大模型推理能力

GRIMIP: A General Framework for Instance-Specific Configuration of MIP Solvers Using LLMs

GRIMIP：一种使用LLM进行MIP求解器实例特定配置的通用框架

Yidong Luo, Xuemin Chen, Chenguang Wang, Fangzhou Zhu, Tao Zhong, Tianshu Yu

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）理工学院） 纠错

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

AI总结 提出GRIMIP框架，结合大语言模型的语义推理与贝叶斯优化的高效搜索，为混合整数规划求解器配置超参数，在MIPLIB等基准上实现超过40%的原始对偶积分减少。

Signal-Driven Observation for Long-Horizon Web Agents

信号驱动观测：面向长程任务的Web智能体

Shubham Gaur, Ian Lane

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出信号驱动观测（SDO）方法，通过专用子调用读取完整DOM但仅返回任务相关元素，并由轻量信号检测器触发重新调用，解决长程Web智能体中上下文退化问题。

Comments 10 pages, 1 figure. Accepted to the Failure Modes in Agentic AI (FAGEN) Workshop at ICML 2026

A game theory for foundation models shows new paths to rational cooperation through similarity inference

基础模型的博弈论：通过相似性推理实现理性合作的新路径

Alexander Meulemans, Maciej Wołczyk, Marissa A. Weis, Rajai Nasser, Roberta Rocca, Seijin Kobayashi, Guillaume Lajoie, Angelika Steger, Blake Richards, Marcus Hutter, James Manyika, Rif A. Saurous, João Sacramento, Blaise Agüera y Arcas

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

AI总结 本文提出针对基础模型智能体的嵌入贝叶斯智能体理论模型，通过嵌入均衡机制实现相似性推理，破解经典博弈论预测的社会困境中相互背叛问题，达成稳定合作。

Comments 75 pages, 11 figures

When and Where to Look: Adaptive Visual Evidence Scheduling for Efficient Long Video Understanding

何时与何地查看：用于高效长视频理解的自适应视觉证据调度

Ke Li, Jiayu Chen, Maoliang Li, Zihao Zheng, Hailong Zou, Hengyi Zhang, Xuanzhe Liu, Xiang Chen

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

AI总结 提出无需训练的EcoFrame框架，通过熵门控预算调度和注意力引导候选提议实现高效视觉证据调度，在多个长视频理解基准上实现精度与效率的更优权衡。

Towards Improving Sequential Decision-Making in LLM Agents via Experience Memory

基于经验记忆提升大语言模型智能体的序列决策能力

Jakub Rada, Viliam Lisý

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

AI总结 本研究针对LLM智能体序列决策性能不足的问题，提出带经验记忆的智能体框架，通过对局后反思与规则提取，在不修改模型权重的情况下提升了井字棋任务的表现。

Comments 8 pages, 6 figures, 14 tables, 5 appendices, accepted at Neuro-Symbolic Intelligence for LLMs and Autonomous Agents workshop at IJCAI 2026

Enactive Artificial Intelligence: A Decision-Centric Architecture for Complex Systems

能动人工智能：面向复杂系统的以决策为中心的架构

Zuojun Max Shen, Yuan Qu, Pujun Zhang, Anbang Liu, Yunhao Liang

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

AI总结 本研究提出能动人工智能框架，通过组织世界、站点世界等四个角色构建以决策为中心的架构，拓展AI前沿，为企业与工业复杂系统的可靠AI部署提供新方向。

TumorBoard: Evidence-Grounded Multi-Agent Decision Support for Longitudinal Neuro-Oncology

TumorBoard：基于证据的多智能体纵向神经肿瘤学决策支持系统

Yantong Liu, Zheyu Zhang, Runpeng Liu, Mu Xitang, Seong-Yoon Shin, Hyun-Ae Lee

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

AI总结 TumorBoard是基于证据的多智能体纵向神经肿瘤学决策支持系统，经360例基准测试，其性能优于现有基线，安全管控模块可有效降低有害建议比例。

Schedule-Informed Temporal Fusion Forecasting of Hourly Airport Security-Checkpoint Throughput

基于航班时刻的机场安检点每小时吞吐量时间融合预测

Yinxiao Zhang, Sen Wang, Yi Gao

机构 * School of Aviation and Transportation Technology, Purdue University（普渡大学航空与运输技术学院） ； Department of Geography, The Ohio State University（俄亥俄州立大学地理系） ； College of Aeronautics and Engineering, Kent State University（肯特州立大学航空与工程学院） 纠错

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

AI总结 本研究开发了将航班时刻表转换为安检负荷信号的框架，结合时间融合Transformer模型，在机场每小时吞吐量预测中优于RNN和LSTM，可支撑安检点人员配置与规划。

