AI Agent

PhotoFlow: Agentic 3D Virtual Photography Missions

PhotoFlow: 智能体式3D虚拟摄影任务

Jiarui Guo, Haojia Wei, Yiming Zhang, Yifei Liu, Yuning Gong, Hongjie Zhang, Xue Yang, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sichuan University（四川大学） 纠错

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

AI总结 提出PhotoFlow智能体框架，通过导演-评审-反思闭环搜索机制，在任意Blender场景中根据语言指令自动完成虚拟摄影，并引入VPhotoBench基准，实验表明其在外观质量对齐和成功率上优于现有方法。

MemAudit: Post-hoc Auditing of Poisoned Agent Memory via Causal Attribution and Structural Anomaly Detection

MemAudit：通过因果归因和结构异常检测对中毒代理记忆进行事后审计

Zhewen Tan, Yilun Yao, Huiyan Jin, Wenhan Yu, Guoan Wang, Mengyuan Fan, liang lu, Feng Liu, Xiangzheng Zhang, Duohe Ma, Tong Yang, Lin Sun

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Qiyuan Tech（齐元科技） ； Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理实验室） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） 纠错

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

AI总结 提出MemAudit框架，结合反事实记忆影响评分和记忆一致性图，对记忆增强型LLM代理中的恶意注入记忆进行事后因果审计，显著降低攻击成功率。

PathNavigate: A Training-Free Pathology Agent with Surprise-Guided Scan and Shared Slide Memory for Whole-Slide Image VQA

PathNavigate: 一种无需训练的病理学代理，具有惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆用于全切片图像VQA

Chunze Yang, Qidong Liu, Wenjie Zhao, Yue Tang, Jiusong Ge, Di Zhang, Jiashuai Liu, Lei Wu, Junbo Lu, Ni Zhang, Xian Wu, Zeyu Gao, Chen Li

机构 * School of Comp. Science & Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯Jarvis实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出PathNavigate，一种无需训练的病理学代理，通过惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆，在严格检查预算下高效定位证据并回答临床查询。

Classical State Preparation for Variational Quantum Algorithms via Reinforcement Learning

基于强化学习的变分量子算法经典态制备

Gino Kwun, Dhanvi Bharadwaj, Gokul Subramanian Ravi

机构 * Computer Science and Engineering University of Michigan（计算机科学与工程大学密歇根大学） 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 提出CRiSP框架，利用强化学习和蒙特卡洛树搜索为变分量子算法生成高质量初始态，显著提升能量精度。

Comments 22 pages, 4 figures

Evaluating Memory Structure in LLM Agents

评估LLM智能体中的记忆结构

Alina Shutova, Alexandra Olenina, Ivan Vinogradov, Anton Sinitsin

机构 * HSE University（莫斯科国立高等经济学院） ； Yandex ； YSDA ； New Economic School（新经济学院） 纠错

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

AI总结 提出StructMemEval基准测试，通过结构化记忆任务（如交易账本、待办事项列表、树结构等）评估LLM智能体组织长期记忆的能力，发现简单检索增强LLM难以胜任，而记忆智能体在提示下可解决，但现代LLM在无提示时无法自主识别记忆结构。

Comments Preprint, work in progress

ZipMoE: Efficient On-Device MoE Serving via Lossless Compression and Cache-Affinity Scheduling

ZipMoE：通过无损压缩和缓存亲和调度实现高效的设备端MoE服务

Yuchen Yang, Yaru Zhao, Pu Yang, Shaowei Wang, Zhi-Hua Zhou

机构 * School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, China.（南京大学电子科学与工程学院） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China.（南京大学新型软件技术国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出ZipMoE系统，通过缓存-调度协同设计利用边缘设备硬件特性和MoE参数统计冗余，实现无损且高效的设备端MoE推理，显著降低延迟并提升吞吐量。

Comments ICML 2026

MedExpMem: Adapting Experience Memory for Differential Diagnosis

MedExpMem：适应经验记忆用于鉴别诊断

Qianhan Feng, Zhongzhen Huang, Yakun Zhu, Yannian Gu, Winnie Chiu Wing Chu, Xiaofan Zhang, Qi Dou

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 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 提出MedExpMem经验记忆框架，通过存储和利用诊断失败中的判别经验，增强医学视觉语言模型的鉴别诊断能力，在放射学基准上最高提升7.0%准确率。

Comments MICCAI 2026 Early Accept. Submission Version

What Training Data Teaches RL Memory Agents: An Empirical Study of Curriculum Effects in Memory-Augmented QA

训练数据教会RL记忆体代理什么：记忆增强问答中课程效应的实证研究

Xinjie He, Zhiyuan Lin, Su Liu, Jialun Wu, Qiyang Xie, Weikai Zhou, Shuai Xiao

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 通过控制实验，研究训练课程（领域内、混合、领域外）对强化学习记忆体代理在记忆增强问答中的技能获取和专业化影响，发现课程组成作为专业化的细粒度杠杆，混合课程在整体F1上最优，而窄领域外课程可转移特定技能（如时间推理），并报告了将GRPO适配到单GPU环境的实用经验。

Comments 14 pages, 2 figures, 11 tables. Code, checkpoints, and evaluation artifacts available at https://github.com/EvaxHe/rl-memory-curriculum

Distributed consensus-based observer design for target state estimation with bearing measurements

基于方位测量的分布式一致性观测器设计用于目标状态估计

Marcelo Jacinto, Pedro Trindade, Francisco Rego, Rita Cunha

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 针对任意阶积分器链建模的目标，提出一种分布式一致性观测器，利用方位测量和通信网络实现目标跟踪，并给出指数稳定性条件。