大模型推理能力

Answer Engineering: Local Trajectory Editing for Protocol-Constrained Decision Making in Large Language Models

答案工程：面向大语言模型中协议约束决策的局部轨迹编辑

Victor Lavrenko, Anastasiia Molodnitskaia

机构 * PeaceTech VC ； Rambam Health Care Campus（拉姆巴姆医疗中心） 纠错

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

AI总结 提出答案工程方法，通过在自回归生成时对推理轨迹进行局部规则引导编辑，无需重训练或全局搜索，在突发性感觉神经性听力损失临床基准上将平衡准确率从42.0%提升至80.7%。

Comments 31 pages, 6 figures. Code and data: https://github.com/victorlavrenko/answer-engineering

EmoInstruct-TTS: Dual-Path Instruction-Guided Emotional Speech Synthesis

EmoInstruct-TTS：双路径指令引导的情感语音合成

Minghui Wu, Ganjun Liu, Zikun Fang, Ting Meng, Hongchuan Wu, Bingao Xu, Yonglong Cai, Jiasheng Chen, Jun Du

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； iFLYTEK Research（科大讯飞研究院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出EmoInstruct-TTS双路径框架，通过情感嵌入和指令条件情感流模型实现细粒度情感控制，提升语音情感可控性和自然度。

Comments 5 pages, 3 figures, 4 tables. Submitted to Interspeech 2026. Audio demos: https://huanyu-lab.github.io/EMOINSTRUCT-TTS

RIZZ: Routing Interactions to Near Zero-Interference Zones for Continual Adaptation of Black-Box Agents

RIZZ: 将交互路由到近零干扰区域以实现黑盒智能体的持续适应

Sonali Goel, Pranav Vaidhyanathan, Lucas Schorling, Natalia Ares, Maike Osborne

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出RIZZ框架，通过验证器门控记忆、路由和提示编译，实现黑盒语言模型系统在非平稳流数据上的持续适应，有效控制干扰并提升性能。

Comments 20 pages, 2 figures

Dynamic multi-agent deep reinforcement learning-based pricing and incentivization approach in multimodal transportation networks

基于动态多智能体深度强化学习的多模式交通网络定价与激励方法

Khadidja Kadem, Mostafa Ameli, Carlos Lima Azevedo, Mahdi Zargayouna, Latifa Oukhellou

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体深度强化学习框架，通过动态定价和激励策略协调公共交通与共享出行服务，平衡效率、公平与收益，实验表明可降低通勤成本20%、排放10%并提升公平性。

GRACE-DS: a Guarded Reward-guided Agent Correction Environment in Data Science

GRACE-DS：数据科学中的受保护奖励引导智能体修正环境

Aleksandr Tsymbalov, Danis Zaripov, Artem Epifanov, Anastasiya Palienko

机构 * ITMO University（ITMO大学） ； HSE University（高等经济学院） 纠错

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

AI总结 提出GRACE-DS，一个用于评估LLM驱动的AutoML智能体在部署前性能的隔离环境，通过隐藏的可执行验证器衡量预测性能、泄漏避免、可重复性等指标，实验证明其灵活迭代交互模式优于基线方法。

Agentic Discovery of Non-Canonical Antimicrobial Peptides with AMPGAN v3

AMPGAN v3 的非经典抗菌肽智能发现

Jay Jung, Xiaohan Zhang, Shenghan Song, Mahmoud Sayedahmed, Chijian Xiang, Yunong Xu, Ahmed AbdelKhalek, Severin T. Schneebeli, Matthew J. Wargo, Jianing Li, Safwan Wshah

机构 * University of Vermont（弗吉尼亚大学） ； Larner College of Medicine, University of Vermont（弗吉尼亚大学医学学院） ； Purdue University（普渡大学） ； Department of Comparative Pathobiology（比较病理科部门） ； Department of Horticulture and Landscape Architecture（园艺与景观建筑部门） ； Department of Industrial and Molecular Pharmaceutics（工业与分子药学部门） 纠错

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

AI总结 提出 AMPGAN v3，一种多目标条件 GAN，扩展生成词汇至 D-氨基酸和末端修饰，通过双判别器提升稳定性，体外验证显示对革兰氏阳性菌有活性，并引入 PepCraft 多智能体框架用于端到端发现。

