大模型推理能力

Search Discipline for Long-Horizon Research Agents

长周期研究智能体的搜索纪律

Adithya Srinivasan, Devesh Paragiri

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 针对研究智能体使用聚合指标评估候选方案导致科学有效性反转的问题，提出一种外部审计协议，基于分解行为而非单一分数进行决策。

Comments 9 pages, 1 figure

Beyond APIs: Probing the Limits of MLLMs in Physical Tool Use

超越API：探索多模态大语言模型在物理工具使用中的极限

Zhixin Ma, Yutong Zhou, Yongqi Li, Chong-Wah Ngo, Wenjie Li

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出PhysTool-Bench基准，评估多模态大语言模型在真实场景中识别物理工具并规划使用的能力，发现最强模型仅完成21%任务，揭示感知与规划双重缺陷。

Event-Driven Reinforcement Learning Enables Long-Horizon Control in Semiconductor Fabrication

事件驱动强化学习实现半导体制造中的长时域控制

Yavar Yeganeh, Mahsa Shekari, Nicla Frigerio, Daniele Pagano, Andrea Matta

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； STMicroelectronics（意法半导体） 纠错

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

AI总结 提出事件驱动深度强化学习框架，将半导体制造控制建模为中心化智能体问题，通过事件驱动时序差分方法优化多目标策略，在高保真仿真中显著提升吞吐量和利用率。

What Matters in Orchestrating Robot Policies: A Systematic Study of Hierarchical VLA Agents

机器人策略编排的关键因素：分层VLA智能体的系统研究

Jiaheng Hu, Mohit Shridhar, Caden Lu, Dhruv Shah, Hao-Tien Lewis Chiang, Jie Tan, Annie Xie

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 系统研究分层视觉-语言-动作（Hi-VLA）系统的设计原则，通过统一框架分析规划器、控制器及接口机制对短时、长时及推理密集型任务性能的影响，提出构建更强健分层VLA智能体的实用原则。

A Continuous-Time Markov Chain Framework for Insertion Language Models

插入语言模型的连续时间马尔可夫链框架

Dhruvesh Patel, Benjamin Rozonoyer, Soumitra Das, Tahira Naseem, Tim G. J. Rudner, Andrew McCallum

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vijil（维吉尔） 纠错

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

AI总结 提出基于连续时间马尔可夫链的插入语言模型去噪框架，统一现有方法，在规划任务中优于自回归和掩码扩散模型，语言建模中与现有方法竞争且采样更灵活。

Comments Accepted at AISTATS 2026. Code is available at https://github.com/dhruvdcoder/ctmc_dilm

IntentKV: Cross-Turn Intent-Aware KV Cache Pruning for Agent Inference

IntentKV: 面向Agent推理的跨轮次意图感知KV缓存剪枝

Junjie Li, Jiong Lou, Jie Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对多轮LLM Agent中KV缓存成为服务瓶颈的问题，提出IntentKV方法，通过会话级QueryMemory和残差注意力头实现跨轮次意图感知的KV剪枝，在保持精度的同时大幅降低峰值请求token和KV读取量。

AeroSpectra Sentinel: An Auditable LLM Prompt-Chaining Decision-Support Workflow for Acute Asthma Risk Assessment from Respiratory Sounds and Clinical Signals

AeroSpectra Sentinel：一种用于从呼吸音和临床信号进行急性哮喘风险评估的可审计LLM提示链决策支持工作流

Aueaphum Aueawatthanaphisut

机构 * School of Information, Computer, and Communication Technology（信息、计算机与通信技术学院） ； Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University（泰国朱拉隆梭国际技术学院） 纠错

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

AI总结 提出AeroSpectra Sentinel，结合STFT呼吸音分析、轻量ML筛查、临床特征融合和五阶段LLM提示链，实现可审计的急性哮喘风险评估，在公开数据集上验证了音频筛查和LLM工作流的有效性。

Comments 10 pages, 8 figures, 5 tables, 14 equations

Joint Structural Pruning and Mixed-Precision Quantization for LLM Compression

联合结构剪枝与混合精度量化的大语言模型压缩

Hoang-Loc La, Truong-Thanh Le, Amir Taherkordi, Phuong Hoai Ha

机构 * UiT The Arctic University of Norway（挪威北极大学） ； University of Oslo, Norway（挪威奥斯陆大学） 纠错

