大模型推理能力

Multi-Task LLM with LoRA Fine-Tuning for Automated Cancer Staging and Biomarker Extraction

多任务LLM结合LoRA微调用于自动癌症分期和生物标志物提取

Jiahao Shao, Anam Nawaz Khan, Christopher Brett, Tom Berg, Xueping Li, Bing Yao

机构 * Department of Industrial & Systems Engineering, The University of Tennessee, Knoxville（工业与系统工程系，田纳西大学， Knoxville） 纠错

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

AI总结 本文提出一种参数高效、多任务框架，利用LoRA微调LLM实现乳腺癌TNM分期、组织学分级和生物标志物的自动化提取，实验显示其在宏F1分数上达到0.976，优于传统方法。

Comments 11 pages, 3 figures and 4 tables in the main manuscript. Additional content, figures and tables are in supplementary material section. 17 pages in total

UNBOX: Unveiling Black-box visual models with Natural-language

UNBOX：通过自然语言揭示黑盒视觉模型

Simone Carnemolla, Chiara Russo, Simone Palazzo, Quentin Bouniot, Daniela Giordano, Zeynep Akata, Matteo Pennisi, Concetto Spampinato

机构 * University of Catania（卡塔尼亚大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Helmholtz Munich（海德堡-慕尼黑马克斯·普朗克研究所） 纠错

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

AI总结 UNBOX在无数据、无梯度、无反向传播约束下，利用大语言模型和扩散模型生成可解释文本描述，揭示模型隐含概念与潜在偏见，通过实验验证其在ImageNet-1K等数据集上的有效性。

Comments Under review at IJCV

PolicyLLM: Towards Excellent Comprehension of Public Policy for Large Language Models

PolicyLLM：迈向大型语言模型在公共政策领域的卓越理解

Han Bao, Penghao Zhang, Yue Huang, Zhengqing Yuan, Yanchi Ru, Rui Su, Yujun Zhou, Xiangqi Wang, Kehan Guo, Nitesh V Chawla, Yanfang Ye, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PolicyBench基准和PolicyMoE模型，评估大型语言模型在公共政策理解中的能力，发现其在应用任务中表现更优，揭示了当前LLM在政策理解中的局限性。

Comments Accepted by ACL 2026 findings

ARGOS: Who, Where, and When in Agentic Multi-Camera Person Search

ARGOS：智能多摄像机人像搜索中的谁、哪里和何时

Myungchul Kim, Kwanyong Park, Junmo Kim, In So Kweon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； University of Seoul（首尔大学） ； KIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 ARGOS首次将多摄像机人像搜索转化为交互推理问题，通过智能体在信息不对称下规划、提问和消除候选，包含14个真实场景的2691个任务，实验表明该基准远未解决。

Comments Accepted to CVPR 2026 Workshop on Multimodal Spatial Intelligence (MUSI)

Improved particle swarm optimization algorithm: multi-target trajectory optimization for swarm drones

改进的粒子群优化算法：多目标轨迹优化用于群无人机

Minze Li, Wei Zhao, Ran Chen, Mingqiang Wei

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

AI总结 本文提出PE-PSO算法，通过引入持久探索机制和熵基参数调整策略，提升群无人机在动态环境中的实时轨迹规划能力，实验表明其在轨迹质量、能耗效率等方面优于传统方法。

Comments New experiments have revealed systematic errors in the original data

Advancing Multi-Agent RAG Systems with Minimalist Reinforcement Learning

通过最小化强化学习推进多智能体RAG系统

Yihong Wu, Liheng Ma, Muzhi Li, Jiaming Zhou, Lei Ding, Jianye Hao, Ho-fung Leung, Irwin King, Yingxue Zhang, Jian-Yun Nie

机构 * McGill University \& Mila Montréal QC Canada ； The Chinese University of Hong Kong Hong Kong China ； Huawei Noah’s Ark Lab Montréal QC Canada ； University of Manitoba Winnipeg MB Canada ； Tianjin University Tianjin China ； Independent Researcher Hong Kong China ； McGill University \& Mila ； The Chinese University of Hong Kong ； Huawei Noah’s Ark Lab ； University of Manitoba ； Tianjin University ； Independent Researcher 纠错

