大模型推理能力

TraceML: An Empirical Analysis of Human-Agent Planning in Machine Learning Development

TraceML：机器学习开发中人类-智能体规划的实证分析

Jiarui Yan, Weiwei Sun, Sijie Li, Wenhan Li, Yiming Yang

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

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

AI总结 TraceML通过构建人类与智能体在Kaggle竞赛中的配对轨迹数据集，实证分析了人类与智能体在机器学习开发规划上的差异，发现智能体存在行为循环问题，提炼的人类规划提示可缩小部分差距。

Beyond Verdicts: A Graph-Based Analysis of Human and LLM Reasoning in Scientific Fact-Checking

超越裁决：科学事实核查中人类与大语言模型推理的基于图的分析

Abdul Ghafoor, Muhammad Arslan Manzoor, Yufang Hou

机构 * Interdisciplinary Transformation University Austria (ITU)（奥地利跨学科转型大学（ITU）） 纠错

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

AI总结 本研究提出类型化推理图框架，用于对比科学事实核查中人类与LLM的推理路径，基于MISSCIPLUS数据集评估GPT-5等模型，发现各模型在裁决性能与人类对齐度上存在差异。

Hierarchy-Aware Supervised Uncertainty Estimation for Black-box LLM Taxonomic Reasoning

面向黑盒大语言模型分类推理的层级感知监督式不确定性估计

Shuting Xie, Nathaniel Lesperance, Graham W. Taylor

机构 * Vector Institute for AI（向量人工智能研究所） ； University of Guelph（圭尔夫大学） 纠错

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

AI总结 针对黑盒LLM在生物多样性监测分类推理中置信度估计难的问题，提出层级感知监督估计器，提升了微AUROC，验证了层级结构对弃权规则的重要性。

SSE-Bio: A Structured Self-Evolving Agent with Agentic Retrieval Policy for Multi-Hop Biomedical Reasoning

SSE-Bio：面向多跳生物医学推理的、具备智能体式检索策略的结构化自进化智能体

Zhaohan Meng, Zaiqiao Meng, Siwei Liu, Hao Xu, Ke Yuan, Iadh Ounis

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow（格拉斯哥大学计算科学学院） ； Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Harvard University（哈佛大学医学院附属布莱根妇女医院） ； Language Technology Lab, University of Cambridge（剑桥大学语言技术实验室） ； School of Natural and Computing Science, University of Aberdeen（阿伯丁大学自然与计算科学学院） ； School of Cancer Sciences, University of Glasgow（格拉斯哥大学癌症科学学院） ； Cancer Research UK Scotland Institute（英国癌症研究苏格兰研究所） 纠错

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

AI总结 本研究针对生物医学多跳问答的指令漂移问题，提出SSE-Bio结构化自进化智能体，通过代理策略选择性检索、细粒度模板编辑及组相对策略优化，在三个基准上实现优于现有基线的性能，BioHopR上提升6.56绝对点。

Comments Accepted to EMNLP 2026

Agentic retrieval-augmented reasoning reshapes collective reliability under model variability in radiology question answering

代理检索增强推理重塑放射学问答中的集体可靠性在模型变异性下

Mina Farajiamiri, Jeta Sopa, Saba Afza, Lisa Adams, Felix Barajas Ordonez, Tri-Thien Nguyen, Mahshad Lotfinia, Sebastian Wind, Keno Bressem, Sven Nebelung, Daniel Truhn, Soroosh Tayebi Arasteh

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

AI总结 代理检索增强推理在放射学问答中提升了集体可靠性，通过减少模型决策分散和增强跨模型正确性鲁棒性，但高一致性不保证正确性。

Journal ref Patterns, 101639, 2026

TS-Reasoner: Aligning Time Series Foundation Models with LLM Reasoning

TS-Reasoner：将时间序列基础模型与大语言模型推理能力对齐

Fangxu Yu, Hongyu Zhao, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 TS-Reasoner通过两阶段训练将时间序列基础模型与大语言模型对齐，在多个基准上性能优于同类模型且数据效率更高，解决了时间序列模型推理能力不足的问题。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research, 2026

