大模型推理能力

Thinking Broad, Acting Fast: Latent Reasoning Distillation from Multi-Perspective Chain-of-Thought for E-Commerce Relevance

深度思考，快速行动：多视角链式推理的潜在推理蒸馏用于电子商务相关性

Baopu Qiu, Hao Chen, Yuanrong Wu, Changtong Zan, Chao Wei, Weiru Zhang, Xiaoyi Zeng

机构 * Alibaba International Digital Commerce Group（阿里巴巴国际数字商业集团） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出多视角链式推理蒸馏方法，通过改进的教师模型和轻量级学生模型提升电子商务搜索相关性建模的准确性和效率。

Comments 12 pages, 6 figures, Accepted by WWW2026 industry track

CTRLS: Chain-of-Thought Reasoning via Latent State-Transition

CTRLS: 通过潜在状态转移进行链式推理

Junda Wu, Yuxin Xiong, Xintong Li, Sheldon Yu, Zhengmian Hu, Tong Yu, Rui Wang, Xiang Chen, Jingbo Shang, Julian McAuley

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 CTRLS通过建模潜在状态转移的马尔可夫决策过程，利用分布式强化学习提升大语言模型的推理能力与探索效率。

Comments 10 pages

Beyond Imitation: Reinforcement Learning for Active Latent Planning

超越模仿：用于主动潜在规划的强化学习

Zhi Zheng, Wee Sun Lee

机构 * School of Computing, National University of Singapore, Singapore（计算学院，新加坡国立大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)

AI总结 本文提出ATP-Latent方法，通过主动规划和强化学习优化潜在空间，提升链式推理的准确性和效率。

The Energy Impact of Domain Model Design in Classical Planning

经典规划中领域模型设计的能量影响

Ilche Georgievski, Serhat Tekin, Marco Aiello

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了领域模型设计对经典规划器能耗的影响，通过配置框架分析不同领域特征对能量消耗和运行时间的影响。

Comments 2026 IEEE/ACM 5th International Conference on AI Engineering - Software Engineering for AI (CAIN '26)

Health Facility Location in Ethiopia: Leveraging LLMs to Integrate Expert Knowledge into Algorithmic Planning

埃塞俄比亚卫生设施选址：利用大语言模型整合专家知识到算法规划中

Yohai Trabelsi, Guojun Xiong, Fentabil Getnet, Stéphane Verguet, Milind Tambe

机构 * John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（工程与应用科学学院，哈佛大学） ； National Data Management and Analytics Center for Health, Ethiopian Public Health Institute（健康数据管理与分析中心，埃塞俄比亚公共卫生研究所） ； Department of Global Health and Population, Harvard T.H. Chan School of Public Health（全球卫生与人口学院，哈佛T.H. Chan公共卫生学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合大语言模型和优化技术的混合框架，用于埃塞俄比亚卫生设施选址，以整合专家知识并提升规划的公平性和数据驱动性。

ARGORA: Orchestrated Argumentation for Causally Grounded LLM Reasoning and Decision Making

ARGORA：用于因果基础的大语言模型推理和决策的协同论证

Youngjin Jin, Hanna Kim, Kwanwoo Kim, Chanhee Lee, Seungwon Shin

机构 * School of EE, KAIST, Daejeon, South Korea（韩国科学技术院电子工程学院） ； S2W Inc., Pangyo, South Korea（S2W公司） 纠错

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

AI总结 ARGORA通过构建因果论证图，提升大语言模型在因果推理和决策中的准确性与修正能力。

Comments 58 pages

Intelli-Planner: Towards Customized Urban Planning via Large Language Model Empowered Reinforcement Learning

Intelli-Planner: 通过大型语言模型赋能的强化学习实现定制化城市规划

Xixian Yong, Peilin Sun, Zihe Wang, Xiao Zhou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence\ University of China Beijing China ； Gaoling School of Artificial Intelligence\ University of China 纠错

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

AI总结 Intelli-Planner通过结合深度强化学习与大型语言模型，实现定制化城市规划，提升规划方案的参与度和满意度。

Comments The Web Conference 2026

Planner-Auditor Twin: Agentic Discharge Planning with FHIR-Based LLM Planning, Guideline Recall, Optional Caching and Self-Improvement

计划-审核双胞胎：基于FHIR的LLM计划、指南回忆、可选缓存和自我改进的代理出院计划

Kaiyuan Wu, Aditya Nagori, Rishikesan Kamaleswaran

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

AI总结 基于FHIR的LLM计划与审核框架，通过自我改进和缓存优化，提升临床出院计划的安全性和可靠性。

LLM-Driven Scenario-Aware Planning for Autonomous Driving

基于大语言模型的场景感知规划用于自动驾驶

He Li, Zhaowei Chen, Rui Gao, Guoliang Li, Qi Hao, Shuai Wang, Chengzhong Xu

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出LAP，一种基于大语言模型的自适应规划方法，通过场景理解与联合优化实现自动驾驶中的高速与精确驾驶平衡。

