大模型推理能力

Ask the World Before Acting: Environment Probing for Calibrated Agent World Models

行动前先询问世界：预算受限的环境探测用于世界模型校准

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 纠错

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

AI总结 提出预算受限的环境探测算子，通过结构化信念表在行动前校准世界模型，减少长期任务中的终端误差。

Comments Under Review

Understanding Rollout Error in Graph World Models

理解图世界模型中的展开误差

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 纠错

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

AI总结 本文研究图世界模型中的长时域展开误差，提出统一框架分析拓扑与模型引起的误差放大，并设计误差感知图世界模型，通过谱正则化、展开一致性和关键节点加权防止长时域发散。

Comments Under Review

SutureFormer: Learning Surgical Trajectories via Goal-conditioned Offline RL in Pixel Space

SutureFormer: 通过像素空间中的目标引导离线强化学习学习手术轨迹

Huanrong Liu, Chunlin Tian, Tongyu Jia, Tailai Zhou, Qin Liu, Yu Gao, Yutong Ban, Yun Gu, Guy Rosman, Xin Ma, Qingbiao Li

机构 * University of Macau（澳门大学） ； The Chinese PLA General Hospital（中国人民解放军总医院） ； Duke University（杜克大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SutureFormer，一种基于目标引导的离线强化学习框架，通过稀疏标注到密集奖励信号的插值，有效学习手术针轨迹预测，减少平均位移误差58.6%。

Attributing Emergence in Million-Agent Systems

对百万智能体系统涌现的归因

Ling Tang, Jilin Mei, Qian Chen, Qihan Ren, Linfeng Zhang, Quanshi Zhang, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种归因方法，用于在百万级智能体系统中归因宏观现象，该方法在速度和理论基础上均优于现有方法，并证明了全规模归因对非线性宏观指标的必要性。

MLS-Bench: A Holistic and Rigorous Assessment of AI Systems on Building Better AI

MLS-Bench：对构建更好AI的AI系统的全面且严格评估

Bohan Lyu, Yucheng Yang, Siqiao Huang, Jiaru Zhang, Qixin Xu, Xinghan Li, Xinyang Han, Yicheng Zhang, Huaqing Zhang, Runhan Huang, Kaicheng Yang, Zitao Chen, Wentao Guo, Junlin Yang, Xinyue Ai, Wenhao Chai, Yadi Cao, Ziran Yang, Kun Wang, Dapeng Jiang, Huan-ang Gao, Shange Tang, Chengshuai Shi, Simon S. Du, Max Simchowitz, Jiantao Jiao, Dawn Song, Chi Jin

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Purdue University（Purdue 大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出MLS-Bench基准，包含12个领域140个任务，评估AI系统能否发明通用且可扩展的机器学习方法，发现当前智能体在方法发明上仍远逊于人类，瓶颈在于科学洞察而非单纯搜索或计算。

CLARITY: Medical World Model for Guiding Treatment Decisions by Modeling Context-Aware Disease Trajectories in Latent Space

CLARITY：用于通过在潜在空间中建模情境感知疾病轨迹来指导治疗决策的医学世界模型

Tianxingjian Ding, Yuanhao Zou, Chen Chen, Mubarak Shah, Yu Tian

机构 * Institute of Artificial Intelligence, University of Central Florida（中佛罗里达大学人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 CLARITY通过在潜在空间中建模时间间隔和患者特定数据，预测疾病演变轨迹，生成个性化治疗方案，并在医学领域实现最先进的治疗规划性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

Agentic AI-RAN: Enabling Intent-Driven, Explainable and Self-Evolving Open RAN Intelligence

智能体人工智能-RAN：实现意图驱动、可解释和自我进化的开放式RAN智能

Zhizhou He, Yang Luo, Xinkai Liu, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Mohammad Shojafar, Merouane Debbah, Rahim Tafazolli

机构 * G/6GIC, Institute for Communication Systems (ICS), University of Surrey（5G/6G研究所，通信系统研究所（ICS），萨里大学） ； G Research Center, Khalifa University（6G研究中心，卡利法大学） 纠错

