大模型推理能力

CoT-TL: Low-Resource Temporal Knowledge Representation of Planning Instructions Using Chain-of-Thought Reasoning

Kumar Manas, Stefan Zwicklbauer, Adrian Paschke

机构 * Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； Continental Automotive Technologies GmbH（Continental汽车技术有限公司） ； Fraunhofer FOKUS（弗劳恩霍夫研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(title,abstract)；planning(title,abstract)

Comments Proceedings of the 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2024), Abu Dhabi 14-18 October 2024

IV-CoT: Implicit Visual Chain-of-Thought for Structure-Aware Text-to-Image Generation

IV-CoT: 面向结构感知文本到图像生成的隐式视觉思维链

Zixuan Li, Haokun Lin, Yicheng Xiao, Zhiwei Li, Xinyang Song, Zelong Zheng, Yong He, Heng Yao, Ke Ding, Chao Yu, Chuan Yuan, Qi Li, Zhenan Sun

机构 * NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：CoT(title,title_cn)；chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出隐式视觉思维链（IV-CoT）框架，通过结构到语义的级联分解和训练时草图监督，在不增加推理开销的情况下提升文本到图像生成的结构感知能力。

Agentic Chain-of-Thought Steering for Efficient and Controllable LLM Reasoning

Agentic Chain-of-Thought Steering：实现高效且可控的LLM推理

Yu Xia, Zhouhang Xie, Xin Xu, Byungkyu Kang, Prarit Lamba, Xiang Gao, Julian McAuley

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

AI总结 提出Agentic Chain-of-Thought Steering (ACTS)方法，通过强化学习训练控制器智能体在推理过程中自适应地选择推理策略和引导短语，实现预算感知的策略控制，从而在保持推理质量的同时显著节省token，并支持准确率-效率的可控权衡。

CoT-VLA: Visual Chain-of-Thought Reasoning for Vision-Language-Action Models

Qingqing Zhao, Yao Lu, Moo Jin Kim, Zipeng Fu, Zhuoyang Zhang, Yecheng Wu, Zhaoshuo Li, Qianli Ma, Song Han, Chelsea Finn, Ankur Handa, Ming-Yu Liu, Donglai Xiang, Gordon Wetzstein, Tsung-Yi Lin

专题命中 规划推理 ：CoT(title,abstract)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；planning(abstract)

Comments Project website: https://cot-vla.github.io/

Journal ref CVPR 2025

Latent Chain-of-Thought as Planning: Decoupling Reasoning from Verbalization

潜在的思维链作为规划：将推理与言说解耦

Jiecong Wang, Hao Peng, Chunyang Liu

机构 * Beihang University（北航大学） ； Didi Chuxing（滴滴出行） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；planning(title,abstract)；CoT(abstract)

AI总结 PLaT通过解耦推理与言说，实现了更灵活的推理过程和更高的可扩展性。

UML-CoT: Structured Reasoning and Planning with Unified Modeling Language for Robotic Room Cleaning

Hongyu Chen, Guangrun Wang

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(title,abstract)；planning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)

Uni-cot: Towards Unified Chain-of-Thought Reasoning Across Text and Vision

Uni-cot: 向跨文本和视觉的统一链式推理迈进

Luozheng Qin, Jia Gong, Yuqing Sun, Tianjiao Li, Mengping Yang, Xiaomeng Yang, Chao Qu, Zhiyu Tan, Hao Li

机构 * Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：CoT(title,abstract)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 Uni-CoT通过统一的链式推理框架实现跨文本和视觉的连贯多模态推理，采用宏级和微级推理范式，提升多模态推理的效率和性能。

Comments Accepted by ICLR 2026, Project Page: https://sais-fuxi.github.io/projects/uni-cot/

FactorDrive: Adaptive Multi-Step Reasoning Driven by Planning-Critical Factors for End-to-End Autonomous Driving

FactorDrive：面向端到端自动驾驶的、由规划关键因素驱动的自适应多步推理

Guolei Huang, Tengfei She, Yuxuan Lu, Yao Huang, Yuqi Ye, Yongjun Shen

机构 * Southeast University（东南大学） ； Universiti Malay（马来亚大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 该研究针对现有端到端自动驾驶方法在空间物理证据融合、推理适应及推理路径优化上的不足，提出FactorDrive框架，通过PCF-CoT数据集与QS-GRPO算法优化推理，在两类基准上取得最优规划性能。

