大模型推理能力

When Your Agent Opens the Chat App: Agent-Controlled Search over Raw Chat Logs Rivals Structured Memory

当你的智能体打开聊天应用时：智能体控制的原始聊天日志搜索可与结构化记忆相媲美

Ruizhe Li, Licheng Zhang, Benfeng Xu, Mingxuan Du, Zheren Fu, Weidong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； MetaStone Technology（MetaStone科技公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出无语义结构的智能体控制搜索界面ReFind，在MemoryAgentBench等任务上，其检索准确率优于HippoRAG 2等结构化记忆系统，证明可控词汇检索可替代复杂记忆结构实现高效会话记忆任务。

Empowering Polymeric Materials Discovery by Artificial Intelligence

人工智能赋能高分子材料发现

Chenyao Ma, Linda Zhang, Yuheng Chen, Wei Du, Shangwen Fang, Zihao Jiang, Chuanyu Liu, Xinyu Ma, Rui Su, Gang Wang, Muyao Yu, Dong Zhong, Jie Zhu, Weibo Gong, Huan Gu, Limin Li, Chen Shen, Rui Wu, Zhenghao Wu, Kan Xu, Min Zhou, Donglin He, Xiayun Huang, Shan Jiang, Pengfei Ou, Jiayu Peng, Yuwei Zhang, Jie Zhao, Di Zhang, Piao Ma, Zhenghao Li, Hao Li

机构 * Suzhou MatSource Technology Co., Ltd.（苏州MatSource科技有限公司） ； Gusu Laboratory of Materials（材料Gusu实验室） ； Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR)（先进材料研究所（WPI-AIMR）） ； Frontier Research Institute for Interdisciplinary Sciences (FRIS)（交叉学科前沿研究所（FRIS）） ； State Key Laboratory of Advanced Environmental Technology, Department of Environmental Science and Engineering, University of Science and Technology of China（先进技术国家实验室，环境科学与工程系，中国科学技术大学） ； Jiangsu Key Laboratory of New Power Batteries, Jiangsu Collaborative Innovation Centre of Biomedical Functional Materials, School of Chemistry and Materials Science, Nanjing Normal University（新型动力电池江苏省重点实验室，生物医学功能材料协同创新中心，化学与材料科学学院，南京师范大学） ； Department of Chemistry, National University of Singapore（新加坡国立大学化学系） ； Thrust of Sustainable Energy and Environment, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（可持续能源与环境方向，香港科技大学（广州）） ； Department of Materials Design and Innovation, University at Buffalo（材料设计与创新系，布法罗大学） ； College of Smart Materials and Future Energy, State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers, Fudan University（智能材料与未来能源学院，聚合物分子工程国家重点实验室，复旦大学） ； School of Physical Science and Technology, Shanghai tech University（物理科学与技术学院，上海科技大学） ； The State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers and Department of Macromolecular Science, Fudan University（聚合物分子工程国家重点实验室和大分子科学系，复旦大学） ； Department of Chemistry and Materials Science, Xi'an J Liverpool University（化学与材料科学系，西安J Liverpool大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了数据基础设施、机器学习、大模型和实验室自动化如何融合成自主发现生态系统，通过自改进反馈循环实现高分子材料的预测性、可重复和可扩展创新。

An agentic framework for gravitational-wave counterpart association in the multi-messenger era

一种用于多信使时代引力波反演关联的代理框架

Yiming Dong, Yacheng Kang, Junjie Zhao, Xinyuan Zhu, Ziming Wang, Lijing Shao

机构 * Department of Astronomy, School of Physics（天文学系，物理系） ； Kavli Institute for Astronomy and Astrophysics（天体物理研究所） ； Institute for Gravitational Wave Astronomy（引力波天文研究所） ； School of Information Science and Technology（信息科学与技术学院） ； National Astronomical Observatories（国家天文台） 纠错

