大模型推理能力

World-in-World: World Models in a Closed-Loop World

世界中的世界：闭环世界中的世界模型

Jiahan Zhang, Muqing Jiang, Nanru Dai, Taiming Lu, Arda Uzunoglu, Shunchi Zhang, Yana Wei, Jiahao Wang, Vishal M. Patel, Paul Pu Liang, Daniel Khashabi, Cheng Peng, Rama Chellappa, Tianmin Shu, Alan Yuille, Yilun Du, Jieneng Chen

机构 * JHU（约翰·霍普金斯大学） ； PKU（北京大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Harvard（哈佛大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究人员推出首个具身场景闭环世界模型基准平台World-in-World，发现视觉质量不保障任务成功，后训练缩放比升级预训练视频生成器更有效，增加推理计算可提升闭环性能。

Comments ICLR 2026 Oral. Add acknowledgement in arxiv v2. Code is at https://github.com/World-In-World/world-in-world

CoViLLM: An Adaptive Human-Robot Collaborative Assembly Framework Using Large Language Models

CoViLLM：一种利用大语言模型的自适应人机协作装配框架

Jiabao Zhao, Jonghan Lim, Hongliang Li, Ilya Kovalenko

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出CoViLLM框架，结合深度相机定位、人类操作员分类和大语言模型，实现定制化和新产品的自适应装配，通过NIST装配任务板验证，实验表明该框架提升了人机协作的灵活性。

Comments 6 pages, 7 figures. Accepted to ASME MSEC 2026

Guided Table Retrieval for Structured Data Search

面向结构化数据搜索的引导式表格检索

Alekh Jindal, Jyoti Pandey, Christina Pavlopoulou, Ronith PR, Sharath Prakash, Shi Qiao, Shivani Tripathi, Wangda Zhang

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究针对结构化数据库自然语言问答任务，提出四阶段引导式表格检索流程，在BIRD-DEV和BEAVER基准上取得优于基线的准确率与F1值，生成的精确连接树可直接供下游查询编译器使用。

Psychological Benefits and Costs of Diversifying Algorithmic Recourse

算法救济的的心理益处与代价

Tomu Tominaga, Naomi Yamashita, Takeshi Kurashima

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究通过实验探讨算法救济多样性对心理影响的平衡，发现小规模多样化救济提升行动意愿，而大规模则增加认知负担，提示需设计更符合人类认知的多样化方法。

Comments Accepted at IJCAI 2026 (this is the extended version with supplementary materials)

Empathy Modeling in Active Inference Agents for Perspective-Taking and Alignment

主动推断代理中的共情建模：用于视角转换与对齐

Mahault Albarracin, Hongju Pae, Philip Wilson, Anna Mikeda, Alejandro Jimenez-Rodriguez, Sanjeev V. Namjoshi, Harshil Shah

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出了一种基于主动推断的共情框架，通过视角转换实现稳定合作，揭示了共情结构对社会协调的关键作用。

Comments Code and data: https://doi.org/10.5281/zenodo.21908008

SolarChain: A Physics-Grounded Embodied IoT System for Verifiable Urban Solar Market Design

SolarChain：连接物理定律、可验证信任与可持续市场的城市能源韧性

Shilin Ou, Yifan Xu, Zhenshan Zhang, Luyao Zhang, Ming-Chun Huang

专题命中 规划推理 ：verifier(abstract)

AI总结 提出SolarChain平台，通过基于热力学极限的物理验证和点对点市场机制，解决城市太阳能数据篡改和投机问题，实现可信交易与可持续投资。

Beyond Reconstruction: Full-Context Generative DiT for Music Generation

超越重构：用于音乐生成的全上下文生成式DiT

Yunjia Li, Menglin Wu, Junyu Dai, Xinyue Fan, Xiangang Li, Haoxu Wang, Jianwei Yu, Huaicheng Zhang, Han Zhao, Weiqin Li, Yufei Shi, Cheng Wen, Sitong Zhao, Qixi Zheng, Haina Zhu, Wei Li

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出FullDiT模型，通过EMDC和4-CFG等技术解决混合音乐生成器的编解码器接口暴露偏差问题，其系统在多数自动指标上优于商业系统且在人工分析中排名前三。

From Stochastic Shocks to Macroscopic Tails: The Moyal Distribution as a Unified Framework for Epidemic Dynamics

