AI Agent

Hylos: Operability Contracts for Model-Native Spatial Intelligence

Hylos: 面向模型原生空间智能的可操作性契约

Christopher Da Silva

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Hylos系统架构，通过契约约束和空间事务管理，确保生成或编辑的3D内容具备可操作性，支持CAD、机器人等下游应用。

Comments 27 pages, 7 figures. Systems/position preprint with focused artifact study

Explore Before You Solve: The Speed--Depth Trade-off in Epistemic Agents for ARC-AGI-3

先探索再求解：面向ARC-AGI-3的认知主体中的速度-深度权衡

Liew Keong Han

机构 * Independent researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过系统分析所有25个公开ARC-AGI-3游戏，发现它们均可通过非智能策略达到，并提出了一个三阶段认知主体AERA，在速度-深度权衡框架下形式化其性能。

Comments 22 pages, 3 figures. Code: https://github.com/farmountain/aera-arc3-paper (CC0)

Interpretation, Learning, and Empathy as One Constraint: A Residual-Adequacy Architecture with Accountable Abstention

解释、学习与共情作为单一约束：具有可问责弃权的残差充分性架构

Chainarong Amornbunchornvej

机构 * National Electronics and Computer Technology Center (NECTEC)（国家电子与计算机技术中心） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种认知架构，通过单一残差量统一处理解释、学习和共情，当情境超出表征能力时产生带类型和见证的弃权。

Comments First draft for journal submission. The code is at https://github.com/DarkEyes/RC-Arch

Emission-Aware Reinforcement Learning for Sustainable Electric Vehicle Charging and Carbon Dioxide Reduction Under Varying Renewable Penetration

面向可持续电动汽车充电与二氧化碳减排的排放感知强化学习：在不同可再生能源渗透率下

Ninglin Ou, Mohammad A. Razzaque, Iftekher Islam Shovon, Shafkat Khan Siam, Shafiuzzaman K Khadem, Krishnendu Guha, Mayeen U Khandaker, Md. Noor-A-Rahim

机构 * organization= nasc Research, School of Computer Science \& IT, University College Cork , country = IE ； organization= School of Computing, Engineering ； Digital Technologies, Teesside University , country= UK ； organization= International Energy Research Centre, Tyndall National Institute, Cork , country = IE ； Radiation Technologies Group, CCDCU, Faculty of Engineering ； Technology, Sunway University , country = Malaysia ； organization= Department of Physics, College of Science, Korea University , country = Republic of Korea 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出基于软演员-评论家算法的排放感知强化学习策略，通过多目标奖励函数优化电动汽车充电调度，在EV2Gym平台上实现高达87%的碳排放减少和52%的可再生能源自消纳率。

Comments Submitted the Engineering Applications of Artificial Intelligence Journal (Elsevier)

SEA-Eval: A Benchmark for Evaluating Self-Evolving Agents Beyond Episodic Assessment

SEA-Eval: 超越情景评估的自进化智能体基准

Sihang Jiang, Lipeng Ma, Zhonghua Hong, Keyi Wang, Zhiyu Lu, Tengfei Wang, Shisong Chen, Jinghao Zhang, Tianjun Pan, Weijia Li, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出自进化智能体(SEA)的形式化定义及其最小充分架构进化飞轮，并构建首个专门评估SEA的基准SEA-Eval，通过顺序任务流设计量化进化增益、稳定性和隐式对齐收敛。

Toward Enactive Artificial Intelligence

走向生成式人工智能

Banafsheh Rafiee, Richard Sutton

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Department of Computing Science, University of Alberta, Canada（阿尔伯塔大学计算机科学系） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文主张将生成式认知方法融入人工智能，强调感知与行动不可分割、具身性和自主性，并指出强化学习在结构上与生成式原则存在共鸣但仍有差距。

A Pedestrian-Vehicle Interaction Benchmark and Annotation Framework for Unstructured Scenes via Uncalibrated Cameras

非标定相机下的非结构化场景行人-车辆交互基准与标注框架

Haoyang Peng, Qian Hu, Songan Zhang, Ming Yang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing（自动化与智能感知学院） ； Global Institute of Future Technology（未来技术全球研究院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 针对非结构化场景中行人-车辆交互数据稀缺的问题，提出基于非标定监控视频的标注框架PINNS数据集，包含多国多场景的密集交互轨迹与场景信息，以促进复杂混合交通中的轨迹预测研究。

Comments 10 pages, 8 figures; project page available at https://github.com/Songan-Lab

MR-LiDAR: A Multi-Resolution Roadside LiDAR Benchmark for Perception Diagnostics and Deployment Guidance

MR-LiDAR：用于感知诊断和部署指导的多分辨率路边激光雷达基准

Shunlai Cui, Peng Cao, Yuan Zhu, Yongjiang He, Jiacheng Yin, Xiao Huo, Gang Cao, Xiaobo Liu

