大模型推理能力

Strengthening LLMs for Tabular Prediction with Structural Priors

利用结构先验增强LLM在表格预测中的能力

Pengxiang Cai, Zihao Gao, Wanchen Lian, Guocong Li, Jintai Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出PRPO方法，通过列排列不变性和两级优势估计将表格结构先验融入LLM后训练，使8B模型在139个OpenML数据集上达到与强监督基线竞争的性能，零样本设置下表现优异。

Policy4OOD: A Knowledge-Guided World Model for Policy Intervention Simulation against the Opioid Overdose Crisis

Policy4OOD：一种知识引导的世界模型，用于针对阿片类药物过量危机的政策干预模拟

Yijun Ma, Zehong Wang, Weixiang Sun, Zheyuan Zhang, Kaiwen Shi, Nitesh Chawla, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame, South Bend, USA（南达科他大学） 纠错

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

AI总结 提出Policy4OOD，一种知识引导的时空世界模型，通过联合编码政策知识图谱、空间依赖和时间序列，实现政策干预的预测、反事实推理和优化，并在2019-2024年美国州级数据上验证了其有效性。

Spark: Strategic Policy-Aware Exploration via Dynamic Branching for Long-Horizon Agentic Learning

Spark: 通过动态分支进行战略性策略感知探索以实现长周期智能体学习

Jinyang Wu, Shuo Yang, Changpeng Yang, Yuhao Shen, Shuai Zhang, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出Spark框架，通过关键状态动态分支实现资源高效探索，在长周期任务中以更少样本取得更高成功率和泛化能力。

Comments Accepted by ACL 2026

Enhancing Generative Auto-bidding with Offline Reward Evaluation and Policy Search

增强生成式自动出价：结合离线奖励评估与策略搜索

Zhiyu Mou, Yiqin Lv, Miao Xu, Qi Wang, Yixiu Mao, Jinghao Chen, Qichen Ye, Chao Li, Rongquan Bai, Chuan Yu, Jian Xu, Bo Zheng

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝与天猫集团） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 针对现有生成式自动出价方法无法超越静态数据集进行探索的性能瓶颈，提出AIGB-Pearl方法，通过轨迹评估器和KL-Lipschitz约束的分数最大化方案实现安全高效探索，在模拟和真实广告系统中取得最优性能。

EmoFSM: A Finite State Machine for Emotional Support Conversation

EmoFSM：一种用于情感支持对话的有限状态机

Yue Zhao, Qingqing Gu, Xiaoyu Wang, Teng Chen, Zhonglin Jiang, Yong Chen, Hongyan Li, Luo Ji

机构 * Geely AI Lab（吉利人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 针对情感支持对话中长期满意度不足的问题，提出EmoFSM框架，利用有限状态机引导大语言模型进行规划与自我推理，在多个数据集上优于多种基线方法。

Comments 15 pages, 4 figures. PAKDD 2026

DICE: Diffusion Large Language Models Excel at Generating CUDA Kernels

DICE：扩散大语言模型在生成CUDA内核方面表现出色

Haolei Bai, Lingcheng Kong, Xueyi Chen, Jianmian Wang, Zhiqiang Tao, Huan Wang

机构 * Westlake University（西湖大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 提出CuKe数据集和BiC-RL训练框架，构建DICE系列扩散大语言模型（1.7B/4B/8B），在KernelBench上显著优于同类自回归和扩散模型，实现CUDA内核生成新SOTA。

Comments v2: Expanded with dLLM vs. autoregressive LLM comparisons, ablation studies, and qualitative case studies

ACC: Compiling Agent Trajectories for Long-Context Training

ACC：用于长上下文训练的代理轨迹编译

Qisheng Su, Zhen Fang, Shiting Huang, Yu Zeng, Yiming Zhao, Kou Shi, Ziao Zhang, Lin Chen, Zehui Chen, Lijun Wu, Feng Zhao

