大模型推理能力

DuMate-DeepResearch: An Auditable Multi-Agent System with Recursive Search and Rubric-Grounded Reasoning

DuMate-DeepResearch：一种具有递归搜索和基于评分准则推理的可审计多智能体系统

Lingyong Yan, Can Xu, Yukun Zhao, Wenxuan Li, Qingyang Chen, Jiulong Wu, Wenli Song, Xiangnan Li, Weixian Shi, Yiqun Chen, Xuchen Ma, Yuchen Li, Jiashu Zhao, Shuaiqiang Wang, Jianmin Wu, Dawei Yin

机构 * Baidu AI Cloud（百度AI云） 纠错

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

AI总结 提出DuMate-DeepResearch多智能体框架，通过解耦智能体核心与工具生态、引入图动态规划、递归双层执行和基于评分准则的测试时优化，在深度研究基准上取得最优结果。

Comments Technical report by the DuMate Team. 26 pages, 6 figures, 4 tables

Beyond Prompt-Based Planning: MCP-Native Graph Planning-based Biomedical Agent System

超越基于提示的规划：基于MCP原生图规划的生物医学智能体系统

Zhangtianyi Chen, Florensia Widjaja, Wufei Dai, Xiangjun Zhang, Yuhao Shen, Juexiao Zhou

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出BioManus系统，通过将异构生物信息学工具编译为标准MCP服务器并构建类型化异构图，实现基于图结构的规划，解决工具混淆和上下文效率问题，在BioAgentBench和LAB-Bench上提升执行准确性和工作流有效性。

GroupTravelBench: Benchmarking LLM Agents on Multi-Person Travel Planning

GroupTravelBench: 多人群组旅行规划中LLM智能体的基准测试

Xiang Cheng, Yulan Hu, Lulu Zheng, Zheng Pan, Xin Li, Yong Liu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学首都人工智能学院） ； AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） 纠错

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

AI总结 提出GroupTravelBench基准，通过多用户多轮对话任务评估LLM智能体在偏好获取、冲突协调和公平规划三方面的能力。

Comments work in process

Beyond Correctness: Rewarding Faithful Reasoning in Retrieval-Augmented Generation

超越正确性：在检索增强生成中奖励忠实推理

Zhichao Xu, Zongyu Wu, Yun Zhou, Aosong Feng, Kang Zhou, Sangmin Woo, Kiran Ramnath, Yijun Tian, Xuan Qi, Weikang Qiu, Lin Lee Cheong, Haibo Ding

机构 * AWS AI Fundamental Research（AWS人工智能基础研究） ； The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出VERITAS框架，通过细粒度轮次级忠实性奖励强化学习，提升检索增强生成中推理步骤的忠实性，同时改善任务性能。

Comments TMLR Camera Ready Update

TravelEval: A Comprehensive Benchmarking Framework for Evaluating LLM-Powered Travel Planning Agents

TravelEval：评估基于LLM的旅行规划代理的综合基准框架

Weiyi Chen, Shuaixiong Wang, Ziyun Gao, Kaichun Hu, Wangze Ni, Shimin Di, Chen Jason Zhang, Lei Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Southeast University（东南大学） ； HKUST (GZ) & HKUST Guangzhou（香港科技大学（广州）& 香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 针对现有基准过度关注约束合规、缺乏真实性和多维评估的问题，提出TravelEval，通过六维评估框架、真实数据沙盒和模拟全局评估方法，全面评估LLM在旅行规划中的表现。

Comments 31pages, 8 figures, accepted by KDD 2026

EMBGuard: Constructing Hazard-Aware Guardrails for Safe Planning in Embodied Agents

EMBGuard：为具身智能体安全规划构建危险感知护栏

Dongwook Choi, Taeyoon Kwon, Bogyung Jeong, Minju Kim, Yeonjun Hwang, Hyojun Kim, Byungchul Kim, Young Kyun Jang, Jinyoung Yeo

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Department of Biomedical Engineering（生物医学工程系） ； the Department of Intelligent Precision Healthcare Convergence, Sungkyunkwan University（智能精准医疗融合系，全州大学） ； Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（人工智能系，延世大学） 纠错