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

AI总结 本文提出GW-Eyes框架，利用大语言模型实现引力波与电磁信号的自动关联，支持自然语言交互，提升多信使天文研究效率。

Journal ref The Innovation 7 (2026) 101538

Morphology-Conditioned World Model for Cross-Embodiment Quadrupedal Locomotion

迈向基于形态条件的四足世界模型

Mohamad H. Danesh, Chenhao Li, Amin Abyaneh, Anas Houssaini, Kirsty Ellis, Glen Berseth, Marco Hutter, Hsiu-Chin Lin

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

AI总结 本文提出一种基于形态条件的四足世界模型，通过整合物理形态编码器和奖励归一化器，实现跨形态的零样本泛化，解决传统隐式系统识别的适应滞后问题。

FollowUpBot: An LLM-Based Conversational Robot for Automatic Postoperative Follow-up

FollowUpBot：基于大语言模型的术后自动随访对话机器人

Chen Chen, Jianing Yin, Jiannong Cao, Zhiyuan Wen, Mingjin Zhang, Weixun Gao, Xiang Wang, Haihua Shu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Guangdong Provincial People’s Hospital（广东省人民医院） 纠错

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

AI总结 该研究针对传统术后随访的局限，提出边缘部署的LLM机器人FollowUpBot，可实现自适应隐私保护的随访交互与结构化报告生成，实验验证其交互覆盖率、满意度及报告准确率均较高。

Polaris : Multi Agentic System for Conversational Enterprise Analytics

Polaris：用于对话式企业分析的多智能体系统

Varuni H K, Soham Sarkar, Jay Kumar, Goutham Krishnan, Tanvi Johari, Avinash Bharadwaj, Santosh Hegde

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

AI总结 该研究提出名为Polaris的多智能体框架，通过动态任务协调（DTC）层与ReAct风格智能体结合，实现对话式企业分析，在结构化企业数据集上验证了其高语义保真度与答案相关性，为大规模可信端到端商业智能提供了新方案。

Learning-Guided Sparsification of Dynamic Graphs in Robotic Exploration

基于学习的动态图稀疏化在机器人探索算法中的应用

Adithya V. Sastry, Bibek Poudel, Weizi Li

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学，基洛尼尔） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于Transformer的框架，利用PPO算法在机器人探索中稀疏化动态图，减少冗余信息，提升性能，实验表明该方法能有效降低图规模并提高探索一致性。

RippleMem: From Isolated Retrieval to Associative Recollection for Long-Term Agent Memory

RippleMem：从孤立检索到智能体长期记忆的关联回忆

Jingbo Ji, Lingyi Li, Xilong Cheng, Yuhao Zhou, Wenji Zhang, Yuting Tan, Yunxiao Qin

机构 * Communication University of China（中国传媒大学） ； Zhilian Yinghe Technology Co., Ltd.（智联映和科技有限公司） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication（媒体融合与传播国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 RippleMem是一种智能体长期记忆系统，以自适应关联回忆替代孤立检索，在LoCoMo、LongMemEval-S数据集上提升LLM-as-a-Judge准确率并降低图构建成本，性能优于现有方法。

Comments 22 pages, 4 figures

Don't Want Your LLM to Recommend Nuclear Strike? Try Asking It in Japanese

不想让你的大语言模型（LLM）推荐核打击？试试用日语提问

Rian Touchent

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

AI总结 该研究发现，用日语提问可降低部分LLM在核打击场景中的发动率，其机制为模型的推理语言而非输入语言，且仅适用于在英语中已存在犹豫的模型，表明LLM安全行为具语言依赖性。

Journal ref Proceedings of the 6th Workshop on Trustworthy NLP (TrustNLP 2026), Jul 2026, San Diego, United States. pp.489-502

Foam-Agent: A Large Language Model-Based Multi-Agent Framework for Automating Computational Fluid Dynamics Workflows

Foam-Agent：迈向自动化智能CFD工作流程

Ling Yue, Nithin Somasekharan, Tingwen Zhang, Yadi Cao, Zhangze Chen, Shimin Di, Shaowu Pan