SMART: A Social Movement Analysis & Reasoning Tool with Case Studies on #MeToo and #BlackLivesMatter

SMART：一种社会运动分析与推理工具：以#MeToo和#BlackLivesMatter案例研究为例

Valerio La Gatta, Marco Postiglione, Jeremy Gilbert, Daniel W. Linna, Morgan Manella Greenfield, Aaron Shaw, V. S. Subrahmanian

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

AI总结 SMART通过分析社交媒体数据，利用Transformer模型预测情绪变化，帮助记者更精准地报道社会运动与SDGs相关议题。

Comments Accepted at 2026 ACM The Web Conference (WWW 2026)

AgenticSimLaw: A Juvenile Courtroom Multi-Agent Debate Simulation for Explainable High-Stakes Tabular Decision Making

AgenticSimLaw: 一个面向可解释高风险表格决策的青少年法庭多智能体辩论模拟

Jon Chun, Kathrine Elkins, Yong Suk Lee

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

AI总结 AgenticSimLaw通过结构化多智能体辩论框架提升高风险表格决策的可解释性和稳定性，适用于需要透明和人类监督的决策任务。

Comments 18 pages, 5 figures

Thinker: A vision-language foundation model for embodied intelligence

Thinker：一个用于具身智能的视觉-语言基础模型

Baiyu Pan, Daqin Luo, Junpeng Yang, Jiyuan Wang, Yixuan Zhang, Hailin Shi, Jichao Jiao

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

AI总结 Thinker通过构建大规模数据集和改进输入方式，在机器人感知与推理任务中实现了最先进的性能。

Comments IROS 2025, 4 pages, 3 figures

BEAP-Agent: Backtrackable Execution and Adaptive Planning for GUI Agents

BEAP-Agent: 可回溯执行与自适应规划用于GUI代理

Ziyu Lu, Tengjin Weng, Yiying Yang, Yuhang Zhao, Xinxin Huang, Wenhao Jiang

机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence（广东人工智能实验室） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Guangdong University of Technology（广东工业大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 BEAP-Agent通过可回溯执行和自适应规划机制，提升GUI代理在复杂任务探索中的准确性和鲁棒性。

JADE: Bridging the Strategic-Operational Gap in Dynamic Agentic RAG

JADE：动态代理RAG中战略-操作鸿沟的弥合

Yiqun Chen, Erhan Zhang, Tianyi Hu, Shijie Wang, Zixuan Yang, Meizhi Zhong, Xiaochi Wei, Yan Gao, Yi Wu, Yao Hu, Jiaxin Mao

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 JADE通过联合优化规划与执行，解决动态代理RAG中战略与操作不匹配的问题，提升多轮工作流的性能与灵活性。

SimpleMem: Efficient Lifelong Memory for LLM Agents

SimpleMem: 为LLM代理高效终身记忆

Jiaqi Liu, Yaofeng Su, Peng Xia, Siwei Han, Zeyu Zheng, Cihang Xie, Mingyu Ding, Huaxiu Yao

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） 纠错

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

AI总结 SimpleMem通过语义无损压缩和三阶段流程，提升LLM代理在复杂环境中的记忆效率与检索性能。

RAS: Retrieval-And-Structuring for Knowledge-Intensive LLM Generation

RAS：基于检索与构建的知识密集型大语言模型生成

Pengcheng Jiang, Lang Cao, Ruike Zhu, Minhao Jiang, Yunyi Zhang, Jiaming Shen, Jimeng Sun, Jiawei Han

机构 * Department of Computer Science, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 RAS通过动态构建问题特定知识图谱，提升大语言模型在知识密集型任务中的推理准确性和鲁棒性。

Comments ICLR 2026

Don't double it: Efficient Agent Prediction in Occlusions

不要双倍：遮挡中的高效代理预测

Anna Rothenhäusler, Markus Mazzola, Andreas Look, Raghu Rajan, Joschka Bödecker

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

AI总结 本文提出MatchInformer方法，通过整合Hungarian匹配和分离航向与运动，提升遮挡场景下的代理预测准确性和效率。

Do Not Waste Your Rollouts: Recycling Search Experience for Efficient Test-Time Scaling

不要浪费你的回溯：为高效测试时间扩展回收搜索经验

Xinglin Wang, Jiayi Shi, Shaoxiong Feng, Peiwen Yuan, Yiwei Li, Yueqi Zhang, Chuyi Tan, Ji Zhang, Boyuan Pan, Yao Hu, Kan Li

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

AI总结 本文提出Recycling Search Experience（RSE）策略，通过回收搜索经验提升测试时间扩展效率，实现高效推理任务的优化。

Comments preprint

Scaling Offline Model-Based RL via Jointly-Optimized World-Action Model Pretraining

