大模型推理能力

Send a SCOUT First: Pre-hoc Reasoning for Adaptive Detector Allocation in Prompt-Injection Defense

先派侦察兵：提示注入防御中自适应检测器分配的预推理方法

Shuhao Zhang, Jiarui Li, Qi Cao, Ruiyi Zhang, Pengtao Xie

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； 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 ：reasoning(title)；分类 cs.LG

AI总结 针对提示注入检测器异构且不可靠的问题，提出SCOUT框架，通过预测每个检测器对每个样本的可靠性和延迟，动态分配检测器，实现安全性与效率的权衡。

Comments We propose SCOUT, a detector allocation framework that predicts each detector's accuracy and latency on a given input before running it, letting operators control the safety-utility trade-off with a single threshold and route to an LLM judge only when needed

Agentic World Modeling for 6G: Near-Real-Time Generative State-Space Reasoning

面向6G的智能体世界建模：近实时生成式状态空间推理

Farhad Rezazadeh, Amir Ashtari Gargari, Hatim Chergui, Sandra Lagen, Merouane Debbah, Houbing Song, Lingjia Liu

机构 * BrainOmega and the Technical University of Catalonia (UPC)（BrainOmega 和 哈佛大学（UPC）） ； Centre Tecnologic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC/CERCA)（巴塞罗那电信技术中心（CTTC/CERCA）） ； i2CAT Foundation（i2CAT 基金会） ； Khalifa University of Science and Technology（科技 Khalifa 大学） ； University of Maryland, Baltimore County (UMBC)（马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出基于世界建模的智能体框架WM-MS3M，通过生成式状态空间实现6G网络近实时反事实推理与资源分配，在O-RAN数据上降低预测误差并加速推理。

Comments 13 Pages, 3 Figures, 4 Tables

Commit Locally, Exit Globally: Coordinating Adaptive Sampling and Early Exit in Diffusion Language Models

提交时机与位置：扩散语言模型的候选感知解码

Chia-Ming Lee, Shao-Kai Liu, Ming-Ching Chang, Xin Li, Yu-Lun Liu, Chih-Chung Hsu

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； University at Albany, SUNY（纽约州立大学奥尔巴尼分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对扩散语言模型解码过早终止问题，提出无训练的候选感知提前退出框架LATCH，结合CVC与BWEC，在零样本11项任务上，以准确率损失极小的代价实现多倍解码速度提升。

Comments Code is available at https://github.com/ming053l/C4-dLLM

Automated Design Optimization via Strategic Search with Large Language Models

通过大语言模型的战略搜索实现自动化设计优化

Anthony Carreon, Vansh Sharma, Venkat Raman

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

AI总结 本研究提出AUTO框架，利用大语言模型的战略搜索实现GPU代码优化，提升搜索效率并降低成本。

Comments 16 pages, 4 tables, 8 figures, preprint

Tree of Thoughts as a Classical Heuristic Search Problem: Formal Foundations and Design Patterns

思维树作为经典启发式搜索问题：形式化基础与设计模式

Guni Sharon

机构 * Guni Sharon 纠错

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

AI总结 本文通过经典启发式搜索术语统一分类法，将基于LLM的推理映射到搜索组件，并识别出系统搜索和前瞻性策略两种设计模式。

Comments Extended version of the SoCS 2026 paper. Includes appendices omitted from the proceedings version

Journal ref Proceedings of the Nineteenth International Symposium on Combinatorial Search (SoCS 2026), AAAI Press, 2026

SIEVE: Selective Integrity Verification and Escalation for Defending LLM Agents against Indirect Prompt Injection

认知控制架构（CCA）：一种用于鲁棒对齐AI代理的生命周期监督框架

Zhibo Liang, Tianze Hu, Zaiye Chen, Mingjie Tang

机构 * Sichuan University（四川大学） 纠错

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

AI总结 本文提出认知控制架构（CCA），通过全生命周期认知监督框架，有效应对复杂IPI攻击，实现安全、功能与效率的平衡。

How Transformers Learn to Plan via Multi-Token Prediction

Transformer 如何通过多令牌预测学习规划

Jianhao Huang, Zhanpeng Zhou, Renqiu Xia, Baharan Mirzasoleiman, Weijie Su, Wei Huang

