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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。

2026-05-26 至 2026-05-26 共收录 315 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 规划决策 105 篇

2603.06687 2026-05-26 cs.CV cs.CL cs.ET cs.MM cs.RO 57%

TimeSpot: Benchmarking Geo-Temporal Understanding in Vision-Language Models in Real-World Settings

TimeSpot: 在真实世界场景中评估视觉语言模型的地理时间理解能力

Azmine Toushik Wasi, Shahriyar Zaman Ridoy, Koushik Ahamed Tonmoy, Kinga Tshering, S. M. Muhtasimul Hasan, Wahid Faisal, Tasnim Mohiuddin, Md Rizwan Parvez

机构 * Computational Intelligence and Operations Laboratory (CIOL), Bangladesh(计算智能与运筹实验室(CIOL),孟加拉国) Shahjalal University of Science and Technology (SUST), Sylhet, Bangladesh(沙赫jalal科学与技术大学(SUST),沙赫里尔,孟加拉国) North South University (NSU), Dhaka, Bangladesh(北南大学(NSU),达卡,孟加拉国) Qatar Computing Research Institute (QCRI), Doha, Qatar(卡塔尔计算研究中心(QCRI),多哈,卡塔尔)

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

AI总结 提出TimeSpot基准,通过1,455张全球图像评估视觉语言模型在时间属性(季节、月份、时段、日光相位)和地理属性(大洲、国家、气候带、环境类型、经纬度)上的推理能力,发现现有模型性能低下,尤其时间推理不足。

Comments Accepted to ICML 2026

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2508.19988 2026-05-26 cs.CL 57%

AgentCoMa: A Compositional Benchmark Mixing Commonsense and Mathematical Reasoning in Real-World Scenarios

AgentCoMa:一个混合常识与数学推理的现实场景组合基准

Lisa Alazraki, Lihu Chen, Ana Brassard, Joe Stacey, Hossein A. Rahmani, Marek Rei

机构 * Imperial College London(帝国理工学院伦敦分校) RIKEN(日本研究机构) University of Sheffield(谢菲尔德大学) University College London(伦敦大学学院)

专题命中 规划决策 :agentic(abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出AgentCoMa基准,测试大语言模型在组合常识与数学推理任务上的性能,发现模型在单独步骤上准确率高但组合后平均下降近30%。

Comments ACL 2026

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2502.10906 2026-05-26 cs.AI 57%

PCGRLLM: Large Language Model-Driven Reward Design for Procedural Content Generation Reinforcement Learning

PCGRLLM:面向程序化内容生成强化学习的大语言模型驱动奖励设计

In-Chang Baek, Sung-Hyun Kim, Sam Earle, Zehua Jiang, Jin-Ha Noh, Julian Togelius, Kyung-Joong Kim

机构 * Gwangju Institute of Science and Technology(光州科学技术院) New York University(纽约大学) Corresponding author(通讯作者)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出PCGRLLM架构,利用大语言模型和反馈机制生成奖励函数,在二维环境中实现故事到奖励的生成,性能接近人类水平。

Comments 14 pages, 8 figures, Acccepted to Transactions on Games

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2408.08399 2026-05-26 cs.LG cs.SY eess.SY 57%

Transformer-based few-shot learning for modeling Electricity Consumption Profiles with minimal data across thousands of domains

基于Transformer的少样本学习:以最少数据跨数千个领域建模电力消费曲线

Weijie Xia, Gao Peng, Chenguang Wang, Peter Palensky, Eric Pauwels, Pedro P. Vergara

机构 * Intelligent Electrical Power Grids (IEPG) Group(智能电力电网组) Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)(数学与信息学研究中心) Alliander N.V(Alliander公司)

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

AI总结 针对电力消费曲线建模中数据稀缺问题,提出一种结合Transformer和高斯混合模型的免微调少样本学习框架,仅需1.6%数据即可准确恢复复杂分布,优于现有方法。

Journal ref International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Volume/Issue (February 2026), Article 111575

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2605.24862 2026-05-26 cs.LG 57%

Unifying Value Alignment and Assignment in Cross-Domain Offline Reinforcement Learning with Heterogeneous Datasets

