大模型推理能力

LLM-Advisor: An LLM Advisor for Cost-efficient Path Planning across Multiple Terrains

LLM-Advisor: 一种用于多地形高效路径规划的LLM基准

Ling Xiao, Toshihiko Yamasaki

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（弘前大学信息科学与技术研究生院） ； Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo（东京大学信息与通信工程系） 纠错

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

AI总结 LLM-Advisor利用大型语言模型优化多地形路径规划，提升路径成本效率，适用于现实场景。

Comments This paper has been accepted by IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

Personalization as Inverse Planning: Learning Latent Design Intents for Agentic Slide Generation via Structural Denoising

个性化作为逆向规划：通过结构去噪学习智能幻灯片生成的潜在设计意图

Tianci Liu, Zihan Dong, Linjun Zhang, Haoyu Wang, Jing Gao, Emre Kiciman, Ranveer Chandra, Wei-Ting Chen

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University at Albany（奥尔巴尼大学） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 提出SPIRE框架，将页面级幻灯片个性化视为逆向规划问题，通过结构去噪和强化学习协作学习潜在设计意图，无需预设模板或用户详细指令。

Comments ECCV 2026

Temporal Straightening for Latent Planning

时间拉直用于隐式规划

Ying Wang, Oumayma Bounou, Gaoyue Zhou, Randall Balestriero, Tim G. J. Rudner, Yann LeCun, Mengye Ren

机构 * New York University（纽约大学） ； Brown University（布朗大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 受人类视觉处理中感知拉直假说启发，提出时间拉直方法，通过曲率正则化联合学习JEPA世界模型的编码器和预测器，改善隐式规划中的表示学习，使梯度规划更稳定并提高目标到达任务成功率。

Comments ICML2026 Camera Ready

NormAct: Benchmarking Embodied Agents' Proactive Compliance with Unspoken Social Norms

NormAct：具身规划中隐藏社会规范遵守的基准

Shiyun Zhao, Xinwei Song, Tianyu Guo, Xiaomeng Gao, Mingyuan Liu, Xu Han, Yuanyuan Zhang, Zhenliang Zhang, Xue Feng, Bo Dai

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（通用人工智能国家重点实验室，北京通用人工智能研究院） ； China Academy of Information and Communications Technology（中国信息通信研究院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 提出NormAct基准，评估多模态大语言模型在具身规划中遵守隐藏社会规范的能力，发现模型在67.3%情况下达成显式目标，但仅26.4%遵守隐藏规范；提出NormPerceptor方法将任务成功率从24.2%提升至46.7%。

Comments This version revises the paper content and adds substantial details on the benchmark design and experimental setup

As You Wish: Mission Planning with Formal Verification using LLMs in Precision Agriculture

如您所愿：利用LLM在精准农业中进行形式化验证的任务规划

Marcos Abel Zuzuárregui, Stefano Carpin

机构 * University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 针对自然语言歧义性，提出基于线性时序逻辑（LTL）反馈循环的LLM任务规划系统，通过双LLM分工实现规范生成与验证，提升精准农业任务规划的可靠性。

Journal ref Published in Proceedings of 2026 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

RICE-PO: Turning Retrieval Interactions into Credit Signals for Reasoning Agents

RICE-PO：将检索交互转化为推理智能体的信用信号

Mingchen Li, Hansi Zeng, Zhuo Qian, Jiatan Huang, Sunjae Kwon, Hamed Zamani, Hong Yu

机构 * University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Texas Tech University（得克萨斯科技大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） 纠错

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

AI总结 提出RICE-PO框架，通过将检索交互转化为局部学习信号，解决推理型检索智能体在训练中推理步骤的信用分配问题，在BRIGHT和BEIR上优于基线。

OTora: A Unified Red Teaming Framework for Reasoning-Level Denial-of-Service in LLM Agents

OTora：一种用于LLM代理推理层面拒绝服务攻击的统一红队框架

Xinyu Li, Ronghui Mu, Lin Li, Tianjin Huang, Gaojie Jin

机构 * Department of Computer Science, University of Exeter（埃克塞特大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学数学与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 OTora是首个统一的两阶段红队框架，用于实现推理层面拒绝服务攻击，通过优化对抗触发器和生成代理感知的推理负载，提升推理token数量和延迟，同时保持任务准确性。