Preference Reasoning under Indeterminacy in Large Language Models

大语言模型在不确定性下的偏好推理

Hadi Hosseini, Samarth Khanna, Xiyuan Wang

机构 * Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 本文聚焦大语言模型决策智能体的偏好推理问题，将不确定性挑战形式化为认知与结构两类，发现当前模型无法区分确定与不确定实例，推理校准不当。

Comments 55 pages, 14 figures

Critic-Free Deep Reinforcement Learning for Maritime Coverage Path Planning on Irregular Hexagonal Grids

无评价深度强化学习用于不规则六边形网格上的海上覆盖路径规划

Carlos S. Sepúlveda, Gonzalo A. Ruz

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

AI总结 本文提出一种深度强化学习框架，用于在不规则海域的六边形网格上解决覆盖路径规划问题，通过Transformer指针策略自回归构造覆盖路径，并采用无评价组相对策略优化方法，实现高效路径规划。

Journal ref Ocean Engineering 366 (2026) 127495

Simulator-Grounded Large Language Models for Industrial Causal Reasoning: Tool-Use, Structured Injection, and Plant-Portable Retrieval for Wastewater Treatment Decision Support

面向工业因果推理的模拟器驱动大语言模型：用于污水处理决策支持的工具使用、结构化注入及工厂可迁移检索

Gary Simethy, Daniel Ortiz Arroyo, Petar Durdevic

机构 * Aalborg University（奥尔堡大学） 纠错

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

AI总结 该研究对比三种适配Qwen2.5-32B-Instruct模型的方法，在污水处理因果问答任务中，DRR检索器兼具高准确率、跨工厂迁移能力及训练高效性，优于其他方法与基线。

Comments 20 pages, 2 figures, 8 tables. Preprint submitted to Elsevier

MediRec: Enhancing Chinese Medication Recommendation with Explainable Clinical Reasoning

代谢性疾病出院药物推荐中的大型语言模型应用

Juntao Li, Haobin Yuan, Ling Luo, Yuanyuan Sun, Jian Wang, Hongfei Lin

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

AI总结 本文研究了大型语言模型在中文代谢性疾病出院药物推荐中的应用，评估了多种LLM家族的性能，发现监督微调虽提升效果，但仍有改进空间。

Comments Accepted by NLPCC 2026

TAVI-TEC: An AI-Based Tool for Procedural Planning of Transcatheter Aortic Valve Implantation

TAVI-TEC：一种基于AI的经导管主动脉瓣植入术手术规划工具

Alessandra Zerillo, Stefano Cannata, Diego Bellavia, Daniele Ciriello, Simone Manini, Salvatore Pasta, Caterina Gandolfo

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

AI总结 本研究提出基于AI的TAVI-TEC框架，可自动完成TAVI术前关键测量与假体尺寸预测，耗时短、测量一致性强，准确率达82%，或能减少操作者差异、简化术前流程。

Planning Ahead with RSA: Efficient Signalling in Dynamic Environments by Projecting User Awareness across Future Timesteps

基于RSA的前瞻性规划：通过跨未来时间步投影用户意识实现动态环境中的高效信号传递

Anwesha Das, John Duff, Jörg Hoffmann, Vera Demberg

机构 * Saarland University（萨尔兰大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于RSA的前瞻性规划方法，通过跨未来时间步投影用户意识，优化动态环境中的人机协作效率。

Comments 11 pages, 3 figures

Journal ref Proc. of the 25th Int. Conf. on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)

AI Tour Meeting: Group Travel Planning by LLM Agents

人工智能旅游会议：基于大语言模型代理的团体旅行规划

Daisuke Kikuta

机构 * NTT, Inc.（日本电报电话公司） 纠错

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

AI总结 提出基于大语言模型代理的团体旅行规划框架AI Tour Meeting，通过自然语言讨论找满足约束和偏好的行程，提供相关配置接口实现灵活编排，可作模拟工具，还展示了系统验证等结果以证明其效用。

