语言大模型 / LLM

ARIA: A Causal-Aware Framework for Rescuing LLM Reasoning in Trustworthy Materials Discovery

ARIA: 一种用于在可信材料发现中拯救LLM推理的因果感知框架

Yi Cao, Liaoyaqi Wang, Jieneng Chen, Benjamin Van Durme, Alan Yuille, Paulette Clancy

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ARIA框架，通过因果感知的三级级联（直接因果推理、物理类比迁移、参数回退）解决LLM在材料发现中的上下文隧道问题，提升物理可信性。

Comments Accepted to the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), August 09--13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea

Training the Orchestrator: A Supervised Approach to End-to-End PDDL Planning with LLM Agents

训练编排器：一种基于监督学习的端到端PDDL规划方法，使用LLM智能体

Rajesh Mangannavar, Zachary Coalson, Pranay Dugar, Prasad Tadepalli

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出HALO框架，通过监督学习训练编排器，利用验证器提供的轨迹作为监督信号，在11个PDDL领域上以极低成本实现与前沿LLM相当的成功率。

Comments 22 pages, 2 figures

Neurosymbolic Clinical Trial Matching via LLM-Driven Abduction and Logical Verification

基于LLM驱动溯因与逻辑验证的神经符号临床试验匹配

Baiyang Qu, Leonardo Ranaldi, Xi Wang, Marco Valentino

机构 * University of Leicester（莱斯特大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种结合大语言模型与逻辑验证的神经符号框架αNeSy-CTM，通过溯因推理处理噪声和不完整临床文本，在临床试验匹配中相对零样本基线提升30%准确率。

Comments 21 pages (including appendix), 5 figures, 9 tables

PrologMCP: A Standardized Prolog Tool Interface for LLM Agents

PrologMCP：面向LLM代理的标准化Prolog工具接口

Agnieszka Mensfelt, Adarsh Prabhakaran, Adrian Haret, Vince Trencsenyi, Kostas Stathis

机构 * Royal Holloway, University of London（伦敦大学皇家霍洛威学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PrologMCP，一个通过模型上下文协议将Prolog暴露为状态化工具的任务无关开源服务器，使LLM代理能够通过翻译-运行-检查-修复循环稳健地委托演绎推理，在PARARULE-Plus上达到或超越推理型LLM。

Comments Accepted at Joint Workshop on Statistics and Knowledge Integration for Logic, Learning, Ethical Decisions, and LLMs, 18 July 2026, Lisbon v2: Added references to other Prolog MCP servers; fixed typos

Beyond Entropy: Learning from Token-Level Distributional Deviations for LLM Reasoning

超越熵：从令牌级分布偏差中学习以增强LLM推理

Xuanzhi Feng, Zhengyang Li, Zeyu Liu, Haoxi Li, Yuming Jiang, Bing Guo, Jingcai Guo, Jie Zhang, Song Guo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Sichuan University（四川大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对RLVR中令牌更新导致的熵塌陷或爆炸问题，提出ICT框架，利用JS散度识别关键令牌，通过选择性更新平衡策略集中度，提升推理性能。

Hidden Anchors in Multi-Agent LLM Deliberation

多智能体LLM协商中的隐藏锚点

Apurba Pokharel, Ram Dantu

机构 * University of North Texas（北德克萨斯大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 将多智能体LLM协商建模为闭环动力系统，每个智能体有隐藏内部信念（锚点），解释协商如何超越初始信念凸包，并通过恢复锚点预测模型行为。

Comments 13 pages, 6 figures, 7 tables

From Shield to Target: Denial-of-Service Attacks on LLM-Based Agent Guardrails

从盾牌到靶心：针对基于LLM的智能体护栏的拒绝服务攻击

Yuguang Zhou, Xunguang Wang, Pingchuan Ma, Zhantong Xue, Zhaoyu Wang, Shuai Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文揭示基于LLM的护栏易受拒绝服务攻击，通过束搜索优化框架和机制感知结构变异生成恶意负载，导致令牌放大13-63倍、延迟放大148倍，威胁系统可用性。

Can LLM Agents Infer World Models? Evidence from Agentic Automata Learning

LLM智能体能否推断世界模型？来自智能体自动机学习的证据

Reef Menaged, Gili Lior, Shauli Ravfogel, Roee Aharoni, Gabriel Stanovsky

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） ； New York University（纽约大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出智能体自动机学习框架，通过成员查询和等价查询评估LLM智能体发现隐藏确定性有限自动机的能力，发现性能随DFA规模增加而急剧下降，推理模型优于非推理模型但仍存在规划、整合和假设构建缺陷。

Steering Emotional Dynamics for Art Therapy: Controllable Narrative Script Generation through Hierarchically Guided LLM Agents