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（日本理化学研究院先进智能项目中心） ； The Institute of Statistical Mathematics（统计数学研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究多令牌预测如何促进推理，特别是规划，通过实验和理论分析展示其优于单令牌预测的性能及背后的机制。

Comments COLM 2026

Mobility-Aware Cache Framework for Scalable LLM-Based Human Mobility Simulation

面向可扩展性的LLM基人类移动模拟移动感知缓存框架

Hua Yan, Heng Tan, Yingxue Zhang, Yu Yang

机构 * Lehigh University（莱维大学） ； State University of New York at Binghamton（纽约州立大学布法罗分校） 纠错

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

AI总结 MobCache通过移动感知缓存框架提升大规模LLM基人类移动模拟的效率和保真度。

Embodied-R1.5: Evolving Physical Intelligence via Embodied Foundation Models

Embodied-R1.5：通过具身基础模型演化物理智能

Yifu Yuan, Yaoting Huang, Xianze Yao, Yutong Li, Shuoheng Zhang, Linqi Han, Pengyi Li, Jiangeng Sun, Wenting Jia, Zhao Zhang, Yuhao Liu, Ruihao Liao, Yucheng Hu, Qiyu Wu, Yuxiao Li, Zibin Dong, Fei Ni, Yan Zheng, Shuyang Gu, Yi Ma, Hongyao Tang, Han Hu, Jianye Hao

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

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

AI总结 提出统一具身基础模型Embodied-R1.5，通过自动化数据管道和多任务平衡强化学习，在8B参数下实现24项基准中16项最优，并支持微调为VLA模型。

Comments Embodied R1.5 technical report. Project page: https://embodied-r.github.io/

Chasing Moving Targets with Online Self-Play Reinforcement Learning for Safer Language Models

通过在线自我博弈强化学习追踪移动目标以实现更安全的语言模型

Mickel Liu, Liwei Jiang, Yancheng Liang, Simon Shaolei Du, Yejin Choi, Tim Althoff, Natasha Jaques

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

AI总结 研究传统大语言模型安全对齐问题，引入Self-RedTeam算法，通过在线自我博弈多智能体强化学习持续共同进化攻防策略，有理论安全保障，实证效果好，推动从被动修补到主动协同进化转变。

Comments ICML 2026 Poster

From Actions to Understanding: Conformal Interpretability of Temporal Concepts in LLM Agents

从行为到理解：LLM代理中时间概念的符合可解释性

Trilok Padhi, Ramneet Kaur, Krishiv Agarwal, Adam D. Cobb, Daniel Elenius, Manoj Acharya, Colin Samplawski, Alexander M. Berenbeim, Nathaniel D. Bastian, Susmit Jha, Ugur Kursuncu, Anirban Roy

机构 * Georgia State University（佐治亚州立大学） ； Computer Science Lab, SRI（SRI计算机科学实验室） ； Army Cyber Institute（陆军网络学院） ； United States Military Academy（美国军事学院） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过符合视角解释LLM代理时间概念演变的框架，结合逐步奖励建模与符合预测，识别时间概念的潜在方向，实验表明这些概念可线性分离，为LLM代理提供可靠故障检测和干预方法。

Comments Accepted at the Mechanistic Interpretability Workshop, 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea, 2026

BuilderBench: The Building Blocks of Intelligent Agents

BuilderBench：智能体的构建模块

Raj Ghugare, Roger Creus Castanyer, Catherine Ji, Kathryn Wantlin, Jin Schofield, Karthik Narasimhan, Benjamin Eysenbach

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） 纠错

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

AI总结 提出BuilderBench基准，通过开放式探索训练智能体构建结构，实验表明现有前沿语言模型和强化学习算法无法解决任何非平凡任务。

Comments Blogpost: https://rajghugare19.github.io/builderbench and Code: https://github.com/rajghugare19/builderbench

