大模型推理能力

Demystifying Multi-Agent Debate: The Role of Confidence and Diversity

揭秘多智能体辩论：置信度与多样性的作用

Xiaochen Zhu, Caiqi Zhang, Yizhou Chi, Tom Stafford, Nigel Collier, Andreas Vlachos

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体辩论（MAD）在提升大语言模型性能时效果不佳的问题，提出多样性感知初始化和置信度调节辩论协议两种轻量级干预方法，显著提升辩论有效性。

Tool-Aware Optimization with Entropy Guidance for Efficient Agentic Reinforcement Learning

基于熵引导的工具感知优化用于高效智能体强化学习

Hongye Cao, Nuo Yan, Haoyuan Deng, Ziwei Wang, Tianpei Yang, Jing Huo, Yuyao Zhang, Yang Gao

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； China Mobile NineVerse Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd.（中国移动九章人工智能技术（北京）有限公司） ； Institute of Artificial Intelligence, NineVerse（九章人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出TAO-RL框架，通过工具感知轨迹过滤和熵引导探索解决智能体强化学习中工具使用导致的训练不稳定问题，在7个推理基准上优于现有方法。

A Close Look At World Model Recovery In Supervised Fine-Tuned LLM Planners

监督微调的大语言模型规划器中世界模型恢复的深入探究

Patrick Emami, Nan Qiang, Peter Graf

机构 * National Laboratory of the Rockies（落基山国家实验室） 纠错

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

AI总结 通过可解释性实验，研究监督微调如何影响大语言模型在经典规划任务中恢复世界模型的能力，发现微调使模型线性编码动作有效性和状态谓词，且更广泛的状态空间覆盖有助于更准确的世界模型恢复。

Comments 17 pages. Under review at TMLR

WRIT: Write-Read Intensive Trajectory Synthesis for Multi-Turn User-Facing Agents

WRIT: 面向多轮用户代理的写密集型轨迹合成

Hengrui Gu, Xiaotian Han, Kaixiong Zhou

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 针对多轮用户代理在信息收集和决策中面临的证据负担挑战，提出WRIT方法，通过合成写密集型和读密集型轨迹，训练代理在信息负载下做出基于证据的决策，仅用2K轨迹即可提升性能并减少推理时token使用。

COMAP: Co-Evolving World Models and Agent Policies for LLM Agents

COMAP：面向LLM智能体的世界模型与智能体策略协同进化

Youwei Liu, Jian Wang, Hanlin Wang, Wenjie Li

机构 * Central South University（中南大学） ； College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） 纠错

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

AI总结 提出COMAP框架，通过闭环交互协同进化文本世界模型和智能体策略，在具身任务规划、网页导航和工具使用基准上显著提升性能。

Predicting the risk of colorectal anastomotic leak based on preoperative mapping of the blood supply of the bowel

基于术前肠道血供映射预测结直肠吻合口漏风险

Zahra Tabatabaei, Jon Sporring, Mark Bremholm Ellebæk, Alaa El-Hussuna

机构 * Computer Science Department, Københavns Universitet (KU)（哥本哈根大学计算机科学系） ； University of Southern Denmark（南部丹麦大学） ； Odense University Hospital（奥登塞大学医院） ； OpenSourceResearch Collaboration（开源研究协作） 纠错

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

AI总结 提出一种基于术前CT影像的AI驱动系统，通过分析血管和组织特征量化吻合口漏风险，并结合内容检索支持临床决策。

Network Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning for Consensus Control of Quadcopters

网络分布式多智能体强化学习用于四旋翼无人机一致性控制

Youssef Mahran, Zeyad Gamal, Aamir Ahmad, Ayman El-Badawy

机构 * Mechatronics Engineering Department, German University in Cairo (GUC), Egypt（埃及德国大学（GUC）机械工程系） ； Institute of Flight Mechanics and Control (IFR), Head of Flight Robotics, University of Stuttgart, Germany（德国斯图加特大学飞行力学与控制研究所） ； Faculty of EMS, Head of Mechatronics Engineering Department, German University in Cairo (GUC), Egypt（埃及德国大学（GUC）EMS学院） 纠错