引导艺术治疗的情感动态：通过分层引导的LLM智能体实现可控叙事脚本生成

Suqing Wang, Qinghai Miao, Chao Guo, Yisheng Lv

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出EC-Script框架，通过分层控制情感轨迹生成叙事脚本，实现情感轨迹规划、场景驱动和局部情感调节，显著优于基线方法。

Tensor-Coord: Algebraic Decomposition of Joint Plan Tensors for Conflict-Free Multi-Agent LLM Planning

Tensor-Coord：用于无冲突多智能体LLM规划的联合计划张量代数分解

Mudit Rastogi

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Tensor-Coord框架，将多智能体联合计划表示为三阶张量，通过CP和Tucker分解识别协调结构，计算协调复杂度并定位冲突，实现无冲突规划。

AdaSTORM: Scaling LLM Reasoning on Dynamic Graphs via Adaptive Spatio-Temporal Multi-Agent Collaboration

AdaSTORM: 通过自适应时空多智能体协作扩展动态图上的LLM推理

Bing Hao, Ruijie Wang, Haodong Qian, Yunlong Chu, Yuhang Liu, Yumeng Lin, Minglai Shao, Jianxin Li

机构 * Tianjin University, China（天津大学，中国） ； Beihang University, China（北航大学，中国） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AdaSTORM框架，通过自适应分区和时空解耦的多智能体协作，将动态图推理扩展到千节点规模，准确率超90%，无需外部工具。

Limited Marginal Benefit of Reasoning-Heavy LLM Deployment in ESG Narrative Scoring: A 4-Model Consensus Study on Japanese Listed Firms

ESG叙述评分中重度推理LLM部署的有限边际收益：一项关于日本上市公司的4模型共识研究

Hiroyuki Kokubu

机构 * Kansai University（关西大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过4模型共识设计，研究在ESG叙述评分中，重度推理模型相比非推理模型是否带来显著收益，发现其边际收益有限且成本高昂。

Comments 12 pages. Earlier version available on SSRN, Abstract ID 6683303

TrajGenAgent: A Hierarchical LLM Agent for Human Mobility Trajectory Generation

TrajGenAgent: 一种用于人类移动轨迹生成的分层LLM智能体

Siyu Li, Toan Tran, Lingyi Zhao, Khurram Shafique, Li Xiong

机构 * Emory University（埃默里大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出TrajGenAgent，一种无需微调的分层LLM智能体框架，通过编排器-工作者两阶段设计生成真实轨迹，在时空保真度、语义一致性和个体行为真实性上优于现有方法。

Comments 14 pages, 2 figures, 8 tables. Accepted by the 27th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM 2026)

Early-Token Confidence Predicts Reasoning Quality in Multi-Agent LLM Debate

早期令牌置信度预测多智能体LLM辩论中的推理质量

Ali Keramati, Justin Cheok, Jacob Horne, Mark Warschauer

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 研究利用解码时令牌级对数概率作为置信度信号，预测多智能体LLM辩论中的推理质量，发现早期令牌置信度是最强预测因子。

Comments 15 pages, 8 figures, 4 tables; ACL Proceedings

MIRAGE: A Polarity-Flipping Encoding Subspace in LLM Agents

MIRAGE: LLM智能体中的极性翻转编码子空间

Pratibha Revankar, Kargi Chauhan, Jihye Kim, Sadiba Nusrat Nur, Vincent Siu, Chenguang Wang

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 发现LLM智能体在隐蔽编码敏感数据时，残差流中存在共享的低维编码子空间，通过逻辑回归探针可高精度检测，并构建MIRAGE实时监控器，在126个场景中AUC达0.918，远超仅输出检测。

REFLECT: Intervention-Supported Error Attribution for Silent Failures in LLM Agent Traces

REFLECT: 针对LLM智能体轨迹中静默失败的干预支持错误归因

Xiaofeng Lin, Yingxu Wang, Tung Sum Thomas Kwok, Daniel Guo, Sahil Arun Nale, Charles Fleming, Guang Cheng

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出REFLECT方法，通过诊断候选错误步骤、使用诊断特定补丁进行受控重放测试，并利用验证结果作为对比证据来细化归因，在四个基准上取得最高定位准确率。

Data Agents Under Attack: Vulnerabilities in LLM-Driven Analytical Systems

数据代理遭受攻击：LLM驱动的分析系统中的漏洞

Kuncan Wang, Ziting Wang, Peizhuo Lv, Haoyang Li, Guoliang Li, Gao Cong, Wei Dong

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本研究系统分析了LLM驱动的数据代理的安全漏洞，提出了分层漏洞框架和攻击分类法，并在六个系统上评估了攻击效果，揭示了当前系统的重大安全缺陷。

