大模型推理能力

LSDTs: LLM-Augmented Semantic Digital Twins for Adaptive Knowledge-Intensive Infrastructure Planning

LSDTs: 基于大语言模型的语义数字孪生用于自适应知识密集型基础设施规划

Naiyi Li, Zihui Ma, Runlong Yu, Lingyao Li

机构 * Department of Civil & Environmental Engineering, University of Maryland, College Park（大学公园马里兰大学土木与环境工程系） ； Center for Urban Science and Progress, New York University（纽约大学城市科学与进步中心） ； Department of Computer Science, University of Alabama（阿拉巴马大学计算机科学系） ； School of Information, University of South Florida（佛罗里达州立大学信息学院） 纠错

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

AI总结 本文提出LSDTs框架，利用大语言模型从非结构化文档中提取规划知识并构建形式本体，通过语义层提升数字孪生在复杂规划场景中的适应性与仿真精度。

Talking Trees: Reasoning-Assisted Induction of Decision Trees for Tabular Data

谈话树木：基于推理的决策树诱导用于表格数据

George Yakushev, Alina Shutova, Ivan Rubachev, Natalia Bereberdina, Renat Sergazinov, Artem Babenko

机构 * Yandex ； HSE University（俄罗斯高等经济大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用具备推理能力的LLM诱导小规模表格数据的决策树，生成轻量级树结构，优于CART和非贪心树学习器，并在低资源表格问题中与树集成竞争。

Comments Preprint, code at https://github.com/yandex-research/TalkingTrees

STAR: Failure-Aware Markovian Routing for Multi-Agent Spatiotemporal Reasoning

STAR：面向多智能体时空推理的故障感知马尔可夫路由

Ruiyi Yang, Lihuan Li, Hao Xue, Flora D. Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

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

AI总结 STAR通过故障感知路由框架提升多智能体时空推理性能，通过外部化智能体间控制实现状态条件下的转移策略，结合专家指定的常规路由与执行轨迹学习的恢复转换，提升错误状态下的恢复能力。

Comments 30 pages, 13 figures

IFPV: An Integrated Multi-Agent Framework for Generative Operational Planning and High-Fidelity Plan Verification

IFPV：一种用于生成性操作规划和高保真计划验证的集成多智能体框架

Zhigao Huang, Zhengqing Hu, Dong Chen, Shaohan Zhang, Zhao Jin, Bo Zhang, Han Wu, Mingliang Xu

机构 * School of Computer and Artificial Intelligence, Zhengzhou University（郑州大学计算机与人工智能学院） ； Engineering Research Center of Intelligent Swarm Systems, Ministry of Education（教育部智能群体系统工程研究中心） ； National Supercomputing Center in Zhengzhou（郑州国家超算中心） ； Henan Research Center for Large Model Technology（河南省大模型技术与新质软件工程研究中心） 纠错

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

AI总结 IFPV通过多视角分层智能体和对抗认知仿真引擎，提升复杂战场环境下的规划准确性和验证严格性，实验显示其在任务成功率和运营成本上有显著提升。

Comments Submitted to Neurocomputing

Darwin Family: MRI-Trust-Weighted Evolutionary Merging for Training-Free Scaling of Language-Model Reasoning

达尔文家族：基于MRI-信任权重的进化合并框架，用于无训练扩展语言模型推理

Taebong Kim, Youngsik Hong, Minsik Kim, Sunyoung Choi, Jaewon Jang, Junghoon Shin, Minseo Kim

机构 * VIDRAFT Inc.（VIDRAFT公司） 纠错

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

AI总结 达尔文家族通过无梯度权重空间重组实现大语言模型的无训练进化合并，展示出在推理任务中无需额外训练即可提升性能的可行性。

Comments NeurIPS 2026 submission. 18 pages including appendix

Breaking the Reasoning Horizon in Entity Alignment Foundation Models

突破实体对齐基础模型中的推理地平线

Yuanning Cui, Zequn Sun, Wei Hu, Kexuan Xin, Zhangjie Fu

机构 * Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学软件新技术国家重点实验室） ； National Institute of Healthcare Data Science, Nanjing University（南京大学健康数据科学国家研究院） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； Engineering Research Center of Digital Forensics, Ministry of Education, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学数字取证工程研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于并行编码策略的实体对齐基础模型，通过局部锚点引导信息流和合并关系图，有效解决实体对齐中长距离依赖捕捉问题，验证了模型在未见过的知识图谱上的强泛化能力。