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

AI总结 提出首个基于MLLM的具身安全护栏EMBGuard，通过解耦物理风险推理与智能体策略，评估（视觉观察，动作）对来识别危险配置并提供自然语言解释，同时构建训练数据集EMBHazard和基准测试EMBGuardTest，在紧凑模型尺寸下达到与专有MLLM竞争的性能并降低误报率。

Comments Accepted at ICML 2026

Deconstructing Spatial Complexity: Hierarchical Decomposition for LLM Spatial Reasoning

解构空间复杂性：用于LLM空间推理的层次分解

Yi Wang, Haojie Lu, Zhaofan Zhang, Li Chen, Sihong Xie

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出一种层次任务分解方法，结合MCTS引导的组相对策略优化（M-GRPO），通过改进中间状态选择和规划能力，显著提升LLM在导航、规划和策略游戏等空间任务中的表现。

Comments 8 pages

DisasterBench: Benchmarking LLM Planning under Typed Tool Interface Constraints

DisasterBench: 在类型化工具接口约束下基准测试LLM规划

Zhitong Chen, Kai Yin, Weifeng Zhang, Zhiyuan Wang, Xiangjue Dong, Chengkai Liu, Zhewei Liu, Yiming Xiao, Ali Mostafavi, James Caverlee

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 提出DisasterBench基准，通过类型化工具接口评估LLM在灾害响应中的结构化多智能体规划能力，并引入首次故障点（FPoF）方法进行步骤级故障归因，揭示语义推理与执行约束之间的差距。

Do Agents Think Deeper? A Mechanistic Investigation of Layer-Wise Dynamics in Sequential Planning

智能体思考得更深吗？顺序规划中层间动力学的机制研究

Zhenyu Cui, Xiangzhong Luo

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

AI总结 通过残差流探针、因果层跳跃干预和有效深度测量，研究了大型语言模型在自主智能体任务（多轮规划、工具使用、迭代状态更新）中层间动态的差异，发现智能体推理表现出与静态任务不同的深度分布，随着轨迹展开，模型逐步招募更多更深层，且后期出现更强的长距离层间依赖，同时残差更新从稳定特征积累转向重复校准，有效深度分析揭示了语义方向形成较早而深层对稳定最终输出仍必要的构建-精炼差距。

FinBoardBench: Benchmarking Dynamic Wealth Management and Strategic Financial Reasoning of LLMs via Board Game Simulations

FinBoardBench: 通过棋盘游戏模拟基准测试大语言模型的动态财富管理和战略金融推理

Xuesi Hu, Peng Wang, Jinpeng Miao, Xilin Tao, Caiwei Li, Yue Ma, Jie He, Qiancheng Zhang, Yuntao Zou, Dagang Li

机构 * School of Computer Science and Engineering, Macau University of Science and Technology, Macau, China（1 计算机科学与工程学院，澳门科技大学，澳门，中国） ； School of Economics, Anhui University, Anhui, China（2 经济学院，安徽大学，安徽，中国） ； SKLPlanets, Macau University of Science and Technology, Macau, China（3 SKLPlanets，澳门科技大学，澳门，中国） ； Department of Computer and Information Science, University of Macau, Macau, China（4 计算机与信息科学系，澳门大学，澳门，中国） ； School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Hubei, China（5 能源与动力工程学院，华中科技大学，湖北，中国） 纠错

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

AI总结 提出基于三款经典金融棋盘游戏的评估套件FinBoardBench，测试大语言模型在动态财富管理、企业投资收购和竞争谈判等综合金融技能，发现模型虽具备基本规划能力但无法将静态推理转化为成功动态决策。

Comments Preprint

OralAgent: Integrating Reasoning, Tools, and Knowledge for Interactive Dental Image Analysis

OralAgent: 融合推理、工具与知识的交互式牙科影像分析

Jing Hao, Siyuan Dai, Yongxin Zhang, Yuci Liang, Jiamin Wu, Jiahao Bao, Yuxuan Fan, Zanting Ye, Yanpeng Sun, Xinyu Zhang, Ming Hu, Liang Zhan, James Kit Hon Tsoi, Linlin Shen, Junjun He, Kuo Feng Hung