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

AI总结 本文提出Mujica-MyGo框架，通过多智能体RAG流程分解多轮交互，结合轻量强化学习算法MyGO，有效解决长上下文问题，提升复杂问答性能。

Comments AAMAS 2026

DreamKG: A KG-Augmented Conversational System for People Experiencing Homelessness

DreamKG: 一种为经历住房无家可归的人群增强知识图谱的对话系统

Javad M Alizadeh, Genhui Zheng, Chiu C Tan, Yuzhou Chen, Omar Martinez, Philip McCallion, Ying Ding, Chenguang Yang, AnneMarie Tomosky, Huanmei Wu

机构 * Temple University（天普大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of California Riverside（加州大学河滨分校） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 DreamKG通过整合知识图谱提升对话系统，为住房无家可归者提供准确及时的服务信息，其结合Neo4j知识图谱与结构化查询，有效处理时空敏感查询，初步评估显示在相关查询上优于Google Search AI。

Comments This manuscript has been accepted at the 14th IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI 2026)

SemaClaw: A Step Towards General-Purpose Personal AI Agents through Harness Engineering

SemaClaw：通过Harness工程迈向通用个人AI代理的一步

Ningyan Zhu, Huacan Wang, Jie Zhou, Feiyu Chen, Shuo Zhang, Ge Chen, Chen Liu, Jiarou Wu, Wangyi Chen, Xiaofeng Mou, Yi Xu

机构 * Midea AIRC（美的AIRC） 纠错

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

AI总结 SemaClaw通过Harness工程推动个人AI代理发展，提出DAG-based两阶段混合代理团队编排方法、PermissionBridge行为安全系统、三级上下文管理架构和代理维基技能，提升AI代理的可控性与可扩展性。

WisPaper: Your AI Scholar Search Engine

WisPaper：你的AI学者搜索引擎

Li Ju, Jun Zhao, Mingxu Chai, Ziyu Shen, Xiangyang Wang, Yage Geng, Chunchun Ma, Hao Peng, Guangbin Li, Tao Li, Chengyong Liao, Fu Wang, Xiaolong Wang, Junshen Chen, Rui Gong, Shijia Liang, Feiyan Li, Ming Zhang, Kexin Tan, Junjie Ye, Zhiheng Xi, Shihan Dou, Tao Gui, Yuankai Ying, Yang Shi, Yue Zhang, Qi Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出WisPaper，一种端到端代理系统，通过整合模块解决学术文献搜索中的语义限制和工作流程碎片化问题，提升文献发现、组织和跟踪效率。

Comments 18 pages, 4 figures

SHE: Stepwise Hybrid Examination Reinforcement Learning Framework for E-commerce Search Relevance

SHE：面向电商搜索相关性的分步混合检验强化学习框架

Pengkun Jiao, Yiming Jin, Jianhui Yang, Chenhe Dong, Zerui Huang, Shaowei Yao, Xiaojiang Zhou, Dan Ou, Haihong Tang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SHE框架，通过分步奖励策略优化提升电商搜索相关性预测的逻辑一致性与准确性，优于SFT、DPO等基线方法。

PersonalAI: A Systematic Comparison of Knowledge Graph Storage and Retrieval Approaches for Personalized LLM agents

PersonalAI：个性化大语言模型中知识图谱存储与检索方法的系统比较

Mikhail Menschikov, Dmitry Evseev, Victoria Dochkina, Ruslan Kostoev, Ilia Perepechkin, Petr Anokhin, Nikita Semenov, Evgeny Burnaev

机构 * Skoltech（斯科尔科沃科学技术学院） ； Public Joint Stock Company “Sberbank of Russia”（俄罗斯联邦储蓄银行） ； AIRI（人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出基于知识图谱的灵活外部记忆框架，通过自动构建和更新图谱提升个性化LLM代理的长期交互能力，通过多种检索机制验证了不同配置在不同任务中的最优性能。

Rebooting Microreboot: Architectural Support for Safe, Parallel Recovery in Microservice Systems

