大模型推理能力

CreativeGame:Toward Mechanic-Aware Creative Game Generation

CreativeGame：迈向机制感知的创意游戏生成

Hongnan Ma, Han Wang, Shenglin Wang, Tieyue Yin, Yiwei Shi, Yucong Huang, Yingtian Zou, Muning Wen, Mengyue Yang

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shandong University（山东大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Sreal AI Project（Sreal AI项目） 纠错

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

AI总结 本文提出CreativeGame系统，通过机制感知规划循环和跨版本经验积累，实现迭代式HTML5游戏生成，支持可解释的版本间进化。

SolidCoder: Bridging the Mental-Reality Gap in LLM Code Generation through Concrete Execution

SolidCoder：通过具体执行弥合LLM代码生成中的心理现实差距

Woojin Lee, Jin-Xia Huang

机构 * Electronics and Telecommunications Research Institute, Republic of Korea（韩国电信研究所） 纠错

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

AI总结 SolidCoder通过强制边缘情况意识和沙盒执行解决心理现实差距，提升代码生成性能，实现HumanEval、CodeContests和APPS的高准确率。

Comments 23 pages, 2 figures, Accepted at Findings of ACL 2026

DRIV-EX: Counterfactual Explanations for Driving LLMs

DRIV-EX：用于驾驶LLM的反事实解释

Amaia Cardiel, Eloi Zablocki, Elias Ramzi, Eric Gaussier

机构 * Aptikal, Université Grenoble Alpes（Aptikal，格勒诺布尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DRIV-EX方法，通过反事实解释研究驾驶LLM的决策过程，利用梯度优化生成语义变化的场景描述，提升解释的可理解性和鲁棒性。

Comments Accepted at ACL Findings 2026

Four-Axis Decision Alignment for Long-Horizon Enterprise AI Agents

四轴决策对齐用于长周期企业AI代理

Vasundra Srininvasan

机构 * Vasundra Srinivasan 纠错

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

AI总结 本文提出四轴对齐框架，用于评估长周期企业AI代理的决策行为，涵盖事实精度、推理连贯性、合规重建和校准回避，通过实验揭示了决策对齐的重要性。

Comments 21 pages, 5 figures, 8 tables. PDFLaTeX. Code and artifacts: https://github.com/vasundras/decision-alignment-long-horizon-agents

On Accelerating Grounded Code Development for Research

在研究中加速基于事实的代码开发

Santosh Ganji

机构 * Nirvawireless 纠错

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

AI总结 本文提出框架，使代码代理能即时访问研究库和技术文档，从而加速专业领域中的代码代理应用。

A Goal Without a Plan Is Just a Wish: Efficient and Effective Global Planner Training for Long-Horizon Agent Tasks

没有计划的愿望只是愿望：为长周期智能体任务高效且有效的全局规划器训练

Shuzheng Si, Haozhe Zhao, Kangyang Luo, Gang Chen, Fanchao Qi, Minjia Zhang, Baobao Chang, Maosong Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； DeepLang AI ； 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 ：planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出EAGLET方法，通过两步流程训练高效规划器，提升智能体规划能力，实验显示其在长周期任务中优于现有方法，且训练成本降低8倍。

Comments ACL 2026

Progressive Online Video Understanding with Evidence-Aligned Timing and Transparent Decisions

渐进式在线视频理解与证据对齐的透明决策

Kecheng Zhang, Zongxin Yang, Mingfei Han, Haihong Hao, Yunzhi Zhuge, Changlin Li, Junhan Zhao, Zhihui Li, Xiaojun Chang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Department of CV, MBZUAI（MBZUAI计算机视觉部门） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Chicago University（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种新型框架，通过分离推理控制与记忆整合，解决在线视频理解中的决策透明、时间对齐和计算预算限制问题，显著提升了性能。

Toward Zero-Egress Psychiatric AI: On-Device LLM Deployment for Privacy-Preserving Mental Health Decision Support

