大模型推理能力

A Discordance-Aware Multimodal Framework with Multi-Agent Clinical Reasoning

一种考虑不一致性的多模态框架与多智能体临床推理

Pegah Ahadian, Mingrui Yang, Sixu Chen, Xiaojuan Li, Qiang Guan

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Kent State University（肯特州立大学） ； Department of Biomedical Engineering（生物医学工程系） ； Cleveland Clinic（克利夫兰诊所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合机器学习模型与多智能体推理系统的多模态框架，用于预测膝骨关节炎的进展并生成临床管理建议。

Illocutionary Explanation Planning for Source-Faithful Explanations in Retrieval-Augmented Language Models

意图解释规划：在检索增强语言模型中实现源忠实的解释

Francesco Sovrano, Alberto Bacchelli

机构 * Collegium Helveticum, ETH Zurich（瑞士苏黎世联邦理工学院学院） ； University of Zurich（瑞士苏黎世大学） 纠错

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

AI总结 研究通过意图宏观规划提升检索增强语言模型中解释的源忠实性，通过链式意图提示提升源忠实度，实验显示在部分模型中提升显著，但整体效果仍有限。

Comments 24 pages; Accepted for publication at XAI'2026

Persona-Assigned Large Language Models Exhibit Human-Like Motivated Reasoning

具有人格分配的大型语言模型表现出类似人类的动机推理

Saloni Dash, Amélie Reymond, Emma S. Spiro, Aylin Caliskan

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了分配不同政治和社会人口属性的人格对大型语言模型动机推理的影响，发现人格分配的模型在评估信息真实性时表现下降，且政治人格在科学证据评估中更倾向于与自身身份一致的结论，传统去偏方法效果有限。

Comments ACL Findings 2026

IG-Search: Step-Level Information Gain Rewards for Search-Augmented Reasoning

IG-Search: 基于信息增益的步级奖励用于搜索增强推理

Zihan Liang, Yufei Ma, Ben Chen, Zhipeng Qian, Huangyu Dai, Lingtao Mao, Xuxin Zhang, Chenyi Lei, Wenwu Ou

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 本文提出IG-Search框架，通过信息增益在每一步评估检索文档对答案置信度的提升，实现细粒度信用分配，优于传统轨迹级和步级方法，在多跳推理任务中表现更佳。

KG-Hopper: Empowering Compact Open LLMs with Knowledge Graph Reasoning via Reinforcement Learning

KG-Hopper：通过强化学习赋能紧凑型开放式大语言模型进行知识图谱推理

Shuai Wang, Yinan Yu

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Engineering Chalmers University of Technology（工程学院查尔姆斯理工大学） 纠错

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

AI总结 KG-Hopper通过强化学习框架，使紧凑型开放式大语言模型能够在一个推理回合内完成多跳知识图谱推理，优于更大系统并达到与专有模型相当的性能。

Comments Accepted to IJCNN 2026

CoG: Controllable Graph Reasoning via Relational Blueprints and Failure-Aware Refinement over Knowledge Graphs

CoG：通过关系蓝图和故障感知细化实现可控图推理

Yuanxiang Liu, Songze Li, Xiaoke Guo, Zhaoyan Gong, Qifei Zhang, Huajun Chen, Wen Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CoG框架，通过关系蓝图和故障感知细化模块，解决知识图谱中推理稳定性与效率问题，实验显示其在准确性和效率上均优于现有方法。

Comments ACL 2026 Main

Latent Planning Emerges with Scale

在规模下显现的潜在规划

Michael Hanna, Emmanuel Ameisen

机构 * ILLC, University of Amsterdam（伊拉斯姆斯自由大学，阿姆斯特丹大学） ； Anthropic 纠错

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

AI总结 本文研究了LLM在简单规划任务中潜在规划能力随规模增加而增强的现象，发现模型能通过内部表示生成未来词并影响上下文，但复杂任务如押韵对句中规划能力有限。

Comments ICLR 2026

Reasoning as Gradient: Scaling MLE Agents Beyond Tree Search

推理作为梯度：超越树搜索的MLE代理扩展

Yifei Zhang, Xu Yang, Xiao Yang, Bowen Xian, Qizheng Li, Shikai Fang, Jingyuan Li, Jian Wang, Mingrui Xu, Weiqing Liu, Jiang Bian

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Gome，一种基于梯度优化的MLE代理，通过将结构化诊断推理映射到梯度计算，实现更高效的优化。实验显示，随着模型能力增强，梯度优化在前沿模型中表现更优，且在受限预算下达到35.1%的任何奖牌率。

