AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
Agentra: 一种可监督的多智能体企业入侵响应框架
机构 * The University of Alabama, Alabama, USA（阿拉巴马大学） ； Roma Tre University, Rome, Italy（罗马三大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出可监督的多智能体入侵响应框架Agentra，通过角色划分、规划-验证循环、安全网关和风险评分机制，将警报转化为结构化响应计划，在120事件语料上F1从0.61提升至0.84，有害动作率降至0.0%。
Guava: 一种有效且通用的具身操作工具框架
机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Amazon FAR（亚马逊 FAR）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Guava框架，通过迭代感知-推理-行动循环、语义动作抽象和多模态观测三大关键设计，将具身操作能力蒸馏到4B开源模型中，在仿真和真实环境中性能媲美前沿专有模型。
PearlVLA：潜在空间中的渐进式具身动作计划精炼
机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Tsinghua University（清华大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出PearlVLA框架，通过在VLM潜在空间中进行迭代计划精炼，平衡动作生成效率与显式推理，在LIBERO基准上达到最先进性能。
Comments 21 pages, 2 figures. Preprint
LLM智能体能否推断世界模型？来自智能体自动机学习的证据
机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） ； New York University（纽约大学） ； Google Research（谷歌研究）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出智能体自动机学习框架，通过成员查询和等价查询评估LLM智能体发现隐藏确定性有限自动机的能力，发现性能随DFA规模增加而急剧下降，推理模型优于非推理模型但仍存在规划、整合和假设构建缺陷。
世界模型应如何评估？一个以决策为中心的立场
机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Cirquar Technologies
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文指出世界模型评估中声明与证据不匹配的问题，提出以决策为中心的评估框架，强调反事实推理、策略优化等能力，并定义L0-L7评估阶梯。
XFlow: 一个用于可靠多智能体工作流的可执行协议编程系统
机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（X-LANCE实验室，计算机科学学院，上海交通大学，上海，中国） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing, Suzhou, China（江苏省语言计算重点实验室，苏州，中国） ； Suzhou Laboratory, Suzhou, China（苏州实验室，苏州，中国）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出XFlow可执行协议编程系统及其领域特定语言XPF，通过将工作流承诺从提示移至可检查、可执行的协议结构，并利用生命周期管理的符号中介智能体输出，提升多智能体工作流的可靠性。
递归智能体框架
机构 * PricewaterhouseCoopers, U.S.（普华永道（美国））
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出递归智能体框架（RAH），通过代码优先的框架递归扩展模型递归，在长上下文推理中显著提升编码智能体性能。
医学影像AI中的幻觉：跨模态分析框架用于分类、检测与监管约束下的缓解
机构 * King Fahd University of Petroleum & Minerals, Saudi Arabia（沙特阿拉伯法赫德国王石油矿产大学） ； SDAIA-KFUPM Joint Research Center for Artificial Intelligence, Saudi Arabia（沙特阿拉伯SDAIA-KFUPM人工智能联合研究中心）
专题命中 规划推理 ：chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出跨模态分析框架，统一五种影像模态的幻觉分类、检测与缓解策略，发现通用基础模型在幻觉基准上优于医学专用模型，并映射到FDA全生命周期监管。
世界模型与物理AI教程
机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence/CAIIT, Jeonju, Jeonbuk, South Korea（韩国全北全州计算机科学与人工智能系/CAIIT）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出统一框架，区分显式与隐式世界模型，并探讨其在机器人、自动驾驶等物理AI领域的应用，以及迈向通用人工智能的挑战。
LLMs+Graphs：迈向图原生的协同人工智能系统
机构 * Bowling Green State University（伯灵顿绿色州立大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文综述了大语言模型与图计算的三种协同方式，包括增强推理、知识图谱双向集成及图算法增强的AI代理，并探讨了图数据管理与图机器学习的新能力，旨在为构建下一代图原生AI系统提供统一视角。
Comments 10 pages, Accepted at PAKDD 2066 Tutorial
面向遥感智能体的双向语义互补工具检索
