大模型推理能力

MASS: Deep Research for Social Sciences with Memory-Augmented Social Simulation

MASS：基于记忆增强社会模拟的深度社会科学研究

Yongrui Liu, Deyi Xiong

机构 * The International Joint Institute of Tianjin University, Fuzhou, Tianjin University, China（天津大学福州国际联合学院） ； TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University, China（天津大学计算机科学与技术学院TJUNLP实验室） 纠错

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

AI总结 提出MASS范式，通过动态目标路径规划、多学科行为数据集和艾宾浩斯遗忘机制增强社会模拟真实性，提升LLM生成研究的洞察力与创新性，整体质量提升6.81%，洞察力提升17.19%。

Decoding Pedestrian Crossing Intention from Egocentric Vision via Vision Language Models

通过视觉语言模型从自我中心视觉解码行人过街意图

Danya Li, Xiang Su, Yan Feng, Rico Krueger

机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； University of Helsinki（赫尔辛基大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 利用视觉语言模型（VLM）将行人过街意图预测转化为视觉问答任务，通过参数高效微调并结合自我运动、车辆运动和眼动等上下文线索，在自我中心视频上实现了14.5%的准确率提升，创下新纪录。

ConMem: Structured Memory-Guided Adaptation in Training-Free Multi-Agent Systems

ConMem: 无训练多智能体系统中的结构化记忆引导自适应

Zhixun Tan, Qiang Chen, Tairan Huang, Xiu Su, Yi Chen

机构 * Central South University（中南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出ConMem框架，通过结构化记忆卡片和关系感知记忆图实现多智能体系统的高效自适应，无需额外训练，在多个基准上提升性能并降低推理开销。

Auditable Graph-Guided Root Cause Analysis for Kubernetes Incidents

可审计的图引导的Kubernetes事件根因分析

Anastasiia Kuvshinova, Seungmin Jin

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出Graph Traversal Agent，结合LLM推理与确定性图操作，通过类型化证据图、有界搜索和独立验证实现可审计的根因分析，在ITBench上F1从0.6087提升至0.9130。

Comments 8 pages, 1 figure. Preprint

LCAM: A Framework for Diagnosing Interactional Alignment Failures in Con-versational AI

LCAM：诊断对话式AI中交互对齐失败的框架

Manuele Reani, Hongyu Tian

机构 * School of Management and Economics, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学深圳校区管理学院） 纠错

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

AI总结 提出分层认知对齐模型（LCAM），通过五层对齐和两种失调极性诊断对话式AI的交互失败，应用于LLM咨询案例揭示潜在危害。

VLM- and LLM-Driven Multi-Agent System for PET Image Denoising

基于视觉语言模型（VLM）与大语言模型（LLM）驱动的多智能体正电子发射断层扫描（PET）图像去噪系统

Boxiao Yu, Savas Ozdemir, Yang Xing, Fumio Hashimoto, Jiong Wu, Yizhou Chen, Axel Rominger, Ruogu Fang, Kuangyu Shi, Tinsu Pan, Kuang Gong

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对PET图像分辨率低、信噪比差及深度学习去噪部署需多模型与专家干预的问题，本文提出VLM与LLM驱动的多智能体闭环PET去噪框架，自主选最优模型参数，在低剂量数据上优于UNet等基线方法。

Spatial Message Passing in Language Space for Pathology Image Interpretation

面向病理图像解读的语言空间空间消息传递

Jing-Cheng Yang, Hao-Jung Wang, Jinhao Du, Yang Hu, Ming-shan Tsai, Jens Rittscher, Bin Li

机构 * National Taiwan University（台湾大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； ZYTCA Limited（ZYTCA有限公司） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出SLMP框架，在语言空间对病理图像执行空间推理，无需微调MLLM，提升肿瘤描述准确率，缩小通用与病理专用MLLM的性能差距。

Comments Accepted at MICCAI 2026 Workshop (Oral)

PolyPresentation: A Multimodal AI Platform for Slide-Aware Iterative Presentation Practice