Comments 36 pages, 6 figures, 17 tables

Adaptive Planning for Multi-Attribute Controllable Summarization with Monte Carlo Tree Search

多属性可控摘要的自适应规划

Sangwon Ryu, Heejin Do, Yunsu Kim, Gary Geunbae Lee, Jungseul Ok

机构 * GSAI, POSTECH（浦项科技大学人工智能研究院） ； CSE, POSTECH（浦项科技大学计算机科学与工程学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； LILT（LILT公司） 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PACO框架，通过定制化的MCTS实现多属性可控摘要的自适应规划，有效满足相关约束，实验表明其在不同领域和模型上表现优异，甚至超越大模型基线。

Comments ACL 2026

Joint Task Offloading, Inference Optimization and UAV Trajectory Planning for Generative AI Empowered Intelligent Transportation Digital Twin

生成式人工智能赋能的智能交通数字孪生中的联合任务卸载、推断优化与无人机轨迹规划

Xiaohuan Li, Junchuan Fan, Bingqi Zhang, Rong Yu, Xumin Huang, Qian Chen

机构 * Guangxi University Key Laboratory of Intelligent Networking and Scenario System (School of Information and Communication, Guilin University of Electronic Technology)（广西大学智能组网与场景系统重点实验室（桂林电子科技大学信息与通信学院）） ； Research Institute of Highway Ministry of Transport（交通运输部公路科学研究院） ； School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） ； School of Architecture and Transportation Engineering, Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学建筑与交通工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种联合优化方法，通过无人机任务卸载、推断优化和轨迹规划提升生成式人工智能赋能的智能交通数字孪生的精度与延迟平衡。

PRISM-MCTS: Learning from Reasoning Trajectories with Metacognitive Reflection

PRISM-MCTS: 通过元认知反思学习推理轨迹

Siyuan Cheng, Bozhong Tian, YanChao Hao, Zheng Wei

机构 * Tencent PCG（腾讯PCG） 纠错

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

AI总结 PRISM-MCTS通过整合过程奖励模型和动态共享内存，有效捕捉启发式与谬误，提升推理效率，减少轨迹需求，在多个推理基准测试中表现优异。

Planning to Explore: Curiosity-Driven Planning for LLM Test Generation

规划以探索：基于好奇心的规划用于LLM测试生成

Alfonso Amayuelas, Firas Laakom, Piotr Piękos, Wenyi Wang, Yifan Xu, Yuhui Wang, Jürgen Schmidhuber, William Wang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） 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CovQValue方法，通过将覆盖地图反馈给LLM生成多样化计划，并利用LLM估计的Q值选择最信息量的计划，以平衡即时分支发现与未来可达性，优于贪心策略，在测试生成任务中取得更高覆盖率。

MMORF: A Multi-agent Framework for Designing Multi-objective Retrosynthesis Planning Systems

MMORF：一种用于设计多目标逆合成规划系统的多智能体框架

Frazier N. Baker, Trieu Nguyen, Reza Averly, Botao Yu, Daniel Adu-Ampratwum, Huan Sun, Xia Ning

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University（俄亥俄州立大学计算机科学与工程系） ； Department of Mathematics and Statistics, University of South Florida（南佛罗里达大学数学与统计系） ； Division of Medicinal Chemistry and Pharmacognosy, The Ohio State University（俄亥俄州立大学药物化学与生药学系） ； Department of Biomedical Informatics, The Ohio State University（俄亥俄州立大学生物医学信息学系） ； Translational Data Analytics Institute, The Ohio State University（俄亥俄州立大学转化数据分析研究所） 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MMORF框架，通过多智能体系统解决多目标逆合成规划问题，展示了MASIL和RFAS在安全、成本和约束任务中的优越性能。

Comments 36 pages, 1 figure

From Seeing to Doing: Bridging Reasoning and Decision for Robotic Manipulation

从感知到行动：弥合推理与决策以实现机器人操作

Yifu Yuan, Haiqin Cui, Yibin Chen, Zibin Dong, Fei Ni, Longxin Kou, Jinyi Liu, Pengyi Li, Yan Zheng, Jianye Hao

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FSD模型，通过空间关系推理生成中间表示，提升机器人操作的泛化能力，在8个基准测试中表现优异，且在零样本任务中实现显著性能提升。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026. Our project homepage: https://embodied-fsd.github.io/

$\texttt{YC-Bench}$: Benchmarking AI Agents for Long-Term Planning and Consistent Execution