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

AI总结 探讨如何将智能体控制器引入开放式RAN，介绍相关架构，对比传统ML/RL xApps，围绕网络切片生命周期等任务分类，引入智能体原语并展示其在多小区O-RAN模拟中提升性能，还讨论了安全等挑战。

Comments 11 pages, 4 figures. Accepted at IEEE Network Magazine

Optimal-Agent-Selection: State-Aware Routing Framework for Efficient Multi-Agent Collaboration

最优智能体选择：用于高效多智能体协作的状态感知路由框架

Jingbo Wang, Sendong Zhao, Haochun Wang, Yuzheng Fan, Ting Liu

机构 * Research Center for Social Computing and Information Retrieval（社会计算与信息检索研究中⼼） 纠错

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

AI总结 针对多智能体系统中智能体调度和协调策略的不足，提出状态感知路由框架STRMAC，通过编码交互历史和智能体知识选择合适智能体，并引入自进化数据生成法，实验表明其性能达最优。

Learning to Reason Efficiently with Discounted Reinforcement Learning

通过折扣强化学习高效推理

Alex Ayoub, Kavosh Asadi, Dale Schuurmans, Csaba Szepesvári, Karim Bouyarmane

机构 * Amazon（亚马逊公司） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

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

AI总结 针对大型推理模型消耗过多token导致计算成本高的问题，提出使用折扣强化学习（解释为小token成本）惩罚推理token，结合Blackwell最优性分析，在保持准确性的同时缩短推理链。

Bringing Agentic Search to Earth Observation Data Discovery

将智能搜索引入地球观测数据发现

Minghan Yu, Youran Sun, Chugang Yi, Yixin Wen, Haizhao Yang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 提出一个基于智能搜索的系统，利用知识图谱和大型语言模型，从自然语言查询中返回匹配的地球科学数据集和工具，显著提升检索性能。

Comments 19 pages, 1 figure, 6 tables

ElephantAgent: Contextual State Continuity in Agentic Systems

ElephantAgent: 智能体系统中的上下文状态连续性

Jiankai Jin, Xiangzheng Zhang, Zhao Liu, Wenzhuo Xu, Dongdong Yang, Deyue Zhang, Quanchen Zou

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

AI总结 针对工具和记忆投毒攻击，提出ElephantAgent协议，通过强制上下文状态连续性防御状态篡改，并利用历史可追溯性实现事后审计与恢复。

Autonomous discovery of traffic laws with AI traffic scientists

AI交通科学家自主发现交通规律

Xingyuan Dai, Yue Liu, Xiaoyan Gong, Qinghai Miao, Junyou Shang, Yutong Wang, Chao Guo, Yonglin Tian, Yizhang Chai, Chao Xiang, Yisheng Lv, Fei-Yue Wang

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； China Telecom Research Institute（中国电信研究院） ； Macau Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学澳门系统工程研究所） ； State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出TrafficSci智能体系统，通过迭代工作流自主发现交通规律，在四个案例中重现已知规律并发现城市驾驶行为中的内在时间记忆尺度。

Comments 19 pages, 6 figures

Bi-NAS: Towards Effective and Personalized Explanation for Recommender Systems via Bi-Level Neural Architecture Search

Bi-NAS：通过双层神经架构搜索实现推荐系统的有效和个性化解释

Longfeng Wu, Yao Zhou, Tong Zeng, Zhimin Peng, Bhanu Pratap Singh Rawat, Lecheng Zheng, Giovanni Seni, Dawei Zhou

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Google（谷歌） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 提出Bi-NAS框架，通过双层神经架构搜索优化推荐解释，结合大语言模型生成个性化理由，提升准确性和解释效果。

How Indian Dermatologists are Utilizing Artificial Intelligence for Clinical Practice and Workflow Management: A Nationwide Survey with a Special Focus on atopic dermatitis

印度皮肤科医生如何将人工智能用于临床实践和工作流程管理：一项以特应性皮炎为重点的全国性调查

Dipayan Sengupta, Saumya Panda, Sandipan Dhar, Dipankar De, Deepika Pandhi, Narayanan B

