大模型推理能力

Conversational Orchestration for Organic 6G

面向有机6G的对话式编排

Masoud Shokrnezhad, Tarik Taleb

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

AI总结 针对有机6G跨域编排的开销与可部署性问题，提出基于LLM驱动域代理的轻量级去中心化对话式编排框架，仿真验证其控制开销可控且决策质量稳健。

Comments 7 pages, 6 figures. Accepted for publication in IEEE Network Magazine

On Understanding, Identifying, and Mitigating Vulnerabilities in Agentic Large Language Models

关于智能体大语言模型漏洞的理解、识别与缓解

Md Jafrin Hossain, Mohammad Arif Hossain, Nirwan Ansari

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

AI总结 本研究针对智能体大语言模型安全开展系统文献综述，提出四层漏洞分类法，发现攻击研究多于防御研究、感知层漏洞研究占比偏高等现状，识别7个开放问题及架构耦合的核心不安全根源。

A MARL Centered Reference Architecture for Large Language Model Augmentation in Smart Manufacturing

面向智能制造中大型语言模型增强的多智能体强化学习（MARL）中心参考架构

Fouad Bahrpeyma, Dirk Reichelt

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

AI总结 本文针对智能制造自适应控制的耦合需求，提出以MARL为中心的三层参考架构，探讨LLM在MARL中的附着点，明确传统MARL与LLM组件的适配场景，为相关研究提供结构化框架。

AgentPatch: Coarse-to-Fine Weak-Task Repair for Merging Agentic Multimodal Large Language Models

AgentPatch：用于合并智能体多模态大语言模型的由粗到细弱任务修复

Zibo Shao, Baochen Xiong, Chengdong Xu, Linhui Xiao, Kaichen Li, Haoran Gong, Yan Li, Yaguang Song, Xiaoshan Yang

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

AI总结 针对智能体多模态大语言模型合并时的弱任务退化与关键行为遗忘问题，提出无需训练的AgentPatch框架，通过由粗到细修复实现能力平衡，提升合并模型性能。

WebGrader: Training LLMs for Web Development with Self-Evolving Programmatic Grader

WebGrader：利用自演化程序化评分器训练用于网页开发的大语言模型

Boshui Chen, Huiping Liu, Shaolei Zhang

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

AI总结 本研究提出自演化程序化评分器WebGrader，通过分离测试规划等环节生成准确奖励，训练8B策略在WebGen-Bench、WG-core-250数据集上的功能成功率及得分优于多款大语言模型。

Comments 17 pages, 3 figures. Supplementary material is included in the main PDF

When Agentic AI Meets Integrated Sensing and Communication

当智能体AI遇上集成感知与通信

Kai Li, Conggai Li, Sarah Ali Siddiqui, Syed Sohail Ahmed, Xin Yuan, Shenghong Li, Wei Ni

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； CSIRO（联邦科学与工业研究组织） ； Qassim University（卡西姆大学） ； Edith Cowan University（伊迪丝·考恩大学） 纠错

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

AI总结 本综述提出智能体AI与集成感知通信结合的AISAC范式，构建六阶段闭环框架与五成熟度等级，梳理相关领域进展，分析交叉需求，发现现有系统智能体成熟度不足，并指出多方面开放挑战。

Comments 35 pages, 132 references, 10 tables, 9 figures

Beyond Information Retrieval: Generative AI as an Epistemic Arbiter to Enhance Collaborative Problem-Solving

超越信息检索：生成式AI作为认知仲裁者以增强协作问题解决

Jiaxin Zou, Xiaoming Zhai, Chunlei Gao

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

AI总结 本研究通过201名五年级学生的六周准实验，探究生成式AI对协作问题解决的影响，发现其会改变学生行为模式，可作为认知仲裁者促进建设性分歧解决。

From Passive Mirrors to Active Agents: Holonic Digital Twins for Physical AI over Networks

从被动镜像到主动智能体：面向网络物理AI的 holonic 数字孪生

Christo Kurisummoottil Thomas, Omar Hashash, Walid Saad

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

AI总结 本文针对当前AI嵌入物理系统失效、无线网络架构无法支持实时物理AI协调的问题，提出HDT-Nets框架，通过holonic数字孪生实现实时物理AI推理，为网络物理AI提供新方案。