机构 * Faculty of Dentistry, the University of Hongkong, Hong Kong SAR, China（香港大学牙科学院，中国香港特别行政区） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA（匹兹堡大学电气与计算机工程系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡） ； Shenzhen University, China（深圳大学，中国） ； Department of Craniomaxillofacial Surgery, Shanghai Ninth People’s Hospital, China（上海第九人民医院口腔颌面外科部，中国） ； Nanyang technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, China（南方医科大学生物医学工程学院，中国） ； Singapore University of Technology and Design, Singapore（新加坡科技设计大学，新加坡） ； University of Auckland, new zealand（奥克兰大学，新西兰） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory , China（上海人工智能实验室，中国） 纠错

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

AI总结 提出首个牙科专用AI智能体OralAgent，通过集成22种视觉分析工具和368本经典牙科教科书，实现多模态推理、工具决策与知识检索的自动化框架，在多个基准上达到最优性能。

Comments 14 pages, 7 figures, 6 tables

Retrieval as Reasoning: Self-Evolving Agent-Native Retrieval via LLM-Wiki

检索即推理：通过LLM-Wiki实现自我进化的智能体原生检索

Haoliang Ming, Feifei Li, Xiaoqing Wu, Wenhui Que

机构 * Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出LLM-Wiki系统，将外部知识组织为可编译、可组合、自进化的Wiki页面，通过工具调用接口实现搜索、阅读和链接跟踪操作，并引入错误簿进行持续自纠正，在多项多跳问答基准上取得最优结果。

Comments 15 pages, 3 figures, 10 tables, 1 algorithm

LLM-guided Hierarchical Search for End-to-end Reasoning Intensive Retrieval

LLM引导的层次化搜索用于端到端推理密集型检索

Nilesh Gupta, Wei-Cheng Chang, Ngot Bui, Cho-Jui Hsieh, Inderjit S. Dhillon

机构 * UT Austin（得克萨斯大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 本文提出LATTICE，一种无需嵌入模型的LLM引导层次化搜索方法，通过LLM构建搜索索引并校准路径聚合遍历，在推理密集型基准上达到与最优微调集成基线相当的性能。

ChainFlow-VLA: Causal Flow Planning with Vision-Language Models

ChainFlow-VLA: 基于视觉语言模型的因果流规划

Xiyang Wang, Xinlin Wang, Tingguang Zhou, Gong Chen, Xingtai Gui, Zhi Xu, Xiaolei Wu, Feiyang Tan, Hangning Zhou, Mu Yang

机构 * Afari Intelligent Drive（阿法瑞智能驾驶） ； Tianjin University（天津大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

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

AI总结 提出ChainFlow-VLA框架，通过自回归生成因果轨迹模式与扩散残差校正的统一概率模型，结合视觉语言模型语义先验，实现自动驾驶中鲁棒的轨迹规划，在NAVSIM v1排行榜上达到94.85分，匹配人类水平。

ALIGN: A Vision-Language Framework for High-Accuracy Accident Location Inference through Geo-Spatial Neural Reasoning

ALIGN：一种通过地理空间神经推理进行高精度事故位置推断的视觉-语言框架

MD Thamed Bin Zaman Chowdhury, Moazzem Hossain

机构 * Department of Civil Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学土木工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出ALIGN框架，通过视觉-语言模型整合文本和图像数据，以高精度推断事故位置，显著优于传统文本解析方法，实现了亚公里级的定位精度。

Embodied Task Planning via Graph-Informed Action Generation with Large Language Models

通过大型语言模型的图引导动作生成进行具身任务规划

Xiang Li, Ning Yan, Masood Mortazavi

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Futurewei Technologies（未来科技） 纠错

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

AI总结 本文提出GiG框架，通过图神经网络编码环境状态并构建动作连接执行轨迹图，结合有限前瞻性模块提升具身代理的规划能力，在三个具身规划基准测试中取得显著性能提升。