机构 * Charnock Hospital, Kolkata, India（科钦医院，加尔各答，印度） ； Department of Dermatology, Jagannath Gupta Institute of Medical Sciences and Hospital, Kolkata, India（皮肤科部，贾亚纳塔·古普塔医学科学与医院，加尔各答，印度） ； Department of Pediatric Dermatology, Institute of Child Health, Kolkata-700017, India（儿科皮肤科部，儿童健康研究所，加尔各答-700017，印度） ； Department of Dermatology, Venereology, and Leprology, Postgraduate Institute of Medical Education and Research, Chandigarh-160012, India（皮肤科、性病学和麻风病学部，医学教育与研究研究生院，昌迪加尔-160012，印度） ； Department of Dermatology and STD, University College of Medical Sciences & GTBH, University of Delhi, Delhi-110095, India（皮肤科和性传播疾病部，医学科学大学及GTBH，德里大学，德里-110095，印度） ； Department of DVL, Sree Balaji Medical College and Hospital, Chennai, India（DVL部，Sree Balaji医学院和医院，钦奈，印度） 纠错

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

AI总结 通过全国性调查，发现印度皮肤科医生主要使用通用大语言模型处理认知和行政任务，而临床需求集中于慢性病管理和特应性皮炎工作流支持，提示临床监督下的工作流工具可能比独立诊断应用更有用。

Comments 28 pages, 5 tables

MemSyco-Bench: Benchmarking Sycophancy in Agent Memory

MemSyco-Bench：智能体记忆中的谄媚基准测试

Zhishang Xiang, Zerui Chen, Yunbo Tang, Zhimin Wei, Ruqin Ning, Yujie Lin, Qinggang Zhang, Jinsong Su

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

AI总结 提出MemSyco-Bench基准，评估LLM智能体因记忆引发的谄媚问题，涵盖拒绝记忆、尊重适用范围、解决冲突、跟踪更新和个性化使用五个任务。

KernelSight-LM: A Kernel-Level LLM Inference Simulator

KernelSight-LM: 一种内核级LLM推理模拟器

Xiteng Yao, Taeho Kim, Hengzhi Pei, Xinle Liu, Kyle Ulrich, Leonard Lausen, Ashish Khetan, Xiang Song, George Karypis, Martin Herbordt

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

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

AI总结 提出KernelSight-LM，一种细粒度推理模拟器，通过分解服务步骤为屋顶线内核模型、通信模型和主机开销模型，并集成前缀缓存和连续批处理，实现跨GPU代际或少量目标数据下的精确延迟预测，支持硬件/软件协同设计。

Agri-SAGE: Simulation-Grounded Multi-Agent LLM for Context-Aware Agricultural Advisory Generation

Agri-SAGE：基于模拟的多智能体LLM用于上下文感知的农业咨询生成

Vedant Balasubramaniam, Geetha Charan, Manojkumar Patil, Rohit P Suresh, V Priyanka, Kodur Sai Vinay Sathvik, Y. Narahari

机构 * Indian Institute of Science, Bengaluru（印度科学理工学院，班加罗尔） ； BNM Institute of Technology, Bengaluru（BNM理工学院，班加罗尔） 纠错

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

AI总结 提出Agri-SAGE框架，结合检索增强的多智能体LLM推理与APSIM生物物理模拟，生成并验证农艺建议；通过十年回顾分析，三种推理方法均优于静态基线，其中思维树实现最高产量，反思法以较低计算成本达到相当效果。

TRACE: State-Aware Query Processing over Temporal Evidence Graphs for Conversational Data

TRACE：面向对话数据的时间证据图状态感知查询处理

Maolin Wang, Yu Wang, Zichun Liu, Baiyuan Qiu, Chenbin Zhang, Jiguang Shen, Haoran Yang, Hao Miao

机构 * Hong Kong Institute of AI for Science, City University of Hong Kong（香港城市大学香港人工智能科学研究院） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Central South University（中南大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出TRACE框架，通过构建时间证据图并维护有效性标注，实现对话数据中状态感知的查询处理，提升时间推理和多跳推理能力。

