大模型推理能力

Cognitive Chain-of-Thought (CoCoT): Structured Multimodal Reasoning about Social Situations

认知链式推理（CoCoT）：关于社会情境的结构化多模态推理

Eunkyu Park, Wesley Hanwen Deng, Gunhee Kim, Motahhare Eslami, Maarten Sap

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Human-Computer Interaction Institute, Carnegie Mellon University（人机交互研究所，卡内基梅隆大学） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（语言技术研究所，卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CoCoT框架，通过感知、情境推断和规范应用三个阶段提升多模态社会推理能力，在多个任务中取得显著提升。

Comments COLM 2026

Spatial-Semantic Reasoning using Large Language Models for Efficient UAV Search Operations

基于大语言模型的空间语义推理用于高效无人机搜索任务

Marin Maletic, Marijana Peti, Tamara Petrovic, Stjepan Bogdan

机构 * University of Zagreb（萨格勒布大学） ； Faculty of Electrical Engineering and Computing（电气工程与计算机学院） ； LARICS (Laboratory for Robotics and Intelligent Control Systems)（拉里克机器人与智能控制系统实验室） 纠错

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

AI总结 该研究提出基于大语言模型的无人机实时语义导航框架，结合多技术实现高效目标导航，经仿真与真实实验验证可缩短任务时长且保持高搜索准确率。

Comments 8 pages, preprint, Published in: 2025 European Conference on Mobile Robots (ECMR), DOI: https://doi.org/10.1109/ECMR65884.2025.11163229

From Uncertainty to Clinical Risk: Severity-Aware Conformal Planning for Interactive Medical Diagnosis

从不确定性到临床风险：面向交互式医疗诊断的严重程度感知共形规划

Yue Zhou, Haiyang Zhou, Jin Zhang, Kong Wang, Yongxin Ni, Youhua Li, Hanwen Du

机构 * Lanzhou University（兰州大学） ； Hunan University（湖南大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对交互式医疗诊断漏诊重症的风险与长程规划缺失问题，提出严重程度感知共形临床规划框架，在DDXPlus和MediQ上提升了诊断准确性、鉴别质量并降低了高风险错误。

TraceML: An Empirical Analysis of Human-Agent Planning in Machine Learning Development

TraceML：机器学习开发中人类-智能体规划的实证分析

Jiarui Yan, Weiwei Sun, Sijie Li, Wenhan Li, Yiming Yang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 TraceML通过构建人类与智能体在Kaggle竞赛中的配对轨迹数据集，实证分析了人类与智能体在机器学习开发规划上的差异，发现智能体存在行为循环问题，提炼的人类规划提示可缩小部分差距。

MaCoPlanner: LLM-Assisted Manual-Compiled Task Planning with Proactive Safety Verification for Robotic Industrial Panel Operation

MaCoPlanner：面向机器人工业面板操作的、结合主动安全验证的大语言模型辅助人工编译任务规划

Guipeng Xin, Jiahe Xua, Mohammad Deghat, Chenhui Wan, Jie Liu, Youmin Hu, Zhongxu Hu

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 MaCoPlanner是面向机器人工业面板操作的规划框架，通过编译设备手册知识生成规划，经主动安全验证后执行，大幅提升了任务成功率，在Level-2、Level-3任务上分别提升了21.6、17.3个百分点。

Multimodal Collaborative Debate for Zero-Shot Time Series Reasoning

TS-Debate：多模态协作辩论用于零样本时间序列推理

Patara Trirat, Jin Myung Kwak, Jay Heo, Heejun Lee, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST Seoul（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 TS-Debate通过多模态协作辩论框架，在零样本时间序列推理中实现显著性能提升，通过专门代理和结构化协议提升模态保真度和数值精度。

Comments EMNLP 2026 (Main), Project Page: this https URL (https://deepauto-ai.github.io/ts-debate/)

Plan Along the Way: Event-Triggered Foundation-Model Planning for TAMP Execution in Partially Observable Manipulation

动态规划：部分可观测操纵任务中用于TAMP执行的事件触发式基础模型规划

Puru Ojha, Narendhiran Vijayakumar, Nav Singhal, Girish Varma, Antony Thomas

机构 * Robotics Research Center, IIIT Hyderabad（IIIT海得拉巴机器人研究中心） ； Center for Security, Theory and Algorithmic Research, IIIT Hyderabad（IIIT海得拉巴安全、理论与算法研究中心） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出ROBUST TAMP框架，针对部分可观测操纵任务，通过事件触发式重规划机制提升TAMP执行的任务成功率，验证了其在6个RLBench/CoppeliaSim场景中的有效性。

