AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
社会模拟中生成式智能体的步骤级偏好学习
机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Xiongan AI Institute（雄安人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； USTC（中国科学技术大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究基于大语言模型的生成式智能体模拟人类行为时中间步骤注释稀缺问题，引入交互式模拟界面收集步骤级人类偏好监督，经监督微调算法和直接偏好优化方法进行步骤级偏好学习，提升模拟效果，证明步骤级人类监督是有效训练信号。
Comments WAICA2026
NeuroGRIP：用于基于知识的脑电图癫痫诊断的检索增强图细化
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对脑电图癫痫诊断难题，提出NeuroGRIP框架，结合外部医学知识校准脑电图图。通过构建知识库、利用大语言模型提取知识图，经对齐感知查询和相似性搜索检索关系证据，提升诊断准确性与可解释性，为临床诊断提供新框架。
多头潜在控制：大语言模型智能体决策的统一接口
机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Huawei Technologies Canada Co., Ltd.（华为加拿大技术有限公司）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究大语言模型作智能体时的决策控制问题，提出多头潜在控制方法，通过读取冻结模型的隐藏状态轨迹生成控制信号，能在不修改模型的情况下进行事后适配，改善多模型系统质量成本权衡，减少大模型使用并提高工具使用决策质量。
将人工智能与动态人机工作流程对齐
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California Irvine（加州大学欧文分校）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究现实世界中人类与人工智能交互的动态本质，主张从静态模拟对齐转向交互式互补对齐，通过对比现有对齐与轨迹级视图形式化差距，借鉴多学科见解指出挑战，最后概述开发与人类交互对齐的人工智能系统的研究议程。
用于自主无人机群搜索和救援的智能三级学习架构
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文针对无人机群搜索和救援提出智能三级学习架构，集成三种学习机制，通过架构契约形式化，引入群体元认知，有进展函数和主整合定理，解决了现有分层强化学习方法的五个基本限制。
Comments 9 pages
LQCDMaster：用于格点量子色动力学研究的智能科学计算
机构 * School of Physics and Astronomy（物理与天文学院） ； Tsung-Dao Lee Institute（李政道研究所） ； State Key Laboratory of Dark Matter Physics（暗物质物理国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Zhiyuan College（智远学院） ； School of Physics（物理学院） ； SciLand ； Institute of Quantum Matter（量子物质研究所） ； Department of Physics（物理系）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对格点量子色动力学研究实际应用受限问题，提出LQCDMaster智能体，结合智能规划等技术将自然语言任务转化为计算工作流程。经实验评估，其能精确再现多数任务，大幅缩短实现时间，开创智能科学计算范式，促进相关研究。
Comments 17 pages, 4 figures
通过概念引导实现鲁棒的上下文分割
机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（厦门大学多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出概念引导的上下文分割（CG-ICS），通过提取参考图像的高层语义概念而非仅依赖低层视觉匹配，结合文本概念与视觉示例，显著提升分割准确性和鲁棒性。
Comments ECCV 2026
通过消息序列图实现LLM代理的可证明协调
机构 * Université Paris-Saclay, CNRS, ENS Paris-Saclay, LMF, Gif-sur-Yvette, France（巴黎萨克雷大学、法国国家科学研究中心、巴黎萨克雷高等师范学院、LMF、法国吉夫-sur-耶vette） ； Institut Universitaire de France, Paris, France（法国国家科学院、巴黎，法国）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于消息序列图的领域特定语言，用于规范LLM代理协调，解决死锁和消息类型不匹配等问题，通过语法引导投影生成无死锁的局部代理程序，并展示如何在LLM非确定性基础上建立协调属性。
Comments 42 pages; accepted at ISoLA 2026
量化预算约束下代理LLM搜索中的准确性与成本影响
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究探讨了预算约束下代理LLM搜索中搜索深度、检索策略和完成预算对准确性和成本的影响，并提供了可重复的评估方法和实验结果。
Comments Accepted in 2026 Language Resources and Evaluation Conference (LREC)
用于摊销贝叶斯推理的神经架构：统计基础与实证评估
机构 * Department of Mathematics and Statistics, Indian Institute of Technology Kanpur（数学与统计学系，印度理工学院坎浦尔分校） ； Marshall School of Business, University of Southern California（马歇尔商学院，南加州大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 探讨用于摊销贝叶斯推理的神经架构，从统计角度分析前馈网络等架构如何支持摊销推理，通过模拟研究评估其在不同场景下的表现，展现其优势与局限。
Comments 32 pages, 8 figures, 3 tables
