大模型推理能力

Large-Language-Model-Guided State Estimation for Partially Observable Task and Motion Planning

基于大语言模型的态估计用于部分可观测任务和运动规划

Yoonwoo Kim, Raghav Arora, Roberto Martín-Martín, Peter Stone, Ben Abbatematteo, Yoonchang Sung

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CoCo-TAMP框架，利用大语言模型的常识推理能力，通过分层态估计提升部分可观测任务和运动规划的效率。

GarmentPile++: Affordance-Driven Cluttered Garments Retrieval with Vision-Language Reasoning

GarmentPile++: 基于视觉-语言推理的基于 affordance 的杂乱衣物检索

Mingleyang Li, Yuran Wang, Yue Chen, Tianxing Chen, Jiaqi Liang, Zishun Shen, Haoran Lu, Ruihai Wu, Hao Dong

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

AI总结 GarmentPile++通过结合视觉-语言推理和视觉affordance感知，实现基于语言指令的杂乱衣物安全检索，确保每次检索一件衣物，提升家庭助理机器人任务执行能力。

Comments ICRA2026 Accepted

MC-Search: Evaluating and Enhancing Multimodal Agentic Search with Structured Long Reasoning Chains

MC-Search：基于结构化长推理链评估和增强多模态代理搜索

Xuying Ning, Dongqi Fu, Tianxin Wei, Mengting Ai, Jiaru Zou, Ting-Wei Li, Hanghang Tong, Yada Zhu, Hendrik Hamann, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Meta ； IBM Research（IBM研究院） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

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

AI总结 MC-Search是首个针对代理MM-RAG的基准，通过结构化长推理链评估和增强多模态代理搜索，揭示了系统性问题并改进了模型的规划和检索能力。

Comments ICLR 2026

PseudoAct: Leveraging Pseudocode Synthesis for Flexible Planning and Action Control in Large Language Model Agents

PseudoAct: 通过伪代码合成实现大型语言模型代理的灵活规划与动作控制

Yihan, Wen, Xin Chen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Texas A&M University（电气与计算机工程系，德克萨斯A&M大学） 纠错

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

AI总结 PseudoAct通过伪代码合成实现LLM代理的灵活规划与动作控制，提升长时决策效率。

NovaPlan: Zero-Shot Long-Horizon Manipulation via Closed-Loop Video Language Planning

NovaPlan: 通过闭环视频语言规划实现零样本长周期操控

Jiahui Fu, Junyu Nan, Lingfeng Sun, Hongyu Li, Jianing Qian, Jennifer L. Barry, Kris Kitani, George Konidaris

机构 * Robotics and AI Institute（机器人与人工智能研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Brown University（布朗大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 NovaPlan通过闭环视频语言规划实现零样本长周期操控，结合高层任务分解与底层物理执行，无需先验演示即可完成复杂装配任务。

Comments 25 pages, 15 figures. Project webpage: https://nova-plan.github.io/

VideoMind: A Chain-of-LoRA Agent for Temporal-Grounded Video Reasoning

VideoMind: 一种用于时序 grounded 视频推理的链式 LoRA 代理

Ye Liu, Kevin Qinghong Lin, Chang Wen Chen, Mike Zheng Shou

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 VideoMind 提出了一种基于角色的链式 LoRA 机制，用于提升视频时序 grounded 推理的效率与灵活性。

Comments ICLR 2026 Camera Ready

MedReasoner: Reinforcement Learning Drives Reasoning Grounding from Clinical Thought to Pixel-Level Precision

MedReasoner: 通过强化学习实现从临床思维到像素级精度的推理 grounding

Zhonghao Yan, Muxi Diao, Yuxuan Yang, Ruoyan Jing, Jiayuan Xu, Kaizhou Zhang, Lele Yang, Yanxi Liu, Kongming Liang, Zhanyu Ma

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

AI总结 MedReasoner 通过强化学习实现从临床推理到像素级精度的医学影像 grounding，提出统一医学推理 grounding 任务和 U-MRG-14K 数据集，展示其在医学影像分析中的优越性能。

Comments AAAI2026

VLM-DEWM: Dynamic External World Model for Verifiable and Resilient Vision-Language Planning in Manufacturing

VLM-DEWM：动态外部世界模型用于制造中的可验证和抗毁视觉语言规划

Guoqin Tang, Qingxuan Jia, Gang Chen, Tong Li, Zeyuan Huang, Zihang Lv, Ning Ji

机构 * School of Intelligent Engineering and Automation（智能工程与自动化学院） 纠错

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

AI总结 VLM-DEWM通过动态外部世界模型提升制造中视觉语言规划的可验证性和抗毁性，显著提高状态跟踪精度和恢复成功率。

Prompt-Driven Low-Altitude Edge Intelligence: Modular Agents and Generative Reasoning

