大模型推理能力

On the Limits of Innate Planning in Large Language Models

大语言模型中内生规划的极限

Charles Schepanowski, Charles Ling

机构 * Western University（温斯洛大学） 纠错

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

AI总结 研究发现大语言模型在无外部工具的情况下，规划和状态推理能力有限，主要问题在于内部状态表示脆弱和启发式规划能力不足。

Comments 33 pages, 7 figures

MADRA: Multi-Agent Debate for Risk-Aware Embodied Planning

MADRA：多智能体辩论用于风险感知的具身规划

Junjian Wang, Lidan Zhao, Xi Sheryl Zhang

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） ； University of Chinese Academy of Sciences, Nanjing（中国科学院大学南京校区） 纠错

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

AI总结 MADRA通过多智能体辩论和分层认知框架，在安全性和效率上超越现有方法，实现高安全任务拒绝率和低误拒率。

Safe and Economical UAV Trajectory Planning in Low-Altitude Airspace: A Hybrid DRL-LLM Approach with Compliance Awareness

低空经济环境下安全且经济的无人机轨迹规划：一种融合DRL与LLM的混合方法与合规意识

Yanwei Gong, Junchao Fan, Ruichen Zhang, Dusit Niyato, Yingying Yao, Xiaolin Chang

机构 * Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, P.R. China（北京智能交通安全与隐私北京市重点实验室，北京交通大学，中国） ； School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（计算机科学与工程学院，南洋理工大学，新加坡） 纠错

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

AI总结 本文提出一种融合深度强化学习与大型语言模型的无人机轨迹规划方法，以实现安全、合规且经济的路径规划。

Connecting the Dots: Training-Free Visual Grounding via Agentic Reasoning

连接点：通过代理推理实现无需训练的视觉接地

Liqin Luo, Guangyao Chen, Xiawu Zheng, Yongxing Dai, Yixiong Zou, Yonghong Tian

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 GroundingAgent通过代理推理实现无需微调的视觉接地，达到65.1%的零样本准确率，并在选择阶段实现90%的准确率，展示了LLM推理能力的重要性。

Comments AAAI 2026

DeeAD: Dynamic Early Exit of Vision-Language Action for Efficient Autonomous Driving

DeeAD: 视觉-语言动作的动态早期退出以实现高效的自动驾驶

Haibo HU, Lianming Huang, Nan Guan, Chun Jason Xue

机构 * City University of Hongkong（香港城市大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（马尔代夫 bin Zayed 人工智能大学） 纠错

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

AI总结 DeeAD通过动态早期退出机制提升自动驾驶中视觉-语言动作模型的效率，实现28%的变换器层稀疏性和29%的延迟减少，同时保持规划质量和安全。

$A^2Flow:$ Automating Agentic Workflow Generation via Self-Adaptive Abstraction Operators

$A^2Flow$：通过自适应抽象运算符自动化代理工作流生成

Mingming Zhao, Xiaokang Wei, Yuanqi Shao, Kaiwen Zhou, Lin Yang, Siwei Rao, Junhui Zhan, Zhitang Chen

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

AI总结 $A^2Flow$通过自适应抽象运算符实现代理工作流的自动化生成，提升性能并降低资源消耗。

Comments Accepted by AAAI-2026

Augur: Modeling Covariate Causal Associations in Time Series via Large Language Models

Augur：通过大型语言模型建模时间序列中的协变量因果关联

Zhiqing Cui, Binwu Wang, Qingxiang Liu, Yeqiang Wang, Zhengyang Zhou, Yuxuan Liang, Yang Wang

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

AI总结 Augur通过大型语言模型建模时间序列中的协变量因果关联，提升预测准确性并实现透明的因果推理。

Comments 24 pages, 9 figures

Chatty-KG: A Multi-Agent AI System for On-Demand Conversational Question Answering over Knowledge Graphs

Chatty-KG：一种用于基于知识图谱的按需对话问答的多智能体AI系统

Reham Omar, Abdelghny Orogat, Ibrahim Abdelaziz, Omij Mangukiya, Panos Kalnis, Essam Mansour

机构 * Concordia University（康科德大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 Chatty-KG通过多智能体系统实现基于知识图谱的对话问答，结合RAG检索与结构化执行，提升多轮问答的准确性和效率。

Comments This paper is accepted to SIGMOD 2026

A Brief History of Digital Twin Technology

数字孪生技术简史

Yunqi Zhang, Kuangyu Shi, Biao Li

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

AI总结 数字孪生技术通过整合医疗数据和模型，推动医疗从反应性向预测性和个性化转变，面临互操作性、隐私和模型精度等挑战。

Comments 21 pages, 1 figure, 1 table

Journal ref PET Clin. 2026 Jan;21(1):143-151. Epub 2025 Oct 21

Context-Aware Visual Prompting: Automating Geospatial Web Dashboards with Large Language Models and Agent Self-Validation for Decision Support