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

AI总结 提出网络分布式多智能体强化学习框架，利用通信图实现分布式策略，通过MASAC训练高层规划器，实现零样本扩展到250个智能体。

Comments This is the Author Accepted Manuscript version of a paper accepted for publication. The final published version is available via IEEE Xplore

Journal ref 2026 IEEE 23rd Mediterranean Electrotechnical Conference (MELECON)

Two-Fidelity Best-Action Identification for Stochastic Minimax Tree

随机极小极大树的双保真度最优动作识别

Peter Chen, Xi Chen

机构 * Department of Mathematics, Columbia University（哥伦比亚大学数学系） ； Stern School of Business, New York University（纽约大学斯特恩商学院） 纠错

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

AI总结 针对随机极小极大树中的固定置信度最优动作识别问题，提出双保真度树搜索算法2FFS，结合极小极大快速扩展与MCTS随机采样，自适应选择廉价有偏评估或昂贵精确评估，理论证明固定置信度正确性、有限停止及多项式深度成本上界，实验表明比现有BAI-MCTS基线显著减少样本和计算。

Comments 36 pages

Agentic Transformers Provably Learn to Search via Reinforcement Learning

智能体Transformer通过强化学习可证明地学会搜索

Tong Yang, Yu Huang, Yingbin Liang, Yuejie Chi

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 本文通过构建双头Transformer实现随机深度优先搜索，并分析策略梯度训练动力学，证明该搜索机制能从稀疏强化反馈中分阶段涌现，且具备深度泛化能力。

No Reader Left Behind: Multi-Agent Summaries Everyone Can Understand

不让任何读者掉队：人人能理解的多智能体摘要

Jimin Jung, MyoungJin Kim, Jaehyung Seo, Heuiseok Lim

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Korea University（韩国大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, Konkuk University（konkuk大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 提出NRLB多智能体框架，通过模拟三类读者群体并结合模板规划与迭代优化，生成既忠实又易于理解的平实语言摘要。

Much of Geospatial Web Search Is Beyond Traditional GIS

大部分地理空间网络搜索超越了传统GIS

Ilya Ilyankou, Stefano Cavazzi, James Haworth

机构 * SpaceTimeLab（空间时间实验室） ； Department of Civil, Environmental, and Geomatic Engineering（土木、环境与测绘工程系） ； UCL（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 通过密集句子嵌入、SetFit分类器和密度聚类，在MS MARCO语料库中发现18%的查询具有地理空间性质，并构建了88类分类体系，揭示地理搜索以事务性和实用性查询为主，多数超出传统GIS和知识图谱范围。

HiPER: Hierarchical Reinforcement Learning with Explicit Credit Assignment for Large Language Model Agents

HiPER: 具有显式信用分配的分层强化学习用于大型语言模型智能体

Jiangweizhi Peng, Yuanxin Liu, Ruida Zhou, Charles Fleming, Zhaoran Wang, Alfredo Garcia, Mingyi Hong

机构 * University of Minnesota ； Northwestern University ； Amazon AGI ； Texas A\&M University ； Cisco Research 纠错

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

AI总结 针对稀疏奖励长程任务中LLM智能体信用分配困难的问题，提出HiPER分层规划-执行框架，通过分层优势估计（HAE）在规划和执行层面显式分配信用，在ALFWorld和WebShop上达到97.4%和83.3%的成功率。

Comments ICML 2026

SURGENT: A Surgical Multi-Agent Assistance System Across the Perioperative Workflow

SURGENT: 一种跨围手术期工作流程的手术多智能体辅助系统

Dongsheng Shi, Yue Li, Xin Yi, Yongyi Cui, Huawei Feng, Linlin Wang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 提出SURGENT手术多智能体辅助系统，结合思维树规划器、多科室协作智能体和检索增强推理，通过新型记忆设计管理长期患者病史和短期工作摘要，在五项围手术期任务中优于基线LLM和现有医疗多智能体框架。

Comments preprint

A Composable Multimodal Framework for cine CMR-Text-Driven Prediction of Heart Failure Outcomes

用于电影心脏磁共振-文本驱动的心力衰竭结局预测的可组合多模态框架

Jianzhou Chen, Jinyang Sun, Xiumei Wang, Xi Chen, Heyu Chu, Guo Song, Yuji Luo, Xingping Zhou, Rong Gu