Byzantine Cheap Talk: Adversarial Resilience and Topology Effects in LLM Coordination Games

拜占庭廉价谈话：LLM协调博弈中的对抗韧性与拓扑效应

Aya El Mir, Martin Takáč, Salem Lahlou

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.LG

AI总结 研究多智能体LLM在协调博弈中面对拜占庭攻击和通信拓扑限制的脆弱性，发现智能体无法集体适应背叛，且显式限制拓扑会破坏合作，而隐式限制则不影响。

Comments Accepted at NETYS 2026 (The International Conference on Networked Systems)

Consilience for Verifier-Free Test-Time Scaling

无验证器的测试时扩展的一致性方法

Lecheng Kong, Like Hui, Haitao Mao, Jun Huan

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract,abstract_cn)；language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文针对现有基于置信度的无验证器测试时扩展（VF-TTS）方法在复杂任务上失效的问题，提出一致性（consilience）框架，通过评估置信度时间不对称性提升LLM推理性能，在数学和代码生成任务上优于基线。

Debate-on-Graph: Reliable and Adaptive Reasoning of Large Language Model on Uncertain Knowledge Graph

图上辩论：大语言模型在不确定知识图谱上的可靠且自适应推理

Peiji Yu, Xin Chen, Tianxing Wu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University)（教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室（东南大学）） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型在不确定知识图谱上问答时的问题，提出Debate-on-Graph框架，设计启发式搜索算法提取子图并引入多智能体辩论机制，经实验验证该框架能实现可靠且自适应推理，性能优于现有方法。

Comments 18 pages, Accepted by ECML-PKDD 2026

SPARK: Susceptibility-Guided Profiling and Steering of Latent Reasoning States in Large Language Models

SPARK：大语言模型中基于敏感性的潜在推理状态分析与引导

Dongxu Zhang, Yiding Sun, Zihao Guo, Xiangyang Yang, Kai Tang, Lin Chen, Cheng Tan, Jihua Zhu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型推理失败问题，提出SPARK方法，利用隐藏状态响应诊断推理状态并引导测试时干预，通过长度控制敏感性等手段，在实验中提升了Qwen3系列模型性能，证明敏感性对推理失败诊断及干预的作用。

From Solvers to Research: Large Language Model-Driven Formal Mathematics at the Research Frontier

从求解器到研究：前沿研究中的大语言模型驱动形式数学

Eric Jiang, Xiao Liang, Yikai Zhang, Yingjia Wan, Mengting Li, Haikang Deng, Alexander K. Taylor, Justin Baker, Rushil Raghavan, Junyi Zhang, Ying Nian Wu, Andrea L. Bertozzi, Kai-Wei Chang, Raghu Meka, Matthew Sottile, Nanyun Peng, Amit Sahai, Terence Tao, Wei Wang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 探讨AI4Math领域进展，指出当前系统处理前沿数学问题有局限。主张从预定义求解器转向研究代理，对该领域进行系统综述，识别现有系统局限性，为AI4Math未来发展规划战略路线图。

Speaking Numbers to LLMs: Multi-Wavelet Number Embeddings for Time Series Forecasting

向LLM讲述数字：用于时间序列预测的多小波数字嵌入

Defu Cao, Zijie Lei, Muyan Weng, Jiao Sun, Yan Liu

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Meta ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出TempoWave，一种即插即用的多小波数字嵌入接口，将标量观测映射为数字级嵌入，以对齐LLM的离散分词与连续数值，提升时间序列预测的排序准确性和可靠性。

Comments Camera Ready version of IJCAI 2026

A specialized reasoning large language model for accelerating rare disease diagnosis: a randomized AI physician assistance trial

一种用于加速罕见病诊断的专用推理大语言模型：随机AI辅助医生试验

Haichao Chen, Songchi Zhou, Zhengyun Zhao, Shikai Hu, Xianghong Jin, Hongwei Ji, Li He, Shuli Li, Yiming Qin, Xin Tan, Runfeng Shi, Yih Chung Tham, Jiaye Zhu, Ye Li, Ye Jin, Longhao Cao, Dawei Li, Honghan Wu, Hongqiu Gu, Guanqiao Li, Tudor Groza, Chunying Li, Dian Zeng, Weihong Yu, Gareth Baynam, Saumya Shekhar Jamuar, Min Shen, Shuyang Zhang, Bin Sheng, Sheng Yu, Tien Yin Wong

