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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。

2026-05-12 至 2026-05-12 共收录 410 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 规划决策 143 篇

2406.19741 2026-05-12 cs.RO cs.AI 70%

ROS-LLM: A ROS framework for embodied AI with task feedback and structured reasoning

ROS-LLM:一个用于具身AI的ROS框架,具有任务反馈和结构化推理

Christopher E. Mower, Yuhui Wan, Hongzhan Yu, Antoine Grosnit, Jonas Gonzalez-Billandon, Matthieu Zimmer, Jinlong Wang, Xinyu Zhang, Yao Zhao, Anbang Zhai, Puze Liu, Daniel Palenicek, Davide Tateo, Cesar Cadena, Marco Hutter, Jan Peters, Guangjian Tian, Yuzheng Zhuang, Kun Shao, Xingyue Quan, Jianye Hao, Jun Wang, Haitham Bou-Ammar

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab(华为诺亚实验室) University of Leeds(利兹大学) Technical University of Darmstadt(达姆施塔特技术大学) East China Normal University(华东师范大学) Huawei Technologies(华为技术有限公司) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) University College London(伦敦大学学院)

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

AI总结 本文提出一种基于ROS的框架,允许非专家通过自然语言提示和上下文信息编程机器人,结合大语言模型实现任务描述和行为模式控制,实验验证了其在多样化场景中的鲁棒性和扩展性。

Comments This document contains 26 pages and 13 figures

Journal ref Nature Machine Intelligence 8, 313-325 (2026)

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2605.09618 2026-05-12 cs.CL cs.CY 70%

Statistical Scouting Finds Debate-Safe but Not Debate-Useful Cases: A Matched-Ceiling Study of Open-Weight LLM Reasoning Protocols

统计 scouting 找到辩论安全但不实用的案例:开放权重 LLM 推理协议的匹配天花板研究

Julia Hu, Alfred Shen, Kumar Lakshmipathi

机构 * Amazon Web Services(亚马逊网络服务)

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

AI总结 研究探讨在生成 token 数限制下,不同推理协议的路由头寸及恢复潜力,发现辩论安全性和实用性不一致,需更复杂的信号来优化。

Comments 14 pages, 5 figures. Technical report / preprint

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2605.09534 2026-05-12 cs.CR cs.AI 70%

Governing AI-Assisted Security Operations: A Design Science Framework for Operational Decision Support

治理人工智能辅助的安全运营:一种用于操作决策支持的设计科学框架

Elyson A. De La Cruz, Rishikesh Sahay, Md Rasel Al Mamun

机构 * Department of Artificial Intelligence, University of the Cumberlands(人工智能系,坎伯兰大学) Department of Management Information Systems, University of Illinois Springfield(管理信息系统系,伊利诺伊大学斯普林菲尔德分校)

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

AI总结 本文提出了一种设计科学框架,用于在高风险数字基础设施中管理人工智能辅助的操作决策支持,通过定义设计提案、角色问责制、成熟阶段、质量门禁、评估标准和证据边界。

Comments 28 pages, 1 listing, 1 figure, 20 Tables

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2605.09487 2026-05-12 cs.LG 70%

Kintsugi: Learning Policies by Repairing Executable Knowledge Bases

Kintsugi: 通过修复可执行知识库学习策略

Teng Cao, Yu Deng, Hikaru Shindo, Quentin Delfosse, Lanxi Wen, Suli Wang, Jannis Blüml, Christopher Tauchmann, Kristian Kersting

机构 * Artificial Intelligence and Machine Learning Lab, Technical University of Darmstadt, Germany(德累斯顿技术大学人工智能与机器学习实验室) Hessian Center for Artificial Intelligence (hessian.AI), Germany(黑森人工智能中心) Department of Computer Science, Technical University of Darmstadt, Germany(德累斯顿技术大学计算机科学系) Department of Computer Science, Technical University of Munich (TUM), Germany(慕尼黑技术大学计算机科学系) German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), Germany(德国人工智能研究中心) Centre for Cognitive Science, Technical University of Darmstadt, Germany(德累斯顿技术大学认知科学中心)

