大模型推理能力

Critsly: An Artefact-Aware AI Critique Teammate for Design Education and Project-Based Learning

Critsly：用于设计教育和基于项目学习的人工制品感知人工智能批判队友

Nizam Kadir, Juan David Salazar Rodriguez, Sumaiyya Al

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对设计教育和基于项目学习中高质量批判稀缺等问题，提出Critsly这一人工制品感知的人工智能批判工作区，结合多种功能，将AI变为批判队友，为学习者和教育者提供更优批判实例。

Comments 3 pages, Accepted submission to the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education Interactive Events Track

From Prompt Engineering to Epistemic Prompting: Prompt Trajectories as AI-Mediated Problem Framing in Science Education

从提示工程到认知提示：提示轨迹作为科学教育中人工智能介导的问题框架

Matteo Tuveri

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究探讨在STEM教育中提示不仅是技术能力，更是认知实践。基于认识论框架等提出认知提示新框架及多轮循环，形成提示框架轨迹，阐述其构建过程，还讨论了对人工智能介导的STEM教学及学习者与大语言模型交互的影响。

Comments 13 pages, 1 figure, 2 tables

Robot Trajectron V3: A Probabilistic Shared Control Framework for SE(3) Manipulation

机器人轨迹生成器V3：一种用于SE(3)操作的概率共享控制框架

Pinhao Song, Zhongxi Li, Ze Fu, Federico Ulloa Rios, Renaud Detry

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） ； Flanders Make（法兰德斯制造） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对远程操作机器人手臂执行高自由度操作任务的难题（认知要求高、易出错、依赖低带宽接口），提出概率共享控制框架RT-V3，通过贝叶斯推理结合用户意图先验与实时命令估计后验分布，实验证明其在多方面表现出色，优于基线方法。

Multi-Agent LLM Collaboration for Unit Test Generation via Human-Testing-Inspired Workflows

通过受人工测试启发的工作流程进行多智能体大语言模型协作以生成单元测试

Quanjun Zhang, Ye Shang, Siqi Gu, Jianyi Zhou, Chunrong Fang, Zhenyu Chen, Liang Xiao

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对现有基于大语言模型的单元测试生成方法的局限，提出TestAgent，通过多智能体协作机制模拟人工测试，设计专门智能体、配备工具API并构建知识图谱，在Java项目实验中取得优异结果，性能优于基线和搜索工具。

Switch-Reasoner: Learn When to Think in Multitask Mixtures via Reinforcement Learning

Switch-Reasoner：通过强化学习在多任务混合中学习何时思考

Yiyang Fang, Pei Fu, Jinjie Li, Jian Liang, Wenke Huang, Ruijie Luo, Shaojie Zhang, Jian Luan, Yi R. Fung, Mang Ye

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Xiaomi Inc（小米公司） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对多模态大语言模型在异构多任务中“先思考后回答”范式的低效及训练后学习何时思考不稳定的问题，提出基于GRPO的Switch-Reasoner框架，通过双层调节机制实现推理模式自适应选择，实验验证其能减少不必要推理并平衡准确率与效率。

CT-CLIP Representations for Multimodal Lung Cancer Survival Prediction

用于多模态肺癌生存预测的CT-CLIP表示

Sofie Allgöwer, Mikael Johansson, Andreas Hallqvist, Jonas Andersson, Åse Johnsson, Ida Häggström, Jennifer Alvén

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Umeå University（于默奥大学） ； Sahlgrenska University Hospital（萨尔格伦斯卡大学医院） ； Sahlgrenska Academy at Gothenburg University（哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究评估特定领域基础模型CT-CLIP用于肺癌多模态生存预测，通过多种策略提取特征，结果显示冻结的CT-CLIP模型结合可训练生存头表现出色，能有效区分高低风险组。

Comments 8 pages, 2 figures

Understanding and Mitigating the Video-Action Generalization Gap via Temporal Ratio

通过时间比率理解和缓解视频动作泛化差距

Utkarsh A. Mishra, Yongxin Chen, Danfei Xu, Yang Liu, Xi Chen, Jiayuan Mao

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Amazon FAR（亚马逊FAR） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究视频动作泛化差距，引入时间比率（TR），通过TR衡量动作头对未来潜在展开的依赖程度，提出推理时自适应引导方法，利用TR特性缓解组合泛化差距。

Comments 26 pages, 9 figures

Search-based Testing of Vision Language Models for In-Car Scene Understanding

基于搜索的车内场景理解视觉语言模型测试

Lev Sorokin, Chen Yang, Ken E. Friedl, Andrea Stocco

机构 * BMW Group, Technical University of Munich（宝马集团、慕尼黑技术大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Technical University of Munich, fortiss GmbH（慕尼黑技术大学、fortiss GmbH） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出ISU-Test方法，结合渲染场景生成与搜索测试，通过优化场景参数自动生成多样化车内场景，评估VLM在问答和字幕任务中的性能，相比随机生成故障率提高10倍，故障覆盖率提高3.6倍。