Monte Carlo Tree Search for Table-to-Multimodal Report Generation

面向表格到多模态报告生成的蒙特卡洛树搜索

Teng Lin, Zhiyang Zhang, Yuyu Luo, Nan Tang

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

AI总结 针对表格到多模态报告生成的现有方法缺陷，本文提出基于MCTS的MCTS-Report框架，通过分解原子动作与多维奖励函数优化，在自建的MMRBench基准上取得优于基线的77.9总体得分。

onepot-Bench 0: towards lab-aware in silico chemistry benchmarks

onepot-Bench 0：面向实验室实际场景的计算机化学基准测试

Brandon Wang, Andrei S. Tyrin, Daniil A. Boiko

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

AI总结 本研究推出专有基准测试onepot-Bench 0，通过三个互补评估衡量语言模型在湿实验室合成化学场景下的基础能力、可靠性等，弥补现有评估的不足。

Infinite Trace Objectives with Finite Trace Techniques: Translating LTL to LTLf+

采用有限迹技术的无限迹目标：将LTL转换为LTLf+

Christoph Weinhuber, Maximilian Prokop, Giuseppe De Giacomo, Moshe Y. Vardi

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

AI总结 本研究提出首个从LTL到LTLf+的线性转换方法，将LTL归一化为Manna-Pnueli层次的反应片段，保留LTLf+的优势且无渐近代价，可将LTLf+技术应用于更多AI问题。

Long-Horizon Embodied Decision-Making via Multimodal Memory Compression

基于多模态记忆压缩的长视野具身决策

Bingxuan Li, Rui Yang, Cheng Qian, Jiateng Liu, Jeonghwan Kim, Zhenhailong Wang, Manling Li, Tong Zhang, Heng Ji

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

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

AI总结 该研究提出DunphyBench基准用于评估长视野具身决策，发现当前智能体与人类表现存在差距，设计了MeMento记忆压缩器，使VLM驱动智能体准确率提升7.18%且内存使用降低85.38%。

PMMC: Prospective Multimodal Memory Compilation for Long-Term LVLM Agents

PMMC：面向长期LVLM智能体的前瞻性多模态记忆编译

Jingyu Sun, Yan Lin, Yuyang Xue, Yifan Wang, Zhengtao Yao, Rui Qian, Zefeng Xu, Jiachen Li, Xianyang Liu, Jiancheng Pan, Jingyuan Sun, Syed Murtuza Baker, Hongpeng Zhou

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

AI总结 针对现有LVLM智能体记忆系统的缺陷，提出PMMC框架，将部分记忆推理移至整合阶段，构建结构化问题库，提升答案质量与证据召回率，降低查询成本。

OpenClaw and Ollama in Agentic AI: Toward Fully Autonomous and Scalable AI Agent Systems

智能体AI中的OpenClaw与Ollama：迈向完全自主且可扩展的AI智能体系统

Konstantinos I. Roumeliotis, Ranjan Sapkota

机构 * University of the Peloponnese（伯罗奔尼撒大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出智能体AI的分层架构，分析OpenClaw与Ollama组成的全栈系统，验证系统集成可提升智能体能力，指出相关挑战并提供路线图，所有资源公开以支持研究。

World Action Planner: Generalizable Decision-Making with Action-Conditioned World Models

世界动作规划器：基于动作条件世界模型的通用决策方法

Xiangcheng Zhang, Yilun Du

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出World Action Planner机器人规划系统，结合VLMs与多任务位姿图像条件世界模型，可迭代优化动作规划，在组合任务、新布局等场景中泛化性能优于VLAs、WAMs等端到端策略模型。

Comments Project page at worldactionplanner.github.io

KAP: Bridging the Knowledge Selection-Runtime Consumption Gap in LLM Systems

KAP：弥合大语言模型系统中知识选择与运行时消耗的差距

Shuo Wang, Fang Xi, Wenyuan Huang, Qing Wang, Junming Su

机构 * QiYuanLab（启元实验室） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型系统中知识选择与运行时消耗的差距，提出知识访问规划（KAP）范式，通过建立通用中间表示编译知识信号控制KV访问，以GraphSpec实例化，改变长上下文生成扩展轨迹，提升运行时消耗效率。

Comments 3 figures, 5 tables

Focus Is All You Need: Adaptive Goal-aware Attention Orchestration for Multi-Agent Graph Systems