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

AI总结 Kintsugi提出一种白盒策略学习框架,通过验证器门控构建可执行知识库,以可组合的类型条目表示任务级策略知识,并通过局部类型编辑提升知识库,实现可检查、可编辑和可部署的策略改进。

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2605.07649 2026-05-12 cs.CV cs.AI cs.RO 70%

Operating Within the Operational Design Domain: Zero-Shot Perception with Vision-Language Models

在操作设计域内运行:基于视觉-语言模型的零样本感知

Berkehan Ünal, Hauke Dierend, Dren Fazlija, Christopher Plachetka

机构 * Volkswagen Aktiengesellschaft(大众汽车股份有限公司) L3S Research Center(莱比锡大学汉诺威研究中心) Faculty of Information Technology(信息科技学院) MOIA GmbH(MOIA公司) Motor AI GmbH(Motor AI公司)

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

AI总结 本文探讨了视觉-语言模型在无监督条件下对操作设计域的零样本感知能力,通过实验验证了基于链式推理的提示方法在OBD感知中的有效性,并提出了可重用的提示模板。

Comments 8 pages, 4 figures

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2601.02950 2026-05-12 cs.AI 70%

Batch-of-Thought: Cross-Instance Learning for Enhanced LLM Reasoning

批量思考:用于增强大语言模型推理的跨实例学习

Xuan Yang, Furong Jia, Roy Xie, Xiong Xi, Hengwei Bian, Jian Li, Monica Agrawal

机构 * Duke University(杜克大学) ByteDance Inc.(字节跳动公司)

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

AI总结 本文提出Batch-of-Thought方法,通过联合处理相关查询实现跨实例学习,提升LLM推理准确性和效率,实验显示在多个基准测试中显著降低推理成本。

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2505.22919 2026-05-12 cs.CL 70%

ER-Reason: A Benchmark Dataset for LLM Clinical Reasoning in the Emergency Room

ER-Reason:用于急诊科大型语言模型临床推理的基准数据集

Nikita Mehandru, Niloufar Golchini, Namrata Garg, Kathy T. LeSaint, Christopher J. Nash, Anu Ramachandran, Travis Zack, Liam G. McCoy, Adam Rodman, David Bamman, Melanie Molina, Ahmed Alaa

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) University of California, San Francisco(加州大学旧金山分校) Duke University(杜克大学) University of Alberta(阿尔伯塔大学) Beth Israel Deaconess Medical Center(贝斯以色列德aconess医疗中心) UC Berkeley and UCSF(伯克利大学和旧金山分校)

专题命中 规划决策 :planning(abstract);workflow(abstract);分类 cs.CL

AI总结 ER-Reason基准数据集通过真实患者病例评估LLM在急诊流程中逐步推理能力,包含25174份脱敏临床记录,采用Script Concordance Test风格问题测试模型在积累临床证据时的诊断信念更新。

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2605.09153 2026-05-12 cs.RO cs.AI 70%

Beyond Self-Play: Hierarchical Reasoning for Continuous Motion in Closed-Loop Traffic Simulation

超越自我博弈:闭合环路交通模拟中的层次化推理

Weifan Zhang, Xiaofeng Zhao, Adel Bazzi, Mingrui Li, Yifan Wei, Dengfeng Sun

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Purdue University(普渡大学航空航天学院)

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

AI总结 本文提出一种层次化架构,结合高层多智能体交互推理与底层连续轨迹生成,以提升闭合环路交通模拟中代理的可扩展性和行为真实性,实验表明其在控制平滑性和安全性方面优于自我博弈和被动模仿基线。

Comments Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

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2605.09131 2026-05-12 cs.AI cs.MA 70%

MCP-Cosmos: World Model-Augmented Agents for Complex Task Execution in MCP Environments

MCP-Cosmos:用于MCP环境复杂任务执行的世界模型增强型智能体

Giridhar Ganapavarapu, Dhaval Patel

机构 * IBM

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

AI总结 MCP-Cosmos融合世界模型与MCP框架,通过引入生成世界模型提升智能体在复杂任务中的执行能力,实验显示其在工具成功率和参数准确性等方面有显著提升。

