大模型推理能力

Boltzmann-based Exploration for Robust Decentralized Multi-Agent Planning (Extended Version)

基于玻尔兹曼的探索用于鲁棒的去中心化多智能体规划（扩展版）

Nhat D. A. Nguyen, Duong D. Nguyen, Gianluca Rizzo, Hung X. Nguyen

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

AI总结 本文提出CB-MCTS，通过玻尔兹曼策略和熵奖励提升多智能体规划的鲁棒性，在欺骗场景中表现更优。

Comments To appear in ICAPS 2026

SafeGen-LLM: Enhancing Safety Generalization in Task Planning for Robotic Systems

SafeGen-LLM: 提高机器人系统任务规划中的安全性泛化能力

Jialiang Fan, Weizhe Xu, Mengyu Liu, Oleg Sokolsky, Insup Lee, Fanxin Kong

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； Washington State University（华盛顿州立大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 SafeGen-LLM通过两阶段框架提升机器人任务规划的安全性泛化能力，优于现有基线。

Comments 12 pages, 6 figures

MAPLE: Elevating Medical Reasoning from Statistical Consensus to Process-Led Alignment

MAPLE：从统计共识到过程导向对齐的医学推理提升

Kailong Fan, Anqi Pu, Yichen Wu, Wanhua Li, Yicong Li, Hanspeter Pfister, Huafeng Liu, Xiang Li, Quanzheng Li, Ning Guo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 MAPLE通过整合医学过程奖励模型与TTRL，提升医学推理的准确性和可靠性，实现从统计共识到过程导向对齐的转变。

Vision-Language Models Encode Clinical Guidelines for Concept-Based Medical Reasoning

视觉-语言模型编码临床指南以实现基于概念的医学推理

Mohamed Harmanani, Bining Long, Zhuoxin Guo, Paul F. R. Wilson, Amirhossein Sabour, Minh Nguyen Nhat To, Gabor Fichtinger, Purang Abolmaesumi, Parvin Mousavi

机构 * Queen’s University（女王大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； McMaster University（麦马斯特大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 MedCBR通过整合临床指南与视觉-语言模型，提升医学影像诊断的可解释性和决策支持能力。

Comments CVPR 2026 Findings

AgentIR: Reasoning-Aware Retrieval for Deep Research Agents

AgentIR: 为深度研究代理设计的推理感知检索

Zijian Chen, Xueguang Ma, Shengyao Zhuang, Jimmy Lin, Akari Asai, Victor Zhong

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 AgentIR通过结合推理轨迹与查询的联合嵌入和数据合成方法，提升深度研究代理的检索性能，实现68%的准确率。

Evidence-Driven Reasoning for Industrial Maintenance Using Heterogeneous Data

基于异构数据的工业维护证据驱动推理

Fearghal O'Donncha, Nianjun Zhou, Natalia Martinez, James T Rayfield, Fenno F. Heath, Abigail Langbridge, Roman Vaculin

机构 * IBM Research Europe（IBM欧洲研究院） ； IBM Research Yorktown（IBM约克镇研究院） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Condition Insight Agent，通过整合维护语言、操作数据行为抽象和工程故障语义，实现基于证据驱动的工业维护决策支持。

RoboPARA: Dual-Arm Robot Planning with Parallel Allocation and Recomposition Across Tasks

RoboPARA: 双臂机器人任务并行规划的平行分配与重组

Shiying Duan, Pei Ren, Nanxiang Jiang, Zhengping Che, Jian Tang, Zhaoxin Fan, Yifan Sun, Wenjun Wu

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心，人工智能学院，北航） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； Center for Applied Statistics, School of Statistics, Renmin University of China（应用统计中心，统计学院，中国人民大学） 纠错

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

AI总结 RoboPARA通过双臂任务并行规划框架，提升复杂多任务场景下的效率和可靠性，引入首个评估双臂任务并行性的数据集。

Comments Accepted to ICLR 2026

STRUCTUREDAGENT: Planning with AND/OR Trees for Long-Horizon Web Tasks

STRUCTUREDAGENT：基于AND/OR树的长周期网络任务规划

ELita Lobo, Xu Chen, Jingjing Meng, Nan Xi, Yang Jiao, Chirag Agarwal, Yair Zick, Yan Gao

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Amazon（亚马逊） ； Virginia Commonwealth university（弗吉尼亚 Commonwealth 大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 STRUCTUREDAGENT通过动态AND/OR树和结构化记忆模块提升长周期网络任务的规划能力，实现更高效的搜索与约束满足。