Comments The code is available at https://github.com/ntt-dkiku/ai-tour-meeting

Planning as Emergent Behavior in Reinforcement Learning with Relational Hidden States

关系隐藏状态强化学习中作为涌现行为的规划

Armin Sommer

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 研究无模型强化学习中规划作为涌现行为的现象，发现神经架构的隐藏状态结构是决定因素，关系隐藏状态网络能获规划机制，恢复环境转移结构并改进策略，解释了涌现规划现象并引发相关问题。

Censoring-Aware In-Context Learning for Generalized Supplier Lead Time Estimation in Supply Chain Planning

供应链规划中广义供应商提前期估计的审查感知上下文学习

Christopher Wang, Sebastien Ouellet, Behrouz Haji Soleimani, Ali Etemad

机构 * Queen’s University（女王大学） ； Kinaxis Inc.（Kinaxis公司） 纠错

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

AI总结 研究供应链规划中供应商提前期预测问题，提出审查感知上下文学习模型LeadTime-ICL，结合Transformer与条件归一化流头，经预训练可适应新数据集，在多数据集上评估表现优异，为工业规划提供准确低成本预测。

Debate-on-Graph: Reliable and Adaptive Reasoning of Large Language Model on Uncertain Knowledge Graph

图上辩论：大语言模型在不确定知识图谱上的可靠且自适应推理

Peiji Yu, Xin Chen, Tianxing Wu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University)（教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室（东南大学）） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型在不确定知识图谱上问答时的问题，提出Debate-on-Graph框架，设计启发式搜索算法提取子图并引入多智能体辩论机制，经实验验证该框架能实现可靠且自适应推理，性能优于现有方法。

Comments 18 pages, Accepted by ECML-PKDD 2026

ArogyaSutra: A Multi-Agent Framework for Multimodal Medical Reasoning in Indic Languages

ArogyaSutra：面向印度语言的多模态医学推理的多智能体框架

Tanmoy Kanti Halder, Akash Ghosh, Subhadip Baidya, Arijit Roy, Sriparna Saha

机构 * Indian Institute of Technology Patna（印度理工学院巴特那分校） ； Indian Institute of Technology Kanpur（印度理工学院坎普尔分校） ； Prasannadeb Women’s College（普拉萨纳德布女子学院） 纠错

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

AI总结 针对印度语言医疗场景中多模态大语言模型性能不足的问题，提出多模态医学问答数据集ArogyaBodha和基于演员-评论家的多智能体框架ArogyaSutra，通过工具接地与双记忆机制提升多语言医学推理准确性。

Comments Accepted for publication in IJCAI,2026

Idea2Plan: Exploring AI-Powered Research Planning

Idea2Plan：探索人工智能驱动的研究规划

Jin Huang, Silviu Cucerzan, Sujay Kumar Jauhar, Ryen W. White

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 探讨大语言模型从概念研究想法到结构化研究计划的过渡能力，通过引入Idea2Plan任务、基准及JudgeEval评估，实验发现GPT-5表现最佳但仍有提升空间，为LLMs研究规划能力研究提供新见解和基础。

GATS: Graph-Augmented Tree Search with Layered World Models for Efficient Agent Planning

GATS：用于高效智能体规划的具有分层世界模型的图增强树搜索

Maureese Williams, Dymitr Nowicki

机构 * Institute for Cybernetics of NAS of Ukraine（乌克兰国家科学院控制论研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM智能体规划计算成本高和行为随机的问题，提出GATS框架，结合系统树搜索与分层世界模型，在合成任务和综合测试中表现优异，规划时无需LLM调用，生成确定性计划，优于LLM引导探索。

Hierarchical Control in Multi-Agent Games: LLM-based Planning and RL Execution

多智能体博弈中的层次化控制：基于LLM的规划与RL执行

Jannik Hösch, Alessandro Sestini, Florian Fuchs, Amir Baghi, Joakim Bergdahl, Iolanda Leite, Konrad Tollmar, Jean-Philippe Barrette-LaPierre, Linus Gisslén

