AI Agent

ElephantBroker: A Knowledge-Grounded Cognitive Runtime for Trustworthy AI Agents

ElephantBroker：一个基于知识的认知运行时用于可信AI代理

Cristian Lupascu, Alexandru Lupascu

机构 * Elephant Broker（大象经纪人） 纠错

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

AI总结 本文提出ElephantBroker，一个结合Neo4j知识图谱与Qdrant向量存储的认知运行时，通过Cognee SDK实现可信AI代理的记忆管理，包含认知循环、证据验证、安全防护等模块，支持多部署层级和安全审计。

Reinforcement learning for quantum processes with memory

具有记忆的量子过程的强化学习

Josep Lumbreras, Ruo Cheng Huang, Yanglin Hu, Marco Fanizza, Mile Gu

机构 * Inria（法国国家信息与自动化研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究了在量子系统中应用强化学习的问题，提出了一种基于量子通道的框架，并通过乐观最大似然估计算法实现了亚线性 regret 的最优控制。

Comments 85 pages, 5 figures

Social Hippocampus Memory Learning

社交海马体记忆学习

Liping Yi, Zhiming Zhao, Qinghua Hu

机构 * College of Artificial Intelligence, Tianjin University（天津大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SoHip框架，通过记忆共享而非模型共享实现异构智能体协作，提升预测性能，实验表明在两个基准数据集上比现有方法提升8.78%。

V2U4Real: A Real-world Large-scale Dataset for Vehicle-to-UAV Cooperative Perception

V2U4Real: 一种用于车辆与无人机协同感知的真实世界大规模数据集

Weijia Li, Haoen Xiang, Tianxu Wang, Shuaibing Wu, Qiming Xia, Cheng Wang, Chenglu Wen

机构 * Fujian Key Laboratory of Urban Intelligent Sensing and Computing, Xiamen University, China（福建省城市智能感知与计算重点实验室，厦门大学，中国） ； Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University, China（多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室，厦门大学，中国） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出V2U4Real数据集，用于研究跨视角协同感知，包含56K激光雷达帧、56K多视角图像和700K标注的3D边界框，评估了多种先进模型，展示了V2U协作在提升感知鲁棒性和远距离感知方面的有效性。

Comments Accepted by CVPR2026

ShowTable: Unlocking Creative Table Visualization with Collaborative Reflection and Refinement

ShowTable：通过协作反思与精炼解锁创意表格可视化

Zhihang Liu, Xiaoyi Bao, Pandeng Li, Junjie Zhou, Zhaohe Liao, Yefei He, Kaixun Jiang, Chen-Wei Xie, Yun Zheng, Hongtao Xie

机构 * USTC（中国科学技术大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； ZJU（浙江大学） ； FDU（福建师范大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出ShowTable框架，结合大语言模型与扩散模型，通过逐步自我纠正过程实现创意表格可视化，引入TableVisBench基准测试，展示其在多模态推理、生成和纠错方面的优势。

Comments Accepted to CVPR 2026, project page: https://lntzm.github.io/showtable-page/