机构 * Intelligent Comprehensive Transportation Key Laboratory of Sichuan Province（四川省智能综合交通运输重点实验室） 纠错

专题命中 Agent评测 ：planning(abstract)

AI总结 针对激光雷达选型缺乏实证基准的问题，提出MR-LiDAR多分辨率基准，通过控制光束数和分布等变量，系统分析其对感知性能的影响，并给出选型指导。

Comments 9 pages, 6 figures

Rectified strong core in Shapley-Scarf housing markets with indifferences

Shapley-Scarf住房市场中带无差异的修正强核

Jun Zhang

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 针对弱偏好下的Shapley-Scarf住房市场模型，提出修正强核概念，通过限制不受影响代理人的阻塞条件，保证非空性和帕累托效率，并介于弱核与强核之间。

Comments Substantial revision

PeerBTS: Incentivizing Effort in Strategyproof Peer Selection

PeerBTS: 在策略证明的同行选择中激励努力

Harper Lyon, Omer Lev, Nicholas Mattei

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 针对同行选择机制缺乏对评估努力激励的问题，提出PeerBTS机制，结合同行预测抽奖与现有机制，在保持贝叶斯纳什激励兼容的同时激励努力，并通过理论证明和模拟验证其有效性。

Scaling Up Occupancy-centric Driving Scene Generation: Dataset and Method

扩展以占据为中心的驾驶场景生成：数据集与方法

Bohan Li, Xin Jin, Hu Zhu, Hongsi Liu, Ruikai Li, Jiazhe Guo, Kaiwen Cai, Chao Ma, Yueming Jin, Hao Zhao, Xiaokang Yang, Wenjun Zeng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究院） ； School of Electronic Information and Electrical Engineering（电子信息与电气工程学院） ； Li Auto（力汽车） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Ningbo Key Laboratory of Spatial Intelligence and Digital Derivative（宁波空间智能与数字衍生实验室） ； Ningbo Institute of Digital Twin（宁波数字孪生研究院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：planning(abstract)

AI总结 针对占据数据稀缺问题，构建最大语义占据数据集Nuplan-Occ，并提出统一框架联合生成高质量语义占据、多视角视频和LiDAR点云，采用时空解耦架构及高斯泼溅稀疏点图渲染和传感器感知嵌入策略，实现高保真生成。

Comments IEEE TPAMI

Agent Manufacturing: Foundation-Model Agents as First-Class Industrial Entities

Agent制造：基础模型Agent作为一级工业实体

Yilei Zhang

机构 * University of Canterbury（坎特伯雷大学） 纠错

专题命中 其他Agent ：agent(title,title_cn)；autonomous agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Agent制造范式，即基础模型Agent通过解释开放目标、长程规划、调用工具和机器、与其他Agent及人类协商来协调生产，从而将工业中的人类协调认知工作自动化。

How Agentic AI Coding Assistants Become the Attacker's Shell

自主AI编码助手如何成为攻击者的Shell

Yue Liu, Yanjie Zhao, Yunbo Lyu, Ting Zhang, Haoyu Wang, David Lo

专题命中 其他Agent ：agentic(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文研究了自主AI编码助手因依赖未审查外部工件而面临提示注入攻击的风险，分析了攻击机制、流行程度、现有防御的局限，并提出了未来研究方向。

Fishbone: From One 3D Asset to a Million Controllable Edits

Fishbone: 从一个3D资产到百万可控编辑

Yumeng He, Xiaoying Wang, Peihao Li, Yanjia Huang, Joe Masterjohn, Jiajun Wu, Leonidas Guibas, Yin Yang, Ying Jiang, Chenfanfu Jiang

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； USC（南加州大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； TRI（技术研究院） ； Stanford（斯坦福大学） ； Utah（犹他大学） 纠错

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)

AI总结 提出一种统一的脊-肋表示方法Fishbone，支持通用网格的可控参数化变形、降阶动力学和动画，并构建了Fishbone-136K数据集，应用于可控3D生成、机器人学习数据增强等任务。

Comments 20 pages, 19 figures

AI, Digital Platforms, and the New Systemic Risk

人工智能、数字平台与新系统性风险

Philipp Hacker, Lilian Edwards, Atoosa Kasirzadeh

专题命中 其他Agent ：AI agent(abstract)

AI总结 本文借鉴金融、复杂系统理论、气候变化和网络安全领域的系统性风险研究，构建了理解AI、平台及混合系统治理中系统性风险的框架，指出欧盟AI法案和数字服务法案对系统性风险的界定存在局限，并提出了风险路径、四个风险层级及改革建议。

Comments Accepted for publication at ACM FAccT (2026)