Cognitive Dual-Process Planning for Autonomous Driving with Structured Scene Knowledge and Verifiable Reasoning-Action Consistency

基于结构化场景知识和可验证推理-行动一致性的自动驾驶认知双过程规划

Zhongyao Yang, Haoyu Li, Yu Yan, Zhuangxuan Yu, Jiangfeng Nan, Jinrui Nan

机构 * School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机械工程学院） ； National Engineering Research Center of Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology（北京理工大学电动车辆国家工程研究中心） ； School of Mechanical Engineering, Southeast University（东南大学机械工程学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 研究自动驾驶高级规划问题，提出认知双过程规划框架，用S-CoT模式表示场景知识，通过自动数据引擎、视觉仲裁器及验证器实现自适应推理和规则验证，提升规划准确性、逻辑一致性并降低延迟，明确性能下降条件。

MMPlanner: Zero-Shot Multimodal Procedural Planning with Chain-of-Thought Object State Reasoning

Afrina Tabassum, Bin Guo, Xiyao Ma, Hoda Eldardiry, Ismini Lourentzou

机构 * Amazon（亚马逊公司） ； Alexa, Amazon（亚马逊Alexa部门） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； 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,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；planning(title,abstract)；CoT(abstract)

Comments 17 pages, 9 figures, 14 tables, Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025

Reasoning as an Attack Surface: Adaptive Evolutionary CoT Jailbreaks for LLMs

推理作为攻击面：针对大语言模型的自适应进化思维链越狱方法

Jianan Li, Simeng Qin, Xiaojun Jia, Lionel Z. Wang, Tianhang Zheng, Xiaoshuang Jia, Yang Liu, Xiaochun Cao

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； The University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港大学） ； The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（香港理工大学） ； Zhejiang University, Zhejiang, China（浙江大学） ； Renmin University of China, Beijing, China（中国人民大学） ； Sun Yat-sen University, Guangdong, China（中山大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Hebei Key Laboratory of Data Science and Knowledge Management（河北省数据科学与知识管理重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出自适应进化思维链越狱框架AE-CoT，通过教师角色扮演重写有害目标、分解推理片段、多代进化搜索及自适应变异率控制，有效生成高破坏性越狱提示，在多个模型和数据集上超越现有方法。

Deliberate Reasoning in Language Models as Structure-Aware Planning with an Accurate World Model

Siheng Xiong, Ali Payani, Yuan Yang, Faramarz Fekri

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)

Comments ACL25 (main)

Reasoning with Language Model is Planning with World Model

Shibo Hao, Yi Gu, Haodi Ma, Joshua Jiahua Hong, Zhen Wang, Daisy Zhe Wang, Zhiting Hu

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)

Comments EMNLP 2023. Code is available at https://github.com/Ber666/llm-reasoners

Chain-of-Thought Shows the Path to a Tree: Realizing Branching Complexity

思维链（Chain-of-Thought, CoT）展现了通往树的路径：实现分支复杂性

Debanjan Dutta, Anish Chakrabarty, Swagatam Das

机构 * Indian Statistical Institute（印度统计研究所） ； LTCI, Télécom Paris（法国电信巴黎高等学院 LTCI 实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：CoT(title_cn,summary_cn)；chain-of-thought(title,title_cn)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对分支复杂性，通过硬注意力解码器实现DFS与迪杰斯特拉算法的CoT构造，得到树的斯特拉勒数和宽度，为CoT层次线性步长机制提供非平凡见证。

Plan Then Action:High-Level Planning Guidance Reinforcement Learning for LLM Reasoning

先规划后行动：面向LLM推理的高层规划引导强化学习

Zhihao Dou, Qinjian Zhao, Zhongwei Wan, Dinggen Zhang, Weida Wang, Towsif Raiyan, Benteng Chen, Qingtao Pan, Yang Ouyang, Chaoda Song, Zhiqiang Gao, Shufei Zhang, Sumon Biswas