When Prompts Control Robots: Prompt Injection Attacks in Multi-Agent Robotic Systems

当提示控制机器人时：多智能体机器人系统中的提示注入攻击

Neha Nagaraja, Amisha Bagari, Hayretdin Bahsi

机构 * School of Informatics, Computing, and Cyber Systems, Northern Arizona University（北亚利桑那大学信息学、计算与网络安全学院） ； Department of Software Science, Tallinn University of Technology（塔林理工大学软件科学系） 纠错

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

AI总结 本文针对基于LLM的多智能体机器人系统，系统研究了直接和间接提示注入攻击的风险、传播特性及架构对攻击成功率的影响，是该领域的首项系统性研究。

Which Modality Decides? Counterfactual Modality Attribution for Multimodal LLMs

哪种模态起决定作用？多模态大语言模型的反事实模态归因

Vahidin Hasic, Chao Wang, Luis C. Garcia-Peraza-Herrera, David Watson, Senka Krivic

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型无法确定预测驱动模态的问题，提出反事实模态归因（CMA）框架，经实验验证其能准确识别决策驱动模态，可用于多模态模型的安全审计。

Comments 9 pages, 5 figures

Toward Goal-Agnostic Joint-Embedding Predictive Control of Partial Differential Equations

迈向偏微分方程的目标无关联合嵌入预测控制

Jonathan Gallagher, Roberto Guglielmi

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对偏微分方程提出目标无关控制框架，基于联合嵌入预测架构，通过离线训练小型二维ViT编码器等，经模型预测路径积分控制器复用。在相关基准测试中，KE探测器规划提升奖励、降低误差，验证了潜在动力学与目标无关及校准可观测量用于状态控制的优势。

Comments Associated code will be open sourced alongside a later, updated submission

Language model agents show in-group trust bias invisible to standard behavioural audits

指令调优语言模型代理中类似人类的内群体偏见

Messi H. J. Lee

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 通过多代理模拟，发现指令调优语言模型在群体标签可见时表现出内群体信任偏见、行动同质性和网络同配性，且这种歧视在标准审计中不可见，但会累积为结构性不平等。

Suffix-Constrained Greedy Search Algorithms for Causal Language Models

后缀约束的贪心搜索算法用于因果语言模型

Ayoub Hammal, Pierre Zweigenbaum, Caio Corro

机构 * Université Paris-Saclay, CNRS, LISN（巴黎萨克雷大学、法国国家科学研究中心、LISN） ； Université de Rennes, INSA Rennes, CNRS, IRISA（雷恩大学、里昂国立应用科学学院、法国国家科学研究中心、IRISA） 纠错

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

AI总结 本研究提出后缀约束贪心搜索算法，用于在因果语言模型中确保最终答案的结构化提取，同时不损害性能甚至提升结果。

OR-Agent: Bridging Evolutionary Search and Structured Research for Automated Algorithm Discovery

OR-Agent：连接进化搜索与结构化研究以实现自动化算法发现

Qi Liu, Ruochen Hao, Can Li, Wanjing Ma

机构 * Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education（教育部道路与交通工程重点实验室） ； College of Transportation, Tongji University（同济大学交通运输学院） 纠错

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

AI总结 OR-Agent通过结构化树形工作流和进化-系统化构想机制，实现自动化算法发现的高效探索与科学发现。

A Taxonomy of Cognitive Capability Gaps in Generative and Agentic AI

生成式与智能体式AI中认知能力差距的分类学

Taye Akinrele, Sindhuja Penchala, Noorbakhsh Amiri Golilarz, Sudip Mittal, Shahram Rahimi

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

AI总结 本文针对制约认知AI发展的认知能力差距开展分类学综述，梳理五大维度的进展与挑战，提出ACIA架构及认知导向评估框架，为构建可靠认知AI与AGI提供路线图。

Comments 15 pages, 4 figures

ScrambleToolBench: Agents Search Exhaustively Even When Their Own Map Points to the Next Step

ScrambleToolBench：即使自身的“地图”指向下一步，智能体仍会进行穷尽式搜索

Vernon Toh, Navonil Majumder, Zhengyuan Liu, Nancy F. Chen, Soujanya Poria

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology, and Research (A*STAR)（新加坡科学、技术与研究局） 纠错

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

AI总结 针对现有工具使用基准依赖先验知识的局限，推出ScrambleToolBench交互式终端基准，评估发现当前语言模型面对环境结构变化时难以实现稳健适应。

Cross-Domain Hybrid OPD for Generalizable Search Agents

面向通用搜索智能体的跨域混合在线策略蒸馏

Hongzhan Chen, Xiaoyu Liu, Dengming Zhang, Minzhou Huang, Dongliang Xu, Jingcheng Xie, Dongxiang Fang, Bowen Qin, Minsheng Hao, Yaozong Shen, Xiaojun Quan, Mona Zhou, Haosheng Zou, Jeff Chen

