大模型推理能力

ProCeedRL: Process Critic with Exploratory Demonstration Reinforcement Learning for LLM Agentic Reasoning

ProCeedRL: 带探索演示的强化学习过程批评用于LLM代理推理

Jingyue Gao, Yanjiang Guo, Xiaoshuai Chen, Jianyu Chen

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Shanghai Qizhi Institute（上海期智研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出ProCeedRL，通过过程批评和探索性演示提升LLM在多轮代理任务中的推理能力，解决探索过程中错误累积问题，提高探索效率。

Bayesian Elicitation with LLMs: Model Size Helps, Extra "Reasoning" Doesn't Always

基于LLM的贝叶斯 elicitation：模型大小有帮助，额外“推理”并不总有效

Luka Hobor, Mario Brcic, Mihael Kovac, Kristijan Poje

机构 * University of Zagreb Faculty of Electrical Engineering and Computing（萨格勒布大学电气工程与计算学院） 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LLM在贝叶斯 elicitation中的表现，发现更大模型更准确，但增加推理不总是有帮助。所有模型严重过度自信，95%置信区间覆盖真实值比例远低于预期，统计校准技术可修正此问题。

Comments 6 pages, 3 figures, 2 tables

PRISM: Robust VLM Alignment with Principled Reasoning for Integrated Safety in Multimodality

PRISM：面向多模态集成安全的原理化推理对齐

Nanxi Li, Zhengyue Zhao, G. Edward Suh, Marco Pavone, Chaowei Xiao

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 PRISM通过结构化四阶段推理过程，有效应对多模态安全违规，提升VLM的鲁棒性与安全性，同时保持模型实用性。

CARE: Privacy-Compliant Agentic Reasoning with Evidence Discordance

CARE：具有证据不一致性的隐私合规代理推理

Haochen Liu, Weien Li, Rui Song, Zeyu Li, Chun Jason Xue, Xiao-Yang Liu, Sam Nallaperuma, Xue Liu, Ye Yuan

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； MBZUAI - Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Mila - Quebec AI Institute（米拉-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.CL

AI总结 针对医疗领域中症状与体征矛盾的问题，CARE框架通过多阶段隐私合规的代理推理，在不访问敏感数据的情况下提升冲突证据处理能力。

Comments Preprint

Distilling LLM Reasoning into Graph of Concept Predictors

将大语言模型的推理过程蒸馏为概念预测图

Ziyang Yu, Liang Zhao

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

AI总结 本文提出GCP框架，通过外部化教师决策过程为有向无环图，提升样本效率和训练稳定性，实验证明在有限标注预算下提升性能并增强可解释性。

Not Search, But Scan: Benchmarking MLLMs on Scan-Oriented Academic Paper Reasoning

不是搜索，而是扫描：在面向学术论文推理的扫描任务上基准测试大语言模型

Rongjin Li, Zichen Tang, Xianghe Wang, Xinyi Hu, Zhengyu Wang, Zhengyu Lu, Yiling Huang, Jiayuan Chen, Weisheng Tan, Jiacheng Liu, Zhongjun Yang, Haihong E

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

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

AI总结 本文提出ScholScan基准，通过扫描式任务评估大语言模型在学术论文推理中的能力，发现检索增强生成方法在扫描任务上无显著提升，揭示了当前模型在该任务上的系统性缺陷。

Comments Accepted to ICLR 2026

VideoARM: Agentic Reasoning over Hierarchical Memory for Long-Form Video Understanding

VideoARM：基于分层记忆的代理推理用于长视频理解

Yufei Yin, Qianke Meng, Minghao Chen, Jiajun Ding, Zhenwei Shao, Zhou Yu

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

AI总结 VideoARM通过自适应代理推理和分层记忆结构，有效降低长视频理解的token消耗，优于现有方法DVD。

Comments Accepted to CVPR 2026, code available at https://milvlg.github.io/videoarm/

On the Reliability Limits of LLM-Based Multi-Agent Planning

基于大语言模型的多智能体规划的可靠性极限

Ruicheng Ao, Siyang Gao, David Simchi-Levi

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了基于大语言模型的多智能体规划的可靠性极限，通过建模为有限无环决策网络，展示了在无新外部信号时，分布式网络在决策理论上被集中贝叶斯决策者主导，并分析了通信和信息压缩带来的损失。

Comments Technical note

Extending Puzzle for Mixture-of-Experts Reasoning Models with Application to GPT-OSS Acceleration

扩展谜题以用于专家混合推理模型的推理，应用于GPT-OSS加速

Akhiad Bercovich, Nir Ailon, Vladimir Anisimov, Tomer Asida, Nave Assaf, Mohammad Dabbah, Ido Galil, Amnon Geifman, Yonatan Geifman, Izhak Golan, Roi Koren, Itay Levy, Zach Moshe, Pavlo Molchanov, Najeeb Nabwani, Mostofa Patwary, Omri Puny, Tomer Ronen, Itamar Schen, Elad Segal, Ido Shahaf, Oren Tropp, Ran Zilberstein, Ran El-Yaniv

