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AI 大模型

AI Agent

智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

2026-04-07 至 2026-04-07 共收录 78 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 规划决策 78 篇

2604.04875 2026-04-07 cs.CV cs.AI cs.MM 91%

DIRECT: Video Mashup Creation via Hierarchical Multi-Agent Planning and Intent-Guided Editing

DIRECT:通过分层多智能体规划和意图引导编辑实现视频混剪创作

Ke Li, Maoliang Li, Jialiang Chen, Jiayu Chen, Zihao Zheng, Shaoqi Wang, Xiang Chen

机构 * School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University(北京大学电子工程与计算机科学学院) School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机科学学院) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学)

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);planning(title);分类 cs.AI

AI总结 本文提出DIRECT框架,通过分层多智能体规划和意图引导编辑解决视频混剪中多模态协调问题,提出Mashup-Bench基准并验证了方法在客观和主观评估上的优越性。

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2603.06977 2026-04-07 cs.LG cs.AI cs.GT 88%

NePPO: Near-Potential Policy Optimization for General-Sum Multi-Agent Reinforcement Learning

NePPO:近势策略优化用于一般和多智能体强化学习

Addison Kalanther, Sanika Bharvirkar, Shankar Sastry, Chinmay Maheshwari

机构 * UC Berkeley(加州大学伯克利分校) Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出NePPO方法,通过学习玩家无关的势函数近似纳什均衡,解决多智能体强化学习中一般和合作-竞争环境下的收敛问题,实验证明其优于IPPO和MAPPO。

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2601.01891 2026-04-07 cs.CV 88%

Agentic AI in Remote Sensing: Foundations, Taxonomy, and Emerging Systems

遥感中的代理AI:基础、分类与新兴系统

Niloufar Alipour Talemi, Julia Boone, Fatemeh Afghah

机构 * Clemson University(克莱姆森大学)

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);agent(abstract);autonomous agent(abstract);planning(abstract)

AI总结 本文探讨遥感中代理AI的基础、分类及新兴系统,提出统一的分类框架,分析规划机制、检索增强生成和记忆结构,并评估轨迹感知推理的准确性。

Comments Accepted to the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2026, GeoCV Workshop

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) Workshops, 2026, pp. 786-799

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2604.03406 2026-04-07 cs.GR 87%

SASAV: Self-Directed Agent for Scientific Analysis and Visualization

SASAV:面向科学分析和可视化的自主代理

Jianxin Sun, David Lenz, Tom Peterka, Hongfeng Yu

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);AI agent(abstract);workflow(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出SASAV,首个无需外部提示或人类在环反馈的自主AI代理,可自动执行科学数据分析并生成有洞察力的可视化,推动AI for Science加速大规模科学发现。

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2604.04664 2026-04-07 cs.RO cs.AI cs.MA 86%

ROSClaw: A Hierarchical Semantic-Physical Framework for Heterogeneous Multi-Agent Collaboration

ROSClaw:一种用于异构多智能体协作的分层语义-物理框架

Rongfeng Zhao, Xuanhao Zhang, Zhaochen Guo, Xiang Shao, Zhongpan Zhu, Bin He, Jie Chen

机构 * Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems(上海智能自主系统研究院) National Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems (Tongji University)(自主智能无人系统全国重点实验室(同济大学)) Frontiers Science Center for Intelligent Autonomous Systems(智能自主系统前沿科学中心) Tongji University(同济大学) College of Electronics and Information Engineering, Tongji University(同济大学电子与信息工程学院)

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);multi-agent(title);分类 cs.AI

AI总结 ROSClaw通过统一视觉语言模型控制器整合策略学习与任务执行,构建仿真到现实的拓扑映射,实现多智能体协作中的语义连续性和动态任务分配,提升多策略执行的鲁棒性。

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2604.04211 2026-04-07 cs.CR cs.AI 85%

LOCARD: An Agentic Framework for Blockchain Forensics

LOCARD:区块链取证的代理框架

Xiaohang Yu, William Knottenbelt

机构 * Imperial College London(帝国理工学院)

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);autonomous agent(abstract);planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种新的区块链取证方法,通过LOCARD框架实现动态决策过程,结合结构化信念状态机制,展示了在跨链交易追踪中的有效性。

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2604.04190 2026-04-07 cs.AI 85%

Schema-Aware Planning and Hybrid Knowledge Toolset for Reliable Knowledge Graph Triple Verification

基于模式的规划和混合知识工具集的可靠知识图谱三元组验证

Xinyan Ma, Xianhao Ou, Weihao Zhang, Shixin Jiang, Runxuan Liu, Dandan Tu, Lei Chen, Ming Liu, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) Huawei Technologies Co., Ltd.(华为技术有限公司) Bay Area International Business School, Beijing Normal University(北京师范大学湾区国际商学院)