Comments Accepted to ICML 2026

RELIC: Revealed Principles for Learning Interpretable Composable Skills in Multi-Agent Planning

RELIC：多智能体规划中学习可解释可组合技能的揭示原则

Nguyen Viet Tuan Kiet, Bui Dinh Pham, Duong Quoc Chinh, Dao Van Tung, Tran Cong Dao, Huynh Thi Thanh Binh

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

AI总结 针对多智能体规划中隐私受限合作难题，提出RELIC框架，通过揭示原则学习可解释可组合技能，各智能体私用大语言模型引导搜索优化技能，协调器依团队性能评估更新，实现跨智能体转移，引入隐私保护技能学习新范式。

Comments v1 accepted at LM4Plan Workshop @ ICML 2026; v2 is the full paper version; Kiet, Pham, and Chinh contributed equally in v2

Knowledge-Guided Multimodal Reasoning over Interacting Streams for Video-Level Ambivalence and Hesitancy Recognition

用于视频级矛盾心理和犹豫识别的交互流知识引导多模态推理

Podakanti Satyajith Chary, Barath Parthiban, Pranesh Velmurugan, Adeeba Khan, Nagarajan Ganapathy

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

AI总结 研究视频级矛盾心理和犹豫识别难题，提出PRISM-AH框架，通过冻结编码器、轻量级流模型处理多模态冲突，经窗口级注释监督、知识引导大语言模型推理，在测试中取得较好宏观F1，验证推理增益可转移。

Comments 14 Pages, 1 Figure, Ambivalence/Hesitancy (AH) Video Recognition Challenge, ECCV 2026

PRO-LONG: Programmatic Memory Enables Long-Horizon Reasoning

PRO-LONG：程序化内存实现长程推理

Alexis Fox, Junlin Wang, Paul Rosu, Bhuwan Dhingra

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 针对长程任务中LLM智能体的挑战，提出PRO-LONG框架，通过程序化内存管理上下文，保留交互日志并利用编码智能体进展高效搜索历史，在ARC-AGI-3上有显著提升，减少令牌使用并达到高准确率。

Don't Fool Me Twice: Adapting to Adversity in the Wild with Experience-Driven Reasoning

不要愚弄我两次：通过经验驱动推理在野外适应逆境

Navin Sriram Ravie, Andrew Jong, Krrish Jain, John Liu, Omar Alama, Bijo Sebastian, Sebastian Scherer

机构 * Department of Engineering Design, Indian Institute of Technology, Madras（印度理工学院工程设计系，马德拉斯） ； 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.LG

AI总结 提出一种持续学习框架，使移动机器人能够在线从干扰中学习，通过语义将异常行为归因于原因，从而更好地预测和规划未来。

Comments Accepted at 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Learning, Reasoning, Refinement: A Framework for Kahneman's Dual-System Intelligence in GUI Agents

学习、推理、优化：GUI 智能体中卡尼曼双系统智能的框架

Jinjie Wei, Jiyao Liu, Lihao Liu, Ming Hu, Junzhi Ning, Mingcheng Li, Weijie Yin, Junjun He, Xiao Liang, Chao Feng, Dingkang Yang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学脑启发式智能科学技术研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Amazon（亚马逊） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； ByteDance Douyin Content Group（字节跳动抖音内容部） 纠错

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

AI总结 针对 GUI 智能体存在依赖试错决策、评估指标简单等问题，提出 CogniGUI 框架，结合全解析器引擎和 GRPO 基础智能体，实现自适应学习，经实验验证其在新基准测试中优于现有方法。

Comments Withdrawn due to ongoing technical improvements. The work requires further refinement and additional experiments to meet our quality standards. A revised version will be submitted in the future

ReactiveBFM: Reactive Closed-Loop Motion Planning Towards Universal Humanoid Whole-Body Control

