大模型推理能力

SAIL: Test-Time Scaling for In-Context Imitation Learning with VLM

SAIL：基于VLM的上下文模仿学习的测试时扩展

Makoto Sato, Yusuke Iwasawa, Yujin Tang, So Kuroki

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Sakana AI 纠错

专题命中 规划推理 ：test-time compute(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SAIL通过测试时扩展提升上下文模仿学习的鲁棒性和通用性，利用蒙特卡洛树搜索和视觉语言模型实现轨迹优化。

Comments 8 pages, 3 figures

AutoAdapt: An Automated Domain Adaptation Framework for LLMs

AutoAdapt：一种用于大语言模型的自动化领域适应框架

Sidharth Sinha, Anson Bastos, Xuchao Zhang, Akshay Nambi, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan

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

AI总结 AutoAdapt通过多代理辩论系统和AutoRefine方法，实现高效可靠的LLM领域适应，提升领域适应性能25%。

R-WoM: Retrieval-augmented World Model For Computer-use Agents

R-WoM：基于检索的世界模型用于计算机使用代理

Kai Mei, Jiang Guo, Shuaichen Chang, Mingwen Dong, Dongkyu Lee, Xing Niu, Jiarong Jiang

机构 * Rutgers University（罗杰斯大学） ； AWS Agentic AI（亚马逊敏捷人工智能） 纠错

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

AI总结 R-WoM通过整合外部检索知识提升世界模型能力，有效改善长周期模拟中的决策表现。

Vibe Researching as Wolf Coming: Can AI Agents with Skills Replace or Augment Social Scientists?

作为狼群的到来：AI代理能否取代或增强社会科学家？

Yongjun Zhang

机构 * Department of Sociology and Institute for Advanced Computational Science, Stony Brook University（社会学系和先进计算科学研究所，石英布鲁克大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨AI代理在社会科学研究中的潜力，提出vibe研究概念，分析其在速度、覆盖和方法论上的优势及理论原创性的局限，并提出五条负责任的研究原则。

Comments Commentary

Rethinking Deep Research from the Perspective of Web Content Distribution Matching

从网页内容分布匹配视角重新思考深度研究

Zixuan Yu, Zhenheng Tang, Tongliang Liu, Chengqi Zhang, Xiaowen Chu, Bo Han

机构 * School of Computer science and engineering, Sun Yat-sen University（计算机科学与工程学院，中山大学） ； CSE, The Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科学与技术大学） ； Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼人工智能中心，悉尼大学） ； Department of Data Science and Artificial Intelligence, The Hong Kong Polytechnic University（数据科学与人工智能系，香港理工大学） ； DSA Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (GuangZhou)（数据科学与技术 thrust，香港科学与技术大学（广州）） ； TMLR Group, Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University（TMLR 组，计算机科学系，香港 Baptist 大学） 纠错

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

AI总结 WeDas通过引入网页内容分布感知机制，改进深度搜索代理的查询-结果对齐能力，提升子目标完成和准确性。

Not Too Short, Not Too Long: How LLM Response Length Shapes People's Critical Thinking in Error Detection

不短不长：LLM响应长度如何影响人们在错误检测中的批判性思维

Natalie Friedman, Adelaide Nyanyo, Kevin Weatherwax, Lifei Wang, Chengchao Zhu, Zeshu Zhu, S. Joy Mountford

机构 * BTP Innovation, SAP（SAP创新部） 纠错

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

AI总结 本研究探讨LLM响应长度对用户批判性思维的影响，发现中等长度解释在LLM输出错误时能提高准确性，提示设计更透明的决策支持系统。

Comments 6 pages, 1 table, 2 figures

Journal ref In MIRAGE 2026 workshop held at 31st International Conference on Intelligent User Interfaces. ACM, New York, NY, USA, 6 pages

AI-Assisted Curation of Conference Scholarship: Compiling, Structuring, and Analyzing Two Decades of Presentations at the Society for Social Work and Research

人工智能辅助会议学术整理：整理、组织和分析社会工作与研究协会二十年的演讲

Brian Perron, Bryan Victor, Zia Qi

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

AI总结 本研究通过构建SSWR会议演讲数据库，分析了二十年间研究方法、作者合作和国际参与的变化，揭示了定量方法的主导地位及研究参与的显著增长。

XInsight: Integrative Stage-Consistent Psychological Counseling Support Agents for Digital Well-Being

