AI Agent

A representational framework for learning and encoding structurally enriched trajectories in complex agent environments

一种用于学习和编码结构丰富轨迹的表示框架

Corina Catarau-Cotutiu, Esther Mondragon, Eduardo Alonso

机构 * Artificial Intelligence Research Centre (CitAI), Department of Computer Science（人工智能研究中心（CitAI）、计算机科学系） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出结构丰富轨迹（SETs）框架，通过多级图结构提升复杂环境中的轨迹表示能力，结合强化学习提升下游任务性能。

MemArchitect: A Policy Driven Memory Governance Layer

MemArchitect：一种基于策略的记忆管理层

Lingavasan Suresh Kumar, Yang Ba, Rong Pan

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 MemArchitect通过引入规则化的记忆治理机制，解决大语言模型代理中的内存管理问题，提升自主系统可靠性和安全性。

Comments This is an on going research work and will be updated periodically

Teleological Inference in Structural Causal Models via Intentional Interventions

通过意图干预在结构因果模型中进行目的推理

Dario Compagno, Fabio Massimo Zennaro

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过意图干预在结构因果模型中处理目的性问题，引入结构最终模型以识别和发现智能体的意图。

Comments 29 pages, 3 figures

Accurate and Efficient Multi-Channel Time Series Forecasting via Sparse Attention Mechanism

通过稀疏注意力机制实现准确且高效的多通道时间序列预测

Lei Gao, Hengda Bao, Jingfei Fang, Guangzheng Wu, Weihua Zhou, Yun Zhou

机构 * Department of Machine Learning（机器学习系） ； SF Express（顺丰快递） ； Department of Management（管理系） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Li-Net架构，通过稀疏Top-K Softmax注意力机制和多尺度投影框架，有效捕捉多通道时间序列的线性和非线性依赖，提升预测精度与效率。

Comments Accepted by ICDE 2026

Sparse3DTrack: Monocular 3D Object Tracking Using Sparse Supervision

Sparse3DTrack: 基于稀疏监督的单目3D物体跟踪

Nikhil Gosala, B. Ravi Kiran, Senthil Yogamani, Abhinav Valada

机构 * University of Freiburg, Germany（弗赖堡大学） ； Qualcomm SARL France（法国高通公司） ； Automated Driving, Qualcomm Technologies, Inc., USA（美国高通技术公司自动驾驶部门） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出首个稀疏监督的单目3D物体跟踪框架，通过分解为2D查询匹配和3D几何估计两阶段任务，利用时空一致性增强稀疏标注样本，生成高质量3D伪标签，提升极端稀疏标注下的跟踪性能。

Comments 22 pages, 8 figures

A Self-Organized Tower of Babel: Diversification through Competition

自我组织的塔洛斯：通过竞争实现多样化

Riz Fernando Noronha, Kunihiko Kaneko

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一个最小进化模型，展示局部合作与全局竞争如何导致社区多样性转变。通过高维状态代理的晶格模型，利用依赖局部邻居和全局差异的适应度，使不同适应度的多样化社区集群通过边界平衡形成。观察到准稳态下的连续转变，由边界新社区的出现触发。

Comments Main: 6 pages, 4 figures. Supplement: 7 pages, 9 figures

Journal ref Phys. Rev. Research 8, 013303 (2026)