大模型推理能力

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。

Representation Signatures and Risk-Feedback Alignment in LLM Trading Agents

表示签名与LLM交易智能体中的风险反馈对齐

Weicheng Xue

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 通过TradeArena测试平台研究LLM交易智能体在金融决策中的行为对齐与表示动态，发现故障前表示签名（规划嵌入漂移、流形有效秩收缩）并验证风险反馈作为外部对齐信号的有效性。

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

Idea2Plan: Exploring AI-Powered Research Planning

Idea2Plan：探索人工智能驱动的研究规划

Jin Huang, Silviu Cucerzan, Sujay Kumar Jauhar, Ryen W. White

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 探讨大语言模型从概念研究想法到结构化研究计划的过渡能力，通过引入Idea2Plan任务、基准及JudgeEval评估，实验发现GPT-5表现最佳但仍有提升空间，为LLMs研究规划能力研究提供新见解和基础。

Object Search in Partially-Known Environments via LLM-informed Model-based Planning and Prompt Selection

通过LLM引导的基于模型的规划与提示选择进行部分已知环境中的物体搜索

Abhishek Paudel, Abhish Khanal, Raihan I. Arnob, Shahriar Hossain, Gregory J. Stein

机构 * Department of Computer Science, George Mason University（乔治·马歇尔大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于LLM的模型规划框架和提示选择方法，用于部分已知环境中的物体搜索。利用LLM估计不同位置搜索目标物体的可能性，并结合环境地图提取的旅行成本，以实现有效的搜索性能。

Comments 10 pages, 8 figures. Accepted to IROS 2026

Exploring Plan Space through Conversation: An Agentic Framework for LLM-Mediated Explanations in Planning

通过对话探索计划空间：一种用于LLM介导规划解释的代理框架

Guilhem Fouilhé, Rebecca Eifler, Antonin Poché, Sylvie Thiébaux, Nicholas Asher

机构 * IRIT, Toulouse, France（法国图卢兹计算机科学研究所） ； LAAS-CNRS, Toulouse, France（法国国家科学研究中心图卢兹系统分析与架构实验室） ； IRT Saint Exupery, Toulouse, France（法国图卢兹圣埃克苏佩里技术研究所） ； CNRS, Toulouse, France（法国国家科学研究中心） ； Australian National University, Canberra, Australia（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种代理框架，通过对话帮助用户理解规划解决方案，提升系统信任度，通过目标冲突解释进行用户研究。

Comments Preprint; Accepted at EUMAS 2026

Toward Efficient Agents: Memory, Tool learning, and Planning

迈向高效智能体：记忆、工具学习与规划

Xiaofang Yang, Lijun Li, Heng Zhou, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Yuchen Fan, Qianshan Wei, Rui Ye, Li Kang, Yiran Qin, Daizong Liu, Qi Li, Ning Ding, Siheng Chen, Jing Shao

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究将大语言模型扩展到智能体系统中的效率问题，从记忆、工具学习和规划三个核心组件考虑成本，回顾多种方法并详细讨论，以两种方式刻画效率，还探讨关键挑战与未来方向。

Comments 63 pages, 244 references

Symmetry-Aware Transformer Training for Automated Planning

面向自动规划的对称感知Transformer训练

Markus Fritzsche, Elliot Gestrin, Jendrik Seipp

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

AI总结 提出对比学习目标使Transformer感知对称性，结合架构改进，解决其在自动规划中因问题对称性导致的泛化困难。

SPARC: Separating Perception And Reasoning Circuits for Test-time Scaling of VLMs

SPARC: 分离感知与推理回路以实现VLM的测试时扩展

Niccolo Avogaro, Nayanika Debnath, Li Mi, Thomas Frick, Junling Wang, Zexue He, Hang Hua, Konrad Schindler, Mattia Rigotti

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出SPARC框架，通过显式分离视觉感知与推理，实现测试时动态扩展和不对称计算分配，在视觉推理任务中优于基线方法。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Experience Makes Skillful: Enabling Generalizable Medical Agent Reasoning via Self-Evolving Skill Memory