专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agent(abstract);autonomous agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出SHARP,一种无需训练的自主代理,通过动态策略规划、主动调查和证据推理改进知识图谱三元组验证的稳定性与解释性,实验证明其在FB15K-237和Wikidata5M-Ind上准确率提升显著。

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2604.03908 2026-04-07 cs.NI 85%

Reimagining RAN Automation in 6G: An Agentic AI Framework with Hierarchical Online Decision Transformer

重新构想6G中的RAN自动化:一种带有分层在线决策变压器的代理AI框架

Md Arafat Habib, Medhat Elsayed, Majid Bavand, Pedro Enrique Iturria Rivera, Yigit Ozcan, Melike Erol-Kantarci

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);agent(abstract);AI agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于代理AI的无线网络框架,利用分层在线决策变压器协调多个代理,实现资源分配、网络应用编排和自愈功能,提升网络性能和能效。

Comments Paper currently under review (IEEE TNSE). Contents of this work may change at any time without notice. This is the author's preliminary version

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2604.00824 2026-04-07 cs.SE 83%

Yet Even Less Is Even Better For Agentic, Reasoning, and Coding LLMs

即使更少也是更好:用于代理、推理和编码LLM的更优方案

CodeArts Model Team, Yang Ye, Jingyuan Tan, Tianyue Jiang, Ruizhe Ye, Qiankun He, Jiarui Yang, Jian Dong, Sicong Liang, Chongjian Yue, Peibai Xu, Lufan Lu, Shiguan Pang, Taotao Qian, Junbao Hu, Yuechan Hao, Ensheng Shi, Qi Zhang, Yi Hao, Na Fan, Xin Tan, Shuai Yao, Zhiwei Shen, Zongchen Li, Yanlin Wang, Chong Chen, Yuchi Ma

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.SE

AI总结 本文提出STITCH框架,通过过滤低价值噪声和保留决策关键标记,以更少但高质量的训练轨迹提升代理能力,在多个框架和语言中实现显著提升。

Comments 17 pages, 5 figures

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2601.05656 2026-04-07 cs.AI 83%

HAG: Hierarchical Demographic Tree-based Agent Generation for Topic-Adaptive Simulation

HAG:基于主题自适应的分层人口树状代理生成

Rongxin Chen, Tianyu Wu, Bingbing Xu, Jiatang Luo, Xiucheng Xu, Huawei Shen

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS(中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学前沿交叉科学学院)

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出HAG框架,通过分层决策过程生成符合主题需求的代理群体,提升宏观分布与微观一致性。实验表明HAG在减少群体对齐误差和增强社会一致性方面表现优异。

Comments Accepted by ACL 2026 main

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2604.04078 2026-04-07 eess.IV cs.AI cs.CV 83%

BAAI Cardiac Agent: An intelligent multimodal agent for automated reasoning and diagnosis of cardiovascular diseases from cardiac magnetic resonance imaging

BAAI心脏代理:一种智能多模态代理,用于从心脏磁共振成像自动推理和诊断心血管疾病

Taiping Qu, Hongkai Zhang, Lantian Zhang, Can Zhao, Nan Zhang, Hui Wang, Zhen Zhou, Mingye Zou, Kairui Bo, Pengfei Zhao, Xingxing Jin, Zixian Su, Kun Jiang, Huan Liu, Yu Du, Maozhou Wang, Ruifang Yan, Zhongyuan Wang, Tiejun Huang, Lei Xu, Henggui Zhang

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence(北京智源人工智能研究院) Department of Radiology, Beijing Anzhen Hospital, Beijing Institute of Heart, Lung & Vascular Diseases, Capital Medical University(首都医科大学附属北京安贞医院放射科,北京市心肺血管疾病研究所) Department of MR, the First Affiliated Hospital, Henan Medical University(河南医科大学第一附属医院磁共振科) Department of Cardiology, Clinical Center for Coronary Heart Disease, Beijing Institute of Heart, Lung and Blood Vessel Disease, Beijing Anzhen Hospital, Capital Medical University(首都医科大学附属北京安贞医院心内科,冠心病临床中心,北京市心肺血管疾病研究所) Department of Cardiac Surgery, Beijing Anzhen Hospital, Institute of Heart, Lung and Vascular Diseases, Capital Medical University(首都医科大学附属北京安贞医院心脏外科,心肺血管疾病研究所)