XInsight：集成化阶段一致的心理咨询支持代理用于数字福祉

Fei Wang, Jiangnan Yang, Junjie Chen, Yuxin Liu, Kun Li, Yanyan Wei, Dan Guo, Meng Wang

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） ； Anhui University（安徽大学） ； United Arab Emirates University（阿联酋大学） ； Intelligent Interconnected Systems Laboratory of Anhui Province (HFUT)（安徽省智能互联系统实验室（HFUT）） 纠错

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

AI总结 XInsight是一种集成化多代理框架，通过阶段一致的工作流程和统一循环，提升网络应用中数字福祉的心理支持效果。

Comments Accepted by WWW 2026

Llama-Mob: Instruction-Tuning Llama-3-8B Excels in City-Scale Mobility Prediction

Llama-Mob：指令微调Llama-3-8B在城市级移动预测中表现优异

Peizhi Tang, Chuang Yang, Tong Xing, Xiaohang Xu, Jiayi Xu, Renhe Jiang, Kaoru Sezaki

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 Llama-Mob通过指令微调Llama-3-8B模型，在城市级长期移动预测中表现出色，超越了现有方法，并具备良好的零样本泛化能力。

Planner Aware Path Learning in Diffusion Language Models Training

扩散语言模型训练中的规划感知路径学习

Fred Zhangzhi Peng, Zachary Bezemek, Jarrid Rector-Brooks, Shuibai Zhang, Anru R. Zhang, Michael Bronstein, Alexander Tong, Avishek Joey Bose

机构 * Duke University（杜克大学） ； Mila ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Oxford（牛津大学） ； AITHYRA ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 本文提出PAPL，一种通过规划感知路径学习提升扩散语言模型训练与推理一致性的方法，实现跨领域性能提升。

Comments Camera ready version for ICLR2026

Pailitao-VL: Unified Embedding and Reranker for Real-Time Multi-Modal Industrial Search

Pailitao-VL：统一的嵌入与重排序用于实时多模态工业搜索

Lei Chen, Chen Ju, Xu Chen, Zhicheng Wang, Yuheng Jiao, Hongfeng Zhan, Zhaoyang Li, Shihao Xu, Zhixiang Zhao, Tong Jia, Lin Li, Yuan Gao, Jun Song, Jinsong Lan, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 Pailitao-VL通过统一嵌入与重排序方法，解决多模态工业搜索中的高精度、实时性和抗噪声问题，实现先进检索架构的高效部署。

Large Language Models as Bidding Agents in Repeated HetNet Auction

大语言模型作为重复HetNet拍卖中的竞价代理

Ismail Lotfi, Ali Ghrayeb, Samson Lasaulce, Merouane Debbah

机构 * College of Science and Engineering（科学与工程学院） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·卡西姆大学） ； CNRS（国家科学研究中心） ； Universite de Lorraine（洛林大学） ； CRAN（CRAN研究中心） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Khalifa University（卡西姆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大语言模型作为竞价代理，在重复频谱拍卖中实现更高效的资源分配与预算优化。

Comments Accepted at WCNC 2026. Code available here: https://github.com/ismail0T/Strategic_Bidding_HetNet

Agentic Multi-Persona Framework for Evidence-Aware Fake News Detection

代理多角色框架用于证据感知的虚假新闻检测

Roopa Bukke, Soumya Pandey, Suraj Kumar, Soumi Chattopadhyay, Chandranath Adak

机构 * Dept. of CSE, Indian Institute of Technology Indore（计算机科学与工程系，印度理工学院印度奥尔德分校） ； Dept. of CSE, Indian Institute of Technology Patna（计算机科学与工程系，印度理工学院帕纳分校） 纠错

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

AI总结 本文提出AMPEND-LS框架，通过LLM与SLM协同作用，实现多模态虚假新闻检测，提升准确率和鲁棒性，增强信息安全性。

Comments 10 pages, 3 tables, 2 figures

RefAgent: A Multi-agent LLM-based Framework for Automatic Software Refactoring

RefAgent：一种基于大型语言模型的多智能体框架，用于自动软件重构

Khouloud Oueslati, Maxime Lamothe, Foutse Khomh

机构 * Polytechnique Montreal（蒙特利尔大学） 纠错

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

AI总结 RefAgent是一种基于多智能体的LLM框架，用于自动化软件重构，通过自我反思和工具调用能力提升重构效率和代码质量。

Mozi: Governed Autonomy for Drug Discovery LLM Agents

Mozi：用于药物发现LLM代理的受控自主性

He Cao, Siyu Liu, Fan Zhang, Zijing Liu, Hao Li, Bin Feng, Shengyuan Bai, Leqing Chen, Kai Xie, Yu Li