重振微重启：用于微服务系统的安全并行恢复架构支持

Laurent Bindschaedler

机构 * Max Planck Institute for Software Systems (MPI-SWS)（马克斯·普朗克软件系统研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种安全并行恢复架构，通过分离规划与执行，利用类型化的修复计划和微内核确保安全，实验证明其在工业级数据和故障注入测试中有效减少修复带来的损害。

Comments 18 pages, 1 figure, 4 tables. Published at ARCS 2026

Journal ref Proc. 39th GI/ITG International Conference on Architecture of Computing Systems (ARCS), 2026

MPAC: A Multi-Principal Agent Coordination Protocol for Interoperable Multi-Agent Collaboration

MPAC：一种多主代理协调协议用于互操作性多代理协作

Kaiyang Qian, Xinmin Fang, Zhengxiong Li

机构 * University of Colorado Denver (CU Denver)（科罗拉多大学丹佛分校） 纠错

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

AI总结 本文提出MPAC协议，解决多主代理共享状态协调问题，通过五层结构实现显式协调语义，减少协调开销并提升执行效率。

Decision-Theoretic Safety Assessment of Persona-Driven Multi-Agent Systems in O-RAN

基于决策理论的面向角色驱动的多智能体系统在O-RAN中的安全性评估

Zeinab Nezami, Syed Ali Raza Zaidi, Maryam Hafeez, Louis Powell, Vara Prasad Talari, Mallik Tatipamula

机构 * GSMA（全球移动通信系统协会） ； University of Leeds（利兹大学） ； AWS（亚马逊云服务） ； Ericsson（爱立信） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于角色驱动的多智能体框架，通过角色行为规范影响五个专业智能体，结合决策理论构建三维评估框架，验证486种角色配置在O-RAN优化挑战中的性能与协调效果。

Do We Still Need GraphRAG? Benchmarking RAG and GraphRAG for Agentic Search Systems

我们仍然需要GraphRAG吗？对RAG和GraphRAG在代理搜索系统中的基准测试

Dongzhe Fan, Zheyi Xue, Siyuan Liu, Qiaoyu Tan

机构 * New York University Shanghai（上海纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文通过RAGSearch基准测试，评估了代理搜索系统对密集RAG和代表性的GraphRAG方法的影响，发现代理搜索显著提升了密集RAG性能，但在复杂多跳推理中GraphRAG仍具优势。

Tuning Qwen2.5-VL to Improve Its Web Interaction Skills

调优 Qwen2.5-VL 以提升其网页交互能力

Alexandra Yakovleva, Henrik Pärssinen, Harri Valpola, Juho Kannala, Alexander Ilin

机构 * Aalto University（阿尔托大学） ； University of Oulu（奥卢大学） 纠错

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

AI总结 本文通过调优 Qwen2.5-VL 模型，改进其在网页交互中的可靠性，解决元素定位不准确、指令敏感性和过度乐观偏差等问题，提升单次点击任务的成功率。

Comments Accepted to the Short Paper Track of ACM Web Conference 2026 (WWW 2026). The final version will appear in the ACM Digital Library

Para-B&B: Load-Balanced Deterministic Parallelization of Solving MIP

Para-B&B: 解决MIP问题的负载均衡确定性并行化

Jinyu Zhang, Di Huang, Yue Liu, Shuo Wang, Zhenyu Pu, Zhiyuan Liu

机构 * School of Transportation, Southeast University（东南大学交通学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Para-B&B，通过AI驱动的负载平衡机制和数据并行架构，实现HiGHS求解器的确定性并行化，实验显示在80个MIPLIB 2017实例上取得2.17的几何平均加速率。

Inside the Scaffold: A Source-Code Taxonomy of Coding Agent Architectures

在框架内：基于源代码的编码代理架构分类

Benjamin Rombaut

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

AI总结 本文通过分析13个开源编码代理框架的源代码，提出了一种基于架构的分类方法，揭示了控制策略、工具使用和资源管理的多样性，为研究代理行为和设计新框架提供了可复用的参考。

Artificial Intelligence for All? Brazilian Teachers on Ethics, Equity, and the Everyday Challenges of AI in Education