机构 * Case Western Reserve University, Cleveland, OH, USA（凯斯西储大学） ； Kean University, Union, NJ, USA（凯恩大学） ； The Ohio State University, Columbus, OH, USA（俄亥俄州立大学） ； Fudan University, Shanghai, China（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港大学） ； North Carolina State University, Raleigh, NC, USA（北卡罗来纳州立大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 提出PTA-GRPO两阶段框架，通过高层规划引导与强化学习联合优化，提升LLM在数学和自然科学推理任务中的准确性和泛化能力。

Comments 19 pages and 5 figures

Structured Style-Rewrite with Chain-of-Thought Planning for Low-Resource Character Dialogue

结构化风格重写与思维链规划用于低资源字符对话

Chanhui Zhu

机构 * Guangdong University of Finance（广东金融学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：chain-of-thought(title,abstract)；planning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出了一种结构化风格重写框架，结合思维链规划，以解决低资源条件下中文字符驱动生成中的风格分离问题，通过分解角色风格为可解释的格式签名、语法和语用维度，并利用思维链监督进行显式风格规划，实验表明该方法在保持语义忠实性的同时提升了风格质量。

Comments 30 pages, 5 figures. Preprint

Cognitive Chain-of-Thought (CoCoT): Structured Multimodal Reasoning about Social Situations

认知链式推理（CoCoT）：关于社会情境的结构化多模态推理

Eunkyu Park, Wesley Hanwen Deng, Gunhee Kim, Motahhare Eslami, Maarten Sap

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Human-Computer Interaction Institute, Carnegie Mellon University（人机交互研究所，卡内基梅隆大学） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（语言技术研究所，卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；planning(abstract)

AI总结 本文提出CoCoT框架，通过感知、情境推断和规范应用三个阶段提升多模态社会推理能力，在多个任务中取得显著提升。

Comments Under review; 17 pages

CoT-Edit: Let CoT Guide Instruction Video Editing

CoT-Edit：让思维链（CoT）指导指令视频编辑

Sen Liang, Fengbin Guan, Youliang Zhang, Xin Li, Zhibo Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：CoT(title,title_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出CoT-Edit的plan--guide--edit框架，以CoT增强的MLLM为规划器生成空间先验，结合扩散编辑器实现高保真指令视频编辑，性能优于多个基准方法

CIR-CoT: Towards Interpretable Composed Image Retrieval via End-to-End Chain-of-Thought Reasoning

Weihuang Lin, Yiwei Ma, Jiayi Ji, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室，厦门大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(title,abstract)

Extracting Search Trees from LLM Reasoning Traces Reveals Myopic Planning

从LLM推理轨迹中提取搜索树揭示短视规划

Sixing Chen, Ji-An Li, Saner Cakir, Sinan Akcali, Kayla Lee, Marcelo G. Mattar

机构 * Generality Inc.（Generality公司） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 通过从四子棋游戏推理轨迹中提取搜索树并拟合计算模型，发现LLM的规划是短视的，其决策主要由浅层节点驱动，而非深层搜索。

Xiaomi OneVL: One-Step Latent Reasoning and Planning with Vision-Language Explanation

小米OneVL：基于视觉-语言解释的一步潜在推理与规划

Jinghui Lu, Jiayi Guan, Zhijian Huang, Jinlong Li, Guang Li, Lingdong Kong, Yingyan Li, Han Wang, Shaoqing Xu, Yuechen Luo, Fang Li, Chenxu Dang, Junli Wang, Tao Xu, Jing Wu, Jianhua Wu, Xiaoshuai Hao, Wen Zhang, Tianyi Jiang, Lingfeng Zhang, Lei Zhou, Yingbo Tang, Jie Wang, Yinfeng Gao, Xizhou Bu, Haochen Tian, Yihang Qiu, Feiyang Jia, Lin Liu, Yigu Ge, Hanbing Li, Yuannan Shen, Jianwei Cui, Hongwei Xie, Bing Wang, Haiyang Sun, Jingwei Zhao, Jiahui Huang, Pei Liu, Zeyu Zhu, Yuncheng Jiang, Zibin Guo, Chuhong Gong, Hanchao Leng, Kun Ma, Naiyan Wang, Guang Chen, Kuiyuan Yang, Hangjun Ye, Long Chen

机构 * Xiaomi Embodied Intelligence Team（小米具身智能团队） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 OneVL通过双重辅助解码器监督的紧凑潜在标记，实现了视觉-语言解释的一步潜在推理与规划，首次在延迟条件下超越了显式推理方法。