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

AI总结 本文通过扩展Puzzle框架优化GPT-OSS模型，结合MoE剪枝、注意力替换、量化和强化学习提升推理效率，实现部署优化并提高请求级效率。

LensWalk: Agentic Video Understanding by Planning How You See in Videos

LensWalk: 通过规划如何在视频中观看实现代理视频理解

Keliang Li, Yansong Li, Hongze Shen, Mengdi Liu, Hong Chang, Shiguang Shan

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机科学与电子工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 LensWalk通过建立紧密的推理-计划-观察循环，使大语言模型能够主动控制视觉观察，提升视频理解的准确性和鲁棒性。

Comments To be published in CVPR 2026

DUPLEX: Agentic Dual-System Planning via LLM-Driven Information Extraction

DUPLEX：基于LLM驱动信息提取的代理双系统规划

Keru Hua, Ding Wang, Yaoying Gu, Xiaoguang Ma

机构 * Midea Corporate Research Center（美的集团研发中心） ； Midea Group（美的集团） ； Northeastern University（东北大学） ； Engineering Department（工程部） 纠错

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

AI总结 DUPLEX通过限制LLM进行结构化语义 grounding，结合符号规划器实现可靠规划，优于现有端到端和混合LLM基线。

Learning-guided Prioritized Planning for Lifelong Multi-Agent Path Finding in Warehouse Automation

基于学习的优先规划在仓库自动化中的终身多智能体路径寻找

Han Zheng, Yining Ma, Brandon Araki, Jingkai Chen, Cathy Wu

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出RL-RH-PP框架，结合强化学习与搜索规划，提升仓库自动化中多智能体路径寻找的效率与适应性。

Journal ref Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 85, Article 28. Publication date: March 2026

MIND: Multi-agent inference for negotiation dialogue in travel planning

MIND：用于旅行规划谈判对话的多智能体推理

Hunmin Do, Taejun Yoon, Kiyong Jung

机构 * School of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University（成均馆大学机械工程学院） ； Department of Applied Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University（成均馆大学应用人工智能系） ； Department of Software, Sungkyunkwan University（成均馆大学软件系） 纠错

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

AI总结 MIND通过理论思维框架模拟旅行者异质偏好下的共识建立，通过战略评估阶段以90.2%准确率推断对手意愿，实验显示其在高意愿命中率和辩论命中率上分别提升20.5%和30.7%。

Comments Accepted at ICLR 2026 Workshop (HCAIR)

PlanTwin: Privacy-Preserving Planning Abstractions for Cloud-Assisted LLM Agents

PlanTwin: 云辅助规划中的隐私保护规划抽象

Guangsheng Yu, Qin Wang, Rui Lang, Shuai Su, Xu Wang

机构 * University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； CSIRO Data61（CSIRO数据61） 纠错

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

AI总结 PlanTwin通过构建规划导向的数字孪生，实现云辅助规划中本地环境信息的隐私保护，同时保持规划质量接近全上下文系统。

Generative AI-assisted Participatory Modeling in Socio-Environmental Planning under Deep Uncertainty

生成AI辅助的参与建模在深不确定性下的社会环境规划

Zhihao Pei, Nir Lipovetzky, Angela M. Rojas-Arevalo, Fjalar J. de Haan, Enayat A. Moallemi

机构 * School of Computing（计算学院） ； Information Systems, Faculty of Engineering（信息学院，工程学院） ； Information Technology, The University of Melbourne, Parkville VIC 3010, Australia（信息科技，墨尔本大学，帕克维尔 VIC 3010, 澳大利亚） ； Industrial Research Organization (CSIRO), Research Way, Clayton VIC 3168, Australia（工业研究组织（CSIRO），Research Way，克莱顿 VIC 3168, 澳大利亚） ； Department of Psychiatry, The University of Melbourne, Parkville VIC 3010, Australia（精神病学系，墨尔本大学，帕克维尔 VIC 3010, 澳大利亚） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大语言模型简化社会环境规划中深不确定性下的问题概念化过程，通过模板化工作流实现参与建模，提升建模效率与准确性。

ARIADNE: A Perception-Reasoning Synergy Framework for Trustworthy Coronary Angiography Analysis

ARIADNE：一种用于可靠冠状动脉造影分析的感知-推理协同框架

Zhan Jin, Yu Luo, Yizhou Zhang, Ziyang Cui, Yuqing Wei, Xianchao Liu, Xueying Zeng, Qing Zhang