SPIN: Structural LLM Planning via Iterative Navigation for Industrial Tasks

SPIN：通过迭代导航进行工业任务的结构LLM规划

Yusuke Ozaki, Dhaval Patel

机构 * University at Albany（阿尔巴马大学） ； IBM（国际商业机器公司） ； Kwansei Gakuin University（关西大学） 纠错

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

AI总结 SPIN通过结合验证的有向无环图规划与前缀执行控制，减少任务执行次数并提高完成率，适用于工业任务规划。

Comments 31 pages, 10 figures

Scaling Retrieval-Augmented Reasoning with Parallel Search and Explicit Merging

通过并行搜索和显式合并扩展检索增强推理

Jiabei Liu, Wenyu Mao, Junfei Tan, Chunxu Shen, Lingling Yi, Jiancan Wu, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； WeChat Technical Architecture Department, Tecent Inc.（腾讯公司微信技术架构部门） 纠错

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

AI总结 本文提出MultiSearch框架，通过多查询检索和显式信息融合提升检索增强推理效果，实验表明其在问答任务中优于基线方法。

PersonalAI 2.0: Enhancing knowledge graph traversal/retrieval with planning mechanism for Personalized LLM Agents

PersonalAI 2.0：通过规划机制增强知识图谱遍历/检索以实现个性化大语言模型代理

Mikhail Menschikov, Matvey Iskornev, Alexander Kharitonov, Alina Bogdanova, Mikhail Belkin, Ekaterina Lisitsyna, Artyom Sosedka, Victoria Dochkina, Ruslan Kostoev, Ilia Perepechkin, Evgeny Burnaev

机构 * Huawei, Moscow, Russia（华为，莫斯科，俄罗斯） 纠错

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

AI总结 PersonalAI 2.0通过动态多阶段查询流程提升知识图谱遍历与检索能力，结合实体提取和生成线索查询，提升回答准确性，优于现有方法，且在多个基准测试中表现优异。

MAP: A Map-then-Act Paradigm for Long-Horizon Interactive Agent Reasoning

MAP：一种用于长周期交互代理推理的先映射再行动范式

Yuxin Liu, Ziang Ye, Yueqing Sun, Mingye Zhu, Jinwei Xiao, Zhuowen Han, Qi GU, Xunliang Cai, Lei Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Meituan（美团） ； Institution of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MAP范式，通过先构建环境认知再执行任务，解决交互代理中环境感知延迟问题，实验显示在多个基准测试中表现优异。

GRAFT: Graph-Tokenized LLMs for Tool Planning

GRAFT：基于图-令牌的大型语言模型用于工具规划

Xinyi Gao, Xinyu Ren, Junliang Yu, Tong Chen, Quoc Viet Hung Nguyen, Hongzhi Yin

机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

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

AI总结 GRAFT通过内部化工具图和在线策略工具上下文蒸馏，提升工具规划的依赖意识和准确性，实现更可靠的复杂工作流中的LLM工具规划。

V-ABS: Action-Observer Driven Beam Search for Dynamic Visual Reasoning

V-ABS：基于动作-观察者的动态视觉推理束搜索

Zhiwei Ning, Xuanang Gao, Jiaxi Cao, Gengming Zhang, Shengnan Ma, Wenwen Tong, Hanming Deng, Jie Yang, Wei Liu

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学图像处理与模式识别研究所） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出V-ABS框架，通过思考-行动-观察循环和熵适应加权算法，缓解IAO偏差，提升多模态模型在复杂视觉推理中的性能。

SCORP: Scene-Consistent Multi-agent Diffusion Planning with Stable Online Reinforcement Post-Training for Cooperative Driving

SCORP：具有稳定在线强化学习后训练的场景一致多智能体扩散规划用于协作驾驶

Haojie Bai, Aimin Li, Ruoyu Yao, Xiongwei Zhao, Tingting Zhang, Xing Zhang, Lin Gao, and Jun Ma

机构 * School of Information Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）信息科学与技术学院） ； Middle East Technology University (METU)（中东技术大学） ； Robotics and Autonomous Systems Thrust, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）机器人与自主系统方向） ； School of Computer Science and Technology, Qinghai University（青海大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 SCORP通过场景条件多智能体去噪架构和两层马尔可夫决策过程提升多智能体协作驾驶的场景一致性和效率，实验表明其在安全性和效率指标上优于现有基线方法。

QM-ToT: A Medical Tree of Thoughts Reasoning Framework for Quantized Model

QM-ToT: 一种用于量化模型的医学树状思维推理框架

Zongxian Yang, Jiayu Qian, Kay Chen Tan, Hau-San Wong, Yulong Chen, Haoyu Zhang, Zhi-An Huang