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2605.08527 2026-05-12 cs.DC cs.AI 70%

MARLaaS: Multi-Tenant Asynchronous Reinforcement Learning as a Service

MARLaaS:多租户异步强化学习即服务

Timothy Tin Long Yu, Gursimran Singh, Ge Shi, Hanieh Sadri, Yong Zhang, Zhenan Fan

机构 * Huawei Technologies Canada(华为技术加拿大)

专题命中 规划决策 :tool use(abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI

AI总结 MARLaaS通过轻量LoRA适配器共享基础模型和异步架构解耦训练流程,实现多任务并发强化学习细调,提升加速器利用率4.3倍,训练时间缩短85%。

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2509.25926 2026-05-12 cs.CR cs.LG 70%

Preventing Prompt Injection with Type-Directed Privilege Separation

通过类型引导的特权分离防止提示注入

Dennis Jacob, Emad Alghamdi, Zhanhao Hu, Basel Alomair, David Wagner

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)

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

AI总结 本文提出一种类型引导的特权分离技术,通过将不可信数据转换为受控的数据类型,有效防止提示注入攻击,同时保持系统的实用性和兼容性。

Comments Revised manuscript

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2605.04228 2026-05-12 eess.SY cs.DC cs.SY 67%

Thinking fast and slow -- a cognitive inspired framework for decision intelligence for power systems

快速与缓慢思考 -- 一种受认知启发的电力系统决策智能框架

Apoorv Mathur

专题命中 规划决策 :planning(abstract);agentic(abstract)

AI总结 本文提出一种受人类双系统思维启发的电力系统决策智能框架,结合边缘与中心架构,以应对多时间尺度下的决策挑战。

Comments 5 pages, This work has been submitted to IEEE for possible publication

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2603.07686 2026-05-12 cs.RO cs.CV 67%

UniUncer: Unified Dynamic Static Uncertainty for End to End Driving

UniUncer: 统一的动态静态不确定性用于端到端驾驶

Yu Gao, Jijun Wang, Zongzheng Zhang, Anqing Jiang, Yiru Wang, Yuwen Heng, Shuo Wang, Hao Sun, Zhangfeng Hu, Hao Zhao

机构 * Bosch Corporate Research(博世企业研究)

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

AI总结 本文提出UniUncer,一种轻量级统一不确定性框架,用于端到端驾驶规划中同时估计和利用静态和动态场景元素的不确定性,通过概率回归器、不确定性融合模块和不确定性感知门控模块,降低轨迹误差并提升整体性能。

Comments Accepted ICRA 2026

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2602.03783 2026-05-12 cs.LG cs.AI cs.CL 67%

Efficient Estimation of Kernel Surrogate Models for Task Attribution

高效估计用于任务归因的核替代模型

Zhenshuo Zhang, Minxuan Duan, Hongyang R. Zhang

机构 * Northeastern University(东北大学)

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

AI总结 本文提出核替代模型用于高效估计任务归因,通过第二阶分析建立线性替代模型与影响函数的联系,并在多个任务设置中验证其有效性,实现更高的相关性和可扩展性。

Comments 27 pages. Appeared in ICLR 2026

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2605.08207 2026-05-12 cs.CV 67%