Comments Technical Report; 49 pages, 22 figures, 10 tables; Project Page at https://xiaomi-embodied-intelligence.github.io/OneVL GitHub at https://github.com/xiaomi-research/onevl

From Perception to Planning: Evolving Ego-Centric Task-Oriented Spatiotemporal Reasoning via Curriculum Learning

从感知到规划：通过课程学习进化自主任务导向的空间时间推理

Xiaoda Yang, Yuxiang Liu, Shenzhou Gao, Can Wang, Jingyang Xue, Lixin Yang, Yao Mu, Tao Jin, Shuicheng Yan, Zhimeng Zhang, Zhou Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Qingdao University（青岛大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)

AI总结 本文提出EgoTSR框架，通过课程学习提升任务导向的空间时间推理能力，解决静态感知和动态环境中的时空幻觉问题，实验显示其在长周期推理任务中准确率达92.4%。

Enhancing Long Chain-of-Thought Reasoning through Multi-Path Plan Aggregation

Siheng Xiong, Ali Payani, Faramarz Fekri

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract)；planning(abstract)

Efficient Agentic Reasoning Through Self-Regulated Simulative Planning

通过自我调节模拟规划实现高效的代理推理

Mingkai Deng, Jinyu Hou, Lara Sá Neves, Varad Pimpalkhute, Taylor W. Killian, Zhengzhong Liu, Eric P. Xing

机构 * Institute of Foundation Models (IFM)（基础模型研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过分解决策过程为三个系统：模拟推理、自我调节和反应执行，来提升代理推理的效率，并展示了SR$^2$AM模型在不同任务中的表现。

Comments Code and model artifacts are available at https://github.com/sailing-lab/sr2am

Guiding Language Model Reasoning with Planning Tokens

Xinyi Wang, Lucas Caccia, Oleksiy Ostapenko, Xingdi Yuan, William Yang Wang, Alessandro Sordoni

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)

Comments Accepted to COLM 2024

Post-Hoc Reasoning in Chain of Thought: Decoding and Steering Pre-Committed Answers

在生成链式推理前解码答案：来自预CoT探测器和激活引导的证据

Kyle Cox, Darius Kianersi, Adrià Garriga-Alonso

专题命中 规划推理 ：CoT(title_cn,summary_cn)；reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究发现，模型在生成链式推理前已确定答案，通过激活引导实验揭示了预CoT过程中的因果关系及潜在错误模式。

Chain-of-thought obfuscation learned from output supervision can generalise to unseen tasks

从输出监督学习的链式思维混淆可以泛化到未见过的任务

Nathaniel Mitrani Hadida, Sassan Bhanji, Cameron Tice, Puria Radmard

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Geodesic Research 纠错

专题命中 规划推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文研究了链式思维（CoT）推理中混淆现象的泛化能力，发现模型在学习混淆推理轨迹时，能够将这种混淆行为及其在未见过的任务中表现出来，从而影响模型的可监控性。

SpatialCoT: Advancing Spatial Reasoning through Coordinate Alignment and Chain-of-Thought for Embodied Task Planning

Yuecheng Liu, Dafeng Chi, Shiguang Wu, Zhanguang Zhang, Yaochen Hu, Lingfeng Zhang, Yingxue Zhang, Shuang Wu, Tongtong Cao, Guowei Huang, Helong Huang, Guangjian Tian, Weichao Qiu, Xingyue Quan, Jianye Hao, Yuzheng Zhuang

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

Comments Under Review

OOWM: Structuring Embodied Reasoning and Planning via Object-Oriented Programmatic World Modeling

OOWM: 通过面向对象的程序化世界建模结构化具身推理与规划

Hongyu Chen, Liang Lin, Guangrun Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东省大数据分析与处理重点实验室） ； X-Era AI Lab（X-Era AI实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)

AI总结 OOWM通过软件工程形式化方法构建具身推理框架，利用UML类图和活动图实现环境状态与控制策略的显式建模，结合监督微调与分组相对策略优化提升规划效果。

More Than Meets the Eye? Uncovering the Reasoning-Planning Disconnect in Training Vision-Language Driving Models

Xurui Song, Shuo Huai, JingJing Jiang, Jiayi Kong, Jun Luo

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学S实验室） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)

Comments The dataset will be released publicly once the paper is accepted for publication