大模型推理能力

Privacy Reasoning in Ambiguous Contexts

模糊情境中的隐私推理

Ren Yi, Octavian Suciu, Adria Gascon, Sarah Meiklejohn, Eugene Bagdasarian, Marco Gruteser

机构 * Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 本研究通过设计Camber框架，探讨上下文消歧对提升语言模型隐私推理能力的影响，实验显示消歧可显著提高精度和召回率，减少提示敏感性。

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (2025)

Agentic Plan Caching: Test-Time Memory for Fast and Cost-Efficient LLM Agents

代理计划缓存：用于快速且低成本LLM代理的测试时间内存

Qizheng Zhang, Michael Wornow, Gerry Wan, Kunle Olukotun

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 Agentic Plan Caching通过测试时间内存提取并重用结构化计划模板，降低LLM代理服务成本和延迟，提升效率。

Comments NeurIPS 2025. 27 pages

A Hybrid Supervised-LLM Pipeline for Actionable Suggestion Mining in Unstructured Customer Reviews

一种混合监督-大语言模型管道用于无结构客户评论中的可操作建议挖掘

Aakash Trivedi, Aniket Upadhyay, Pratik Narang, Dhruv Kumar, Praveen Kumar

机构 * Department of Computer Science & Information Systems, Birla Institute of Technology and Science, Pilani, India（印度比拉理工学院计算机科学与信息系统系） ； Birdeye Inc.（Birdeye公司） 纠错

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

AI总结 本文提出一种混合监督-大语言模型管道，用于从无结构客户评论中精准提取可操作建议，通过结合RoBERTa分类器和指令调优的LLM，提升提取准确性和聚类一致性，同时揭示领域适应与部署挑战。

Comments Accepted to EACL 2026 Industry Track (to appear)

ComAgent: Multi-LLM based Agentic AI Empowered Intelligent Wireless Networks

ComAgent：基于多LLM的代理式AI赋能智能无线网络

Haoyun Li, Ming Xiao, Kezhi Wang, Robert Schober, Dong In Kim, Yong Liang Guan

机构 * IEEE 纠错

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

AI总结 ComAgent通过多LLM代理式AI框架，实现复杂无线网络任务的自动化设计与优化，展现出超越单体LLM的性能优势。

GTA: Generative Traffic Agents for Simulating Realistic Mobility Behavior

GTA：生成交通代理用于模拟真实移动行为

Simon Lämmer, Mark Colley, Patrick Ebel

机构 * Leipzig University（莱比锡大学） ； UCL Interaction Centre（UCL互动中心） ； ScaDS.AI, Leipzig University（ScaDS.AI，莱比锡大学） 纠错

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

AI总结 GTA通过基于角色的代理和大语言模型模拟大规模交通行为，提供了一种无需手工规则的类人交通模拟方法，用于研究未来创新对出行决策的影响。

Comments This version has been conditionally accepted at CHI 2026

Rethinking the AI Scientist: Interactive Multi-Agent Workflows for Scientific Discovery

重新思考AI科学家：用于科学发现的交互式多智能体工作流

Lukas Weidener, Marko Brkić, Mihailo Jovanović, Ritvik Singh, Chiara Baccin, Emre Ulgac, Alex Dobrin, Aakaash Meduri

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

AI总结 Deep Research通过交互式多智能体系统实现快速科学发现，其在计算生物学基准上达到领先性能，显著提升研究效率与准确性。

Remote Sensing Image Intelligent Interpretation with the Language-Centered Perspective: Principles, Methods and Challenges

遥感图像智能解读的以语言为中心的视角：原理、方法与挑战

Haifeng Li, Wang Guo, Haiyang Wu, Mengwei Wu, Jipeng Zhang, Qing Zhu, Yu Liu, Xin Huang, Chao Tao

机构 * School of Geosciences and Info-Physics, Central South University（中南大学地球科学与信息物理学院） ； Faculty of Geosciences and Environmental Engineering, Southwest Jiaotong University（西南交通大学地质科学与环境工程学院） ； School of Earth and Space Sciences, Peking University（北京大学地球与空间科学学院） ； Institute of Remote Sensing Information Processing (IRSIP), Wuhan University（武汉大学遥感信息处理研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出以语言为中心的遥感图像解读框架，探讨LLMs作为认知核心的作用，并总结多模态表示、知识关联等核心挑战，为认知驱动的智能地理空间分析提供理论基础。

PowerGraph-LLM: Novel Power Grid Graph Embedding and Optimization with Large Language Models

PowerGraph-LLM: 利用大语言模型的新型电力网络图嵌入与优化框架

Fabien Bernier, Jun Cao, Maxime Cordy, Salah Ghamizi

机构 * SnT, University of Luxembourg, Luxembourg（卢森堡大学SnT学院，卢森堡） ； Luxembourg Institute of Health (LIH), Luxembourg（卢森堡健康研究院） 纠错

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

AI总结 PowerGraph-LLM利用大语言模型解决电力系统最优潮流问题，结合图与表格表示以捕捉复杂关系，并通过定制的微调协议提升性能。

Comments Published at IEEE Transactions on Power Systems

Journal ref IEEE Transactions on Power Systems (Volume: 40, Issue: 6, Pages: 5483 - 5486, November 2025)

Before Smelling the Video: A Two-Stage Pipeline for Interpretable Video-to-Scent Plans

在嗅觉之前：一种可解释的视频到香氛计划的两阶段流程

Kaicheng Wang, Kevin Zhongyang Shao, Ruiqi Chen, Sep Makhsous, Denise Wilson

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种两阶段流程，通过视觉语言模型和大型语言模型分离视频语义提取与气味推断，验证了语义规划在提升嗅觉媒体体验中的有效性。

Comments In submission of poster as ongoing project