大模型推理能力

TypeGo: An OS Runtime for Embodied Agents

TypeGo：一种用于具身智能体的操作系统运行时

Guojun Chen, Alex Schott, Lin Zhong

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对具身智能体大语言模型规划与实时控制等的矛盾，提出TypeGo运行时，将基于大语言模型的规划构建为异步循环，管理智能体物理身体，通过自然语言指令编程，能降低延迟并支持并发任务，提供了初步设计证据。

Emergence of Preferential Attachment and Glass-Ceiling Effects in Autonomous Networks of LLMs

LLM自主网络中优先连接与玻璃天花板效应的涌现

Yiming Zhang, Vikram Krishnamurthy

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究LLM代理自主选择合作者时网络结构的涌现，发现优先连接和类型依赖的玻璃天花板效应，通过平均场模型证明中心性收敛，实验验证了网络动态对集体性能的影响。

Deep Learning for Semen Analysis in Male Infertility: Computer Vision, Multimodal Fusion, and Clinical Translation

男性不育症精液分析深度学习技术：计算机视觉、多模态融合与临床转化

Runwei Guan, Shaofeng Liang, Jiacheng Weng, Xiaoyi Gu, Jia Weng, Daizong Liu, Duo Pan, Qingxin Zhang, Xiao Liang, Weiping Ding, Suoyu Zhu, Ming Yuan, Yanhua Fei

机构 * Department of Gynaecology and Obstetrics, The Affiliated Jiangyin Hospital of Nantong University（南通大学附属江阴医院妇产科） ； Department of Oncology, the Affiliated Jiangyin Hospital of Nantong University（南通大学附属江阴医院肿瘤科） ； Thrust of AI, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能推力实验室） ； FertiTech AI（生殖科技人工智能公司） ； Department of Oncology, Suzhou Xiangcheng People’s Hospital（苏州市相城区人民医院肿瘤科） ； Department of Biological Sciences and Bioinformatics, School of Science, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学理学院生物科学与生物信息学系） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Nantong University（南通大学人工智能与计算机科学学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对传统精液分析的主观性强等缺陷，综述聚焦计算机视觉与深度学习驱动的精子分析技术，梳理方法、数据集与落地障碍，提出分阶段临床转化路线。

Comments 46 pages, 14 figures

UNIVERSE: Unified Video Action Models for Autonomous Driving with Flexible Mask-Modulated Modality Generation

UNIVERSE：面向自动驾驶的基于灵活掩码调制模态生成的统一视频动作模型

Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Guang Chen, Hangjun Ye, Francesco Nex, Hao Cheng, Michael Ying Yang

机构 * University of Twente（特温特大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bath（巴斯大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对现有方案难以将视频建模收益迁移至轨迹生成的问题，提出单掩码调制扩散Transformer的统一模型，通过模态解耦掩码实现直接的视频监督，大幅提升跨域动作泛化与推理效率。

Comments 18 pages, 7 figures, 8 tables

MergeSurv: Merging-Based Continual Learning for Survival Analysis on Whole-Slide Images

MergeSurv：用于全切片图像生存分析的基于合并的持续学习

Vu Minh Tran, Doanh C. Bui, Maï K. Nguyen, Khang Nguyen

机构 * University of Information Technology（信息技术大学） ； Viet Nam National University Ho Chi Minh City（胡志明市越南国立大学） ； ETIS (UMR 8051), CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, France（法国CY Cergy巴黎大学、ENSEA、法国国家科学研究中心联合建立的ETIS实验室（UMR 8051）） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对全切片图像生存分析，提出MergeSurv框架，独立微调病理视觉语言基础模型参数后合并，还探究两种推理策略，实验表明其优于其他方法且能减少灾难性遗忘。

Comments 10 pages, 2 figures, 1 table

SurgAM: Surgical Affordance Map Prediction with Multimodal Feature Fusion for Robot Autonomy

SurgAM：用于机器人自主的多模态特征融合手术能力地图预测

Lei Song, Yonghao Long, Mengya Xu, Jiayi Geng, Xiuyuan Chen, Qi Dou

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Department of Thoracic Surgery, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸外科） ； Thoracic Oncology Institute, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸部肿瘤研究所） ； Research Unit of Intelligence Diagnosis and Treatment in Early Non-small Cell Lung Cancer, Chinese Academy of Medical Sciences（中国医学科学院早期非小细胞肺癌智能诊断与治疗研究组） ； Institute of Advanced Clinical Medicine, Peking University（北京大学先进临床医学院） ； Beijing Key Laboratory of Innovative Application of Big Data in Lung Cancer, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院肺癌大数据创新应用北京市重点实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究如何通过视觉数据识别手术可操作区域，提出自适应特征融合框架、分层提示学习机制和场景引导注意力解码器，建立新数据集验证，在真实模型上验证框架对下游自动化的适用性。