机构 * Department of Cardiology, Nanjing Drum Tower Hospital, State Key Laboratory of Pharmaceutical Biotechnology, Nanjing University（南京鼓楼医院心内科，南京大学国家药物生物技术重点实验室） ； School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） ； College of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学电子与光学工程学院） ； College of Integrated Circuit Science and Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学集成电路科学与工程学院） ； Department of Cardiology, Nanjing Drum Tower Hospital Clinical College of Nanjing Medical University（南京医科大学南京鼓楼医院临床学院心内科） ； Institute of Quantum Information and Technology, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学量子信息与技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出一种可组合多模态框架，通过整合cine CMR影像、结构化临床指标和非结构化文本记录，实现比单模态AI算法更准确的心力衰竭预后预测，并支持个性化治疗优化。

Turning Video Models into Generalist Robot Policies

将视频模型转化为通用机器人策略

Sizhe Lester Li, Evan Kim, Xingjian Bai, Tong Zhao, Tao Pang, Max Simchowitz, Vincent Sitzmann

机构 * MIT（麻省理工学院） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Amazon FAR（亚马逊公司） 纠错

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

AI总结 提出一种解耦的视频到动作策略VERA，利用无动作视频世界模型和基于机器人雅可比矩阵的逆动力学模型，实现跨本体的零样本机器人控制。

Comments project page: https://vera.csail.mit.edu

Trinity: Unifying Class-Agnostic Terrain and Semantic Segmentation for Unstructured Outdoor Environments by Leveraging Synthetic Data

Trinity：通过利用合成数据统一非结构化户外环境中的类无关地形与语义分割

Marcus G Müller, Wout Boerdijk, Maximilian Durner, Riccardo Giubilato, Abel Gawel, Wolfgang Stürzl, Roland Siegwart, Rudolph Triebel

机构 * Institute of Robotics and Mechatronics, German Aerospace Center (DLR)（机器人与机电系统研究所，德国航空航天中心（DLR）） ； Federal Institute of Technology Zurich (ETH Zurich)（苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）） ； Robotics and AI Institute (RAI)（机器人与人工智能研究所（RAI）） 纠错

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

AI总结 提出基于Transformer的统一网络Trinity，联合执行类特定语义分割和类无关地形分割，利用合成数据集RUGDSynth和真实数据集EXTerra实现机器人无关的地形先验学习。

Auditing medical multi-agent AI reveals risks of false consensus

审计医疗多智能体AI揭示虚假共识风险

Yinghao Zhu, Lei Gu, Zixiang Wang, Haoran Sang, Dehao Sui, Wen Tang, Lan Mi, Yasha Wang, Junyi Gao, Liang Yao, Tianfan Fu, Ewen Harrison, Lequan Yu, Liantao Ma

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机与数据科学学院） ； Department of Nephrology, Peking University Third Hospital（北京大学第三医院肾内科） ； Key Laboratory of Carcinogenesis and Translational Research (Ministry of Education), Department of Lymphoma, Peking University Cancer Hospital & Institute（教育部癌症发生与转化研究重点实验室、北京大学肿瘤医院淋巴瘤科） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Centre for Medical Informatics, The University of Edinburgh（爱丁堡大学医学信息学中心） ； Health Data Research UK（英国健康数据研究机构） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University（南洋理工大学李科贤医学院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, School of Computer Science, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室、计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出MedAgentAudit框架，通过专家验证的审计流程诊断医疗多智能体系统中的协作失败模式，发现虚假共识、权威偏差等系统性风险。

Comments Code and Data: https://github.com/MedX-PKU/MedAgentAudit

MCTS-Judge: Test-Time Scaling in LLM-as-a-Judge for Code Correctness Evaluation

MCTS-Judge：LLM作为裁判在代码正确性评估中的测试时扩展

Yutong Wang, Pengliang Ji, Chaoqun Yang, Kaixin Li, Ming Hu, Jiaoyang Li, Guillaume Sartoretti

机构 * Independent Contributor（独立贡献者） 纠错

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

AI总结 提出MCTS-Judge框架，利用蒙特卡洛树搜索在测试时进行多视角分解评估，显著提升LLM作为裁判在代码正确性评估中的准确性和效率。

Adversarial Training for Robust Coverage Network under Worst-case Facility Losses

