大模型推理能力

TumorBoard: Evidence-Grounded Multi-Agent Decision Support for Longitudinal Neuro-Oncology

TumorBoard：基于证据的多智能体纵向神经肿瘤学决策支持系统

Yantong Liu, Zheyu Zhang, Runpeng Liu, Mu Xitang, Seong-Yoon Shin, Hyun-Ae Lee

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

AI总结 TumorBoard是基于证据的多智能体纵向神经肿瘤学决策支持系统，经360例基准测试，其性能优于现有基线，安全管控模块可有效降低有害建议比例。

Schedule-Informed Temporal Fusion Forecasting of Hourly Airport Security-Checkpoint Throughput

基于航班时刻的机场安检点每小时吞吐量时间融合预测

Yinxiao Zhang, Sen Wang, Yi Gao

机构 * School of Aviation and Transportation Technology, Purdue University（普渡大学航空与运输技术学院） ； Department of Geography, The Ohio State University（俄亥俄州立大学地理系） ； College of Aeronautics and Engineering, Kent State University（肯特州立大学航空与工程学院） 纠错

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

AI总结 本研究开发了将航班时刻表转换为安检负荷信号的框架，结合时间融合Transformer模型，在机场每小时吞吐量预测中优于RNN和LSTM，可支撑安检点人员配置与规划。

A Taxonomy of Cognitive Capability Gaps in Generative and Agentic AI

生成式与智能体式AI中认知能力差距的分类学

Taye Akinrele, Sindhuja Penchala, Noorbakhsh Amiri Golilarz, Sudip Mittal, Shahram Rahimi

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

AI总结 本文针对制约认知AI发展的认知能力差距开展分类学综述，梳理五大维度的进展与挑战，提出ACIA架构及认知导向评估框架，为构建可靠认知AI与AGI提供路线图。

Comments 15 pages, 4 figures

ScrambleToolBench: Agents Search Exhaustively Even When Their Own Map Points to the Next Step

ScrambleToolBench：即使自身的“地图”指向下一步，智能体仍会进行穷尽式搜索

Vernon Toh, Navonil Majumder, Zhengyuan Liu, Nancy F. Chen, Soujanya Poria

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology, and Research (A*STAR)（新加坡科学、技术与研究局） 纠错

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

AI总结 针对现有工具使用基准依赖先验知识的局限，推出ScrambleToolBench交互式终端基准，评估发现当前语言模型面对环境结构变化时难以实现稳健适应。

Cross-Domain Hybrid OPD for Generalizable Search Agents

面向通用搜索智能体的跨域混合在线策略蒸馏

Hongzhan Chen, Xiaoyu Liu, Dengming Zhang, Minzhou Huang, Dongliang Xu, Jingcheng Xie, Dongxiang Fang, Bowen Qin, Minsheng Hao, Yaozong Shen, Xiaojun Quan, Mona Zhou, Haosheng Zou, Jeff Chen

机构 * Yuanbao Team, Tencent Shanghai Innovation Institute（腾讯上海研究院元宝团队） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于混元3架构的元宝搜索智能体训练框架，通过跨域混合在线策略蒸馏联合优化搜索专业化与通用能力，缓解对齐损耗，在现实搜索场景中实现两者的良好平衡。

A Contractualist Argumentation Framework for Moral Decision-Making

用于道德决策的契约论论证框架

Luis Marcos-Vidal, Giulio Antonio Abbo, Tony Belpaeme

机构 * Hospital del Mar Research Institute（德尔马医院研究所） ； Ghent University（根特大学） ； imec（imec研究院） 纠错

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

AI总结 该研究针对自主智能体在共享环境中需处理冲突利益的道德决策问题，提出基于Scanlon契约论的、扩展了价值过滤的ASPIC+契约论论证框架，经实例验证其有效性并探讨了与现有方法的关联。

Comments 9 pages; to appear in the proceedings of the Fourth International Workshop on Value Engineering in AI (VALE 2026)

DeepVoyager-VL: Incentivizing Vision-in-the-Loop Search for Long-Horizon Multimodal Agents

DeepVoyager-VL：为长视野多模态智能体激励视觉在环搜索

Huanyao Zhang, Jiepeng Zhou, Runhao Zhao, Yanzhe Shan, Jiaoyang Chen, Bowen Zhou, Bo Li, Fang Wang, Jialong Wu, Zhengwei Tao, Lang Mei, Xiaohan Yu, Liyan Liu, Chong Chen, Wentao Zhang

机构 * PKU（北京大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； NUDT（中国人民解放军国防科技大学） ； OUC（中国海洋大学） ； HITSZ（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Huawei Cloud BU（华为云业务部） 纠错