机构 * School of Geosciences and Info-Physics, Central South University（地质科学与信息物理学院，中南大学） ； School of Mechanical and Electrical Engineering, Central South University（机械与电子工程学院，中南大学） ； Hunan Key Laboratory of Land Resources Evaluation and Utilization, Hunan Provincial Institute of Land and Resources Planning（湖南省国土资源评价与利用重点实验室，湖南省国土资源规划院）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对遥感智能体工具检索中查询与文档语义不对称问题，提出双向语义互补方法：通过规划增强查询机制补充功能语义，利用动态工具依赖图注入上下文语义，显著提升复杂遥感任务工具检索精度。
DriveVLA-M0：面向自动驾驶的故障感知记忆增强方法
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Chongqing Chang’an Technology Co., Ltd.（重庆长安科技有限公司）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 本文提出DriveVLA-M0，一种具备故障感知潜在记忆的检索增强型VLA模型，通过故障案例记忆与针对性修正机制，在NAVSIM基准上优于现有方法，实现自动驾驶性能提升。
HoloAegis：冻结表示、拓扑推理：用于零样本大语言模型（LLM）护栏的最小参数安全流形
机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Guangdong Polytechnic Normal University（广东技术师范大学） ； Guangdong Institute of Digital Industry（广东数字产业研究院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Education University of Hong Kong（香港教育大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 HoloAegis是一种最小参数拓扑推理框架，通过冻结语义表示的纯几何推理实现零样本LLM安全护栏，在8个基准测试中达到最先进准确率，兼具低延迟、零冷启动数据和跨语言迁移能力。
Comments Preprint, August 2026. 10 tables, 2 figures
AOC-CBS：适用于通用多智能体路径规划的任何时候最优连续时间基于冲突的搜索算法
专题命中 规划推理 ：planning(abstract,abstract_cn)
AI总结 本研究针对通用多智能体路径规划问题，提出AOC-CBS算法，该算法可 anytime-optimal 求解，实验表明其在接受有界最优性间隙时能将可扩展性从数十智能体扩展到数百个。
Comments 65 pages, 19 figures
编程智能体的在线监控与纠正引导
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出LivePlan，通过解耦判断与建议的设计，在SWE-agent基础上实现编程智能体的在线监控与纠正，在SWE-bench数据集上显著提升问题解决率，且成本增量极小。
CyberLLM：面向汽车网络安全的多智能体大语言模型框架，用于自主检测与受管控响应
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 CyberLLM是由大语言模型编排的多智能体框架，结合确定性检测层与大语言模型精化，在安全防护下实现汽车漏洞自主检测与修复，在基准测试中覆盖约70%漏洞且零误报，验证了LLM智能体自主防御的可行性。
SoundscapeAgent：用于可控合成和可扩展音频-语言监督的智能音景构建
机构 * Tencent（腾讯）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 提出智能音景构建框架SoundscapeAgent，基于大语言模型的智能体将用户意图转化为场景计划，经多步骤实现可控音频合成与可扩展音频-语言数据构建，在生成性能及下游音频推理方面表现出色。
Comments Submitted to SLT 2026
通过物理智能解决通用机器人中的编排差距
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Together AI（联合人工智能）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 研究通用机器人行动推理问题，提出将相关能力分解为语言条件策略/控制智能体与高级智能体管理器/编排器，构建物理智能体编排器Pigey，经评估其在模拟和实际任务中性能显著提升，缩小了编排差距。
因果智能体图像恢复：用于自适应图像恢复智能体的自进化因果记忆
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 针对图像恢复智能体知识存储局限，提出Causal-AgentIR框架，通过构建结构化因果记忆图及协作系统，支持智能体进行因果推理，依质量变化和反馈调整恢复经验，有效提升图像恢复能力。
训练用于自解释忠实性的大语言模型
机构 * Imperial College London（帝国理工学院）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 提出强化学习方法，将忠实性度量改为训练目标，研究模型能否检测及优化影响决策因素以提高自解释忠实性。实验用随机词和用户偏差插入，微调模型在忠实性度量上显著改进，交叉干预泛化有模型依赖等情况，为减少不忠实推理提供路径。
Comments To appear at the ICLR 2026 Workshop on Representational Alignment (Re-Align), 10 pages (long paper)
WorkDrive：自动驾驶的道路施工因果链