PolyPresentation：一种面向幻灯片感知迭代演示练习的多模态AI平台

Chen Chen, Jihao Li, Zhiyuan Wen, Tianhui Zhang, Di Zou, Jiannong Cao

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对现有AI演示排练工具缺乏幻灯片关联与迭代练习规划支持的问题，推出PolyPresentation多模态AI平台，经20次学术演示对比验证其能提供更优的演示改进支持。

Urban logistics dynamics: a user-centric approach to traffic modelling and kinetic parameter analysis

城市物流动力学：以用户为中心的交通建模与动力学参数分析方法

Emilienne Lardy, Eric Ballot, Mariam Lafkihi

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本研究从用户视角出发，以城市物流交通动力学为研究对象，通过因子分析与广义线性模型，基于时间等外生因素预测车辆动力学行为，为城市物流交通建模提供了以用户为中心的方法。

Journal ref International Conference on Urban Traffic Congestion, Jul 2024, Paris, France

The Devil Is in the Interface: Evaluating How Tool Architecture Shapes Coding Agent Behavior

关键在于接口：评估工具架构如何影响编码智能体行为

Xiangzhe Xu, Hamidreza Saghir, Qianhui Wu, Marc-Alexandre Côté, Tong Wang, Kiran Lakkaraju, Kexin Pei, Xiangyu Zhang

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究通过编码智能体的对照实验，发现工具架构会显著影响智能体行为，不同工具架构在一致性、文件访问量、步骤数等方面表现出不同效果，其中Python CodeAct风格接口性能优异。

When Do Institutions Beat Intelligence?

何时制度优于智能？

Zhengye Han

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究通过构建受控人工生态，实验揭示制度在修复集体构建可用公共状态的失败时优于智能，反之则不然，为智能与制度的选择提供了诊断依据。

Knowledge-Graph-Guided Retrieval-Augmented LLMs for Explainable Root Cause Analysis in Automotive HiL Validation

知识图谱引导的检索增强大语言模型用于汽车在环（HiL）验证中的可解释根本原因分析

Hamza Ouarrad, Mohammad Abboush, Andreas Rausch

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究提出KG引导的RAG-LLM框架，用于汽车HiL数据的RCA与故障定位，在ASM汽油发动机和电动车系统案例中分别获90%、94% Top-1准确率，可实现可解释且泛化的故障分析。

Comments 10 pages, 3 figures, 5 tables. Accepted for publication and oral presentation at the 10th International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS 2026), Rome, Italy, November 23--25, 2026

Role of Personality in Conversational Information Seeking

人格在对话式信息检索中的作用

Abdisalam Abukar, Junchen Fu, Chengli Zhai, Joemon M. Jose

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本研究以大五人格为变量，开展受控被试内实验，发现助手人格与任务的交互作用影响对话式信息检索的信任与决策，助手人格需作为语境敏感的交互设计变量。

Comments Accepted by CIKM2026

Who Are You Explaining To? A Multi-Agent System for Audience-Aware XAI Narratives

你在向谁解释？面向受众感知的XAI叙事多智能体系统

Francesco Musicco, Danilo Danese, Giuseppe Fasano, Angela Lombardi, Alberto Carlo Maria Mancino, Tommaso Di Noia

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对现有XAI叙事无法适配不同受众的问题，提出XstrAI多智能体框架，结合三类LLM智能体与修正循环，在糖尿病、中风风险预测任务中，其叙事适配性与保真度优于多数基线。

PolyLayout: Hierarchical VLM-Guided Layout Generation Beyond Rectangular Rooms

PolyLayout：超越矩形房间的分层VLM引导布局生成

Yutong Jiang, Zahra Atashgahi, Carlos Soto Garcia Delgado, Ruben Brokkelkamp, Davide Zanutto, Efşan Sökmen, Shahin Shahkarami

机构 * IKEA Retail (Ingka Group)（宜家零售（英卡集团）） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 PolyLayout提出混合分层VLM引导框架，分三阶段生成非矩形房间布局，在生产数据和不规则拓扑上表现出高感知合理性、低延迟，填补了学术与实际应用的差距。