统一跨域离线强化学习中异构数据集的价值对齐与价值分配

Zhongjian Qiao, Jiafei Lyu, Chenjia Bai, Peisong Wang, Siyang Gao, Shuang Qiu

机构 * City University of Hong Kong Tencent Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences. Corresponding Author

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.LG

AI总结 针对异构跨域离线强化学习中价值误分配问题,提出V2A方法,通过时间一致模态表示学习和模态感知优势学习统一动力学对齐、价值对齐与价值分配,显著提升策略性能。

Comments Accepted at ICML 2026

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2605.24852 2026-05-26 cs.LG cs.SY eess.SY 57%

T2S-MPC: Time-Embedded Online Adaptive Model Predictive Control for Time-Varying Dynamics

T2S-MPC:面向时变动力学的时间嵌入在线自适应模型预测控制

Zeyu Shen, Zhuoyuan Wang, Laixi Shi

机构 * JHU Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University, MD, USA(约翰霍普金斯大学应用数学与统计学系) CMU Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, PA, USA(卡内基梅隆大学电气与计算机工程系)

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

AI总结 提出T2S-MPC框架,通过时间嵌入和双时间尺度更新在线学习残差动力学模型,实现快速时变环境下的自适应模型预测控制,在四旋翼任务中优于经典和神经MPC方法。

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2605.24598 2026-05-26 cs.AI cs.MA 57%

Hera: Learning Long-Horizon Coordination for Device-Cloud Collaborative LLM Agents

Hera: 面向设备-云协作LLM智能体的长时程协调学习

Yuxin Zhang, Mengxue Hu, Zheng Lin, Xiaoyi Fan, Fan Xie, Zihan Fang, Jing Yang, Wenjun Zhu, Zhiwen Chen, Chengfei Lv, Zhe Chen

机构 * Fudan University(复旦大学) Alibaba Group(阿里巴巴集团) The University of Hong Kong(香港大学) Shenzhen MSU-BIT University(深圳MSU-BIT大学) New York University(纽约大学) Universiti Malaya(马来亚大学) SpaceAIC Co., Ltd.(SpaceAIC公司)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出Hera,一种步骤级设备-云LLM智能体协调器,通过两阶段训练(模仿学习+强化学习)优化长时程任务的性能-成本帕累托前沿。

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2605.24538 2026-05-26 cs.CY cs.AI cs.MA 57%

Is Decentralized AI Governable? From Regulative Policy to Constitutive Protocol

去中心化AI是否可治理?从规制政策到构成性协议

Botao Amber Hu, Helena Rong

机构 * University of Oxford(牛津大学) New York University Shanghai(纽约大学上海校区)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文分析去中心化AI的六层堆栈,揭示其导致的治理真空(责任缺口和无力化缺口),并提出从基于政策的规范性治理转向基于协议的构成性治理,同时确立合法性、可争议性、透明性和非支配性四个伦理条件。

Comments Submitted for Ethics and Information Technology

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2605.21652 2026-05-26 cs.CV cs.AI 57%

Look-Closer-Then-Diagnose: Confidence-Aware Ultrasound VQA via Active Zooming

Look-Closer-Then-Diagnose: 通过主动缩放实现置信度感知的超声VQA

Yue Zhou, Erxuan Wu, Yikang Sun, Hongjoo Lee, Yuan Bi, Huixiong Xu, Nassir Navab, Zhongliang Jiang

机构 * Computer Aided Medical Procedures (CAMP)(计算机辅助医疗程序) TU Munich, Germany(慕尼黑工业大学,德国) Munich Center for Machine Learning (MCML)(慕尼黑机器学习中心) Munich, Germany(慕尼黑,德国) Zhongshan Hospital, Fudan University, China(复旦大学中山医院) The University of Hong Kong, Hongkong, China(香港大学,香港,中国)

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

AI总结 提出一个模拟超声医师认知流程的框架,通过“缩放-诊断”范式和基于组相对策略优化的不确定性感知奖励,提升超声视觉问答中病灶定位和诊断性能。

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2605.19938 2026-05-26 stat.ME cs.LG stat.ML 57%

Variance-Reduced Manifold Sampling via Polynomial-Maximization Density Estimation