机构 * International Digital Economy Academy (IDEA)（国际数字经济学院） 纠错

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

AI总结 Mozi通过双层架构实现药物发现LLM代理的受控自主性，提升科学推理的可靠性与可控性。

Training High-Level Schedulers with Execution-Feedback Reinforcement Learning for Long-Horizon GUI Automation

通过执行反馈强化学习训练高阶调度器以实现长周期GUI自动化

Zehao Deng, Tianjie Ju, Zheng Wu, Zhuosheng Zhang, Gongshen Liu

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CES多代理框架，通过训练高阶调度器解决GUI代理在长周期任务中的责任耦合和状态管理问题，提升任务规划与执行效率。

Comments Accepted to CVPR 2026

Dutch Metaphor Extraction from Cancer Patients' Interviews and Forum Data using LLMs and Human in the Loop

利用LLM和人机协同从癌症患者访谈和论坛数据中提取荷兰语隐喻

Lifeng Han, David Lindevelt, Sander Puts, Erik van Mulligen, Suzan Verberne

机构 * Biomedical Data Sciences, Leiden University Medical Center（莱顿大学医学中心生物医学数据科学） ； Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS), Leiden University（莱顿大学先进计算机科学研究所） ； Department of Radiation Oncology (MAASTRO), GROW Research Institute for Oncology（肿瘤学研究与生殖学研究所放射肿瘤科） 纠错

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

AI总结 本研究利用LLM和人机协同方法，从癌症患者访谈和论坛数据中提取荷兰语隐喻，构建HealthQuote.NL语料库，以支持患者护理和个性化医疗路径设计

Comments Ongoing project report, on behalf of 4D PICTURE https://4dpicture.eu/

Can a Small Model Learn to Look Before It Leaps? Dynamic Learning and Proactive Correction for Hallucination Detection

小模型能否在行动前先观察？动态学习与主动纠正用于幻觉检测

Zepeng Bao, Shen Zhou, Qiankun Pi, Jianhao Chen, Mayi Xu, Ming Zhong, Yuanyuan Zhu, Tieyun Qian

机构 * School of Computer Science, Wuhan University, China（武汉大学计算机学院） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院） 纠错

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

AI总结 LEAP框架通过动态学习和主动纠正机制，提升小模型在幻觉检测中的适应性和效率。

Hybrid Belief Reinforcement Learning for Efficient Coordinated Spatial Exploration

混合信念强化学习用于高效协调空间探索

Danish Rizvi, David Boyle

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

AI总结 本文提出混合信念-强化学习框架，通过双通道知识转移提升多代理空间探索效率，实验显示在无线服务任务中累计奖励和收敛速度均优于基线。

Multi-Agent-Based Simulation of Archaeological Mobility in Uneven Landscapes

基于多智能体的考古移动性在不规则地形中的模拟

Chairi Kiourt, Vassilis Evangelidis, Dimitris Grigoropoulos

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

AI总结 本文提出了一种多智能体建模框架，用于模拟不规则地形中的考古移动性，通过强化学习实现高效动态适应，展示了地形感知追捕和运输分析的应用。

LLMs for High-Frequency Decision-Making: Normalized Action Reward-Guided Consistency Policy Optimization

基于大语言模型的高频决策：归一化动作奖励引导的一致性策略优化

Yang Zhao, Zihao Li, Zhiyu Jiang, Dandan Ma, Ganchao Liu, Wenzhe Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence, OPtics and ElectroNics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University（人工智能学院、光学和电子学（iOPEN）、西北工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出NAR-CP方法，通过归一化动作奖励和一致性损失优化，提升高频决策任务中的策略一致性与泛化能力。

CAIMAN: Causal Action Influence Detection for Sample-efficient Loco-manipulation

CAIMAN：用于样本高效移动-操作的因果动作影响检测

Yuanchen Yuan, Jin Cheng, Núria Armengol Urpí, Stelian Coros

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 CAIMAN通过因果动作影响作为内在动机目标，提升腿部机器人在稀疏奖励下的样本效率和移动-操作能力。

Securing the Floor and Raising the Ceiling: A Merging-based Paradigm for Multi-modal Search Agents