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);workflow(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出BAAI心脏代理,通过多模态智能系统实现心脏磁共振成像的端到端解读,实现了自动分割、功能量化、组织特征分析和疾病诊断,并在多个心血管疾病数据集上验证了其高准确率和高效性。

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2603.12230 2026-04-07 cs.LG cs.AI cs.CR 82%

Security Considerations for Artificial Intelligence Agents

人工智能代理的安全性考虑

Ninghui Li, Kaiyuan Zhang, Kyle Polley, Jerry Ma

机构 * Perplexity

专题命中 规划决策 :agent(abstract);AI agent(abstract);agentic(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 本文探讨了前沿AI代理的安全性问题,分析了代理架构对代码-数据分离、权限边界和执行可预测性的影响,并提出了针对间接提示注入、混淆代理行为和长流程级联故障的防护措施。

Comments This article is adapted from Perplexity's response to NIST/CAISI Request for Information 2025-0035. 91 Fed. Reg. 698 (Jan. 8, 2026). The originally submitted response can be found on the public docket at https://www.regulations.gov/comment/NIST-2025-0035-0505

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2602.13218 2026-04-07 cs.AI cs.CL cs.LG cs.LO 82%

Scaling the Scaling Logic: Agentic Meta-Synthesis of Logic Reasoning

扩展扩展逻辑:代理元合成逻辑推理

Bowen Liu, Zhi Wu, Runquan Xie, Zhanhui Kang, Jia Li

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出SSLogic框架,通过代理迭代生成和优化可执行的生成器-验证器对,生成具有新规则和难度梯度的任务家族,提升训练效率。

Comments 41 pages, 8 figures, 5 tables in the main body. Project page: https://github.com/AdAstraAbyssoque/Scaling-the-Scaling-Logic, typos corrected, claims cleared

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2604.03796 2026-04-07 cs.MA 82%

When AI Agents Disagree Like Humans: Reasoning Trace Analysis for Human-AI Collaborative Moderation

当AI代理像人类一样产生分歧:用于人机协作 moderation 的推理轨迹分析

Michał Wawer, Jarosław A. Chudziak

专题命中 规划决策 :AI agent(title);agent(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 本文研究AI代理在仇恨言论 moderation 中的分歧模式,通过推理轨迹分析发现分歧结构比幅度更能预测人类判断需求,提出从共识寻求转向不确定性揭示的多代理设计。

Comments Accepted to the ICLR 2026 Workshop on "From Human Cognition to AI Reasoning: Models, Methods, and Applications (HCAIR)

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2604.03691 2026-04-07 astro-ph.GA astro-ph.IM 82%

LensAgent: A Self Evolving Agent for Autonomous Physical Inference of Sub-galactic Structure

LensAgent:一种用于自主物理推断亚银河结构的自演化代理

Xiaotang Feng, Zihan Wang, Zilang Shu, Jean-Paul Kneib, Philip Torr

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);agentic(abstract)

AI总结 本文提出LensAgent,一种无需训练的大型语言模型驱动框架,用于自主推断质量分布,克服了质量片退化和手动或神经网络建模的可扩展性问题,成功重建了SLACS Grade A强引力透镜系统的质量分布。

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2011.01882 2026-04-07 cs.RO cs.GT 82%

Secure Planning Against Stealthy Attacks via Model-Free Reinforcement Learning

通过模型无关强化学习实现对隐蔽攻击的安全规划

Alper Kamil Bozkurt, Yu Wang, Miroslav Pajic

机构 * Duke University(杜克大学)

专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agent(abstract)

AI总结 本文提出利用模型无关强化学习在未知随机环境中实现安全规划,通过将攻击者与控制器视为博弈双方,以线性时序逻辑公式表达其目标,解决在未知环境中满足LTL公式的问题。

Journal ref 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Xi'an, China, 2021, pp. 10656-10662

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2509.26433 2026-04-07 cs.LG cs.AI 81%

ACT: Agentic Classification Tree

ACT:代理分类树

Vincent Grari, Tim Arni, Thibault Laugel, Sylvain Lamprier, James Zou, Marcin Detyniecki

机构 * AXA AI Research(AXA人工智能研究) Stanford University(斯坦福大学) EPFL, Lausanne, Switzerland(瑞士洛桑联邦理工学院) Polish Academy of Sciences, IBS PAN, Warsaw, Poland(波兰科学院计算机科学研究所)

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 ACT通过将决策树扩展到非结构化输入,利用自然语言问题和LLM反馈提升透明度和可解释性,实验证明其在文本基准上优于基于提示的方法。

Comments 25 pages, 8 figures

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2604.04208 2026-04-07 cs.LG 79%