Comments ICRA 2026

Mechanism Design for Locating a Bridge Between Regions with Prelocated Facilities

在有预定位设施的区域间定位桥梁的机制设计

Genjie Qin, Chenhao Wang, Jianan Lin, Qizhi Fang, Wenjing Liu

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究在两个有预定位设施的区域间建桥的机制设计问题，考虑不同机制下社会成本和最大成本，给出最优解特性及多种近似机制和下界。

Comments 12 pages, 1 figure; includes supplementary material

LogSemFuse: Semantic Evidence Fusion for Explainable Log Anomaly Detection

LogSemFuse：用于可解释日志异常检测的语义证据融合

Hassan Jabri, Zeyang Ma, Zhijie Wang, Tse-Hsun Chen

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究日志异常检测，提出LogSemFuse框架，结合骨干预测与多源语义证据，增强现有检测器，能产生异常决策和基于证据的解释，提升检测效果与可解释性，且开销小。

Second MOASEI Competition at AAMAS'2026: A Technical Report

2026年AAMAS会议上的第二届MOASEI竞赛：技术报告

Ceferino Patino, Tyler J. Billings, Alireza Saleh Abadi, Daniel Redder, Adam Eck, Prashant Doshi, Leen-Kiat Soh

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 介绍2026年开放代理系统评估方法倡议（MOASEI）竞赛，在2025年基础上保留部分领域并新增内容，扩展报告指标，总结竞赛设计、与上年差异及拼车评估结果，DLC方法获拼车赛道冠军。

Comments Report from the MOASEI'2026 Competition held at AAMAS'2026

LBTCap: A Lightweight Bilateral Transformer for Real-Time Remote Sensing Image Change Captioning

LBTCap：用于实时遥感图像变化描述的轻量级双边变换器

Licheng Zhang, Siew-Kei Lam, Naveed Akhtar

机构 * School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出轻量级RSICC框架LBTCap，基于双边变换器联合建模变化前后特征。引入双边注意力机制，结合截断主干和分组查询注意力，参数少且推理速度快，在公共数据集实验中实现精度与效率平衡。

BVS: Bayesian Visual Search with Multimodal Large Language Model for Fine-grained Perception

BVS：用于细粒度感知的基于多模态大语言模型的贝叶斯视觉搜索

Geng Li, Yuxin Peng

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对多模态大语言模型在超高分辨率图像细粒度感知的难题，提出BVS框架，将感知设为连续空间尺度流形上的全局优化问题，通过先验引导与后验校正提升性能。

Comments Accepted by ICML 2026. Project page with code: https://github.com/PKU-ICST-MIPL/BVS_ICML2026

AI adoption induces divergent net energy changes across economic sectors

人工智能的采用引发各经济部门净能源变化的差异

Wei He, Daoping Wang, Hanqi Yan, Yang Wang, Sai Gu

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究将职业层面的人工智能暴露映射到部门能源使用，用蒙特卡洛联合供需分解法估算各部门净能源变化，揭示美国不同部门净能源变化有差异，且总量可观，在英国也有类似情况，强调需终端能源调查跟踪人工智能部署。

EAGLE-360: Embodied Active Global-to-Local Exploration in 360$^\circ$

EAGLE-360: 360°环境中的具身主动全局到局部探索

Jingtao Xu, Zizhuo Lin, Jianwen Sun, Yi Yang, Yawei Luo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Central China Normal University（华中师范大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对多模态大模型在360°全景主动视觉搜索中因极地畸变和连续拓扑建模不足导致的效率低下问题，提出EAGLE-360框架，通过全局先验引导局部探索，结合RoPE Rolling位置编码和GRPO训练，实现近8倍精度提升。

Comments Preprint

Overthink-Triggered Slowdown Attacks on LVLM-Based Robotic Systems

基于LVLM的机器人系统中的过度思考触发慢速攻击

Qiang Han, Jie Wu, Bo Chen

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究利用LVLM的过度思考行为，通过嵌入场景文本触发推理延迟，提出三阶段框架发现可迁移触发词，实验显示最高6.96倍延迟放大。

Comments 17 pages, 10 figures

CommonRoad-Game: A Human-in-the-Loop Simulation Framework for Autonomous Driving

CommonRoad-Game：面向自动驾驶的人机协同仿真框架

Yunfei Bi, Youran Wang

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出CommonRoad-Game轻量级人机协同仿真框架，通过多线程同步机制实现确定性交互，支持运动规划器测试与人类驾驶行为分析。