ReactiveBFM：面向通用人形全身控制的反应式闭环运动规划

Xiao Chen, Weishuai Zeng, Xiaojie Niu, Zirui Wang, Jianan Li, Huayi Wang, Furui Xu, Jiahe Chen, Weixiang Zhong, Lihe Ding, Kailin Li, Jiangmiao Pang, Tai Wang, Tianfan Xue, Jingbo Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出ReactiveBFM，一种实时闭环规划控制框架，通过调度前缀采样课程和异步重规划机制，解决生成式运动规划器与高频跟踪之间的延迟不匹配和暴露偏差问题，实现人形机器人全身协调和零样本反应式运动。

Comments Project page: https://xiao-chen.tech/reactivebfm/

Scientific reasoning does not reliably translate into scientific forecasting in frontier AI

用人工智能预测科学进步

Sean Wu, Pan Lu, Yupeng Chen, Jonathan Bragg, Yutaro Yamada, Peter Clark, David Clifton, Philip Torr, James Zou, Junchi Yu

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究所） ； Sakana AI 纠错

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

AI总结 本文研究了人工智能在预测科学进步中的能力，提出了一种基于时间的评估框架，并介绍了CUSP基准，通过可行性评估、机制推理、生成性解决方案设计和时间预测来评估AI系统的科学预测能力，发现当前前沿模型在不同领域存在系统性限制，且预测结果受事件发生时间影响较大，表明AI在科学预测中仍存在不足。

Comments 62 pages, 14 figures, 25 tables

Adaptive Time Series Reasoning via Segment Selection

通过片段选择的自适应时间序列推理

Shvat Messica, Jiawen Zhang, Kevin Li, Theodoros Tsiligkaridis, Marinka Zitnik

机构 * harvard（哈佛大学） ； mit（麻省理工学院） ； mitll（MIT林肯实验室） ； hongkong（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 提出ARTIST框架，将时间序列推理建模为序列决策问题，通过控制器-推理器架构和强化学习自适应选择信息片段，提升推理准确率。

Comments ICML 2026

RADAR: Closed-Loop Robotic Data Generation via Semantic Planning and Autonomous Causal Environment Reset

RADAR: 通过语义规划和自主因果环境重置实现闭环机器人数据生成

Yongzhong Wang, Keyu Zhu, Yong Zhong, Liqiong Wang, Jinyu Yang, Feng Zheng

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Spatialtemporal AI（时空人工智能） 纠错

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

AI总结 RADAR通过语义规划和自主因果环境重置实现闭环机器人数据生成，具备高适应性和可扩展性，在仿真和现实部署中均表现出卓越的性能。

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). Project page: https://radar-iros.netlify.app/

Real-Time Model Checking for Closed-Loop Robot Reactive Planning

闭环机器人反应式规划的实时模型检查

Christopher Chandler, Bernd Porr, Giulia Lafratta, Alice Miller

机构 * School of Computing Science University of Glasgow Glasgow Scotland UK（计算科学学院格拉斯哥大学格拉斯哥苏格兰英国） ； School of Biomedical Engineering University of Glasgow Glasgow Scotland UK（生物医学工程学院格拉斯哥大学格拉斯哥苏格兰英国） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） 纠错

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

AI总结 研究利用模型检查让自主机器人实现反应式多步规划与避障，特制算法基于生物知识实时原位生成规划，通过链式系统和临时快照减轻状态空间爆炸，实验证明方法有效且性能提升，为自动驾驶导航发展提供案例，适用于关键任务移动机器人。

Comments 41 pages excluding references, 21 figures, submitted to Formal Aspects of Computing

AdaPlanBench: Evaluating Adaptive Planning in Large Language Model Agents under World and User Constraints

AdaPlanBench: 在世界约束和用户约束下评估大语言模型智能体的自适应规划能力

Jiayu Liu, Cheng Qian, Zhenhailong Wang, Bingxuan Li, Jiateng Liu, Qing Zong, Heng Wang, Jeonghwan Kim, Yumeng Wang, Bingxiang He, Xiusi Chen, Yi R. Fung, Heng Ji

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

AI总结 针对现有基准未充分探索渐进揭示的双重约束下的自适应规划问题，提出动态交互基准AdaPlanBench，通过307个家务任务和可扩展的约束构建流程，评估LLM智能体在交互中根据反馈迭代调整计划的能力。