Comments Accepted at the Industry Track of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

Infinite Worlds with Versatile Interactions

具有通用交互的无限世界

Zelin Gao, Qiuyu Wang, Jiapeng Zhu, Jingye Chen, Zichen Liu, Qingyan Bai, Jiahao Wang, Yufeng Yuan, Hanlin Wang, Yichong Lu, Ka Leong Cheng, Haojie Zhang, Jian Gao, Tianrui Feng, Yuzheng Liu, Yao Yao, Yinghao Xu, Xing Zhu, Yujun Shen, Hao Ouyang

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 介绍LingBot-World 2.0的升级，包括通过因果预训练实现无界交互、提炼实时变体保证快速响应，引入多样交互元素，集成智能控制并开发共享界面，还将主模型与轻量级模型配对便于单GPU部署。

Comments Project page: https://technology.robbyant.com/lingbot-world-v2 Code: https://github.com/robbyant/lingbot-world-v2

WING: A Window-Prior-Based Generative Network with Gated Inception for Cross-Modality CT Synthesis

WING：一种基于窗口先验的带门控inception的生成网络用于跨模态CT合成

Siyuan Mei, Yan Xia, Yipeng Sun, Siming Bayer, Zirong Li, Chengze Ye, Daiqi Liu, Fuxin Fan, Yixing Huang, Andreas Maier

机构 * Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（模式识别实验室，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） ； Department of Orthodontics and Orofacial Orthopaedics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（正畸与口腔颌面正畸科，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） ； Siemens Healthineers（西门子医疗） ； Institute of Medical Technology, Peking University（北京大学医学技术研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究旨在从MRI和CBCT生成CT体积改善放疗计划。核心方法是将回归目标重构成窗口表示，引入WING网络，含门控inception生成器、融合与细化变压器及联合对抗训练目标。主要贡献是在相关基准上达最优性能且支持单模型多解剖合成。

Collaborative Multi-Agent Testing for Emergent Failure Discovery in Autonomous Driving Systems

用于自动驾驶系统中突发故障发现的协作式多智能体测试

Ruizhen Gu, Konstantinos Koufos, Donghwan Shin, Vahid Garousi, Mehrdad Dianati

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对自动驾驶系统故障发现问题，提出协作式多智能体测试框架CREAD，通过共享黑板和协调器组织相关功能，经实验验证该框架在不同环境下能有效提升故障发现率，是ADS突发行为发现的有前途方向。

TypeGo: An OS Runtime for Embodied Agents

TypeGo：一种用于具身智能体的操作系统运行时

Guojun Chen, Alex Schott, Lin Zhong

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对具身智能体大语言模型规划与实时控制等的矛盾，提出TypeGo运行时，将基于大语言模型的规划构建为异步循环，管理智能体物理身体，通过自然语言指令编程，能降低延迟并支持并发任务，提供了初步设计证据。

Emergence of Preferential Attachment and Glass-Ceiling Effects in Autonomous Networks of LLMs

LLM自主网络中优先连接与玻璃天花板效应的涌现

Yiming Zhang, Vikram Krishnamurthy

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究LLM代理自主选择合作者时网络结构的涌现，发现优先连接和类型依赖的玻璃天花板效应，通过平均场模型证明中心性收敛，实验验证了网络动态对集体性能的影响。

Deep Learning for Semen Analysis in Male Infertility: Computer Vision, Multimodal Fusion, and Clinical Translation

男性不育症精液分析深度学习技术：计算机视觉、多模态融合与临床转化

Runwei Guan, Shaofeng Liang, Jiacheng Weng, Xiaoyi Gu, Jia Weng, Daizong Liu, Duo Pan, Qingxin Zhang, Xiao Liang, Weiping Ding, Suoyu Zhu, Ming Yuan, Yanhua Fei

机构 * Department of Gynaecology and Obstetrics, The Affiliated Jiangyin Hospital of Nantong University（南通大学附属江阴医院妇产科） ； Department of Oncology, the Affiliated Jiangyin Hospital of Nantong University（南通大学附属江阴医院肿瘤科） ； Thrust of AI, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能推力实验室） ； FertiTech AI（生殖科技人工智能公司） ； Department of Oncology, Suzhou Xiangcheng People’s Hospital（苏州市相城区人民医院肿瘤科） ； Department of Biological Sciences and Bioinformatics, School of Science, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学理学院生物科学与生物信息学系） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Nantong University（南通大学人工智能与计算机科学学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对传统精液分析的主观性强等缺陷，综述聚焦计算机视觉与深度学习驱动的精子分析技术，梳理方法、数据集与落地障碍，提出分阶段临床转化路线。