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

AI总结 针对现有多模态深度搜索忽视视觉中间推理作用的局限，提出DeepVoyager-VL框架，构建多模态事件图合成数据，设计智能体框架实现主动视觉获取，经10个基准实验验证其有效性。

Can Urban Blight Be Accessed with Vision-language Models: A Case Study in Detroit

能否用视觉-语言模型评估城市衰败：以底特律为例

Xiaohao Yang, Aohua Tian, Derek Van Berkel, Xu Qiang, Mark Lindquist

机构 * School for Environment and Sustainability（环境与可持续发展学院） ； School of Information（信息学院） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本研究以底特律为案例，提出基于开源大视觉-语言模型的多视角住宅衰败评估框架，经实验验证该框架可低成本跟踪住房状况，为传统调查提供补充。

Comments 19 pages, 11 figures

MNC: Scope-Bound Semantic Declassification for Private LLM-Agent Communication

MNC：面向私有大语言模型智能体通信的范围受限语义解密

Jinghan Xu, Longze Fan, Zeyuan Wang, Xinjin Li, Hankai Liu

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

AI总结 该研究针对多智能体LLM系统的隐私泄露问题，提出范围受限语义解密协议MNC，通过绑定披露范围实现授权信息传递，阻止未授权操作，为私有LLM智能体系统提供实用通信边界。

SyncPlan: Long-Horizon LLM Coordination with Explicit Synchronization and Adaptive Correction

SyncPlan：通过显式同步与自适应修正实现长视 Large Language Model（大语言模型，LLM）协调

Shen You, Xiaoming Zhu, Weining Weng, Hefei Mei, Weixuan Wang, Zhongshen Li, Zeji LI, Ye-Wen Wang, Zijun Liao, Juchao Zhuo, Yang Wei, Fuhao Qiu, Siqin Li, Zhenjie Lian, Danei Gong, Junkai Ji, Xiangtao Li, Qiuzhen Lin, Liang Wang, Ka-Chun Wong

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

AI总结 SyncPlan 是用于长视 LLM 多智能体协调的“规划-执行-修正”框架，通过显式同步、自适应修正及轻量级计划过时检测器优化，在低耗时下实现了超越现有方法的任务成功率。

GraphIR: Architecture-Level Search States for LLM-Guided Neural Architecture Evolution

GraphIR：面向大语言模型引导的神经架构演化的架构级搜索状态

Zhen Liu, Wanqi Zhou, Shuanghao Bai, Yuhan Liu, Jinjun Wang, Jingwen Fu

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

AI总结 针对LLM引导NAS中代码级表示无法满足架构变异需求的问题，提出架构感知中间表示GraphIR，在六个下游基准中集成到OpenEvolve后实现最佳搜索性能。

Deep Agentic Search for Repository-Level Code Question Answering: An Empirical Study

面向仓库级代码问答的深度智能体搜索：一项实证研究

Amirkia Rafiei Oskooei, Bora Ilci, Alperen Kayim, Mehmet Egemen Uzun, Berat Can, Kaan Emre Kara, Ozan Orhan, Mehmet S. Aktas

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

AI总结 该研究在SWE-QA基准上对比语义搜索与深度智能体搜索的代码问答效果，发现语义搜索正确率更高、成本更低，深度智能体搜索存在交接环节的新失败问题。

Comments 41 pages, 21 figures, 6 tables. Under review at a journal

G-ReAct: Graph-Guided Deep Search via Structure-State Co-Evolution

G-ReAct：基于结构-状态协同演化的图引导深度搜索

Shaoxiong Yang, Mengyuan Zhang, Shaojun Lin, Chao Li, Wei Liu, Kun Shao, Jian Luan

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

AI总结 提出图引导深度搜索框架G-ReAct，通过结构-状态协同演化解决现有LLM深度搜索的上下文遗忘等问题，仅用少量轨迹微调即提升模型在BrowseComp-ZH、XBench上的准确率，且推理时可增强现有LLM性能。

BiCAA: Bidirectional Credit Assignment for Search-Augmented Agent

BiCAA：面向搜索增强智能体的双向信用分配

Yibin Huang, Bin Xu, Hailong Cao, Conghui Zhu

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

AI总结 针对搜索增强智能体多步搜索任务中普通GRPO的稀疏监督问题，提出BiCAA双向信用分配框架，融合前向可解性增益与后见成功关键性构建密集过程奖励，实现稳定策略优化并取得有竞争力的QA性能。

RH-RAG: Trustworthy Long-Form Generation for Privacy-Constrained Settings

RH-RAG：适用于隐私受限场景的可信长文本生成

Raj Shekhar Singh

机构 * Indian Institute of Technology, Roorkee（鲁尔基印度理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对隐私受限场景下的长文本生成难题，提出基于本地语言模型的多智能体框架RH-RAG，通过三阶段协同生成与双层检索索引提升生成质量，且兼顾数据隐私。