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

AI总结 提出端到端框架，通过全局误差最小化的混合精度量化策略和联合优化结构剪枝与量化策略，在超低比特下显著降低困惑度。

Rosetta Memory: Adaptive Memory for Cross-LLM Agents

Rosetta Memory: 跨LLM智能体的自适应记忆

Hao Yang, Shiqi Shen, Haoxuan Li, Zhipeng Wang, Zhi Gong, Xu Chen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Weixin, Tencent（腾讯微信） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出记忆中心式LLM自适应方法，通过双轮廓条件算子与最小增益采样课程，解决上游记忆激活下游LLM的跨模型适应问题，在多项QA任务中优于基线。

Comments 19 pages, 7 figures

i-EXAM: Instructable and Explainable Attack Connectivity Graph Modeler

i-EXAM：可指导且可解释的攻击连通性图建模器

Rakesh Podder, Wadia Ganim, Sarath Sreedharan, Indrajit Ray, Indrakshi Ray

机构 * Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 i-EXAM工具借助规划编译，帮系统管理员创建复杂网络安全配置文件并做假设分析，可识别攻击路径、评估指标、生成强化策略，还能用大语言模型解释策略。

Comments In the Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2026)

LaGO: Latent Action Guidance for Online Reinforcement Learning

LaGO：面向在线强化学习的潜在动作引导

Kuan-Yen Liu, Ren-Jyun Huang, Ti-Rong Wu

机构 * Siebel School of Computing（计算科学系） ； Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign, USA（数据科学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，美国） ； Department of Computer Science, National Yang Ming Chiao Tung University, Taiwan（计算机科学系，National Yang Ming Chiao Tung大学，台湾） ； Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan（信息科学研究所， Academia Sinica，台湾） 纠错

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

AI总结 提出LaGO框架，利用预训练大语言模型作为潜在动作先验，软引导在线策略优化，在离散和连续控制基准上显著提升奖励与成功率。

Comments 9 pages, 2 figures. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Large Language Models for Planning (LM4Plan)

The Ethical Decision Head: Operationalizing Normative Ethics in Autonomous Vehicles via Reinforcement Learning from Human Feedback

伦理决策头：基于人类反馈的强化学习在自动驾驶中实现规范伦理

Thomas Mbrice, Ammar Ali, Sami Mian, Khai Hern Low, Eric Chen, Arshia Aghajani, Wolf Schäfer, Amin Shirangi

机构 * Stony Brook University（石溪大学） 纠错

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

AI总结 本文提出伦理决策头（EDH）框架，结合PPO与人类偏好奖励模型，在CARLA仿真中训练自动驾驶智能体，发现人类对自动驾驶伦理的理论规定与实践奖励存在差异。

HaReCAP: Habitual-action Grounding for Recursive Large Language Model Agents

HaReCAP：面向递归大语言模型智能体的习惯性动作 grounding 方法

Shen Liu, Zhenguo Xu, Shaopu Wang, Yike Gao, Chunlei Wang

机构 * North China Institute of Computer System Engineering（华北计算机系统工程研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； China Information Security Research Institute Co., Ltd.（中国信息安全研究院有限公司） 纠错

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

AI总结 HaReCAP 是针对 ReCAP 的低侵入性扩展，通过编译叶子反射规则减少长视距具身任务中 LLM 的重复调用，在 Robotouille 和 ALFWorld 上显著降低了 token 消耗。

Comments 15 pages, 3 figures

What Does Context Compression Cost an Agent? Interaction Costs Unrevealed by Task-Completion Metrics

上下文压缩会给智能体带来什么代价？任务完成指标未揭示的交互代价

Shuyu Liu

机构 * Chongqing University of Science and Technology（重庆科技学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对使用工具的智能体，发现上下文压缩会带来任务完成指标未揭示的隐藏交互成本，检索调用增加是其主要来源，且该特征具有环境依赖性。

Large language model-assisted discovery of cohorts from scientific literature

大语言模型辅助的科学文献队列发现

Moritz Sturm, Lisa M. Berg, Inken Berg, Harishny Sarma, Jasmin Hartmann, Denissa Girschik, Gemma Roig, Christine M. Freitag, Andreas G. Chiocchetti