迈向零数据外溢的心理AI：设备端LLM部署用于隐私保护的心理健康决策支持

Eranga Bandara, Asanga Gunaratna, Ross Gore, Anita H. Clayton, Christopher K. Rhea, Sachini Rajapakse, Isurunima Kularathna, Sachin Shetty, Ravi Mukkamala, Xueping Liang, Preston Samuel, Atmaram Yarlagadda

机构 * Old Dominion University（旧 Dominion 大学） ； AI Motion Labs（AI Motion 实验室） ； Department of Psychiatry and Neurobehavioral Sciences（精神病学与神经行为科学系） ； University of Virginia School of Medicine（弗吉尼亚大学医学院） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Blanchfield Army Community Hospital（Blanchfield陆军社区医院） ； McDonald Army Health Center（McDonald陆军医疗中心） 纠错

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

AI总结 本文提出一种零数据外溢的设备端AI平台，通过本地执行推理管道，实现隐私保护的心理健康决策支持，使用轻量级LLM进行诊断评估。

Multi-Agent Systems: From Classical Paradigms to Large Foundation Model-Enabled Futures

多智能体系统：从经典范式到基于大基础模型的未来

Zixiang Wang, Mengjia Gong, Qiyu Sun, Jing Xu, Shuai Mao, Xin Jin, Qing-Long Han, Yang Tang

机构 * Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China（能源化学过程智能制造重点实验室，教育部，东华大学，上海200237，中国） ； School of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China（信息科学与工程学院，东华大学，上海200237，中国） ； School of Electrical Engineering and Automation, Nantong University, Nantong 226019, China（电气工程与自动化学院，南通大学，南通226019，中国） ； Research Institute of Intelligent Complex Systems, Fudan University, Shanghai 200433, China（智能复杂系统研究院，复旦大学，上海200433，中国） ； School of Science, Computing and Engineering Technologies, Swinburne University of Technology, Hawthorn VIC 3122, Australia（科学、计算与工程技术学院，斯威本理工大学，澳大利亚霍桑市VIC 3122） 纠错

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

AI总结 本文综述了多智能体系统从经典范式向基于大基础模型的演进，分析了经典多智能体系统与大基础模型多智能体系统的架构、机制、适应性及应用，展望了未来研究方向与挑战。

Comments Accepted by IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

Decisive: Guiding User Decisions with Optimal Preference Elicitation from Unstructured Documents

Decisive: 通过从非结构化文档中最优偏好引导用户决策

Akriti Jain, Anish Mulay, Divyansh Verma, Aishani Pandey, Pritika Ramu, Aparna Garimella

机构 * Adobe Research, India（Adobe印度研究实验室） ； IIT Madras（印度理工学院马德拉斯分校） ； IIT Roorkee（印度理工学院罗尔基分校） ； IIIT Hyderabad（Hyderabad印度理工学院） ； 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.CL

AI总结 Decisive结合文档基础推理与贝叶斯偏好推断，通过主动引导用户回答成对权衡问题，提高决策准确性，实验表明其在多个领域优于传统方法和大语言模型。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

SafeAgent: A Runtime Protection Architecture for Agentic Systems

SafeAgent: 代理系统的一种运行时保护架构

Hailin Liu, Eugene Ilyushin, Jie Ni, Min Zhu

机构 * Lomonosov Moscow State University（莫斯科罗蒙诺索夫国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SafeAgent，一种运行时安全架构，通过分离执行治理与语义风险推理，提升代理系统在多步骤流程中的安全性。

CollabCoder: Plan-Code Co-Evolution via Collaborative Decision-Making for Efficient Code Generation

CollabCoder: 通过协作决策实现计划-代码共演以提高代码生成效率

Duy Tung Doan, Quang Huy Phung, Dzung Nguyen, Khac-Hoai Nam Bui

机构 * Viettel AI, Viettel Group（越南Viettel集团AI部门） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科学技术大学） 纠错

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

AI总结 CollabCoder通过动态多智能体协作提升代码生成效率，通过计划模块与代码模块的协作决策提高代码质量和鲁棒性，实验表明其在复杂任务中性能优于现有方法且计算开销更低。