对抗训练用于最坏设施损失下的鲁棒覆盖网络

Changhao Miao, Yuntian Zhang, Tongyu Wu, Fang Deng, Chen Chen

机构 * State Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Beijing Institute of Technology（自主智能无人系统国家重点实验室，北京理工大学） ； School of AI, Beijing Institute of Technology（北京理工大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对最大覆盖选址-阻断问题，提出基于对抗学习的双智能体深度强化学习框架，实现高效求解与鲁棒决策。

SWE-Adept: An LLM-Based Agentic Framework for Deep Codebase Analysis and Structured Issue Resolution

SWE-Adept：基于LLM的深度代码库分析与结构化问题解决代理框架

Kang He, Kaushik Roy

机构 * Electrical and Computer Engineering, Purdue University（电子工程与计算机工程系，普渡大学） 纠错

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

AI总结 提出SWE-Adept双代理框架，通过代理引导的深度优先搜索进行代码定位，结合自适应规划和结构化问题解决，在SWE-Bench上提升端到端解决率最多4.3%。

Can LLMs Time Travel? Enhancing Temporal Consistency in Legal Agentic Search through Reinforcement Learning

LLM 能时间旅行吗？通过强化学习增强法律智能搜索中的时间一致性

Wei Fan, Yining Zhou, Mufan Zhang, Yanbing Weng, Yiran HU, Tianshi Zheng, Baixuan Xu, Chunyang Li, Jianhui Yang, Haoran Li, Yangqiu Song

机构 * Department of Computer Science and Engineering, HKUST, Hong Kong SAR, China（香港科技大学计算机科学与工程系） ； School of Law, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学法学院） ； Cheriton School of Computer Science, University of Waterloo, Waterloo, Canada（滑铁卢大学丘成桐计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出 LegalSearch-R1 框架，结合本地 statute RAG 和在线搜索，通过强化学习在跨修订期数据上训练，以解决法律 LLM 的时间偏差和搜索代理缺乏时间约束的问题，在13项法律任务上超越现有方法。

Comments Under Review

Scaling up Energy-Aware Multi-Agent Reinforcement Learning for Mission-Oriented Drone Networks with Individual Reward

面向任务驱动无人机网络的能量感知多智能体强化学习扩展与个体奖励

Changling Li, Ying Li

机构 * Department of Computer Science, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） ； Department of Computer Science, Colby College（科尔比学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出基于个体奖励函数的能量感知多智能体强化学习模型，利用深度Q网络解决无人机网络动态环境和电池容量限制下的轨迹规划问题，实验表明在任务密度高时成功率接近100%，且扩展性优于共享奖励模型。

Comments IEEE Internet of Things Journal

Journal ref volume=12, number=8, year=2025, pages=10640-10654

Reason--Imagine--Act: Closed-Loop LLM Decision Making with World Models for Autonomous Driving

推理--想象--行动：基于世界模型的闭环LLM自动驾驶决策

Zhengqi Sun, Yiwen Sun, Boxuan Liu, Tailai Chen, Tianxu Guo, Jiabin Liu

机构 * 1Department of Information Management, Peking University, Beijing 100871, China ； 2School of Intelligence Science ； Technology, Peking University, Beijing 100871, China ； 3State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI, Beijing 100080, China ； 4Yuanpei College, Peking University, Beijing 100871, China ； 5China Agricultural University, Beijing, China ； 6CRSC Research \& Design Institute Group Co., Ltd., Beijing, China 纠错

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

AI总结 提出Reason--Imagine--Act (RIA)闭环框架，结合LLM推理器与动作条件世界模型进行在线安全验证，在CARLA点目标协议下实现80.05%路线完成率、51.10%到达率和0.20%碰撞率。

Comments Accepted by the 2026 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2026). 8 pages, 2 figures

EVE-Agent: Evidence-Verifiable Self-Evolving Agents

EVE-Agent: 证据可验证的自我进化智能体

Yamato Arai, Yuma Ichikawa

机构 * Fujitsu Limited（富士通株式会社） ； The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN center for AIP（理化学研究所AIP研究中心） 纠错

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

AI总结 提出EVE-Agent，通过证据可验证机制确保自我进化智能体生成的训练实例包含可审计的证据片段，从而提升答案的可靠性和可解释性。

Comments 23 pages, 2 figures

Can Transformers Learn to Verify During Backtracking Search?