Comments Presented at the GenBio Workshop, ICML 2026

When in Doubt, Plan It Out: Committed Small Language Model Deliberation for Reactive Reinforcement Learning

存疑则计划：用于反应式强化学习的小型语言模型承诺式推理

Nathan Gavenski, Juarez Monteiro, Francisco Galuppo, Adriano Veloso, Odinaldo Rodrigues

机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） 纠错

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

AI总结 提出PACT混合架构，结合快速反应式强化学习策略与慢速小型语言模型规划器，通过异步生成和验证候选动作计划来提升策略在陌生环境中的表现。

Comments LM4Plan Workshop at ICML 2026

A Mechanistic Understanding of Pronoun Fidelity in LLMs

对大型语言模型中代词忠实性的机制理解

Katharina Trinley, Jesujoba O. Alabi, Dietrich Klakow, Vagrant Gautam

机构 * Saarland University（萨尔大学） ； Heidelberg Institute for Theoretical Studies（海德堡理论研究所） 纠错

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

AI总结 通过因果分析发现，代词忠实性由组实体绑定、近因偏差和刻板印象偏差三种因果子空间共同作用，解释了91-99.5%的行为。

Learning Urban Access Costs from Origin-Destination Flows via Inverse Optimal Transport

通过逆最优传输从起点-终点流中学习城市访问成本

Paula Joy B. Martinez

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

AI总结 提出逆最优传输模型从学校间入学流中恢复潜在选择成本，应用于菲律宾283,016条学生流动数据，估计补贴等效距离以优化城市服务分配。

Comments Oral Presentation. 2026 International Conference on Urban AI

SANA: What Matters for QA Agents over Massive Data Lakes?

SANA：大规模数据湖上的问答代理关键因素是什么？

Austin Senna Wijaya, Jiaxiang Liu, Haonan Wang, Eugene Wu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出SANA诊断框架，通过消融实验分析数据湖探索式问答中搜索、规划、数据分析及行动策略的失败原因，揭示数据分析是主要瓶颈。

Comments 9 pages, 7 figures

Localizing Anchoring Pathways in Language Models

定位语言模型中的锚定路径

Hillary N. Owusu, Sarah Wiegreffe, Naomi H. Feldman

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

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

AI总结 研究提示中无关数字如何影响语言模型数值推理的锚定效应，通过logit差值度量和电路归因定位，发现边级方法优于节点级方法，并揭示锚定路径的共享与迁移特性。

ProPlay: Procedural World Models for Self-Evolving LLM Agents

ProPlay: 用于自我进化LLM智能体的程序化世界模型

Yijun Ma, Zehong Wang, Yiyang Li, Ziming Li, Xiaoguang Guo, Weixiang Sun, Chuxu Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） 纠错

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

AI总结 提出ProPlay程序化世界模型，通过程序级预演和因果过程图，使LLM智能体在部分可观测环境中自我进化，无需外部监督。

Search Discipline for Long-Horizon Research Agents

长周期研究智能体的搜索纪律

Adithya Srinivasan, Devesh Paragiri

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 针对研究智能体使用聚合指标评估候选方案导致科学有效性反转的问题，提出一种外部审计协议，基于分解行为而非单一分数进行决策。

Comments 9 pages, 1 figure

Beyond APIs: Probing the Limits of MLLMs in Physical Tool Use

超越API：探索多模态大语言模型在物理工具使用中的极限

Zhixin Ma, Yutong Zhou, Yongqi Li, Chong-Wah Ngo, Wenjie Li

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出PhysTool-Bench基准，评估多模态大语言模型在真实场景中识别物理工具并规划使用的能力，发现最强模型仅完成21%任务，揭示感知与规划双重缺陷。

Event-Driven Reinforcement Learning Enables Long-Horizon Control in Semiconductor Fabrication

事件驱动强化学习实现半导体制造中的长时域控制

Yavar Yeganeh, Mahsa Shekari, Nicla Frigerio, Daniele Pagano, Andrea Matta

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； STMicroelectronics（意法半导体） 纠错

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

AI总结 提出事件驱动深度强化学习框架，将半导体制造控制建模为中心化智能体问题，通过事件驱动时序差分方法优化多目标策略，在高保真仿真中显著提升吞吐量和利用率。

What Matters in Orchestrating Robot Policies: A Systematic Study of Hierarchical VLA Agents