从随机冲击到宏观尾部：Moyal分布作为流行病动态的统一框架

Jose de Jesus Bernal-Alvarado, David Delepine, Omar Rafael Ramirez-Guzman

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于Moyal分布的统一框架，通过微观碰撞过程描述病毒传播，揭示宏观社会摩擦的涌现属性，用于解释极端流行病事件。

Comments 19 pages, 8 figures, published in PHYS A: Statistical Mechanics and its appilcations

Journal ref published in PHYS A: Statistical Mechanics and its appilcations (2026)

From Neural Intent to Cryptographic Authorization: Securing AI-Driven Enterprise Workflows

从神经意图到加密授权：管理智能代理工作流程

Jiasi Weng, Jian Weng, Minrong Chen, Ming Li, Jia-Nan Liu, Zhi Li, Yue Zhang

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究人工智能驱动的智能代理工作流程中的安全问题，提出神经加密服务（NCS），通过神经符号设计，在大语言模型代理和特权工具间构建安全治理平面，经实验评估，能大幅降低攻击成功率，转变代理安全验证方式。

HJ-Gauss: A Monte-Carlo HJ Reachability Scheme

HJ-Gauss: 一种蒙特卡洛HJ可达性方案

Lekan Molu, Venkatraman Renganathan, Namhoon Cho

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于局部PDE线性化的方法，通过冻结系数采样方案解决高维系统中经典网格基HJ求解器内存消耗大的问题，实现了存储和网格无关的算法，适用于高维可达性分析。

An Attention-Based Stochastic Simulator for Multisite Extremes to Evaluate Nonstationary, Cascading Flood Risk

基于注意力机制的多站点极端事件随机模拟器用于评估非平稳级联洪水风险

Adam Nayak, Pierre Gentine, Upmanu Lall

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种结合注意力机制的多站点洪水模拟框架，通过随机生成多变量洪水频率、强度和持续时间序列，评估非平稳级联洪水风险，为保险和财务规划提供可行的洪水风险模拟。

Journal ref Nayak, A., Gentine, P., and Lall, U. (2026). "Attention-Based Stochastic Simulation of Climate-Informed Spatiotemporal Flood Risk for Multisite Insurance Portfolios." Geophysical Research Letters, 53 (15)

Asymmetric Trust Effects of Corrective AI in Expert Advisory Workflows under Epistemic Dependence

人工智能参与对专家咨询工作流中信任的影响

Dennis Kim, Roya Daneshi, Bruce Draper, Sarath Sreedharan

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究探讨人工智能在专家咨询工作流中对用户信任的影响，发现人类专家使用AI的方式会影响用户对专业知识的信任。

Comments Revised version. Accepted to AIES 2026. Includes technical appendices and additional analyses

Offline Nash Solvers Meet Online Tree Search in Multi-Agent Games on Graphs

离线纳什求解器与在线树搜索在图上多智能体博弈中的结合

Mukesh Kumar, Yue Guan, Panagiotis Tsiotras

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 多智能体追逃博弈计算纳什均衡策略有挑战，本文提出原始引导树搜索框架PGTS，结合离线精确纳什均衡计算与在线树搜索，实验表明其显著优于现有基线，在多种图拓扑上对对手保持稳健性能。

Bidirectional Resource Scheduling for Disaggregated and Asynchronous RL Post-Training

用于解耦和异步强化学习后训练的双向资源调度

Zhiqiang Tan, Maoxin Wang, Sijie Wang, Yiming Yin, Qiang Wang, Xiaowen Chu, Shaohuai Shi

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文针对不同RL设置和工作负载下资源常空闲的问题，提出BiDiRL架构，通过开发热切换运行时、基于时间性能建模的规划器及双向调度器，减少资源空闲，在32-GPU测试平台上显著提高RL训练吞吐量。

Comments 16 pages

VirtualCrime: Evaluating the Criminal Potential and Agentic Behaviors of Large Language Models via Sandbox Simulation

VirtualCrime: 通过沙盒模拟评估大语言模型的犯罪潜力

Yilin Tang, Yu Wang, Lanlan Qiu, Wenchang Gao, Yunfei Ma, Baicheng Chen, Tianxing He

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出VirtualCrime框架，通过三代理系统评估大语言模型的犯罪能力，设计40种多样化的犯罪任务，并评估8种强大的LLM，发现模型在犯罪过程中生成详细计划并执行智能犯罪过程，但有时会采取严重行动伤害NPC。

D-VLC: Decentralized Vision-Language Collaboration for Heterogeneous Embodied Multi-Robot Systems in Unknown Environments