When Search Agents Should Ask: DiscoBench for Clarification-Aware Deep Search

搜索代理何时应提问：面向澄清感知的深度搜索的DiscoBench基准

Yiling Tao, Shihan Deng, Meiling Tao, Pengzhi Wei, Zhichao Hu, Zhihao Zhu

机构 * Hunyuan, Tencent（腾讯混元） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 提出DiscoBench基准，评估大语言模型搜索代理在深度搜索中主动识别歧义、提出有效澄清问题并恢复正确推理路径的能力，实验表明歧义检测与有效澄清是不同能力，且盲目搜索不如直接猜测。

Comments 26 pages, 7 figures, 12 tables

The Hidden Cost of Contextual Sycophancy: an AI Literacy Intervention in Human-AI Collaboration

上下文谄媚的隐性成本：人类-人工智能协作中的AI素养干预

Cansu Koyuturk, Sabrina Guidotti, Dimitri Ognibene

机构 * Università degli Studi di Milano-Bicocca（米兰-比科卡大学） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了在人类-人工智能协作中上下文谄媚现象的成因，并通过干预提升AI素养和提示能力以减轻其影响，发现AI反馈质量受用户错误传播影响显著，提示需系统层面改进以促进批判性参与。

Comments SPRINGER AIED 2026: Accepted for LBR, poster presentation at the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education, 27 Jun - 3 Jul 2026, Seoul, Republic of Korea

EvoMaster: A Foundational Evolving Agent Framework for Agentic Science at Scale

EvoMaster：一种用于大规模代理科学的基础进化代理框架

Xinyu Zhu, Yuzhu Cai, Zexi Liu, Cheng Wang, Fengyang Li, Wenkai Jin, Wanxu Liu, Zehao Bing, Bingyang Zheng, Jingyi Chai, Shuo Tang, Rui Ye, Yuwen Du, Xianghe Pang, Yaxin Du, Tingjia Miao, Yuzhi Zhang, Ruoxue Liao, Zhaohan Ding, Linfeng Zhang, Yanfeng Wang, Weinan E, Siheng Chen

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； SciLand ； DP Technology（DP技术） 纠错

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

AI总结 EvoMaster通过持续自我进化机制，使代理能迭代优化假设并积累知识，实现跨学科的高效科学发现，其易用性与性能在多个基准测试中均表现优异。

Comments 44 pages, 3 figures

Generative Skill Composition for LLM Agents

面向LLM智能体的生成式技能组合

Xinyu Zhao, Zhen Tan, Vaishnav Tadiparthi, Nakul Agarwal, Kwonjoon Lee, Ehsan Moradi Pari, Hossein Nourkhiz Mahjoub, Tianlong Chen

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Honda Research Institute USA（本田美国研究院） 纠错

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

AI总结 提出SkillComposer方法，将技能组合形式化为任务条件技能序列预测，通过约束自回归解码器联合决定技能子集、数量和顺序，在真实技能库上训练并验证其提升下游任务成功率。

Relational and Sequential Conformal Inference for Energy Time Series over Graphs via Foundation Models

基于基础模型的图结构能源时间序列的关系与序列共形推断

Keivan Faghih Niresi, Alice Cicirello, Olga Fink

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

AI总结 提出STOIC框架，结合图神经网络与表格基础模型，通过零样本校准实现图结构能源时间序列的共形预测，提供可靠的不确定性估计。

Comments Under-review

Calibration, Not Compilation: Detecting and Repairing Misspecified Probabilistic Programs Written by Language Models

校准，而非编译：检测和修复语言模型编写的错误指定概率程序

Jian Xu, Delu Zeng, John Paisley, Qibin Zhao

机构 * RIKEN iTHEMS ； RIKEN AIP ； South China University of Technology（南方科技大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出用贝叶斯工作流（后验预测检查、模拟校准等）作为验证器，检测和修复LLM编写的概率程序中的统计错误，在检测（AUC 0.97）和修复（显著优于单元测试反馈）上表现优异。

Scientific Explanations in Health Sciences: Causality, Trust, and Epistemic Adequacy