机器人策略编排的关键因素：分层VLA智能体的系统研究

Jiaheng Hu, Mohit Shridhar, Caden Lu, Dhruv Shah, Hao-Tien Lewis Chiang, Jie Tan, Annie Xie

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 系统研究分层视觉-语言-动作（Hi-VLA）系统的设计原则，通过统一框架分析规划器、控制器及接口机制对短时、长时及推理密集型任务性能的影响，提出构建更强健分层VLA智能体的实用原则。

A Continuous-Time Markov Chain Framework for Insertion Language Models

插入语言模型的连续时间马尔可夫链框架

Dhruvesh Patel, Benjamin Rozonoyer, Soumitra Das, Tahira Naseem, Tim G. J. Rudner, Andrew McCallum

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vijil（维吉尔） 纠错

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

AI总结 提出基于连续时间马尔可夫链的插入语言模型去噪框架，统一现有方法，在规划任务中优于自回归和掩码扩散模型，语言建模中与现有方法竞争且采样更灵活。

Comments Accepted at AISTATS 2026. Code is available at https://github.com/dhruvdcoder/ctmc_dilm

IntentKV: Cross-Turn Intent-Aware KV Cache Pruning for Agent Inference

IntentKV: 面向Agent推理的跨轮次意图感知KV缓存剪枝

Junjie Li, Jiong Lou, Jie Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对多轮LLM Agent中KV缓存成为服务瓶颈的问题，提出IntentKV方法，通过会话级QueryMemory和残差注意力头实现跨轮次意图感知的KV剪枝，在保持精度的同时大幅降低峰值请求token和KV读取量。

AeroSpectra Sentinel: An Auditable LLM Prompt-Chaining Decision-Support Workflow for Acute Asthma Risk Assessment from Respiratory Sounds and Clinical Signals

AeroSpectra Sentinel：一种用于从呼吸音和临床信号进行急性哮喘风险评估的可审计LLM提示链决策支持工作流

Aueaphum Aueawatthanaphisut

机构 * School of Information, Computer, and Communication Technology（信息、计算机与通信技术学院） ； Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University（泰国朱拉隆梭国际技术学院） 纠错

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

AI总结 提出AeroSpectra Sentinel，结合STFT呼吸音分析、轻量ML筛查、临床特征融合和五阶段LLM提示链，实现可审计的急性哮喘风险评估，在公开数据集上验证了音频筛查和LLM工作流的有效性。

Comments 10 pages, 8 figures, 5 tables, 14 equations

Joint Structural Pruning and Mixed-Precision Quantization for LLM Compression

联合结构剪枝与混合精度量化的大语言模型压缩

Hoang-Loc La, Truong-Thanh Le, Amir Taherkordi, Phuong Hoai Ha

机构 * UiT The Arctic University of Norway（挪威北极大学） ； University of Oslo, Norway（挪威奥斯陆大学） 纠错

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

AI总结 提出端到端框架，通过全局误差最小化的混合精度量化策略和联合优化结构剪枝与量化策略，在超低比特下显著降低困惑度。

Rosetta Memory: Adaptive Memory for Cross-LLM Agents

Rosetta Memory: 跨LLM智能体的自适应记忆

Hao Yang, Shiqi Shen, Haoxuan Li, Zhipeng Wang, Zhi Gong, Xu Chen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Weixin, Tencent（腾讯微信） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出记忆中心式LLM自适应方法，通过双轮廓条件算子与最小增益采样课程，解决上游记忆激活下游LLM的跨模型适应问题，在多项QA任务中优于基线。

Comments 19 pages, 7 figures

i-EXAM: Instructable and Explainable Attack Connectivity Graph Modeler

i-EXAM：可指导且可解释的攻击连通性图建模器

Rakesh Podder, Wadia Ganim, Sarath Sreedharan, Indrajit Ray, Indrakshi Ray

机构 * Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 i-EXAM工具借助规划编译，帮系统管理员创建复杂网络安全配置文件并做假设分析，可识别攻击路径、评估指标、生成强化策略，还能用大语言模型解释策略。

Comments In the Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2026)