Comments ACL 2026 Findings

Memory Intelligence Agent

记忆智能代理

Jingyang Qiao, Weicheng Meng, Yu Cheng, Zhihang Lin, Zhizhong Zhang, Xin Tan, Jingyu Gong, Kun Shao, Yuan Xie

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； 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Memory Intelligence Agent框架，通过Manager-Planner-Executor架构实现高效记忆演化，结合强化学习与双向记忆转换，提升推理与自进化能力。

DART: Mitigating Harm Drift in Difference-Aware LLMs via Distill-Audit-Repair Training

DART：通过蒸馏-审计-修复训练缓解差异意识LLM中的危害漂移

Ziwen Pan, Zihan Liang, Jad Kabbara, Ali Emami

机构 * Emory University（埃默里大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出DART方法，通过蒸馏、审计和修复训练缓解LLM中因准确性提升导致的危害漂移问题，提升模型在处理差异相关任务时的准确性和安全性。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

The Reliance Negotiation Framework: A Dynamic Process Model of Student LLM Engagement in Academic Writing

依赖协商框架：学生在学术写作中与大语言模型互动的动态过程模型

Shahin Hossain

机构 * Department of Language, Literacy and Culture（语言、 literacy 与文化系） 纠错

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

AI总结 本文提出依赖协商框架，用于解释学生与大语言模型在学术写作中的动态互动过程，考虑了学生在不同任务中的变化性、经验带来的习惯化现象以及伦理非使用作为伦理推理的形式。

Comments 21 pages, 1 figure, 8 tables

On-Orbit Space AI: Federated, Multi-Agent, and Collaborative Algorithms for Satellite Constellations

轨道上的空间AI：用于卫星星座的联邦、多智能体和协作算法

Ziyang Wang

机构 * Ziyang Wang（王子阳） 纠错

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

AI总结 本文探讨了卫星星座中联邦学习、多智能体算法和协作感知技术，以应对动态连接、严格SWaP-C限制等挑战，提出统一的协作架构和信任模型。

Comments Accepted by Algorithms, MDPI

AgriIR: A Scalable Framework for Domain-Specific Knowledge Retrieval

AgriIR：一个可扩展的领域特定知识检索框架

Shuvam Banerji Seal, Aheli Poddar, Alok Mishra, Dwaipayan Roy

机构 * Indian Institute of Science Education ； Research, Kolkata, India Institute of Engineering \& Management, Kolkata, India , , , Contributed equally 纠错

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

AI总结 AgriIR通过模块化设计实现领域特定知识检索，结合大语言模型与自适应检索器，确保在资源受限下提供可信答案，推动农业领域的AI应用。

Comments Accepted at ECIR 2026

PRINCIPLES: Synthetic Strategy Memory for Proactive Dialogue Agents

PRINCIPLES：面向前瞻性对话代理的合成策略记忆

Namyoung Kim, Kai Tzu-iunn Ong, Yeonjun Hwang, Minseok Kang, Iiseo Jihn, Gayoung Kim, Minju Kim, Jinyoung Yeo

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（燕山大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出PRINCIPLES，一种基于离线自play模拟的合成策略记忆，用于提升前瞻性对话代理的策略规划能力，无需额外训练和数据标注，在情感支持和说服领域均表现出色。

Comments Accepted to EMNLP 2025 Findings

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025, pages 21329-21368

UniDoc-RL: Coarse-to-Fine Visual RAG with Hierarchical Actions and Dense Rewards

UniDoc-RL: 基于分层动作和密集奖励的粗到细视觉RAG

Jun Wang, Shuo Tan, Zelong Sun, Tiancheng Gu, Yongle Zhao, Ziyong Feng, Kaicheng Yang, Zhiwu Lu

机构 * DeepGlint-AI 纠错

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

AI总结 UniDoc-RL通过分层动作空间和密集奖励方案，提升视觉RAG系统的细粒度视觉语义处理能力，实现端到端训练，实验显示优于现有方法。

Comments 17 pages, 11 figures

Targeted Exploration via Unified Entropy Control for Reinforcement Learning

通过统一熵控制实现定向探索的强化学习

Chen Wang, Lai Wei, Yanzhi Zhang, Chenyang Shao, Zedong Dan, Weiran Huang, Ge Lan, Yue Wang

