周期任务的视觉语言动作执行效率，降低规划延迟并提高任务完成率。

Should You Use Your Large Language Model to Explore or Exploit?

你应该使用你的大语言模型进行探索还是利用？

Keegan Harris, Aleksandrs Slivkins

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 研究当前大语言模型在探索-利用权衡中的决策能力，通过分离探索和利用任务评估其表现，发现推理模型在利用任务上最有潜力但成本高，非推理模型通过工具使用和上下文总结可提升中等难度任务性能，但在所有任务中均不如简单线性回归，然而LLM在具有语义的大动作空间探索中有帮助。

Comments Accepted to UAI 2026

CRAFT: Coaching Reinforcement Learning Autonomously using Foundation Models for Multi-Robot Coordination Tasks

CRAFT：利用基础模型自主教练强化学习以完成多机器人协调任务

Seoyeon Choi, Kanghyun Ryu, Jonghoon Ock, Negar Mehr

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of California Berkeley（机械工程系，加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出CRAFT框架，利用大语言模型分解任务、生成奖励函数，并通过视觉语言模型优化，实现多机器人协调学习，在四足导航和双臂操作任务中验证有效性。

DORA Explorer: Improving the Exploration Ability of LLMs Without Training

DORA Explorer: 无需训练提升大语言模型的探索能力

Priya Gurjar, Md Farhan Ishmam, Kenneth Marino

机构 * Kahlert School of Computing, University of Utah（犹他大学计算学院Kahlert学院） 纠错

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

AI总结 本文提出DORA Explorer框架，通过生成多样化动作候选并利用token log-probabilities评分，提升LLM在序列决策任务中的探索能力，实验显示在MAB和TALES环境中性能显著提升。

Comments 17 pages, 6 Figures, 13 tables

Deep Activity Model: A Generative Approach for Human Mobility Pattern Synthesis

深度活动模型：一种用于人类移动模式合成的生成式方法

Xishun Liao, Qinhua Jiang, Brian Yueshuai He, Yifan Liu, Chenchen Kuai, Jiaqi Ma

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

AI总结 针对现有人类移动模型的局限，提出生成式Transformer模型，结合社会人口统计与家庭属性合成活动链，经数据训练微调后，在多区域模拟中表现良好，为城市规划提供实用工具。