Comments Accepted by ICML 2026

Reasoning Can Be Restored by Correcting a Few Decision Tokens

通过纠正少量决策标记来恢复推理能力

Changshuo Shen, Leheng Sheng, Yuxin Chen, An Zhang, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了基础模型在生成过程中推理优势的稀疏性，提出了一种基于分歧指导的标记干预方法，在少量干预下显著恢复甚至超越了同规模推理模型的性能。

Comments Accepted at ICML 2026

Pedestrian-Aware LLM-Driven Behavioral Planning for Autonomous Vehicles

面向行人的LLM驱动行为规划用于自动驾驶车辆

Aidana Baimbetova, Haruki Yonekura, Hamada Rizk, Hirozumi Yamaguchi

机构 * The University of Osaka, Japan（大阪大学，日本） ； RIKEN Center for Computational Science, Japan（日本计算科学研究中心） ； Tanta University, Egypt（埃及塔塔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大型语言模型的决策框架，用于自动驾驶车辆在复杂城市环境中考虑行人行为，通过自然语言推理提示将结构化场景观测转换为语言推理，从而生成安全的驾驶决策。

Comments This paper has been accepted for presentation at the 29th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)

OPERA: A Reinforcement Learning--Enhanced Orchestrated Planner-Executor Architecture for Reasoning-Oriented Multi-Hop Retrieval

OPERA: 一种增强强化学习的协调规划-执行架构用于面向推理的多跳检索

Yu Liu, Yanbing Liu, Fangfang Yuan, Cong Cao, Youbang Sun, Kun Peng, Weizhuo Chen, Jianjun Li, Zhiyuan Ma

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

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

AI总结 OPERA通过协调规划-执行架构解决多跳检索中推理规划、检索和过滤的不足，采用MAPGRPO方法提升复杂任务性能。

Comments Accepted by AAAI 2026. Extended version

A Deterministic Agentic Workflow for HS Tariff Classification: Multi-Dimensional Rule Reasoning with Interpretable Decisions

一种确定性代理工作流用于HS税则分类：多维规则推理与可解释决策

Yu Zhang, Dongjiang Zhuang, Qu Zhou, Zheng Huang, Junhe Wu, Jing Cao, Kai Chen

机构 * School of Information and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（信息与电子工程学院，上海交通大学，上海，中国） ； Nanjing Jiyun Information Technology Co., Ltd., Nanjing, China（南京吉云信息技术有限公司，南京，中国） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（计算机科学学院，上海交通大学，上海，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出确定性代理工作流，通过多维规则推理实现HS税则分类，通过结构化输出和引用注释提升可解释性，实验显示在六位和四位税则层面均取得较高准确率。

EpiGraph: Building Generalists for Evidence-Intensive Epilepsy Reasoning in the Wild

EpiGraph：构建证据密集型癫痫推理的通用专家

Yuyang Dai, Zheng Chen, Jathurshan Pradeepkumar, Yasuko Matsubara, Jimeng Sun, Yasushi Sakurai, Yushun Dong

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） ； The University of Osaka（大阪大学） ； 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 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 EpiGraph通过整合癫痫领域异构知识图谱，提升证据驱动的临床推理能力，在药基因组学任务中提升30-41%，为神经科应用提供实用评估框架。

ReAct! An Interactive Tool for Hybrid Planning in Robotics

ReAct! 一种用于机器人混合规划的交互工具

Zeynep Dogmus, Esra Erdem, Volkan Patoglu

机构 * Sabancı University（Sabanci大学） 纠错

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

AI总结 ReAct! 提供了一种交互式工具，使机器人研究人员能够在无需了解底层形式化细节的情况下，通过高级推理解决复杂规划问题，适用于服务机器人和认知工厂等动态领域。

From Pixels to BFS: High Maze Accuracy Does Not Imply Visual Planning

从像素到BFS：高迷宫精度并不意味着视觉规划

Alberto G. Rodriguez Salgado

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文通过MazeBench基准测试，揭示了多模态模型在视觉空间任务中依赖于文本网格转换和逐步路径枚举，而非真正的规划，高精度并不等同于人类空间理解。