机构 * MoE Key Lab of BIPC, University of Science and Technology of China（中科院大学科学技术大学MoE关键实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出ACC，一种将代理轨迹编译为长上下文问答对的方法，通过整合多轮交互中的工具响应和环境观察，提升大语言模型的长上下文推理能力。

Frontier: Towards Comprehensive and Accurate LLM Inference Simulation

Frontier: 向全面且准确的LLM推理模拟迈进

Yicheng Feng, Xin Tan, Yangtao Deng, Yimin Jiang, Yibo Zhu, Hong Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Anuttacon ； StepFun 纠错

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

AI总结 本文提出Frontier，一种用于现代LLM推理服务的离散事件模拟器，通过离散化抽象和对关键运行时优化的建模，实现了对复杂工作负载的准确预测，从而在不同服务场景中提供更精确的计算、通信和内存成本预测。

Metacognitive Myopia in Large Language Models

大型语言模型中的元认知近视

Florian Scholten, Tobias R. Rebholz, Mandy Hütter

机构 * Psychology Department, University of Tübingen（图宾根大学心理学系） 纠错

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

AI总结 提出元认知近视框架解释LLM偏见，认为信息环境中的有偏样本导致五种症状，并通过监控与控制机制近似技术缓解。

HANDOFF: Humanoid Agentic Task-Space Whole-Body Control via Distilled Complementary Teachers

HANDOFF: 通过蒸馏互补教师实现人形机器人任务空间全身控制

Lizhi Yang, Junheng Li, Nehar Poddar, Yiling Hou, Gio Huh, Robert Griffin, Georgia Gkioxari, Aaron Ames

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； The Institute for Human & Machine Cognition（人机认知研究院） 纠错

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

AI总结 提出HANDOFF框架，通过多教师KL蒸馏和上下文门控机制，将全身运动跟踪、行走和跌倒恢复三个专家策略融合为混合专家学生策略，实现基于紧凑显式接口的全身控制，在Unitree G1上达到先进的速度跟踪性能并扩展了操作工作空间。

Comments 22 pages, 9 figures, Project page: https://lzyang2000.github.io/HANDOFF/

Learning Evidence Highlighting for Frozen LLMs

学习为冻结的LLM突出证据

Shaoang Li, Yanhang Shi, Yufei Li, Mingfu Liang, Xiaohan Wei, Yunchen Pu, Fei Tian, Chonglin Sun, Frank Shyu, Luke Simon, Sandeep Pandey, Xi Liu, Jian Li

机构 * Stony Brook University（石桥大学） ； Meta AI 纠错

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

AI总结 提出HiLight框架，通过强化学习训练轻量级Actor在长上下文中插入高亮标签，使冻结的LLM更关注关键证据，无需证据标签或修改求解器，在序列推荐和长上下文问答中提升性能。

ASH: Agents that Self-Hone via Embodied Learning

ASH: 通过具身学习自我精炼的智能体

Benjamin Schneider, Xavier Schneider, Victor Zhong, Sun Sun

机构 * University of Waterloo（多伦多大学） ； National Research Council Canada（加拿大国家研究理事会） 纠错

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

AI总结 提出ASH系统，通过从无标签互联网视频中学习具身策略，利用自改进循环和逆动力学模型，在长时域任务中显著超越基线方法。

Comments Published as a workshop paper at ICML 2026 Workshop on Scalable Learning and Optimization for Efficient Multimodal AI Agents

Agentic Physical AI toward a Domain-Specific Foundation Model for Energy Systems: A Case Study on Nuclear Reactor Control

面向能源系统的领域特定基础模型的具身物理人工智能：以核反应堆控制为例

Yoon Pyo Lee, Samrendra Roy, Kazuma Kobayashi, Sajedul Talukder, Diab Abueidda, Seid Koric, Souvik Chakraborty, Syed Bahauddin Alam