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

AI总结 ARIADNE通过结合偏好对齐的感知与基于强化学习的诊断推理，实现拓扑一致的狭窄检测。该框架利用DPO微调Sa2VA模型，结合贝蒂数约束，提升血管结构完整性，减少假阳性，验证了偏好学习在医学影像中的应用。

Comments 28 pages, 5 figures . arXiv:submit/7385738 [cs.AI]

DSPO: Stable and Efficient Policy Optimization for Agentic Search and Reasoning

DSPO：用于代理搜索和推理的稳定高效策略优化

Chenyang Gu, Yewen Pu, Bruce Yang, Xiaofan Li, Huan Gao

机构 * Sapiens AI ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 DSPO通过序列级优化和动态样本过滤提升代理训练稳定性，使7B模型在多个问答基准上超越前作34.1%，在复杂多跳问答中甚至超越14B模型9个百分点。

FinAgent: An Agentic AI Framework Integrating Personal Finance and Nutrition Planning

FinAgent：整合个人财务与营养规划的智能框架

Toqeer Ali Syed, Abdulaziz Alshahrani, Ali Ullah, Ali Akarma, Sohail Khan, Muhammad Nauman, Salman Jan

机构 * Faculty of Computer and Information System, Islamic University of Madinah, Saudi Arabia（麦加伊斯兰大学计算机与信息学院） ； Department of Computer Science, Effat College of Engineering, Effat University, Saudi Arabia（Effat大学工程学院计算机科学系） ； Arab Open University, Bahrain（巴林开放大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种价格敏感型智能系统，结合个人财务管理与饮食优化，通过模块化多智能体架构实现营养充足且价格合理的饮食计划，实验显示可减少12-18%的开支并提高营养充足率。

Comments This paper was presented at the IEEE International Conference on Computing and Applications (ICCA 2025), Bahrain

Journal ref Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Computing and Applications (ICCA), Bahrain, 2025, pp. 1-7

A Unified Language Model for Large Scale Search, Recommendation, and Reasoning

大规模检索、推荐与推理的统一语言模型

Marco De Nadai, Edoardo D'Amico, Max Lefarov, Alexandre Tamborrino, Divita Vohra, Mark VanMiddlesworth, Shawn Lin, Jacqueline Wood, Jan Stypka, Eliza Klyce, Keshi Dai, Timothy Christopher Heath, Martin D. Gould, Yves Raimond, Sandeep Ghael, Tony Jebara, Andreas Damianou, Vladan Radosavljevic, Paul N. Bennett, Mounia Lalmas, Praveen Chandar

机构 * Spotify 纠错

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

AI总结 本文提出NEO框架，通过将预训练解码器模型适应为工具无关的生成器，实现多领域实体、用户和语言的联合推理，展示了在大规模目录上的推荐、搜索和用户理解任务中的优越性能。

MSRAMIE: Multimodal Structured Reasoning Agent for Multi-instruction Image Editing

MSRAMIE：多模态结构推理代理用于多指令图像编辑

Zhaoyuan Qiu, Ken Chen, Xiangwei Wang, Yu Xia, Sachith Seneviratne, Saman Halgamuge

机构 * University Of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 MSRAMIE基于多模态大语言模型构建无需训练的代理框架，通过结构化多模态推理处理多指令图像编辑任务，提升复杂指令遵循度和完成概率，同时保持图像质量和一致性。

Comments 14 pages, 6 figures, 3 tables, appendix and references provided

KEEP: A KV-Cache-Centric Memory Management System for Efficient Embodied Planning

KEEP: 一种面向高效具身规划的KV缓存中心化内存管理系统

Zebin Yang, Tong Xie, Baotong Lu, Shaoshan Liu, Bo Yu, Meng Li

机构 * Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； School of Integrated Circuits, Peking University（集成电路学院，北京大学） ； Shenzhen Institute of Artificial Intelligence（深圳人工智能研究院） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits（北京集成电路先进创新中心） 纠错

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

AI总结 本文提出KEEP系统，通过静态动态内存构建算法、多跳内存重计算算法和层平衡内存加载，提升具身规划效率，实验表明在ALFRED数据集上速度提升2.68倍，优于CacheBlend方法。

Comments DAC 2026

OrthoAI v2: From Single-Agent Segmentation to Dual-Agent Treatment Planning for Clear Aligners

OrthoAI v2：从单智能体分割到双智能体治疗计划的清晰矫治器

Lansiaux Edouard, Leman Margaux

机构 * STaR-AI Research Group, Emergency Department, Lille University Hospital（STaR-AI研究组，急诊科，里尔大学医院） 纠错

