大模型推理能力

Is Your Trajectory Displacement Safe in Long-tail?

你的轨迹位移在长尾场景中安全吗？

Qiao Sun, Weicheng Zheng, Yixin Huang, Hang Zhao

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 提出FluidTest评估框架，通过成对WebUI协议、32种语义威胁分类和三元验证系统，检测规划轨迹相对于专家参考的额外威胁，实验发现SOTA规划器仍存在大量安全相关失败。

Comments 20 pages, 15 figures

A Comprehensive Survey of Medical Image Segmentation: Challenges, Benchmarks, and Beyond

医学图像分割综述：挑战、基准与未来展望

Pengyu Zhu, Xiaojing Zhang, Kunbo Zhang, Chunyan Zhang, Zhenyu Wang

机构 * School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University（华北电力大学控制与计算机工程学院） ； SPIC Digital Technology Co., Ltd（国家电投数字科技有限公司） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Department 6 of Health Care, Second Medical Center, People’s Liberation Army General Hospital（中国人民解放军总医院第二医学中心健康医学科六病区） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了基于U-Net、Transformer和SAM架构的医学图像分割方法，分析主要挑战，旨在指导未来研究并推动临床转化。

Comments 12 pages,3 figures,1 table. All related resources are available at https://github.com/andrew-pengyu/Awsome_MedSeg/tree/main

Mutual Distillation of Dual-Foundation Models for Semi-Supervised PET/CT Segmentation

双基础模型的相互蒸馏用于半监督PET/CT分割

Fuyou Mao, Beining Wu, Yanfeng Jiang, Bohan Xu, Lixin Lin, Naye Ji, Hao Zhang, Yan Tang

机构 * Central South University（中南大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Communication University of Zhejiang（浙江传媒学院） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出MuDuo框架，利用SAM-Med3D和SegAnyPET分别从CT和PET中蒸馏知识到轻量学生网络，实现半监督器官分割，仅用5个标注样本在AutoPET数据集上达到最优性能。

Comments MICCAI 2026

FactCheck: Feasibility-aware Long-term Action Anticipation with Multi-agent Collaboration

FactCheck: 基于多智能体协作的可行性感知长期动作预测

Rui Cao, Jiannong Cao, Bo Yuan, Zhiyuan Wen, Mingjin Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； China Mobile（中国移动） 纠错

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

AI总结 提出FactCheck多智能体框架，通过闭环“观察-规划-验证”机制，结合历史动作图验证可行性，在EPIC-Kitchens-55和EGTEA Gaze+上超越现有方法。

Selective Agentic Recovery for UAV Autonomy with a Persistent Mission Runtime

面向无人机自主性的选择性代理恢复与持久任务运行时

Taewoo Park, Kyeonghyun Yoo, Seunghyun Yoo, Hwangnam Kim

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Korea University（高丽大学电气与电子工程系） 纠错

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

AI总结 提出持久任务运行时（PMR）框架，通过选择性调用外部代理推理器实现无人机恢复，引入学习型调用认知价值（learned-CVI）门控机制，在Gazebo/PX4基准测试中将硬/模糊场景成功率从5.0%提升至95.0%，同时减少16.7%的远程调用和29.2%的令牌消耗。

Comments 17 pages, 2 figures. Preprint

FactoryLLM: A Safe and Open-Source AI Playground for Evaluating LLMs in Smart Factories

FactoryLLM：用于评估智能工厂中大语言模型的安全开源AI实验场

Yash Pulse, Yong-Bin Kang, Abhik Banerjee, Abdur Forkan, Prem Prakash Jayaraman

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

AI总结 提出FactoryLLM，一个安全开源的AI实验场，通过多机器文档分析评估基于RAG的大语言模型，采用RAGAS和NVIDIA LLM-as-a-Judge双评估机制，案例验证了跨机器文档推理的有效性。

Comments 6 pages, 3 figures, IEEE INDIN 2026

SpheriCity: Designing Trustworthy Conversational AI for Sustainability Decision Support

SpheriCity：为可持续发展决策支持设计可信赖的对话式AI

Ahmed Qayyum, Madison Werner, Kathryn Youngblood, Jenna R. Jambeck, Tahiya Chowdhury

机构 * Department of Computer Science, Colby College（科里尔学院计算机科学系） ； Circularity Informatics Lab, University of Georgia（佐治亚大学循环信息实验室） 纠错

