大模型推理能力

Inverse Theory of Mind Modeling for Content Recommendation: From Web Browsing to Dynamic Intelligent Interfaces

用于内容推荐的反向心智理论建模：从网页浏览到动态智能界面

Mengyu Chen, Feiyu Lu, Chun-Fu Chen, Lucas Vinh Tran, Jay Katukuri

机构 * JPMorganChase（摩根大通） 纠错

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

AI总结 本研究提出反向心智理论（IToM）流程，从用户交互反向推理推断信念与偏好，在OPeRA数据集上验证其画像推断效果，并通过VisionOS应用展示跨模态迁移能力，提升内容推荐的用户理解精度。

Comments Preprint for conference full paper at 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '26), Minneapolis, MN, USA

Self-Evolving Embodied Agents via Skill-Harness Evolution

基于技能-工具链进化的自演化具身智能体

Peidong Wang, Zhiming Ma, Ying Chang, Xufang Luo, Xiaocui Yang, Shi Feng, Yuqing Yang, Dongsheng Li

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出免训练的SHAPER框架，通过演化技能与工具链实现冻结模型驱动的自演化具身智能体，在VLABench等数据集上验证其适配优势。

IO Factory: Simulating AI-Enabled Influence Campaigns at Scale

IO Factory：大规模模拟AI驱动的影响力行动

Lukasz Olejnik, Wenchao Dong, Jonas R. Kunst, Signe Riemer-Sørensen, Tobias Herb, Meeyoung Cha, Daniel Thilo Schroeder

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Max Planck Institute for Security and Privacy（马克斯·普朗克安全与隐私研究所） ； BI Norwegian Business School（挪威商学院） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； SINTEF Digital（SINTEF数字研究所） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 IO Factory是AI驱动的大规模影响力行动模拟框架，可在受控平台中关联多环节数据，在10万智能体配置下可执行行动并生成可检查证据，支持可重复研究与红队分析。

Self-Correcting Long-Horizon Search Agents via Tree-Structured Memory

基于树状记忆的自修正长程搜索智能体

Aijun Yang, Qianxue Guo, Ziyi Huang, Yuxuan Chen, Shiyou Qian, Jian Cao

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

AI总结 提出ReTree树状记忆机制，解决LLM搜索智能体的上下文增长与错误推理问题，在四个基准上优于Full-Trajectory ReAct，准确率最高提升25.6个百分点。

The Deliberative Deficit: An Empirical Critique of LLMs in Democratic Discourse

审议缺陷：对大型语言模型在民主讨论中的实证批判

Maurice Flechtner

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

AI总结 该研究通过审议推理指数（DRI）评估1980次五智能体LLM运行，发现LLM群体讨论程序性质量与人类相当但主体间一致性提升小、视角多样性仅为人类的1/3，反转人类收敛模式，仅可作为人类推理的辅助工具而非自主审议智能体。

Comments 10 pages, archival publication at AIES 2026

MESA:Task-Adaptive Multi-Structure Evidence Selection for Long-Horizon Agent Memory

MESA：面向长视野智能体记忆的任务自适应多结构证据选择

Beidi Zhao, Yaoqi Chen, Yuru Feng, Menghao Li, Qianxi Zhang, Baotong Lu, Jianan Lu, Zhirui Wang, Xinjiang Wang, Shusen Xu, Zengzhong Li, Xiaoxiao Li, Qi Chen

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 MESA是面向长视野智能体记忆的多结构证据选择框架，通过自适应选择融合互补记忆结构，在AMA-Bench上性能优于基线且减少了证据标记使用量。

Comments 18 pages, 5 figures

ColluSkill: Adversarial Cross-Skill Composition for Evading Agent Skill Scanners

ColluSkill：用于规避智能体技能扫描器的对抗性跨技能组合

Puyu Zeng, Simeng Qin, Jingzhi Li, Ju Jia, Zheli Liu, Xiaojun Jia

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

AI总结 本研究提出ColluSkill攻击框架，可通过跨技能组合规避技能扫描器，攻击成功率达96.0%；还提出ChainGuard防御框架，能将攻击成功率降至22.5%，同时放行99.5%良性工作流。

Comments 9 pages, 3 figures, 4 tables

From Relevance to Execution Utility: Reward-Aware Dynamic Execution Gating for Skill-Based LLM Agents

从相关性到执行效用：面向基于技能的大语言模型智能体的奖励感知动态执行门控

Liang He, Jingbo Wen, Hongyu Gu, Hao Li, Haoyu Wang, Yixiong Chen, Kangning Cui, Xilu Wang

机构 * Tongji University（同济大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nankai University（南开大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 针对基于技能的LLM智能体执行决策难题，提出RADEG轻量型决策层，通过学习代理模型预测执行效用，在288个rollout的评估中减少不必要执行并优于基线方法

Explore, Map, Remember, Decide: Are Embodied VLMs Ready for Safety-Critical Scenarios?