Comments 15 pages, 18 figures, 2 tables. Source code: https://github.com/Yunfei-Bi8/CommonRoad-Game

TempAct: Advancing Temporal Plausibility in Autoregressive Video Generation via Planner-Executor RL

TempAct: 通过规划器-执行器强化学习推进自回归视频生成中的时间合理性

Jing Wang, Xiangxin Zhou, Jiajun Liang, Kaiqi Liu, Wanyuan Pang, Zhenyu Xie, Tianyu Pang, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-Sen University（中山大学深圳校区） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； USTB（北京科技大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出TempAct框架，利用规划器-执行器强化学习联合优化时间分解与步骤条件执行，解决自回归视频生成中时间指令模糊、延迟反应和错误传播问题，提升时间一致性。

Learning to Watch: Active Video Anomaly Understanding via Interleaved Policy Optimization

学习观察：通过交错策略优化的主动视频异常理解

Mengjingcheng Mo, Jiaxu Leng, Xinbo Gao

机构 * School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China（重庆邮电大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Chongqing College of Artificial Intelligence, Chongqing, China（重庆人工智能学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出Anom-π闭环框架，将视频异常理解建模为主动序列决策过程，通过交错策略统一内部推理与证据获取，并设计iDPO实现轨迹级策略对齐，仅2B参数即超越大规模模型。

Comments Accepted at ICML 2026; 25 pages, 8 figures, 15 tables

Minos: A Multi-Agent Collaborative Framework for Provenance-Based Backward Tracking

Minos：一种基于溯源的反向追踪多智能体协作框架

Jiahui Wang, Zhenyuan Li, Zhengkai Wang, Xiangmin Shen, Fan Zhang

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出多智能体框架Minos，利用LLM驱动推理进行基于溯源的反向追踪，通过分层上下文管理、检索增强推理和有限状态机协调四个智能体，有效缓解依赖爆炸，在5个数据集上平均召回率0.92、精确率0.64，攻击子图压缩49%。

Comments 20 pages,7 figures, accepted by ESORICS 2026

A Simple Solution to Improving Human Supervision of Algorithms: Evidence from Smart Vending

改善人类对算法监督的简单解决方案：来自智能售货机的证据

Minda Zhao, Brian Rongqing Han, Xin Chen, Tao Zhu

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 通过限制人工干预次数，让工人优先选择高价值干预，在减少库存的同时不损害销售，为人类监督AI提供低成本可扩展方案。

Vehicle Routing Problem Meets Large Language Models: An Overview and Perspectives

车辆路径问题遇上大语言模型：综述与展望

Xianchao Xiu, Chong Shen, Yanjiao Zhu, Wanquan Liu

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 综述大语言模型在车辆路径问题中的应用，涵盖模型构建、算法设计、协调工具等角色，并讨论基准测试与实验。

Comments working in process

A Large-Language-Model Supported Personalized Driving Framework for Lane Change in Highway Scenarios

大语言模型支持的高速公路换道场景个性化驾驶框架

Dong Bi, Yongqi Zhao, Paul Kovacevic, Tomislav Mihalj, Ji Zhou, Jiayuan Gong, Arno Eichberger

机构 * Hubei University of Automotive Technology（湖北汽车工业学院） ； Graz University of Technology（格拉茨技术大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种LLM支持的个性化驾驶框架，通过映射自然语言指令到Apollo规划参数，结合聚类和风格强度排序生成可区分的换道行为，并利用检索增强生成解释隐式指令。

Communication-Aware Robot Execution for Cloud Inference under Spatially Heterogeneous Connectivity

面向空间异构连接性的云推理通信感知机器人执行

Fengkai Liu, Yuichi Ohsita, Masayuki Murata, Hideyuki Shimonishi

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, The University of Osaka（大阪大学信息科学与技术研究生院） ； D3 Center, The University of Osaka（大阪大学D3中心） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对云推理中空间异构连接性导致执行脆弱的问题，提出请求-响应窗口框架，将下一请求点作为运动决策，选择通信质量足够的位置提交请求并保留响应检索机会，实验表明该方法在任务成功率、请求次数和失败率上均优于对比方法。

Efficient Sim-to-Real Transfer of World-Action Models from Synthetic Priors

基于合成先验的世界-动作模型的高效仿真到现实迁移

Zixing Wang, Kausik Sivakumar, Jinghuan Shang, Yafei Hu, Zhaoming Xie, Ran Gong, Xiaohan Zhang, Karl Schmeckpeper

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Robotics and AI Institute（机器人与人工智能研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文研究从合成先验训练世界-动作模型并零样本部署到真实机器人操作，通过域随机化和AnyTask运动规划生成演示，首次成功实现仿真到现实的迁移。

