大模型推理能力

Agentic retrieval-augmented reasoning reshapes collective reliability under model variability in radiology question answering

代理检索增强推理重塑放射学问答中的集体可靠性在模型变异性下

Mina Farajiamiri, Jeta Sopa, Saba Afza, Lisa Adams, Felix Barajas Ordonez, Tri-Thien Nguyen, Mahshad Lotfinia, Sebastian Wind, Keno Bressem, Sven Nebelung, Daniel Truhn, Soroosh Tayebi Arasteh

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

AI总结 代理检索增强推理在放射学问答中提升了集体可靠性，通过减少模型决策分散和增强跨模型正确性鲁棒性，但高一致性不保证正确性。

LBM: Hierarchical Large Auto-Bidding Model via Reasoning and Acting

LBM：通过推理与行动构建的分层大自动竞价模型

Yewen Li, Zhiyi Lyu, Peng Jiang, Qingpeng Cai, Fei Pan, Bo An, Peng Jiang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LBM模型，通过分层推理与行动机制，结合双嵌入和GQPO技术，提升自动竞价策略的性能和泛化能力。

HiMAP-Travel: Hierarchical Multi-Agent Planning for Long-Horizon Constrained Travel

HiMAP-Travel: 基于长时域约束旅行的分层多智能体规划

The Viet Bui, Wenjun Li, Yong Liu

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（YYY大学XXX系） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（WWW研究所ZZZ学院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 HiMAP-Travel通过分层多智能体框架提升长时域约束旅行规划效率，实现更高通过率和更低延迟。

Comments 33 pages, v1

IPD: Boosting Sequential Policy with Imaginary Planning Distillation in Offline Reinforcement Learning

IPD: 通过离线规划蒸馏提升序列策略

Yihao Qin, Yuanfei Wang, Hang Zhou, Peiran Liu, Hao Dong, Yiding Ji

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 IPD通过引入离线规划蒸馏技术，提升离线强化学习中序列策略的决策稳定性和性能。

ArgLLM-App: An Interactive System for Argumentative Reasoning with Large Language Models

ArgLLM-App：基于大语言模型的论证推理交互系统

Adam Dejl, Deniz Gorur, Francesca Toni

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 ArgLLM-App是一个基于大语言模型的论证推理交互系统，通过可视化解释和用户交互实现决策的可解释性和可挑战性。

Comments AAMAS 2026 Demonstration Track

In-Context Planning with Latent Temporal Abstractions

基于潜在时间抽象的上下文规划

Baiting Luo, Yunuo Zhang, Nathaniel S. Keplinger, Samir Gupta, Abhishek Dubey, Ayan Mukhopadhyay

机构 * Vanderbilt University（范德比大学） ； William & Mary（威廉与玛丽学院） 纠错

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

AI总结 I-TAP通过学习离散时间抽象空间，实现高效且鲁棒的上下文规划，在部分可观测和随机动态环境中表现优异。

ML-Tool-Bench: Tool-Augmented Planning for ML Tasks

ML-Tool-Bench: 为机器学习任务增强的工具辅助规划

Yaswanth Chittepu, Raghavendra Addanki, Tung Mai, Anup Rao, Branislav Kveton

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 本文提出ML-Tool-Bench，通过引入内存中的命名对象管理，评估工具增强的ML代理，改进了ReAct方法，提升了16.52个百分点。

ReIn: Conversational Error Recovery with Reasoning Inception

ReIn：基于推理 inception 的对话错误恢复

Takyoung Kim, Jinseok Nam, Chandrayee Basu, Xing Fan, Chengyuan Ma, Heng Ji, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tür

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

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

AI总结 ReIn通过推理inception方法实现对话错误恢复，无需修改模型参数或提示，提升任务成功率并泛化到未见错误类型。

Comments ICLR 2026

Experience-based Knowledge Correction for Robust Planning in Minecraft

基于经验的知识修正以实现Minecraft中的鲁棒规划

Seungjoon Lee, Suhwan Kim, Minhyeon Oh, Youngsik Yoon, Jungseul Ok

机构 * Department of Computer Science and Engineering, POSTECH（POSTECH计算机科学与工程系） ； Graduate School of Artificial Intelligence, POSTECH（POSTECH人工智能研究生院） 纠错