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

AI总结 该研究开发了问题驱动框架，通过PubMed API检索文献，用大语言模型提取队列名称，在青少年攻击行为遗传学用例中，补充了队列目录未覆盖的17个合格队列。

THESIS-MoE: Trainable Hierarchical Extraction and SteerIng of Sycophancy in Mixture-of-Experts

THESIS-MoE：可训练的分层提取与混合专家模型中谄媚行为的引导

Kareem Hassani, Chaymaa Abbas, Lama Mawlawi, Mariette Awad

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

AI总结 本研究提出THESIS-MoE，通过共享对比信号定位MoE模型中谄媚行为的计算子电路，采用有条件干预方法，在保留知识的同时消除了高达90%的信念诱导谄媚行为。

Beyond Thresholds: A Quality-Aware Decision Intelligence Framework for Cold Chain IoT Systems

Aashna Sofat, Balwinder Sodhi

机构 * IIT Ropar（印度理工学院罗帕尔分校） 纠错

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

Hierarchical Agentic Incident Response with Digital-Twin-Validated Attack Inference

结合数字孪生验证攻击推理的分层智能体事件响应

Yiran Gao, Juntao Chen, Tao Li

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

AI总结 该研究针对网络事件响应效率低的问题，提出整合LLM攻击推理、滚动规划与数字孪生验证的分层智能体响应框架，在33组件企业网络测试台的多阶段攻击场景中，其恢复成功率较前沿LLM基线提升18%-31%。

Comments 2026 IEEE Conference on Communications and Network Security

DA-RAC: Distance-Aware Calibration of LLM Judges for Trustworthy AI Auditing

DA-RAC：面向可信AI审计的大语言模型评判器的距离感知校准

Cheng Wu, Vishal Anand, Jaya Krishna Mandivarapu, Xiya Liu, Rui Zhuang

机构 * Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 规划推理 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对LLM评判器因无关参考示例导致的校准偏差问题，提出DA-RAC距离感知参考锚定校准方法，在多轮评估基准上提升了校准效果并降低了误通过风险，为可信AI审计提供支撑。

Agentic Data Cleaning Without a Clean Reference: An Experimental Study of Capabilities and Trade-offs

无干净参考的智能体数据清洗：能力与权衡的实验研究

Hadi Fadlallah

机构 * Faculty of Arts and Sciences（文理学院） ； University of Sciences and Arts in Lebanon（黎巴嫩科学与艺术大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出整合多组件的基于证据的无参考智能体数据清洗框架，经多数据集实验发现，额外能力会在多指标间引入权衡，无配置在所有标准上最优。

Comments 21 pages, 3 figures, Submitted to New Generation Computing

Diagnosing and Mitigating Perception-Decision Misalignment in Omni-LLMs via Modality Subspace Activation

通过模态子空间激活诊断并缓解全模态大语言模型（Omni-LLMs）中的感知-决策失配问题

Hongbo Jiang, Jie Li, Yunhang Shen, Tianyu Xie, Pingyang Dai

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

AI总结 针对Omni-LLMs存在的感知-决策失配问题，本文提出因果模态敏感性及对应诊断方法，构建CausalMSBench数据集，提出无需训练的MSA框架以恢复模型的因果模态敏感性。

Accuracy and Reliability of Large Language Models in Cosmetic Chemistry and Skin Health: A Benchmarking Study

大型语言模型在化妆品化学与皮肤健康领域的准确性与可靠性：一项基准测试研究

Amelia Liu

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

AI总结 本研究测试14个LLMs在化妆品化学与皮肤健康领域的表现，发现其总体准确性差、技术深度不足，无法可靠提供相关信息，需微调验证数据集并改进算法推理。

Comments 14 pages

Polaris : Multi Agentic System for Conversational Enterprise Analytics

Polaris：用于对话式企业分析的多智能体系统

Varuni H K, Soham Sarkar, Jay Kumar, Goutham Krishnan, Tanvi Johari, Avinash Bharadwaj, Santosh Hegde

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

AI总结 该研究提出名为Polaris的多智能体框架，通过动态任务协调（DTC）层与ReAct风格智能体结合，实现对话式企业分析，在结构化企业数据集上验证了其高语义保真度与答案相关性，为大规模可信端到端商业智能提供了新方案。

RippleMem: From Isolated Retrieval to Associative Recollection for Long-Term Agent Memory

