大模型推理能力

Toward World Modeling of Physiological Signals with Chaos-Theoretic Balancing and Latent Dynamics

向生理信号的世界建模迈进：基于混沌理论的平衡与潜在动态

Yunfei Luo, Xi Chen, Yuliang Chen, Lanshuang Zhang, Md Mofijul Islam, Siwei Zhao, Peter Kotanko, Subhasis Dasgupta, Andrew Campbell, Rakesh Malhotra, Tauhidur Rahman

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； Sanderling Renal Services（Sanderling 肾脏服务） ； Renal Research Institute（肾脏研究研究所） ； Icahn School of Medicine at Mount Sinai（辛克尔医学院（Mount Sinai）） 纠错

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

AI总结 本文提出NormWear-2模型，通过将多变量生理信号与临床干预变量编码到共享潜在空间，结合先验知识推理与非参数潜在状态转移适应，实现多时间尺度的预测。混沌理论平衡动态制度多样性提升了表示鲁棒性，且在不同临床场景下表现优异。

Comments NormWear Collection: https://huggingface.co/collections/mosaic-laboratory/normwear

HIVE: Hidden-Evidence Verification for Hallucination Detection in Diffusion Large Language Models

HIVE：用于扩散大语言模型中幻觉检测的隐藏证据验证

Guoshenghui Zhao, Tan Yu, Weijie Zhao

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

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

AI总结 HIVE通过提取去噪轨迹中的压缩隐藏证据，结合语言模型前缀嵌入进行验证，提升幻觉检测性能，优于多个基线模型。

Comments 5 figures, appendix included

Quantum Artificial Intelligence for Mission-Critical Systems: Foundations, Architectural Elements, and Future Directions

量子人工智能用于关键任务系统：基础、架构要素与未来方向

Siva Sai, Rajkumar Buyya

机构 * Quantum Cloud Computing and Distributed Systems (qCLOUDS) Laboratory, School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（量子云计算与分布式系统实验室，计算与信息系统学院，墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨量子人工智能在关键任务系统中的应用，分析其在可靠性、确定性和低延迟决策中的挑战，并提出量子资源管理框架及未来研究方向。

Comments 15 pages, 5 figures, revised and accepted version of the paper

From Data to Action: Accelerating Refinery Optimization with AI

从数据到行动：利用AI加速炼油优化

Dániel Pfeifer, Ábrahám Papp, Tibor Bernáth, Tamás Zoltán Varga, Márk Czifra, Botond Szilágyi, Edith Alice Kovács

机构 * Budapest University of Technology and Economics（布达佩斯技术与经济大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用AI方法提升炼油优化的可信度，通过分析历史数据与当前计划对比，结合异常检测工具和改进的ECOD方法，发现炼油调度中的商业机会和数据错误。

Comments 34 pages, 17 figures

Systematic Discovery of Semantic Attacks in Online Map Construction through Conditional Diffusion

通过条件扩散系统发现在线地图构建中的语义攻击

Chenyi Wang, Ruoyu Song, Raymond Muller, Jean-Philippe Monteuuis, Jonathan Petit, Z. Berkay Celik, Ryan Gerdes, Ming F. Li

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出MIRAGE框架，系统发现能绕过对抗防御的语义攻击，通过寻找环境变化（如阴影、湿路）来降低地图预测准确性，实验显示两种攻击在多种防御下仍有效。

ACE: A Security Architecture for LLM-Integrated App Systems

ACE：用于集成大语言模型的应用系统的安全架构

Evan Li, Tushin Mallick, Evan Rose, William Robertson, Alina Oprea, Cristina Nita-Rotaru

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ACE架构，通过分离规划阶段提升LLM集成应用系统的安全性和可用性，验证其在对抗性攻击中的有效性。

Comments 25 pages, 13 figures, 8 tables; accepted by Network and Distributed System Security Symposium (NDSS) 2026

Journal ref Network and Distributed System Security (NDSS) Symposium 2026

LMPath: Language-Mediated Priors and Path Generation for Aerial Exploration

LMPath：基于语言引导的先验与路径生成用于航空探索

Jonathan A. Diller, Fernando Cladera, Camillo J. Taylor, Vijay Kumar

机构 * GRASP Laboratory（GRASP实验室） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LMPath，通过结合语言模型和视觉模型，生成基于语义的航空探索路径，提升大规模环境中的搜索效率。

Comments Poster at 2026 AI-Driven Safe Aerial Robotics Workshop

Twincher: Bijective Representation Learning for Robust Inversion of Continuous Systems