D-VLC：面向未知环境中异构具身多机器人系统的去中心化视觉-语言协作框架

Yuan Zhou, Ruitong Lin, Shen Wang, Weiqi Gai, Mo Zhu, Xin Zhou, Yuze Wu, Fei Gao

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出D-VLC框架，结合去中心化异步推理等技术，让通用VLM生成机器人特定动作，多场景实验显示其任务成功率超70%，完成时间较几何贪心基线最多缩短55.8%。

KRCA: An Efficient Root Cause Analysis System in Hyper-scale Microservice Systems via Agentic AI

KRCA：一种基于智能体AI的超大规模微服务系统高效根因分析系统

Jiamin Jiang, Jingfei Feng, Yu Luo, Qingliang Zhang, Yongqian Sun, Wenwei Gu, Shenglin Zhang, Tianyu Cui, Yao Wu, Jielong Huang, Nan Qi, Dan Pei

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出KRCA系统，通过多阶段流水线（API级钻取、骨架因果图、记忆增强多智能体框架）实现超大规模微服务的高效根因定位与故障分类，AC@1达0.88和0.79，诊断时间减少77.3%。

EcoTable: Cost-effective Table Integration in Data Lakes for Natural Language Queries

EcoTable: 数据湖中面向自然语言查询的经济高效的表集成

Yuhui Wang, Jinqi Liu, Chengliang Chai, Hangyu Zhao, Yuhao Deng, Yuyu Luo, Xin Tang, Ye Yuan, Guoren Wang, Fengjin Wang, Lei Cao

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对数据湖中表格格式多样导致ETL困难的问题，提出EcoTable框架，利用LLM的语义理解和复杂推理能力，通过图结构搜索和轻量级模型降低LLM调用成本，在4个基准数据集上准确率提升30%以上，成本降低5倍。

What Capital After Labor? Forecasting the Talent ROI Transition in the Human-AI Era

劳动力之后是什么资本？预测人机时代的人才ROI转型

Kwan Soo Shin

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对AI增强打破劳动时间与贡献的会计关联，本文构建从时间到产出的人才ROI预测框架，核心定理为ROI反转，并利用韩国52小时工作制案例验证了前期压力信号，预测产出型企业在2032年TFP增长领先1.5-2.0个百分点。

Comments 86 pages, 6 figures

MusicWeaver: Programmable Long-Form Music Generation with Provably Local Editing

MusicWeaver: 作曲家风格的结构编辑与分钟级连贯音乐生成

Xuanchen Wang, Heng Wang, Weidong Cai

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 MusicWeaver通过结构化计划和全局-局部扩散变换器实现作曲家风格的音乐生成与编辑，具备分钟级连贯性和高保真度。

Comments 15 pages, 3 figures

RemiAssist: A Therapist-Supporting System for Photo-Based Reminiscence Therapy in Dementia Care

RemiAssist：一种用于痴呆症护理中基于照片的回忆疗法的治疗师支持系统

Shuchang Xu, Minglong Tang, Junyan Mao, Xiaofu Jin, Wazeer Zulfikar, Yasith Samaradivakara, Jiayi Zhou, Huamin Qu, Yuling Sun, Pattie Maes

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对痴呆症护理中基于照片的回忆疗法忽视治疗师作用的问题，RemiAssist系统利用记忆图和情境感知引导策略，辅助治疗师进行规划与引导，提高了规划效率和对话时长，为个性化回忆疗法提供支持。

Comments Accepted to UIST 2026

LOCUS: Local Visual Cue Search for Enhancing Fine-Grained Perception in Multimodal Large Language Models

LOCUS: 局部视觉线索搜索增强多模态大语言模型的细粒度感知

Zhou Tao, Fang Zhang, Zewen Ding, Shida Wang, Xiaokun Sun, YongXiang Hua, Haoyu Cao, Linli Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出LOCUS训练框架，通过可验证的局部线索搜索代理任务，使MLLM内化细粒度证据选择，提升定位敏感视觉理解而不改变推理接口。

POINTS-Seeker: An Open Recipe for Multimodal Search Agents with Visual Memory Management

POINTS-Seeker：从零开始训练多模态代理搜索模型

Yikun Liu, Yuan Liu, Haicheng Wang, Zhongyin Zhao, Le Tian, Xiao Zhou, Jiangchao Yao, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； CMIC, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学CMIC） ； WeChat AI, Tencent（腾讯WeChat AI） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出POINTS-Seeker模型，通过引入代理播种机制和V-Fold压缩方案，解决长周期交互中的证据检索问题，并在六个基准测试中超越现有模型。