AgenticData：一种用于异构数据的智能数据分析系统
机构 * Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对现有非结构化数据分析系统依赖专家且成本高、耗时久的问题，AgenticData通过反馈驱动规划技术及多智能体协作策略，将自然语言查询转换为语义计划并优化执行，经测试在多个基准测试中准确率超现有方法。
用于安全且符合道德的自动驾驶车辆的人在回路机器学习：原理、挑战与机遇
机构 * IEEE
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文针对自动驾驶车辆面临的挑战，对人在回路机器学习进行教程式综述，涵盖课程学习、人在回路强化学习、人在回路大语言模型、主动学习等方法及道德原则，以推动安全且符合道德的自动驾驶发展。
Comments 19 pages, 4 figures
TRACE：通过信用估计进行长期奖励分配的回合级奖励分配
机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Microsoft Research（微软研究院）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对多轮智能体训练后的信用分配难题，提出TRACE方法，通过特定状态转换、对数概率获取及转换等步骤进行奖励分配。该方法无需额外训练，在长期复杂搜索任务中显著提升基础模型工具使用能力，在基准测试中表现良好且学习曲线更佳。
Comments 26 pages
Harness手册：使不断演进的智能体框架具有可读性、可导航性和可编辑性
机构 * Tencent（腾讯） ； Indiana University（印第安纳大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究智能体框架演进中行为定位难的问题，提出通过Harness手册和行为引导的渐进式披露，以行为为中心自动合成框架表示并辅助规划，提高行为定位和编辑计划质量，助力复杂智能体系统发展。
Comments 29 pages, 6 figures. Project page: https://ruhan-wang.github.io/Harness-Handbook/
STEP：通过时间和教育轨迹建模进行职业路径推荐
机构 * AIDA-IDLab, Ghent University（AIDA-ID实验室，根特大学）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究利用大语言模型从简历获取职业轨迹数据，提出STEP职业路径推荐系统，通过集成时间衰减GRU、FiLM及注意力序列池化预测下一份工作，引入ROUTE改进职业表示，在多数据集评估中优于基准，还公开了数据集和代码。
冲突情境下心智理论的人工智能因果模型
机构 * Institute for Creative Technologies, University of Southern California（南加州大学创意技术研究所）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出结构因果模型，将心智理论视为由情境和主体条件激活的机制，通过三条因果路径决定何时进行心智化，提升AI社会推理的准确性和效率。
从奖励黑客激活到智能体风险状态：LLM智能体中的上下文校准机制监控
机构 * University of Cambridge（剑桥大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究通过分析ReAct风格智能体在Gameable ALFWorld和WebShop环境中的奖励黑客行为，提出结合激活状态、熵和决策上下文的上下文校准监控方法，以更准确评估智能体风险。
BAT-RM：一种用于临床部署的宫颈癌放疗自动轮廓勾画的具有区域感知多向曼巴的边界感知变换器
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对宫颈癌放疗自动轮廓勾画问题，提出BAT-RM混合架构，集成多种技术。该架构在多机构数据实验中性能卓越，提升了初级肿瘤学家的交并比并减少轮廓勾画时间，临床部署后缩短患者等待时间，体现了严格研究流程对患者的益处。
智能物联网络：用于闭环物联网编排的联网人工智能代理
机构 * New York University, Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 介绍智能物联网络（IoAT）架构框架，它集成多种技术成统一闭环编排框架，由多层通过自主AI代理连接，用半形动态规划框架形式化问题，以智能建筑编排为例，还讨论了相关关键研究挑战。
用于乳腺癌治疗建议的智能体系统
机构 * Spesia（斯佩西亚） ； Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo（圣保罗大学医学院） ； Laboratory of Artificial Intelligence Applied to Bioinformatics, SEPT, Universidade Federal do Paraná (UFPR)（巴拉那联邦大学人工智能应用于生物信息学实验室，SEPT） ； Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR)（巴拉那天主大学）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究评估用于乳腺癌治疗建议的智能体LLM系统，用72个真实临床病例和1147个特定病例量表，比较七种流程，最佳配置全局得分为0.594±0.025，工具使用和智能体自主性影响各异，虽能生成相关建议，但用于无监督临床使用仍不足。
Comments Under peer review. Source code available at: https://github.com/GRUPOMED4U/breast_cancer_agents_paper
迈向自我进化智能体：一种受人类启发的遗传网络编程自适应探索-利用框架
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究受人类发育模式启发，提出人类启发的遗传网络编程（HGNP）框架，通过新型自适应交叉、变异算子及循环消除机制，动态调节遗传网络编程中探索与利用的平衡，提升了智能体策略性能，且可应用于多种GNP变体。
Catalyst-Agent：基于LLM Agent的自主异质催化剂筛选