ELHPlan: Efficient Long-Horizon Task Planning for Multi-Agent Collaboration

ELHPlan: 为多智能体协作的高效长周期任务规划

Shaobin Ling, Yun Wang, Chenyou Fan, Tin Lun Lam, Junjie Hu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； South China Normal University（华南师范大学） 纠错

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

AI总结 ELHPlan通过引入意图绑定的动作链，实现多智能体协作中的高效长周期任务规划，提升适应性与效率，实验表明其在任务成功率与令牌消耗方面表现优异。

Parallelized Planning-Acting for Efficient LLM-based Multi-Agent Systems in Minecraft

并行规划-行动用于Minecraft中基于大语言模型的多智能体系统的高效性

Yaoru Li, Shunyu Liu, Tongya Zheng, Li Sun, Mingli Song

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hangzhou City University（杭州市城市大学） ； Ningbo Global Innovation Center, Zhejiang University（宁波全球创新中心，浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型的多智能体系统并行规划-行动框架，通过双线程架构实现同时规划和行动，提升Minecraft中动态决策的效率和响应能力。

Agentic LLM Planning via Step-Wise PDDL Simulation: An Empirical Characterisation

通过分步PDDL模拟实现代理LLM规划：一项实证分析

Kai Göbel, Pierrick Lorang, Patrik Zips, Tobias Glück

机构 * AIT Austrian Institute of Technology GmbH（奥地利技术研究院） 纠错

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

AI总结 本文通过PyPDDLEngine实验证明代理LLM在任务规划中相比传统方法具有小幅优势，但效果受环境反馈类型影响。

Real-Time Learning of Predictive Dynamic Obstacle Models for Robotic Motion Planning

实时学习预测性动态障碍物模型用于机器人运动规划

Stella Kombo, Masih Haseli, Skylar X. Wei, Joel W. Burdick

机构 * Division of Engineering and Applied Science, California Institute of Technology（工程与应用科学分校，加州理工学院） ； Applied Intuition（应用直觉） 纠错

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

AI总结 本文提出一种实时学习动态障碍物预测模型的方法，通过改进的Hankel-DMD实现去噪和多步预测，适用于机器人运动规划。

Comments 10 pages, 6 figures, submitted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025

U-Parking: Distributed UWB-Assisted Autonomous Parking System with Robust Localization and Intelligent Planning

U-Parking：基于UWB的分布式自主泊车系统，具备稳健定位与智能规划

Yiang Wu, Qiong Wu, Pingyi Fan, Kezhi Wang, Wen Chen, Guoqiang Mao, Khaled B. Letaief

机构 * Jiangnan University（江南大学） ； Zhuhai Fudan Innovation Institute（珠海复旦创新研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Brunel University of London（布鲁内尔大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Southeast University（东南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 U-Parking通过整合大语言模型辅助规划、稳健定位与轨迹跟踪，实现具有挑战性的室内环境中的可靠自动化泊车。

Comments This paper has been accepted by infocom. The source code has been released at: https://github.com/qiongwu86/U-Parking

GIANT - Global Path Integration and Attentive Graph Networks for Multi-Agent Trajectory Planning

GIANT - 全局路径整合与注意力图网络用于多智能体轨迹规划

Jonas le Fevre Sejersen, Toyotaro Suzumura, Erdal Kayacan

机构 * Artificial Intelligence in Robotics Laboratory (AiR Lab), Department of Electrical and Computer Engineering, Aarhus University（人工智能机器人实验室（AiR实验室），电气与计算机工程系，奥胡斯大学） ； Foundation Models for Artificial Intelligence group, Department of Information and Communication Engineering, Tokyo University（人工智能基础模型组，信息与通信工程系，东京大学） ； Automatic Control Group, Department of Electrical Engineering and Information Technology, Paderborn University（自动控制组，电气工程与信息科技系，波德恩大学） 纠错

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

AI总结 GIANT通过结合全局路径规划与注意力图网络，提升多智能体在复杂动态环境中的避障与导航性能。

Comments Published in: 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

FluenceFormer: Transformer-Driven Multi-Beam Fluence Map Regression for Radiotherapy Planning