基于提示的低空边缘智能：模块化代理与生成推理

Jiahao You, Ziye Jia, Chao Dong, Qihui Wu

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

AI总结 本文提出P2AECF框架，通过模块化代理和生成推理实现灵活、高效和适应的低空边缘智能。

ParaCook: On Time-Efficient Planning for Multi-Agent Systems

ParaCook: 多智能体系统中高效时间规划的研究

Shiqi Zhang, Xinbei Ma, Yunqing Xu, Zouying Cao, Pengrui Lu, Haobo Yuan, Tiancheng Shen, Zhuosheng Zhang, Hai Zhao, Ming-Hsuan Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Merced（加州大学梅尔德分校） 纠错

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

AI总结 ParaCook通过简化动作空间和烹饪任务实例化，为多智能体系统高效时间规划提供基准测试框架，评估LLMs在并行协调和高层次优化中的表现。

ForeAct: Steering Your VLA with Efficient Visual Foresight Planning

ForeAct: 通过高效的视觉前瞻性规划控制您的VLA

Zhuoyang Zhang, Shang Yang, Qinghao Hu, Luke J. Huang, James Hou, Yufei Sun, Yao Lu, Song Han

机构 * MIT（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Caltech（加州理工学院） 纠错

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

AI总结 ForeAct通过高效的视觉前瞻性规划提升VLA在开放环境中的执行精度与泛化能力。

Advances in LLMs with Focus on Reasoning, Adaptability, Efficiency and Ethics

大语言模型的进展：聚焦推理、适应性、效率和伦理

Asifullah Khan, Muhammad Zaeem Khan, Aleesha Zainab, Saleha Jamshed, Sadia Ahmad, Kaynat Khatib, Faria Bibi, Abdul Rehman

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文综述了大语言模型在推理、适应性、效率和伦理方面的进展，探讨了关键技术和挑战，提出未来研究方向。

Learning from the Irrecoverable: Error-Localized Policy Optimization for Tool-Integrated LLM Reasoning

从不可恢复中学习：用于工具集成大语言模型推理的误差局部化策略优化

Qiao Liang, Yuke Zhu, Chao Ge, Lei Yang, Ying Shen, Bo Zheng, Sheng Guo

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

AI总结 ELPO通过误差局部化策略优化提升工具集成大语言模型推理的性能，有效解决稀疏奖励和信用分配问题。

Comments 20 pages, 11 figures

ReAcTree: Hierarchical LLM Agent Trees with Control Flow for Long-Horizon Task Planning

ReAcTree：具有控制流的分层LLM代理树用于长时间任务规划

Jae-Woo Choi, Hyungmin Kim, Hyobin Ong, Youngwoo Yoon, Minsu Jang, Dohyung Kim, Jaehong Kim

机构 * ETRI & UST（ETRI与UST） ； UST 纠错

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

AI总结 ReAcTree通过分层代理树和控制流实现复杂任务规划，显著提升长周期任务的完成效率和成功率。

Comments Accepted as a Full Paper at AAMAS 2026. This is the extended version including full appendices. Code is available at https://github.com/Choi-JaeWoo/ReAcTree.git

WorldTravel: A Realistic Multimodal Travel-Planning Benchmark with Tightly Coupled Constraints

WorldTravel: 一个具有紧密耦合约束的现实多模态旅行规划基准

Zexuan Wang, Chenghao Yang, Yingqi Que, Zhenzhu Yang, Huaqing Yuan, Yiwen Wang, Zhengxuan Jiang, Shengjie Fang, Zhenhe Wu, Zhaohui Wang, Zhixin Yao, Jiashuo Liu, Jincheng Ren, Yuzhen Li, Yang Yang, Jiaheng Liu, Jian Yang, Zaiyuan Wang, Ge Zhang, Zhoufutu Wen, Wenhao Huang

机构 * ByteDance Seed（字节跳动种子） 纠错

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

AI总结 WorldTravel提出一个现实多模态旅行规划基准，揭示了智能体在紧密耦合约束下的感知-行动差距和规划时间阈值问题。

SRR-Judge: Step-Level Rating and Refinement for Enhancing Search-Integrated Reasoning in Search Agents