人工智能为所有人服务？巴西教师对伦理、公平及教育中人工智能的日常挑战的看法

Bruno Florentino, Camila Sestito, Wellington Cruz, André de Carvalho, Robson Bonidia

机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） ； Federal University of Technology-Paraná (UTFPR)（巴拉那联邦理工大学） ； Instituto Significare（Significare研究所） 纠错

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

AI总结 研究探讨巴西K-12教师对AI在教育中应用的看法，发现教师对AI的兴趣主要集中在互动内容、教学计划和个性化评估，但面临缺乏培训和技术支持等结构性挑战。

SynDocDis: A Metadata-Driven Framework for Generating Synthetic Physician Discussions Using Large Language Models

SynDocDis：一种基于元数据的生成合成医生讨论的框架

Beny Rubinstein, Sergio Matos

机构 * University of Aveiro（阿威罗大学） ； IEETA, DETI, LASI, University of Aveiro（阿威罗大学 IEETA、DETI、LASI） 纠错

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

AI总结 SynDocDis通过结合结构化提示技术和隐私保护的去标识病例元数据，生成临床准确的医生间对话，经九个肿瘤学和肝病学场景评估，显示优异的沟通效果和医学内容质量。

Journal ref In: Valente de Oliveira, J., Leite, J., Rodrigues, J., Dias, J., Cardoso, P. (eds) Progress in Artificial Intelligence. EPIA 2025. Lecture Notes in Computer Science(), vol 16121. Springer, Cham

Mnemis: Dual-Route Retrieval on Hierarchical Graphs for Long-Term LLM Memory

Mnemis：基于分层图的双路检索用于长期LLM记忆

Zihao Tang, Xin Yu, Ziyu Xiao, Zengxuan Wen, Zelin Li, Jiaxi Zhou, Hualei Wang, Haohua Wang, Haizhen Huang, Weiwei Deng, Feng Sun, Qi Zhang

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 Mnemis提出一种结合系统1相似性搜索和系统2全局选择机制的新型记忆框架，通过分层图实现语义层次的自顶向下检索，提升长期记忆检索性能。

Comments Accepted to ACL2026

SPEAR: An Engineering Case Study of Multi-Agent Coordination for Smart Contract Auditing

SPEAR：智能合约审计中的多智能体协调工程案例研究

Indraveni Chebolu, Arnab Mallick, Harmesh Rana

机构 * Centre for Development of Advanced Computing（先进计算发展中心） 纠错

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

AI总结 SPEAR通过多智能体框架提升智能合约审计效率，采用风险感知启发式优先级分配与自动修复策略，实验证明其在协调性、恢复能力和资源利用方面的优势。

Comments Accepted at 14th International Workshop on Engineering Multi-Agent Systems(EMAS @ AAMAS)

EchoTrail-GUI: Building Actionable Memory for GUI Agents via Critic-Guided Self-Exploration

EchoTrail-GUI: 通过批评者引导的自我探索构建可操作的记忆以改进GUI代理

Runze Li, Yuwen Zhai, Bo Xu, LiWu Xu, Nian Shi, Wei Zhang, Ran Lin, Liang Wang

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝天猫集团） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出EchoTrail-GUI框架，通过动态记忆系统提升GUI代理任务成功率和效率，验证了结构化记忆在GUI自动化中的有效性。

Comments CVPR 2026 Findings

Beyond Stochastic Exploration: What Makes Training Data Valuable for Agentic Search

超越随机探索：训练数据为何对代理搜索有价值

Chuzhan Hao, Wenfeng Feng, Guochao Jiang, Guofeng Quan, Guohua Liu, Yuewei Zhang

机构 * Alibaba Cloud Computing（阿里云） 纠错

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

AI总结 本文提出Hierarchical Experience框架，通过对比分析和多级聚类机制将原始推理轨迹转化为层次经验知识，提升搜索代理的性能和训练稳定性，实现更高效的策略驱动搜索。

Comments 15 pages, ACL2026 Findings Accepted

Multi-Agent Orchestration for High-Throughput Materials Screening on a Leadership-Class System

