AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
智能物联网：面向智能体互联网的架构、应用及挑战
机构 * Department of Artificial Intelligence and Data Engineering, Ankara University（人工智能与数据工程系，安卡拉大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 探讨智能物联网，它将自主智能体能力与网络物理系统整合，旨在从以数据为中心的物联网转变为分布式认知智能体生态系统，文中进行了定位、综述、架构框架介绍等
Comments 14 pages, 2 figures, Author's preprint version. The manuscript may be revised based on peer-review feedback and publication requirements
HiMe：用于长距离视觉-语言-动作控制的分层具身记忆
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； East China Normal University（华东师范大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对视觉-语言-动作模型处理非马尔可夫任务的不足，提出HiMe分层具身记忆框架，解耦智能为高频执行器等，引入动态知识系统，平衡实时执行与思考规划冲突，提升长距离任务成功率。
TerraBench: 智能体能否对异构地球系统数据进行推理？
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出TerraBench基准，基于TerraAgent框架，通过结合大语言模型规划与科学工具，实现跨网格数据、卫星图像、地理空间和模拟器的交互式推理，包含403个任务和24,500个执行步骤。
智能体AI增强医生在临床决策中的信任
机构 * Department of Computer Science and Engineering, Lehigh University（里海大学计算机科学与工程系） ； Department of Epidemiology, Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学陈曾熙公共卫生学院流行病学系） ； Department of Medicine, Division of Cardiology, University of Florida（佛罗里达大学医学院心脏病学系） ； McGovern Medical School, University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院） ； Department of Radiology, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（麻省总医院和哈佛医学院放射学系） ； McWilliams School of Biomedical Informatics, University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦克威廉姆斯生物医学信息学院） ； Department of Health Outcomes & Biomedical Informatics, College of Medicine, University of Florida（佛罗里达大学医学院健康结果与生物医学信息学系）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究通过医生评估多模态临床病例，发现智能体AI相比非智能体基线显著提升医生的认知和行为信任，尤其在治疗规划任务中，但存在对错误输出的过度依赖。
Comments Accepted by AMIA 2026 Annual Symposium
TAVR-VLM：面向抗幻觉报告生成的风险条件因果基础
机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出TAVR-VLM框架，通过风险条件因果注意力（R-CGA）建立“风险→区域→词”的结构化基础路径，在TAVR规划中减少诊断幻觉，实现新最优性能。
治理行动，而非智能体：机构证明作为自主AI系统的治理模型
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对自主AI系统可能执行不可逆高风险行动的问题，提出一种基于机构证明的计算治理模型，将执行权限与规划推理分离，通过独立权威源证明前提条件，并采用防篡改日志记录决策。
潜在桥：用于实时游戏智能体的连续慢-快通道
机构 * Pine AI ； University of Washington（华盛顿大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对实时游戏智能体，提出一种可学习的连续潜在桥（Latent Bridge），将慢速推理VLM的残差投影到快速反应VLM的输入嵌入空间，在7个Atari游戏和驾驶域中匹配或超越文本桥，且增益高度可预测。
SPIRAL: 学习搜索与聚合
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出SPIRAL框架，通过强化学习联合训练语言模型在推理时使用顺序推理、并行采样和聚合三种原语，实现端到端优化，显著提升推理计算扩展效率。
Comments Ongoing Work
用于空间搜索的图增强大型语言模型
机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of Sydney（悉尼大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对大语言模型空间推理能力不足的问题，提出图增强方法，将空间数据以图形式存储并与检索增强生成结合，提升复杂空间问题回答能力。
LLM与人类的表征模式
机构 * Shalom Lappin
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究比较大型语言模型（LLM）与人类在语言知识和现实推理中的表征差异，发现LLM在语言任务上表现优异但处理方式不同，且在推理任务中学习与泛化效率低于人类。
