大模型推理能力

SYMBOLIZER: Symbolic Model-free Task Planning with VLMs

SYMBOLIZER：基于VLMs的符号模型无关任务规划

Sami Azirar, Zlatan Ajanovic, Hermann Blum

机构 * RWTH Aachen（亚琛理工大学） ； University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔人工智能与机器学习研究院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出SYMBOLIZER框架，利用VLMs将图像转化为符号状态，结合启发式搜索实现跨领域任务规划，优于直接VLM规划并可与基于启发式的传统方法媲美。

Comments under review

UniDomain: Pretraining a Unified PDDL Domain from Real-World Demonstrations for Generalizable Robot Task Planning

UniDomain：从真实世界演示中预训练一个统一的PDDL领域以实现可泛化的机器人任务规划

Haoming Ye, Yunxiao Xiao, Cewu Lu, Panpan Cai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 UniDomain通过预训练统一的PDDL领域，结合机器人操作演示，实现可泛化的任务规划，实验显示其在零样本情况下任务成功率和计划优化度显著提升。

Comments Accepted at NeurIPS 2025

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (NeurIPS 2025)

Re$^2$MoGen: Open-Vocabulary Motion Generation via LLM Reasoning and Physics-Aware Refinement

Re²MoGen：通过LLM推理和物理感知细化的开放词汇运动生成

Jiakun Zheng, Ting Xiao, Shiqin Cao, Xinran Li, Zhe Wang, Chenjia Bai

机构 * East China University of Science and Technology（东华大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 Re²MoGen通过LLM推理生成初始运动计划，并利用强化学习细化物理合理性，实现开放词汇运动生成的高质量输出。

WhatIf: Interactive Exploration of LLM-Powered Social Simulations for Policy Reasoning

WhatIf: 交互式探索基于大语言模型的社会模拟用于政策推理

Yuxuan Li, Kyzyl Monteiro, Hirokazu Shirado, Sauvik Das

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 WhatIf系统通过实时交互帮助政策制定者探索基于大语言模型的社会模拟，支持在深度不确定性下进行政策推理，提升决策过程的灵活性和可解释性。

GaLa: Hypergraph-Guided Visual Language Models for Procedural Planning

GaLa：基于超图的视觉语言模型用于程序规划

Kun Wang, Yiming Li, Mingcheng Qu, Aqiang Zhang, Guang Yang, Tonghua Su

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Chongqing Research Institute of HIT（重庆哈尔滨工业大学研究院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 GaLa通过超图表示学习，有效捕捉物体间的隐含语义关系和功能区域的层次结构，提升多模态程序规划的性能。

Comments 14pages, 7figures

Journal ref ACL 2026(Findings)

Semantic Area Graph Reasoning for Multi-Robot Language-Guided Search

语义区域图推理用于多机器人语言引导搜索

Ruiyang Wang, Hao-Lun Hsu, Jiwoo Kim, Miroslav Pajic

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出语义区域图推理框架，通过结构化语义拓扑抽象实现多机器人语义搜索，提升复杂室内环境中的目标搜索效率。

Goal2Skill: Long-Horizon Manipulation with Adaptive Planning and Reflection

Goal2Skill：基于自适应规划与反思的长时程操作

Zhen Liu, Xinyu Ning, Zhe Hu, Xinxin Xie, Weize Li, Zhipeng Tang, Chongyu Wang, Zejun Yang, Hanlin Wang, Yitong Liu, Zhongzhu Pu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出双系统框架，通过分离高层语义推理与低层运动执行，提升长时程操作的鲁棒性和适应性，实验表明其在RMBench任务中显著优于基线方法。

Ro-SLM: Onboard Small Language Models for Robot Task Planning and Operation Code Generation

Ro-SLM：机器人任务规划与操作代码生成的 onboard 小语言模型

Wenhao Wang, Yanyan Li, Long Jiao, Jiawei Yuan

机构 * Department of Computer & Information Science, University of Massachusetts Dartmouth（达特茅斯大学计算机与信息科学系） ； Department of Computer Science & Engineering, California State University San Marcos（加州州立大学桑马克斯分校计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出Ro-SLM框架，通过蒸馏大语言模型知识提升机器人任务规划与代码生成能力，实验证明其性能接近大语言模型。

Comments 25 pages, 2 figures, ACL 2026

MERMAID: Memory-Enhanced Retrieval and Reasoning with Multi-Agent Iterative Knowledge Grounding for Veracity Assessment