Comments 8 pages, 4 figures

Temporal Tree of Thought: Reasoning-Guided Visual Cue Search for Long-Video Understanding

时序思维树：面向长视频理解的推理引导型视觉线索搜索

Ziling Huang, Shin'ichi Satoh

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 该研究针对MLLMs长视频理解的时序组织缺失问题，提出无训练的T³框架，通过分层时序树与“回答-检索-探索”循环实现粗到细的线索搜索，在三个基准数据集上提升了Qwen2.5-VL-7B的性能。

Comments Accept by EMNLP2026

Coordinated Motion Planning for Multi-Arm Systems via Iterative LQ Games

基于迭代LQ博弈的多机械臂系统协调运动规划

Junyoung Kim, Hanwen Ren, Lei Zhang, Ahmed H. Qureshi

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出迭代LQ博弈框架用于多机械臂协调运动规划，通过可微碰撞惩罚生成安全高效轨迹，性能优于传统方法，凸显微分博弈在多机器人操作中的有效性。

From Dialogue to Execution: Mixture-of-Agents Assisted Interactive Planning for Behavior Tree-Based Long-Horizon Robot Execution

从对话到执行：基于混合代理的交互式规划用于基于行为树的长时域机器人执行

Kanata Suzuki, Kazuki Hori, Haruka Miyoshi, Shuhei Kurita, Tetsuya Ogata

机构 * Waseda University（早稻田大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） ； NII Research and Development Center for Large Language Models（国家信息研究所大型语言模型研究开发中心） ； The Graduate University for Advanced Studies (SOKENDAI)（高级研究大学研究生院（SOKENDAI）） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于混合代理的交互式规划框架，通过生成行为树实现长时域机器人任务的高效执行，减少人类干预并提升执行质量。

CoCoBench: A Cooperative Coordination Benchmark for Embodied Multi-Agent Task Planning

CoCoBench：用于具身多智能体任务规划的协作协调基准

Yang Chen, Ye-Xin Xie, Lirong Che, Danyang Peng, Yuzhe Yang, Peiwen Lin, Xu Cao, Chuang Wang, Lei Yuan, Jian Su, Lan-Zhe Guo

机构 * Nanjing University（南京大学） ； AgiBot ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)

AI总结 研究人员提出CoCoBench这一家庭任务多智能体具身协调基准，评估11种MLLM后发现协调能力具构造特异性，为相关模型设计提供新方向。

LLM-Based Agents for Software and Systems Security: Approaches, Applications, and Assessment

基于大语言模型（LLM）的软件与系统安全智能体：方法、应用与评估

Jingjing Nie, Jiawei Guo, Krishna Meda, Haipeng Cai

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

AI总结 本文通过系统综述2023-2026年的同行评审文献，梳理基于LLM的软件与系统安全智能体的技术方法、应用及评估，指出当前智能体权限未受限、行为不可审计的局限，并展望未来研究方向。

ContextPilot: Teaching Agents for Proactive Context Management via Fine-grained RL

ContextPilot：通过细粒度强化学习为智能体教授主动上下文管理

Zhuoshi Pan, Qizhi Pei, Junru Lu, Honglin Lin, H. Vicky Zhao, Di Yin, Xing Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） ； Shanghai AI Lab（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

AI总结 本研究针对现有主动上下文管理方法的局限，提出ContextPilot框架，通过扩充工具集并设计细粒度RL方法，在长程智能体任务中实现更紧凑上下文下的更优性能，优于现有基线。

Comments 10 pages, 6 figures, 5 tables, accepted to EMNLP 2026 (Main Track)

WeAgent-MMSearch: Native Text-Vision Interaction for Multimodal Search Agents

WeAgent-MMSearch：面向多模态搜索智能体的原生文本-视觉交互

Zongkai Liu, Hui Zhang, Liqiang Niu, Zhen Cao, Han Li, Juntao Liu, Wenchao Chen, Chengduo Zhao, Chao Yu, Fandong Meng

机构 * Weixin AI, Tencent（腾讯微信人工智能） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 针对现有多模态搜索智能体忽略图像、长程交互易失败的问题，提出 WeAgent-MMSearch 系统，通过 WeAgent-Harness 实现文本-视觉交互，经 FA-GSPO 后训练后，模型在多模态搜索基准上性能大幅提升。