机构 * The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma & Radiological Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院工程学院、核等工程学院） ； Department of Nuclear Engineering, Hanyang University（汉阳大学核工程系） ； University of Texas - El Paso（德克萨斯大学埃尔帕索分校） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算应用中心） ； Department of Applied Mechanics, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院应用力学系） ； Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院亚里人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出通过紧凑语言模型作为具身物理人工智能，利用基于物理模拟器验证的策略优化替代感知推理，在核反应堆控制任务中实现领域特定基础模型，并展示了规模扩展带来的可靠性提升和策略集中化行为。

Comments Accepted for publication in npj Artificial Intelligence

ChronoAgentic: A Code-based Multi-Agent World Simulator for Physically Grounded Simulation Construction

编码智能体作为世界模拟器

Hongyu Wang, Jingquan Wang, Ashvin Anilkumar, Bocheng Zou, Radu Serban, Dan Negrut

机构 * Department of Mechanical & Aerospace Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校机械与航空航天工程系） ； School of Computer, Data, and Information Sciences, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机、数据与信息科学学院） 纠错

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

AI总结 提出一个通过可执行模拟代码构建基于物理的世界模型的智能体框架，协调规划、代码生成、视觉审查和物理分析智能体，迭代修正代码以满足物理约束，在物理准确性、指令忠实度和视觉质量上超越视频模型。

Breaking Planner Integrity Boundary: Enviroment State-Text Injection Attack on LLM-Driven Embodied Agents

当状态成为攻击面：大语言模型驱动的具身智能体中的状态语义注入

Jiawei Liu, Jiacheng Guo, Tian Zhang, Yiwei Xu, Juan Wang, Jinlin Fan, Bowen Xiao, Chi Guo, Keyan Guo, Hongxin Hu

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； University at Buffalo（布法罗大学） 纠错

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

AI总结 该文聚焦LLM驱动的具身智能体，梳理其技术演进与现有模型，指出其需结合多类信息完成任务落地后执行，为后续状态语义注入攻击研究奠定基础。

Comments submitted to USENIX Security 2027

G-ReAct: Graph-Guided Deep Search via Structure-State Co-Evolution

G-ReAct：基于结构-状态协同演化的图引导深度搜索

Shaoxiong Yang, Mengyuan Zhang, Shaojun Lin, Chao Li, Wei Liu, Kun Shao, Jian Luan

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

AI总结 提出图引导深度搜索框架G-ReAct，通过结构-状态协同演化解决现有LLM深度搜索的上下文遗忘等问题，仅用少量轨迹微调即提升模型在BrowseComp-ZH、XBench上的准确率，且推理时可增强现有LLM性能。

When to Plan, When to Polish: Noise Level as a Granularity Axis for Diffusion Language Models

何时规划，何时精炼：噪声水平作为扩散语言模型的粒度轴

Peihong Li, Yuanjie Shi, Yan Yan

机构 * Washington State University（华盛顿州立大学） 纠错

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

AI总结 提出噪声依赖粒度控制（NDGC）方法，通过噪声水平调节训练和推理的粒度，实现从粗到细的去噪，无需显式规划器或层次结构，提升生成质量。

TabCausal: Pretraining Across Causal Environments for Tabular Causal Discovery

TabCausal: 跨因果环境的表格因果发现预训练

Zi-Rong Li, Si-Yang Liu, Tian-Zuo Wang, Han-Jia Ye

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出TabCausal，一种通过动态任务构建策略在多样化因果环境中进行大规模预训练的因果发现基础模型，在合成和语义基准上优于现有方法。

Visual Prompting for Robotic Manipulation with Annotation-Guided Pick-and-Place Using ACT

面向机器人操作的视觉提示：采用带标注引导的拾取与放置方法，基于ACT算法

Muhammad A. Muttaqien, Tomohiro Motoda, Ryo Hanai, Yukiyasu Domae

机构 * Embodied AI Research Team（具身人工智能研究团队） ； National Institute of AIST（国家信息与系统技术研究所） 纠错

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

AI总结 针对便利店机器人拾取放置任务的挑战，提出带标注引导视觉提示的感知-行动流水线，采用ACT算法实现自适应操作，提升了零售环境下的抓取精度与适应性。

Solving nonconvex Hamilton--Jacobi--Isaacs equations with PINN-based policy iteration