MERMAID：基于多智能体迭代知识接地的记忆增强检索与推理用于真实性评估

Yupeng Cao, Chengyang He, Yangyang Yu, Ping Wang, K. P. Subbalakshmi

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 MERMAID通过整合智能体驱动搜索、结构化知识表示和持久记忆模块，提升事实核查和主张验证的效率与一致性，实现检索、推理与记忆的协同优化。

NyayaMind- A Framework for Transparent Legal Reasoning and Judgment Prediction in the Indian Legal System

NyayaMind：一个用于印度法律体系中透明法律推理和判决预测的框架

Parjanya Aditya Shukla, Shubham Kumar Nigam, Debtanu Datta, Balaramamahanthi Deepak Patnaik, Noel Shallum, Pradeep Reddy Vanga, Saptarshi Ghosh, Arnab Bhattacharya

机构 * IIT Kanpur, India（印度理工学院坎普尔分校） ； IIT Kharagpur, India（印度理工学院克勒格布尔分校） ； Symbiosis Law School Pune, India（印度共生法学院浦那分校） ； Dattam Labs, India（印度Dattam实验室） ； University of Birmingham, Dubai, United Arab Emirates（英国伯明翰大学迪拜校区） 纠错

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

AI总结 NyayaMind通过整合检索、推理和验证机制，提升印度司法系统中判决预测与解释的透明度和准确性，为可信的人工智能辅助法律决策提供新方向。

RoboAgent: Chaining Basic Capabilities for Embodied Task Planning

RoboAgent: 通过基本能力串联实现具身任务规划

Peiran Xu, Jiaqi Zheng, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） ； XYZ Embodied AI（XYZ具身智能） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出RoboAgent，通过串联基本能力实现具身任务规划，利用单个VLM构建能力驱动的规划框架，结合多阶段训练方法提升规划效果。

Comments CVPR 2026

Adaptive Obstacle-Aware Task Assignment and Planning for Heterogeneous Robot Teaming

自适应障碍感知异构机器人协同的任务分配与规划

Nan Li, Jiming Ren, Haris Miller, Samuel Coogan, Karen M. Feigh, Ye Zhao

机构 * Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院机器人与智能机器研究所） ； Lockheed Martin Corporation（洛克希德·马丁公司） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出OATH框架，通过自适应Halton序列地图和集群拍卖选择机制，提升异构机器人在障碍密集环境中的任务分配效率与适应性，结合LLM实现实时指令解读。

Comments 24 pages, 19 figures, 5 tables

Decoupling Geometric Planning and Execution in Scalable Multi-Agent Path Finding

解耦几何规划与执行的可扩展多智能体路径寻找

Fernando Salanova, Eduardo Montijano, Cristian Mahulea

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种混合优先级框架，将几何规划与执行时的冲突解决解耦，通过几何冲突预emption和去中心化局部控制器实现高效多智能体路径寻找，实验表明方法在大规模实例中具有线性运行时间趋势和100%成功率。

Comments 6 pages, 3 figures, WODES conference paper

Cog-DRIFT: Exploration on Adaptively Reformulated Instances Enables Learning from Hard Reasoning Problems

Cog-DRIFT：通过适应性重新表述实例的探索实现从困难推理问题的学习

Justin Chih-Yao Chen, Archiki Prasad, Zaid Khan, Joykirat Singh, Runchu Tian, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 Cog-DRIFT通过任务重述和自适应课程学习，提升大模型在推理任务中的表现，解决传统方法无法学习困难问题的限制。

Comments 22 pages, 4 figures. Code: https://github.com/dinobby/Cog-DRIFT

Visual Prompt Based Reasoning for Offroad Mapping using Multimodal LLMs

基于视觉提示的越野制图推理使用多模态大语言模型

Abdelmoamen Nasser, Yousef Baba'a, Murad Mebrahtu, Nadya Abdel Madjid, Jorge Dias, Majid Khonji

机构 * Khalifa University（哈利法大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出一种零样本方法，利用SAM2进行环境分割和多模态大语言模型（VLM）进行可行驶区域推理，通过整合分割图像和原始图像实现越野制图推理，无需专门地形模型。

UniDriveVLA: Unifying Understanding, Perception, and Action Planning for Autonomous Driving