机构 * Electronic Arts ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 提出LLM作为中央策略控制器选择RL技能策略的层次化架构，在2v2对抗环境中达到与手工BT相当的胜率，且被感知为最类人。

Comments 12 pages, 9 figures

Object Search in Partially-Known Environments via LLM-informed Model-based Planning and Prompt Selection

通过LLM引导的基于模型的规划与提示选择进行部分已知环境中的物体搜索

Abhishek Paudel, Abhish Khanal, Raihan I. Arnob, Shahriar Hossain, Gregory J. Stein

机构 * Department of Computer Science, George Mason University（乔治·马歇尔大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于LLM的模型规划框架和提示选择方法，用于部分已知环境中的物体搜索。利用LLM估计不同位置搜索目标物体的可能性，并结合环境地图提取的旅行成本，以实现有效的搜索性能。

Comments 10 pages, 8 figures. Accepted to IROS 2026

Exploring Plan Space through Conversation: An Agentic Framework for LLM-Mediated Explanations in Planning

通过对话探索计划空间：一种用于LLM介导规划解释的代理框架

Guilhem Fouilhé, Rebecca Eifler, Antonin Poché, Sylvie Thiébaux, Nicholas Asher

机构 * IRIT, Toulouse, France（法国图卢兹计算机科学研究所） ； LAAS-CNRS, Toulouse, France（法国国家科学研究中心图卢兹系统分析与架构实验室） ； IRT Saint Exupery, Toulouse, France（法国图卢兹圣埃克苏佩里技术研究所） ； CNRS, Toulouse, France（法国国家科学研究中心） ； Australian National University, Canberra, Australia（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种代理框架，通过对话帮助用户理解规划解决方案，提升系统信任度，通过目标冲突解释进行用户研究。

Comments Preprint; Accepted at EUMAS 2026

Toward Efficient Agents: Memory, Tool learning, and Planning

迈向高效智能体：记忆、工具学习与规划

Xiaofang Yang, Lijun Li, Heng Zhou, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Yuchen Fan, Qianshan Wei, Rui Ye, Li Kang, Yiran Qin, Daizong Liu, Qi Li, Ning Ding, Siheng Chen, Jing Shao

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究将大语言模型扩展到智能体系统中的效率问题，从记忆、工具学习和规划三个核心组件考虑成本，回顾多种方法并详细讨论，以两种方式刻画效率，还探讨关键挑战与未来方向。

Comments 63 pages, 244 references

Motion Planning in Compressed Representation Spaces

压缩表示空间中的运动规划

Lukas Lao Beyer, Sertac Karaman

机构 * MIT LIDS（麻省理工学院信息与决策系统实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种生成式框架，通过高压缩率自编码器学习离散层级化潜在空间，并在其中直接搜索进行运动规划，兼顾灵活性与效率，无需任务特定训练。

Comments To appear in the Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning

Two-Stage Prompt Optimization for Few-Shot Relation Extraction: From Reasoning-Guided Search to Gradient-Guided Refinement

两阶段提示优化用于少样本关系抽取：从推理引导搜索到梯度引导精炼

Aunabil Chakma, Mihai Surdeanu, Eduardo Blanco

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） 纠错

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

AI总结 提出两阶段框架，结合推理和梯度优化自动优化提示，在少样本关系抽取任务中取得最优性能。

Symmetry-Aware Transformer Training for Automated Planning

面向自动规划的对称感知Transformer训练

Markus Fritzsche, Elliot Gestrin, Jendrik Seipp

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

AI总结 提出对比学习目标使Transformer感知对称性，结合架构改进，解决其在自动规划中因问题对称性导致的泛化困难。

SPARC: Separating Perception And Reasoning Circuits for Test-time Scaling of VLMs

SPARC: 分离感知与推理回路以实现VLM的测试时扩展

Niccolo Avogaro, Nayanika Debnath, Li Mi, Thomas Frick, Junling Wang, Zexue He, Hang Hua, Konrad Schindler, Mattia Rigotti