A Breast Vision Pathology Foundation Model for Real-world Clinical Utility

乳腺病理科基础模型用于真实世界临床应用

Yingxue Xu, Zhengyu Zhang, Xiuming Zhang, Mengwei Xu, Fengtao Zhou, Yihui Wang, Jiabo Ma, Yi Xin, Danyi Li, Chengyu Lu, Zhijian Cen, Ying Tan, Qingbing Yao, Qi Wang, Zizhao Gao, Yong Zhang, Jingjing Chen, Feifei Liu, Qian Xu, Yi Dai, Hongxuan Tan, Cheng Jin, Huajun Zhou, Zhengrui Guo, Ling Liang, Hongyi Wang, Yingcong Chen, Xi Wang, Zhenhui Li, Ronald Cheong Kin Chan, Ning Mao, Muyan Cai, Zhe Wang, Li Liang, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR, China(香港科技大学计算机科学与工程系) Department of Pathology, Nanfang Hospital, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University, Guangzhou, China(南方医科大学基础医学学院病理学系,广州医院) Department of Pathology, The First Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China(浙江大学医学院第一附属医院病理学系,杭州) State Key Laboratory of Holistic Integrative Management of Gastrointestinal Cancers, Department of Pathology, School of Basic Medicine and Xijing Hospital, Fourth Military Medical University, Xi’an, China(胃肠癌整体整合管理国家重点实验室,第四军医大学基础医学学院病理学系,西京医院)

专题命中 规划决策 :planning(abstract);workflow(abstract)

AI总结 本文提出BRAVE模型,通过101638张乳腺全切片图像评估其在乳腺癌诊断中的临床实用性,展示了在不同阶段的病理评估中提升诊断效率和准确性的能力。

Comments 60 pages

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2605.08194 2026-05-12 cs.SD eess.AS eess.SP 67%

ShipEcho -- An Interactive Tool for Global Mapping of Underwater Radiated Noise from Vessels

ShipEcho -- 一种用于全球船舶辐射噪声映射的交互式工具

Mark Shipton, Valentino Denona, Đula Nađ, Roee Diamant

机构 * University of Haifa, Charney School of Marine Sciences(海法大学海洋科学学院) University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing(Zagreb大学电子工程与计算学院) CoE MARBLE - Centre of Excellence in Maritime Robotics and Technologies for Sustainable Blue Economy(马尔伯中心——可持续蓝色经济的海洋机器人与技术卓越中心)

专题命中 规划决策 :planning(abstract);workflow(abstract)

AI总结 本文提出ShipEcho工具,通过社区AIS数据实时生成全球船舶辐射噪声地图,结合声学模型与水深数据,提供声压级和声暴露级等指标,支持环境评估与政策制定。

Comments 34 pages

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2605.10624 2026-05-12 cs.AI cs.LG 62%

Hierarchical Causal Abduction: A Foundation Framework for Explainable Model Predictive Control

层次因果反推:可解释模型预测控制的基础框架

Ramesh Arvind Naagarajan, Zühal Wagner, Stefan Streif

机构 * System Dynamics, Chemnitz University of Technology, Chemnitz, Germany(化学特伦茨大学系统动力学系) Department of Bioresources, Fraunhofer Institute for Molecular Biology and Applied Ecology(弗劳恩霍夫分子生物学与应用生态学研究所生物资源系)

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

AI总结 本文提出层次因果反推框架,结合领域知识图、KKT乘子证据和PCMCI算法,提升非线性MPC控制动作的可解释性,实验显示在温室气候、建筑HVAC和化工过程应用中,解释准确率比LIME高53%。

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2507.07969 2026-05-12 cs.LG cs.AI cs.RO stat.ML 62%

Reinforcement Learning with Action Chunking

基于动作分块的强化学习

Qiyang Li, Zhiyuan Zhou, Sergey Levine

机构 * UC Berkeley(伯克利大学)

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

AI总结 本文提出Q-chunking方法,通过动作分块技术提升长周期稀疏奖励任务的强化学习效率,实现离线到在线学习的样本效率优化。

Comments The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025); 29 pages, 17 figures

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2605.09929 2026-05-12 cs.LG cs.SE 62%

TeleResilienceBench: Quantifying Resilience for LLM Reasoning in Telecommunications

TeleResilienceBench: 评估大语言模型在电信领域推理中的韧性

Pranshav Gajjar, Emmanuel Ojo, Vijay K Shah

机构 * NextG Wireless Lab, North Carolina State University(NextG无线实验室,北卡罗来纳州立大学)

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

AI总结 本文提出TeleResilienceBench,通过七个电信子领域评估大语言模型在继承不完整推理并纠正错误时的韧性,发现模型在恢复能力上表现有限,且规模扩大并不必然提升韧性。

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2605.09536 2026-05-12 cs.CL cs.AI 62%