机构 * Department of Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute（里士满理工学院计算机科学系） ； Department of Mechanical, Aerospace, and Nuclear Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute（里士满理工学院机械、航空航天与核工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系） ； College of Education, Zhejiang Normal University（浙江师范大学教育学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 Foam-Agent通过多智能体框架和大型语言模型，实现自动化CFD工作流程，显著提升模拟效率和成功率。

Comments 34 pages, 9 figures, 9 tables

Journal ref Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol. 461, 119271 (2026)

Convergent Detour Hijacking: Task-Preserving Resource Amplification in Skill-Based LLM Agents

收敛式绕路劫持：基于技能的大语言模型智能体中的任务保留型资源放大

Junliang Liu, Ruoyu Li, Wenxin Tang, Jingyu Xiao, Zhenyu Liu, Jingheng Xu, Laizhong Cui

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

AI总结 该研究提出收敛式绕路劫持攻击，耦合LLM智能体技能选择与规划阶段，可放大任务资源消耗，在DeepSeek-V4-Pro上80.02%的任务会被选中攻击者控制的协调器，任务完成率不变但成本显著提升。

Spark-to-Paper: End-to-End Research Paper Generation as a Composable Skill

Spark-to-Paper：作为可组合技能的端到端研究论文生成系统

Zhuoyang Qian, Biao Wu, Yiran Wang, Chris D Yan, Desan Dai, Liangwei Zheng, Jin Jiang, Junsheng Zhang, Wenhao Wang

机构 * Vast Intelligence Lab（星智实验室） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 Spark-to-Paper是在现有编码助手中实现的端到端研究论文生成系统，含13项可组合技能，在8个研究主题中实现高引用与图表有效性，提升伪造检测率，成本与耗时较低。

Comments 24 pages, 10 figures

Agent Skills Can Be Harmful: An Empirical Study of Skill-Induced Failures in LLM Agents

智能体技能可能有害：LLM智能体中技能诱导故障的实证研究

Gen Dong, Yanjie Gao, Liqun Li, Tianyin Xu, Yu Hua, Fan Yang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Microsoft（微软） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文通过提出差异分析框架，在SkillsBench等数据集上发现LLM智能体的技能会引发功能故障与效率回归，并构建SkillTriage工具，为安全复用技能提供研究方向。

Ripple-Pivot Search: Active Parallel Decoding for Diffusion Large Language Models

波纹枢轴搜索：扩散大语言模型的主动并行解码

Yushi Ye, Xu Chen, Haoyun Jiang, Jinsong Lan, Haihong Tang, Bo Han, Ivor Tsang, Yanfeng Wang, Bo Zheng, Jiangchao Yao

机构 * Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学合作中位数网络创新中心） ； Alibaba Group TMLR Group（阿里巴巴集团TMLR团队） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； A*STAR CFAR and Nanyang Technological University（新加坡科研局计算科学中心和南洋理工大学） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出RPS方法，利用dLLM解码的波纹效应，在保持生成质量的同时，大幅提升解码速度与准确率，适用于推理及代码生成任务。

CLAIM: Leading Open-domain Active Clarification of Large Language Models with Uncertainty Measurement

CLAIM：基于不确定性度量的大语言模型开放域主动澄清领先方案

Kuangzhao Yang, Ziliang Zhao, Zhicheng Dou

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） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于不确定性度量的CLAIM框架，无需人工标注，结合监督学习与强化学习训练统一澄清决策模型，实现开放域人机交互中低成本鲁棒的主动澄清。

Comments 11 pages, 4 figures, and 3 tables

Self-Evolving Embodied Agents via Skill-Harness Evolution

基于技能-工具链进化的自演化具身智能体

Peidong Wang, Zhiming Ma, Ying Chang, Xufang Luo, Xiaocui Yang, Shi Feng, Yuqing Yang, Dongsheng Li

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出免训练的SHAPER框架，通过演化技能与工具链实现冻结模型驱动的自演化具身智能体，在VLABench等数据集上验证其适配优势。