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

AI总结 提出SpheriCity，一种基于来源的对话式AI原型，通过结构化合成和交互支架，支持从城市循环性评估报告中可信地获取知识，解决大语言模型在可持续性高风险领域中的透明度与信任问题。

Comments Accepted to ACM SIGCAS/SIGCHI Conference on Computing and Sustainable Societies (COMPASS '26)

Proprioceptive-visual correspondence enables self-other distinction in humanoid robots

本体感觉-视觉对应使能人形机器人的自我-他人区分

Yurun Chen, Tianyuan Gao, Yizhong Ge, Shikun Ban, Yizhou Wang, Hongkai Xiong, Wenjun Zeng, Wentao Zhu

机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin（宁波数字孪生研究院） 纠错

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

AI总结 提出通过本体感觉与视觉的对应学习自我-他人区分，无需身份标签或运动学模型，并建立预测性自我模型，支持目标到达、碰撞感知运动规划和运动重定向。

Comments 23 pages, 9 figures, 1 supplementary table

EvoBrowseComp: Benchmarking Search Agents on Evolving Knowledge

EvoBrowseComp: 基于演化知识的搜索智能体基准测试

Yunhan Wang, Jiaan Wang, Lianzhe Huang, Xianfeng Zeng, Fandong Meng

机构 * Northeastern University, China（东北大学（中国）） ； Weixin AI, Tencent Inc, China（腾讯微信AI（中国）） 纠错

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

AI总结 提出EvoBrowseComp，一个通过实时网络遍历自动生成400道英文和400道中文无污染复杂问题的演化基准，用于评估搜索智能体在动态知识环境中的真实浏览能力。

Comments 14 pages, under review

(Human) Attention Is (Still) All You Need: Human oversight makes AI-assisted social science reliable

（人类的）注意力（仍然）就是一切：人类监督使AI辅助的社会科学变得可靠

Chen Zhu, Xiaolu Wang, Weilong Zhang

机构 * China Agricultural University（中国农业大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出人机协同决策架构HLER，通过预承诺、决策排序、问责和注意力分配，将AI辅助研究的失败率从72%降至16%。

EWAM: An Enhanced World Action Model for Closed-Loop Online Adaptation in Embodied Intelligence

EWAM：一种用于具身智能闭环在线自适应的增强世界动作模型

Xin Zhou, Cong Miao

机构 * Astronex Robotics ； Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） 纠错

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

AI总结 提出EWAM架构，基于冻结的Cosmos3骨干网络，通过四个轻量级神经层实现零样本在线自适应，无需微调或额外演示数据，显著减少新任务布局的部署数据需求。

Position: Generative Engine Optimization Creates Underexamined Risks, Governance Must Target Concentration, Disclosure, and Academic Blind Spots

立场：生成式引擎优化带来未被充分研究的风险，治理必须聚焦于集中化、披露和学术盲点

Yizhu Wen, Nan Zhang, Haohan Yuan, Xun Chen, Haopeng Zhang, Hanqing Guo

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

AI总结 本文分析从搜索引擎优化到生成式引擎优化的转变，识别出集中化影响、未披露的商业影响和学术-工业盲点三大风险，主张答案级别的治理与测量。

Comments This paper is accepted by the ICML 2026 Position Track

Journal ref https://icml.cc/virtual/2026/poster/67185

AutoMine Solution for AV2 2026 Scenario Mining Challenge

AutoMine 解决方案：面向 AV2 2026 场景挖掘挑战

Songliang Cao, Jiele Zhao, Yuru Wang, Hao Li, Daqi Liu, Zehan Zhang, Fangzhen Li, Yu Wang, Yue Zhang, Bing Wang, Guang Chen, Hao Lu, Hangjun Ye

机构 * Xiaomi EV（小米汽车） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出基于 LLM 和 VLM 的自优化场景挖掘方法 AutoMine，通过语义保持提示增强、鲁棒轨迹原子函数与 VLM 函数结合以及执行反馈优化，在 CVPR 2026 挑战赛中取得领先性能。

Comments CVPR 2026 Scenario Mining Challenge (Temporal Track Winners)

TreeSeeker: Tree-Structured Trial, Error, and Return in Deep Search

TreeSeeker：深度搜索中的树结构试错与回溯

Zhuofan Shi, Mingzhe Ma, Lu Wang, Fangkai Yang, Pu Zhao, Yiming Guan, Youling Huang, Wei Zhang, Qingwei Lin, Dongmei Zhang, Saravan Rajmohan