基于上下文的视觉提示：利用大语言模型和代理自我验证自动化地理空间网络看板

Haowen Xu, Jose Tupayachi, Xiao-Ying Yu

机构 * Computational Urban Sciences Group, Oak Ridge National Laboratory（计算城市科学组，橡树岭国家实验室） ； Materials Science and Technology Division, Oak Ridge National Laboratory（材料科学与技术 division，橡树岭国家实验室） ； Industrial and Systems Engineering, The University of Tennessee, Knoxville（工业与系统工程，田纳西大学， Knoxville） 纠错

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

AI总结 本文提出基于大语言模型和代理自我验证的地理空间看板自动化框架，通过上下文感知视觉提示提升风险分析和决策支持的可视化能力。

Failure Modes in LLM Systems: A System-Level Taxonomy for Reliable AI Applications

LLM系统中的故障模式：可靠AI应用的系统级分类

Vaishali Vinay

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

AI总结 本文提出LLM系统中十五种隐含故障模式的分类，分析评估与监控的差距，并提出构建可靠、可维护且成本敏感的LLM系统的设计原则。

A Survey on Inference Engines for Large Language Models: Perspectives on Optimization and Efficiency

对大型语言模型推理引擎的综述：优化与效率的视角

Sihyeong Park, Sungryeol Jeon, Chaelyn Lee, Seokhun Jeon, Byung-Soo Kim, Jemin Lee

机构 * Korea Electronics Technology Institute（韩国电子技术研究所） ； Electronics and Telecommunications Research Institute（电子电信研究院） 纠错

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

AI总结 本文综述了大型语言模型推理引擎的优化与效率，评估了25种开源和商用引擎，探讨了其设计目标及生态系统成熟度，并提供未来研究方向和公开存储库。

Comments Under review; 106 pages; 46 figures

A Dynamic Anti-Equinus Orthosis with Electromyography Sensor for Neuromuscular Rehabilitation

一种配备肌电传感器的动态抗跟腱症矫形器用于神经肌肉康复

Manuel Terradillos Perea, Olga Alonso Gonzalez, Cristina Soguero Ruiz, David Gutierrez

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 EquiSay是一种配备肌电传感器的动态抗跟腱症矫形器，通过弹性张力系统和EMG传感器改善足部姿势与运动，同时利用U-Net模型生成合成信号并自动校准阈值，提升康复效果与临床应用价值。

Comments in Spanish language, Prototype development and evaluation study. 12 pages, 6 figures

LOOM: Personalized Learning Informed by Daily LLM Conversations Toward Long-Term Mastery via a Dynamic Learner Memory Graph

LOOM：通过动态学习者记忆图实现每日LLM对话指导的个性化学习以实现长期掌握

Justin Cui, Kevin Pu, Tovi Grossman

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 LOOM通过动态学习者记忆图分析每日LLM对话，生成个性化学习材料以实现长期掌握，兼顾连续性和主动性，提升学习者持续进步与即时相关性的平衡。

Comments Accepted to the PerFM Workshop at AAAI 2026

Thinking in 360°: Humanoid Visual Search in the Wild

全方位思考：野外人形视觉搜索

Heyang Yu, Yinan Han, Xiangyu Zhang, Baiqiao Yin, Bowen Chang, Xiangyu Han, Xinhao Liu, Jing Zhang, Marco Pavone, Chen Feng, Saining Xie, Yiming Li

机构 * NYU（纽约大学） ； NVIDIA（英伟达） ； TU Darmstadt（图鲁姆大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出人形视觉搜索方法，通过人形代理在360°全景图像中搜索物体和路径，实验表明现有模型在复杂场景中表现不佳，但通过后训练技术显著提升了性能。

Comments Website: https://humanoid-vstar.github.io/ ; Code: https://github.com/humanoid-vstar/hstar

MAPF-HD: Multi-Agent Path Finding in High-Density Environments

MAPF-HD：高密度环境中的多智能体路径规划

Hiroya Makino, Seigo Ito

机构 * Toyota Central R&D Labs., Inc.（丰田中央研究实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本研究提出MAPF-HD框架，通过分阶段无智能体交换方法高效解决高密度环境下的多智能体路径规划问题。

Comments 9 pages, 12 figures

MARPF: Multi-Agent and Multi-Rack Path Finding

MARPF：多智能体和多层路径寻找

Hiroya Makino, Yoshihiro Ohama, Seigo Ito

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本研究提出MARPF方法，通过整数线性规划解决多智能体在无通道环境中运输货架的问题，优化路径以避免碰撞并重新定位障碍物。

Comments 7 pages, 10 figures, IROS 2024