机构 * Yuanbao Team, Tencent Shanghai Innovation Institute（腾讯上海研究院元宝团队） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于混元3架构的元宝搜索智能体训练框架，通过跨域混合在线策略蒸馏联合优化搜索专业化与通用能力，缓解对齐损耗，在现实搜索场景中实现两者的良好平衡。

A Contractualist Argumentation Framework for Moral Decision-Making

用于道德决策的契约论论证框架

Luis Marcos-Vidal, Giulio Antonio Abbo, Tony Belpaeme

机构 * Hospital del Mar Research Institute（德尔马医院研究所） ； Ghent University（根特大学） ； imec（imec研究院） 纠错

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

AI总结 该研究针对自主智能体在共享环境中需处理冲突利益的道德决策问题，提出基于Scanlon契约论的、扩展了价值过滤的ASPIC+契约论论证框架，经实例验证其有效性并探讨了与现有方法的关联。

Comments 9 pages; to appear in the proceedings of the Fourth International Workshop on Value Engineering in AI (VALE 2026)

DeepVoyager-VL: Incentivizing Vision-in-the-Loop Search for Long-Horizon Multimodal Agents

DeepVoyager-VL：为长视野多模态智能体激励视觉在环搜索

Huanyao Zhang, Jiepeng Zhou, Runhao Zhao, Yanzhe Shan, Jiaoyang Chen, Bowen Zhou, Bo Li, Fang Wang, Jialong Wu, Zhengwei Tao, Lang Mei, Xiaohan Yu, Liyan Liu, Chong Chen, Wentao Zhang

机构 * PKU（北京大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； NUDT（中国人民解放军国防科技大学） ； OUC（中国海洋大学） ； HITSZ（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Huawei Cloud BU（华为云业务部） 纠错

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

AI总结 针对现有多模态深度搜索忽视视觉中间推理作用的局限，提出DeepVoyager-VL框架，构建多模态事件图合成数据，设计智能体框架实现主动视觉获取，经10个基准实验验证其有效性。

Can Urban Blight Be Accessed with Vision-language Models: A Case Study in Detroit

能否用视觉-语言模型评估城市衰败：以底特律为例

Xiaohao Yang, Aohua Tian, Derek Van Berkel, Xu Qiang, Mark Lindquist

机构 * School for Environment and Sustainability（环境与可持续发展学院） ； School of Information（信息学院） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本研究以底特律为案例，提出基于开源大视觉-语言模型的多视角住宅衰败评估框架，经实验验证该框架可低成本跟踪住房状况，为传统调查提供补充。

Comments 19 pages, 11 figures

MNC: Scope-Bound Semantic Declassification for Private LLM-Agent Communication

MNC：面向私有大语言模型智能体通信的范围受限语义解密

Jinghan Xu, Longze Fan, Zeyuan Wang, Xinjin Li, Hankai Liu

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

AI总结 该研究针对多智能体LLM系统的隐私泄露问题，提出范围受限语义解密协议MNC，通过绑定披露范围实现授权信息传递，阻止未授权操作，为私有LLM智能体系统提供实用通信边界。

SyncPlan: Long-Horizon LLM Coordination with Explicit Synchronization and Adaptive Correction

SyncPlan：通过显式同步与自适应修正实现长视 Large Language Model（大语言模型，LLM）协调

Shen You, Xiaoming Zhu, Weining Weng, Hefei Mei, Weixuan Wang, Zhongshen Li, Zeji LI, Ye-Wen Wang, Zijun Liao, Juchao Zhuo, Yang Wei, Fuhao Qiu, Siqin Li, Zhenjie Lian, Danei Gong, Junkai Ji, Xiangtao Li, Qiuzhen Lin, Liang Wang, Ka-Chun Wong

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

AI总结 SyncPlan 是用于长视 LLM 多智能体协调的“规划-执行-修正”框架，通过显式同步、自适应修正及轻量级计划过时检测器优化，在低耗时下实现了超越现有方法的任务成功率。

GraphIR: Architecture-Level Search States for LLM-Guided Neural Architecture Evolution

GraphIR：面向大语言模型引导的神经架构演化的架构级搜索状态

Zhen Liu, Wanqi Zhou, Shuanghao Bai, Yuhan Liu, Jinjun Wang, Jingwen Fu

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

AI总结 针对LLM引导NAS中代码级表示无法满足架构变异需求的问题，提出架构感知中间表示GraphIR，在六个下游基准中集成到OpenEvolve后实现最佳搜索性能。

Deep Agentic Search for Repository-Level Code Question Answering: An Empirical Study