你所需要的只是专注：多智能体图系统的自适应目标感知注意力编排

Mingzhou Fan, Siyuan Xu, Mingxuan Yuan

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

AI总结 研究多智能体图系统中注意力分配问题，提出自适应目标感知注意力编排框架AGAO，结合目标、拓扑、资源感知注意力，将静态图转变为自适应系统，经实验验证其能提高任务有效性并减少计算等消耗，确立注意力工程方向。

Stress-testing large language model agents in a robotic chemistry laboratory

在机器人化学实验室中对大型语言模型智能体进行压力测试

Lulu Guo, Yingkai Sun, Xiaobo Li, Luyao Ge, Ziming Wang, Haitao Zheng, Jingyu Li, Huijuan Zhang, Bingxu Chen, Daobin Liu, Yuebo Liu, Jie Li, Xiaohui Li, Linjiang Chen, Yi Luo, Jun Jiang

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

AI总结 研究以机器人化学实验室为测试平台，使科学智能可衡量，通过4608次试验发现工作流程执行率低、长期规划有挑战，反馈促使局部调整，提供了部署评估及改进诊断框架。

Toward Automated Detection of Documentation Inconsistencies in Electronic Health Records

迈向电子健康记录中文档不一致性的自动检测

Jian Lu, Panyu Chen, Miriam Treggiari, Robert Blessing, Danyang Zhuo, Chunhua Weng, William W. Stead, Anru R. Zhang

机构 * Duke University（杜克大学） ； Columbia University Medical Center（哥伦比亚大学医学中心） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） 纠错

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

AI总结 研究旨在检测电子健康记录中文档不一致性，采用两阶段LLM管道对3000份出院小结进行分析，发现多种类型不一致及反复出现的失败模式，建立了方法基础和概念框架以指导后续大规模分析。

Reinforcement Learning: From Algorithms To Foundation Models

强化学习：从算法到基础模型

Zihan Ding

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

AI总结 本文从游戏算法和基础模型时代的RL两个视角展开研究，前者聚焦多智能体RL中相关概念的相互作用，后者利用生成和基础模型丰富序列决策，开发多种模型并进行相关研究，呈现RL在复杂序列域的统一视图，突出其连接多方面的作用。

Comments Princeton University PhD Thesis 2026

Empirical Grounding Improves the Realism of LLM Agents Simulating Human Behavior During Disruptions

经验基础提升了在干扰期间模拟人类行为的大语言模型智能体的现实性

Chen Xia, Zexi Kuang, Yuqing Hu

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

AI总结 研究探讨经验基础对提升LLM智能体模拟人类行为现实性的作用，开发基于经验的框架，将多项调查数据嵌入其中，通过实验验证该框架能显著提升模拟效果，使LLM智能体成为更具统计可信度的人口行为模拟器。

LLM-Powered Agentic AI for 5G/6G Networks: A Tutorial and Survey on Architectures, Protocols, and Standardization

用于5G/6G网络的基于大语言模型的智能体人工智能：架构、协议和标准化教程与综述

Mazene Ameur, Abdelkader Mekrache, Bouziane Brik, Adlen Ksentini

机构 * EURECOM ； University of Sharjah（谢贾学院） 纠错

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

AI总结 研究5G/6G网络中基于大语言模型的智能体人工智能，通过分为两部分的教程与综述，形式化5G和6G相关平面，涵盖智能体系统基础，映射其能力到控制面等，识别自主电信面临的开放挑战。

Comments 35 pages, 4 figures, Under review

GraphDx: A Cost-Aware Knowledge-Enhanced Multi-Agent Framework for Sequential Diagnosis

GraphDx：一种用于顺序诊断的成本感知知识增强多智能体框架

Shaoting Tan, Ning Liu, Yuntao Du, Shuyue Wei, Wu Shuai, Qian Li, Yanyu Xu, Wei Zhang, Lizhen Cui, Haitao Yuan

机构 * Shandong University（山东大学） ； Nankai University（南开大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； National Technological University（国立科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对顺序诊断中平衡诊断准确性与资源成本的问题，提出GraphDx框架。该框架通过构建特殊知识图谱及引入协作智能体实现创新，实验表明其能显著提高诊断成功率并降低测试成本，为自动临床诊断提供有效方案。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 21721-21736, 2026

MCPEvol-Bench: Benchmarking LLM Agent Performance Across Dynamic Evolutions of MCP Servers