将大语言模型代理与数字孪生集成用于工业自主系统
机构 * Institut für Automatisierungs- und Softwaresysteme (IAS) der Universität Stuttgart（自动化与软件系统研究所（IAS）的斯图加特大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出三层框架集成大语言模型、数字孪生与自动化系统，通过TPSR模型和四种LLM角色实现自适应任务规划与执行，提升工业自动化适应性。
Comments Doctoral Dissertation, University of Stuttgart. Doctoral Exam Video Recording: https://youtu.be/Mhd9LiV5TKE
HAAS Studio: 用于模拟、基准测试和管理人-AI工作分配的工具
机构 * Valencian Research Institute for Artificial Intelligence（巴伦西亚人工智能研究 institute）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 提出HAAS Studio，一个用于策略感知的自适应人-AI任务分配的模拟与决策支持工具，结合认知表示、协作光谱、多臂老虎机算法和基于契约的治理，支持多领域部署决策。
Agentra: 一种可监督的多智能体企业入侵响应框架
机构 * The University of Alabama, Alabama, USA（阿拉巴马大学） ； Roma Tre University, Rome, Italy（罗马三大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出可监督的多智能体入侵响应框架Agentra，通过角色划分、规划-验证循环、安全网关和风险评分机制，将警报转化为结构化响应计划，在120事件语料上F1从0.61提升至0.84，有害动作率降至0.0%。
Guava: 一种有效且通用的具身操作工具框架
机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Amazon FAR（亚马逊 FAR）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Guava框架，通过迭代感知-推理-行动循环、语义动作抽象和多模态观测三大关键设计，将具身操作能力蒸馏到4B开源模型中，在仿真和真实环境中性能媲美前沿专有模型。
PearlVLA：潜在空间中的渐进式具身动作计划精炼
机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Tsinghua University（清华大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出PearlVLA框架，通过在VLM潜在空间中进行迭代计划精炼，平衡动作生成效率与显式推理，在LIBERO基准上达到最先进性能。
Comments 21 pages, 2 figures. Preprint
LLM智能体能否推断世界模型？来自智能体自动机学习的证据
机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） ； New York University（纽约大学） ； Google Research（谷歌研究）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出智能体自动机学习框架，通过成员查询和等价查询评估LLM智能体发现隐藏确定性有限自动机的能力，发现性能随DFA规模增加而急剧下降，推理模型优于非推理模型但仍存在规划、整合和假设构建缺陷。
世界模型应如何评估？一个以决策为中心的立场
机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Cirquar Technologies
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文指出世界模型评估中声明与证据不匹配的问题，提出以决策为中心的评估框架，强调反事实推理、策略优化等能力，并定义L0-L7评估阶梯。
XFlow: 一个用于可靠多智能体工作流的可执行协议编程系统
机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（X-LANCE实验室，计算机科学学院，上海交通大学，上海，中国） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing, Suzhou, China（江苏省语言计算重点实验室，苏州，中国） ； Suzhou Laboratory, Suzhou, China（苏州实验室，苏州，中国）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出XFlow可执行协议编程系统及其领域特定语言XPF，通过将工作流承诺从提示移至可检查、可执行的协议结构，并利用生命周期管理的符号中介智能体输出，提升多智能体工作流的可靠性。
递归智能体框架
机构 * PricewaterhouseCoopers, U.S.（普华永道（美国））
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出递归智能体框架（RAH），通过代码优先的框架递归扩展模型递归，在长上下文推理中显著提升编码智能体性能。
医学影像AI中的幻觉：跨模态分析框架用于分类、检测与监管约束下的缓解
机构 * King Fahd University of Petroleum & Minerals, Saudi Arabia（沙特阿拉伯法赫德国王石油矿产大学） ； SDAIA-KFUPM Joint Research Center for Artificial Intelligence, Saudi Arabia（沙特阿拉伯SDAIA-KFUPM人工智能联合研究中心）
专题命中 规划推理 ：chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出跨模态分析框架，统一五种影像模态的幻觉分类、检测与缓解策略，发现通用基础模型在幻觉基准上优于医学专用模型，并映射到FDA全生命周期监管。