机构 * City University of Hong Kong(Dongguan)（香港城市大学（东莞）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本文提出QM-ToT框架，通过树状思维方法分解复杂医疗问题，提升INT4量化模型在MedQAUSMLE数据集上的性能，使LLaMA2-70b模型准确率从34%提升至50%。

Comments Accepted by ICIC 2026 Poster

Interactive Trajectory Planning with Learning-based Distributionally Robust Model Predictive Control and Markov Systems

基于学习的分布鲁棒模型预测控制与马尔可夫系统的交互轨迹规划

Erik Börve, Nikolce Murgovski, Morteza Haghir Chehreghani, Leo Laine

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Volvo Group Trucks Technology（沃尔沃集团卡车技术） 纠错

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

AI总结 本文研究了在周围智能体决策不确定性下的交互轨迹规划问题，提出结合PAC学习与分布鲁棒优化的DR-MPC框架，通过样本数量实现鲁棒MPC与随机MPC之间的插值。

Enhanced LLM Reasoning by Optimizing Reward Functions with Search-Driven Reinforcement Learning

通过搜索驱动强化学习优化奖励函数以增强大语言模型推理能力

Arash Ahmadi, Sarah Sharif, Yaser, Banad

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, University of Oklahoma（俄克拉荷马大学电气与计算机工程学院） ； Intelligent Neuromorphic and Quantum Understanding for Innovative Research and Engineering (INQUIRE) Laboratory, University of Oklahoma（智能神经形态与量子理解创新研究与工程实验室，俄克拉荷马大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种搜索驱动框架，通过优化奖励函数提升大语言模型推理能力，通过五轮搜索生成50个候选奖励，最终获得79.5%的F1分数，优于基线方法。

Confidence-Aware Alignment Makes Reasoning LLMs More Reliable

增强置信度的对齐使推理大语言模型更加可靠

Kejia Chen, Jiawen Zhang, Yihong Wu, Kewei Gao, Jian Lou, Zunlei Feng, Mingli Song, Ruoxi Jia

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CASPO框架，通过迭代直接偏好优化将token级置信度与逐步逻辑正确性对齐，提升推理可靠性和效率，实验表明其在多个基准和模型家族中表现优异。

Comments 9 pages

Repeated Deceptive Path Planning against Learnable Observer

针对可学习观察者的重复欺骗路径规划

Shiyue Cao, Pei Xu, Likun Yang, Lei Cui, Shizhao Yu, Shiyu Zhang, Yongjian Ren, Xiaotang Chen, Kaiqi Huang

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； National Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institution of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院复杂系统认知与决策智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出DeMP框架，通过双层优化应对可学习观察者的适应性，提升欺骗持续性，实验显示其在重复欺骗路径规划中表现优异。

Comments Full version of the extended abstract accepted at AAMAS 2026

Learning and Reusing Policy Decompositions for Hierarchical Generalized Planning with LLM Agents

基于LLM代理的分层通用规划中的策略分解学习与重用

Shirin Sohrabi, Haritha Ananthakrishnan, Harsha Kokel, Kavitha Srinivas, Michael Katz

机构 * IBM 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合通用规划与分层任务分解的动态策略学习方法，通过自动分解学习可重用的策略组件，提升任务执行效率与准确性。

CSMCIR: CoT-Enhanced Symmetric Alignment with Memory Bank for Composed Image Retrieval

CSMCIR: 基于记忆库的增强对称对齐用于复合图像检索

Zhipeng Qian, Zihan Liang, Yufei Ma, Ben Chen, Huangyu Dai, Yiwei Ma, Jiayi Ji, Chenyi Lei, Han Li, Xiaoshuai Sun

机构 * Kuaishou Technology（快播科技） ； Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室，厦门大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CSMCIR，通过多级链式思维提示策略、对称双塔架构和熵基记忆库策略，实现高效查询-目标对齐，提升复合图像检索性能。

AGPO: Asymmetric Group Policy Optimization for Verifiable Reasoning and Search Ads Relevance at JD

AGPO：面向京东可验证推理和搜索广告相关性的非对称分组策略优化

Yang Xu, Kun Yao, Yiming Deng, Zheng Fang, Kai Ming Ting, Ming Pang

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

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

AI总结 本文提出AGPO方法，通过非对称分组策略优化，抑制错误推理路径，提升模型探索能力，并在数学基准和工业应用中实现高准确率和性能提升。

The Garden of Forking Paths: Narrative Arc-Conditioned Gameplay Planning

分叉花园：叙事弧条件下的游戏玩法规划

Yunge Wen, Chenliang Huang, Hangyu Zhou, Zhuo Zeng, Chun Ming Louis Po, Julian Togelius, Timothy Merino, Sam Earle