通过多项式最大化密度估计的方差缩减流形采样

Serhii Zabolotnii

机构 * Department of Information, Multimedia Technologies and Design, Cherkasy State Business College(切爾卡西州商業學院信息、多媒體技術與設計系) State Scientific Research Institute of Armament and Military Equipment Testing and Certification(武器和軍事設備測試和認證國家科學研究 institutes) Department of Cybernetics and Applied Mathematics, Uzhhorod National University(烏茲霍羅德國家大學自動控制與應用數學系)

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

AI总结 针对隐式定义流形上的均匀采样问题,提出一种基于多项式最大化矩估计的密度估计模块PMM-MASEM,通过门控机制在非平坦间距分布下替代传统插件估计,降低密度均方误差22-36%。

Comments 16 pages, 5 figures, 3 tables. Code supplement: https://github.com/SZabolotnii/Ku-PMM-MASEM-code-supplement

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2603.00177 2026-05-26 cs.CR cs.HC cs.LG 57%

Detecting Cognitive Signatures in Typing Behavior for Non-Intrusive Authorship Verification

通过打字行为检测认知特征以实现非侵入式作者验证

David Condrey

机构 * Writerslogic, Inc.(Writerslogic公司)

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

AI总结 利用大规模击键数据集中的认知负荷相关性(CLC)区分真实创作与机械转录,提出一种仅收集时间元数据的非侵入式验证框架,在保护隐私的同时实现85-95%的判别准确率,并证明认知特征对时序伪造攻击具有鲁棒性。

Comments 7 pages

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2509.12194 2026-05-26 cs.AI cs.CV 57%

Teaching large language models to reason like expert diagnosticians

教会大型语言模型像专家诊断医生一样推理

Thomas A. Buckley, Riccardo Conci, Peter G. Brodeur, Jason Gusdorf, Sourik Beltrán, Bita Behrouzi, Byron Crowe, Jacob Dockterman, Muzzammil Muhammad, Sarah Ohnigian, Andrew Sanchez, James A. Diao, Aashna P. Shah, Daniel Restrepo, Eric S. Rosenberg, Andrew S. Lea, Emily Glanton, Kimberly LeBlanc, Undiagnosed Diseases Network, Marinka Zitnik, Scott H. Podolsky, Zahir Kanjee, Raja-Elie E. Abdulnour, Jacob M. Koshy, Adam Rodman, Arjun K. Manrai

机构 * Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School(哈佛医学院生物医学信息学系) Department of Medicine, Beth Israel Deaconess Medical Center(贝塞斯达医院内科部) The Mongan Institute, Massachusetts General Hospital(麻省总医院蒙根研究所) Division of Gastroenterology, Brigham and Women’s Hospital(布里洛妇女医院胃肠病科) Department of Medicine, Brigham and Women’s Hospital(布里洛妇女医院内科部) Department of Medicine, Massachusetts General Hospital(麻省总医院内科部) Department of Pathology, Massachusetts General Hospital(麻省总医院病理学部) Department of Health Humanities and Bioethics, University of Rochester School of Medicine and Dentistry(罗切斯特大学医学院和牙科学院健康人文与生物伦理学部) Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University(哈佛大学凯普纳人工智能研究所) Center for the History of Medicine, Countway Library of Medicine, Harvard Medical School(哈佛医学院医学史中心,考特维图书馆) Department of Global Health and Social Medicine, Harvard Medical School(哈佛医学院全球健康与社会医学部) Division of Pulmonary and Critical Care Medicine, Brigham and Women’s Hospital(布里洛妇女医院呼吸科和重症医学科)

专题命中 规划决策 :agentic(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出 Dr. CaBot 代理 AI 系统,通过生成基于初始病例描述的幻灯片演示来模拟专家诊断推理,并在 NEJM CPC 和 NIH 未诊断疾病网络病例上取得优于前沿模型的表现,同时发布 CPC-Bench 基准以促进临床 AI 发展。

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2605.24449 2026-05-26 cs.RO cs.LG 57%

Vision-Guided Outdoor Flight and Obstacle Evasion via Reinforcement Learning

基于强化学习的视觉引导户外飞行与避障

Shiladitya Dutta, Aayush Gupta, Varun Saran, Avideh Zakhor

机构 * College of Engineering, Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California Berkeley(加州大学伯克利分校工程学院电气工程与计算机科学系)

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

AI总结 提出一种基于立体视觉深度和视觉惯性里程计的传感器运动策略,通过强化学习和特权学习在仿真中训练,实现零样本迁移到未知户外环境和无人机平台进行自主避障导航。