Twincher: 基于双射表示学习的连续系统鲁棒反演

Arkady Gonoskov

机构 * Department of Physics, University of Gothenburg（哥德堡大学物理系） 纠错

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

AI总结 本文提出Twincher架构，通过结构化微分同胚变换和对抗训练策略，实现对连续前向过程的鲁棒反演，提升机器人、视觉和物理AI中的数据效率和鲁棒性。

RS-Claw: Progressive Active Tool Exploration via Hierarchical Skill Trees for Remote Sensing Agents

RS-Claw：通过分层技能树实现渐进式主动工具探索的遥感代理

Liangtian Liu, Zeyuan Wang, Ziyu Li, Kai Ouyang, Zichao Tang, Chengfu Liu, Haifeng Li, Hanwen Yu, Wentao Yang, Cheng Yang, Dongyang Hou

机构 * School of Geosciences and Info-Physics, Central South University（地质科学与信息物理学院，中南大学） ； School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China（资源与环境学院，电子科技大学） ； School of Earth Sciences and Spatial Information Engineering, Hunan University of Science and Technology（地球科学与空间信息工程学院，湖南科技大学） ； Sanya Institute of Hunan University of Science and Technology（海南科技大学三亚研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出RS-Claw，通过分层技能树实现主动探索，解决遥感代理工具选择中的被动机制问题，提升长周期推理中的工具命中率和上下文空间效率。

RAG-Enhanced Large Language Models for Dynamic Content Expiration Prediction in Web Search

增强型大型语言模型用于网络搜索中动态内容过期预测

Tingyu Chen, Wenkai Zhang, Li Gao, Lixin Su, Ge Chen, Dawei Yin, Daiting Shi

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 本文提出基于大型语言模型的查询感知动态内容过期预测框架，通过提取细粒度时间上下文和利用LLM推断查询特定的有效性范围，提升搜索结果的新鲜度和用户体验。

Comments Accepted at SIGIR 2026. Final version: https://doi.org/10.1145/3805712.3808457

Learning Transferable Latent User Preferences for Human-Aligned Decision Making

学习可迁移的潜在用户偏好以实现人类对齐的决策制定

Alina Hyk, Sandhya Saisubramanian

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CLIPR框架，通过少量对话输入学习可迁移的自然语言规则，以提升决策与人类偏好的对齐度并降低推理成本。

Energy Scaling Laws for Diffusion Models: Quantifying Compute in Image Generation

扩散模型的能量缩放规律：量化图像生成中的计算需求

Aniketh Iyengar, Jiaqi Han, Boris Ruf, Vincent Grari, Marcin Detyniecki, Stefano Ermon

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； AXA AI Research（AXA人工智能研究） 纠错

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

AI总结 本文提出基于计算复杂度(FLOPs)的扩散模型GPU能耗预测方法，通过分解推理过程中的文本编码、去噪和解码步骤，验证去噪操作主导能耗，并在四种先进模型和三种GPU架构上验证了预测准确性与跨架构泛化能力。

Comments Accepted at ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT) 2026

VideoSEAL: Mitigating Evidence Misalignment in Agentic Long Video Understanding by Decoupling Answer Authority

VideoSEAL: 通过解耦答案权威性来缓解代理长视频理解中的证据错位

Chenhao Qiu, Yechao Zhang, Xin Luo, Shien Song, Xusheng Liu

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） 纠错

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

AI总结 本文提出VideoSEAL框架，通过解耦规划与答案权威性，解决长视频理解中证据错位问题，提升回答准确性和证据对齐度，实验结果显示在多个基准上表现优异。

Comments Accepted to ICML 2026. 33 pages, 13 figures. Code and models are available at https://github.com/Echochef/VideoSEAL

Executable Agentic Memory for GUI Agent

可执行代理记忆用于GUI代理

Zerui Qin, Sheng Yue, Xingyuan Hua, Yongjian Fu, Ju Ren

机构 * Tsinghua University, China（清华大学, 中国） ； Sun Yat-sen University, China（中山大学, 中国） 纠错

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

AI总结 本文提出EAM，一种结构化知识图谱，通过检索与执行过程提升GUI规划的鲁棒性，实验显示其在AndroidWorld上优于现有基线模型，并显著降低token成本。

It's Not the Size: Harness Design Determines Operational Stability in Small Language Models

大小并非关键：Harness设计决定小型语言模型的操作稳定性

Yong-eun Cho

机构 * KailosLab（凯洛斯实验室） 纠错

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

AI总结 本文通过实验分析Harness工程水平对小型语言模型操作性能的影响，采用三种Harness条件在24项任务中比较TSR和VTSR，发现Pipeline Harness在Gemma4 E2B上取得高成功率，且发现最小外壳条件下的TSR低于模型-only条件。

