大模型推理能力

WorldScape Policy 2.0: Empowering Steerable World Action Modeling with Reasoning-Augmented Memory

WorldScape Policy 2.0：通过推理增强记忆实现可控的世界行动建模

Haisheng Su, Zongdai Liu, Xin Jin, Haoxuan Dou, Chengming Hu, Baorun Li, Zhanwang Liu, Ruiyan Xu, Jianjie Fang, Xin Zhang, Zhenjie Yang, Xue Yang, Chen Gao, Junchi Yan, Yong Li, Wei Wu

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

AI总结 研究针对现有世界行动模型的局限，提出WorldScape Policy 2.0，用推理增强记忆，构建相关数据集，实现从高级指令自主规划及基于细粒度文本等的可控执行，在模拟和现实平台实验中展现出在多方面的卓越能力。

MUX: Continuous Reasoning via Multiplexed Tokens

MUX：通过复用令牌进行连续推理

Ayhan Suleymanzade, Halil Alperen Gozeten, Michael Bronstein, İsmail İlkan Ceylan, Jinwoo Kim

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

AI总结 研究提出MUX方法，将离散推理提炼为连续复用令牌，通过位置相关加权实现无损复用，防止潜在坍缩，能在需搜索问题中并行探索，在多语言模型评估中优于基线，证明无损叠加是实现高效潜在连续推理的充分条件。

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

PrismAD: Decoupled Planning via Semantic Mixture-of-Planners for End-to-End Autonomous Driving

PrismAD：通过语义规划器混合实现端到端自动驾驶的解耦规划

Kang Ding, Zhigui Lin, Hongsong Wang, Jie Gui, Qi Liu, Zhe Wang, Luqi Tang, Lei He

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与出行国家重点实验室） ； School of Cyberspace Security, Southeast University（东南大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Automotive Engineering, Wuhan University of Technology（武汉理工大学汽车工程学院） ； SAIC GM Wuling Automobile Co., Ltd.（上汽通用五菱汽车股份有限公司） 纠错

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

AI总结 研究针对自动驾驶规划器耦合问题，提出PrismAD框架，将场景令牌分组，用独立规划专家学习专门表示，语义感知路由器聚合预测，引入稀疏top-$K$激活，实验证明该框架性能具竞争力。

Comments 8 pages,5 figures

RoboTALES: Learning Reasoning-Guided Robot Policies via Task-Aligned Simulated Futures

RoboTALES：通过任务对齐的模拟未来学习推理引导的机器人策略

Hanan Gani, Tejal Kulkarni, Madhoolika Chodavarapu, Nicklas Hansen, Manmohan Chandraker

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 针对预训练视频生成模型用于机器人策略规划的局限，提出RoboTALES框架，通过基于分层语言模型的规划器和基于视觉语言模型的评论家两大创新，学习任务对齐的模拟未来以训练机器人策略，在多样操纵任务中表现优于现有方法。

Comments Accepted at ECCV 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

Hybrid Retriever Evolution for Multimodal Document Reasoning Agents

混合检索器演化：面向多模态文档推理代理

Bohan Yao, Shruthan Radhakrishna, Vikas Yadav

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

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

AI总结 提出失败驱动的演化框架，让元代理自动学习任务代理如何协调多种检索器进行多步文档问答，实现自适应检索路由，在MMLongBench-Doc和DocBench上提升高达19.6分。

Comments 17 pages, 3 figures

Self-Evolving Agentic Image Restoration via Deliberate Planning and Intuitive Execution

自进化智能体图像恢复：通过深思熟虑的规划与直觉执行

Shuang Cui, Fan Ji, Guanglong Sun, Yufei Guo, Xiongxin Tang, Jiangmeng Li, Fanjiang Xu

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Life Sciences, Tsinghua University（清华大学生命科学学院） ； Intelligent Science & Technology Academy of CASIC（中国科学院 CASIC 智能科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出SEAR框架，将图像恢复建模为序列决策问题，采用直觉执行器与深思熟虑规划器，结合剪枝感知蒙特卡洛树搜索和自进化情景记忆，解决贪婪搜索和信息利用不足问题。