Virtual Speech Therapist: A Clinician-in-the-Loop AI Speech Therapy Agent for Personalized and Supervised Therapy

虚拟言语治疗师：一种临床医生参与的AI言语治疗代理，用于个性化和监督式治疗

Shakeel Sheikh, Patrick Marmaroli, MD Sahidullah, Slim Ouni, Fabrice Hirsch, Goncalo Leal, Bjorn W Schuller

机构 * The Kashmir Hub for Artficial Intelligence（喀布尔人工智能中心） ； Microsoft / Vocametrix（微软 / Vocametrix） ； IAI, TCG CREST（IAI，TCG CREST） ； Université de Lorraine, CNRS, Inria, LORIA（洛林大学，CNRS，Inria，LORIA） ； Laboratoire Praxiling, UMR5267, CNRS et Université Paul-Valéry Montpellier 3（Praxiling实验室，UMR5267，CNRS及蒙彼利埃Paul-Valéry大学） ； Speechcare iStutter, Portuguese Catholic University（Speechcare iStutter，葡萄牙天主教大学） ； CHI – Chair of Health Informatics, TUM University Hospital（健康信息学系，TUM大学医院） ； GLAM – Group on Language, Audio, & Music, Imperial College London（语言、音频与音乐小组，伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 提出虚拟言语治疗师（VST）平台，集成深度学习口吃分类与多智能体大语言模型推理，自动生成个性化治疗方案，并通过临床医生反馈优化，实验证明其高质量推荐。

Comments Under Review

Easier to Mislead Than to Correct: Harmful and Beneficial Revision in LLM Conformity

误导比纠正更容易：LLM 从众中的有害与有益修正

Jiaming Qu, Lucheng Fu, Yibo Hu

机构 * Amazon（亚马逊） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

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

AI总结 通过控制实验，研究大语言模型在多智能体系统中面对同伴答案时的从众行为，发现同伴一致意见更容易误导原本正确的模型，而权威标签使模型更倾向于选择被认可的答案，且通用推理干预无法可靠地减少有害修正。

LLM-Based Generalizable Hierarchical Task Planning and Execution for Heterogeneous Robot Teams with Event-Driven Replanning

基于LLM的异构机器人团队通用分层任务规划与执行及事件驱动重规划

Suraj Borate, Bhavish Rai B, Vipul Pardeshi, Madhu Vadali

机构 * Department of Mechanical Engineering, IIT Gandhinagar（印度加尔各直辖区理工学院机械工程系） ； Sahyadri College of Engineering and Management（萨哈亚德里工程与管理学院） ； Vishwakarma Institute of Information Technology（维什瓦克arma信息技术学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)

AI总结 提出CoMuRoS架构，结合集中式规划与分布式执行，通过LLM解释自然语言目标、分配子任务，并支持事件驱动重规划，在硬件实验中实现自主恢复和协调运输。

Comments full version of this short paper is accepted at Frontiers in Robotics and AI Journal

Budget-Aware Tool Use Enables Effective Agent Scaling

预算感知的工具使用实现有效的代理扩展

Tengxiao Liu, Zifeng Wang, Jin Miao, I-Hung Hsu, Jun Yan, Jiefeng Chen, Rujun Han, Fangyuan Xu, Yanfei Chen, Ke Jiang, Samira Daruki, Yi Liang, William Yang Wang, Tomas Pfister, Chen-Yu Lee

机构 * Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； New York University（纽约大学） ； UC Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出BATS框架，通过预算感知机制提升工具增强代理的扩展效率，实现更优的成本-性能平衡。

Comments Accepted to COLM 2026

Agentic Aggregation for Parallel Scaling of Long-Horizon Agentic Tasks

代理聚合用于长周期代理任务的并行扩展

Yoonsang Lee, Howard Yen, Xi Ye, Danqi Chen

机构 * Princeton Language and Intelligence, Princeton University（普林斯顿大学语言与智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AggAgent，通过将并行轨迹视为环境，有效解决长周期代理任务中轨迹信息聚合问题，提升性能并降低开销。