探索、建图、记忆、决策：具身视觉语言模型是否已准备好应对安全关键场景？

Gabriele La Malfa, Nitay Alon, Emanuele La Malfa, Reuth Mirsky, Stefan Sarkadi

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

AI总结 本文扩展ToS框架为EMRD流程，评估VLMs在安全关键场景下的空间理解与决策能力，发现其决策依赖文本先验、空间推理受低光照影响，且记忆与人类认知存在根本差异，存在对齐风险。

HugSelect: An Explainable Multi-Criteria Decision-Support Framework for foundation-model selection

HugSelect：一种用于基础模型选择的可解释多标准决策支持框架

Alireza Joonbakhsh, Arda Canser Adalı, Slinger Jansen, Farshad Khunjush, Siamak Farshidi

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

AI总结 HugSelect是用于基础模型选择的可解释多标准决策支持框架，构建含71274个模型的知识库，经多维度评估，推荐质量与商业系统相当，推理可追溯且实用直观。

Comments Pages: 29, Figures: 5. Corresponding authors: Alireza Joonbakhsh (alireza.joonbakhsh@hafez.shirazu.ac.ir) and Siamak Farshidi (siamak.farshidi@wur.nl)

SodaMem: Evidence-Grounded Temporal Graph Memory for LLM Agents

SodaMem：面向大语言模型智能体的基于证据的时序图记忆

Fengrong Wan, Chengcan Wu, Ningtao Lyu

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

AI总结 针对LLM智能体对话的时效性、来源追溯等问题，提出基于证据的时序图记忆SodaMem，在LongMemEval-S上以Flash级花费达到高准确率，性能优于部分高成本系统。

CausalNav: Reliability-Certified Causal World Models for Control under Physical-Parameter Shift

CausalNav：用于物理参数偏移下控制的可靠性可验证因果世界模型

Yiyao Zhang, Diksha Goel, Hussain Ahmad, Shixun Huang, Jun Shen

机构 * University of Wollongong（卧龙岗大学） ； CSIRO’s Data61（联邦科学与工业研究组织Data61） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CausalNav控制器，其结合因果转移图与多门控可靠性验证机制，在物理参数偏移的CartPole-v1和Pendulum-v1任务上，较9种基准取得最佳平均排名，关键在于经认证的弃权（不执行）提升了部署安全性。

Multi-Branch Policy Optimization for Multimodal Large Language Models

面向多模态大语言模型的多分支策略优化

Shuai Lyu, Yuning Gong, Ruiling Gao, Xiaoran Shang, Zhonghong Ou, Ping Zong, Yifan Zhu, Yuan Sun, Yang Qin, Peng Hu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Shanghai University（上海大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型统一信用分配的缺陷，提出MBPO框架，通过树结构与分支相对优势分配信用，结合时间回放缓冲区提升性能，在多模态推理基准上优于基线。

Comments 10 pages,8 figures

KumbhDoot: A Scale-Ready, LLM-Bounded Architecture for Mass-Gathering Public-Service Assistants

KumbhDoot：面向大规模集会公共服务助手的可扩展、大语言模型（LLM）限定架构

Saurabh Sakalkar, Abhishek Singh, Ramesh Raskar

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

AI总结 针对大壶节这类高风险低连接性的大规模集会，提出KumbhDoot架构，以相似度优先、LLM限定为核心，解决默认LLM助手成本高、易幻觉等问题，适配公共服务场景。

Agent-MD: Selective LLM Intervention with Event-Driven Escalation for Stateful GCMC--MD Campaigns

Agent-MD：用于有状态GCMC-MD模拟流程的带事件驱动升级机制的选择性大语言模型干预框架

Yijie Wang, Zhen-Yu Yin, Zhenheng Tang, Xiaowen Chu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 Agent-MD框架将LLM推理选择性用于GCMC-MD分子模拟流程的构建与事件审查，结合确定性执行，在蒙脱石水蒸汽脱附模拟中完成多周期计算，识别问题并揭示体系依赖的低湿度响应，实现可复现的代理辅助分子模拟。