Empowering GUI Agents via Autonomous Experience Exploration and Hindsight Experience Utilization for Task Planning

通过自主经验探索与事后经验利用赋能GUI智能体任务规划

Tianyi Men, Zhuoran Jin, Pengfei Cao, Yubo Chen, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 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PEEU方法，通过自主探索环境发现经验并利用事后经验合成严格对齐的高层训练数据，提升小型多模态大语言模型在GUI任务中的规划与跨网站泛化能力。

Comments Accepted to ACL 2026 Main

Event-Adaptive Motion Planning with Distilled Vision-Language Model in Safety-Critical Situations

安全关键场景下基于蒸馏视觉语言模型的事件自适应运动规划

Zhenwei Huang, Changsheng You, Shuai Wang, Chao Zhou, Wei Xu, Yi Gong

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Manifold Tech Limited（曼孚科技股份有限公司） 纠错

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

AI总结 提出事件自适应运动规划（EAMP）框架，通过可配置语义事件触发器、蒸馏视觉语言模型和语义模型预测控制，在安全关键场景中实现高层推理与底层控制的协同，提升动态安全裕度并保持实时性。

Comments 8 pages, 8 figures, 4 tables. Accepted by IROS 2026

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

HEART: Coordination of Heterogeneous Expert Agents for Physically Grounded Robotic Task Planning

HEART: 异构专家智能体协调实现物理接地机器人任务规划

Junho Lee, Seabin Lee, Wonjong Lee, Nayoung Kim, Moonjeong Kang, Changjoo Nam

机构 * Sogang University（西江大学） 纠错

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

AI总结 提出异构多LLM框架HEART，将指令分解为原子推理任务分配给角色专家，通过约束驱动规划合成，提升机器人任务规划的物理可行性和效率。

Comments 9 pages, 3 figures

GitOfThoughts: Version-Controlled Reasoning and Agent Memory You Can Replay, Diff, and Merge

GitOfThoughts: 版本控制的推理与可回放、差异比较和合并的智能体记忆

Pavan C Shekar, Abhishek H S, Aswanth Krishnan

机构 * QpiAI 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GitOfThoughts框架，将智能体推理树存储为git仓库，实现推理的可回放、审计和合并；实验表明，对于新问题，任何记忆格式均不能可靠提升准确率，仅当检索案例与当前问题高度相似（>0.8）时才有显著提升，且收益来自答案检索而非方法迁移。

Comments 10 pages, 1 figure, 9 tables

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

Agentic Neuro-Symbolic Planning and Commissioning for Human-in-the-Loop Industrial Robotics with Digital Twins

面向人机协同工业机器人的智能神经符号规划与调试：基于数字孪生

Zhihao Liu, Victor Nan Fernandez-Ayala, Tianyu Wang, Qiang Qin, Xi Vincent Wang, Dimos V. Dimarogonas, Lihui Wang

机构 * Royal Institute of Technology (KTH)（皇家理工学院（KTH）） 纠错

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

AI总结 提出一种结合LLM语言理解与确定性验证执行的神经符号框架，采用SDI架构和两级恢复机制，在数字孪生中验证后执行，显著提升任务成功率。

SkillWrapper: Generative Predicate Invention for Task-level Robot Planning

SkillWrapper：任务级机器人规划的生成性谓词发明

Ziyi Yang, Benned Hedegaard, Ahmed Jaafar, Yichen Wei, Skye Thompson, Shreyas S. Raman, Haotian Fu, Stefanie Tellex, George Konidaris, David Paulius, Naman Shah

机构 * Brown University（布朗大学） ； 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)

AI总结 本文提出SkillWrapper方法，通过生成性谓词发明学习符号化表示，使机器人能够基于抽象推理完成长周期任务规划。

VeriDrive: Verifiable Counterfactual Supervision for Cost-Efficient Vision-Language Planning