Large Language Models as Amortized Pareto-Front Generators for Constrained Bi-Objective Convex Optimization

大语言模型作为约束双目标凸优化的 amortized 帕累托前沿生成器

Peipei Xu, SiYuan Ma, Yaohua Liu, Yu Wu, Guanliang Liu, Yang Zhang, Yong Liu

机构 * University of Shanghai for Science and Technology（上海科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The University of Michigan（密歇根大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DIPS框架，利用大语言模型生成约束双目标凸优化的帕累托前沿，通过紧凑离散化方案和三阶段课程优化，实现高效连续优化。

Comments 31 pages

Property-Level Reconstructability of Agent Decisions: An Anchor-Level Pilot Across Vendor SDK Adapter Regimes

代理决策的属性级可重构性：一个跨供应商SDK适配器制度的锚点试点

Oleg Solozobov

机构 * Independent Researcher (Global)（全球独立研究员） 纠错

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

AI总结 研究通过锚点试点评估代理决策在不同制度下的可重构性，发现不同制度下属性级可重构性存在差异，揭示了严格治理完整性在不同层级的分布情况。

Comments 23 pages, 3 tables; reproducibility package: https://doi.org/10.5281/zenodo.20077961; GitHub: https://github.com/agent-runtime-evidence/anchor-level-reconstructability-pilot

Learning What Can Be Picked: Active Reachability Estimation for Efficient Robotic Fruit Harvesting

学习可采摘之物：用于高效农业机器人采摘的主动可达性估计

Nur Afsa Syeda, Mohamed Elmahallawy, Luis Fernando de la Torre, John Miller

机构 * Washington State University（华盛顿州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合RGB-D感知与主动学习的方法，用于高效判断水果可达性，减少标注工作量并提高预测精度，实验表明在低标注情况下，熵和边距采样效果最佳。

Efficient Algorithms for Logistic Contextual Slate Bandits with Bandit Feedback

高效算法用于具有带反馈的逻辑上下文滑动老虎机

Tanmay Goyal, Gaurav Sinha

机构 * Microsoft Research India（微软印度研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Slate-GLM-OFU和Slate-GLM-TS算法，通过局部规划和全局学习实现低计算成本和低遗憾，实验显示其在合成设置中优于现有基线，并在二分类任务中表现良好。

Comments Accepted to UAI 2025

OLIVIA: Online Learning via Inference-time Action Adaptation for Decision Making in LLM ReAct Agents

OLIVIA：通过推理时间动作适应实现LLM ReAct代理的在线学习

Sheldon Yu, Junda Wu, Xintong Li, Nikki Lijing Kuang, Sizhe Zhou, Tong Yu, Jiawei Han, Jingbo Shang, Julian McAuley

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 OLIVIA通过在推理时对动作进行适应，改进LLM ReAct代理在部署中的决策能力，提供可跟踪、细粒度和不确定性感知的适应方法。

Integrating the Expected Future in Load Forecasts with Contextually Enhanced Transformer Models

将预期未来整合到负载预测中：基于上下文增强的Transformer模型

Raffael Theiler, Leandro Von Krannichfeldt, Giovanni Sansavini, Michael F. Howland, Olga Fink

机构 * Intelligent Maintenance and Operations Systems (IMOS)（智能维护与运营系统） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院洛桑分校） ； Department of Mechanical and Process Engineering（机械与过程工程系） ； Eidgenössische Technische Hochschule (ETH)（瑞士联邦理工学院（ETH）） ； Department of Civil and Environmental Engineering（土木与环境工程系） ； Massachusetts Institute of Technology (MIT)（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合预测与回归的任务，通过上下文增强的Transformer模型提升能源预测准确性，通过铁路和建筑能耗案例验证了方法的有效性，显著降低预测误差。

Comments 39 pages, 8 figures and tables, journal paper

Hypothesis-Driven Deep Research with Large Language Models: A Structured Methodology for Automated Knowledge Discovery

基于大语言模型的假设驱动深度研究：一种用于自动化知识发现的结构化方法论

Michael Chin

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 本文提出假设驱动深度研究方法论，通过结构化流程实现自动化知识发现，提升事实密度和准确性，实验显示在事实密度、主体匹配精度等方面有显著提升。

ReCAPA: Hierarchical Predictive Correction to Mitigate Cascading Failures

ReCAPA：分层预测性修正以缓解级联故障

Xiyin Zeng, Yuyu Sun, Haoyang Li, Shouqiang Liu, Hao Wang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； South China Normal University（华南师范大学） 纠错