DREvo: Distilling Recalibrated Historical Experience for Harness Self-Evolution

DREvo：提炼重校准的历史经验以实现工具链自主进化

Hanghui Guo, Weijie Shi, Zhangze Chen, Shengxiang Xu, Yishu Wang, Yimei Zhang, Wangze Ni, Jia Zhu, Shimin Di

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

AI总结 针对现有工具链自主进化方法的两个局限，提出DREvo方法，通过整合三项技术提升进化稳定性，在五个基准上取得最优准确率，在两类任务上较基线实现显著性能提升。

Comments 9 pages

OpenAg: Democratizing Agricultural Intelligence

OpenAg：推动农业智能的平民化

Srikanth Thudumu, Jason Fisher

机构 * Institute of Applied Artificial Intelligence and Robotics (IAAIR)（应用人工智能与机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出OpenAg框架，结合多类技术构建农业通用人工智能系统，以解决现有农业智能系统的不足，助力符合当地实际的农业决策。

Comments 10 pages, 1 figure

IO Factory: Simulating AI-Enabled Influence Campaigns at Scale

IO Factory：大规模模拟AI驱动的影响力行动

Lukasz Olejnik, Wenchao Dong, Jonas R. Kunst, Signe Riemer-Sørensen, Tobias Herb, Meeyoung Cha, Daniel Thilo Schroeder

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Max Planck Institute for Security and Privacy（马克斯·普朗克安全与隐私研究所） ； BI Norwegian Business School（挪威商学院） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； SINTEF Digital（SINTEF数字研究所） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 IO Factory是AI驱动的大规模影响力行动模拟框架，可在受控平台中关联多环节数据，在10万智能体配置下可执行行动并生成可检查证据，支持可重复研究与红队分析。

Self-Correcting Long-Horizon Search Agents via Tree-Structured Memory

基于树状记忆的自修正长程搜索智能体

Aijun Yang, Qianxue Guo, Ziyi Huang, Yuxuan Chen, Shiyou Qian, Jian Cao

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

AI总结 提出ReTree树状记忆机制，解决LLM搜索智能体的上下文增长与错误推理问题，在四个基准上优于Full-Trajectory ReAct，准确率最高提升25.6个百分点。

The Deliberative Deficit: An Empirical Critique of LLMs in Democratic Discourse

审议缺陷：对大型语言模型在民主讨论中的实证批判

Maurice Flechtner

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

AI总结 该研究通过审议推理指数（DRI）评估1980次五智能体LLM运行，发现LLM群体讨论程序性质量与人类相当但主体间一致性提升小、视角多样性仅为人类的1/3，反转人类收敛模式，仅可作为人类推理的辅助工具而非自主审议智能体。

Comments 10 pages, archival publication at AIES 2026

MESA:Task-Adaptive Multi-Structure Evidence Selection for Long-Horizon Agent Memory

MESA：面向长视野智能体记忆的任务自适应多结构证据选择

Beidi Zhao, Yaoqi Chen, Yuru Feng, Menghao Li, Qianxi Zhang, Baotong Lu, Jianan Lu, Zhirui Wang, Xinjiang Wang, Shusen Xu, Zengzhong Li, Xiaoxiao Li, Qi Chen

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 MESA是面向长视野智能体记忆的多结构证据选择框架，通过自适应选择融合互补记忆结构，在AMA-Bench上性能优于基线且减少了证据标记使用量。

Comments 18 pages, 5 figures

CARD: Controlled Agentic Reddit Discussions for Credit Card Simulation

CARD：用于信用卡模拟的受控智能体Reddit讨论框架

Yaoning Yu, Kai-Min Chang, Ye Yu, Yi-Chia Wang, Haojing Luo, Haohan Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； U.S. Bank（美国银行） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出CARD框架，通过规划器、生成器与校准循环，结合多维度控制项生成逼真信用卡讨论线程，经多指标评估，其效果优于多种LLM模拟基线。

Evo-Bench: Can Language Models Improve Agent Harness?