Comments 7 figures, 2 tables

Toward a Causal Data Management Ecosystem for Decision Making and Agentic AI

面向决策与智能体AI的因果数据管理生态系统

Dazhuo Qiu, Yingli Zhou, Amedeo Pachera, Angela Bonifati, Andrea Mauri

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

AI总结 本文针对AI生态系统决策混杂问题，提出构建共享可查询的因果世界系统（CWS），为面向决策与智能体AI的因果数据管理生态系统提供支持。

Comments Accepted at ACM AI Leadership Summit 2026

An AI4AI Framework for Visual Token Pruning

用于视觉令牌剪枝的AI4AI框架

Zhen Liu, Wenli Huang, Wei Song, Yuhan Liu, Zhiqin Yang, Jingwen Fu

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

AI总结 本研究提出AutoPrune框架，通过TPDSL让LLM自动设计视觉令牌剪枝策略，在14个多模态基准和3个MLLM主干上，剪枝94.4%视觉令牌仍保留超99%性能，大幅降低推理成本。

MemWM: Memory-Augmented Text-Based World Model

MemWM：记忆增强的基于文本的世界模型

Yujun Wang, Tao Zhang, Jinhe Bi, Aniri, Wenxuan Ye, Boliang Liu, Sikuan Yan, Shuning Wang, Xuebing Zhou, Sören Pirk, Hinrich Schütze, Yunpu Ma

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Huawei Heisenberg Research Center（华为海森堡研究中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学） ； TU Berlin（柏林工业大学） ； Kiel University（基尔大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出记忆增强的基于文本的世界模型MemWM，通过引入世界记忆解决世界模型的系统性预测错误，在ALFWorld等基准上提升智能体规划成功率与效率。

Search-Aided Joint Agent-Environment Reinforcement Learning for Robust Lifelong Multi-Agent Path Finding with Rotations

用于带旋转的鲁棒终身多智能体路径规划的搜索辅助联合智能体-环境强化学习

He Jiang, Jingtian Yan, Yulun Zhang, Yimin Tang, Tanishq Duhan, Rishi Veerapaneni, Guillaume Sartoretti, Jiaoyang Li

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

AI总结 针对带旋转约束的鲁棒终身多智能体路径规划难题，提出搜索辅助联合强化学习方法，通过结合Causal PIBT与联合优化智能体-环境策略，在高密度地图及混合现实仓库环境中取得显著性能提升。

Example-Guided Prompting for Document-Level Text Simplification

示例引导提示用于文档级文本简化

Marina Litvak, Ariel Perstin, Ilan Shtilman, Michael Färber

机构 * SCE（SCE（以色列SCE学院）） ； ScaDS.AI, TUD Dresden（ScaDS.AI，德累斯顿工业大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对文档级文本简化中提示指导不足的问题，提出示例引导提示方法，经OneStopEnglish语料库实验，可提升大语言模型的简化质量，性能优于或媲美相关基准系统。

Counterfactual Analysis via Large Language Models

基于大语言模型的反事实分析

Zonghao Yang

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 本文研究用GPT-3.5模型开展在线借贷反事实分析，经提示工程优化后其预测性能接近梯度提升回归，验证了LLMs用于反事实分析的潜力。

SearchAuditor: Auditing and Attributing Failures in Long-Horizon Search Agents

SearchAuditor：长程搜索智能体失败的审计与归因

Zhixiang Liang, Yifei Liu, Yidan Huang, Haozhe Zhao, Beichen Huang, Jiaqi Wang, Nan Duan, Qiong Cao

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

AI总结 本研究针对长程搜索智能体的失败诊断难题，构建SearchAuditBench基准，提出多视角审计框架SearchAuditor，其端到端通过率达32.3%，优于基线模型，可助力智能体从错误中恢复。

When Do Corrective Features Help? An Agent for Corrective Feature Discovery on Black-Box Forecasters

纠正特征何时有用？面向黑盒预测器的纠正特征发现智能体

Fangxin Wang, Ziyi Zhang, Diyi Zhuang, Langzhou He, Shiyu Wang, Baichuan Mo, Philip S. Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CRAFTER智能体，挖掘黑盒冻结预测器的残差以生成纠正特征，在6个数据集和6个主干上优于现有系统，使改进翻倍、误差降27%，可归因特征来源。