YC-Bench：评估长期规划和一致执行的AI代理基准测试

Muyu He, Adit Jain, Anand Kumar, Vincent Tu, Soumyadeep Bakshi, Sachin Patro, Nazneen Rajani

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

AI总结 本文提出YC-Bench基准测试，评估AI代理在长期任务中维持战略一致性的能力，通过模拟一年初创公司运营，测试代理在不确定环境中的规划、学习与适应能力，发现仅三模型能持续超越初始资金，Scratchpad使用是成功关键，对抗性客户检测是主要失败模式。

Comments 16 pages, 10 figures

HARP: Hallucination Detection via Reasoning Subspace Projection

通过推理子空间投影进行幻觉检测：HARP

Junjie Hu, Gang Tu, ShengYu Cheng, Jinxin Li, Jinting Wang, Rui Chen, Zhilong Zhou, Dongbo Shan

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

AI总结 HARP通过推理子空间投影方法检测大语言模型中的幻觉，通过分解隐藏状态空间并应用SVD提升鲁棒性，实验显示在TriviaQA上达到92.8%的AUROC。

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

Moving Beyond Review: Applying Language Models to Planning and Translation in Reflection

超越评审：将语言模型应用于反思中的规划与翻译

Seyed Parsa Neshaei, Richard Lee Davis, Tanja Käser

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出利用语言模型支持反思写作的规划与翻译阶段，通过实验发现AI支持能提升反思深度和结构质量，但效果在延迟测试中减弱。

Comments Accepted at AIED 2026

Multilingual Medical Reasoning for Question Answering with Large Language Models

多语言医疗推理用于问答的大型语言模型

Pietro Ferrazzi, Aitor Soroa, Rodrigo Agerri

机构 * HiTZ Center - Ixa, University of the Basque Country EHU（HiTZ中心 - Ixa，巴斯克大学EHU） 纠错

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

AI总结 本文提出基于维基百科医疗知识生成多语言推理轨迹的方法，通过检索增强生成技术生成英文、意大利语和西班牙语的50万条轨迹，提升医疗问答性能，达到8B参数模型的最新水平。

Comments Under Review

Contextual Graph Representations for Task-Driven 3D Perception and Planning

基于任务驱动的3D感知与规划的上下文图表示

Christopher Agia

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

AI总结 本文研究了现有具身AI环境在机器人任务规划与3D场景图交集中的适用性，构建了评估现有经典规划器的基准，并探索图神经网络在规划领域关系结构不变性中的应用。

Comments University of Toronto Undergraduate Thesis, 2021. 85 pages, 24 figures

Policy-Guided World Model Planning for Language-Conditioned Visual Navigation

基于策略引导的世界模型规划用于语言条件的视觉导航

Amirhosein Chahe, Lifeng Zhou

机构 * Drexel University（德雷塞尔大学） 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PiJEPA框架，结合学习导航策略与潜在世界模型规划，通过微调Octo策略和冻结预训练视觉编码器，提升语言指导下的视觉导航准确性与指令遵循性。

MARS: toward more efficient multi-agent collaboration for LLM reasoning

MARS：迈向更高效的多智能体协作以提升大语言模型推理

Xiao Wang, Jia Wang, Yijie Wang, Pengtao Dang, Sha Cao, Chi Zhang

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） ； Oregon Health & Science University（俄勒冈健康与科学大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MARS框架，通过角色化协作提升LLM推理能力，相比MAD等方法，在多个基准测试中实现准确率相当但token消耗和推理时间减少约50%。

Revisiting Tree Search for LLMs: Gumbel and Sequential Halving for Budget-Scalable Reasoning

重新审视用于大语言模型的树搜索：Gumbel与顺序削减用于可扩展的推理

Leonid Ugadiarov, Yuri Kuratov, Aleksandr Panov, Alexey Skrynnik

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

AI总结 本文提出ReSCALE，通过将Gumbel采样和顺序削减替代传统方法，实现大语言模型在推理中的可扩展推理能力提升，解决了搜索预算增加时准确率下降的问题。

Comments The paper has been accepted to the ICAPS-2026 conference. 5 pages, 2 figures

Understanding Moral Reasoning Trajectories in Large Language Models: Toward Probing-Based Explainability

理解大型语言模型中的道德推理轨迹：迈向基于探测的可解释性

Fan Huang, Haewoon Kwak, Jisun An

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

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

AI总结 研究探讨了大型语言模型在道德决策中的推理轨迹，通过分析六个模型和三个基准，发现道德推理涉及多框架 deliberation，提出MRC指标以衡量模型一致性。