Thinking Costs Tokens: When More Structure is Worth the Price

思考成本即 token：更多结构何时值得付出代价

Thomas Nolasque, John Grey, Calista Pham, Ankit Vani

机构 * Royal Bank of Canada（加拿大皇家银行） 纠错

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

AI总结 本文研究语言模型推理结构的 token 预算阈值，在 FinQA、TAT-QA 任务上用 GPT-5.4 mini 验证，1500 token 后验证搜索架构性能优于单体模型，交叉点在 1000-1500 token 间。

Comments 8 pages, 1 figure, 2 tables

AgentFold: Closed-Loop Agentic Search for Protein Folding Model Design

AgentFold：用于蛋白质折叠模型设计的闭环智能体搜索

Mingquan Liu, Jiangyu Chen, Hanqun Cao, Xujun Zhang, Pengsen Ma, Xiangru Tang, Shuting Jin, Zhuo Yang, Annie Zheng, Tianfan Fu, Fang Wu, Xiangxiang Zeng

机构 * Hunan University（湖南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Wuhan University of Science and Technology（武汉科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 AgentFold是将蛋白质折叠模型开发转化为闭环搜索的多智能体框架，以ESMFold为起点，通过MCTS策略分配计算资源，在匹配预算下较Codex提案提升lDDT 7.5%，优于随机搜索。

Transformer-Based Autonomous Driving Models and Deployment-Oriented Compression: A Survey

基于Transformer的自动驾驶模型与面向部署的压缩：综述

Juan Zhong, Yuhang Shi, Zukang Xu, Xi Chen

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University（复旦大学人工智能创新与孵化院） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Department of houmo.ai（houmo.ai部门） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于Transformer的自动驾驶模型，并从部署角度分析了压缩与加速策略（如量化、剪枝、知识蒸馏等）如何影响模型设计、部署性、鲁棒性和安全性。

AI as Teammate: Rethinking Task Distribution in Medical Training

AI作为队友：重新思考医学培训中的任务分配

Fendi Tsim, Alina Gutoreva, Anthony Weiss, Nicole Dubosh

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

AI总结 该研究提出将医学培训中AI的问题从“误用”重构为“分类错误”，提出以人为中心的SCAN决策框架，为医学教育中AI的应用提供可检验的认知科学实证研究方向。

AcCoRD: Evaluating User-Agent Collaboration Under Realistic User Preference Dynamics

AcCoRD：评估现实用户偏好动态下的用户-智能体协作

Tejas Srinivasan, Shikib Mehri, Nandita Shankar Naik, Anirban Das, William M. Campbell, Jesse Thomason

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Contextual AI（Contextual AI公司） ； Capital One（第一资本金融公司） ； Georgia Tech University（佐治亚理工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有用户-智能体协作基准无法捕捉偏好动态的问题，推出AcCoRD基准，评估前沿LLM处理偏好动态的能力，发现模型难应对交互中出现/演变的偏好，仅提示无法实现所需不确定性识别。

LongGuard: Mechanistic Analysis and Training-Free Mitigation of Long-Context Failure in Safety Guardrails

LongGuard：针对安全护栏长上下文失效的机制分析与无训练缓解方案

Ziyang Chen, Xing Wu, Songlin Hu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） 纠错

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

AI总结 本研究针对LLM安全护栏在长上下文下的失效问题，提出LongGuard框架，经机制分析后开发无训练缓解方案，在多基准测试中实现显著性能提升。

Class-Based Heuristic Selection for Solving the Flying Block Puzzle

求解飞行方块谜题的基于类的启发式选择

Sanyar Ahmadi, Pedram Asadzadeh, Amanj Khorramian

机构 * Faculty of Computer Engineering（计算机工程学院） ； University of Tehran（德黑兰大学） ； K. N. Toosi University of Technology（霍加·纳绥尔·丁·图西大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； University of Kurdistan（库尔德斯坦大学） 纠错

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

AI总结 针对启发式搜索在空间规划中的性能问题，提出CBHA*算法，在146个飞行方块谜题基准实例上大幅提升成功率、减少节点扩展，为高效空间规划提供了可推广的自适应启发式机制。

Comments 27 pages, 15 figures, 2 tables

Beyond Confidence: Test-Time Scaling for Multi-Turn Search Agents via Retrieval Grounding

超越置信度：基于检索 grounding 的多轮搜索智能体测试时缩放

Hyunho Kook, Junhyuk So, Tianyu Fu, Haizhong Zheng, Beidi Chen

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（浦项科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 针对多轮搜索智能体中基于置信度投票因复制膨胀失效的问题，提出检索接地投票（RGV）方法，在四个基准和五个 LLM 上性能优于基线，准确率最高提升 5.4%