机构 * Tsinghua Medicine, Tsinghua University（清华大学医学部，清华大学） ； Department of Ophthalmology, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院眼科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Statistics and Data Science, Tsinghua University（清华大学统计与数据科学系） ； Department of Rheumatology and Clinical Immunology, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院风湿免疫科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院罕见病科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Dermatology, Xijing Hospital, Air Force Medical University（西安空军军医大学西京医院皮肤科） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University (ECNU)（东华大学计算机科学与技术学院） ； Department of Neurosurgery, Xuanwu Hospital, Capital Medical University（首都医科大学宣武医院神经外科） ； Department of Ophthalmology, National University of Singapore（新加坡国立大学眼科） ； Singapore Eye Research Institute, Singapore National Eye Centre（新加坡眼科学研究所，新加坡国家眼科中心） ； Ophthalmology and Visual Science Academic Clinical Program, Duke-NUS Medical School（杜克-国立新加坡大学医学学校眼科与视觉科学学术临床项目） ； Department of Pediatrics, The First Hospital of Tsinghua University（清华大学第一医院儿科） ； College of Future Technology, Peking University（北京大学未来技术学院） ； School of Health and Wellbeing, University of Glasgow（格拉斯哥大学健康与福祉学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出开源推理大模型RaDaR（32B参数），通过增强推理训练和合成数据，在罕见病诊断中超越DeepSeek-R1等模型，随机试验显示其辅助使医生诊断准确率提升21.44个百分点。

Comments 36 pages, 5 figures

How reliable are LLMs when it comes to playing dice?

LLM 在掷骰子时有多可靠？

Luca Avena, Gianmarco Bet, Bernardo Busoni

机构 * Università degli Studi di Firenze（佛罗伦萨大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 通过离散概率问题基准测试，发现 LLM 在标准问题上准确率 0.96，但在反直觉问题上仅 0.59，且存在 token 偏差和误导提示的脆弱性。

From USD Scenes to Knowledge Graphs: Zero-Shot Ontology Grounding with LLMs

从USD场景到知识图谱：基于LLM的零样本本体接地

Jiangtao Shuai, Zongxiong Chen, Manfred Hauswirth, Sonja Schimmler

机构 * Technical University of Berlin（柏林工业大学） ； Fraunhofer FOKUS（弗劳恩霍夫开放通信系统研究所） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究利用大语言模型（LLM）零样本地将3D场景对象自动映射到本体类别，无需训练，在厨房场景中达到90-96%准确率，并揭示语义线索是关键。

Comments Accepted to the IEEE ICRA 2026 International Joint Workshop on Ontologies, Semantic Maps and Autonomous Robotics Standardization (J-WOSMARS 2026), Vienna, 2026

LLM Ensemble Fault Classification for Automotive HiL Validation

面向汽车HiL验证的大语言模型集成故障分类

Hamza Ouarrad, Mohammad Abboush, Andreas Rausch

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出可解释多LLM集成框架，结合异构LLM输出提升汽车HiL验证故障分类性能，经多车型多场景评估，Top-3集成优于单模型及Top-5集成，实现更优诊断效果。

Comments 8 pages, 3 figures. Accepted at the 23rd Workshop on Model Driven Engineering, Verification and Validation (MoDeVVa 2026), co-located with MODELS 2026. Original submitted version

CVPO: Enhancing LLM Reinforcement Learning Reasoning via Value-Variance Adaptation and Dynamic Curriculum Learning

CVPO：通过值方差自适应与动态课程学习增强大语言模型的强化学习推理能力

Ziqi Jia, Yalu Ouyang, Bo Pang, Panpan Li, Hangfei Xu, Shengzhao Wen, Shiyong Li, Yanpeng Wang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对LLM强化学习推理中反馈精度不足与问题难度漂移问题，提出CVPO方法，通过值方差自适应与动态课程学习优化，在数学任务上性能优于VAPO等基线。

CinemaTraj: Composing Atomic Camera Trajectories for 3D Scenes with LLM Agents

CinemaTraj：用LLM智能体为3D场景合成原子相机轨迹

Qianru Li, Xuyang Chen, Erkin Türköz, Lu Liu, Xuqin Wang, Liqiu Meng, Tao Wu, Yanfeng Zhang

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Huawei Dresden Research Center（华为德累斯顿研究中心） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 CinemaTraj是将LLM智能体与3D场景图结合的框架，可从自然语言生成带旁白的3D场景相机轨迹，在真实环境中优于现有方法。

Comments 17 pages, including 8-page main paper, references, and supplementary material; project page: https://cinematraj.github.io/

AgentsCAD: Automated Design for Manufacturing of FDM Parts via Multi-Agent LLM Reasoning and Geometric Feature Recognition

AgentsCAD: 通过多智能体大语言模型推理和几何特征识别实现FDM零件的自动化制造设计

Emmanuel George, Christopher Keefe, Peter Pak, Amir Barati Farimani

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出AgentsCAD多智能体系统，结合B-Rep几何解析与LLM推理，自动检测FDM零件悬垂缺陷并生成修改建议，输出修正STEP文件。