Transformer能否在回溯搜索中学习验证？

Yin Jun Phua, Tony Ribeiro, Tuan Nguyen, Katsumi Inoue

机构 * Yin Jun Phua (corresponding author) Institute of Science Tokyo, 2-12-1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152-8550, Japan Tony Ribeiro Centrale Nantes, CNRS, Laboratoire des Sciences du Num\'erique de Nantes, LS2N, UMR 6004, F-44000 Nantes, France National Institute of Informatics, 2-1-2 Hitotsubashi, Chiyoda-ku, Tokyo 101-8430, Japan Steelous Protocol, 8-20-32, Ginza, Chuo-ku, Tokyo 104-0061, Japan Tuan Nguyen Hanoi University of Science ； Technology, No. 1 Dai Co Viet, Hai Ba Trung, Ha Noi, Vietnam Katsumi Inoue National Institute of Informatics, 2-1-2 Hitotsubashi, Chiyoda-ku, Tokyo 101-8430, Japan 纠错

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

AI总结 本文研究了Transformer在回溯搜索中的验证能力，指出传统方法在处理轨迹数据时存在散列检索和历史纠缠问题，并提出局部化和选择性状态注意力（SSA）来解决这些问题，通过实验验证了SSA在3-SAT、图着色、Blocks World和回溯解析等任务中的有效性。

Metis: Learning to Jailbreak LLMs via Self-Evolving Metacognitive Policy Optimization

Metis: 通过自进化元认知策略优化学习 jailbreak LLMs

Huilin Zhou, Jian Zhao, Yilu Zhong, Zhen Liang, Xiuyuan Chen, Yuchen Yuan, Tianle Zhang, Chi Zhang, Lan Zhang, Xuelong Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） 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Metis框架，通过将jailbreaking重新表述为对抗性部分可观测马尔可夫决策过程中的推理时间策略优化，以提高对抗性测试的效率和效果，同时通过结构化反馈和透明推理轨迹提升可解释性，实验表明Metis在多种模型上均表现出更高的攻击成功率和更低的token成本。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Llamas on the Web: Memory-Efficient, Performance-Portable, and Multi-Precision LLM Inference with WebGPU

网络上的Llamas：基于WebGPU的内存高效、性能可移植和多精度LLM推理

Reese Levine, Rithik Sharma, Nikhil Jain, Abhijit Ramesh, Zheyuan Chen, Neha Abbas, James Contini, Tyler Sorensen

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 本文提出LlamaWeb，一种基于WebGPU的LLM推理框架，通过静态内存规划和高效模型加载减少内存开销，支持多种模型权重格式，实现了内存高效、性能可移植的LLM推理。

Comments 19 pages, 11 figures, 5 tables

APEX: Autonomous Policy Exploration for Self-Evolving LLM Agents

APEX：自主策略探索用于自演化大语言模型代理

Yibo Li, Jiashuo Yang, Zhi Zheng, Zhiyuan Hu, Yuan Sui, Shizun Wang, Yufei He, Bryan Hooi

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 本文提出APEX，一种用于自演化大语言模型代理的自主策略探索方法，通过构建和维护显式的策略空间来解决探索崩溃问题，并在多个基准测试中表现出色。

Argus: Evidence Assembly for Scalable Deep Research Agents

Argus：可扩展深度研究代理的证据组装

Zhen Zhang, Liangcai Su, Zhuo Chen, Xiang Lin, Haotian Xu, Simon Shaolei Du, Kaiyu Yang, Bo An, Lidong Bing, Xinyu Wang

机构 * MiroMind AI 纠错

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

AI总结 Argus通过将深度研究视为拼图碎片的组装过程，而非并行暴力求解整个答案，提高了大规模信息检索任务的效率和效果。

Less Back-and-Forth: A Comparative Study of Structured Prompting

少来回：结构化提示的比较研究

Saurav Ghosh, Gabriella Polach, Abdou Sow

机构 * Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校） 纠错

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

AI总结 本文研究了结构化提示设计是否能提高LLM响应质量并减少用户努力，通过比较三种提示条件，发现检查清单提示在任务完成、正确性、合规性和清晰度方面得分最高，且在质量和努力的平衡上表现最佳。

Comments 7 pages, 2 figures, 6 tables