机构 * College of Software, Nankai University（南开大学软件学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Sun Yat-sen Univeristy（中山大学） 纠错

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

AI总结 本文提出UEC-RL框架，通过定向探索机制和稳定器解决强化学习中的熵崩溃问题，提升大模型推理性能。

Comments Accepted for publication in Findings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

Mind DeepResearch Technical Report

Mind DeepResearch 技术报告

MindDR Team, Li Auto Inc

机构 * MindDR Team（MindDR团队） ； Li Auto Inc（Li Auto公司） 纠错

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

AI总结 MindDR通过高效多智能体深度研究框架，在仅30B参数模型下实现领先性能，采用精心设计的数据合成和多阶段训练流程，其核心创新为三智能体架构及四阶段智能体专用训练流程，展现竞争力。

COMPASS: Benchmarking Constrained Optimization in LLM Agents

COMPASS：评估LLM代理在约束优化中的表现

Tian Qin, Felix Bai, Ting-Yao Hu, Raviteja Vemulapalli, Hema Swetha Koppula, Zhiyang Xu, Bowen Jin, Mert Cemri, Jiarui Lu, Zirui Wang, Meng Cao

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Apple（苹果公司） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 COMPASS基准测试评估LLM代理在真实旅行规划中的约束优化能力，揭示当前模型在可行性与最优性之间存在显著差距，表明搜索空间探索不足是核心限制，编码代理提供潜在解决方案。

Agentic Microphysics: A Manifesto for Generative AI Safety

代理微物理：生成AI安全的宣言

Federico Pierucci, Matteo Prandi, Marcantonio Bracale Syrnikov, Marcello Galisai, Piercosma Bisconti

机构 * DEXAI – Icaro Lab Sant’Anna School of Advanced Studies（DEXAI–伊卡洛实验室圣安娜高级研究学院） ； DEXAI – Icaro Lab Sapienza University of Rome（DEXAI–伊卡洛实验室罗马萨皮恩扎大学） ； DEXAI – Icaro Lab VU Amsterdam（DEXAI–伊卡洛实验室阿姆斯特丹伏里克大学） ； Lucidi DEXAI – Icaro Lab Sapienza University of Rome（Lucidi DEXAI–伊卡洛实验室罗马萨皮恩扎大学） 纠错

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

AI总结 本文提出代理安全研究的新方法，强调交互层面机制对集体风险的影响，通过生成安全方法识别足够机制和设计干预措施。

Integrating Causal Machine Learning into Clinical Decision Support Systems: Insights from Literature and Practice

将因果机器学习整合到临床决策支持系统中：文献与实践的见解

Domenique Zipperling, Lukas Schmidt, Benedikt Hahn, Niklas Kühl, Steven Kimbrough

机构 * University of Bayreuth and Fraunhofer FIT（拜罗伊特大学和弗劳恩霍夫 FIT 研究所） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Wharton School, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学沃顿商学院） 纠错

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

AI总结 本文探讨了如何设计基于因果机器学习的临床决策支持系统，提出八个设计需求、七个设计原则和九个实用特征，以提升临床决策协作的可信度和实用性。

Comments Accepted at the Thirty-Fourth European Conference on Information Systems (ECIS 2026), Milan, Italy

M2-PALE: A Framework for Explaining Multi-Agent MCTS--Minimax Hybrids via Process Mining and LLMs

M2-PALE：一种通过过程挖掘和大语言模型解释多智能体MCTS-最小化混合策略的框架

Yiyu Qian, Liyuan Zhao, Tim Miller

机构 * RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； University of California（加州大学） ； University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 本文提出M2-PALE框架，通过过程挖掘和大语言模型解释多智能体MCTS-最小化混合策略的决策过程，验证了其在跳棋环境中的有效性。

SPAGBias: Uncovering and Tracing Structured Spatial Gender Bias in Large Language Models