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

AI总结 XENON通过经验修正知识，提升Minecraft中的鲁棒规划能力，优于现有方法。

Comments ICLR 2026

DrugReasoner: Interpretable Drug Approval Prediction with a Reasoning-augmented Language Model

DrugReasoner: 基于推理增强的语言模型的可解释药物审批预测

Mohammadreza Ghaffarzadeh-Esfahani, Ali Motahharynia, Nahid Yousefian, Navid Mazrouei, Jafar Ghaisari, Yousof Gheisari

机构 * Regenerative Medicine Research Center, Isfahan University of Medical Sciences（再生医学研究中心，伊斯法罕医科大学） ； Isfahan University of Medical Sciences（伊斯法罕医科大学） ； Isfahan Neuroscience Research Center, Isfahan University of Medical Sciences（伊斯法罕神经科学研究中心，伊斯法罕医科大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology（电气与计算机工程系，伊斯法罕技术大学） 纠错

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

AI总结 DrugReasoner通过推理增强的语言模型预测药物审批，实现高精度和可解释性，优于传统方法和最新模型。

Comments 13 pages, 2 figures. Corresponding author: alimotahharynia@gmail.com Kaggle notebook: https://www.kaggle.com/code/mohammadgh009/drugreasoner

When Remembering and Planning are Worth it: Navigating under Change

记忆与规划的价值：在变化中导航

Omid Madani, J. Brian Burns, Reza Eghbali, Thomas L. Dean

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了在变动环境中，利用记忆和概率学习提升空间导航效率的方法。

BFS-PO: Best-First Search for Large Reasoning Models

BFS-PO：用于大规模推理模型的最佳优先搜索

Fiorenzo Parascandolo, Wenhui Tan, Enver Sangineto, Ruihua Song, Rita Cucchiara

机构 * Department of Engineering, University of Modena（Modena大学工程系） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） 纠错

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

AI总结 BFS-PO是一种通过最佳优先搜索策略减少大规模推理模型过度思考问题的强化学习算法，提高了推理准确性和响应简洁性。

An Agentic System for Rare Disease Diagnosis with Traceable Reasoning

一种具有可追溯推理的罕见病诊断代理系统

Weike Zhao, Chaoyi Wu, Yanjie Fan, Xiaoman Zhang, Pengcheng Qiu, Yuze Sun, Xiao Zhou, Yanfeng Wang, Xin Sun, Ya Zhang, Yongguo Yu, Kun Sun, Weidi Xie

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

AI总结 DeepRare是一种基于大型语言模型的多代理系统，通过整合40多种专用工具和最新知识源，为罕见病诊断提供决策支持，实现了透明可追溯的推理链。

RPG: A Repository Planning Graph for Unified and Scalable Codebase Generation

RPG：一个用于统一和可扩展代码库生成的仓库规划图

Jane Luo, Xin Zhang, Steven Liu, Jie Wu, Jianfeng Liu, Yiming Huang, Yangyu Huang, Chengyu Yin, Ying Xin, Yuefeng Zhan, Hao Sun, Qi Chen, Scarlett Li, Mao Yang

机构 * Microsoft（微软公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

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

AI总结 RPG通过统一的图结构提升代码库生成效率，ZeroRepo在真实项目基准上实现显著更高的代码生成量和准确性。

Budget-Constrained Agentic Large Language Models: Intention-Based Planning for Costly Tool Use

预算约束下的代理型大语言模型：基于意图的规划以应对昂贵的工具使用

Hanbing Liu, Chunhao Tian, Nan An, Ziyuan Wang, Pinyan Lu, Changyuan Yu, Qi Qi

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院） ； Shanghai University of Finance（上海财经大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 本文提出INTENT框架，通过意图感知的分层世界模型，在预算约束下提升工具使用任务的成功率并保持鲁棒性。

DeepRead: Document Structure-Aware Reasoning to Enhance Agentic Search

DeepRead: 一种基于文档结构的推理以增强代理搜索

Zhanli Li, Huiwen Tian, Lvzhou Luo, Yixuan Cao, Ping Luo

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (CAS)（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences, CAS（中国科学院大学） ； Wenlan School of Business, Zhongnan University of Economics（中南财经政法大学文澜商学院） 纠错