Comments Published in IEEE Robotics and Automation Letters, vol 11, no 2. Presented at the IEEE International Conference on Robotics and Automation 2026

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2605.24406 2026-05-26 cs.LG 57%

A Unified Python Framework for Direct PPO-based Control of AHUs with Economizer Logic and CO2-Constrained Ventilation

一个统一的Python框架:基于直接PPO的AHU控制,包含节能器逻辑和CO2约束通风

Erfan Haghighat Damavandi, Davide Papurello, Mahdi Alibeigi, Armin Keshavarz, Simone Canevarolo, Marco Condo

机构 * Research and Development Department Owtana Tech- Turin, Italy(Owtana科技研发部,意大利都灵) Department of Energy Politecnico di Torino- Turin, Italy(都灵理工学院能源部,意大利都灵) Department of Energy University of Tehran- Tehran, Iran(伊朗德黑兰大学能源部,伊朗德黑兰) Department of Energy Sharif University of Technology- Tehran, Iran(伊朗谢赫大学能源部,伊朗德黑兰)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出一个基于深度强化学习和PPO算法的统一Python框架,通过层次流逻辑和焓基节能器实现AHU的节能控制,在保证CO2浓度不超限的同时提升温度稳定性和能效。

Comments 10 pages, 7 figures

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2605.24343 2026-05-26 cs.AI 57%

Adaptive Human-AI Coordination via Hierarchical Action Disentanglement

通过层次化动作解耦实现自适应人机协作

Adnan Ahmad, Bahareh Nakisa, Mohammad Naim Rastgoo

机构 * School of Information Technology(信息科技学院) Deakin University(迪金大学) Faculty of Information Technology(信息科技学院) Monash University(莫纳什大学)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出内在动作解耦(IAD)框架,利用深度层次强化学习学习伙伴感知的低层动作序列,通过内在奖励鼓励动作解耦,实现与多样伙伴的自适应协调。

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2605.24261 2026-05-26 cs.LG cs.SY eess.SY 57%

Optimizing Digital Therapeutic Interventions: Online Learning under Endogenous Adherence

优化数字治疗干预:内源性依从性下的在线学习

Eric Pulick, Stephanie Carpenter, Matthew Buman, Yonatan Mintz

机构 * Department of Industrial and Systems Engineering, University of Wisconsin-Madison(威斯康星大学麦迪逊分校工业与系统工程系) College of Health Solutions, Arizona State University(亚利桑那州立大学健康解决方案学院)

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

AI总结 针对慢性病数字治疗中患者依从性受推荐和过去依从性影响的问题,提出一个包含线性动力系统和logit链接的决策支持框架,并设计基于乐观主义的UCB-BOLD算法实现亚线性遗憾。

Comments 48 pages, 6 figures

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2605.24218 2026-05-26 cs.CL 57%

QUEST: Training Frontier Deep Research Agents with Fully Synthetic Tasks

QUEST:使用完全合成任务训练前沿深度研究代理

Jian Xie, Tianhe Lin, Zilu Wang, Yuting Ning, Yuekun Yao, Tianci Xue, Zhehao Zhang, Zhongyang Li, Kai Zhang, Yufan Wu, Shijie Chen, Boyu Gou, Mingzhe Han, Yifei Wang, Vint Lee, Xinpeng Wei, Xiangjun Wang, Yu Su, Huan Sun

机构 * The Ohio State University(俄亥俄州立大学) Amazon AGI SF Lab(亚马逊人工智能SF实验室)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出QUEST系列模型,通过统一规则树合成训练数据,结合中训练、监督微调和强化学习,使开放模型在深度研究任务上接近或超越闭源前沿代理。

Comments Work in Progress

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2605.23987 2026-05-26 cs.AI cs.RO 57%

Beyond Predefined Learning Objects: A Thinking-Learning Interaction Model for Up-to-Date Autonomous Robot Learning

超越预定义学习对象:面向最新自主机器人学习的思维-学习交互模型

Hong Su

机构 * School of Computer Science, Chengdu University of Information Technology(成都信息科技大学计算机学院)