TiPToP: A Modular Open-Vocabulary Robot Manipulation System That Plans

TiPToP：一种用于机器人操作的模块化开放式词汇规划系统

William Shen, Nishanth Kumar, Sahit Chintalapudi, Ryan Lindeborg, Jie Wang, Christopher Watson, Edward Hu, Jing Cao, Dinesh Jayaraman, Leslie Pack Kaelbling, Tomás Lozano-Pérez

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 TiPToP是一种模块化开放式词汇规划系统，结合预训练视觉模型与任务规划器，通过自然语言指令和RGB图像直接解决多步骤操作任务，实现实时高效的操作规划。

Comments Project website: https://tiptop-robot.github.io

MEDIC-AD: Towards Medical Vision-Language Model's Clinical Intelligence

MEDIC-AD：迈向医疗视觉-语言模型的临床智能

Woohyeon Park, Jaeik Kim, Sunghwan Steve Cho, Pa Hong, Wookyoung Jeong, Yoojin Nam, Namjoon Kim, Ginny Y. Wong, Ka Chun Cheung, Jaeyoung Do

机构 * AIDAS Laboratory, Seoul National University（首尔大学AIDAS实验室） ； Samsung Changwon Hospital（三星昌原医院） ； Samsung Medical Center（三星医疗中心） ； NVIDIA, Santa Clara, USA（英伟达（美国圣克拉拉）） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 MEDIC-AD通过分阶段框架提升医疗视觉-语言模型在病变检测、症状跟踪和视觉可解释性方面的性能，实现临床应用中的最优表现。

Journal ref CVPR 2026

CycleVLA: Proactive Self-Correcting Vision-Language-Action Models via Subtask Backtracking and Minimum Bayes Risk Decoding

CycleVLA: 通过子任务回溯和最小贝叶斯风险解码实现的前瞻性自修正视觉-语言-动作模型

Chenyang Ma, Kai Lu, Guangyu Yang, Jiuming Liu, Shitong Xu, Bill Byrne, Ioannis Havoutis, Niki Trigoni, Andrew Markham

机构 * Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） 纠错

专题命中 规划推理 ：self-correction(abstract)

AI总结 CycleVLA通过子任务回溯和最小贝叶斯风险解码实现前瞻性自修正，提升视觉-语言-动作模型的故障预测与恢复能力

Comments Project Page: https://dannymcy.github.io/cyclevla/

ARBITER: Guarded Agentic Control for SLO-Oriented Kubernetes Remediation

ARBITER：面向服务水平目标的Kubernetes修复的受保护代理控制

Pooyan Habibi, Alberto Leon-Garcia

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究在Kubernetes微服务上维护SLO的难题，提出ARBITER受保护控制平面，构建因果资源图等，分离规划与执行，支持多种规划方式。通过实验评估其在选择修复操作和下游目标等方面的效果，展示了优于HPA/仅资源控制的性能。

Redefining Digital Twins as Predictive Decision Engines for AI-Native Wireless Networks

迈向智能无线网络：生成式AI与数字孪生的协同

Afan Ali, Ali Arshad Nasir, Naveed Iqbal, Daniel Benevides da Costa

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一种生成式AI赋能的数字孪生框架，通过实时同步信道、移动性、流量和能量信息，实现系统级主动优化，在无人机辅助非地面网络场景中节能约69.2%。

Comments 7 pages, 5 figures

Toward Human-Centered Multi-Agent Systems: Integrating Cognition, Culture, Values, and Cooperation in AI Agents

迈向以人为中心的多智能体系统：在AI智能体中整合认知、文化、价值观与合作

Safia Baloch, Rahemeen Khan

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文综述了从认知科学、文化对齐、价值学习到多智能体协调的研究，指出现有系统缺乏整合认知、文化、价值观和社会行为的统一框架，并提出了构建文化感知、价值对齐、认知基础与合作的多智能体系统的方向。

Comments 14 pages

QuantHarness: Price-Driven Multi-Agent LLMs for High-Frequency Trading

QuantHarness：用于高频交易的价格驱动多智能体大语言模型

Fei Xiong, Xiang Zhang, Aosong Feng, Siqi Sun, Chenyu You

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对高频交易需求，引入QuantHarness多智能体LLM框架，将交易分解为四个智能体，利用结构化信号与LLM推理结合，经多金融工具实验验证，该框架在多指标上优于基线方法，为高频金融市场实时决策提供可行路径。