面向仓库级代码问答的深度智能体搜索：一项实证研究

Amirkia Rafiei Oskooei, Bora Ilci, Alperen Kayim, Mehmet Egemen Uzun, Berat Can, Kaan Emre Kara, Ozan Orhan, Mehmet S. Aktas

机构 * Yildiz Technical University（伊兹丁技术大学） ； Intellica Business Intelligence（英特利卡商业智能） 纠错

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

AI总结 该研究在SWE-QA基准上对比语义搜索与深度智能体搜索的代码问答效果，发现语义搜索正确率更高、成本更低，深度智能体搜索存在交接环节的新失败问题。

Comments 41 pages, 21 figures, 6 tables. Under review at a journal

BiCAA: Bidirectional Credit Assignment for Search-Augmented Agent

BiCAA：面向搜索增强智能体的双向信用分配

Yibin Huang, Bin Xu, Hailong Cao, Conghui Zhu

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

AI总结 针对搜索增强智能体多步搜索任务中普通GRPO的稀疏监督问题，提出BiCAA双向信用分配框架，融合前向可解性增益与后见成功关键性构建密集过程奖励，实现稳定策略优化并取得有竞争力的QA性能。

RH-RAG: Trustworthy Long-Form Generation for Privacy-Constrained Settings

RH-RAG：适用于隐私受限场景的可信长文本生成

Raj Shekhar Singh

机构 * Indian Institute of Technology, Roorkee（鲁尔基印度理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对隐私受限场景下的长文本生成难题，提出基于本地语言模型的多智能体框架RH-RAG，通过三阶段协同生成与双层检索索引提升生成质量，且兼顾数据隐私。

Comments accepted in KDD 2026 SeT-LLM Workshop

From AI Technical Debt to Agentic Technical Debt: A Systematic Mapping of Root Causes and Manifestations in Agentic AI Systems

从AI技术债务到智能体技术债务：智能体AI系统中根本原因与表现形式的系统映射

Muhammad Tukur, Hayatullahi B. Adeyemo, Tao Chen, Nour Ali, Anis Zarrad, Marco Agus, Rick Kazman, Rami Bahsoon

机构 * University of Birmingham（伯明翰大学） ； Bournemouth University（伯恩茅斯大学） ； Brunel University London（伦敦布鲁内尔大学） ； HBKU（哈迈德·本·哈利法大学） ； University of Hawaii（夏威夷大学） 纠错

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

AI总结 本文针对智能体AI系统引入智能体技术债务（AgTD）概念，通过转换方法建立AITD到智能体表现的系统映射，明确其影响并提出管理框架与研究议程。

Comments 32 pages, 7 figures, 7 tables, submitted to IEEE Transactions on Software Engineering

PROGRESS: Coverage-guided RL to Train Search-augmented LLM Agent

PROGRESS：基于覆盖引导的强化学习训练搜索增强型大语言模型智能体

Sudipta Paul, Vijay Srinivasan, Vivek Kulkarni, Aounon Kumar, Yashas Malur Saidutta, Wenbo Li, Srinivas Chappidi

机构 * AI Center-Mountain View, Samsung Electronics（三星电子山景城人工智能中心） 纠错

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

AI总结 针对搜索增强型大语言模型智能体结果级奖励监督不足的问题，提出PROGRESS方法，通过教师引导的覆盖奖励结合R1框架训练，提升了智能体任务性能，凸显了搜索策略监督的重要性。

Comments Accepted in Interspeech 2026

A New Role for Relevance: Guiding Corpus Interaction in Agentic Search

相关性的新作用：在智能搜索中指导语料库交互

Jiangnan Li, Yuqing Li, Mo Yu, Jinchao Zhang, Jie Zhou

机构 * Tencent（腾讯） ； IIE-CAS（中国科学院计算技术研究所） 纠错

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

AI总结 研究提出相关性在智能搜索中作用新观点，介绍相关性感知的RipGrep搜索代理RARG，它能将相关性转化为语料库交互执行先验，提供从粗到细的相关性指导，在浏览问答和检索中提升准确性与效率，实现更快更可靠的搜索收敛。

Comments code is available at https://github.com/LeqsNaN/RARG

BioInsight: Multi-Agent Orchestration for Interactive Biomedical Knowledge Discovery

BioInsight: 面向交互式生物医学知识发现的多智能体编排

Jieyi Wang, Bingxuan Li, Nanyi Jiang, Desong Meng, Zirui Fan, Yuxin Guo, Jiayu Liu, Kunlun Zhu, Eddie Yang, Xiusi Chen, Pan Lu, Bingxin Zhao

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体系统BioInsight，通过交互式界面生成替代静态报告，实现疾病证据的组织、推理与可视化，在多项生物医学任务中取得最优性能。

Comments Update some experiments and contents