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

AI总结 针对自主机器人在开放环境中无法依赖预定义学习对象的问题,提出一种思维-学习交互模型,通过思维指导学习(识别变化、选择证据、组织训练、规划验证)和学习促进思维(更新知识、经验、策略、推理)的双向机制,实现输入特征发现、输出类别扩展、模型更新和动作例程重构,实验验证了模型在特征适应、新类别形成、模型更新和动作优化上的有效性。

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2605.23949 2026-05-26 cs.MA cs.AI 57%

SODE: Analyzing Social Dynamics in LLM Agents

SODE:分析LLM智能体中的社会动态

Inseo Jung, Yoonseok Oh, Kyungryul Back, Jinkyu Kim, Jungbeom Lee

机构 * Department of Computer Science, Korea University(韩国大学计算机科学系)

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

AI总结 提出SODE框架,通过直接互惠、间接互惠和群体动态三个进化维度评估LLM智能体的社会行为,发现指令调优模型存在被动顺从问题,推理模型则因短视优化破坏长期合作,并展示长期框架可激发推理模型的互惠能力。

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2602.02009 2026-05-26 cs.LG 57%

Logic-Guided Vector Fields for Constrained Generative Modeling

逻辑引导的向量场用于约束生成建模

Ali Baheri

机构 * Rochester Institute of Technology(罗切斯特理工学院)

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

AI总结 提出逻辑引导向量场(LGVF)框架,通过可微逻辑约束松弛注入流匹配生成模型,结合训练时逻辑损失和推理时梯度调整,在三个约束生成案例中减少59-82%的约束违反。

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2509.13389 2026-05-26 cs.AI 57%

From Next Token Prediction to (STRIPS) World Models

从下一个词预测到(STRIPS)世界模型

Carlos Núñez-Molina, Vicenç Gómez, Hector Geffner

机构 * RWTH Aachen University, Germany(亚琛工业大学,德国) Universitat Pompeu Fabra, Spain(庞培法华大学,西班牙)

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

AI总结 研究下一个词预测能否产生支持规划的世界模型,提出STRIPS Transformer和标准Transformer两种架构,在五个经典规划领域评估训练准确率、泛化能力和规划性能。

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2605.25414 2026-05-26 cs.RO 50%

How to Mitigate the Distribution Shift Problem in Robotics Control: A Robust and Adaptive Approach Based on Offline to Online Imitation Learning

如何缓解机器人控制中的分布偏移问题:一种基于离线到在线模仿学习的鲁棒自适应方法

Hyung-Suk Yoon, Seung-Woo Seo

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, Seoul National University, Seoul, South Korea(电子与计算机工程系,首尔国立大学,首尔,韩国)

专题命中 规划决策 :agent(abstract)

AI总结 提出一种鲁棒离线到自适应在线模仿学习框架,通过离线阶段利用判别器扩展状态-动作覆盖和在线阶段自监督模仿学习,缓解分布偏移问题。

Comments 8 pages, 2 figures

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2605.25326 2026-05-26 cs.CV 50%

Perceive-then-Plan: Layout-as-Policy for Monocular 3D Scene Layout Estimation

感知-然后-规划:以布局为策略的单目3D场景布局估计

Junwei Zhou, Yu-Wing Tai

机构 * Department of Computer Science(计算机科学系) Dartmouth College(达特茅斯学院)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 提出Perceive-then-Plan框架,通过视觉语言模型将单目3D布局估计转化为感知与迭代规划问题,以布局为策略(LaP)学习动作序列逐步优化场景假设,生成更物理一致且与观测对齐的3D布局。

Comments 21 pages

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2510.06351 2026-05-26 cs.RO 50%

A Formal gatekeeper Framework for Safe Dual Control with Active Exploration

具有主动探索的安全双重控制的正式门控框架

Kaleb Ben Naveed, Devansh R. Agrawal, Dimitra Panagou

机构 * Department of Robotics, University of Michigan(密歇根大学机器人系) Department of Aerospace Engineering, University of Michigan(密歇根大学航空航天工程系)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 提出一个集成鲁棒规划与主动探索的框架,通过门控机制仅在可验证改进且不牺牲安全时进行探索,实现安全与不确定性降低的平衡。

Comments Accepted at American Control Conference (ACC) 2026

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2506.23700 2026-05-26 eess.IV cs.CV 50%