健康科学中的科学解释：因果关系、信任与认知充分性

Martina Mattioli, Marcello Pelillo

机构 * College of Mathematical Medicine, Zhejiang Normal University（浙江师范大学数学医学院） ； DAIS, Ca’ Foscari University of Venice（威尼斯大学DAIS） ； European Centre for Living Technology（欧洲生命技术中心） 纠错

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

AI总结 本文结合科学哲学与可解释AI，探讨健康科学中解释的标准，提出因果关系、信任和解释充分性三个核心分析轴，为医学AI设计认知稳健且符合临床需求的解释系统提供原则。

CLOUDADV: Decision-Aligned Instance Sizing with Zero-Shot Foundation Models under Drift

CLOUDADV: 漂移下基于零样本基础模型的决策对齐实例大小调整

Jack Bell, Giacomo Carfi, Gerlando Gramaglia, Andrea Simioni, Daniele Fontani, Vincenzo Lomonaco

机构 * University of Pisa（比萨大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Sintra Consulting Limited（Sintra咨询有限公司） ； Luiss University（路易斯大学） 纠错

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

AI总结 提出CLOUDADV系统，结合零样本时间序列预测与有界推荐生成，在非平稳云环境中实现决策对齐的实例大小调整，通过参考推荐和成本节约评估，在7个生产VM案例中实现52.9%成本节省。

Comments 9 pages, 2 figures

Embodied CAD: Solver-Grounded LLM Agents for Parametric B-Rep Assembly Modeling

具身CAD：基于求解器的LLM代理用于参数化B-Rep装配建模

Fumin Liu, Haoyu Zhou, Fei Hao, Lin Yang

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出Embodied CAD框架，通过分层技能库和求解器反馈，让LLM代理迭代生成并修复参数化B-Rep装配模型，实现高可执行率和任务完成率。

Comments This paper contains 12 pages, 7 figures. This is an original unpublished manuscript submitted to the arXiv preprint server, with no prior publication or conference presentation

Towards Inclusive Mobility Modeling: Characterizing and Evaluating Elderly Trajectory Patterns in Urban Systems

迈向包容性移动建模：城市系统中老年人轨迹模式的特征化与评估

Zhengxuan Wang, Haohan He, Mengying Zhou

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学计算机与人工智能学院） ； MOE Key Laboratory of Interdisciplinary Research of Computation and Economics, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学计算与经济学交叉研究教育部重点实验室） ； Center for Data Science, New York University（纽约大学数据科学中心） 纠错

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

AI总结 本研究利用共享单车数据，通过合成轨迹生成案例，定量评估老年人出行数据缺失对移动建模的偏差影响，并对比马尔可夫链与大语言模型在不同人口训练集下的表现。

DDIAgents: Mechanism-Conditioned Context Flow for Drug-Drug Interaction Prediction

DDIAgents: 机制条件上下文流用于药物相互作用预测

Zhenqian Shen, Yu Liu, Xiaoyi Fu, Quanming Yao

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford（牛津大学生物医学工程研究所） ； Division of Emerging Interdisciplinary Areas, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学新兴跨学科领域学部） 纠错

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

AI总结 提出DDIAgents多智能体框架，通过动态知识编排预测药物相互作用，减少无关信息并生成可解释推理，性能优于现有方法。

Measuring Judgment Quality in Natural-Language Explanations: Evidence from Forecasting Tournaments

自然语言解释中的判断质量测量：来自预测锦标赛的证据

Christopher W. Karvetski, Sheldon S. Huang, Simas Kučinskas, Nadja Flechner, Jingyu Hu, Philip Tetlock, Ezra Karger

机构 * Forecasting Research Institute（预测研究所） ； Good Judgment Inc（Good Judgment公司） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） ； Stanford University（斯坦福大学） ； School of Arts and Sciences & Wharton, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学文理学院与沃顿商学院） ； Federal Reserve Bank of Chicago（芝加哥联邦储备银行） ； Federal Reserve System（联邦储备系统） 纠错

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

AI总结 提出解释质量标记（EQMs），用大语言模型评分60种理论驱动的推理模式，在超过55,000个预测-理由对中预测准确性，优于传统方法。