Comments accepted in KDD 2026 SeT-LLM Workshop

From AI Technical Debt to Agentic Technical Debt: A Systematic Mapping of Root Causes and Manifestations in Agentic AI Systems

从AI技术债务到智能体技术债务：智能体AI系统中根本原因与表现形式的系统映射

Muhammad Tukur, Hayatullahi B. Adeyemo, Tao Chen, Nour Ali, Anis Zarrad, Marco Agus, Rick Kazman, Rami Bahsoon

机构 * University of Birmingham（伯明翰大学） ； Bournemouth University（伯恩茅斯大学） ； Brunel University London（伦敦布鲁内尔大学） ； HBKU（哈迈德·本·哈利法大学） ； University of Hawaii（夏威夷大学） 纠错

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

AI总结 本文针对智能体AI系统引入智能体技术债务（AgTD）概念，通过转换方法建立AITD到智能体表现的系统映射，明确其影响并提出管理框架与研究议程。

Comments 32 pages, 7 figures, 7 tables, submitted to IEEE Transactions on Software Engineering

PROGRESS: Coverage-guided RL to Train Search-augmented LLM Agent

PROGRESS：基于覆盖引导的强化学习训练搜索增强型大语言模型智能体

Sudipta Paul, Vijay Srinivasan, Vivek Kulkarni, Aounon Kumar, Yashas Malur Saidutta, Wenbo Li, Srinivas Chappidi

机构 * AI Center-Mountain View, Samsung Electronics（三星电子山景城人工智能中心） 纠错

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

AI总结 针对搜索增强型大语言模型智能体结果级奖励监督不足的问题，提出PROGRESS方法，通过教师引导的覆盖奖励结合R1框架训练，提升了智能体任务性能，凸显了搜索策略监督的重要性。

Comments Accepted in Interspeech 2026

Beyond Component Testing: Validating Agentic AI Systems

超越组件测试：验证智能体AI系统

Fabio Orazio Mirto, Luca D'Agati, Giuseppe Tricomi, Stefano Silvestri, Francesco Longo, Antonio Puliafito, Giovanni Merlino

机构 * University of Messina（墨西拿大学） 纠错

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

AI总结 该综述综合257篇相关文献，构建五维分类法分析智能体AI系统验证问题，指出现有方法的缺口，提出面向生命周期的研究议程，主张需在上下文中验证智能体轨迹以实现可信部署。

Comments 61 pages, 3 figures, to be submitted to Springer Artificial Intelligence Review

SeekBrain: An Autonomous Multi-Agent System for Accelerating Neuroscience Discovery

SeekBrain：用于加速神经科学发现的自主多智能体系统

Jiamin Wu, Peishan Xiang, Jingyang Chen, Yuqing Zhu, Yuxi Li, Ling Luo, Qihao Zheng, Jialiang Zu, Yongchao Wu, Mindong Liu, Haitao Wu, Chaofan Hu, Yijie Sun, Yuqi Hang, Yu Zhu, Shuo Li, Yue Fan, Shiyang Feng, Wanghan Xu, Tianlei Zhang, Jie Zhang, Wenlong Zhang, Bo Zhang, Kai Wang, Lei Bai, Mianxin Liu, Wanli Ouyang, Jiulin Du, Chunfeng Song

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

AI总结 SeekBrain是用于加速神经科学发现的自主多智能体框架，通过分层规划与跨模态分析生成分析流程，在BrainArena基准上优于现有智能体，实际研究中成功揭示了斑马鱼与小鼠的神经表征规律。

Overcoming the Weakest-Link Effect in LLM-Driven Program Optimization via Heterogeneous Edit Recombination

通过异构编辑重组克服大语言模型驱动的程序优化中的最弱链效应

Jingwen Fu, Zhen Liu, Yuhan Liu, He Zhang, Nanning Zheng

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

AI总结 本研究针对LLM程序优化的最弱链效应，提出HERO异构编辑重组优化器，可生成多样非重叠原子编辑并结合评估器分数组合改进，在多领域实现更高分数、更快收敛与更少token消耗。

Scaffolding Critical Engagement with GenAI: Transforming Ethnic Minority Preparatory Students' Collaborative Discourse in Prompt Engineering Tasks

为生成式AI（GenAI）搭建批判性参与支架：在提示工程任务中转变少数民族预科生的协作话语

Deliang Wang, Cunling Bian

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

AI总结 该研究针对中国78名少数民族预科生，通过整合人在回路工作流等的GenAI课程，帮助学生转变对GenAI的依赖，提升提示自我效能，培养其人机协作的批判性认知能动性。

Comments Accepted as a full paper by the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2026)

Can Large Language Models Execute Parent Orders?