SRR-Judge: 逐步评分与细化以增强搜索集成推理在搜索代理中的能力

Chen Zhang, Kuicai Dong, Dexun Li, Wenjun Li, Qu Yang, Wei Han, Yong Liu

机构 * Huawei Technologies（华为技术） 纠错

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

AI总结 SRR-Judge通过逐步评分与细化提升搜索代理的搜索集成推理能力，通过迭代拒绝采样微调实现更可靠的评估和性能提升。

TKG-Thinker: Towards Dynamic Reasoning over Temporal Knowledge Graphs via Agentic Reinforcement Learning

TKG-Thinker: 向通过代理强化学习实现动态推理的时序知识图谱迈进

Zihao Jiang, Miao Peng, Zhenyan Shan, Wenjie Xu, Ben Liu, Gong Chen, Ziqi Gao, Min Peng

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 TKG-Thinker通过代理强化学习实现动态推理，提升时序知识图谱问答的性能和泛化能力。

Beyond Static Alignment: Hierarchical Policy Control for LLM Safety via Risk-Aware Chain-of-Thought

超越静态对齐：通过风险感知的思维链实现LLM安全的分层策略控制

Jianfeng Si, Lin Sun, Weihong Lin, Xiangzheng Zhang

机构 * Qiyuan Tech, Beijing, China（奇渊科技，北京，中国） 纠错

专题命中 规划推理 ：chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 PACT通过分层策略架构和风险感知推理，解决LLM安全与有用性之间的权衡问题，提升动态安全控制和可控性。

Comments 13 pages, 5 tables, 2 figures

Scaling Multi-Agent Epistemic Planning through GNN-Derived Heuristics

通过GNN衍生启发式方法实现多智能体认知规划的扩展

Giovanni Briglia, Francesco Fabiano, Stefano Mariani

机构 * Department of Sciences and Methods for Engineering, University of Modena and Reggio Emilia（工程科学与方法系，摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学） ； Department of Computer Science, University of Oxford（计算机科学系，牛津大学） ； Department of Computer Science, University of Pisa（计算机科学系，比萨大学） 纠错

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

AI总结 本文通过GNN衍生启发式方法提升多智能体认知规划的可扩展性，改进求解效率。

AppleVLM: End-to-end Autonomous Driving with Advanced Perception and Planning-Enhanced Vision-Language Models

AppleVLM: 端到端自主驾驶与高级感知和规划增强的视觉语言模型

Yuxuan Han, Kunyuan Wu, Qianyi Shao, Renxiang Xiao, Zilu Wang, Cansen Jiang, Yi Xiao, Liang Hu, Yunjiang Lou

机构 * Shenzhen Key Lab for Advanced Motion Control and Modern Automation Equipments（深圳先进运动控制系统与现代自动化装备重点实验室） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Morphing Mechanisms and Adaptive Robotics（广东省智能变形机制与适应机器人省重点实验室） ； School of Intelligence Science and Engineering（智能科学与工程学院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； National Key Laboratory of Smart Farm Technologies and Systems（国家智能农业技术与系统重点实验室） ； Autonomous Driving Center（自动驾驶中心） ； Shanghai Utopilot Technology Co.Ltd.（上海驭目科技有限公司） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AppleVLM通过引入先进的视觉和规划编码器，提升端到端自动驾驶的感知和决策能力，实现复杂环境下的稳健驾驶性能。

Reasoning with Latent Tokens in Diffusion Language Models

在扩散语言模型中使用潜在令牌进行推理

Andre He, Sean Welleck, Daniel Fried

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过引入潜在令牌提升扩散语言模型在需要全局一致性和前瞻性的推理任务中的性能。

Learning Abstractions for Hierarchical Planning in Program-Synthesis Agents

在程序合成代理中学习层次规划的抽象

Zergham Ahmed, Kazuki Irie, Joshua B. Tenenbaum, Christopher J. Bates, Samuel J. Gershman

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Institute for Human and Machine Cognition（人机认知研究院） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence at Harvard University, Cambridge, MA, USA（哈佛大学马萨诸塞州剑桥市自然与人工智能研究学院） 纠错

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

AI总结 TheoryCoder-2通过主动学习可重用的抽象，提升了程序合成代理在复杂任务中的样本效率和泛化能力。

Comments 20 pages

Unified Task and Motion Planning using Object-centric Abstractions of Motion Constraints

基于运动约束对象中心抽象的统一任务与运动规划

Alejandro Agostini, Justus Piater

机构 * Department of Computer Science, University of Innsbruck（因斯布鲁克大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于对象中心抽象的统一任务与运动规划方法，利用现成AI启发式搜索生成物理可行计划，无需复杂几何推理。

