大模型推理能力

TP-RAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Large Language Model Agents for Spatiotemporal-Aware Travel Planning

TP-RAG：用于时空感知旅行规划的检索增强型大语言模型代理基准测试

Hang Ni, Fan Liu, Xinyu Ma, Lixin Su, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Hui Xiong, Hao Liu

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

AI总结 TP-RAG提出了一种用于时空感知旅行规划的检索增强型大语言模型基准测试，通过整合参考轨迹提升旅行计划的空间效率和兴趣点合理性，采用EvoRAG框架实现更高效的时空合规性。

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

Multi-Robot Path Planning Combining Heuristics and Multi-Agent Reinforcement Learning

结合启发式方法和多智能体强化学习的多机器人路径规划

Shaoming Peng

机构 * School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院 中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MAPPOHR方法，结合启发式搜索与多智能体强化学习，提升多机器人路径规划效率与性能。

COMPARE: Clinical Optimization with Modular Planning and Assessment via RAG-Enhanced AI-OCT: Superior Decision Support for Percutaneous Coronary Intervention Compared to ChatGPT-5 and Junior Operators

COMPARE: 通过RAG增强的AI-OCT实现临床优化：与ChatGPT-5和初级操作者相比，为经皮冠状动脉介入术提供更优的决策支持

Wei Fang, Chiyao Wang, Wenshuai Ma, Hui Liu, Jianqiang Hu, Xiaona Niu, Yi Chu, Mingming Zhang, Jingxiao Yang, Dongwei Zhang, Zelin Li, Pengyun Liu, Jiawei Zheng, Pengke Zhang, Chaoshi Qin, Wangang Guo, Bin Wang, Yugang Xue, Wei Zhang, Zikuan Wang, Rui Zhu, Yihui Cao, Quanmao Lu, Rui Meng, Yan Li

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

AI总结 CA-GPT通过RAG增强的AI-OCT系统在PCI规划和评估中优于ChatGPT-5和初级医生，提供更可靠的决策支持。

Reconstructing Transportation Cost Planning Theory: A Multi-Layered Framework Integrating Stepwise Functions, AI-Driven Dynamic Pricing, and Sustainable Autonomy

重构运输成本规划理论：一种整合分步函数、AI驱动动态定价和可持续自主性的多层框架

Samuel Darwisman

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出动态可持续成本规划理论，整合分步成本函数、AI驱动动态定价和自动驾驶电动车，以优化运输成本并提升可持续性。

Comments 20 pages, 3 tables, 2 figures

BioMedGPT-Mol: Multi-task Learning for Molecular Understanding and Generation

BioMedGPT-Mol: 用于分子理解和生成的多任务学习

Chenyang Zuo, Siqi Fan, Zaiqing Nie

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR)（人工智能产业研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； PharMolix Inc.（PharMolix公司） 纠错

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

AI总结 BioMedGPT-Mol通过多任务学习方法，实现了分子理解和生成任务的高效建模，并在 retrosynthetic 计划中取得最佳性能。

Toward Intelligent and Secure Cloud: Large Language Model Empowered Proactive Defense

迈向智能和安全的云：大型语言模型赋能的主动防御

Yuyang Zhou, Guang Cheng, Kang Du, Zihan Chen, Yuyu Zhao

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Southeast University, Purple Mountain Laboratories, and Jiangsu Province Engineering Research Center of Security for Ubiquitous Network（网络安全学院、东南大学、紫山实验室以及江苏省物联网安全工程技术研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出LLM-PD，一种基于大型语言模型的主动防御架构，用于有效应对云网络中的DoS攻击，通过数据分析和自我进化提升防御效率。

Comments 7 pages; Accepted by IEEE Communications Magazine

CC-GRMAS: A Multi-Agent Graph Neural System for Spatiotemporal Landslide Risk Assessment in High Mountain Asia

CC-GRMAS：一种用于高亚洲山区时空滑坡风险评估的多智能体图神经系统

Mihir Panchal, Ying-Jung Chen, Surya Parkash

机构 * Department of Computer Engineering（计算机工程系） ； Dwarkadas Jivanlal Sanghvi College of Engineering（德瓦尔卡斯·吉文拉尔·桑格维学院） ； College of Computing（计算机学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Geo-Hydro Meteorological Risks Management Division（地质-水文气象灾害管理部） ； National Institute of Disaster Management（国家灾害管理研究所） 纠错

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

AI总结 CC-GRMAS通过多智能体图神经系统提升高亚洲山区滑坡风险评估的准确性和响应效率。

ARE: Scaling Up Agent Environments and Evaluations

ARE：扩展代理环境和评估

Romain Froger, Pierre Andrews, Matteo Bettini, Amar Budhiraja, Ricardo Silveira Cabral, Virginie Do, Emilien Garreau, Jean-Baptiste Gaya, Hugo Laurençon, Maxime Lecanu, Kunal Malkan, Dheeraj Mekala, Pierre Ménard, Gerard Moreno-Torres Bertran, Ulyana Piterbarg, Mikhail Plekhanov, Mathieu Rita, Andrey Rusakov, Vladislav Vorotilov, Mengjue Wang, Ian Yu, Amine Benhalloum, Grégoire Mialon, Thomas Scialom

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） 纠错

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

AI总结 ARE平台通过Gaia2基准测试代理能力，强调需新架构和适应性计算策略以应对智能光谱的挑战。

Comments Updated authors order and acknowledgement

Push Smarter, Not Harder: Hierarchical RL-Diffusion Policy for Efficient Nonprehensile Manipulation

推智而非推力：用于高效非抓取操作的分层RL-扩散策略

Steven Caro, Stephen L. Smith

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（电子与计算机工程系，滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HeRD，一种分层RL-扩散策略，用于高效非抓取操作，通过分层目标选择与轨迹生成提升成功率和泛化能力。

Comments 8 pages, 8 figures

DynaMate: An Autonomous Agent for Protein-Ligand Molecular Dynamics Simulations

DynaMate：一种用于蛋白质-配体分子动力学模拟的自主代理

Salomé Guilbert, Cassandra Masschelein, Jeremy Goumaz, Bohdan Naida, Philippe Schwaller

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院（EPFL）） ； National Centre of Competence in Research (NCCR) Catalysis（催化领域研究卓越中心（NCCR Catalysis）） 纠错

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

AI总结 DynaMate是一种自主代理框架，能够自主设计和执行蛋白质-配体分子动力学模拟工作流程，并提供自由能结合亲和力计算。

Dark Speculation: Combining Qualitative and Quantitative Understanding in Frontier AI Risk Analysis

暗推测：在前沿人工智能风险分析中结合定性和定量理解

Daniel Carpenter, Carson Ezell, Pratyush Mallick, Alexandria Westray

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Harvard College（哈佛学院） 纠错

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

AI总结 本文提出'暗推测'方法，结合定性和定量分析，系统性地处理前沿人工智能的灾难性风险，以生成概率分布并指导决策。

Comments 43 pages, 2 figures

Thinking While Driving: A Concurrent Framework for Real-Time, LLM-Based Adaptive Routing

驾驶中思考：一种用于实时、基于大语言模型的自适应路由的并发框架

Xiaopei Tan, Muyang Fan

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出了一种基于大语言模型的实时自适应路由框架，通过并发处理实现动态路径规划与拥堵绕行，提升交通效率。