Evo-Bench：语言模型能否改进智能体框架？

Lisheng Huang, Chen Yang, Hao Zhou, Huatong Song, Zongchao Chen, Ran Le, Yang Song, Wayne Xin Zhao, Tao Zhang

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） ； BOSS Zhipin（BOSS直聘） 纠错

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

AI总结 本研究推出首个智能体框架进化基准Evo-Bench，评估语言模型的自主框架优化能力，发现其在通用、搜索任务中优于人工框架，在办公任务中表现不佳，且合成框架可迁移提升各类模型。

Contextual Information Policy Optimization for Search Agents

面向搜索智能体的上下文信息策略优化

Xingyu Guo, Wei Chen, Linlin Yang, Baochang Zhang

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

AI总结 针对现有搜索智能体方法存在的先验驱动推理问题，提出CIPO框架，通过回合级信用分配对齐策略与证据使用，无需额外标注或奖励模型，在7个基准上性能优异。

ReMMD: Realistic Multilingual Multi-Image Agentic Verification for Multimodal Misinformation Detection

ReMMD: 面向多模态虚假信息检测的现实多语言多图像智能体验证

Chenhao Dang, Dantong Zhu, Jun Yang, Conghui He, Weijia Li

机构 * Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Central South University（中南大学） ； China Electronics Technology Group Corporation 15th Research Institute（中国电子科技集团公司第十五研究所） 纠错

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

AI总结 提出ReMMD框架，包含多语言多图像基准ReMMDBench和持久记忆验证器ReMMD-Agent，通过原子点分解和可重用证据集实现高效准确的多模态虚假信息检测。

Comments The project is available at https://dang-ai.github.io/ReMMD

GraFine: Retrieval-Time Refinement for Efficient Graph RAG over Corpus Graphs

FastInsight: 图形RAG中通过融合运算实现快速且有洞察力的检索

Seonho An, Chaejeong Hyun, Min-Soo Kim

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

AI总结 FastInsight通过融合运算提升图RAG检索效率和洞察力，改进检索准确性和生成质量。

Comments CIKM 2026

TS-Mob: Social and Geographical-Aware Time Series Foundation-Model Framework for Human Mobility Prediction

TS-Mob：面向人类移动性预测的社交与地理感知时间序列基础模型框架

Massimiliano Luca, Ciro Beneduce, Bruno Lepri

机构 * MobS Lab, Bruno Kessler Foundation（布鲁诺·凯瑟林基金会移动实验室） ； Department of Computer Science, University of Trento（特伦托大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 TS-Mob框架通过结合地理社交信号与天气协变量微调TimesFM模型，在多类移动性预测基准上显著优于各类基线，且在不同时间区间表现稳健。

ColluSkill: Adversarial Cross-Skill Composition for Evading Agent Skill Scanners

ColluSkill：用于规避智能体技能扫描器的对抗性跨技能组合

Puyu Zeng, Simeng Qin, Jingzhi Li, Ju Jia, Zheli Liu, Xiaojun Jia

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

AI总结 本研究提出ColluSkill攻击框架，可通过跨技能组合规避技能扫描器，攻击成功率达96.0%；还提出ChainGuard防御框架，能将攻击成功率降至22.5%，同时放行99.5%良性工作流。

Comments 9 pages, 3 figures, 4 tables

From Relevance to Execution Utility: Reward-Aware Dynamic Execution Gating for Skill-Based LLM Agents

从相关性到执行效用：面向基于技能的大语言模型智能体的奖励感知动态执行门控

Liang He, Jingbo Wen, Hongyu Gu, Hao Li, Haoyu Wang, Yixiong Chen, Kangning Cui, Xilu Wang

机构 * Tongji University（同济大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nankai University（南开大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 针对基于技能的LLM智能体执行决策难题，提出RADEG轻量型决策层，通过学习代理模型预测执行效用，在288个rollout的评估中减少不必要执行并优于基线方法