大模型推理能力

ReIn: Conversational Error Recovery with Reasoning Inception

ReIn：基于推理 inception 的对话错误恢复

Takyoung Kim, Jinseok Nam, Chandrayee Basu, Xing Fan, Chengyuan Ma, Heng Ji, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tür

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

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

AI总结 ReIn通过推理inception方法实现对话错误恢复，无需修改模型参数或提示，提升任务成功率并泛化到未见错误类型。

Comments ICLR 2026

Risk-Aware Decision Making in Restless Bandits: Theory and Algorithms for Planning and Learning

在 restless bandits 中的风险意识决策：用于规划和学习的理论与算法

Nima Akbarzadeh, Yossiri Adulyasak, Erick Delage

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

AI总结 本文提出了一种风险意识的 restless bandits 决策方法，结合理论与算法，用于规划和学习场景中降低风险暴露。

$\texttt{SPECS}$: Faster Test-Time Scaling through Speculative Drafts

SPECS：通过推测草案实现更快的测试时间扩展

Mert Cemri, Nived Rajaraman, Rishabh Tiwari, Xiaoxuan Liu, Kurt Keutzer, Ion Stoica, Kannan Ramchandran, Ahmad Beirami, Ziteng Sun

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；test-time compute(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 SPECS通过推测草案方法在提升测试时间扩展效率的同时减少延迟，实现更优的推理性能与用户体验。

Comments 28 pages, 6 figures, 2 tables

Computer-Using World Model

计算机使用世界模型

Yiming Guan, Rui Yu, John Zhang, Lu Wang, Chaoyun Zhang, Liqun Li, Bo Qiao, Si Qin, He Huang, Fangkai Yang, Pu Zhao, Lukas Wutschitz, Samuel Kessler, Huseyin A Inan, Robert Sim, Saravan Rajmohan, Qingwei Lin, Dongmei Zhang

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

AI总结 CUWM是一种用于桌面软件的世界模型，通过两阶段分解预测UI状态变化，提升测试时动作决策的质量和鲁棒性。

Comments 35 pages, 7 figures

I-FailSense: Towards General Robotic Failure Detection with Vision-Language Models

I-FailSense：面向通用机器人故障检测的视觉-语言模型

Clemence Grislain, Hamed Rahimi, Olivier Sigaud, Mohamed Chetouani

机构 * ISIR, Sorbonne Université, CNRS（ISIR，索邦大学，国家科学研究中心） 纠错

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

AI总结 I-FailSense通过构建专门用于检测语义错位故障的数据集，提出了一种开源视觉-语言模型框架，有效提升机器人故障检测能力。

MedClarify: An information-seeking AI agent for medical diagnosis with case-specific follow-up questions

MedClarify：一种用于医学诊断的信息寻求AI代理，具有病例特定的后续问题

Hui Min Wong, Philip Heesen, Pascal Janetzky, Martin Bendszus, Stefan Feuerriegel

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

AI总结 MedClarify通过生成病例特定的后续问题，提升医学诊断的准确性与可靠性。

What Breaks Embodied AI Security:LLM Vulnerabilities, CPS Flaws,or Something Else?

使具身AI安全破裂的因素：大语言模型漏洞、CPS缺陷还是其他东西？

Boyang Ma, Hechuan Guo, Peizhuo Lv, Minghui Xu, Xuelong Dai, YeChao Zhang, Yijun Yang, Yue Zhang

机构 * Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了具身AI安全问题的根源，指出系统级不匹配而非孤立模型缺陷或传统CPS攻击是主要因素，并提出了四个核心见解以解释其安全挑战。

Agentic Wireless Communication for 6G: Intent-Aware and Continuously Evolving Physical-Layer Intelligence

面向6G的代理无线通信：意图感知与持续演化的物理层智能

Zhaoyang Li, Xingzhi Jin, Junyu Pan, Qianqian Yang, Zhiguo Shi

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（信息科学与电子工程学院，浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM的代理AI用于6G物理层，通过意图感知和持续演进实现自主通信决策。

Autonomous Data Processing using Meta-Agents

使用元代理的自主数据处理

Udayan Khurana

机构 * IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J. Watson 研究中心） 纠错

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

AI总结 ADP-MA通过元代理实现自主数据处理，动态构建和优化数据管道，提升适应性和效率。

Drones that Think on their Feet: Sudden Landing Decisions with Embodied AI

能自主决策的无人机：基于具身AI的突发着陆决策

Diego Ortiz Barbosa, Mohit Agrawal, Yash Malegaonkar, Luis Burbano, Axel Andersson, György Dán, Henrik Sandberg, Alvaro A. Cardenas

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

AI总结 本研究利用具身AI实现无人机在突发情况下的自主决策与安全着陆，展示了新的适应性恢复管道，提升了自主空中系统的安全性和韧性。

What Makes a Good LLM Agent for Real-world Penetration Testing?

什么样的LLM代理适合现实中的渗透测试？

Gelei Deng, Yi Liu, Yuekang Li, Ruozhao Yang, Xiaofei Xie, Jie Zhang, Han Qiu, Tianwei Zhang

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 Excalibur通过结合强大工具和难度感知计划，提高了渗透测试代理在复杂任务中的表现和效率。

A Picture of Agentic Search

代理搜索的图景

Francesca Pezzuti, Ophir Frieder, Fabrizio Silvestri, Sean MacAvaney, Nicola Tonellotto

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出了一种收集代理检索增强系统生成和消耗数据的方法，并发布了一个包含多代理和检索流程的数据集，以应对IR在代理用户需求下的适应性挑战。

Comments 7 pages, 2 figures

Distributed Virtual Model Control for Scalable Human-Robot Collaboration in Shared Workspace

分布式虚拟模型控制用于可扩展的人机协作在共享工作空间

Yi Zhang, Omar Faris, Chapa Sirithunge, Kai-Fung Chu, Fumiya Iida, Fulvio Forni

机构 * Department of Engineering, University of Cambridge（工程系，剑桥大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种分布式虚拟模型控制框架，通过去中心化方法实现安全的人机协作，有效解决死锁问题并提升协作效率。

Knowledge driven Description Synthesis for Floor Plan Interpretation

基于知识的描述合成用于平面图解释

Shreya Goyal, Chiranjoy Chattopadhyay, Gaurav Bhatnagar

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出DSIC和TBDG两个模型，利用深度神经网络提升平面图图像到文本的生成能力，增强描述的鲁棒性和灵活性。

Comments 19 pages, 18 Figure

SAGE: Structure Aware Graph Expansion for Retrieval of Heterogeneous Data

SAGE：面向异构数据检索的结构感知图扩展

Prasham Titiya, Rohit Khoja, Tomer Wolfson, Vivek Gupta, Dan Roth

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 SAGE通过构建结构感知的图扩展框架，在异构数据检索中提升召回率，采用混合检索与代理策略实现多模态证据链检索。