Towards Agentic Defect Reasoning: A Graph-Assisted Retrieval Framework for Laser Powder Bed Fusion

迈向代理缺陷推理:一种用于激光粉末床融合的图辅助检索框架

Muhammad Rizwan Awan, Volker Pickert, Muhammad Waqar Ashraf, Saleh Ali, Farshid Mahmouditabar, Shafiq Odhano

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, The Newcastle University(纽卡斯尔大学电气与电子工程系) The Sargent Centre for Process Systems Engineering, Department of Chemical Engineering, University College London(伦敦大学学院化学工程系萨金特过程系统工程中心)

专题命中 规划决策 :agentic(title);agent(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种图辅助检索框架,用于激光粉末床融合中的缺陷推理,通过构建知识图谱实现参数与缺陷之间的可解释路径识别。

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2601.11109 2026-04-07 cs.CV cs.AI cs.GR 79%

Vision-as-Inverse-Graphics Agent via Interleaved Multimodal Reasoning

通过交错多模态推理的视觉-反图形代理

Shaofeng Yin, Jiaxin Ge, Zora Zhiruo Wang, Chenyang Wang, Xiuyu Li, Michael J. Black, Trevor Darrell, Angjoo Kanazawa, Haiwen Feng

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Max Planck Institute for Intelligent Systems(马克斯·普朗克智能系统研究所) Impossible, Inc.(Impossible公司)

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出VIGA框架,通过符号逻辑与视觉感知的交叉验证,解决视觉语言模型在单次设置中重建图像的挑战,支持2D文档生成、3D重建等任务。

Comments Project page: https://fugtemypt123.github.io/VIGA-website/

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2604.03242 2026-04-07 cs.LG 79%

DRAFT: Task Decoupled Latent Reasoning for Agent Safety

草稿:任务解耦的潜在推理用于代理安全

Lin Wang, Junfeng Fang, Dan Zhang, Fei Shen, Xiang Wang, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore, Singapore(新加坡国立大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出DRAFT框架,通过解耦安全判断为提取器和推理器两个阶段,利用潜在空间证据聚合提升代理安全性,在多个基准测试中表现优异。

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2603.08388 2026-04-07 cs.AI 79%

A Hierarchical Error-Corrective Graph Framework for Autonomous Agents with LLM-Based Action Generation

一种用于自主代理的分层错误校正图框架:基于大语言模型的动作生成

Cong Cao, Jingyao Zhang, Kun Tong

机构 * Independent Researcher(独立研究者) Beihang University(北京航空航天大学)

专题命中 规划决策 :autonomous agent(title);agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出HECG框架,通过多维可转移策略、误差矩阵分类和因果-上下文图检索三大创新,提升自主代理在动态任务中的策略选择、错误分析和情境适应能力。

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2508.02900 2026-04-07 cs.AI 79%

Seemingly Simple Planning Problems are Computationally Challenging: The Countdown Game

看似简单的规划问题具有计算挑战性:倒计时游戏

Michael Katz, Harsha Kokel, Sarath Sreedharan

机构 * IBM T. J. Watson Research Center(IBM T. J. Watson 研究中心) IBM San Jose(IBM 圣何塞) Colorado State University(科罗拉多州立大学)

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

AI总结 本文提出基于倒计时游戏的规划基准,该问题具有NP完全复杂性,能有效评估规划能力,实验显示现有LLM方法在该基准上仍面临挑战。

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2602.22459 2026-04-07 cs.RO cs.SY eess.SY 78%

Hierarchical Trajectory Planning of Floating-Base Multi-Link Robot for Maneuvering in Confined Environments

浮基多连杆机器人的分层轨迹规划用于在受限环境中 maneuvering

Yicheng Chen, Jinjie Li, Haokun Liu, Zicheng Luo, Kotaro Kaneko, Moju Zhao

机构 * Department of Mechanical Engineering, The University of Tokyo(东京大学机械工程系)

专题命中 规划决策 :planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种分层轨迹规划框架,通过全局引导与配置感知的局部优化,实现浮基多连杆机器人在受限环境中的机动性,无需人工构建障碍模型。

Comments Accepted to IEEE T-ASE; DOI pending

Journal ref IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 23, pp. 5460-5477, 2026

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2311.03327 2026-04-07 math.OC 78%

Approximation Algorithms for Line Planning with Heterogeneous Fleets and Multiple Resource Constraints

具有异质车队和多重资源约束的线路规划近似算法

Hongyi Jiang, Igor Averbakh, Samitha Samaranayake

专题命中 规划决策 :planning(title,abstract)

