大模型推理能力

SPRINT: Enabling Interleaved Planning and Parallelized Execution in Reasoning Models

SPRINT: 使推理模型能够实现交错规划与并行执行

Emil Biju, Shayan Talaei, Zhemin Huang, Mohammadreza Pourreza, Azalia Mirhoseini, Amin Saberi

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Microsoft（微软） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 SPRINT通过动态识别并利用并行化机会，使推理模型在复杂任务中提升效率，减少序列token生成量。

Comments Published at NeurIPS 2025. Emil Biju, Shayan Talaei, and Zhemin Huang contributed equally to this work

Planning without Search: Refining Frontier LLMs with Offline Goal-Conditioned RL

无需搜索的规划：通过离线目标条件强化学习精炼前沿大语言模型

Joey Hong, Anca Dragan, Sergey Levine

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

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

AI总结 通过目标条件价值函数引导LLM推理，实现高效多轮交互规划，优于传统RL微调和提示方法。

Comments Published at NeurIPS 2025; 18 pages, 4 figures, 2 tables

Benchmark for Planning and Control with Large Language Model Agents: Blocksworld with Model Context Protocol

基于大语言模型代理的规划与控制基准：带有模型上下文协议的积木世界

Niklas Jobs, Luis Miguel Vieira da Silva, Jayanth Somashekaraiah, Maximilian Weigand, David Kube, Felix Gehlhoff

机构 * Institute of Automation Technology, Helmut Schmidt University / University of the Federal Armed Forces Hamburg, Germany（自动化技术研究所，海姆·施密特大学/联邦武装部队大学汉堡，德国） ； Siemens AG, Nuremberg, Germany（西门子股份公司，纽伦堡，德国） 纠错

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

AI总结 本文提出一个基于大语言模型的规划与控制基准，通过积木世界问题和模型上下文协议，提供五个复杂度类别以评估不同代理架构的性能。

Comments This work has been submitted to IFAC for possible publication

Prediction-Driven Motion Planning: Route Integration Strategies in Attention-Based Prediction Models

基于预测的运动规划：注意力预测模型中的路线整合策略

Marlon Steiner, Royden Wagner, Ömer Sahin Tas, Christoph Stiller

机构 * Institute of Measurement and Control Systems, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（测量与控制系统研究所，卡尔斯鲁厄理工学院） ； FZI Research Center for Information Technology（信息技术研究所以） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于注意力机制的运动预测模型，通过整合导航信息提升预测与规划任务的性能。

Comments In Proceedings of the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Gold Coast, AUSTRALIA, 18-21 November 2025

Optimizing Life Sciences Agents in Real-Time using Reinforcement Learning

利用强化学习实时优化生命科学代理

Nihir Chadderwala

机构 * Nihir Chadderwala（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种结合AWS Strands Agents与汤普森采样上下文带障的框架，通过用户反馈实时优化生命科学代理的决策策略，提升用户满意度15-30%。

Hierarchical Vision Language Action Model Using Success and Failure Demonstrations

基于成功与失败示范的分层视觉语言行动模型

Jeongeun Park, Jihwan Yoon, Byungwoo Jeon, Juhan Park, Jinwoo Shin, Namhoon Cho, Kyungjae Lee, Sangdoo Yun, Sungjoon Choi

机构 * Department of Artificial Intelligence, Korea University（韩国大学人工智能系） ； Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST（金在拙人工智能研究生院，韩国科学技术院） ； Department of Aerospace Engineering, Seoul National University（首尔国立大学航空航天工程系） ； Departmnet of Statistics, Korea University（韩国大学统计系） ； NAVER AI Lab（NAVER人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 VINE通过分层强化学习框架，利用失败数据提升视觉语言行动模型的鲁棒性和执行能力。

Comments https://vine-vla.github.io/

Reason-Plan-ReAct: A Reasoner-Planner Supervising a ReAct Executor for Complex Enterprise Tasks

原因-计划-行动：一种监督ReAct执行器的推理-规划器用于复杂企业任务

Gianni Molinari, Fabio Ciravegna

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

AI总结 RP-ReAct通过分离战略规划与低层执行，提升企业复杂任务处理的可靠性和效率。

Comments 11 pages, 1 figure, 2 tables, Workshop AAAI 2026 agentic AI Benchmarks and Applications for Enterprise Tasks

Les Dissonances: Cross-Tool Harvesting and Polluting in Pool-of-Tools Empowered LLM Agents

Les Dissonances：池中工具赋能LLM代理中的跨工具采集与污染

Zichuan Li, Jian Cui, Xiaojing Liao, Luyi Xing

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种新型威胁XTHP，揭示了LLM代理中多工具整合带来的安全风险，并通过Chord工具验证了75%的现实世界工具存在此漏洞。