世界模型与物理AI教程
机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence/CAIIT, Jeonju, Jeonbuk, South Korea（韩国全北全州计算机科学与人工智能系/CAIIT）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出统一框架，区分显式与隐式世界模型，并探讨其在机器人、自动驾驶等物理AI领域的应用，以及迈向通用人工智能的挑战。
LLMs+Graphs：迈向图原生的协同人工智能系统
机构 * Bowling Green State University（伯灵顿绿色州立大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文综述了大语言模型与图计算的三种协同方式，包括增强推理、知识图谱双向集成及图算法增强的AI代理，并探讨了图数据管理与图机器学习的新能力，旨在为构建下一代图原生AI系统提供统一视角。
Comments 10 pages, Accepted at PAKDD 2066 Tutorial
面向遥感智能体的双向语义互补工具检索
机构 * School of Geosciences and Info-Physics, Central South University（地质科学与信息物理学院，中南大学） ； School of Mechanical and Electrical Engineering, Central South University（机械与电子工程学院，中南大学） ； Hunan Key Laboratory of Land Resources Evaluation and Utilization, Hunan Provincial Institute of Land and Resources Planning（湖南省国土资源评价与利用重点实验室，湖南省国土资源规划院）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对遥感智能体工具检索中查询与文档语义不对称问题，提出双向语义互补方法：通过规划增强查询机制补充功能语义，利用动态工具依赖图注入上下文语义，显著提升复杂遥感任务工具检索精度。
何去何从？人工智能时代的科学发现
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 本文梳理AI在科学发现中的作用，提出AI系统类型学，概述多学科近期成果，指出其存在的限制与风险，引发人机认知劳动分工的思考。
Comments To be published in Theory of Science
DriveVLA-M0：面向自动驾驶的故障感知记忆增强方法
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Chongqing Chang’an Technology Co., Ltd.（重庆长安科技有限公司）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 本文提出DriveVLA-M0，一种具备故障感知潜在记忆的检索增强型VLA模型，通过故障案例记忆与针对性修正机制，在NAVSIM基准上优于现有方法，实现自动驾驶性能提升。
HoloAegis：冻结表示、拓扑推理：用于零样本大语言模型（LLM）护栏的最小参数安全流形
机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Guangdong Polytechnic Normal University（广东技术师范大学） ； Guangdong Institute of Digital Industry（广东数字产业研究院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Education University of Hong Kong（香港教育大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 HoloAegis是一种最小参数拓扑推理框架，通过冻结语义表示的纯几何推理实现零样本LLM安全护栏，在8个基准测试中达到最先进准确率，兼具低延迟、零冷启动数据和跨语言迁移能力。
Comments Preprint, August 2026. 10 tables, 2 figures
AOC-CBS：适用于通用多智能体路径规划的任何时候最优连续时间基于冲突的搜索算法
专题命中 规划推理 ：planning(abstract,abstract_cn)
AI总结 本研究针对通用多智能体路径规划问题，提出AOC-CBS算法，该算法可 anytime-optimal 求解，实验表明其在接受有界最优性间隙时能将可扩展性从数十智能体扩展到数百个。
Comments 65 pages, 19 figures
编程智能体的在线监控与纠正引导
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出LivePlan，通过解耦判断与建议的设计，在SWE-agent基础上实现编程智能体的在线监控与纠正，在SWE-bench数据集上显著提升问题解决率，且成本增量极小。
CyberLLM：面向汽车网络安全的多智能体大语言模型框架，用于自主检测与受管控响应
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 CyberLLM是由大语言模型编排的多智能体框架，结合确定性检测层与大语言模型精化，在安全防护下实现汽车漏洞自主检测与修复，在基准测试中覆盖约70%漏洞且零误报，验证了LLM智能体自主防御的可行性。
SoundscapeAgent：用于可控合成和可扩展音频-语言监督的智能音景构建
机构 * Tencent（腾讯）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 提出智能音景构建框架SoundscapeAgent，基于大语言模型的智能体将用户意图转化为场景计划，经多步骤实现可控音频合成与可扩展音频-语言数据构建，在生成性能及下游音频推理方面表现出色。
Comments Submitted to SLT 2026
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