经验造就熟练：通过自进化技能记忆实现可泛化的医疗智能体推理

Haoran Sun, Wenjie Li, Yujie Zhang, Zekai Lin, Fanrui Zhang, Kaitao Chen, Xingqi He, Yichen Li, Mianxin Liu, Lei Liu, Yankai Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出SkeMex框架，通过技能记忆实现医疗智能体后部署自进化，无需更新模型权重，在临床任务中优于现有记忆型智能体。

Where's the Plan? Locating Latent Planning in Language Models with Lightweight Mechanistic Interventions

计划在哪里？通过轻量级机制干预定位语言模型中的潜在规划

Nicole Ma, Nick Rui

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 通过押韵对句补全任务，使用线性探针和激活修补方法，研究语言模型在生成过程中是否形成并因果依赖未来约束的潜在规划，发现仅Gemma-3-27B模型存在因果依赖，并定位到五个注意力头。

Comments 13 pages, 20 figures, 3 tables. Accepted to Workshop on Mechanistic Interpretability @ ICML 2026

Adaptive Teacher Exposure for Self-Distillation in LLM Reasoning

自适应教师暴露用于大语言模型推理中的自蒸馏

Zihao Han, Tiangang Zhang, Huaibin Wang, Yilun Sun

机构 * ByteDance Douyin（字节跳动抖音） 纠错

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

AI总结 针对自蒸馏中教师暴露完整推理导致学生难以吸收的问题，提出自适应教师暴露方法ATESD，通过轻量Beta策略控制器动态调整暴露比例，并用折扣学习进步奖励优化，在多个模型和数据集上提升推理性能。

Comments 11 pages, 4 figures; code not released yet

MemCast: Memory-Driven Time Series Forecasting with Experience-Conditioned Reasoning

MemCast：基于经验条件推理的记忆驱动时间序列预测

Xiaoyu Tao, Mingyue Cheng, Ze Guo, Shuo Yu, Yaguo Liu, Qi Liu, Shijin Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出MemCast框架，将时间序列预测转化为经验条件推理任务，通过层次化记忆学习历史模式、推理智慧和一般规律，并采用动态置信度适应策略实现持续进化，在多个数据集上优于现有方法。

Before Reasoning Can Fail: Pre-Evidence Procedural Failures in Agentic RAG

在推理失效之前：智能体检索增强生成（RAG）中的证据前程序失效

Daeyoung Roh, Donghee Han

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 该研究针对智能体RAG系统在推理前的程序失效，提出将错误答案分为两类失效，评估Read-Gate机制，发现强制阅读可提升准确率，且证据收集应作为独立轨迹控制问题评估。

Comments 22 pages, 7 figures. Code: https://github.com/Noverse0/before-reasoning-fails

SAGA: Scene-Aware, Goal-Evolving Agents for Long-Horizon Strategy Game Planning

SAGA: 场景感知、目标演化的长时域CivRealm策略规划智能体

Tianyu Jin, Shuo Chen, Yida Wang, Liuyu Xiang, Yingzhuo Liu, Yexin Li, Peipei Li, Zhaofeng He

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

AI总结 针对长时域策略游戏中场景盲视、上下文溢出和跨游戏学习浅层化问题，提出SAGA多智能体框架，通过地图语义场景图、工具增强规划器和双时域反馈循环，在FreeCiv中取得最高文明评分并降低输出令牌27%。

Comments 18 pages, 4 figures. Code https://github.com/Kazecloudk/SAGA-Scene-Aware-Goal-Evolving-Agents-for-Long-Horizon-Strategy-Game-Planning

Lost in Adaptation: Layer-Selective Recovery of Temporal Reasoning in Video-Language Models