Comments 23 pages, 14 tables, 4 figures

Improving Auto-Design of Neural PDE Solvers with a Domain-Specific Language

用领域特定语言改进神经偏微分方程求解器的自动设计

Shengxin Kong, Liwen Xu, Jingwen Fu

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

AI总结 该研究提出ADSL-PDE领域特定语言，通过结构化搜索空间提升神经PDE求解器自动设计的搜索效率与优化稳定性，前十次迭代性能提升超52%。

Interoceptive Attention as Dynamic Homeostatic Prioritization in a Foraging Agent

觅食智能体中作为动态稳态优先级的内感受注意力

St John Grimbly, Nicolas Kuske, Evert A. Boonstra, Bruce A. Bassett, Charel van Hoof, Rowan Hodson, Benjamin Rosman, Ryan Smith, Mark Solms, Jonathan P. Shock

机构 * Univ. of Cape Town（开普敦大学） ； Neuroscience Institute, Univ. of Cape Town（开普敦大学神经科学研究所） ； Laureate Institute for Brain Research（劳雷尔脑研究所） ； University of the Witwatersrand（金山大学） ； INRS（国家科学研究中心（加拿大）） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对有限感知带宽下的需求分配问题，构建主动推理觅食智能体，提出动态稳态优先级的内感受注意力机制，在AffectWorld实验中显著提升存活率，且收益同时作用于感知与规划，学习速度也更快。

Comments Accepted at SAB 2026 (From Animals to Animats 18), forthcoming in the Springer Lecture Notes in Artificial Intelligence proceedings. 20 pages, 11 numbered figures (12 graphics), 5 tables. The 12-page camera-ready paper is reproduced without alteration and followed by supplementary analyses that were not part of the proceedings paper. Code: https://github.com/sgrimbly/attention-aif-sab2026-snapshot

AgentForge: An Immersive Role-Playing Platform for Learning Agentic Software Engineering

AgentForge：用于学习智能体软件工程的沉浸式角色扮演平台

Zihan Fang, Yueke Zhang, Yu Huang

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

AI总结 本研究提出沉浸式角色扮演平台AgentForge，让新手在多智能体代码修复工作流中担任软件工程角色，经37名新手开发者测试，该平台可提升新手的软件工程技能与智能体协作理解。

Comments 7 pages, 2 figures

A game theory for foundation models shows new paths to rational cooperation through similarity inference

基础模型的博弈论：通过相似性推理实现理性合作的新路径

Alexander Meulemans, Maciej Wołczyk, Marissa A. Weis, Rajai Nasser, Roberta Rocca, Seijin Kobayashi, Guillaume Lajoie, Angelika Steger, Blake Richards, Marcus Hutter, James Manyika, Rif A. Saurous, João Sacramento, Blaise Agüera y Arcas

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

AI总结 本文提出针对基础模型智能体的嵌入贝叶斯智能体理论模型，通过嵌入均衡机制实现相似性推理，破解经典博弈论预测的社会困境中相互背叛问题，达成稳定合作。

Comments 75 pages, 11 figures

When and Where to Look: Adaptive Visual Evidence Scheduling for Efficient Long Video Understanding

何时与何地查看：用于高效长视频理解的自适应视觉证据调度

Ke Li, Jiayu Chen, Maoliang Li, Zihao Zheng, Hailong Zou, Hengyi Zhang, Xuanzhe Liu, Xiang Chen

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

AI总结 提出无需训练的EcoFrame框架，通过熵门控预算调度和注意力引导候选提议实现高效视觉证据调度，在多个长视频理解基准上实现精度与效率的更优权衡。

Towards Improving Sequential Decision-Making in LLM Agents via Experience Memory

基于经验记忆提升大语言模型智能体的序列决策能力

Jakub Rada, Viliam Lisý

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

AI总结 本研究针对LLM智能体序列决策性能不足的问题，提出带经验记忆的智能体框架，通过对局后反思与规则提取，在不修改模型权重的情况下提升了井字棋任务的表现。

Comments 8 pages, 6 figures, 14 tables, 5 appendices, accepted at Neuro-Symbolic Intelligence for LLMs and Autonomous Agents workshop at IJCAI 2026

Enactive Artificial Intelligence: A Decision-Centric Architecture for Complex Systems

能动人工智能：面向复杂系统的以决策为中心的架构

Zuojun Max Shen, Yuan Qu, Pujun Zhang, Anbang Liu, Yunhao Liang

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

AI总结 本研究提出能动人工智能框架，通过组织世界、站点世界等四个角色构建以决策为中心的架构，拓展AI前沿，为企业与工业复杂系统的可靠AI部署提供新方向。