RippleMem：从孤立检索到智能体长期记忆的关联回忆

Jingbo Ji, Lingyi Li, Xilong Cheng, Yuhao Zhou, Wenji Zhang, Yuting Tan, Yunxiao Qin

机构 * Communication University of China（中国传媒大学） ； Zhilian Yinghe Technology Co., Ltd.（智联映和科技有限公司） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication（媒体融合与传播国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 RippleMem是一种智能体长期记忆系统，以自适应关联回忆替代孤立检索，在LoCoMo、LongMemEval-S数据集上提升LLM-as-a-Judge准确率并降低图构建成本，性能优于现有方法。

Comments 22 pages, 4 figures

Don't Want Your LLM to Recommend Nuclear Strike? Try Asking It in Japanese

不想让你的大语言模型（LLM）推荐核打击？试试用日语提问

Rian Touchent

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

AI总结 该研究发现，用日语提问可降低部分LLM在核打击场景中的发动率，其机制为模型的推理语言而非输入语言，且仅适用于在英语中已存在犹豫的模型，表明LLM安全行为具语言依赖性。

Journal ref Proceedings of the 6th Workshop on Trustworthy NLP (TrustNLP 2026), Jul 2026, San Diego, United States. pp.489-502

Convergent Detour Hijacking: Task-Preserving Resource Amplification in Skill-Based LLM Agents

收敛式绕路劫持：基于技能的大语言模型智能体中的任务保留型资源放大

Junliang Liu, Ruoyu Li, Wenxin Tang, Jingyu Xiao, Zhenyu Liu, Jingheng Xu, Laizhong Cui

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

AI总结 该研究提出收敛式绕路劫持攻击，耦合LLM智能体技能选择与规划阶段，可放大任务资源消耗，在DeepSeek-V4-Pro上80.02%的任务会被选中攻击者控制的协调器，任务完成率不变但成本显著提升。

Spark-to-Paper: End-to-End Research Paper Generation as a Composable Skill

Spark-to-Paper：作为可组合技能的端到端研究论文生成系统

Zhuoyang Qian, Biao Wu, Yiran Wang, Chris D Yan, Desan Dai, Liangwei Zheng, Jin Jiang, Junsheng Zhang, Wenhao Wang

机构 * Vast Intelligence Lab（星智实验室） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 Spark-to-Paper是在现有编码助手中实现的端到端研究论文生成系统，含13项可组合技能，在8个研究主题中实现高引用与图表有效性，提升伪造检测率，成本与耗时较低。

Comments 24 pages, 10 figures

Agent Skills Can Be Harmful: An Empirical Study of Skill-Induced Failures in LLM Agents

智能体技能可能有害：LLM智能体中技能诱导故障的实证研究

Gen Dong, Yanjie Gao, Liqun Li, Tianyin Xu, Yu Hua, Fan Yang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Microsoft（微软） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文通过提出差异分析框架，在SkillsBench等数据集上发现LLM智能体的技能会引发功能故障与效率回归，并构建SkillTriage工具，为安全复用技能提供研究方向。

Ripple-Pivot Search: Active Parallel Decoding for Diffusion Large Language Models

波纹枢轴搜索：扩散大语言模型的主动并行解码

Yushi Ye, Xu Chen, Haoyun Jiang, Jinsong Lan, Haihong Tang, Bo Han, Ivor Tsang, Yanfeng Wang, Bo Zheng, Jiangchao Yao

机构 * Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学合作中位数网络创新中心） ； Alibaba Group TMLR Group（阿里巴巴集团TMLR团队） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； A*STAR CFAR and Nanyang Technological University（新加坡科研局计算科学中心和南洋理工大学） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出RPS方法，利用dLLM解码的波纹效应，在保持生成质量的同时，大幅提升解码速度与准确率，适用于推理及代码生成任务。

CLAIM: Leading Open-domain Active Clarification of Large Language Models with Uncertainty Measurement

CLAIM：基于不确定性度量的大语言模型开放域主动澄清领先方案

Kuangzhao Yang, Ziliang Zhao, Zhicheng Dou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于不确定性度量的CLAIM框架，无需人工标注，结合监督学习与强化学习训练统一澄清决策模型，实现开放域人机交互中低成本鲁棒的主动澄清。

Comments 11 pages, 4 figures, and 3 tables