UniDriveVLA: 联合理解、感知与行动规划以实现自动驾驶

Yongkang Li, Lijun Zhou, Sixu Yan, Bencheng Liao, Tianyi Yan, Kaixin Xiong, Long Chen, Hongwei Xie, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Wenyu Liu, Haiyang Sun, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； SKL-IOTSC, University of Macau（澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 UniDriveVLA通过专家解耦和三阶段训练策略，解决自动驾驶中感知与推理的冲突，实现空间感知与语义推理的统一，取得nuScenes和Bench2Drive的优异性能。

Comments code has been released at https://github.com/xiaomi-research/unidrivevla

KnowDiffuser: A Knowledge-Guided Diffusion Planner with LLM Reasoning

KnowDiffuser: 一种基于知识的扩散规划器与大语言模型推理

Fan Ding, Xuewen Luo, Fengze Yang, Bo Yu, HwaHui Tew, Ganesh Krishnasamy, Junn Yong Loo

机构 * Monash University Malaysia（莫纳什大学马来西亚校区） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出KnowDiffuser，结合大语言模型的语义理解和扩散模型的生成能力，有效解决自动驾驶中语义到物理的鸿沟问题，实验表明其在开放环和闭环评估中表现优异。

Comments 10pages, 1 figure

SafeDrive: Fine-Grained Safety Reasoning for End-to-End Driving in a Sparse World

SafeDrive: 为稀疏世界中的端到端驾驶进行细粒度安全推理

Jungho Kim, Jiyong Oh, Seunghoon Yu, Hongjae Shin, Donghyuk Kwak, Jun Won Choi

机构 * Seoul National University（首尔大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 SafeDrive提出了一种端到端规划框架，通过轨迹条件化的稀疏世界模型进行显式且可解释的安全推理，实现了在开放循环和闭合循环基准上的最佳性能，有效降低了碰撞率。

Comments Accepted to CVPR 2026, 19 pages, 9 figures

SIMPACT: Simulation-Enabled Action Planning using Vision-Language Models

SIMPACT：基于视觉-语言模型的仿真增强动作规划

Haowen Liu, Shaoxiong Yao, Haonan Chen, Jiawei Gao, Jiayuan Mao, Jia-Bin Huang, Yilun Du

机构 * UMD（马里兰大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Harvard（哈佛大学） ； Amazon FAR（亚马逊FAR） ； UPenn（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 SIMPACT通过仿真循环世界建模赋予视觉-语言模型物理推理能力，实现高效动作规划，优于现有通用机器人操作模型，在五个复杂真实世界任务中表现优异。

Comments Accepted to CVPR 2026; camera-ready version

Retrieval-Guided Photovoltaic Inventory Estimation from Satellite Imagery for Distribution Grid Planning

基于卫星图像的检索引导光伏库存估计用于配电网规划

Muhao Guo, Lihao Mai, Erik Blasch, Jafarali Parol, Turki Rakan, Yang Weng

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出Solar-RAG框架，通过图像检索与多模态视觉语言推理结合，提升光伏部署估计的鲁棒性，减少配电网规划中的电压偏差和承载能力误差。

Comments 38 pages, 15 figures

CyberJustice Tutor: An Agentic AI Framework for Cybersecurity Learning via Think-Plan-Act Reasoning and Pedagogical Scaffolding

网络正义导师：一种基于思考-计划-行动推理和教学支架的AI框架，用于网络安全学习

Baiqiang Wang, Yan Bai, Juan Li

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出CyberJustice Tutor，通过Think-Plan-Act推理和教学支架框架，解决传统聊天机器人在网络安全教育中的局限性，验证了其在专业教育中的有效性。

Geometry-Aligned LLM Fine-Tuning for Sequential Narrow-Opening Planning

几何对齐的LLM微调用于序列狭窄开口规划

Al Jaber Mahmud, Xuan Wang

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出几何对齐的LLM微调框架，通过多阶段狭窄开口序列规划实现长视距几何推理，采用失败驱动LoRA监督微调与GRPO优化提升路径可行性。

Comments 8 pages, 3 figures

MACRO-LLM: LLM-Empowered Multi-Agent Collaborative Reasoning under Spatiotemporal Partial Observability

MACRO-LLM：基于时空部分可观测性的LLM赋能多智能体协作推理

Handi Chen, Running Zhao, Xiuzhe Wu, Edith C. H. Ngai

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出MACRO-LLM，通过三个模块解决多智能体在时空部分可观测性下的协作推理问题，验证了其在复杂任务中的鲁棒性。