LaGO: Latent Action Guidance for Online Reinforcement Learning

LaGO：面向在线强化学习的潜在动作引导

Kuan-Yen Liu, Ren-Jyun Huang, Ti-Rong Wu

机构 * Siebel School of Computing（计算科学系） ； Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign, USA（数据科学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，美国） ； Department of Computer Science, National Yang Ming Chiao Tung University, Taiwan（计算机科学系，National Yang Ming Chiao Tung大学，台湾） ； Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan（信息科学研究所， Academia Sinica，台湾） 纠错

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

AI总结 提出LaGO框架，利用预训练大语言模型作为潜在动作先验，软引导在线策略优化，在离散和连续控制基准上显著提升奖励与成功率。

Comments 9 pages, 2 figures. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Large Language Models for Planning (LM4Plan)

Pandora's AI Model Routing Box: Efficient Allocation with Costly Value Estimation

潘多拉的AI模型路由盒：带代价价值估计的高效分配

Adam Fisch, Shubhendu Trivedi, Fantine Huot, William W. Cohen, Michael Kaisers, Mirella Lapata, Kate Larson, Jacob Eisenstein

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 该研究针对异构AI系统的查询路由问题，提出带代价价值估计的Pandora's Router集中式策略及Pandora's Bidder去中心化策略，可在保证路由质量的同时减少高成本估计器的使用，还能在不同场景优化分配效率。

From Street View Imagery to Street Quality Indicators: Vision Language Inference for the Suburban 15-minute City

从街景图像到街道质量指标：面向郊区15分钟城市的视觉语言推理

Joan Perez, Giovanni Fusco

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

AI总结 本文以法国尼斯东北部郊区为研究对象，采用开源的SAGAI工作流，利用视觉语言模型从街景图像评估街景质量，发现理想街景仅存在于部分郊区区域，证明了VLM可支持郊区城市诊断，助力循证规划。

Comments 16 pages, 4 figures

Repo0: Design-Driven Zero-to-All Code Generation

Repo0：面向从零到全代码生成的设计驱动框架

Silin Chen, Haoyi Teng, Xiaodong Gu, Yuling Shi, Jiale Huang, Yongpan Wang, Hongyu Zhang, Haibing Guan

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

AI总结 Repo0是面向从零到全代码生成的连续结构演化框架，通过Dual-DAG架构等技术，在RepoCraft数据集上相较RPG大幅提升了代码生成的功能覆盖率与通过率。

Comments Our code and data are available at https://github.com/cslsolow/Repo0

A Few Cases Are All You Need: An Empirical Study of Annotation-Efficient LoRA Fine-Tuning of MedSAM3

少数案例足矣：对MedSAM3的标注高效LoRA微调的实证研究

Sachin Dudda Nagaraju, Bendik Skarre Abrahamsen, Ashkan Moradi, Mattijs Elschot

机构 * Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学） ； St. Olavs Hospital, Trondheim University Hospital（圣奥拉夫斯医院（特隆赫姆大学医院）） 纠错

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

AI总结 该研究针对MedSAM3，用LoRA微调实现仅10个标注案例即可让医学图像分割达到临床可用性能，在腹部器官和心脏分割任务上优于部分专业工具，且训练速度更快。

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%。

CTIFoundry: An Agent-Native Corpus Scaffold for Cyber Threat Intelligence

CTIFoundry：用于网络威胁情报的智能体原生语料库支架

Yutong Cheng, Changze Li, Qian Cui, Wei Ding, Lingzhi Wang, Yan Chen, Peng Gao

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Amazon（亚马逊公司） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 CTIFoundry是用于网络威胁情报的智能体原生语料库支架，在CTIConnect基准测试中可使智能体F1提升0.19至0.28，小型模型在其上表现优于旗舰模型，且无需增加搜索工作量。

Comments Preprint

Self-supervised In-context Operator Learning for Stochastic Mean-Field Control

面向随机平均场控制的自监督上下文算子学习

Suyi Gao, Mo Zhou, Rongjie Lai

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

AI总结 本研究提出首个无网格自监督神经算子NFIST，通过结合概率流ODE与可逆归一化流Transformer解决随机平均场控制问题，可实现未见任务的一次前向求解，在多任务上展现零样本泛化并降低计算成本。