用基于PINN的策略迭代求解非凸哈密顿-雅可比-艾萨克斯方程

Hee Jun Yang, Minjung Gim, Yeoneung Kim

机构 * National Institute for Mathematical Sciences（数学科学研究院） ； Department of Applied Artificial Intelligence（应用人工智能系） 纠错

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

AI总结 本文提出结合PINN与策略迭代的无网格框架，可求解高维非凸HJI方程，在两类数值实验中表现优于直接PINN求解器，具理论依据与应用潜力。

When Your Agent Opens the Chat App: Agent-Controlled Search over Raw Chat Logs Rivals Structured Memory

当你的智能体打开聊天应用时：智能体控制的原始聊天日志搜索可与结构化记忆相媲美

Ruizhe Li, Licheng Zhang, Benfeng Xu, Mingxuan Du, Zheren Fu, Weidong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； MetaStone Technology（MetaStone科技公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出无语义结构的智能体控制搜索界面ReFind，在MemoryAgentBench等任务上，其检索准确率优于HippoRAG 2等结构化记忆系统，证明可控词汇检索可替代复杂记忆结构实现高效会话记忆任务。

Empowering Polymeric Materials Discovery by Artificial Intelligence

人工智能赋能高分子材料发现

Chenyao Ma, Linda Zhang, Yuheng Chen, Wei Du, Shangwen Fang, Zihao Jiang, Chuanyu Liu, Xinyu Ma, Rui Su, Gang Wang, Muyao Yu, Dong Zhong, Jie Zhu, Weibo Gong, Huan Gu, Limin Li, Chen Shen, Rui Wu, Zhenghao Wu, Kan Xu, Min Zhou, Donglin He, Xiayun Huang, Shan Jiang, Pengfei Ou, Jiayu Peng, Yuwei Zhang, Jie Zhao, Di Zhang, Piao Ma, Zhenghao Li, Hao Li

机构 * Suzhou MatSource Technology Co., Ltd.（苏州MatSource科技有限公司） ； Gusu Laboratory of Materials（材料Gusu实验室） ； Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR)（先进材料研究所（WPI-AIMR）） ； Frontier Research Institute for Interdisciplinary Sciences (FRIS)（交叉学科前沿研究所（FRIS）） ； State Key Laboratory of Advanced Environmental Technology, Department of Environmental Science and Engineering, University of Science and Technology of China（先进技术国家实验室，环境科学与工程系，中国科学技术大学） ； Jiangsu Key Laboratory of New Power Batteries, Jiangsu Collaborative Innovation Centre of Biomedical Functional Materials, School of Chemistry and Materials Science, Nanjing Normal University（新型动力电池江苏省重点实验室，生物医学功能材料协同创新中心，化学与材料科学学院，南京师范大学） ； Department of Chemistry, National University of Singapore（新加坡国立大学化学系） ； Thrust of Sustainable Energy and Environment, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（可持续能源与环境方向，香港科技大学（广州）） ； Department of Materials Design and Innovation, University at Buffalo（材料设计与创新系，布法罗大学） ； College of Smart Materials and Future Energy, State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers, Fudan University（智能材料与未来能源学院，聚合物分子工程国家重点实验室，复旦大学） ； School of Physical Science and Technology, Shanghai tech University（物理科学与技术学院，上海科技大学） ； The State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers and Department of Macromolecular Science, Fudan University（聚合物分子工程国家重点实验室和大分子科学系，复旦大学） ； Department of Chemistry and Materials Science, Xi'an J Liverpool University（化学与材料科学系，西安J Liverpool大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了数据基础设施、机器学习、大模型和实验室自动化如何融合成自主发现生态系统，通过自改进反馈循环实现高分子材料的预测性、可重复和可扩展创新。

Morphology-Conditioned World Model for Cross-Embodiment Quadrupedal Locomotion

迈向基于形态条件的四足世界模型

Mohamad H. Danesh, Chenhao Li, Amin Abyaneh, Anas Houssaini, Kirsty Ellis, Glen Berseth, Marco Hutter, Hsiu-Chin Lin

