AI Agent

Dynamic Mixture of Progressive Parameter-Efficient Expert Library for Lifelong Robot Learning

动态渐进式参数高效专家库混合用于终身机器人学习

Yuheng Lei, Sitong Mao, Shunbo Zhou, Hongyuan Zhang, Xuelong Li, Ping Luo

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） ； Huawei Cloud Computing Technologies（华为云计算技术） ； Ola Dimensions ； HKU Shanghai Intelligent Computing Research Center（香港大学上海智能计算研究中心） 纠错

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

AI总结 针对终身学习中任务标识不可用和知识隔离问题，提出动态渐进式参数高效专家库混合（DMPEL），通过构建低秩专家库和轻量路由器实现灵活的前向迁移，并引入专家系数回放缓解遗忘，在LIBERO基准上以最少可训练参数和存储超越现有方法。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research (TMLR) at https://openreview.net/forum?id=MHVBrjS8cG . Code is available at https://github.com/HarryLui98/DMPEL

Are LLMs Socially Adaptive? Contrasting Belief Evolution in Large Language Models and Humans

大型语言模型是否具有社会适应性？对比大型语言模型与人类的信念演化

Yu Lei, Hao Liu, Chengxing Xie, Songjia Liu, Zhiyu Yin, Canyu Chen, Guohao Li, Philip Torr, Zhen Wu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences（心理与认知科学系） ； College AI（人工智能学院） ； School of Management（管理学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Northwestern University（西北大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于社会心理学的仿真基准FairMindSim和信念-奖励对齐行为演化模型BREM，通过连续经济游戏对比人类与LLM的决策动态，发现中等能力模型表现出过度惩罚的刚性攻击性，而前沿模型随推理能力提升趋向人类式的克制与宽容。

Comments KDD 2026 Oral

Tight Guarantees in the Commons

公共资源中的紧保证

Anna Bogomolnaia, Hervé Moulin

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种无上下文依赖的公共资源模型，通过紧保证对（tight guarantees）刻画代理人在仅知自身类型时的公平份额上下界，并应用于多个微观经济模型以验证或提出新的分配规则。

Comparative evaluation of photogrammetric reconstruction methods and 3D Gaussian Splatting for road surface roughness analysis

摄影测量重建方法与3D高斯泼溅用于路面粗糙度分析的比较评估

Marouane Elmegdar, Teng Xiao

机构 * School of International Education, Hubei University of Technology（湖北工业大学国际教育学院） ； School of Computer Science, Hubei University of Technology（湖北工业大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究比较了COLMAP、Meshroom、Metashape和3D高斯泼溅四种重建方法，评估它们从智能手机图像估计路面粗糙度的能力，结果表明COLMAP对微纹理最敏感，而开源方法适用于低成本路面监测。

Comments accepted by RSMIP 2026

EvaluatAR: A Cross-Device Evaluation Framework for Rapid Prototyping of Bystander PETs in AR

EvaluatAR: 用于AR中旁观者隐私增强技术快速原型设计的跨设备评估框架

Syed Ibrahim Mustafa Shah Bukhari, Matthew Corbett, Bo Ji, Brendan David-John

专题命中 Agent评测 ：workflow(abstract)

AI总结 提出EvaluatAR框架，通过记录-回放工作流标准化传感器数据和视觉刺激，实现跨设备、低开销的旁观者隐私增强技术快速评估，并在HoloLens 2等设备上验证其有效性。

Comments Proceedings on Privacy Enhancing Technologies (PoPETs) 2026

HPC-vQPU: A Service-Export Architecture for Virtual QPUs on Batch-Scheduled HPC Systems

HPC-vQPU：面向批调度HPC系统上虚拟QPU的服务导出架构

Shusen Liu, Pascal Jahan Elahi, Ugo Varetto

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 针对HPC系统缺乏交互式量子后端接口的问题，提出HPC-vQPU架构，通过分离云侧控制面与HPC执行面，利用拓扑和校准感知的设备快照实现批调度环境下的虚拟QPU服务，实验验证了其低开销、高保真和容错性。

Comments 29 pages, 5 figures

Conf-Gen: Conformal Uncertainty Quantification for Generative Models

Conf-Gen: 生成模型的共形不确定性量化

Gabriel Loaiza-Ganem, Kevin Zhang, Wei Cui, Marc T. Law, Kin Kwan Leung

机构 * layer6ai-labs（layer6ai实验室） 纠错

专题命中 其他Agent ：AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Conf-Gen框架，通过共形风险控制适配生成任务，统一并扩展了共形预测在大型语言模型等生成模型中的应用，并在图像生成、对话AI和AI代理等新领域提供了形式化保证。

Comments ICML 2026

Who Does Your AI Work For? Designing Conversational Agents as Digital Fiduciaries

你的AI为谁工作？将对话代理设计为数字受托人

Jacob Erickson

专题命中 其他Agent ：AI agent(abstract)

AI总结 本文提出将对话式AI代理视为数字受托人，通过引入受托设计原则，建立类似法律受托责任的标准，以统一信任与问责机制。

Comments To appear in the proceedings of the 8th ACM Conference on Conversational User Interfaces (CUI '26)