Comments Accepted to EMNLP 2026 Findings

RTPO: Reverse-Turn Policy Optimization for Stabilizing Agentic RL Training

RTPO：用于稳定智能体强化学习训练的反向回合策略优化

Yugu Li, Jimmy Cao, Jianglin Qiao, Siyi Hu

机构 * Adelaide University（阿德莱德大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Curtin University（科廷大学） ； School of CSIT（计算机科学与信息技术学院） ； ACFR（澳大利亚空间研究中心） ； School of EECMS（电子工程、计算机与数学科学学院） 纠错

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

AI总结 针对多回合智能体RL训练不稳定问题，提出RTPO方法，通过反向回合策略优化消除上下文不匹配与异步漂移，实验显示其较基线提升21.50%、10.76%。

Learned Relay Representations for Forward-Thinking Discrete Diffusion Models

学习的中继表示用于前向思考的离散扩散模型

Benjamin Rozonoyer, Jacopo Minniti, Dhruvesh Patel, Neil Band, Avishek Joey Bose, Tim G. J. Rudner, Andrew McCallum

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Mila ； Vijil 纠错

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

AI总结 提出Learned Relay Representations (Relay)方法，通过可微通道传递潜在信息，使掩码扩散模型在去噪步骤间前向思考，减少推理延迟并提升性能。

Comments 16 pages, 3 figures. Equal contribution: Benjamin Rozonoyer, Jacopo Minniti, and Dhruvesh Patel. Code: this https URL (https://github.com/jacopo-minniti/relay)

SDGBiasBench: Benchmarking and Mitigating Vision--Language Models' Biases in Sustainable Development Goals

SDGBiasBench: 评估和减轻可持续发展目标中视觉-语言模型的偏见

Zihang Lin, Huaiyuan Qin, Muli Yang, Hongyuan Zhu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SDGBiasBench，一个用于评估和减轻可持续发展目标中视觉-语言模型偏见的大型基准测试集，通过分析模型在决策和估计层面的偏见，提出CADE方法以减少偏见，提高模型的准确性和可靠性。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Findings

Cooperative Risk-Aware Exploration in Heterogeneous Multi-Robot Systems Using Algorithmic Altruism

基于算法利他主义的异构多机器人系统中的协作风险感知探索

Brooks A. Butler, Jair Certório, João P. Hespanha, Magnus Egerstedt

机构 * School of Electrical and Computer Engineering at Oklahoma State University（俄克拉荷马州立大学电气与计算机工程学院） ； Instituto Tecnológico de Aeronáutica（航空技术研究所） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； University of North Carolina, Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对异构多机器人系统，提出基于算法利他主义的博弈论框架，通过社会纳什均衡调整效用实现风险合理分配，减少冗余探索并提升团队性能，经仿真与硬件实验验证有效。

Graphionale: How Graph Visualizations of LLM Rationales Affect Human Decision Making

Graphionale：LLM推理依据的图形可视化如何影响人类决策

Xinru Wang, Zhexuan Ma, Ming Yin, Shuai Ma, Thomas W Malone

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究开发了Graphionale作为测试平台，通过204人在线用户研究发现，图形化LLM推理依据对不同任务模态的决策影响不同，匹配推理格式与任务模态是AI解释设计的关键。

ITER: Interaction-Aware Retrieval for Agentic Search

ITER：面向智能体搜索的交互感知检索

Haodong Chen, Shuai Wang, Yu Yin, Shengyao Zhuang, Guido Zuccon, Teerapong Leelanupab

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出交互感知稠密检索器ITER，利用智能体轨迹学习信号训练，在六种智能体骨干上优于LRAT，跨智能体鲁棒性强于AgentIR，在两个基准上获显著性能提升。

Beyond the Vacuum: Combinatorial Strategy Selection for Competitor-Aware Generative Engine Optimization

超越真空：面向感知竞争对手的生成式引擎优化的组合策略选择

Vaibhav Sourirajan, Yao Zhang, Himanshu Kumar, Sahil Wadhwa, Mann Patel, Amirfarrokh Iranitalab

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究将生成式引擎优化（GEO）形式化为感知竞争对手的策略选择问题，提出两阶段流程，在相关基准及合成数据集上实现最优性能且可跨域迁移。

Comments 20 pages, 2 figures