Comments COLM 2026

Successor-Generator Planning with LLM-generated Heuristics

基于大语言模型生成启发式策略的后继生成器规划

Alexander Tuisov, Yonatan Vernik, Alexander Shleyfman

机构 * Computer Science Department, Bar-Ilan University（巴伊兰大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究借助大语言模型，从规划任务中生成特定问题启发式函数并集成到搜索算法。该方法在多规划基准测试中性能优异，还能解决传统形式难表达的问题，经评估展现出有效性。

Planning with the Views

通过场景自我探索进行视图规划

Kangrui Wang, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Shiqi Chen, Zihan Wang, Li Fei-Fei, Jiajun Wu, Leonidas Guibas, Lijuan Wang, Manling Li

机构 * Northwestern University（西北大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Microsoft（微软） ； University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出ViewSuite基准测试揭示VLM在多步视图规划中的不足，并设计迭代框架通过自我探索和视图图蒸馏将Qwen2.5-VL-7B的交互式视图规划准确率从2.5%提升至47.8%。

Framework of Thoughts: A Foundation Framework for Dynamic and Optimized Reasoning based on Chains, Trees, and Graphs

思维框架：基于链、树和图的动态优化推理基础框架

Felix Fricke, Simon Malberg, Georg Groh

机构 * School of Computation, Information and Technology（计算、信息与技术学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有思维提示方案的局限，提出通用基础框架FoT，内置超参调整等功能，通过在其中实现三种流行方案验证其能力，能加快执行、降低成本并获更好任务分数，还发布代码库促进相关推理方案发展。

Comments Published at SURGeLLM 2026, ACL 2026. Camera-ready version

Journal ref Proceedings of the First Workshop on Structured Understanding, Retrieval, and Generation in the LLM Era (SURGeLLM 2026), pp. 132-151, Association for Computational Linguistics, 2026

YuFeng-XGuard: A Reasoning-Centric, Interpretable, and Flexible Guardrail Model for Large Language Models

YuFeng-XGuard：一种以推理为中心、可解释且灵活的大语言模型护栏模型

Junyu Lin, Meizhen Liu, Xiufeng Huang, Jinfeng Li, Haiwen Hong, Xiaohan Yuan, Yuefeng Chen, Longtao Huang, Hui Xue, Ranjie Duan, Zhikai Chen, Yuchuan Fu, Defeng Li, Lingyao Gao, Yitong Yang

机构 * Alibaba-AAIG（阿里云-阿里人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出YuFeng-XGuard护栏模型系列，通过结构化风险预测（含风险类别、置信度分数及自然语言解释）实现可解释的多维风险感知，并采用分层推理范式平衡延迟与解释深度，同时引入动态策略机制解耦风险感知与策略执行。

MuTRAP: Multi-trigger Trojans Attacking Robot Task Planning Systems

MuTRAP: 攻击机器人任务规划系统的多触发器木马

Mohaiminul Al Nahian, Zainab Altaweel, David Reitano, Sabbir Ahmed, Shiqi Zhang, Adnan Siraj Rakin

机构 * Binghamton University (SUNY)（宾夕法尼亚州立大学布林顿分校） 纠错

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

AI总结 提出首个针对LLM辅助机器人任务规划器的多触发器木马攻击MuTRAP，通过少量任务特定参数注入后门，并优化触发器词以激活特定恶意行为，揭示当前基于LLM的规划器的安全漏洞。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

DiffAttn: Diffusion-Based Drivers' Visual Attention Prediction with LLM-Enhanced Semantic Reasoning

DiffAttn: 基于扩散的驾驶员视觉注意力预测与LLM增强语义推理

Weimin Liu, Qingkun Li, Jiyuan Qiu, Wenjun Wang, Joshua H. Meng

机构 * School of vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动性学院） ； Beijing Key Laboratory of Human-Computer Interaction, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（北京人机交互重点实验室，中国科学院软件研究所） ； Remote Sensing and Earth Observation Laboratory, University of Copenhagen（远程感知与地球观测实验室，哥本哈根大学） ； California PATH, University of California, Berkeley（加州PATH，加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出DiffAttn框架，将驾驶员视觉注意力预测建模为条件扩散去噪过程，结合Swin Transformer、特征融合金字塔和LLM增强语义推理，在四个数据集上达到最先进性能。