MCPEvol-Bench：跨MCP服务器动态演化对大语言模型智能体性能进行基准测试

Huanxi Liu, Kun Hu, Jiaqi Liao, Qiang Wang, Pengfei Qian, YuanZhao Zhai, Dawei Feng, Bo Ding, Huaimin Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Complex & Critical Software Environment（复杂关键软件环境国家重点实验室） ； National Key Laboratory of Parallel and Distributed Computing（并行与分布式计算国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对MCP服务器工具接口和功能持续演化致评估有缺陷的问题，引入MCPEvol-Bench基准测试，提出11种变异算子模拟工具演化，对12个先进大语言模型测试，发现前沿模型也难适应，凸显大语言模型驱动工作流程脆弱性，确立评估标准。

Grounded world models in biological organisms and future embodied AI

生物有机体和未来具身人工智能中的基础世界模型

Giovanni Pezzulo, Davide Nuzzi, Marco D'Alessandro, Riccardo Proietti, Roberto Bottini, Paul Cisek

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

AI总结 研究探讨生物有机体中基础世界模型，通过五个神经回路例子揭示当前具身人工智能缺失的特征，如内在动力学作用等，还讨论了生物系统原则对未来具身人工智能的影响。

Toward Auditable AI Scientists: A Hypothesis Evolution Protocol for LLM Agents

迈向可审计的人工智能科学家：大语言模型智能体的假设演化协议

Izumi Takahara, Teruyasu Mizoguchi

机构 * Institute of Industrial Science, The University of Tokyo（东京大学产业科学研究所） 纠错

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

AI总结 研究旨在让大语言模型智能体在科学发现中发挥核心作用。提出假设演化协议（HEP），使假设生成等操作可审计。在材料科学任务中，该协议能让智能体运行关键循环，跨问题概括并随模型能力提升更充分利用协议，迈向可审计的人工智能科学家。

Game Theory Driven Multi-Agent Framework Mitigates Language Model Hallucination

博弈论驱动的多智能体框架减轻语言模型幻觉

Runzhe Liu, Biquan Bie, Zihao Wang, Yuchao Ma, Yexin Liu, Xinghai Li, Harry Yang, Wenbo Yang, Jinzhe Cao, Shengyang Tao

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对轻量级大语言模型在科学领域应用受限问题，提出基于博弈论的G-Frame多智能体框架，经结构化推理合成语料库训练出OmniChem模型，性能与GPT 4o mini相当且幻觉大幅减少，为科学领域知识发现提供新途径。

Modality Relevance is not Modality Utility: Post-hoc Selective Modality Escalation for Cost-Aware Multimodal RAG

模态相关性并非模态效用：用于成本感知多模态RAG的事后选择性模态升级

Xue Li, Yiming Gai

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（杭州国际创新研究院，北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态检索增强生成中模态选择决策点问题，提出事后选择性模态升级方法，先低成本从文本和表格回答，再按需支付VLM证据费用，校准路由器决定是否升级，在MultiModalQA上减少视觉调用并缩小与神谕升级率差距，扩展了路由信号层次结构。

AgentGym2: Benchmarking Large Language Model Agents in De-Idealized Real-World Environments

AgentGym2：在去理想化真实世界环境中评测大语言模型智能体

Zhiheng Xi, Dingwen Yang, Jiaqi Liu, Jixuan Huang, Honglin Guo, Baodai Huang, Tinggang Chen, Qi Zhang, Zhonghang Lu, Chenyu Liu, Jiajun Sun, Jiazheng Zhang, Dingwei Zhu, Xin Guo, Junzhe Wang, Zhihao Zhang, Yuming Yang, Junjie Ye, Minghe Gao, Dongrui Liu, Jiaming Ji, Guohao Li, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghaijiaotong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） 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LLM智能体基准过于理想化的问题，提出去理想化评测框架AgentGym2，可全面测查智能体实操能力，实验显示当前SOTA模型仍存在明显性能缺口。

Comments Accepted as a main conference paper at ACL 2026

FORGE: Research-Trajectory Hijacking Attacks on Deep Research Agents

FORGE：对深度研究智能体的研究轨迹劫持攻击

Yue Pan, Ziheng Zhang, Junxiang Lei, Changhao Jia, Qingyi Si, Hongcheng Guo

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Explore Academy, JD（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对深度研究智能体，利用其工作流程中的规划层中毒面，提出FORGE两级攻击劫持子任务规划，还引入PRISM指标和Root Query Anchoring防御，展示攻击效果及防御作用。

Comments 20 pages,8 figures,Code available at https://github.com/yvepan/FORGE