Comments 46 pages, 14 figures

UNIVERSE: Unified Video Action Models for Autonomous Driving with Flexible Mask-Modulated Modality Generation

UNIVERSE：面向自动驾驶的基于灵活掩码调制模态生成的统一视频动作模型

Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Guang Chen, Hangjun Ye, Francesco Nex, Hao Cheng, Michael Ying Yang

机构 * University of Twente（特温特大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bath（巴斯大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对现有方案难以将视频建模收益迁移至轨迹生成的问题，提出单掩码调制扩散Transformer的统一模型，通过模态解耦掩码实现直接的视频监督，大幅提升跨域动作泛化与推理效率。

Comments 18 pages, 7 figures, 8 tables

MergeSurv: Merging-Based Continual Learning for Survival Analysis on Whole-Slide Images

MergeSurv：用于全切片图像生存分析的基于合并的持续学习

Vu Minh Tran, Doanh C. Bui, Maï K. Nguyen, Khang Nguyen

机构 * University of Information Technology（信息技术大学） ； Viet Nam National University Ho Chi Minh City（胡志明市越南国立大学） ； ETIS (UMR 8051), CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, France（法国CY Cergy巴黎大学、ENSEA、法国国家科学研究中心联合建立的ETIS实验室（UMR 8051）） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对全切片图像生存分析，提出MergeSurv框架，独立微调病理视觉语言基础模型参数后合并，还探究两种推理策略，实验表明其优于其他方法且能减少灾难性遗忘。

Comments 10 pages, 2 figures, 1 table

SurgAM: Surgical Affordance Map Prediction with Multimodal Feature Fusion for Robot Autonomy

SurgAM：用于机器人自主的多模态特征融合手术能力地图预测

Lei Song, Yonghao Long, Mengya Xu, Jiayi Geng, Xiuyuan Chen, Qi Dou

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Department of Thoracic Surgery, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸外科） ； Thoracic Oncology Institute, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸部肿瘤研究所） ； Research Unit of Intelligence Diagnosis and Treatment in Early Non-small Cell Lung Cancer, Chinese Academy of Medical Sciences（中国医学科学院早期非小细胞肺癌智能诊断与治疗研究组） ； Institute of Advanced Clinical Medicine, Peking University（北京大学先进临床医学院） ； Beijing Key Laboratory of Innovative Application of Big Data in Lung Cancer, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院肺癌大数据创新应用北京市重点实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究如何通过视觉数据识别手术可操作区域，提出自适应特征融合框架、分层提示学习机制和场景引导注意力解码器，建立新数据集验证，在真实模型上验证框架对下游自动化的适用性。

Comments ICRA 2026

Mechanism Design for Locating a Bridge Between Regions with Prelocated Facilities

在有预定位设施的区域间定位桥梁的机制设计

Genjie Qin, Chenhao Wang, Jianan Lin, Qizhi Fang, Wenjing Liu

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究在两个有预定位设施的区域间建桥的机制设计问题，考虑不同机制下社会成本和最大成本，给出最优解特性及多种近似机制和下界。

Comments 12 pages, 1 figure; includes supplementary material

LogSemFuse: Semantic Evidence Fusion for Explainable Log Anomaly Detection

LogSemFuse：用于可解释日志异常检测的语义证据融合

Hassan Jabri, Zeyang Ma, Zhijie Wang, Tse-Hsun Chen

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究日志异常检测，提出LogSemFuse框架，结合骨干预测与多源语义证据，增强现有检测器，能产生异常决策和基于证据的解释，提升检测效果与可解释性，且开销小。

Second MOASEI Competition at AAMAS'2026: A Technical Report

2026年AAMAS会议上的第二届MOASEI竞赛：技术报告

Ceferino Patino, Tyler J. Billings, Alireza Saleh Abadi, Daniel Redder, Adam Eck, Prashant Doshi, Leen-Kiat Soh

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 介绍2026年开放代理系统评估方法倡议（MOASEI）竞赛，在2025年基础上保留部分领域并新增内容，扩展报告指标，总结竞赛设计、与上年差异及拼车评估结果，DLC方法获拼车赛道冠军。

Comments Report from the MOASEI'2026 Competition held at AAMAS'2026

LBTCap: A Lightweight Bilateral Transformer for Real-Time Remote Sensing Image Change Captioning

LBTCap：用于实时遥感图像变化描述的轻量级双边变换器

Licheng Zhang, Siew-Kei Lam, Naveed Akhtar

机构 * School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出轻量级RSICC框架LBTCap，基于双边变换器联合建模变化前后特征。引入双边注意力机制，结合截断主干和分组查询注意力，参数少且推理速度快，在公共数据集实验中实现精度与效率平衡。