保障地板，提升天花板：一种基于合并的多模态搜索代理范式

Zhixiang Wang, Jingxuan Xu, Dajun Chen, Yunfang Wu, Wei Jiang, Yong Li

机构 * Peking University, Beijing, China（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需训练的多模态搜索代理范式，通过跨模态模型合并提升VLMs的自主搜索能力，OBM算法在搜索任务中表现出更高的效率和性能。

K^2-Agent: Co-Evolving Know-What and Know-How for Hierarchical Mobile Device Control

K^2-Agent: 为分层移动设备控制共进化知什么和知如何

Zhe Wu, Donglin Mo, Hongjin Lu, Junliang Xing, Jianheng Liu, Yuheng Jing, Kai Li, Kun Shao, Jianye Hao, Yuanchun Shi

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 K2-Agent通过分层框架共进化声明性与程序性知识，提升复杂移动设备任务的规划与执行能力，实现76.1%的成功率和跨任务的强泛化能力。

From Literature to Hypotheses: An AI Co-Scientist System for Biomarker-Guided Drug Combination Hypothesis Generation

从文献到假设：一种用于生物标志物引导的药物组合假设生成的AI合作者系统

Raneen Younis, Suvinava Basak, Lukas Chavez, Zahra Ahmadi

机构 * Peter L. Reichertz Institute for Medical Informatics (PLRI), Hannover Medical School（汉诺威医学院彼得·L·里赫茨医学信息学研究所） ； Lower Saxony Center for Artificial Intelligence and Causal Methods in Medicine (CAIMed)（下萨克森医学人工智能与因果方法中心） ； Sanford Burnham Prebys (SBP) Medical Discovery Institute, San Diego（圣地亚哥桑福尔德·伯恩斯医学发现研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出 AI 合作者系统 CoDHy，通过整合生物医学知识图谱和文献证据，实现基于生物标志物的药物组合假设生成与验证。

TopoEdge: Topology-Grounded Agentic Framework for Edge Networking Code Generation and Repair

TopoEdge：基于拓扑的代理框架用于边缘网络代码生成与修复

Haomin Qi, Bohan Liu, Zihan Dai, Yunkai Gao

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 TopoEdge通过拓扑引导的检索增强生成框架，实现边缘网络配置的生成与修复，利用图神经网络和三个专门化代理协调生成-验证-修复循环。

Comments 6 pages, 4 figures, 3 tables

Journal ref IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) 2026

WirelessAgent++: Automated Agentic Workflow Design and Benchmarking for Wireless Networks

WirelessAgent++: 无线网络中自主代理工作流设计与基准测试

Jingwen Tong, Zijian Li, Fang Liu, Wei Guo, Jun Zhang

机构 * College of Electronics and Information Engineering, Shenzhen University（深圳大学电子与信息工程学院） ； Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学电子与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 WirelessAgent++通过自动化设计无线任务代理工作流，结合MCTS算法和WirelessBench基准测试，实现了高效且稳健的无线网络代理生成。

Comments This manuscript has submitted to a possible Journal for publication

Atomicity for Agents: Exposing, Exploiting, and Mitigating TOCTOU Vulnerabilities in Browser-Use Agents

代理的原子性：揭示、利用和缓解浏览器使用代理中的TOCTOU漏洞

Linxi Jiang, Zhijie Liu, Haotian Luo, Zhiqiang Lin

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了浏览器使用代理中的TOCTOU漏洞，通过实证研究揭示其普遍存在性，并提出基于预执行验证的轻量级缓解方法。

MED-COPILOT: A Medical Assistant Powered by GraphRAG and Similar Patient Case Retrieval

MED-COPILOT：一种基于图RAG和相似患者案例检索的医疗助手

Shuheng Chen, Namratha Patil, Haonan Pan, Angel Hsing-Chi Hwang, Yao Du, Ruishan Liu, Jieyu Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 MED-COPILOT通过结合图RAG和相似患者案例检索，提升临床决策支持系统的证据整合与推理准确性。

StethoLM: Audio Language Model for Cardiopulmonary Analysis Across Clinical Tasks

StethoLM：用于跨临床任务的心肺分析的音频语言模型

Yishan Wang, Tsai-Ning Wang, Mathias Funk, Aaqib Saeed

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

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

AI总结 StethoLM是首个用于心肺听诊的音频语言模型，能执行多种临床任务，通过多阶段训练提升性能和鲁棒性，为临床听诊提供新的AI解决方案。

Comments To be published in TMLR