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

AI总结 DeepRead通过结构感知的文档推理增强代理搜索，有效提升文档理解精度。

Comments This version has significantly enhanced the clarity of our research

Reasoning-Augmented Representations for Multimodal Retrieval

增强推理的表示用于多模态检索

Jianrui Zhang, Anirudh Sundara Rajan, Brandon Han, Soochahn Lee, Sukanta Ganguly, Yong Jae Lee

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Kookmin University（韩国高丽大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种增强推理的多模态检索方法，通过外部化推理和语义密集表示提升检索性能，尤其在知识密集型查询和组合修改请求中表现优异。

Personalized Learning Path Planning with Goal-Driven Learner State Modeling

基于目标驱动学习者状态建模的个性化学习路径规划

Joy Jia Yin Lim, Ye He, Jifan Yu, Xin Cong, Daniel Zhang-Li, Zhiyuan Liu, Huiqin Liu, Lei Hou, Juanzi Li, Bin Xu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Beijing National Research Center for Information Science and Technology（计算机科学与技术系，信息科学国家研究中心） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institution of Education（教育研究所） ； Department of Statistics and Data Science（统计与数据科学系） 纠错

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

AI总结 Pxplore通过整合强化学习与LLM，实现基于目标驱动的个性化学习路径规划，提升学习路径的连贯性和有效性。

Comments Accepted at The Web Conference 2026 (WWW'26)

Optimizing Mission Planning for Multi-Debris Rendezvous Using Reinforcement Learning with Refueling and Adaptive Collision Avoidance

利用强化学习优化多碎片对接任务的使命规划

Agni Bandyopadhyay, Gunther Waxenegger-Wilfing

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

AI总结 本研究提出基于强化学习的框架，用于优化多碎片清除任务的使命规划，通过自适应碰撞避让和高效任务规划提高任务效率和安全性。

Comments Accpeted at Conference: 15th IAA Symposium on Small Satellites for Earth System Observation At: Berlin

Natural Language Instructions for Scene-Responsive Human-in-the-Loop Motion Planning in Autonomous Driving using Vision-Language-Action Models

基于视觉-语言-动作模型的自动驾驶场景响应式人机协同运动规划的自然语言指令

Angel Martinez-Sanchez, Parthib Roy, Ross Greer

机构 * University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 本研究利用视觉-语言-动作模型，通过指令条件规划提升自动驾驶的鲁棒性和轨迹对齐性能。

REASONING COMPILER: LLM-Guided Optimizations for Efficient Model Serving

推理编译器：基于大语言模型的高效模型服务优化

Annabelle Sujun Tang, Christopher Priebe, Rohan Mahapatra, Lianhui Qin, Hadi Esmaeilzadeh

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 推理编译器利用大语言模型进行编译优化，通过上下文感知决策提升样本效率，实现高效模型服务。

Comments NeurIPS 2025

Probing the Trajectories of Reasoning Traces in Large Language Models

探究大型语言模型中推理轨迹的轨迹

Marthe Ballon, Brecht Verbeken, Vincent Ginis, Andres Algaba

机构 * Data Analytics Lab, Vrije Universiteit Brussel（自由大学布鲁塞尔数据分析实验室） ； imec-SMIT, Vrije Universiteit Brussel（imec-SMIT，自由大学布鲁塞尔） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） 纠错

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

AI总结 通过探究大型语言模型中推理轨迹的轨迹，研究发现随着推理token百分比增加，准确性和决策承诺提升，且相关内容驱动而非通用效应。

Comments 33 pages, 20 figures, 4 tables

Enterprise Resource Planning Using Multi-type Transformers in Ferro-Titanium Industry

钢铁行业中的多类型变压器用于企业资源计划

Samira Yazdanpourmoghadam, Mahan Balal Pour, Vahid Partovi Nia

机构 * Department of Mathematics and Industrial Engineering（数学与工业工程系） ； Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工学院） ； Department of Mechanical, Industrial and Aerospace Engineering（机械、工业和航空航天工程系） ； Concordia University（Concordia大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用多类型变压器解决钢铁行业中的企业资源计划问题，展示其在作业车间调度和背包问题上的高效性能。

Privacy Reasoning in Ambiguous Contexts

模糊情境中的隐私推理

Ren Yi, Octavian Suciu, Adria Gascon, Sarah Meiklejohn, Eugene Bagdasarian, Marco Gruteser