JitTrack: Onboard Multi-Object Tracking Against Viewpoint Jitter for Agile UAVs

JitTrack：面向敏捷无人机的、应对视点抖动的机载多目标跟踪

Yachun Shan, Feitian Zhang

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对敏捷无人机机载多目标跟踪的视点抖动难题，提出JitTrack框架，结合语义细化、运动感知查询校正等技术，通过闭环流水线实现鲁棒跟踪，实验验证其有效性。

Comments 9 pages, 7 figures. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters

Nuclear fusion for AI: A pathway to power data centers sustainably

AI的核聚变：可持续为数据中心供电的途径

Layla Araiinejad, Vineet Jagadeesan Nair

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究探讨核聚变能否为AI驱动型数据中心提供可持续电源，通过技术经济分析发现其适配数据中心需求，具备成本竞争力与可行性，应优先部署。

Comments Under review

Environmental and Economic Implications of Artificial Intelligence Data Centers in the United States

美国人工智能数据中心的环境与经济影响

Johanna Bolaños-Zuñiga, Alberto J. Lamadrid

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本研究评估美国AI数据中心的环境与经济影响，发现其影响由电力等系统决定，需综合政策协调数据中心运营与资源规划以改善绩效。

Toward Intelligent Skies: Signal Processing and AI Foundations of Low-Altitude Wireless Networks

迈向智能天空：低空无线网络的信号处理与人工智能基础

Weijie Yuan, Geng Sun, Jiacheng Wang, Jun Wu, Yuanhao Cui, Jiahui Li, Wei Zhang, George K. Karagiannidis, Sumei Sun, Yonina C. Eldar

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本教程从AI与信号处理视角，全面阐述低空无线网络（LAWN）的架构基础、信号处理与AI技术，结合案例分析其融合应用，指出未来发展挑战与机遇。

Comments Invited Overview Paper in JSTSP

FaLCon: Facet-Anchored Retrieval with Late Consensus for Sim2Real Text-Based Person Anomaly Search

FaLCon：用于Sim2Real基于文本的行人异常搜索的基于面锚定的后期共识检索

Hieu Dinh Trung Pham, Phuong Huu Vu Tran, Thuan Duc Mai, Son Nguyen Minh Le, Khang Le Minh, Hoang Vo, Minh-Chi Phung, Huy Minh Nhat Nguyen, Cuong Tuan Nguyen

机构 * Vietnamese-German University（越南-德国大学） ； Ho Chi Minh City University of Technology（胡志明市技术大学） ； University of Information Technology（信息技术大学） ； Ho Chi Minh city University of Science（胡志明市科学大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究针对Sim2Real基于文本的行人异常搜索的挑战，提出FaLCon框架，结合全局匹配与细粒度验证，在PAB基准上取得优异性能，代码将开源。

Comments accepted to the ECCV 2026 AI City Challenge Workshop

SHRIMP: Iterative Refinement of Robot Task Plans

SHRIMP：机器人任务计划的迭代优化

Mya Schroder, Yuna Hwang, Callie Y. Kim, Leqian Cheng, Jeffrey Li-cheng Liu, Chenchen Zheng, Xinning He, Bilge Mutlu

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对协作机器人任务计划的语义歧义与透明度不足问题，提出SHRIMP系统，可通过自然语言生成分层机器人原语计划并迭代修正，经35人用户研究验证其能提升用户感知控制与机器人透明度。

Comments 11 pages, 8 figures, The 39th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST '26)

BOUND: Brief-Guided Corrective Preference Distillation at Search-Control Boundaries

BOUND：在搜索-控制边界处的摘要引导式校正偏好蒸馏

Qingying Niu, Ruiyang Ren, Wayne Xin Zhao, Yaliang Li

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对大语言模型深度搜索智能体的持续漂移问题，提出BOUND框架，通过摘要引导构建偏好对，用DPO蒸馏偏好，在7个基准上多数数据集和指标优于基线。

Comments 15 pages

ComplexityWorld: Benchmarking Vision-Language Models on Verifiable Visual Decision Making