From Scanning Guidelines to Action: A Robotic Ultrasound Agent with LLM-Based Reasoning

从扫描指南到行动：基于LLM的机器人超声代理

Yuan Bi, Yiping Zhou, Pei Liu, Feng Li, Zhongliang Jiang, Nassir Navab

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出一种基于LLM的自主机器人超声扫描框架，通过动态调用软件工具实现自主扫描，提升适应性和透明度。

Comments Code: https://github.com/yuan-12138/RUSSAgent; Video: https://youtu.be/pfMOc4e2IGA

Surg-R1: A Hierarchical Reasoning Foundation Model for Scalable and Interpretable Surgical Decision Support with Multi-Center Clinical Validation

Surg-R1：一种用于可扩展且可解释的外科决策支持的分层推理基础模型，具有多中心临床验证

Jian Jiang, Chenxi Lin, Yiming Gu, Zengyi Qin, Zhitao Zeng, Kun Yuan, Yonghao Long, Xiang Xia, Cheng Yuan, Yuqi Wang, Zijie Yue, Kunyi Yang, Yuting Zhang, Zhu Zhuo, Dian Qin, Xin Wang, NG Chi Fai, Brian Anthony, Daguang Xu, Guy Rosman, Ozanan Meireles, Zizhen Zhang, Nicolas Padoy, Hesheng Wang, Qi Dou, Yueming Jin, Yutong Ban

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

AI总结 Surg-R1通过四阶段流水线训练的分层推理模型，在多中心临床验证中实现了更高的准确率和可解释性，优于现有模型。

SVLL: Staged Vision-Language Learning for Physically Grounded Embodied Task Planning

SVLL：分阶段视觉-语言学习用于物理基础的具身任务规划

Yuyuan Yang, Junkun Hong, Hongrong Wang, Honghao Cai, Xunpeng Ren, Ge Wang, Mingcong Lei, Shenhao Yan, Jiahao Yang, Chengsi Yao, Xi Li, Yiming Zhao, Yatong Han, Jinke Ren

机构 * FNii-Shenzhen, CUHKSZ（FNii深圳，CUHKSZ） ； SSE, CUHKSZ（SSE，CUHKSZ） ； SAI, CUHKSZ（SAI，CUHKSZ） ； Shenzhen University（深圳大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Ising AI 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 SVLL 通过分阶段学习和 Bias-DPO 对齐目标，实现稳健的物理基础具身任务规划，提升任务成功率并减少物理约束违规。

Senna-2: Aligning VLM and End-to-End Driving Policy for Consistent Decision Making and Planning

Senna-2：对齐视觉语言模型与端到端驾驶策略以实现一致的决策与规划

Yuehao Song, Shaoyu Chen, Hao Gao, Yifan Zhu, Weixiang Yue, Jialv Zou, Bo Jiang, Zihao Lu, Yu Wang, Qian Zhang, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学） ； Horizon Robotics 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 Senna-2通过三阶段训练范式对齐视觉语言模型与端到端驾驶策略，提升决策与规划的一致性，增强驾驶安全性和效率。

Comments 15 pages, 8 figures. Project page: https://ambitious-idiot.github.io/senna2-project

Evolving Demonstration Optimization for Chain-of-Thought Feature Transformation

链式推理特征转换的进化演示优化

Xinyuan Wang, Kunpeng Liu, Arun Vignesh Malarkkan, Yanjie Fu

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

AI总结 本文提出一种通过进化轨迹经验优化LLM驱动的特征转换方法，提升转换多样性与下游任务性能。

Open-World Task and Motion Planning via Vision-Language Model Generated Constraints

开放世界任务与运动规划 via 视觉-语言模型生成的约束

Nishanth Kumar, William Shen, Fabio Ramos, Dieter Fox, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling, Caelan Reed Garrett

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； MIT CSAIL 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出OWL-TAMP方法，通过整合视觉-语言模型生成的约束，提升开放世界任务与运动规划的性能，实现对自然语言目标的处理能力。

Comments A version of this paper appears in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) Volume 11, Issue 3

RecThinker: An Agentic Framework for Tool-Augmented Reasoning in Recommendation

RecThinker: 一种用于推荐中的工具增强推理的代理框架

Haobo Zhang, Yutao Zhu, Kelong Mao, Tianhao Li, Zhicheng Dou

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 RecThinker通过动态规划和主动工具调用，提升推荐系统中信息获取和推理能力，实现更优的用户-物品匹配。