Comments This work is accepted by CVPR'26, Embodied AI Workshop. This paper represent a part of early result of our official world-action model zero-shot sim-to-real transfer work, which will be released soon

An LLM-Powered Semantic Alignment Framework for Journal Recommendation

基于LLM的语义对齐框架用于期刊推荐

Yanglin Yan, Zicheng Xie, Tianchen Gao, Rui Pan, Hansheng Wang

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一种基于大语言模型的语义对齐框架，将期刊推荐转化为稿件内容与期刊范围描述之间的语义匹配问题，无需训练即可实现高效推荐。

Multi-Modal Conditioned High-Resolution Transformer for Urban Electromagnetic Field Map Prediction Download PDF

面向城市电磁场地图预测的多模态条件高分辨率Transformer

Do-Eon Kim, Dongryul Park, Seungyoung Ahn, Namwoo Kang, Seong-heum Kim, Seongsin Kim

机构 * Soongsil University（崇实大学） ； Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院赵春植移动研究生院） ； Department of Intelligent Semiconductors, Soongsil University（崇实大学智能半导体系） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出多条件密集预测框架，利用高分辨率Transformer骨干网络，结合特征线性调制和交叉注意力机制，从建筑布局和天线配置生成500×500电磁场地图，通过复合损失函数和测试时增强提升性能。

Qwen-Image-Agent: Bridging the Context Gap in Real-World Image Generation

Qwen-Image-Agent：弥合真实世界图像生成中的上下文差距

Zekai Zhang, Jiahao Li, Jie Zhang, Kaiyuan Gao, Kun Yan, Lihan Jiang, Ningyuan Tang, Shengming Yin, Tianhe Wu, Xiaoyue Chen, Xiao Xu, Yan Shu, Yanran Zhang, Yixian Xu, Yuxiang Chen, Zhendong Wang, Zihao Liu, Zikai Zhou, Huishuai Zhang, Dongyan Zhao, Chenfei Wu

机构 * Qwen-Image-Agent: Bridging the Context Gap in Real-World Image Generation（Qwen-Image-Agent：弥合现实世界图像生成中的上下文缺口） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出Qwen-Image-Agent框架，通过上下文感知规划和上下文接地，整合规划、推理、搜索、记忆和反馈，弥合用户上下文与生成上下文之间的差距，在IA-Bench等基准上达到最优性能。

Proposal-Conditioned Latent Diffusion for Closed-Loop Traffic Scenario Generation

基于提议条件的闭环交通场景生成潜扩散模型

Shubham Vaijanath Phoolari, Aleyna Kara, Christoph Lauer, Steven Peters

机构 * CARIAD SE ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Institute of Automotive Engineering (FZD), TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学汽车工程研究所（FZD）） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种基于实例场景上下文和多模态提议先验的扩散框架，通过紧凑动作潜表示和提议初始化提升采样效率，实现闭环交通场景的逼真、安全且可控生成。

Comments Accepted for publication at the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2026

MedSWFlow: An Open-Source LLM Workflow for Drafting Medical Social Work Case Plans

MedSWFlow: 一个用于起草医务社会工作案例计划的开源LLM工作流

Yulin Mao, Shiyu Li, Shuping Song, Yuling Zhang, Yajun Song

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出开源、模型无关的LLM工作流MedSWFlow，将案例计划任务分解为六个阶段，通过结构化提示生成可审查的评估表和服务计划，旨在辅助从业者起草案例计划。

Comments 26pages, 8tables, 2figuers

DocArena: Turning Raw Documents into Controllable Training Environments for Document Search Agents

DocArena：将原始文档转化为可控的训练环境用于文档搜索代理

Jiamian Wang, Ruiyi Zhang, Tong Yu, Jing Shi, Samyadeep Basu, Rajiv Jain, Zhiqiang Tao, Tong Sun

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出DocArena自动化流程，通过多模态文档结构化、推理型QA对构建和质量控制，生成可控训练环境，使基于文本LLM的搜索代理在多模态文档检索和问答中取得最佳性能。

Comments search agent for documents

When LLM Rationales Become User-Facing: Effects on Trust Perception, Decision-Making, and Gaze Behaviors

当LLM推理理由面向用户时：对信任感知、决策和注视行为的影响

Xin Sun, Ting Pan, Yajing Wang, Shu Wei, Jos A. Bosch, Isao Echizen, Abdallah El Ali, Saku Sugawara

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究通过两项实验（在线和眼动追踪）探讨LLM推理理由的呈现方式、正确性和确定性框架对用户信任、决策和注视行为的影响，发现不正确理由降低信任并增加认知负荷，挑战了“更多推理更好”的假设。