通过联合优化的世界-动作模型扩展离线模型基于的强化学习

Jie Cheng, Ruixi Qiao, Yingwei Ma, Binhua Li, Gang Xiong, Qinghai Miao, Yongbin Li, Yisheng Lv

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 JOWA通过联合优化的世界-动作模型扩展离线RL，实现高效泛化和高性能

Comments Accepted by ICLR 2025

$G^2$-Reader: Dual Evolving Graphs for Multimodal Document QA

$G^2$-Reader: 双重演化图式用于多模态文档问答

Yaxin Du, Junru Song, Yifan Zhou, Cheng Wang, Jiahao Gu, Zimeng Chen, Menglan Chen, Wen Yao, Yang Yang, Ying Wen, Siheng Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Intelligent Game and Decision Laboratory（智能游戏与决策实验室） 纠错

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

AI总结 $G^2$-Reader通过双重图式解决多模态文档问答中的结构破坏和检索失效问题，实现66.21%的高准确率。

A Unified XAI-LLM Approach for EndotrachealSuctioning Activity Recognition

面向气管吸引活动识别的统一XAI-LLM方法

Hoang Khang Phan, Quang Vinh Dang, Noriyo Colley, Christina Garcia, Nhat Tan Le

机构 * Dept. of Biomedical Engineering（生物医学工程系） ； Manning College of Information（信息与计算机科学学院） ； Faculty of Health Science（健康科学学院） ； Kyushu Institute of Technology（九州工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种统一的XAI-LLM框架，用于气管吸引活动识别，通过LLM实现时空活动识别和可解释反馈，提升培训效率和患者安全。

Active Inference Tree Search in Large POMDPs

大规模POMDPs中的主动推断树搜索

Domenico Maisto, Francesco Gregoretti, Karl Friston, Giovanni Pezzulo

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

AI总结 本文提出主动推断树搜索方法，结合神经科学与人工智能的规划理论，实现大规模POMDP问题的高效解决。

Comments 47 pages, 9 figures, 1 Appendix of two sections with pseudocodes and one encoding example, submitted preprint

EHR-RAG: Bridging Long-Horizon Structured Electronic Health Records and Large Language Models via Enhanced Retrieval-Augmented Generation

EHR-RAG: 通过增强检索增强生成连接长期结构电子健康记录和大型语言模型

Lang Cao, Qingyu Chen, Yue Guo

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign, United States（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Yale University, United States（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 EHR-RAG通过增强检索增强生成方法，提升长期结构电子健康记录在临床预测中的表现，实现宏F1平均提升10.76%。

Wireless Power Transfer and Intent-Driven Network Optimization in AAVs-assisted IoT for 6G Sustainable Connectivity

面向6G可持续连接的AAV辅助物联网中的无线功率传输与意图驱动网络优化

Xiaoming He, Gaofeng Wang, Huajun Cui, Rui Yuan, Haitao Zhao

机构 * College of Internet of Things, Nanjing University of Posts and Telecommunications（物联网学院，南京邮电大学） ； Digital Intelligence Research Institute, PowerChina, Beijing Engineering Corporation Limited（数字智能研究院，中国电力工程顾问集团北京公司） ； College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications（电信与信息工程学院，南京邮电大学） 纠错

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

AI总结 本文提出意图驱动的自主网络优化框架，通过超维变换器和双动作多智能体策略优化，提升AAV辅助物联网中高维动作序列处理和低延迟执行能力。

LLM$\times$MapReduce-V3: Enabling Interactive In-Depth Survey Generation through a MCP-Driven Hierarchically Modular Agent System

LLM×MapReduce-V3：通过MCP驱动的分层模块化代理系统实现交互式深入调研生成

Yu Chao, Siyu Lin, xiaorong wang, Zhu Zhang, Zihan Zhou, Haoyu Wang, Shuo Wang, Jie Zhou, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

机构 * Dept. of Comp. Sci. & Tech., Institute for AI, BNRist Center, Tsinghua University（计算机科学与技术系，人工智能研究院，BNRist中心，清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Modelbest Inc.（Modelbest公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 LLM×MapReduce-V3通过MCP驱动的分层模块化代理系统实现交互式深入调研生成，提升调研内容深度与长度。

Comments Accepted by EMNLP2025 System Demonstration

Rec-R1: Bridging Generative Large Language Models and User-Centric Recommendation Systems via Reinforcement Learning

Rec-R1: 通过强化学习连接生成式大语言模型与以用户为中心的推荐系统

Jiacheng Lin, Tian Wang, Kun Qian

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 Rec-R1通过强化学习连接生成式大语言模型与用户导向推荐系统，有效提升推荐性能并保留LLM通用能力。

Comments Published in the TMLR journal