Comments This version corrects notation in Eqs. (7) and (8) and includes minor changes

SYMPHONY: Synergistic Multi-agent Planning with Heterogeneous Language Model Assembly

SYMPHONY：异构语言模型组装的协同多智能体规划

Wei Zhu, Zhiwen Tang, Kun Yue

机构 * School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming, China（信息科学与工程学院，云南大学，昆明，中国） ； Yunnan Key Laboratory of Intelligent Systems and Computing, Kunming, China（智能系统与计算云南重点实验室，昆明，中国） 纠错

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

AI总结 SYMPHONY通过整合异构语言模型的多智能体规划框架，提升探索能力与规划性能，实验证明其在复杂任务中的有效性。

Comments Accepted by NeurIPS 2025

Visual Attention Reasoning via Hierarchical Search and Self-Verification

通过分层搜索与自验证的视觉注意力推理

Wei Cai, Jian Zhao, Yuchen Yuan, Tianle Zhang, Ming Zhu, Haichuan Tang, Xuelong Li

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过分层搜索与自验证的视觉注意力推理框架，有效提升多模态大语言模型的视觉定位和推理能力，显著降低幻觉发生率。

Comments The paper is withdrawn by the authors after discovering a flaw in the theoretical derivation presented in the Method section. This incorrect step leads to conclusions that are not supported by the corrected derivation. The authors plan to reconstruct the argument and will release an updated version once the issue is fully resolved

MMP-A*: Multimodal Perception Enhanced Incremental Heuristic Search on Path Planning

MMP-A*：多模态感知增强的路径规划增量启发式搜索

Minh Hieu Ha, Khanh Ly Ta, Hung Phan, Tung Doan, Tung Dao, Dao Tran, Huynh Thi Thanh Binh

机构 * Hanoi University of Science and Technology（河内科学技术大学） ； Vingroup Big Data Research Center（VinGroup大数据研究中心） ； FPT Software AI Center（FPT软件AI中心） 纠错

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

AI总结 MMP-A*通过融合视觉语言模型的空间感知与自适应衰减机制，提升路径规划的几何精度与计算效率。

Beyond Fast and Slow: Cognitive-Inspired Elastic Reasoning for Large Language Models

超越快速与缓慢：面向大语言模型的认知启发弹性推理

Jinwu Hu, Dongjin Yang, Langyu Bian, Zhiquan Wen, Yufeng Wang, Yaofo Chen, Bin Xiao, Yuanqing Li, Mingkui Tan

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Pazhou Laboratory（琶洲实验室） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CogER框架，通过动态选择推理策略提升大语言模型在不同难度查询中的推理效率与准确性。

Comments under review

POLARIS: Typed Planning and Governed Execution for Agentic AI in Back-Office Automation

POLARIS：面向后台自动化代理AI的类型化规划与受控执行

Zahra Moslemi, Keerthi Koneru, Yen-Ting Lee, Sheethal Kumar, Ramesh Radhakrishnan

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Center for Advanced AI, Accenture（Accenture高级人工智能中心） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 POLARIS通过类型化规划和受控执行框架，提升后台自动化中代理AI的政策一致性与可预测性，实现高精度任务处理与审计追踪。

Comments Workshop on Agentic AI Benchmarks and Applications for Enterprise Tasks: AAAI 2026

SparseOccVLA: Bridging Occupancy and Vision-Language Models via Sparse Queries for Unified 4D Scene Understanding and Planning

SparseOccVLA: 通过稀疏查询弥合占用与视觉语言模型之间的鸿沟，实现统一的4D场景理解和规划

Chenxu Dang, Jie Wang, Guang Li, Zhiwen Hou, Zihan You, Hangjun Ye, Jie Ma, Long Chen, Yan Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） 纠错

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

AI总结 SparseOccVLA通过稀疏查询整合视觉语言模型与语义占用，实现统一的4D场景理解和规划，提升自动驾驶性能。

AgriAgent: Contract-Driven Planning and Capability-Aware Tool Orchestration in Real-World Agriculture

AgriAgent：面向现实农业的合同驱动规划与能力感知工具编排

Bo Yang, Yu Zhang, Yunkui Chen, Lanfei Feng, Xiao Xu, Nueraili Aierken, Shijian Li

机构 * State Key Laboratory of Brain–Machine Intelligence（脑机智能国家重点实验室） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（计算机科学与技术学院，浙江大学） 纠错

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

AI总结 AgriAgent通过合同驱动规划和能力感知工具编排，提升现实农业中复杂任务的执行成功率和鲁棒性。