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

AI总结 本文提出一种基于形态条件的四足世界模型，通过整合物理形态编码器和奖励归一化器，实现跨形态的零样本泛化，解决传统隐式系统识别的适应滞后问题。

Learning-Guided Sparsification of Dynamic Graphs in Robotic Exploration

基于学习的动态图稀疏化在机器人探索算法中的应用

Adithya V. Sastry, Bibek Poudel, Weizi Li

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学，基洛尼尔） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于Transformer的框架，利用PPO算法在机器人探索中稀疏化动态图，减少冗余信息，提升性能，实验表明该方法能有效降低图规模并提高探索一致性。

Foam-Agent: A Large Language Model-Based Multi-Agent Framework for Automating Computational Fluid Dynamics Workflows

Foam-Agent：迈向自动化智能CFD工作流程

Ling Yue, Nithin Somasekharan, Tingwen Zhang, Yadi Cao, Zhangze Chen, Shimin Di, Shaowu Pan

机构 * Department of Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute（里士满理工学院计算机科学系） ； Department of Mechanical, Aerospace, and Nuclear Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute（里士满理工学院机械、航空航天与核工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系） ； College of Education, Zhejiang Normal University（浙江师范大学教育学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 Foam-Agent通过多智能体框架和大型语言模型，实现自动化CFD工作流程，显著提升模拟效率和成功率。

Comments 34 pages, 9 figures, 9 tables

Journal ref Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol. 461, 119271 (2026)

DREvo: Distilling Recalibrated Historical Experience for Harness Self-Evolution

DREvo：提炼重校准的历史经验以实现工具链自主进化

Hanghui Guo, Weijie Shi, Zhangze Chen, Shengxiang Xu, Yishu Wang, Yimei Zhang, Wangze Ni, Jia Zhu, Shimin Di

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

AI总结 针对现有工具链自主进化方法的两个局限，提出DREvo方法，通过整合三项技术提升进化稳定性，在五个基准上取得最优准确率，在两类任务上较基线实现显著性能提升。

Comments 9 pages

OpenAg: Democratizing Agricultural Intelligence

OpenAg：推动农业智能的平民化

Srikanth Thudumu, Jason Fisher

机构 * Institute of Applied Artificial Intelligence and Robotics (IAAIR)（应用人工智能与机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出OpenAg框架，结合多类技术构建农业通用人工智能系统，以解决现有农业智能系统的不足，助力符合当地实际的农业决策。

Comments 10 pages, 1 figure

CARD: Controlled Agentic Reddit Discussions for Credit Card Simulation

CARD：用于信用卡模拟的受控智能体Reddit讨论框架

Yaoning Yu, Kai-Min Chang, Ye Yu, Yi-Chia Wang, Haojing Luo, Haohan Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； U.S. Bank（美国银行） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出CARD框架，通过规划器、生成器与校准循环，结合多维度控制项生成逼真信用卡讨论线程，经多指标评估，其效果优于多种LLM模拟基线。

Evo-Bench: Can Language Models Improve Agent Harness?

Evo-Bench：语言模型能否改进智能体框架？

Lisheng Huang, Chen Yang, Hao Zhou, Huatong Song, Zongchao Chen, Ran Le, Yang Song, Wayne Xin Zhao, Tao Zhang

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

AI总结 本研究推出首个智能体框架进化基准Evo-Bench，评估语言模型的自主框架优化能力，发现其在通用、搜索任务中优于人工框架，在办公任务中表现不佳，且合成框架可迁移提升各类模型。

Contextual Information Policy Optimization for Search Agents

面向搜索智能体的上下文信息策略优化

Xingyu Guo, Wei Chen, Linlin Yang, Baochang Zhang

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

AI总结 针对现有搜索智能体方法存在的先验驱动推理问题，提出CIPO框架，通过回合级信用分配对齐策略与证据使用，无需额外标注或奖励模型，在7个基准上性能优异。