Comments 15 pages, 10 figures. Code and mazes available at https://github.com/alrod97/LLMs_mazes

Do Agents Need to Plan Step-by-Step? Rethinking Planning Horizon in Data-Centric Tool Calling

智能体是否需要分步规划？重新审视数据导向工具调用中的规划范围

Naoki Otani, Nikita Bhutani, Hannah Kim, Dan Zhang, Estevam Hruschka

机构 * Megagon Labs（Megagon实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究了数据导向任务中规划范围的影响，发现全范围规划结合延迟重规划在准确性和效率上优于单步规划。

Comments CAIS 2026

Agentic AI for Trip Planning Optimization Application

基于代理的AI用于旅行计划优化应用

Tiejin Chen, Ahmadreza Moradipari, Kyungtae Han, Hua Wei, Nejib Ammar

机构 * Toyota Motor North America R&D, InfoTech Labs（丰田美国北美研发部门信息科技实验室） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于代理的AI框架，通过协调代理优化旅行计划，提供精确解决方案，实验显示其在TOP基准测试中准确率高达77.4%。

Comments Accepted to IV 2026

World model inspired sarcasm reasoning with large language model agents

受世界模型启发的大型语言模型代理 sarcasm 推理

Keito Inoshita, Shinnosuke Mizuno

机构 * Faculty of Business and Commerce, Kansai University（大阪 kansai 大学 商业与文理学院） ； Faculty of Medicine, The University of Tokyo（东京大学 医学部） 纠错

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

AI总结 本文提出 WM-SAR 模型，通过分解语义不一致性和意图进行 sarcasm 推理，实现高可解释性和性能提升。

Probe-then-Plan: Environment-Aware Planning for Industrial E-commerce Search

探测-然后规划：面向工业电商搜索的环境感知规划

Mengxiang Chen, Zhouwei Zhai, Jin Li

机构 * JD.com Beijing China（京东北京中国） 纠错

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

AI总结 本文提出环境感知搜索规划(EASP)，通过探测-规划机制解决电商搜索中盲点与延迟的矛盾，通过离线数据合成、规划器训练和在线服务适应性路由提升搜索相关召回率和UCVR、GMV。

EigentSearch-Q+: Enhancing Deep Research Agents with Structured Reasoning Tools

EigentSearch-Q+: 通过结构化推理工具增强深度研究代理

Boer Zhang, Mingyan Wu, Dongzhuoran Zhou, Yuqicheng Zhu, Wendong Fan, Puzhen Zhang, Zifeng Ding, Guohao Li, Yuan He

机构 * Meta ； Northeastern University, China（东北大学） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Mina AI ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本文提出Q+工具，通过引导查询规划和证据提取提升深度研究代理的搜索效率，实验显示在多个基准测试中提升了模型准确性。

Sum-of-Checks: Structured Reasoning for Surgical Safety with Large Vision-Language Models

Sum-of-Checks: 用于手术安全的结构化推理方法基于大型视觉-语言模型

Weiqiu You, Cassandra Goldberg, Amin Madani, Daniel A. Hashimoto, Eric Wong

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； Department of Surgery, University of Toronto（多伦多大学外科系） ； Surgical Artificial Intelligence Research Academy, University Health Network（外科人工智能研究学院，大学健康网络） ； Department of Surgery, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学外科系，佩雷尔曼医学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Sum-of-Checks框架，通过分解关键安全视图（CVS）标准为专家定义的检查，提升手术安全评估的准确性和透明性，实验显示其在三个模型上平均提升12-14%。

Comments IPCAI 2026 short communication

HiCrew: Hierarchical Reasoning for Long-Form Video Understanding via Question-Aware Multi-Agent Collaboration

HiCrew：通过问题感知多智能体协作实现长视频理解的层次推理

Yuehan Zhu, Jingqi Zhao, Jiawen Zhao, Xudong Mao, Baoquan Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence, Sun Yat-sen University, China（中山大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出HiCrew框架，通过混合树结构、问题感知描述生成和动态规划层，解决长视频中时空冗余和叙事依赖问题，提升时间与因果推理能力。