AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
ORCA：一种用于视觉语言模型幻觉和对抗鲁棒性的代理推理框架
机构 * University of West Florida（佛罗里达大学） ； United States Military Academy（美国军事学院）
专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出ORCA框架，通过推理时的结构化推理和小规模视觉模型，提升预训练视觉语言模型的事实准确性与对抗鲁棒性，并在幻觉基准和对抗扰动测试中取得显著提升。
Comments Accepted at the ACM International Conference on Cloud and Big Data Computing (ICCBDC 2026)
通过有向图建模实现冲突容忍的多智能体推理
机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出SIGMA框架，通过有向图建模显式捕捉智能体间的信任、冲突和中性关系，以提升多智能体系统的推理能力和冲突容忍性。
LPG: 在潜在策略护栏中平衡效率与政策推理
机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出LPG框架，通过学习动态政策的语义潜在推理，在保持高安全准确率的同时实现低延迟的政策执行。
为什么推理模型会失去覆盖能力？数据和道路中的分支在其中的作用
机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； VinUniversity（文大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文研究了推理模型覆盖能力下降的原因，发现训练数据中决策点的普遍存在是导致覆盖缩小的关键因素，并提出通过数据合成和解码机制改进来缓解这一问题。
Comments 22 pages, 13 figures
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
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）
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。
谈话树木：基于推理的决策树诱导用于表格数据
机构 * Yandex ； HSE University（俄罗斯高等经济大学）
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：面向多智能体时空推理的故障感知马尔可夫路由
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））
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：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
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）
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
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
机构 * VIDRAFT Inc.（VIDRAFT公司）
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
突破实体对齐基础模型中的推理地平线
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）
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：通过迭代导航进行工业任务的结构LLM规划
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）
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
通过并行搜索和显式合并扩展检索增强推理
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）
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：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
机构 * Huawei, Moscow, Russia（华为，莫斯科，俄罗斯）
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：一种用于长周期交互代理推理的先映射再行动范式
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）
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：基于图-令牌的大型语言模型用于工具规划
机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； Griffith University（格里菲斯大学）
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：基于动作-观察者的动态视觉推理束搜索
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）
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：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
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）
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: 一种用于量化模型的医学树状思维推理框架
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）
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
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
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）
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。
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
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）
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。
增强置信度的对齐使推理大语言模型更加可靠
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）
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
针对可学习观察者的重复欺骗路径规划
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）
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
基于LLM代理的分层通用规划中的策略分解学习与重用
机构 * IBM
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: 基于记忆库的增强对称对齐用于复合图像检索
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）
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：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
机构 * Nanjing University, Nanjing, China（南京大学） ； Peking University, Beijing, China（北京大学）
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。
分叉花园：叙事弧条件下的游戏玩法规划
机构 * New York University（纽约大学）
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。
向流体力学中的多智能体自主推理迈进
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）
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：用于统一图结构知识推理的基础模型
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）
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
知识规划领域定义语言：官方指南
机构 * Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺自由大学） ； University of Oxford（牛津大学）
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: 结构化实体感知检索与推理链导航器用于多跳问答
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）
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
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