机构 * Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 本研究通过设计Camber框架，探讨上下文消歧对提升语言模型隐私推理能力的影响，实验显示消歧可显著提高精度和召回率，减少提示敏感性。

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (2025)

Dep-Search: Learning Dependency-Aware Reasoning Traces with Persistent Memory

Dep-Search: 基于持久记忆的学习依赖意识推理轨迹

Yanming Liu, Xinyue Peng, Zixuan Yan, Yanxin Shen, Wenjie Xu, Yuefeng Huang, Xinyi Wang, Jiannan Cao, Jianwei Yin, Xuhong Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Intel Corporation（英特尔公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 Dep-Search 通过 GRPO 集成结构化推理、检索和持久记忆，提升 LLM 处理复杂多跳推理任务的能力。

Comments Dep-Search 1st version

RECAP: REwriting Conversations for Intent Understanding in Agentic Planning

RECAP：用于代理规划中意图理解的对话重写

Kushan Mitra, Dan Zhang, Hannah Kim, Estevam Hruschka

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

AI总结 RECAP通过对话重写提升代理规划中的意图理解，提出新基准和方法，验证重写对规划效用的提升。

SCULPT: Constraint-Guided Pruned MCTS that Carves Efficient Paths for Mathematical Reasoning

SCULPT：基于约束的剪枝MCTS，为数学推理 carve 高效路径

Qitong Fang, Haotian Li, Xu Wang

机构 * Jilin Jianzhu University（吉林建筑大学） 纠错

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

AI总结 SCULPT通过引入约束引导的剪枝MCTS方法，提升数学推理的效率和准确性，同时保持稳定性。

Comments 11 pages, 3 figures. Equal contribution: Qitong Fang and Haotian Li. Corresponding authors: Qitong Fang (fangqitong@student.jlju.edu.cn), Haotian Li (lihaotian@student.jlju.edu.cn), Xu Wang (wangxu@jlju.edu.cn)

Simulated Annealing Enhances Theory-of-Mind Reasoning in Autoregressive Language Models

退火模拟增强语言模型的理论思维推理

Xucong Hu, Jian-Qiao Zhu

机构 * Department of Psychology and Behavioral Sciences, Zhejiang University（浙江大学心理学与行为科学系） ； Department of Psychology, The University of Hong Kong（香港大学心理学系） 纠错

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

AI总结 通过退火模拟提升自回归语言模型的理论思维推理能力，无需额外训练。

Beneficial Reasoning Behaviors in Agentic Search and Effective Post-training to Obtain Them

代理搜索中的有益推理行为及有效训练以获得这些行为

Jiahe Jin, Abhijay Paladugu, Chenyan Xiong

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

AI总结 本文提出行为引导方法，通过预训练使代理搜索模型具备信息验证、权威评估等有益推理行为，从而在强化学习前提升任务性能。

Autonomous Materials Exploration by Integrating Automated Phase Identification and AI-Assisted Human Reasoning

通过整合自动化相识别和AI辅助的人类推理实现自主材料探索

Ming-Chiang Chang, Maximilian Amsler, Duncan R. Sutherland, Sebastian Ament, Katie R. Gann, Lan Zhou, Louisa M. Smieska, Arthur R. Woll, John M. Gregoire, Carla P. Gomes, R. Bruce van Dover, Michael O. Thompson

机构 * Department of Materials Science and Engineering, Cornell University, Ithaca, NY 14853, United States（材料科学与工程系，康奈尔大学，Ithaca, NY 14853, United States） ； Department of Computer Science, Cornell University, Ithaca, NY 14853, United States（计算机科学系，康奈尔大学，Ithaca, NY 14853, United States） ； Joint Center for Artificial Photosynthesis, California Institute of Technology, Pasadena, CA 91125（人工光合作研究中心，加州理工学院，Pasadena, CA 91125） ； Cornell High Energy Synchrotron Source, Cornell University, Ithaca, NY 14850, United States（康奈尔高能同步辐射源，康奈尔大学，Ithaca, NY 14850, United States） 纠错

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

AI总结 通过整合自动化相识别和AI辅助的人类推理，实现自主材料探索，提升材料合成效率和发现新材料的能力。

Comments Main manuscript: 21 pages(including references), 6 figures. Supplementary Information: 12 pages, 9 figures, 1 table