机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaomi EV（小米电动汽车）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 针对自动驾驶视觉语言模型在道路施工区域的难题，提出WorkDrive框架，通过自动化多任务感知管道提取场景事实，经监督微调与强化学习，在ROADWork数据集上降低轨迹平均位移误差，实现渐进改进。
S平方-VLA：自动驾驶视觉-语言-动作模型中语义与空间流的解耦
机构 * School of Mechanical and Electronic Engineering, Wuhan University of Technology（武汉理工大学机电工程学院） ； Intelligent Transportation Systems Research Center, Wuhan University of Technology（武汉理工大学智能交通系统研究中心） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Wuhan University of Technology（武汉理工大学计算机科学与人工智能学院）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 研究针对自动驾驶中视觉语言模型生成低级控制动作的局限，提出S平方-VLA解耦语义和空间流，语义流用于意图推理，空间流保留空间特征并赋予先验，双流规划适配器融合二者，在基准测试中取得新的最先进水平，优于基线。
一种基于混合采样的具有博弈论引导的自主赛车轨迹规划器
机构 * Professorship of Autonomous Vehicle Systems, TUM School of Engineering and Design, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学工程与设计学院自动驾驶车辆系统教授组） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 针对自主赛车在多智能体场景下的规划问题，提出将博弈论推理集成到基于采样的运动规划器的混合架构，利用离线学习势函数和在线梯度优化生成交互参考路径，在模拟环境中验证该方法能诱导防御行为且无计算负担。
Comments Accepted to IEEE ITSC 2026
StratMamba：用于基于路径高效的激光雷达避障的策略性和反应性流划分
机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； AlphaZ, Inc.（阿尔法兹公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 研究针对复杂环境中机器人导航问题，提出StratMamba双流时间建模架构，结合快慢衰减内存架构处理激光雷达数据。经多场景评估及与其他基线对比，其在时间推理效率、导航速度和路径最优性方面表现出色，在现实中性能更稳健。
Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 8 pages, 6 figures. Video: https://www.youtube.com/watch?v=Z0FfO_AVaSw
[AAFLOW+] 用于多智能体工作流的具有零拷贝分布式键值缓存编排的有状态算子抽象
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 研究多智能体语言模型系统文本中心问题，提出AAFLOW+扩展，构建通信感知图并提供多种算子，实现零拷贝执行，通过分析成本模型验证，大幅降低TTFT、计算成本、键值内存并提高吞吐量，提升多智能体系统效率
Comments 21 pages, 10 Figures, 12 Tables
用于无人机群的以大语言模型为中心的智能体人工智能：架构、使能技术及开放问题
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 研究针对无人机群实际部署受限问题，提出以大语言模型为中心的智能体人工智能LAUS，回顾相关使能技术，分析威胁，确定包括抗幻觉推理等在内的开放研究挑战。
Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables
TouchWorld：一种用于灵巧操作的预测性和反应性触觉基础模型
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； PHANES AI（PHANES人工智能公司）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 研究针对日常环境中灵巧操作需预测与反应的问题，提出TouchWorld模型。该模型采用分层策略，分离多项任务。通过将触摸用于预测和反馈，提升局部接触适应性。在六个相关任务中表现出色，超越最强基线。
用于鲁棒多机器人操作的闭环多智能体框架
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部机器智能与先进计算重点实验室） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 针对多机器人操作中高级推理应用于实际执行的挑战，提出基于分层闭环智能体的LLM框架，含规划、操作、验证智能体。经实际实验验证，该框架成功率高、适应性强，为多样操作任务提供可推广方法。
Comments RSS 2026
无人机辅助6G网络中质量感知的个性化人工智能服务供应
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 研究无人机辅助6G网络中质量感知的个性化AI服务供应问题，提出HyPE框架，集成移动感知预测、学习增强决策和启发式服务放置与路由，模拟实验显示其在覆盖范围、延迟、服务个性化等方面优于基线，突出预测学习增强供应的前景。
GaP：面向变分自动化任务的图即策略多智能体自学习框架
机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Bosch（博世）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 针对变分自动化任务无模型策略可靠性不足问题，提出图即策略多智能体编码框架GaP，通过生成计算图并行迭代优化，在虚实8项基准上表现远超基线。
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