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ARGOS: Who, Where, and When in Agentic Multi-Camera Person Search

ARGOS：智能多摄像机人像搜索中的谁、哪里和何时

Myungchul Kim, Kwanyong Park, Junmo Kim, In So Kweon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； University of Seoul（首尔大学） ； KIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ARGOS首次将多摄像机人像搜索转化为交互推理问题，通过智能体在信息不对称下规划、提问和消除候选，包含14个真实场景的2691个任务，实验表明该基准远未解决。

Comments Accepted to CVPR 2026 Workshop on Multimodal Spatial Intelligence (MUSI)

Cycle-Consistent Search: Question Reconstructability as a Proxy Reward for Search Agent Training

循环一致性搜索：问题可重构性作为搜索代理训练的代理奖励

Sohyun An, Shuibenyang Yuan, Hayeon Lee, Cho-Jui Hsieh, Alexander Min

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Cycle-Consistent Search框架，通过问题可重构性作为奖励信号，无需黄金监督训练搜索代理，在信息检索任务中实现与监督基线相当的性能。

Olmo 3

Olmo 3：先进全开源语言模型家族

Team Olmo, :, Allyson Ettinger, Amanda Bertsch, Bailey Kuehl, David Graham, David Heineman, Dirk Groeneveld, Faeze Brahman, Finbarr Timbers, Hamish Ivison, Jacob Morrison, Jake Poznanski, Kyle Lo, Luca Soldaini, Matt Jordan, Mayee Chen, Michael Noukhovitch, Nathan Lambert, Pete Walsh, Pradeep Dasigi, Robert Berry, Saumya Malik, Saurabh Shah, Scott Geng, Shane Arora, Shashank Gupta, Taira Anderson, Teng Xiao, Tyler Murray, Tyler Romero, Victoria Graf, Akari Asai, Akshita Bhagia, Alexander Wettig, Alisa Liu, Aman Rangapur, Chloe Anastasiades, Costa Huang, Dustin Schwenk, Harsh Trivedi, Ian Magnusson, Jaron Lochner, Jiacheng Liu, Lester James V. Miranda, Maarten Sap, Malia Morgan, Michael Schmitz, Michal Guerquin, Michael Wilson, Regan Huff, Ronan Le Bras, Rui Xin, Rulin Shao, Sam Skjonsberg, Shannon Zejiang Shen, Shuyue Stella Li, Tucker Wilde, Valentina Pyatkin, Will Merrill, Yapei Chang, Yuling Gu, Zhiyuan Zeng, Ashish Sabharwal, Luke Zettlemoyer, Pang Wei Koh, Ali Farhadi, Noah A. Smith, Hannaneh Hajishirzi

机构 * Allen Institute for AI（Allen人工智能研究所） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 Olmo 3是一款7B和32B参数规模的先进语言模型，专注于长上下文推理、函数调用、编程、指令遵循、通用聊天和知识回忆。

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oxo-call: Documentation-grounded Skill Augmentation for Accurate Bioinformatics Command-line Generation with Large Language Models

oxo-call：基于文档的技能增强用于准确的生物信息学命令行生成与大型语言模型

Yun Peng, Yujun Sun, Jia Ding, Bin Yan, Zhangyu Wang, Chunyang Wang, Chenyang Shu, Jian-Guo Zhou, Shixiang Wang

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 oxo-call通过文档优先 grounding 和精选技能增强策略，提升生物信息学命令行生成的准确性，提供150+内置技能和可扩展的流程引擎。

Comments 19 pages, 4 figures