面向领导级系统的高通量材料筛选多智能体协调

Thang Duc Pham, Harikrishna Tummalapalli, Fakhrul Hasan Bhuiyan, Álvaro Vázquez Mayagoitia, Christine Simpson, Riccardo Balin, Venkatram Vishwanath, Murat Keçeli

机构 * Computational Science (CPS) Division, Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室计算科学（CPS）部） ； Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室阿贡领导力计算设施（ALCF）） 纠错

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

AI总结 本文提出一种可扩展的多智能体框架，用于在领导级系统上高效执行高通量筛选任务，通过中央规划代理动态分配任务并利用并行执行代理，降低开销并提高任务完成率。

From Debate to Decision: Conformal Social Choice for Safe Multi-Agent Deliberation

从辩论到决策：用于安全多智能体辩论的符合社会选择

Mengdie Flora Wang, Haochen Xie, Guanghui Wang, Aijing Gao, Guang Yang, Ziyuan Li, Qucy Wei Qiu, Fangwei Han, Hengzhi Qiu, Yajing Huang, Bing Zhu, Jae Oh Woo

机构 * AWS Generative AI Innovation Center（AWS生成式AI创新中心） ； HSBC Holdings Plc., HSBC Technology Center, China（汇丰控股有限公司，汇丰科技中心，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出Conformal Social Choice方法，通过后处理层将辩论输出转化为校准的行动与升级决策，确保正确答案的概率覆盖，提升多智能体辩论的安全性。

An Analysis of Artificial Intelligence Adoption in NIH-Funded Research

NIH资助研究中人工智能采纳的分析

Navapat Nananukul, Mayank Kejriwal

机构 * Information Sciences Institute, University of Southern California（南加州大学信息科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文分析了NIH资助研究中AI的采纳情况，提出了一种人机协同的方法来大规模分类和总结研究描述，发现AI在NIH portfolio中占比15.9%，存在研究到应用的差距，且健康不平等研究严重不足。

TurboAgent: An LLM-Driven Autonomous Multi-Agent Framework for Turbomachinery Aerodynamic Design

TurboAgent：一种基于大语言模型的自主多智能体框架用于涡轮机械气动设计

Juan Du, Yueteng Wu, Pan Zhao, Yuze Liu, Min Zhang, Xiaobin Xu, Xinglong Zhang

机构 * Digital Twin Research Center, Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院工程热物理研究所数字孪生研究中心） ； National Key Laboratory of Science and Technology on Advanced Light-duty Gas-Turbine, Chinese Academy of Sciences（中国科学院先进轻型燃气轮机科学与技术国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TurboAgent框架，通过大语言模型实现涡轮机械气动设计的端到端自主设计，结合生成设计、性能预测、多目标优化和物理验证，实现数据驱动的协作流程，提升设计效率和精度。

Invisible to Humans, Triggered by Agents: Stealthy Jailbreak Attacks on Mobile Vision-Language Agents

对人类不可见，由智能体触发：针对移动视觉-语言智能体的隐秘劫持攻击

Renhua Ding, Xiao Yang, Zhengwei Fang, Jun Luo, Kun He, Jun Zhu

机构 * School of Computer Science, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； Dept. of Comp. Sci. and Tech., Institute for AI, Tsinghua-Bosch Joint ML Center, THBI Lab, BNRist Center, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系、人工智能研究院、清华-博世机器学习联合中心、清华脑与智能实验室、北京国家信息科学与技术研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种隐秘的劫持攻击方法，通过智能体交互时的感知注入，避免被人类察觉，同时在移动设备上有效绕过安全过滤器。

AgentGate: A Lightweight Structured Routing Engine for the Internet of Agents

AgentGate: 一种轻量级的结构化路由引擎用于物联网代理

Yujun Cheng, Enfang Cui, Hao Qin, Zhiyuan Liang, Qi Xu

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学人工智能学院） ； China Telecom Research Institute（中国电信研究院） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出AgentGate，一种轻量级结构化路由引擎，用于在资源受限条件下高效且隐私友好的代理系统，通过分阶段决策和结构化接地提升路由效率。