TAD: Temporal-Aware Trajectory Self-Distillation for Fast and Accurate Diffusion LLM

TAD: 时空感知轨迹自蒸馏用于快速准确的扩散大语言模型

Haoyang Zhou, Li Kong, Shijie Ren, Xiting Wang, Shuang Liang, Guowei Wang, Zhenxuan Pan

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China(中国人民大学北京校区人工智能学院) Ant Group(蚂蚁集团)

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

AI总结 TAD通过时空感知轨迹自蒸馏方法,在提升生成速度的同时保持准确性,实验表明在LLaDA上质量模型将平均准确率提升至51.6%,速度模型将AUP提升至257.1。

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2110.02879 2026-05-12 cs.LG cs.AI 62%

Compositional Q-learning for electrolyte repletion with imbalanced patient sub-populations

基于 compositional Q-learning 的电解质补充与不平衡患者亚群

Aishwarya Mandyam, Andrew Jones, Jiayu Yao, Krzysztof Laudanski, Barbara Engelhardt

机构 * Stanford University(斯坦福大学) Princeton University(普林斯顿大学) Gladstone Institutes(加利福尼亚大学旧金山分校 Gladstone 实验室) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) Gladstone Institutes, Stanford University(加利福尼亚大学旧金山分校 Gladstone 实验室,斯坦福大学)

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

AI总结 本文提出 Compositional Fitted Q-iteration 方法,用于处理医疗场景中患者治疗反应的异质性问题,通过分层任务结构实现高效决策,验证了其在电解质补充任务中的有效性。

Journal ref Proceedings of the 3rd Machine Learning for Health Symposium 2023

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2605.08498 2026-05-12 cs.LG cs.AI cs.LO 62%

MathConstraint: Automated Generation of Verified Combinatorial Reasoning Instances for LLMs

MathConstraint:为LLMs自动生成验证的组合推理实例

Viresh Pati, Zhengyu Li, Piyush Jha, Rahul Garg, Yatharth Sejpal, Vijay Ganesh

机构 * Georgia Institute of Technology, USA(佐治亚理工学院) KNOWIDEA Technologies(KNOWIDEA技术公司)

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

AI总结 MathConstraint是一个用于评估LLMs组合推理能力的严格适应性基准,通过结合约束满足问题和严格求解器验证,生成持续具有挑战性的实例,展示基准生成器对LLM推理能力进步的鲁棒性。

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2605.08450 2026-05-12 cs.LG cs.AI 62%

Zero-shot Imitation Learning by Latent Topology Mapping

通过潜在拓扑映射实现零样本模仿学习

Maxwell J. Jacobson, Yexiang Xue

机构 * Purdue University, Department of Computer Science(普渡大学计算机科学系)

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

AI总结 本文提出ZALT方法,通过识别潜在枢纽状态和拓扑规划,实现对未见过的任务的零样本适应,实验显示其在复杂3D迷宫环境中表现优于基线方法。

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2605.01345 2026-05-12 cs.CV cs.AI cs.LG 62%

The Perceptual Bandwidth Bottleneck in Vision-Language Models: Active Visual Reasoning via Sequential Experimental Design

视觉语言模型中的感知带宽瓶颈:通过顺序实验设计实现主动视觉推理

Anjie Liu, Ziqin Gong, Yan Song, Yuxiang Chen, Xiaolong Liu, Hengtong Lu, Kaike Zhang, Chen Wei, Jun Wang

机构 * The Hong Kong University of Science(香港科学与技术大学) University College London, London, United Kingdom(伦敦大学学院, 英国伦敦) ShanghaiTech University, Shanghai, China(上海科技大学, 中国上海) AI Lab, The Yangtze River Delta, China(人工智能实验室, 长江三角洲, 中国)

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

AI总结 本文提出通过顺序贝叶斯最优实验设计实现主动视觉推理,解决视觉语言模型中感知带宽瓶颈问题,提升高分辨率视觉推理能力。

Comments 27 pages, 5 figures, accepted at ICML 2026

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2602.09317 2026-05-12 cs.LG cs.AI stat.ML 62%