Comments COLM 2026. Code is available at this https URL (https://github.com/princeton-pli/AggAgent)

Behavior and Representation in Open-Weight Large Language Models for Combinatorial Optimization: From Feature Extraction to Algorithm Selection

大语言模型在组合优化中的行为与表示：从特征提取到算法选择

Francesca Da Ros, Luca Di Gaspero, Kevin Roitero

机构 * University of Udine（乌迪大学） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了大语言模型在组合优化中的内部表示能力，通过直接查询和探测分析，评估其提取特征和预测最佳求解器的效果。

Comments Accepted for publication in Computers & Operations Research. Code and data are available on Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.21891840

SearchArt: Training Long-Horizon Search Agent with Scalable Synthetic and Verified Task

SearchArt：使用可扩展的合成和经过验证的任务训练长视野搜索代理

Lang Mei, Xiaohan Yu, Chong Chen, Liyan Liu, Xiangnan Chen, Jinchao Ma, Chao Feng, Li Huang, Siyu Mo, Sichen Kang, Yunkun Xu, Zhihan Yang, Zhujun Xue, Jingren Zhang, Qing He, Yingdi Huang, Hao Jiang, Ziao Ma, Zewei Pan, Minhao Sun, Zhuo Tao, Jinzhao Xiao, Gangtao Xin, Huanyao Zhang, Wenjian Zhang, Jiangshan Zhang, Guojie Zhu, Fangzhou Zou, Jiaxin Mao, Wentao Zhang

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

AI总结 针对训练长视野搜索代理的挑战，SearchArt提出通过验证驱动任务合成及多阶段训练管道的框架，构建大规模数据集并验证数据可靠性，经此训练的代理在多基准测试中表现出色，参数少却成绩优异。

Reflex First, Reflect Later: Latency-Aware Embodied LLM Agents for Dynamic Response

先反射，后反思：面向动态响应的延迟感知具身大语言模型智能体

Yangqing Zheng, Shunqi Mao, Dingxin Zhang, Weidong Cai

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（计算机科学学院，悉尼大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对动态环境中具身LLM智能体的推理延迟问题，提出RRARA智能体及相关评估指标，通过时间转换机制与预规划器实现决策质量与响应能力的平衡。

Comments Accepted by the CVPR 2025 Embodied AI Workshop

Agentic Software Issue Resolution with Large Language Models: A Survey

基于大语言模型的代理软件问题解决：综述

Zhonghao Jiang, David Lo, Zhongxin Liu

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（计算与信息系统学院，新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于大语言模型的代理软件问题解决的最新研究，探讨了其方法、挑战及未来方向。

stratum: A System Infrastructure for Massive Agent-Centric ML Workloads

stratum: 一种支持大规模基于代理的机器学习工作负载的系统基础设施

Arnab Phani, Elias Strauss, Sebastian Schelter

机构 * BIFOLD & TU Berlin（BIFOLD与柏林技术大学） 纠错

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

AI总结 stratum是一种支持大规模基于代理的机器学习工作负载的系统基础设施，通过解耦流水线执行与规划推理，提升大规模代理流水线搜索效率。

Comments Accepted at PVLDB 2026 (Vol. 19, No. 11). Artifact available on GitHub

Journal ref Proc. VLDB Endow. 19(11): 3799-3806, 2026

Co-ReAct: Rubrics as Step-Level Collaborators for ReAct Agents

Co-ReAct：作为ReAct智能体逐步协作者的评分准则

Jiazheng Kang, Bowen Zhang, Zixin Song, Jiangwang Chen, Xiao Yang, Da Zhu, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Applications Business Group of Alibaba（阿里巴巴文勤应用业务组） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出Co-ReAct框架，通过训练专用评分准则生成器，在推理时逐步指导ReAct智能体的行动选择，显著提升搜索密集型多步推理任务的性能。