Comments Network and Distributed System Security (NDSS) Symposium 2026

From Pixels to Prose: Advancing Multi-Modal Language Models for Remote Sensing

从像素到 prose：推进遥感多模态语言模型

Xintian Sun, Benji Peng, Charles Zhang, Fei Jin, Qian Niu, Junyu Liu, Keyu Chen, Ming Li, Pohsun Feng, Ziqian Bi, Ming Liu, Xinyuan Song, Yichao Zhang

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； University of Minnesota - Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Kyoto University（京都大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； National Taiwan Normal University（台湾师范大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Emory University（埃默里大学） ； The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） 纠错

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

AI总结 本文探讨了多模态语言模型在遥感中的应用，分析了其技术基础、挑战及未来发展方向，强调了其在环境监测和灾害响应中的重要作用。

Comments 10 pages, 1 figure

AR-Med: Automated Relevance Enhancement in Medical Search via LLM-Driven Information Augmentation

AR-Med: 通过LLM驱动的信息增强实现医疗搜索的自动化相关性增强

Chuyue Wang, Jie Feng, Yuxi Wu, Hang Zhang, Zhiguo Fan, Bing Cheng, Wei Lin

机构 * Meituan Inc.（美团公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 AR-Med通过LLM驱动的信息增强，实现医疗搜索的自动化相关性提升，提高了准确性和用户满意度。

Jupiter: Enhancing LLM Data Analysis Capabilities via Notebook and Inference-Time Value-Guided Search

木星：通过笔记本和推理时的价值引导搜索增强大语言模型的数据分析能力

Shuocheng Li, Yihao Liu, Silin Du, Wenxuan Zeng, Zhe Xu, Mengyu Zhou, Yeye He, Haoyu Dong, Shi Han, Dongmei Zhang

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 Jupiter通过将数据分析建模为搜索问题，并结合价值模型和节点访问次数，提升大语言模型在多步推理和工具使用方面的性能。

Comments Accepted to AAAI 2026 (Main Technical Track)

PARC: An Autonomous Self-Reflective Coding Agent for Robust Execution of Long-Horizon Tasks

PARC：一种自主自反思编码代理，用于稳健执行长周期任务

Yuki Orimo, Iori Kurata, Hodaka Mori, Ryuhei Okuno, Ryohto Sawada, Daisuke Okanohara

机构 * PARC 纠错

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

AI总结 PARC是一种自主自反思编码代理，通过自我评估和反馈机制实现长周期任务的稳健执行，展示了AI在自主科学分析中的潜力。

Prior preferences in active inference agents: soft, hard, and goal shaping

主动推断代理中的先验偏好：软、硬和目标塑造

Filippo Torresan, Ryota Kanai, Manuel Baltieri

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

AI总结 本文研究了主动推断代理中偏好分布的定义方式，探讨了硬/软目标和目标塑造对导航任务性能的影响。

Comments 41 pages, 23 figures

Look, Recite, Then Answer: Enhancing VLM Performance via Self-Generated Knowledge Hints

看、复述、然后回答：通过自动生成的知识提示提升VLM性能

Xisheng Feng

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

AI总结 通过自动生成的知识提示提升VLM性能，采用模块化设计减少幻觉，实现精准农业中杂草识别准确率的显著提升。

Tutorial on Large Language Model-Enhanced Reinforcement Learning for Wireless Networks

无线网络中增强型强化学习教程：大型语言模型

Lingyi Cai, Wenjie Fu, Yuxi Huang, Ruichen Zhang, Yinqiu Liu, Jiawen Kang, Zehui Xiong, Tao Jiang, Dusit Niyato, Xianbin Wang, Shiwen Mao, Xuemin Shen

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文介绍了利用大型语言模型增强无线网络强化学习的方法，涵盖分类框架、角色功能及应用场景，探讨未来发展方向。

Comments 30 pages, 12 figures, survey paper

AGENTSAFE: A Unified Framework for Ethical Assurance and Governance in Agentic AI

AGENTSAFE：面向代理AI的统一伦理保障与治理框架

Rafflesia Khan, Declan Joyce, Mansura Habiba

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 AGENTSAFE提出一个统一的治理框架，通过风险分类转化为可操作的设计、运行时和审计控制，提供可衡量的预部署保障，并通过运行时治理和问责机制建立代理AI生态系统的信任。

Comments 12 pages, 1 figure

Multi-Agent Reinforcement Learning and Real-Time Decision-Making in Robotic Soccer for Virtual Environments

多智能体强化学习与虚拟环境中的实时决策在机器人足球中的应用

Aya Taourirte, Md Sohag Mia

机构 * Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种统一的多智能体强化学习框架，通过分层强化学习和均值场理论，提升了机器人足球中的实时决策与协作性能。