More Test-Time Compute Can Hurt: Overestimation Bias in LLM Beam Search

更宽的搜索可能有害：LLM束搜索中的过估计偏差

Gal Dalal, Assaf Hallak, Gal Chechik, Yftah Ziser

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究实验室） ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） ； University of Groningen（格罗宁根大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了束搜索宽度对LLM输出质量的影响，通过极值理论分析发现，过宽的搜索会引入系统性过估计偏差，提出基于信噪比的束宽选择方法。

A Survey of Frontiers in LLM Reasoning: Inference Scaling, Learning to Reason, and Agentic Systems

大语言模型推理前沿的综述：推理扩展、学习推理与代理系统

Zixuan Ke, Fangkai Jiao, Yifei Ming, Xuan-Phi Nguyen, Austin Xu, Do Xuan Long, Minzhi Li, Chengwei Qin, Peifeng Wang, Silvio Savarese, Caiming Xiong, Shafiq Joty

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI研究） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； A*STAR, Singapore（新加坡A*STAR） 纠错

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

AI总结 本文综述了大语言模型推理的前沿方法，从推理阶段和架构两个维度分类，探讨了推理扩展到学习推理及代理系统的发展趋势，涵盖监督微调、强化学习等算法及代理工作流设计。

Comments 72 pages, 6 figures. Accepted to TMLR, with Survey Certification award

ExoPredicator: Learning Abstract Models of Dynamic Worlds for Robot Planning

ExoPredicator：为机器人规划学习动态世界的抽象模型

Yichao Liang, Dat Nguyen, Cambridge Yang, Tianyang Li, Joshua B. Tenenbaum, Carl Edward Rasmussen, Adrian Weller, Zenna Tavares, Tom Silver, Kevin Ellis

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

AI总结 本文提出ExoPredicator框架，通过联合学习符号状态表示和因果过程，解决长周期具身规划中的外源性过程建模问题，实现对复杂任务的泛化能力。

Comments ICLR 2026. The last two authors contributed equally in co-advising

From Stochastic Answers to Verifiable Reasoning: Interpretable Decision-Making with LLM-Generated Code

从随机答案到可验证推理：利用LLM生成代码的可解释决策

Anirudh Jaidev Mahesh, Ben Griffin, Fuat Alican, Joseph Ternasky, Zakari Salifu, Kelvin Amoaba, Yagiz Ihlamur, Aaron Ontoyin Yin, Aikins Laryea, Afriyie Samuel, Yigit Ihlamur

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Vela Research（Vela研究公司） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本文提出将LLM视为代码生成器而非实例评估器，通过生成可执行决策逻辑提升决策可解释性与可重复性，在创业资本创始人筛选中实现更高精度与可验证性。

Comments 12 pages, 3 figures, 6 tables

AI Planning Framework for LLM-Based Web Agents

基于大语言模型的网络代理的AI规划框架

Orit Shahnovsky, Rotem Dror

机构 * Faculty of Computer and Information Science, University of Haifa（计算机与信息科学学院，海法大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种将网络任务视为序列决策过程的AI规划框架，通过将现代代理架构映射到传统规划范式，提出五种新的评估指标，验证了全计划提前代理在技术指标上的优势。

From Debate to Deliberation: Structured Collective Reasoning with Typed Epistemic Acts

从辩论到 deliberation：基于类型化认知行为的结构化集体推理

Sunil Prakash

机构 * Indian School of Business（印度管理学院） 纠错

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

AI总结 本文提出DCI框架，通过结构化集体推理提升复杂任务决策质量，但指出其成本较高，需在过程问责性与效率间权衡。

Comments 26 pages, 6 tables, 2 figures, 2 listings

AI-Enhanced Spatial Cellular Traffic Demand Prediction with Contextual Clustering and Error Correction for 5G/6G Planning

基于上下文聚类和误差校正的AI增强型空间蜂窝交通需求预测用于5G/6G规划

Mohamad Alkadamani, Colin Brown, Halim Yanikomeroglu

机构 * Innovation, Science and Economic Development Canada (ISED) and Carleton University（创新、科学与经济发展的加拿大（ISED）和卡尔顿大学） ； Communications Research Centre (CRC)（通讯研究中心（CRC）） ； Carleton University（卡尔顿大学） 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上下文聚类和误差校正的AI框架，用于提高5G/6G规划中空间蜂窝交通需求预测的准确性与可靠性。

Comments 5 pages, 8 figures. Submitted to IEEE Wireless Communications Letters