MedSAM-CA: A CNN-Augmented ViT with Attention-Enhanced Multi-Scale Fusion for Medical Image Segmentation

MedSAM-CA:一种用于医学图像分割的CNN增强型ViT与注意力增强多尺度融合方法

Peiting Tian, Xi Chen, Haixia Bi, Fan Li

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 提出MedSAM-CA,通过卷积注意力增强边界细化网络和注意力增强特征融合块,在低资源条件下微调预训练MedSAM模型,实现高精度医学图像分割。

Comments Withdrawn by the authors because the current version requires substantial revision in the description of the experimental settings and data preprocessing procedures. The manuscript should not be cited in its current form

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2605.25218 2026-05-26 cs.NI 50%

K8S Power Irrigation: Deep Reinforcement Learning for Performance-Aware Power Efficiency of Kubernetes Cloud-Native Microservices

K8S Power Irrigation: 面向性能感知的Kubernetes云原生微服务能效的深度强化学习

Zouhir Bellal, Laaziz Lahlou, Nadjia Kara, Timothy Murphy, Tan Phat Nguyen

专题命中 规划决策 :agent(abstract)

AI总结 提出一种分层强化学习控制器K8SPI,通过联合优化CPU核心和末级缓存频率,在保证性能违规率低于2-3%的同时降低节点功耗23-30%。

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2605.25009 2026-05-26 cs.CV 50%

ClueAegis: Heuristic-to-Reasoning Cognitive-skill Learning for Unified Evidence-based Synthetic Image Detection

ClueAegis:面向统一基于证据的合成图像检测的启发式到推理认知技能学习

Huangsen Cao, Hongkang Chu, Yuxi Li, Ying Zhang, Chen Li, Jing Lyu, Yongwei Wang, Yu Zhao, Fei Wu

机构 * Zhejiang University(浙江大学) WeChat Vision, Tencent Inc(腾讯微信视觉实验室) University of the Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)

专题命中 规划决策 :agentic(abstract)

AI总结 针对现有合成图像检测方法缺乏结构化取证推理的问题,提出一种启发式到推理的认知技能学习框架ClueAegis,通过两阶段智能体流程实现技能选择与证据引导推理,在跨域泛化和鲁棒性上达到最优性能。

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2605.24924 2026-05-26 cs.RO 50%

Dynamic Neural Koopman Distillation for Real-Time Robot Control Using Diffusion Models

动态神经Koopman蒸馏:基于扩散模型的实时机器人控制

Lei Zheng, Peiqi Yu, Zengqi Peng, Changliu Liu, Armin Lederer

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore(国立新加坡大学电子与计算机工程系) Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学电子与计算机工程系) Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学机器人与自主系统方向)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 提出动态神经Koopman蒸馏框架,将多步扩散推理蒸馏为单步前向传递,通过因子化动态Koopman层保留多模态表达能力,在D4RL MuJoCo和物理机器人上实现毫秒级延迟的闭环控制。

Comments 8 pages, 5 figures

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2605.24813 2026-05-26 cs.RO cs.SY eess.SY 50%

Manifold-Constrained MPPI: Real-Time Sampling-Based Control Under Hard Constraints

流形约束MPPI:硬约束下的实时采样控制

Seulchan Lee, Sanghyun Kim

机构 * School of Mechanical Engineering, Kyung Hee University(京畿大学机械工程学院) Advanced Institute of Convergence Technology(融合技术高级研究院)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 提出流形约束MPPI(MC-MPPI),通过变分自编码器学习约束流形的低维表示,结合二次规划控制器,实现实时硬约束满足。

Comments International Journal of Control, Automation, and Systems

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2605.24655 2026-05-26 eess.SP 50%

Simulation-Driven Ensemble Machine Learning for Robust and Generalizable Path Loss Prediction

基于仿真驱动的集成机器学习实现鲁棒且泛化的路径损耗预测

Ahmed P. Mohamed, Byunghyun Lee, Yaguang Zhang, Christopher R. Anderson, David J. Love, James V. Krogmeier

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 提出一种集成机器学习框架,结合激光雷达仿真数据和SMOTE数据增强技术,解决测量数据稀缺下的路径损耗预测问题,在跨环境泛化中平均绝对误差降低高达50%。

Comments Preprint submitted to IEEE Transactions on Wireless Communications

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