ApplE: A Modular Ontology of Applied Ethics and Event Context for Ethical Decision Modeling

ApplE：用于伦理决策建模的应用伦理与事件上下文模块化本体

Aisha Aijaz, Raghava Mutharaju, Manohar Kumar

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

AI总结 该研究提出模块化应用伦理本体ApplE，采用改进SAMOD构建，结合伦理理论与事件上下文，经医疗用例验证，遵循FAIR原则，可用于伦理AI系统等的建模资源。

Comments Accepted at ER2026

A Tale of LLMs and Induced Small Proxies: Scalable Small Language Models for Knowledge Mining

小型语言模型代理实现高效高质量的知识挖掘

Sipeng Zhang, Longfei Yun, Zilong Wang, Letian Peng, Jingbo Shang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carneigie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出Falconer框架，结合大语言模型的代理推理与轻量级代理模型，通过规划与标注实现可扩展的知识挖掘，在保持指令遵循精度的同时降低90%推理成本并加速20倍以上。

Comments Code available: https://github.com/LongfeiYun17/falconer

Sparse Evidence Can Suffice: Agentic Evidence Seeking for Multimodal Video Misinformation Detection

稀疏证据就足够了：用于多模态视频错误信息检测的智能证据搜索

Haochen Zhao, Yongxiu Xu, Xinkui Lin, Dong Xie, Jiarui Lu, Yuqi Qian, Yubin Wang, Hongbo Xu, Gaopeng Gou

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

AI总结 研究多模态视频错误信息检测，提出SIEVE框架，通过智能体探索多模态证据构建证据包，由验证器判断真实性。智能体经特殊训练，实验表明该框架性能优于基线，能提供可检查证据线索，提升检测透明度与可信度。

GFLAN: Generative Functional Layouts

GFLAN：生成功能布局

Mohamed Abouagour, Eleftherios Garyfallidis

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

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

AI总结 GFLAN通过两阶段分解生成功能布局，结合拓扑规划与几何实现，提升建筑生成的准确性与合理性。

Comments 21 pages, 15 figures

CoopReflect: Towards Natural Language Communication for Cooperative Autonomous Driving via Multi-Agent Learning

CoopReflect：通过多智能体学习实现协同自动驾驶的自然语言通信

Jiaxun Cui, Chen Tang, Jarrett Holtz, Janice Nguyen, Alessandro G. Allievi, Hang Qiu, Peter Stone

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Robert Bosch LLC（罗伯特·博世有限公司） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Sony AI（索尼人工智能） 纠错

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

AI总结 研究探索自然语言用于车对车通信的潜力，开发基于大语言模型的驾驶智能体，引入CoopReflect多智能体学习框架，通过试错等为智能体配备相关知识，实验表明其能生成更优消息，实现跨场景泛化并降低决策延迟。

Journal ref Proc. 25th Int. Conf. Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 744-752 (2026)

From Mind to Machine: The Rise of Manus AI as a Fully Autonomous Digital Agent

从心智到机器：Manus AI作为完全自主数字代理的崛起

Minjie Shen, Yanshu Li, Lulu Chen, Zhichao Fan, Yanhang Li, Qikai Yang, Haochen Yang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science, Brown University（布朗大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学科里尔计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 Manus AI是一款通用人工智能代理，结合大语言模型的推理与规划能力，执行复杂任务并产生实际成果，本文全面介绍了其技术架构、跨行业应用及未来潜力。

AdaHome: An Adaptive Smart Home Assistant using Local Small Language Models

AdaHome：一种使用本地小语言模型的自适应智能家居助手

Eu Jin Lim, Zhaoxing Li, Sebastian Stein

机构 * University of Southampton（南安普顿大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决智能家居助手问题，提出AdaHome，通过意图感知规划框架、草稿链策略及偏好适应机制，在本地小语言模型上实现高效决策与个性化，实验显示其在命令准确性、延迟及多轮场景中有良好表现。