FluenceFormer：基于Transformer的多束荧光图回归用于放疗规划

Ujunwa Mgboh, Rafi Ibn Sultan, Joshua Kim, Kundan Thind, Dongxiao Zhu

机构 * Wayne State University（韦恩州立大学） ； Henry Ford Health（亨利福特医疗） 纠错

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

AI总结 FluenceFormer 是一种基于 Transformer 的多束荧光图回归方法，通过两阶段设计和物理约束损失提升放疗计划的结构保真度和能量精度。

Comments Accepted at Medical Imaging with Deep Learning (MIDL-2026)

SaFeR-ToolKit: Structured Reasoning via Virtual Tool Calling for Multimodal Safety

SaFeR-ToolKit: 通过虚拟工具调用实现多模态安全的结构化推理

Zixuan Xu, Tiancheng He, Huahui Yi, Kun Wang, Xi Chen, Gongli Xi, Qiankun Li, Kang Li, Yang Liu, Zhigang Zeng

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； West China Hospital, Sichuan University（四川大学华西医院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 SaFeR-ToolKit通过虚拟工具调用实现多模态安全的结构化推理，提升安全性、帮助性和推理严谨性，同时保持通用能力。

SpotAgent: Grounding Visual Geo-localization in Large Vision-Language Models through Agentic Reasoning

SpotAgent：通过代理推理在大视觉语言模型中实现视觉地理定位

Furong Jia, Ling Dai, Wenjin Deng, Fan Zhang, Chen Hu, Daxin Jiang, Yu Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； StepFun 纠错

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

AI总结 SpotAgent通过代理推理提升大视觉语言模型在地理定位中的表现，结合外部工具验证和强化学习优化，实现更精确和可靠的定位结果。

MSP-LLM: A Unified Large Language Model Framework for Complete Material Synthesis Planning

MSP-LLM：一种用于完整材料合成规划的统一大语言模型框架

Heewoong Noh, Gyoung S. Na, Namkyeong Lee, Chanyoung Park

机构 * Department of Industrial \& Systems Engineering, KAIST, Daejeon, Korea ； Graduate School of Data Science, KAIST, Daejeon, Republic of Korea ； Korea Research Institute of Chemical Technology, KRICT, Daejeon, Korea 纠错

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

AI总结 MSP-LLM提出一种统一的大语言模型框架，通过整合前驱材料预测和合成操作预测，有效解决材料合成规划问题。

Model Predictive Adversarial Imitation Learning for Planning from Observation

基于模型预测的对抗模仿学习用于从观察中规划

Tyler Han, Yanda Bao, Bhaumik Mehta, Gabriel Guo, Anubhav Vishwakarma, Emily Kang, Sanghun Jung, Rosario Scalise, Jason Zhou, Bryan Xu, Byron Boots

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering（保罗·G·阿伦计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于模型预测的对抗模仿学习方法，通过端到端学习从观察中规划，提升样本效率和鲁棒性。

Comments Accepted at ICLR 2026

From Grounding to Planning: Benchmarking Bottlenecks in Web Agents

从基础到规划：网络代理中的瓶颈基准测试

Segev Shlomov, Ben wiesel, Aviad Sela, Ido Levy, Liane Galanti, Roy Abitbol

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

AI总结 本文通过分析网络代理的规划和基础组件，发现规划是性能退化的主要原因，提出新的基准测试以改进代理能力。

Journal ref ECAI 2025 - 28th European Conference on Artificial Intelligence

Wild-Drive: Off-Road Scene Captioning and Path Planning via Robust Multi-modal Routing and Efficient Large Language Model

Wild-Drive: 通过鲁棒多模态路由和高效大语言模型实现越野场景描述与路径规划

Zihang Wang, Xu Li, Benwu Wang, Wenkai Zhu, Xieyuanli Chen, Dong Kong, Kailin Lyu, Yinan Du, Yiming Peng, Haoyang Che

机构 * School of Instrument Science and Engineering, Southeast University（东南大学仪器科学与工程学院） ； Southeast University Nanjing Jiangbei New Area Innovation Research Institute（东南大学南京江滨新区创新研究院） ； National Key Laboratory of Equipment State Sensing and Smart Support, National University of Defense Technology（国防科技大学装备状态感知与智能支撑国家重点实验室） ； School of Transportation, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学交通学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 Wild-Drive通过鲁棒多模态路由和高效大语言模型实现越野场景描述与路径规划，提升复杂环境下的可解释性和稳定性。