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出SPARC框架，通过显式分离视觉感知与推理，实现测试时动态扩展和不对称计算分配，在视觉推理任务中优于基线方法。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

A specialized reasoning large language model for accelerating rare disease diagnosis: a randomized AI physician assistance trial

一种用于加速罕见病诊断的专用推理大语言模型：随机AI辅助医生试验

Haichao Chen, Songchi Zhou, Zhengyun Zhao, Shikai Hu, Xianghong Jin, Hongwei Ji, Li He, Shuli Li, Yiming Qin, Xin Tan, Runfeng Shi, Yih Chung Tham, Jiaye Zhu, Ye Li, Ye Jin, Longhao Cao, Dawei Li, Honghan Wu, Hongqiu Gu, Guanqiao Li, Tudor Groza, Chunying Li, Dian Zeng, Weihong Yu, Gareth Baynam, Saumya Shekhar Jamuar, Min Shen, Shuyang Zhang, Bin Sheng, Sheng Yu, Tien Yin Wong

机构 * Tsinghua Medicine, Tsinghua University（清华大学医学部，清华大学） ； Department of Ophthalmology, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院眼科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Statistics and Data Science, Tsinghua University（清华大学统计与数据科学系） ； Department of Rheumatology and Clinical Immunology, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院风湿免疫科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院罕见病科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Dermatology, Xijing Hospital, Air Force Medical University（西安空军军医大学西京医院皮肤科） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University (ECNU)（东华大学计算机科学与技术学院） ； Department of Neurosurgery, Xuanwu Hospital, Capital Medical University（首都医科大学宣武医院神经外科） ； Department of Ophthalmology, National University of Singapore（新加坡国立大学眼科） ； Singapore Eye Research Institute, Singapore National Eye Centre（新加坡眼科学研究所，新加坡国家眼科中心） ； Ophthalmology and Visual Science Academic Clinical Program, Duke-NUS Medical School（杜克-国立新加坡大学医学学校眼科与视觉科学学术临床项目） ； Department of Pediatrics, The First Hospital of Tsinghua University（清华大学第一医院儿科） ； College of Future Technology, Peking University（北京大学未来技术学院） ； School of Health and Wellbeing, University of Glasgow（格拉斯哥大学健康与福祉学院） 纠错

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

AI总结 提出开源推理大模型RaDaR（32B参数），通过增强推理训练和合成数据，在罕见病诊断中超越DeepSeek-R1等模型，随机试验显示其辅助使医生诊断准确率提升21.44个百分点。

Comments 36 pages, 5 figures

PlanBench-XL: Evaluating Long-Horizon Planning of LLM Tool-Use Agents in Large-Scale Tool Ecosystems

PlanBench-XL：评估大规模工具生态系统中LLM工具使用智能体的长时程规划能力

Jiayu Liu, Qihan Lin, Cheng Qian, Rui Wang, Emre Can Acikgoz, Xiaocheng Yang, Jiateng Liu, Zhenhailong Wang, Xiusi Chen, Heng Ji, Dilek Hakkani-Tür

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 提出PlanBench-XL基准，包含327个零售任务和1665个工具，测试LLM智能体在检索受限工具环境下的长时程规划能力，实验表明GPT-5.4在无阻塞下准确率51.90%，严重阻塞下降至11.36%。

Latent Goal Prediction from Language for Model-Based Planning

基于语言隐式目标预测的模型规划

Samuel Barbeau, Simon Roy, Giovanni Beltrame, Christian Desrosiers, Nicolas Thome

机构 * École de Technologie Supérieure, Montréal（蒙特利尔高等技术学院） ； International Laboratory on Learning Systems (ILLS)（国际学习系统实验室） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔综合理工学院） ； MILA ； Institut Universitaire de France (IUF)（法国大学研究院） ； Université Sorbonne, CNRS, ISIR（索邦大学，法国国家科学研究中心，智能系统与机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出LAGO框架，通过在同一隐空间预测语言指令的中间子目标序列和动作条件轨迹，结合软最小轨迹代价规划，实现长程鲁棒规划。

Comments 9 pages. Preprint under review