SPAGBias：揭示和追踪大型语言模型中的结构化空间性别偏见

Binxian Su, Haoye Lou, Shucheng Zhu, Weikang Wang, Ying Liu, Dong Yu, Pengyuan Liu

机构 * School of Information Science, Beijing Language and Culture University（北京语言大学信息科学学院） ； Libraries, Renmin University of China（中国人民大学图书馆） ； School of Humanities, Tsinghua University（清华大学人文学院） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； National Print Media Language Resources Monitoring & Research Center（国家印刷媒体语言资源监测与研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出SPAGBias框架，系统评估LLM中的空间性别偏见，通过62种城市微空间分类、提示库和三层诊断方法，揭示性别空间关联及偏见来源，扩展了偏见研究到空间领域。

Comments Accepted by ACL 2026

Hierarchical Retrieval Augmented Generation for Adversarial Technique Annotation in Cyber Threat Intelligence Text

层级检索增强生成用于网络威胁情报文本中的对抗技术标注

Filippo Morbiato, Markus Keller, Priya Nair, Luca Romano

机构 * University of Padua（帕多瓦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出H-TechniqueRAG框架，通过层级检索机制和结构约束策略提升网络威胁情报文本中对抗技术标注的效率与准确性，实验表明其在F1得分、推理延迟和API调用次数上均优于现有方法。

NuHF Claw: A Risk Constrained Cognitive Agent Framework for Human Centered Procedure Support in Digital Nuclear Control Rooms

NuHF Claw：一种面向数字核控制室的人本流程支持的风险约束认知代理框架

Xingyu Xiao, Jiejuan Tong, Jun Sun, Zhe Sui, Peng Chen, Jingang Liang, Haitao Wang

机构 * Institute of Nuclear and New Energy Technology, Tsinghua University（清华大学核能与新能源技术研究院） ； National Key Laboratory of Human Factors Engineering（人因工程国家重点实验室） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出NuHF Claw框架，通过风险约束代理运行时，将认知状态推断与概率安全评估结合，实现实时自主系统行为调控，提升核控制室操作安全性。

Debate to Align: Reliable Entity Alignment through Two-Stage Multi-Agent Debate

辩论以对齐：通过双阶段多智能体辩论实现可靠的实体对齐

Cunda Wang, Ziying Ma, Po Hu, Weihua Wang, Feilong Bao

机构 * Hubei Provincial Key Laboratory of Artificial Intelligence and Smart Learning, Central China Normal University, Wuhan, China（湖北人工智能与智能学习省级重点实验室，中央财经大学，武汉，中国） ； School of Computer Science, Central China Normal University, Wuhan, China（中央财经大学计算机科学学院，武汉，中国） ； National Language Resources Monitoring and Research Center for Network Media, Central China Normal University, Wuhan, China（网络媒体语言资源监测与研究中心，中央财经大学，武汉，中国） ； College of Computer Science, Inner Mongolia University, Hohhot, China（内蒙古大学计算机学院，呼和浩特，中国） ； National and Local Joint Engineering Research Center of Intelligent Information Processing Technology for Mongolian, Inner Mongolia University, Hohhot, China（蒙古语智能信息处理技术国家与地方联合工程研究中心，内蒙古大学，呼和浩特，中国） ； Inner Mongolia Key Laboratory of Multilingual Artificial Intelligence Technology, Inner Mongolia University, Hohhot, China（内蒙古多语言人工智能技术重点实验室，内蒙古大学，呼和浩特，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出AgentEA框架，通过双阶段多角色辩论机制提升实体对齐的可靠性，实验表明其在跨语言、稀疏、大规模和异构场景下均有效。

CANVAS: Continuity-Aware Narratives via Visual Agentic Storyboarding

CANVAS：通过视觉代理脚本实现连续性叙事

Ishani Mondal, Yiwen Song, Mihir Parmar, Palash Goyal, Jordan Boyd-Graber, Tomas Pfister, Yale Song

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

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

AI总结 CANVAS通过多代理框架实现多镜头叙事中的视觉连续性，提升背景、角色和道具的一致性，优于现有基准，背景连续性提升21.6%。