机构 * Microsoft（微软公司） ； East China Normal University（东华大学） 纠错

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

AI总结 提出TreeSeeker框架，通过树结构分支-回溯搜索和UCB信号选择，在深度搜索中实现受控试错，显著提升复杂问答性能。

SkillJuror: Measuring How Agent Skill Organization Changes Runtime Behavior

SkillJuror：衡量智能体技能组织如何改变运行时行为

Zhiyu Chen, Zihan Guo, Bo Huang, Bingwei Lu, Jianghao Lin, Yuanjian Zhou, Weinan Zhang

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出SkillJuror框架，通过渐进式披露与扁平基线对比，发现技能组织方式改变智能体搜索和应用程序知识的行为，并在82个任务中提升4.1%的验证通过率。

INFRAMIND: Infrastructure-Aware Multi-Agent Orchestration

INFRAMIND: 基础设施感知的多智能体编排

Ahasan Kabir, Jiaqi Xue, Mengxin Zheng, Qian Lou

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出INFRAMIND框架，通过强化学习将基础设施状态（队列深度、KV缓存压力等）融入多智能体LLM编排的规划、路由和调度决策，在共享GPU集群上实现质量与延迟的平衡，相比基线提升最高7.6%准确率并降低7倍延迟。

Comments Preprint

Task Robustness via Re-Labelling Vision-Action Robot Data

通过重新标注视觉-动作机器人数据的任务鲁棒性

Artur Kuramshin, Özgür Aslan, Cyrus Neary, Glen Berseth

机构 * Mila — Quebec AI Institute（Mila — 魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出TREAD框架，利用大型视觉语言模型对机器人数据集进行语义子任务分解和多样化指令生成，无需额外数据收集，提升策略在未见任务上的泛化能力。

Comments Project website: https://akuramshin.github.io/tread

A complementary study on PlanGPT: Evaluation with defined Performance Metrics and comparison with a planner

PlanGPT的补充研究：使用定义性能指标评估并与规划器比较

Youssef Abdelkader, Humbert Fiorino, Damien Pellier

机构 * Univ. Grenoble Alpes - LIG（格勒诺布尔阿尔卑斯大学 - 信息学实验室（LIG）） 纠错

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

AI总结 本文对大型语言模型PlanGPT进行补充实验，使用规划成本和生成时间两个指标评估其性能，并与传统规划器比较，发现PlanGPT并不优于贪心搜索策略。

Comments 7 pages

Trace2Policy: From Expert Behavior Traces to Self-Evolving Decision Agents

Trace2Policy：从专家行为轨迹到自我进化的决策代理

Junli Zha, Jinbo Wang, Chao Zhou, Xiang Song

机构 * SF Express（顺丰速运） 纠错

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

AI总结 提出Trace2Policy框架，通过错误驱动的迭代技能精炼（EISR）从专家行为中提取可读规则，在合规敏感任务中规则质量是关键性能杠杆，经8轮迭代后编译为确定性Python代码达到79.6%准确率，并在实际部署中优于纯LLM基线。

MIRAGE: A Polarity-Flipping Encoding Subspace in LLM Agents

MIRAGE: LLM智能体中的极性翻转编码子空间

Pratibha Revankar, Kargi Chauhan, Jihye Kim, Sadiba Nusrat Nur, Vincent Siu, Chenguang Wang

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） 纠错

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

AI总结 发现LLM智能体在隐蔽编码敏感数据时，残差流中存在共享的低维编码子空间，通过逻辑回归探针可高精度检测，并构建MIRAGE实时监控器，在126个场景中AUC达0.918，远超仅输出检测。

Powering the Future of AI: Navigating the Trade-offs for Europe's Energy Transition and Net-Zero Goals

赋能AI未来：应对欧洲能源转型与净零目标的权衡

Mohammad Hemmati, Gbemi Oluleye, Vassilis M. Charitopoulos

机构 * Department of Chemical Engineering, Sargent Centre for Process Systems Engineering, University College London (UCL)（化学工程系、过程系统工程中心、伦敦大学学院（UCL）） ； Centre for Environmental Policy, Imperial College London（环境政策中心、伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 通过21种AI增长情景下的空间优化模型，量化AI对欧洲电力需求、容量、排放和运行的影响，发现AI到2050年可能增加73-723 TWh需求，导致2030-2050年累计排放超调67-181 MtCO2，且AI基础设施选址将更依赖稳定电源和系统灵活性。