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

AI总结 ReCAPA通过分层预测修正和对齐架构，缓解多模态环境中多步骤任务执行中的级联故障问题，引入新的指标量化误差传播与恢复过程，实验表明其在多个代理基准测试中表现优异。

Model Merging Scaling Laws in Large Language Models

大语言模型中的模型合并缩放规律

Yuanyi Wang, Yanggan Gu, Yiming Zhang, Qi Zhou, Zhaoyi Yan, Congkai Xie, Xinyao Wang, Jianbo Yuan, Hongxia Yang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University (PolyU)（香港理工大学） ； Amazon（亚马逊） ； Innovation Research Institute（创新研究院） 纠错

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

AI总结 研究语言模型合并的缩放规律，发现模型大小与专家数量间存在幂律关系，揭示合并收益随专家数量增加而递减的规律，为模型合并提供可预测的规划方法。

Comments ICML 2026

HAMLET: A Hierarchical and Adaptive Multi-Agent Framework for Live Embodied Theatrics

HAMLET：一种分层自适应的多智能体框架用于实时具身戏剧

Shufan Jiang, Sizhou Chen, Chios Chen, Chi Zhang, Xiao-Lei Zhang, Xuelong Li

机构 * East China University of Science and Technology（东华大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究所） ； China Telecom（中国电信） ； Datawhale Org（Datawhale组织） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 HAMLET通过分层自适应多智能体框架实现戏剧创作与实时表演，提升戏剧表现力和物理交互性，采用自适应推理模块和具身互动增强沉浸感。

Comments Accepted to the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

TrajDLM: Topology-Aware Block Diffusion Language Model for Trajectory Generation

TrajDLM：基于块扩散语言模型的拓扑感知轨迹生成框架

Wilson Wongso, Lihuan Li, Arian Prabowo, Xiachong Lin, Baiyu Chen, Hao Xue, Flora D. Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

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

AI总结 TrajDLM结合块扩散模型与拓扑感知嵌入，实现高效且真实的轨迹生成，优于现有方法，在速度和细粒度相似性上表现优异，并在跨领域迁移中表现出色。

HAGE: Harnessing Agentic Memory via RL-Driven Weighted Graph Evolution

HAGE: 通过RL驱动的加权图进化利用代理记忆

Dongming Jiang, Yi Li, Guanpeng Li, Qiannan Li, Bingzhe Li

机构 * Department of Computer Science, The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida（佛罗里达大学电气与计算机工程系） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 HAGE提出了一种加权多关系记忆框架，通过RL驱动的训练框架优化路由行为和边表示，提升长周期推理准确性和效率。

LLM-Guided Monte Carlo Tree Search over Knowledge Graphs: Composing Mechanistic Explanations for Drug-Disease Pairs

基于知识图谱的LLM引导蒙特卡洛树搜索：为药物-疾病对构建机制性解释

Rishabh Jakhar, Michel Dumontier, Remzi Celebi

机构 * Institute of Data Science, Department of Advanced Computing Sciences, Maastricht University（数据科学研究所，高级计算科学系，马斯特里赫特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TESSERA框架，结合LLM和知识图谱进行多步解释提取，通过约束结构和反向传播实现长周期搜索，验证了其在药物机制解释中的有效性。

Comments Accepted at IJCAI-ECAI 2026. 9 pages (7 content + 2 references), 5 figures, 3 tables. Includes supplementary material (26 pages)

Governing AI-Assisted Security Operations: A Design Science Framework for Operational Decision Support

治理人工智能辅助的安全运营：一种用于操作决策支持的设计科学框架

Elyson A. De La Cruz, Rishikesh Sahay, Md Rasel Al Mamun

机构 * Department of Artificial Intelligence, University of the Cumberlands（人工智能系，坎伯兰大学） ； Department of Management Information Systems, University of Illinois Springfield（管理信息系统系，伊利诺伊大学斯普林菲尔德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种设计科学框架，用于在高风险数字基础设施中管理人工智能辅助的操作决策支持，通过定义设计提案、角色问责制、成熟阶段、质量门禁、评估标准和证据边界。

Comments 28 pages, 1 listing, 1 figure, 20 Tables

LASSA Architecture-Based Autonomous Fault-Tolerant Control of Unmanned Underwater Vehicles

基于LASSA架构的无人水下车辆自主容错控制

Hong Chen, Zixiang Tang, Yuanbao Chen, Yu Liu

机构 * Wuhan Second Ship Design and Research Institute（武汉第二船舶设计研究所） ； School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University（北航航空科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LASSA架构的无人水下车辆自主容错控制方法，通过LLM识别未知故障并自主规划任务，结合智能代理感知与决策评估， solver验证物理约束，实现高动态决策与高频控制的双闭环协同控制。