大型语言模型能否执行父订单？

Zane Shen, Xinli Xu, Guangyi Zhang, Jialong Chen, Jinsong Zhou, Cong Chen, Guibao Shen, Dongyu Yan, Luozhou Wang, Zhen Yang

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

AI总结 该研究针对算法交易的父订单执行问题，提出分层框架PACE，基于深交所数据验证其性能优于现有方法，表明LLMs可辅助人类交易者执行决策。

MemHarness: Memory Is Reconstructed, Not Replayed

MemHarness：记忆是被重构的，而非被重放的

Rong Wu, Daocheng Fu, Licheng Wen, Xuemeng Yang, Shu Zou, Jianbiao Mei, Yuxin Wang, Hairong Zhang, Yu Yang, Tao Hu, Cong Zhang, Botian Shi, Pinlong Cai

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

AI总结 该研究针对现有记忆增强LLM智能体的逐字重放范式缺陷，提出MemHarness框架，通过GRPO训练实现记忆重构，在ALFWorld、WebShop等任务中性能优于基线，提升了智能体推理与分布外鲁棒性。

Comments 20 pages, 13 figures

Beyond Rephrasing: Book-Level Organization Improves Synthetic Textbook Data for Mid-Training

超越改写：书籍级组织提升训练中合成教科书数据的质量

Jiawen Tao, Miao Peng, Yaoming Li, Xiaokun Yuan, Mengzhou Wu, Wenhan Yu, Guoan Wang, Nuo Chen, Tong Yang, Maxm Pan

机构 * Peking University（北京大学） ； 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 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出可扩展的合成教科书数据流程，发现书籍级组织可提升语言模型训练中期的下游性能，在Llama3-8B上也验证了该设计维度的有效性。

Comments 31 pages, 3 figures, 11 tables

Contrastive Reinforced Policy Optimization via Privileged Self-Distillation

基于特权自蒸馏的对比强化策略优化

Xingjian Wu, Junlin Liu, Xingchen Liu, Xuhang Zhu, Jianing Wang, Linsen Guo, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao, Xunliang Cai

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

AI总结 该研究针对在线策略自蒸馏的暴露偏差问题，提出CRPO方法，通过对比学习与分组对比保留优化信号，在13个推理基准上提升了训练稳定性与泛化性。

Memory Decoder at Scale: A Pretrained, Parametric Long-Term Memory

规模化的记忆解码器：一种预训练的参数化长期记忆

Rubin Wei, Jiaqi Cao, Jiarui Wang, Junming Zhang, Qipeng Guo, Bowen Zhou, Zhouhan Lin

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

AI总结 本研究将记忆解码器扩展至69亿参数并在3000亿token上预训练，通过分布式Faiss等技术解决索引瓶颈，发现独立扩展记忆可更高效提升语言模型性能，在多基准测试中验证了其优势。

SAFViT: Spatial Attention Fusion Gating for Vision Transformer-Based Nucleus Segmentation and Classification

SAFViT：用于基于视觉Transformer的细胞核分割与分类的空间注意力融合门控

Harshit Mittal, Arash Rabbani

机构 * School of Computer Science, University of Leeds（利兹大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本研究针对数字病理学中细胞分割与分类的冗余信息问题，提出SAF门控模块替换CellViT的传统跳跃连接，在PanNuke和MoNuSeg数据集上使mPQ达0.471，死亡类F1分数提升14.5个百分点。

Mental World Modeling

心理世界建模

Hao Fei, Yiran Zhao

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

AI总结 该研究提出将心理变量作为核心组件的MWM框架，实例化为MENTIS基线，实验证明显式建模心理状态对预测人类决策至关重要，推动世界建模从物理场景模拟转向心智模拟。

Comments project website: https://mental-world.github.io/

Partner Capability Estimation for Task-Agnostic Adaptation in Ad-Hoc Teamwork

面向临时团队中任务无关适应的伙伴能力估计

Peter Tisnikar, Maja Swieczkowska, Benteng Ma, Gerard Canal, Matteo Leonetti

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对临时团队协作中伙伴能力隐藏与人类行为不可预测问题，提出CE-CM及CE-CM-Div方法，通过仿真采样与多样规划器rollout实现任务无关的能力估计，提升了团队协作的可行性与鲁棒性。

Comments 44 pages, 18 figures, submitted

AgentMap: Joint Equivalence and Subsumption Discovery for Ontology Matching

AgentMap：用于本体匹配的联合等价与包含关系发现

Yiping Song, Jiaoyan Chen, Renate Schmidt, Hui Yang, Wen Zhang

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出统一等价与包含发现的混合本体匹配任务，构建基于LLM的多智能体框架AgentMap，在三类设置下的本体匹配任务中均取得优异性能。

Comments 21 pages, 5 figures