Capability-Aligned Hierarchical Learning for Tool-Augmented LLMs

面向工具增强型大语言模型的能力对齐分层学习

Haotong Yang, Ting Long, Yi Chang

机构 * Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 提出CAHL方法，利用RLVR联合优化高层规划器与低层执行器，解决分层工具学习中的规划-执行对齐问题，在多个基准上验证有效性。

Comments 14 pages, 5 figures, 6 tables. Preprint

MASS: Deep Research for Social Sciences with Memory-Augmented Social Simulation

MASS：基于记忆增强社会模拟的深度社会科学研究

Yongrui Liu, Deyi Xiong

机构 * The International Joint Institute of Tianjin University, Fuzhou, Tianjin University, China（天津大学福州国际联合学院） ； TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University, China（天津大学计算机科学与技术学院TJUNLP实验室） 纠错

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

AI总结 提出MASS范式，通过动态目标路径规划、多学科行为数据集和艾宾浩斯遗忘机制增强社会模拟真实性，提升LLM生成研究的洞察力与创新性，整体质量提升6.81%，洞察力提升17.19%。

Decoding Pedestrian Crossing Intention from Egocentric Vision via Vision Language Models

通过视觉语言模型从自我中心视觉解码行人过街意图

Danya Li, Xiang Su, Yan Feng, Rico Krueger

机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； University of Helsinki（赫尔辛基大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 利用视觉语言模型（VLM）将行人过街意图预测转化为视觉问答任务，通过参数高效微调并结合自我运动、车辆运动和眼动等上下文线索，在自我中心视频上实现了14.5%的准确率提升，创下新纪录。

ConMem: Structured Memory-Guided Adaptation in Training-Free Multi-Agent Systems

ConMem: 无训练多智能体系统中的结构化记忆引导自适应

Zhixun Tan, Qiang Chen, Tairan Huang, Xiu Su, Yi Chen

机构 * Central South University（中南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出ConMem框架，通过结构化记忆卡片和关系感知记忆图实现多智能体系统的高效自适应，无需额外训练，在多个基准上提升性能并降低推理开销。

Auditable Graph-Guided Root Cause Analysis for Kubernetes Incidents

可审计的图引导的Kubernetes事件根因分析

Anastasiia Kuvshinova, Seungmin Jin

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出Graph Traversal Agent，结合LLM推理与确定性图操作，通过类型化证据图、有界搜索和独立验证实现可审计的根因分析，在ITBench上F1从0.6087提升至0.9130。

Comments 8 pages, 1 figure. Preprint

LCAM: A Framework for Diagnosing Interactional Alignment Failures in Con-versational AI

LCAM：诊断对话式AI中交互对齐失败的框架

Manuele Reani, Hongyu Tian

机构 * School of Management and Economics, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学深圳校区管理学院） 纠错

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

AI总结 提出分层认知对齐模型（LCAM），通过五层对齐和两种失调极性诊断对话式AI的交互失败，应用于LLM咨询案例揭示潜在危害。

Statistics in the Age of AI

AI时代的统计学

Juan Sosa, Brenda Betancourt

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究探讨AI时代统计学的核心逻辑，提出需通过统计依据关联数据与主张，明确统计学家的核心角色是构建、评判及维护统计依据，为AI与统计结合提供理论框架。

ResiliFlow: An Open Transport World Model for Infrastructure Perception and Disaster Resilience

ResiliFlow：面向基础设施感知与灾害韧性的开放交通世界模型

Junxiang Xu, Vinayak Dixit, S. Travis Waller, Divya Jayakumar Nair, Qianwen (Vivian)Guo, Sisi Jian, Xiao Wen, Ashutosh Ashutosh, Sunhyung Yoo, Julius Secadiningrat, Jingni Guo

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 ResiliFlow是面向基础设施感知与灾害韧性的开放交通世界模型平台，整合两类工作空间功能，实现交通模型的可检查复用，支撑研究协作与公众监督。

Projecting BrowseComp-Plus onto ClimbMix: Toward More Realistic Corpora for Agentic Search

将BrowseComp-Plus映射到ClimbMix：构建更符合智能体搜索需求的真实语料库

Sahel Sharifymoghaddam, Lingwei Gu, Yijun Ge, Jimmy Lin

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究将BrowseComp-Plus的查询映射到NVIDIA的ClimbMix语料库，构建了与基准无关的映射流水线，生成57个有效查询，使智能体搜索难度向检索环节转移，发布了相关资源。