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Forking Garden框架，通过用户提供的故事情节生成分支游戏，采用弧引导约束算法构建 dungeon 图，实现游戏元素的多模态对齐。

Towards Multi-Agent Autonomous Reasoning in Hydrodynamics

向流体力学中的多智能体自主推理迈进

Jinpai Zhao, Albert Cerrone, Joannes Westerink, Clint Dawson

机构 * Oden Institute（奥登研究所） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Notre Dame（北德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多智能体系统，通过分层执行图协调专业智能体，解决单智能体在流体力学中的上下文饱和问题，实现高精度和可靠性。

G-reasoner: Foundation Models for Unified Reasoning over Graph-structured Knowledge

G-reasoner：用于统一图结构知识推理的基础模型

Linhao Luo, Zicheng Zhao, Junnan Liu, Zhangchi Qiu, Junnan Dong, Serge Panev, Chen Gong, Thuy-Trang Vu, Gholamreza Haffari, Dinh Phung, Alan Wee-Chung Liew, Shirui Pan

机构 * Monash University（莫纳什大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 G-reasoner通过整合图与语言基础模型，实现对多样化图结构知识的高效推理，采用标准化四层抽象QuadGraph统一异构知识源，并通过混合精度训练和分布式消息传递提升效率与泛化能力。

Comments Accepted by ICLR 2026

The Epistemic Planning Domain Definition Language: Official Guideline

知识规划领域定义语言：官方指南

Alessandro Burigana, Francesco Fabiano

机构 * Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺自由大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EPDDL语言，通过抽象事件模型统一描述知识规划任务，解决现有规划器碎片化问题，提升可比性与可重复性。

SEARCH-R: Structured Entity-Aware Retrieval with Chain-of-Reasoning Navigator for Multi-hop Question Answering

SEARCH-R: 结构化实体感知检索与推理链导航器用于多跳问答

Yuqing Fu, Yimin Deng, Wanyu Wang, Yuhao Wang, Yejing Wang, Hongshi Liu, Yiqi Wang, Xiao Han, Maolin Wang, Guoshuai Zhao, Yi Chang, Xiangyu Zhao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 SEARCH-R通过结构化实体感知检索与推理链导航器，解决多跳问答中推理路径生成和知识检索的准确性问题，提升多跳问答性能。

Comments ACL2026 findings

WinkTPG: An Execution Framework for Multi-Agent Path Finding Using Temporal Reasoning

WinkTPG: 一个多智能体路径寻找的执行框架，利用时间推理

Jingtian Yan, Stephen F. Smith, Jiaoyang Li

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出WinkTPG框架，通过时间推理优化多智能体路径规划，生成可行的速度配置并提升解决方案质量，实验证明其在高保真物理模拟和真实机器人中的有效性。

From Coarse to Fine: Self-Adaptive Hierarchical Planning for LLM Agents

从粗到细：为LLM代理设计的自适应分层规划

Haoran Tan, Zeyu Zhang, Chen Ma, Tianze Liu, Quanyu Dai, Xu Chen

机构 * Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京大模型与智能治理重点实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（下一代智能搜索与推荐工程技术研究中心，教育部） ； Gaoling School of Artificial, Renmin University of China（人大北京校区人工智能学院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaPlan-H，一种自适应分层规划机制，通过逐步细化策略提升复杂任务执行效率，减少过度规划，提供灵活高效的多步骤决策方案。

UpstreamQA: A Modular Framework for Explicit Reasoning on Video Question Answering Tasks

UpstreamQA：一个用于视频问答任务显式推理的模块化框架

Jason Nguyen, Ameet Rao, Alexander Chang, Ishaan Kumar, Erin Tan

机构 * Lincoln North Star High School（林肯北星高中） ； The Charter School of Wilmington（威尔明顿 charter 学校） ； Greenwich High School（格林威治高中） ； Santa Susana High School（圣塔苏娜高中） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

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

AI总结 本文提出UpstreamQA框架，通过显式推理模块分离和评估视频推理核心组件，提升视频问答任务的性能和可解释性，但可能在基线性能高时导致性能下降。

ChatR1: Reinforcement Learning for Conversational Reasoning and Retrieval Augmented Question Answering

ChatR1: 基于强化学习的对话推理与检索增强问答

Simon Lupart, Mohammad Aliannejadi, Evangelos Kanoulas

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 ChatR1通过强化学习实现对话问答中的推理与检索增强，通过意图感知奖励提升多轮对话性能，优于多个基准数据集。

Comments 18 pages, 9 figures, Main ACL 2026 Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, July 2--7, 2026, San Diego, California