VeriDrive: 可验证的反事实监督用于成本高效的视觉-语言规划

Zikai Zhang, Hubert P. H. Shum, Toby P. Breckon

机构 * Department of Computer Science, Durham University（杜伦大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出VeriDrive框架，通过结构化感知-评估-修正链生成可验证的反事实监督，降低视觉-语言驾驶规划的数据构建成本，并在nuScenes数据集上验证其有效性。

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。

Dynamic Thinking-Token Selection for Efficient Reasoning in Large Reasoning Models

动态思维-令牌选择用于大型推理模型中的高效推理

Zhenyuan Guo, Tong Chen, Wenlong Meng, Chen Gong, Xin Yu, Chengkun Wei, Wenzhi Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出动态思维-令牌选择方法，通过分析推理轨迹发现只有部分关键令牌影响最终答案，从而优化大型推理模型的效率。

A Machine-to-Machine Knowledge-Guided LLM Agent for Generalizable Radiotherapy Treatment Planning

一种机器到机器知识引导的LLM智能体用于泛化放射治疗计划

Md Mainul Abrar, Xun Jia, Yujie Chi

机构 * National Institutes of Health (NIH)（国家卫生研究院） ； Department of Physics, The University of Texas at Arlington（德克萨斯理工大学阿灵顿分校物理系） ； Department of Radiation Oncology and Molecular Radiation Sciences, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学放射肿瘤学与分子放射科学系） 纠错

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

AI总结 提出一种机器到机器知识引导的大语言模型框架，通过深度强化学习发现的治疗计划参数分布知识迁移至LLM智能体，实现无需人工干预的自主迭代规划，在多种病例中显著提升规划质量和泛化能力。

Comments 10 pages, 6 figures

LongTraceRL: Learning Long-Context Reasoning from Search Agent Trajectories with Rubric Rewards

LongTraceRL: 基于评分奖励从搜索智能体轨迹中学习长上下文推理

Nianyi Lin, Jiajie Zhang, Lei Hou, Juanzi Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） 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LongTraceRL框架，通过知识图谱随机游走生成多跳问题并利用搜索智能体轨迹构建分层干扰物，结合基于实体链的评分奖励进行过程监督，提升大语言模型在长上下文推理中的表现。

On-Device Robotic Planning: Eliminating Inference Redundancy for Efficient Decision-Making

设备端机器人规划：消除推理冗余以实现高效决策

Joonhee Lee, Hyunseung Shin, Hyunmi Kim, Pei Zhang, Jeonggil Ko

机构 * School of Integrated Technology, College of Computing, Yonsei University（延世大学整合技术学院，计算学院） ； Department of Hyperscale AI SoC Research Section, ETRI（ETRI超大规模AI SoC研究部） ； EECS - Electrical and Computer Engineering, University of Michigan（密歇根大学电气与计算机工程学院） 纠错

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

AI总结 提出REIS框架，通过场景门控、KV引导的affordance路由和审慎推理减少推理冗余，在保持语义适应性的同时加速机器人控制。

Comments 19 pages

Reasoning with Sampling: Cutting at Decision Points

基于采样的推理：在决策点进行裁剪

Felix Zhou, Anay Mehrotra, Quanquan C. Liu

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 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Entropy-Cut Metropolis-Hastings算法，利用基础模型的下一词元熵作为代理识别关键决策点并重新采样，从而高效地从幂分布中采样以增强推理能力，在多个基准上超越基线和RL训练模型。

Does The Way You Plan Matter? An Empirical Study of Planning Representations for LLM Web Agents

计划方式重要吗？LLM网络代理计划表示的实证研究

Alejandra Zambrano, Sara Vera Marjanovic, Imene Kerboua, Xing Han Lù, Leila Kosseim

机构 * Concordia University（康科德大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Universite Claude Bernard Lyon（克莱尔蒙特-伯恩大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出PlanAhead框架，通过自动难度分类和四种计划表示（顺序子目标、叙述、伪代码、检查清单）的对比实验，发现计划表示形式和生成计划的LLM显著影响网络代理的鲁棒性和任务成功率。

Comments Extended version of paper submitted to EMNLP, waiting for acceptance