AI总结 本文研究了面临预算、劳动力和排放限制的公共交通巴士网络线路规划问题,提出了一种具有理论保证的近似算法,解决了异质车队和多重资源约束下的线路规划问题,实验表明其在大规模应用中表现优异。

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2604.03967 2026-04-07 physics.med-ph cond-mat.mtrl-sci 78%

Dose Validation of GRID Block Treatment Applicator within the RayStation Treatment Planning System

RayStation治疗计划系统中GRID块治疗装置的剂量验证

Blessing Akah, Edwin Quashie, Gene Cardarelli

专题命中 规划决策 :planning(title,abstract)

AI总结 本文研究了在RayStation治疗计划系统中使用GRID块治疗装置的剂量验证方法,通过建立符合性治疗计划并结合QA计划和Mapcheck2结果,提出了一种标准化临床实施的新方法。

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2604.03697 2026-04-07 cs.CV 78%

SGTA: Scene-Graph Based Multi-Modal Traffic Agent for Video Understanding

基于场景图的多模态交通代理:视频理解的模块化框架

Xingcheng Zhou, Mingyu Liu, Walter Zimmer, Jiajie Zhang, Alois Knoll

机构 * Technical University of Munich(慕尼黑工业大学)

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract)

AI总结 SGTA结合结构化场景图与多模态推理,通过检测、跟踪和车道提取构建交通场景图,并利用ReAct处理大语言模型的推理轨迹,实现复杂视频问题的可解释决策。

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2006.04363 2026-04-07 cs.LG cs.AI stat.ML 76%

Mitigating Value Hallucination in Dyna Planning via Multistep Predecessor Models

通过多步前驱模型缓解Dyna规划中的价值幻觉

Farzane Aminmansour, Taher Jafferjee, Ehsan Imani, Erin Talvitie, Micheal Bowling, Martha White

机构 * Dept of Computer Science, Harvey Mudd College, USA(美国哈维穆德学院计算机科学系)

专题命中 规划决策 :planning(title);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出通过多步前驱模型改进Dyna算法,以减少环境模型误差导致的价值幻觉问题,实验验证了该方法的有效性。

Comments Published in Journal of Artificial Intelligence (JAIR) in 2024. Updated to published version, changed title to JAIR version, added a new author that led the submission

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2511.14130 2026-04-07 cs.AI cs.CE cs.CL cs.IR 74%

PRISM: Prompt-Refined In-Context System Modelling for Financial Retrieval

PRISM:基于上下文的系统建模用于金融检索

Chun Chet Ng, Jia Yu Lim, Wei Zeng Low

机构 * AI Lens

专题命中 规划决策 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL;agentic(comments)

AI总结 PRISM通过精细化提示、上下文学习和轻量级多代理协调,提升金融信息检索效率,其简单配置在FinAgentBench上取得NDCG@5 0.71818,为实际应用提供实用指导。

Comments 3rd-place solution for the ACM ICAIF 2025 Agentic Retrieval Grand Challenge. Accepted for poster presentation at ICLR 2026 (Advances in Financial AI Workshop)

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2604.04225 2026-04-07 cs.LG cs.AI cs.RO cs.SY eess.SY 73%

Learning from Imperfect Demonstrations via Temporal Behavior Tree-Guided Trajectory Repair

通过时间行为树引导轨迹修复学习不完美的示范

Aniruddh G. Puranic, Sebastian Schirmer, John S. Baras, Calin Belta

专题命中 规划决策 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出利用时间行为树修复不完美示范轨迹,以提升机器人控制策略的学习效果,通过生成逻辑一致且可解释的数据集,指导强化学习 agent 向任务一致的 state space 区域发展。

Comments 12 pages, 4 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

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2604.04749 2026-04-07 cs.AI 70%

AI Trust OS -- A Continuous Governance Framework for Autonomous AI Observability and Zero-Trust Compliance in Enterprise Environments

AI信任操作系统——面向企业环境的连续治理框架:自主AI可观测性和零信任合规性

Eranga Bandara, Asanga Gunaratna, Ross Gore, Abdul Rahman, Ravi Mukkamala, Sachin Shetty, Sachini Rajapakse, Isurunima Kularathna, Peter Foytik, Safdar H. Bouk, Xueping Liang, Amin Hass, Ng Wee Keong, Kasun De Zoysa

机构 * Old Dominion University(欧道明大学) AI Motion Labs(AI Motion实验室) Florida International University(佛罗里达国际大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) University of Colombo(科伦坡大学) Accenture Technology Labs(埃森哲技术实验室)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出AI Trust OS,通过持续自主AI可观测性和零信任合规性框架,解决企业环境中AI系统治理问题,基于 telemetry 驱动的架构实现持续合规验证。

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