机构 * Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（卡内基梅隆大学机械工程系，匹兹堡，PA 15213，USA） ； Department of Chemical and Biomolecular Engineering, University of Nebraska--Lincoln, Lincoln, NE 68588, USA（内布拉斯加大学林肯分校化学与生物分子工程系，林肯，NE 68588，USA）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出Catalyst-Agent，一种基于MCP服务器和LLM的AI代理，通过OPTIMADE API探索材料数据库、利用UMA模型计算吸附能，实现闭环自主催化剂筛选，在ORR、NRR和CO2RR反应中成功率达33-41%。
大语言模型的战略行为：游戏结构与情境框架
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文研究三种大语言模型在不同博弈结构和情境框架下的战略决策能力，揭示其在抽象推理和情境适应方面的差异与局限。
Comments 25 pages, 12 figures
Journal ref Lorè, N., Heydari, B. Strategic behavior of large language models and the role of game structure versus contextual framing. Sci Rep 14, 18490 (2024)
全决策：一种用于全模态问答的渐进式证据状态智能体系统
机构 * Institute of Neuroscience, Chinese Academy of Sciences（中国科学院神经科学研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究全模态问答中证据分散问题，提出全决策系统，将问答转化为证据闭合过程，维护结构化证据状态，通过确定性状态更新处理异构观察，提升了准确率，验证了证据状态控制在多步证据寻求中的作用。
NVAITC人工智能科学家：一个受治理的端到端研究系统——以高血压全基因组关联研究为例
机构 * Department of Medical Research, China Medical University Hospital（中国医药大学附设医院医学研究部） ； Master Program for Digital Health Innovation, China Medical University（中国医药大学数字健康创新硕士项目） ； Laboratory for Statistical and Translational Genetics, RIKEN Center for Integrative Medical Sciences（理化学研究所综合医学科学中心统计与转化遗传学实验室） ； AI-Driven Genomic Medicine and Drug Discovery Lab, China Medical University Hospital（中国医药大学附设医院人工智能驱动的基因组医学与药物发现实验室）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究以高血压GWAS为例，介绍受治理的端到端智能研究系统NAIS，其集成多种功能。通过真实数据验证，NAIS能支持生物医学发现，规划队列提取等，重现高血压基因座，在药物性肝损伤预测中也有成果，可产生与专家主导流程相当的输出。
Comments 22 pages, 6 figures, 4 tables
在闭环去中心化交易所模拟器中基于动态费用的执行强化学习
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究在闭环去中心化交易所模拟器中，针对动态费用下的执行问题，采用构建最小闭环模拟器及小深度Q网络的方法，得出该方法能减少执行缺口，且优势集中在动态费用环境中的结论。
迈向沉思型大语言模型：心理健康领域中评估与增强大语言模型对齐性的模块化框架
机构 * Purdue University（普渡大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Yixue Research Institute（易学研究所）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对新模型等涌现使评估沉思原则增强大语言模型对齐性具挑战的问题，提出模块化可扩展评估框架，能集成新元素并重现先进结果，支持交叉评估，其提示模块便于纳入伦理视角，为跨学科研究及有益人机生态系统奠定基础。
Comments Accepted as an oral presentation at HARMONY 2026 (Human-centered AI Research for Mental Health, an Open Networking Symposium), co-located with IEEE/ACM Conference on Connected Health: Applications, Systems, and Engineering Technologies (CHASE 2026) held in Pittsburgh, August 6, 2026
迈向自主且可审计的医学成像模型开发
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Lehigh University（里海大学）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对医学成像模型开发困难的问题，提出AMID自主多代理框架。该框架含数据条件方法规划和验证引导两阶段优化，经20个医学成像任务验证，其性能优于通用MLE系统，能将特定任务模型开发转变为高效可审计的代理工作流程。
Comments 18 Pages
清晰的直觉还是真正的分析？评估大语言模型作为评审员的同行评审中的认知可靠性基准
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究大语言模型评审员与人类评审员对同行评审评估的差异，将卡尼曼双过程理论转化为评分标准并发布Kahneman4Review基准，通过多方面发现揭示问题，强调可靠基准应区分分析形式与认知功能并给出设计选择。
Comments Preprint
GRASP：用于智能检索增强生成的粒度感知搜索策略
机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe Research（Adobe 研究院）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究智能体检索增强生成中模型决策难题，提出GRASP强化学习框架，训练智能体协调互补检索工具，实验表明其提升检索召回率和问答性能，还展现出可解释行为，凸显协调检索信号和上下文粒度对智能体推理的关键作用。
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