TechRAG: Evidence-Gated Multimodal Agentic RAG for Technical Literature Reasoning

TechGraphRAG：面向技术文献推理的智能图增强RAG框架

Kanwar Bharat Singh

机构 * Global Tire Intelligence and Solutions (GTIS)（全球轮胎智能与解决方案（GTIS）） ； The Goodyear Tire & Rubber Company（固特异轮胎与橡胶公司） 纠错

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

AI总结 提出一种13步自主流水线的智能检索增强生成框架，通过证据充分性评分、知识图谱遍历和自校正生成，支持领域特定技术文献推理。

PRISM: Perception Reasoning Interleaved for Sequential Decision Making

PRISM: 感知与推理交错用于序列决策

Mohamed Salim Aissi, Clemence Grislain, Clement Romac, Laure Soulier, Mohamed Chetouani, Olivier Sigaud, Nicolas Thome

机构 * Institut National de la Recherche Scientifique (INRS)（国家科学研究院） 纠错

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

AI总结 提出PRISM框架，通过动态问答流水线紧密耦合视觉语言模型（VLM）和语言模型（LLM），实现任务驱动的感知，在ALFWorld和R2R基准上显著超越现有图像模型。

MobilityBench: A Benchmark for Evaluating Route-Planning Agents in Real-World Mobility Scenarios

MobilityBench：用于评估真实世界移动场景中路径规划智能体的基准

Zhiheng Song, Jingshuai Zhang, Chuan Qin, Chao Wang, Chao Chen, Longfei Xu, Kaikui Liu, Xiangxiang Chu, Hengshu Zhu

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） ； Alibaba Group（阿里集团） 纠错

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

AI总结 提出MobilityBench基准，通过确定性API重放沙箱和多维评估协议，系统评估基于LLM的路径规划智能体，发现现有模型在偏好约束路径规划上表现不佳。

ChatHealthAI: Aligning Electronic Health Record Representations with Large Language Models for Grounded Clinical Reasoning

ChatHealthAI: 将电子健康记录表示与大语言模型对齐以实现基于临床的推理

Bo-Hong Wang, Baicheng Peng, Ruilin Wang, Jun Bai, Ziyang Song, Yue Li

机构 * School of Computer Science, McGill University（麦吉尔大学计算机科学系） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出ChatHealthAI框架，通过任务感知重采样器将预训练的EHR基础模型的结构化表示与冻结的大语言模型语义空间对齐，实现可解释的临床推理并保持预测性能。

Comments Main paper with appendix, 13 pages

GraphWalker: Patient Analogy Meets Information Gain for Clinical Reasoning with Large Language Models

GraphWalker: 患者类比与信息增益结合用于大型语言模型的临床推理

Yue Fang, Weibin Liao, Yuxin Guo, Jiaran Gao, Hongxin Ding, Jinyang Zhang, Xinke Jiang, Zhibang Yang, Junfeng Zhao, Yasha Wang, Liantao Ma

机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机学院，北京，中国） ； National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University, Beijing, China（软件工程国家工程研究中心，北京大学，北京，中国） 纠错

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

AI总结 提出GraphWalker框架，通过联合数据驱动和模型驱动视角、发现患者队列以及采用懒惰贪心搜索，从电子健康记录中检索患者案例进行类比推理，无需参数更新即可提升临床推理性能。

MMDynOpt-Agent: Dynamic Optimization for Multimodal Large Language Model Reasoning via Reinforcement Learning

MMDynOpt-Agent：基于强化学习的多模态大语言模型推理动态优化方法

Wenjin Liu, Haoran Luo, Fayuan Ke, Zhenghong Lin, Yue Lu, Zhe Cui, Anh Tuan Luu, Carl Yang

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 该研究针对多模态大语言模型推理效率不足的问题，提出MMDynOpt-Agent，通过强化学习将多模态推理动态优化建模为马尔可夫决策过程，结合多轮优化提示与多维度奖励机制，在15个公开数据集上性能优于基线方法。