MagicAgent: Towards Generalized Agent Planning

MagicAgent：迈向通用代理规划

Xuhui Ren, Shaokang Dong, Chen Yang, Qing Gao, Yunbin Zhao, Yongsheng Liu, Xinwei Geng, Xiang Li, Demei Yan, Yanqing Li, Chenhao Huang, Dingwei Zhu, Junjie Ye, Boxuan Yue, Yingnan Fu, Mengzhe Lv, Zezeng Feng, Boshen Zhou, Bocheng Wang, Xuanjing Huang, Yu-Gang Jiang, Tao Gui, Qi Zhang, Yunke Zhang

机构 * Honor Device Co., Ltd（Honor设备有限公司） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 MagicAgent通过合成数据框架和两阶段训练范式，实现通用代理规划，优于现有模型。

SLAP: Shortcut Learning for Abstract Planning

SLAP：抽象规划的快捷学习

Y. Isabel Liu, Bowen Li, Benjamin Eysenbach, Tom Silver

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

AI总结 SLAP通过快捷学习方法自动发现抽象规划中的新选项，提升任务成功率和规划效率。

Comments Published at the International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026. Code available at https://github.com/isabelliu0/SLAP

Tru-POMDP: Task Planning Under Uncertainty via Tree of Hypotheses and Open-Ended POMDPs

Tru-POMDP：通过假设树和开放性POMDPs在不确定性下进行任务规划

Wenjing Tang, Xinyu He, Yongxi Huang, 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） ； East China Normal University（华东师范大学） ； 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)；分类 cs.AI

AI总结 Tru-POMDP通过结合LLM生成的信念与开放性POMDP规划，有效应对任务规划中的不确定性，提升规划效率与鲁棒性。

IntentCUA: Learning Intent-level Representations for Skill Abstraction and Multi-Agent Planning in Computer-Use Agents

IntentCUA: 学习意图级表示以实现技能抽象和多智能体规划在计算机使用代理中

Seoyoung Lee, Seobin Yoon, Seongbeen Lee, Yoojung Chun, Dayoung Park, Doyeon Kim, Joo Yong Sim

机构 * Sookmyung Women's University（首尔女子大学） 纠错

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

AI总结 IntentCUA通过意图级表示和多智能体协作提升桌面自动化效率与稳定性。

Comments 12 pages, 9 figures, AAMAS 2026

MITS: Enhanced Tree Search Reasoning for LLMs via Pointwise Mutual Information

MITS: 通过点互信息增强大语言模型的树搜索推理

Jiaxi Li, Yucheng Shi, Xiao Huang, Jin Lu, Ninghao Liu

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 MITS通过点互信息引导树搜索推理，提升大语言模型的推理性能和效率。

Comments 18 pages

BEV-VLM: Trajectory Planning via Unified BEV Abstraction

BEV-VLM：通过统一的鸟瞰抽象进行轨迹规划

Guancheng Chen, Sheng Yang, Tong Zhan, Jian Wang

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

AI总结 BEV-VLM通过统一的BEV抽象与VLMs实现高精度轨迹规划，实验显示其在准确性上比现有方法提升53.1%并实现无碰撞。

Multi-Agent Causal Reasoning for Suicide Ideation Detection Through Online Conversations

多智能体因果推理用于通过在线对话检测自杀念头

Jun Li, Xiangmeng Wang, Haoyang Li, Yifei Yan, Shijie Zhang, Hong Va Leong, Ling Feng, Nancy Xiaonan Yu, Qing Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出多智能体因果推理框架，通过扩展用户互动和减轻隐藏偏见来提高在线对话中自杀念头检测的准确性。

Hierarchical LLM-Based Multi-Agent Framework with Prompt Optimization for Multi-Robot Task Planning

分层基于大语言模型的多智能体框架与提示优化用于多机器人任务规划

Tomoya Kawabe, Rin Takano

机构 * Data Science Laboratories, NEC Corporation（日本电气株式会社数据科学实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种分层多智能体框架，结合提示优化提升多机器人任务规划的准确性和效率。

Comments Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026. 8 pages, 2 figures

Reasoning-Driven Design of Single Atom Catalysts via a Multi-Agent Large Language Model Framework

通过多智能体大语言模型框架进行基于推理的单原子催化剂设计

Dong Hyeon Mok, Seoin Back, Victor Fung, Guoxiang Hu

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

AI总结 本文提出一种多智能体大语言模型框架，用于基于推理的单原子催化剂设计，通过迭代推理和上下文学习发现高性能催化剂并突破传统缩放关系。