SnareNet: Flexible Repair Layers for Neural Networks with Hard Constraints

SnareNet:带有硬约束的神经网络灵活修复层

Ya-Chi Chu, Alkiviades Boukas, Madeleine Udell

机构 * Department of Mathematics, Stanford University(斯坦福大学数学系) Institute for Computational and Mathematical Engineering, Stanford University(斯坦福大学计算与数学工程研究所) Department of Management Science and Engineering, Stanford University(斯坦福大学管理科学与工程系)

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

AI总结 SnareNet通过引入可微修复层和自适应放松机制,实现神经网络输出满足输入依赖约束,提升了约束满足的精度和鲁棒性。

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2510.09096 2026-05-12 cs.RO cs.AI cs.LG 62%

When a Robot is More Capable than a Human: Learning from Constrained Demonstrators

当机器人比人类更强大时:从受限演示中学习

Xinhu Li, Ayush Jain, Zhaojing Yang, Yigit Korkmaz, Erdem Bıyık

机构 * Thomas Lord Department of Computer Science, University of Southern California(汤姆·劳德计算机科学系,南加州大学) Meta AI Department of Computer Science & Engineering, University of California San Diego(计算机科学与工程系,加州大学圣地亚哥分校)

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

AI总结 本文探讨机器人能否超越受限专家的演示学习,通过探索更高效轨迹和自定义奖励信号,提升学习效率和任务完成速度。

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2605.08279 2026-05-12 cs.LG cs.AI 62%

LaWM: Least Action World Models for Long-Horizon Physical Consistency from Visual Observations

LaWM:基于视觉观测的最短作用世界模型用于长时间物理一致性

Qixin Xiao, Maani Ghaffari

机构 * University of Michigan(密歇根大学)

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

AI总结 LaWM通过在视觉潜在空间中实现最小作用原理,提升长horizon视觉预测的物理一致性,改进了物理不变性、背景一致性、运动平滑度和外观几何预测指标。

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2605.08267 2026-05-12 cs.SE cs.AI cs.DC cs.ET 62%

Execution Envelopes: A Shared Admission Contract for Backend AI Execution Requests

执行包:后端AI执行请求的共享准入合同

Krti Tallam

机构 * Kamiwaza AI

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

AI总结 本文提出执行包,一种标准化的内部准入对象,用于记录执行请求的来源、资源请求、政策相关范围及后端授予情况,为现代AI后端提供共享的准入合同以实现治理和可观测性。

Comments Systems paper on backend admission contracts, 12 pages, 4 tables

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2605.08140 2026-05-12 physics.ins-det cs.AI cs.LG 62%

Forecasting Source Stability in Scientific Experiments using Temporal Learning Models: A Case Study from Tritium Monitoring

利用时间学习模型预测科学实验中的源稳定性:氚监测的案例研究

Nicholas Tan Jerome, Nadia Aouadi, Christoph Koehler, Suren Chilingaryan, Andreas Kopmann

机构 * Institute for Data Processing(数据处理研究所) Schmalkalden University of Applied Sciences(施马尔卡尔登应用科学大学) Technical University Munich(慕尼黑技术大学) Max-Planck-Institut für Kernphysik(马克斯·普朗克核物理研究所)

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

AI总结 本文利用深度学习模型预测氚源稳定性,解决传统方法在稀疏不稳定事件和长预测周期中的不足,通过N-BEATS模型优化大规模物理实验。

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2605.10910 2026-05-12 quant-ph cs.LG 57%

Equivariant Reinforcement Learning for Clifford Quantum Circuit Synthesis

在Clifford量子电路合成中的等变强化学习

Richie Yeung, Aleks Kissinger, Rob Cornish

机构 * Department of Computer Science, University of Oxford(牛津大学计算机科学系) Quantinuum(Quantinuum公司) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore(新加坡南洋理工大学计算科学与数据科学学院)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种等变神经网络架构,用于在所有到所有量子比特连接设备上合成Clifford量子电路,通过强化学习发现最优门序列,实现高效电路合成。

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