BVS: Bayesian Visual Search with Multimodal Large Language Model for Fine-grained Perception

BVS：用于细粒度感知的基于多模态大语言模型的贝叶斯视觉搜索

Geng Li, Yuxin Peng

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对多模态大语言模型在超高分辨率图像细粒度感知的难题，提出BVS框架，将感知设为连续空间尺度流形上的全局优化问题，通过先验引导与后验校正提升性能。

Comments Accepted by ICML 2026. Project page with code: https://github.com/PKU-ICST-MIPL/BVS_ICML2026

AI adoption induces divergent net energy changes across economic sectors

人工智能的采用引发各经济部门净能源变化的差异

Wei He, Daoping Wang, Hanqi Yan, Yang Wang, Sai Gu

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究将职业层面的人工智能暴露映射到部门能源使用，用蒙特卡洛联合供需分解法估算各部门净能源变化，揭示美国不同部门净能源变化有差异，且总量可观，在英国也有类似情况，强调需终端能源调查跟踪人工智能部署。

EAGLE-360: Embodied Active Global-to-Local Exploration in 360$^\circ$

EAGLE-360: 360°环境中的具身主动全局到局部探索

Jingtao Xu, Zizhuo Lin, Jianwen Sun, Yi Yang, Yawei Luo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Central China Normal University（华中师范大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对多模态大模型在360°全景主动视觉搜索中因极地畸变和连续拓扑建模不足导致的效率低下问题，提出EAGLE-360框架，通过全局先验引导局部探索，结合RoPE Rolling位置编码和GRPO训练，实现近8倍精度提升。

Comments Preprint

Overthink-Triggered Slowdown Attacks on LVLM-Based Robotic Systems

基于LVLM的机器人系统中的过度思考触发慢速攻击

Qiang Han, Jie Wu, Bo Chen

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究利用LVLM的过度思考行为，通过嵌入场景文本触发推理延迟，提出三阶段框架发现可迁移触发词，实验显示最高6.96倍延迟放大。

Comments 17 pages, 10 figures

CommonRoad-Game: A Human-in-the-Loop Simulation Framework for Autonomous Driving

CommonRoad-Game：面向自动驾驶的人机协同仿真框架

Yunfei Bi, Youran Wang

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出CommonRoad-Game轻量级人机协同仿真框架，通过多线程同步机制实现确定性交互，支持运动规划器测试与人类驾驶行为分析。

Comments 15 pages, 18 figures, 2 tables. Source code: https://github.com/Yunfei-Bi8/CommonRoad-Game

TempAct: Advancing Temporal Plausibility in Autoregressive Video Generation via Planner-Executor RL

TempAct: 通过规划器-执行器强化学习推进自回归视频生成中的时间合理性

Jing Wang, Xiangxin Zhou, Jiajun Liang, Kaiqi Liu, Wanyuan Pang, Zhenyu Xie, Tianyu Pang, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-Sen University（中山大学深圳校区） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； USTB（北京科技大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出TempAct框架，利用规划器-执行器强化学习联合优化时间分解与步骤条件执行，解决自回归视频生成中时间指令模糊、延迟反应和错误传播问题，提升时间一致性。

Learning to Watch: Active Video Anomaly Understanding via Interleaved Policy Optimization

学习观察：通过交错策略优化的主动视频异常理解

Mengjingcheng Mo, Jiaxu Leng, Xinbo Gao

机构 * School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China（重庆邮电大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Chongqing College of Artificial Intelligence, Chongqing, China（重庆人工智能学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出Anom-π闭环框架，将视频异常理解建模为主动序列决策过程，通过交错策略统一内部推理与证据获取，并设计iDPO实现轨迹级策略对齐，仅2B参数即超越大规模模型。

Comments Accepted at ICML 2026; 25 pages, 8 figures, 15 tables

Minos: A Multi-Agent Collaborative Framework for Provenance-Based Backward Tracking

Minos：一种基于溯源的反向追踪多智能体协作框架

Jiahui Wang, Zhenyuan Li, Zhengkai Wang, Xiangmin Shen, Fan Zhang

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出多智能体框架Minos，利用LLM驱动推理进行基于溯源的反向追踪，通过分层上下文管理、检索增强推理和有限状态机协调四个智能体，有效缓解依赖爆炸，在5个数据集上平均召回率0.92、精确率0.64，攻击子图压缩49%。

Comments 20 pages,7 figures, accepted by ESORICS 2026

A Simple Solution to Improving Human Supervision of Algorithms: Evidence from Smart Vending

改善人类对算法监督的简单解决方案：来自智能售货机的证据

Minda Zhao, Brian Rongqing Han, Xin Chen, Tao Zhu

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 通过限制人工干预次数，让工人优先选择高价值干预，在减少库存的同时不损害销售，为人类监督AI提供低成本可扩展方案。