层次间推理：通过层选择性融合恢复视频-语言模型中的时间推理

Zihang Fu, Haonan Wang, Jian Kang, Kenji Kawaguchi, Jiaying Wu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MERIT框架，通过层选择性融合提升视频-语言模型的时间推理能力，同时保持时间感知能力，优于全模型融合和随机层选择。

SynAct: A Reasoning-Acting Large Language Model Agent for Adaptive Synthesis Optimization

SynAct：用于自适应综合优化的推理-行动大语言模型智能体

Fangzhou Liu, Peiyi Han, Jiawei Liu, Yuan Pu, Zhuolun He, Rongliang Fu, Tsung-Yi Ho, Bei Yu

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

AI总结 SynAct是一种自适应闭环LLM推理-行动智能体，通过结合电路状态、工具知识与历史经验发布针对性命令，在14个商用设计实验中将平均WNS降至引导式综合的27%，实现高效自适应逻辑综合优化。

Comments 12 pages, 8 figures

VISOR: Agentic Visual Retrieval-Augmented Generation via Iterative Search and Over-horizon Reasoning

VISOR: 通过迭代搜索和超视距推理实现基于视觉检索的增强生成

Yucheng Shen, Jiulong Wu, Jizhou Huang, Dawei Yin, Lingyong Yan, Min Cao

机构 * Soochow University（苏州大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 VISOR通过结构化证据空间和动态轨迹机制解决多步推理中的视觉证据稀疏和搜索漂移问题，实现高效长视距视觉推理。

LLM-Advisor: An LLM Advisor for Cost-efficient Path Planning across Multiple Terrains

LLM-Advisor: 一种用于多地形高效路径规划的LLM基准

Ling Xiao, Toshihiko Yamasaki

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（弘前大学信息科学与技术研究生院） ； Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo（东京大学信息与通信工程系） 纠错

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

AI总结 LLM-Advisor利用大型语言模型优化多地形路径规划，提升路径成本效率，适用于现实场景。

Comments This paper has been accepted by IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

Personalization as Inverse Planning: Learning Latent Design Intents for Agentic Slide Generation via Structural Denoising

个性化作为逆向规划：通过结构去噪学习智能幻灯片生成的潜在设计意图

Tianci Liu, Zihan Dong, Linjun Zhang, Haoyu Wang, Jing Gao, Emre Kiciman, Ranveer Chandra, Wei-Ting Chen

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University at Albany（奥尔巴尼大学） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 提出SPIRE框架，将页面级幻灯片个性化视为逆向规划问题，通过结构去噪和强化学习协作学习潜在设计意图，无需预设模板或用户详细指令。

Comments ECCV 2026

Temporal Straightening for Latent Planning

时间拉直用于隐式规划

Ying Wang, Oumayma Bounou, Gaoyue Zhou, Randall Balestriero, Tim G. J. Rudner, Yann LeCun, Mengye Ren

机构 * New York University（纽约大学） ； Brown University（布朗大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 受人类视觉处理中感知拉直假说启发，提出时间拉直方法，通过曲率正则化联合学习JEPA世界模型的编码器和预测器，改善隐式规划中的表示学习，使梯度规划更稳定并提高目标到达任务成功率。

Comments ICML2026 Camera Ready

NormAct: Benchmarking Embodied Agents' Proactive Compliance with Unspoken Social Norms

NormAct：具身规划中隐藏社会规范遵守的基准

Shiyun Zhao, Xinwei Song, Tianyu Guo, Xiaomeng Gao, Mingyuan Liu, Xu Han, Yuanyuan Zhang, Zhenliang Zhang, Xue Feng, Bo Dai

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（通用人工智能国家重点实验室，北京通用人工智能研究院） ； China Academy of Information and Communications Technology（中国信息通信研究院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 提出NormAct基准，评估多模态大语言模型在具身规划中遵守隐藏社会规范的能力，发现模型在67.3%情况下达成显式目标，但仅26.4%遵守隐藏规范；提出NormPerceptor方法将任务成功率从24.2%提升至46.7%。

Comments This version revises the paper content and adds substantial details on the benchmark design and experimental setup