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

AI总结 OrthoAI v2通过双智能体框架提升正畸治疗计划精度，实现牙科地标检测、复合生物力学评分模型和多帧治疗模拟，显著提升规划质量。

Beyond Explicit Edges: Robust Reasoning over Noisy and Sparse Knowledge Graphs

超越显式边：在噪声和稀疏知识图谱上的鲁棒推理

Hang Gao, Dimitris N. Metaxas

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

AI总结 本文提出INSES框架，通过LLM引导导航和嵌入相似性扩展，提升噪声和稀疏知识图谱的推理能力，在多个基准测试中优于现有方法。

TheraAgent: Multi-Agent Framework with Self-Evolving Memory and Evidence-Calibrated Reasoning for PET Theranostics

TheraAgent：具有自我进化记忆和证据校准推理的多智能体框架用于PET治疗诊断

Zhihao Chen, Jiahui Wang, Yizhou Chen, Xiaozhong Ji, Xiaobin Hu, Jimin Hong, Wolfram Andreas Bosbach, Axel Rominger, Ali Afshar-Oromieh, Hongming Shan, Kuangyu Shi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Bern（伯尔尼大学） ； Nanjing University（南京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 TheraAgent通过自我进化记忆和证据校准推理，解决PET治疗诊断中数据稀缺、信息异构和证据推理的问题，实现75.7%的准确率。

Automating Document Intelligence in Statutory City Planning

在法定城市规划中自动化文档智能

Lars Malmqvist, Robin Barber

机构 * Research and Implementation（研究与实施） 纠错

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

AI总结 本文提出一种集成AI系统，通过自动化识别和脱敏个人信息、提取元数据及分析建筑图纸，减轻规划官员处理大量文档的负担，降低合规风险。

Comments Accepted for presentation at Computing Conference 2026

Think First, Diffuse Fast: Improving Diffusion Language Model Reasoning via Autoregressive Plan Conditioning

先思后推：通过自回归计划条件改进扩散语言模型推理

Earl J St Sauver

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出计划条件方法，通过在扩散模型提示前添加自回归生成的计划，提升多步推理能力，实验表明在GSM8K和HumanEval上分别提升11.6和12.8个百分点，证明了协调问题假设。

ToolTree: Efficient LLM Agent Tool Planning via Dual-Feedback Monte Carlo Tree Search and Bidirectional Pruning

ToolTree: 通过双反馈蒙特卡洛树搜索与双向剪枝实现高效的LLM代理工具规划

Shuo Yang, Soyeon Caren Han, Yihao Ding, Shuhe Wang, Eduard Hoy

机构 * School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息学院） ； School of Physics, Mathematics and Computing, The University of Western Australia（西澳大学物理、数学与计算学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ToolTree，一种基于蒙特卡洛树搜索的工具规划方法，通过双阶段LLM评估和双向剪枝机制，提升工具使用序列的适应性和效率，实验表明其在多种基准测试中性能提升约10%。

Comments ICLR 2026

CarPLAN: Context-Adaptive and Robust Planning with Dynamic Scene Awareness for Autonomous Driving

CarPLAN: 基于动态场景感知的上下文自适应与鲁棒规划

Junyong Yun, Jungho Kim, ByungHyun Lee, Dongyoung Lee, Sehwan Choi, Seunghyeop Nam, Kichun Jo, Jun Won Choi

机构 * Department of Artificial Intelligence, Hanyang University（翰林大学人工智能系） ； Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University（首尔国立大学人工智能跨学科项目） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（首尔国立大学电子与计算机工程系） ； Department of Automotive Engineering, Hanyang University（翰林大学汽车工程系） 纠错

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

AI总结 CarPLAN通过位移感知预测编码和上下文自适应多专家解码器，提升自动驾驶在复杂场景中的鲁棒性和适应性规划能力。

Comments 10 pages, 6 figures. Under review at IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

FAPE-IR: Frequency-Aware Planning and Execution Framework for All-in-One Image Restoration

FAPE-IR：面向全场景图像修复的频率感知规划与执行框架

Jingren Liu, Shuning Xu, Qirui Yang, Yun Wang, Xiangyu Chen, Zhong Ji

机构 * Tianjin University（天津大学） ； University of Macau（澳门大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究所（TeleAI）） 纠错

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

AI总结 本文提出FAPE-IR框架，通过频率感知规划与执行模块，结合多模态大语言模型和LoRA-MoE架构，实现统一且可解释的全场景图像修复，实验显示其在七项任务中表现优异。

Does Reasoning Make Search More Fair? Comparing Fairness in Reasoning and Non-Reasoning Rerankers

推理是否使搜索更公平？比较推理与非推理重排序器的公平性

Saron Samuel, Benjamin Van Durme, Eugene Yang

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Human Language Technology Center of Excellence（语言技术卓越中心） 纠错

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

AI总结 研究比较了推理与非推理重排序器的公平性，发现推理模型对公平性无显著影响，需进一步优化以提升公平性。

Comments 17 pages