ComplexityWorld：面向可验证视觉决策的视觉语言模型基准测试

Ningxin Pan, Hanyu Li, Yehui Tang

专题命中 规划推理 ：verifier(abstract)

AI总结 该研究推出COMPLEXITYWORLD基准测试VLMs在可验证视觉决策任务上的表现，发现多数模型在直接推理下验证器接受率不足40%，且存在视觉到决策的瓶颈。

YOLO-PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning on YOLO Family

YOLO-PEFT：针对YOLO系列的参数高效微调

Xu Lin, WenJie Nie, Jinlong Peng, Weifu Fu, YueXiao Ma, Xiawu Zheng, Yong Liu

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 YOLO-PEFT是一种针对YOLO系列的结构感知参数高效微调框架，将适配器部署建模为约束规划问题，在VOC数据集上的实验显示其检测精度优于全微调，且能减少训练内存。

EvoRIC: Reinforcement Learning Fine-Tuned LLM-empowered RAN Intelligent Control Toward Autonomous O-RAN

EvoRIC：面向自主O-RAN的、由强化学习微调大语言模型赋能的RAN智能控制器

Lingyan Bao, Jemin Lee, Tony Q. S. Quek

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对传统RAN智能算法泛化差、通用LLM算力高且缺领域知识的问题，提出EvoRIC分层框架，结合RLFT与PPO优化LLM，在IAB网络中验证其泛化性与效能，为自主O-RAN提供新方案。

Comments Manuscript submitted 23 April 2026; revised 7 August 2026

Plan-and-Avoid: Real-Time Aircraft Trajectory Coordination in a Multi-Agent Environment

规划与避让：多智能体环境下的实时飞行器轨迹协调

Huseyin Emre Tekaslan, Ella M. Atkins, Natasha Neogi

机构 * Virginia Polytechnic Institute and State University（弗吉尼亚理工学院暨州立大学） ； NASA Langley Research Center（NASA兰利研究中心） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出Plan-and-Avoid框架，针对多智能体空域环境，通过实时生成协作建议，在900余起强制着陆案例测试中，以5.7秒最坏响应时间实现优先级轨迹的低延迟安全间隔协调。

A Precise Treatment of Soft Quotient Topology and Soft Covering Maps

软商拓扑与软覆盖映射的精确处理

Souvik Mandal, Ankur Sarkar

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究建立软商拓扑基础理论，提出软覆盖映射精确定义，将其应用于多智能体运动规划以降低组合复杂性。

Comments 18 Pages. Comments are welcome

Agentic Artificial Intelligence for Reproducible Human-in-the-Loop Environmental Health Research

用于可复现人在环环境健康研究的智能体式人工智能

Edmund Seto

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出人在环智能体框架，结合领域知识与编码素养，利用智能体式大语言模型生成R代码，通过美国超级基金场地案例验证其可提升环境健康研究结果的严谨性与可复现性。

Comments 41 pages, 3 figures

Physics-Grounded Materials Artificial Intelligence for Reliable Materials Discovery

基于物理学原理的材料人工智能用于可靠的材料发现

Yuhang Wang, Qian Wang, Seong-Hoon Jang, Hao Li

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究提出PhysMat AI框架，整合物理知识用于材料发现，通过多领域示例说明其应用，还规划了从物理感知到自主AI的发展路线，助力可靠材料发现。

SurgNarrator: A Generative Retrieval Framework for Surgical Video Understanding

SurgNarrator：面向手术视频理解的生成式检索框架

Yuqing Feng, Jiawei Ma, Kevin Qinghong Lin, Kun Yuan, Nicolas Padoy, Daniel S. Elson, Anh Nguyen, Stamatia Giannarou, Baoru Huang

机构 * University of Liverpool（利物浦大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Strasbourg（斯特拉斯堡大学） ； IHU Strasbourg（斯特拉斯堡大学医院研究所） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 SurgNarrator是专为手术视频理解设计的生成式检索框架，通过构建手术词汇表、适配Qwen3-VL-Embedding-8B并采用分层检索策略，在零样本设置下于12个基准上实现性能提升且延迟大幅降低。

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