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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。

2026-06-03 至 2026-06-03 共收录 298 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 工具调用 19 篇

2606.03762 2026-06-03 cs.LG cs.AI 86%

Tool-Aware Optimization with Entropy Guidance for Efficient Agentic Reinforcement Learning

基于熵引导的工具感知优化用于高效智能体强化学习

Hongye Cao, Nuo Yan, Haoyuan Deng, Ziwei Wang, Tianpei Yang, Jing Huo, Yuyao Zhang, Yang Gao

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University(南京大学新型软件技术国家重点实验室) Nanyang Technological University(南洋理工大学) China Mobile NineVerse Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd.(中国移动九章人工智能技术(北京)有限公司) Institute of Artificial Intelligence, NineVerse(九章人工智能研究院)

专题命中 工具调用 :agentic(title,abstract);tool use(abstract);tool-use(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出TAO-RL框架,通过工具感知轨迹过滤和熵引导探索解决智能体强化学习中工具使用导致的训练不稳定问题,在7个推理基准上优于现有方法。

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2606.02132 2026-06-03 cs.AI 85%

Learning When Not to Act: Mitigating Tool Abuse in Agentic Reinforcement Learning

学习何时不行动:缓解智能体强化学习中的工具滥用

Liuji Chen, Dianxing Tang, Xing Shi, Dingshuo Chen, Qiang Liu, Shu Wu, Liang Wang

机构 * NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(NLPR,自动化研究所,中国科学院) ByteDance(字节跳动) Zhejiang University(浙江大学)

专题命中 工具调用 :agentic(title,abstract);tool use(abstract);tool-use(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出EAPO框架,通过引入无工具轨迹、难度感知奖励塑造和置信度感知令牌重加权,在数学和知识密集型推理任务中减少工具滥用,同时提升准确率-效率权衡。

Comments Under review

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2606.03657 2026-06-03 cs.AI 84%

Diagnosing Knowledge Gaps in LLM Tool Use: An Agentic Benchmark for Novel API Acquisition

诊断大语言模型工具使用中的知识缺口:面向新API获取的智能体基准

Jinnuo Liu, Yue Peng, Jinhan Niu, Hongyi Wen

机构 * NYU Shanghai(纽约大学上海分校)

专题命中 工具调用 :tool use(title);agentic(title);分类 cs.AI

AI总结 提出 NovelAPIBench 基准,通过动态发现新API、分解知识包并生成可执行任务,诊断模型在API使用中的六类错误,发现检索与参数调优互补。

Comments 37 pages, 12 figures

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2606.00096 2026-06-03 cs.CV cs.AI 83%

Diversity Over Frequency: Rethinking Tool Use in Visual Chain-of-Thought Agents

多样性优于频率:重新思考视觉思维链智能体中的工具使用

Dong-Hee Kim, Reuben Tan, Donghyun Kim

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) University of Cambridge(剑桥大学) University of Toronto(多伦多大学)

专题命中 工具调用 :tool use(title,abstract);tool-use(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文研究视觉思维链智能体在复杂推理任务中的工具使用,发现工具使用崩溃现象,并提出熵正则化方法通过鼓励多样化探索提升推理性能。

Comments Presented in ICML 2026

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2604.20316 2026-06-03 cs.LG 79%

R2IF: Aligning Reasoning with Decisions via Composite Rewards for Interpretable LLM Function Calling

R2IF: 通过复合奖励对齐推理与决策以实现可解释的LLM函数调用

Aijia Cheng, Kailong Wang, Ling Shi, Yongxin Zhao

机构 * Shanghai Key Laboratory of Trustworthy Computing, East China Normal University, Shanghai, China(上海可信计算实验室,华东师范大学,上海,中国) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

专题命中 工具调用 :function calling(title,abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出R2IF框架,通过复合奖励(格式/正确性约束、思维链有效性奖励和规范-修改-价值奖励)和GRPO优化,对齐推理过程与工具调用决策,在BFCL/ACEBench上提升函数调用准确性和可解释性。

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2606.02963 2026-06-03 cs.LG 77%

KForge: LLM-Driven Cross-Platform Kernel Generation for AI Accelerators

KForge:面向AI加速器的LLM驱动跨平台内核生成

Taras Sereda, Burak Bartan, Ankita Nayak, Tom St. John, Natalie Serrino, Zain Asgar

机构 * Gimlet Labs Inc(Gimlet实验室)

专题命中 工具调用 :agent(abstract);agentic(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出KForge框架,通过两个协作的LLM代理(生成代理和性能分析代理)迭代优化,自动生成跨平台高性能内核,在NVIDIA B200和Intel Arc B580上分别实现2.12%的吞吐量提升和5.13倍的几何平均加速。

Comments Accepted at ISCA 2026 Workshop MLArchSys

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1105.3351 2026-06-03 cs.NE cs.SY eess.SY math.OC 71%

Splitting method for spatio-temporal search efforts planning

时空搜索努力规划的拆分方法

Chouchane Mathieu, Paris Sébastien, Le Gland François, Ouladsine Mustapha

专题命中 工具调用 :planning(title)

AI总结 提出基于广义拆分方法的新型随机优化算法,用于最大化检测智能随机移动目标的概率,无需状态空间离散化且能处理多种约束。

Comments Article rejected

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2606.03804 2026-06-03 cs.LG 57%

Easy-to-Use Shielding for Reinforcement Learning

易于使用的强化学习屏蔽技术

Stefan Pranger, Bettina Könighofer

机构 * Institute of Information Security, Graz University of Technology(信息安全研究所,格拉茨技术大学)

专题命中 工具调用 :workflow(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出tempestpy库,将形式化屏蔽合成集成到Gymnasium API中,降低强化学习安全探索的门槛,并扩展了随机多人博弈的屏蔽算法。

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2606.03054 2026-06-03 cs.AI 57%

ToolGate: Token-Efficient Pre-Call Control for Tool-Augmented Vision-Language Agents

ToolGate: 面向工具增强视觉语言智能体的令牌高效预调用控制

Anjie Liu, Yan Song, Zhixun Chen, Ziqin Gong, Zhongwei Yu, Jun Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科学与技术大学(广州)) University College London(伦敦大学学院) AI Lab, The Yangtze River Delta(长江三角洲人工智能实验室)

专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对工具增强视觉语言智能体中工具调用成本高且不必要的问题,提出轻量级外部控制器ToolGate,通过轨迹文本和结构特征预测执行/跳过决策,在降低令牌成本的同时保持或提升准确率。

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2605.24253 2026-06-03 cs.CV cs.AI cs.IR 57%

CRISP -- Clustering-Based Redundancy-Reduced Instance Sampling for Pathology Case Representation and Retrieval

CRISP -- 基于聚类的冗余减少实例采样用于病理病例表示与检索

Zahra Rahimi Afzal, Wataru Uegami, Saghir Alfasly, Wenchao Han, Saba Yasir, Judy C. Boughey, Matthew P. Goetz, Krishna R. Kalari, H. R. Tizhoosh

机构 * Kimia Lab, Department of Artificial Intelligence & Informatics, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA(Kimia实验室,人工智能与信息学系,梅奥诊所,罗切斯特,明尼苏达州,美国) DICE Lab, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois Chicago, IL, USA(DICE实验室,电气与计算机工程系,伊利诺伊大学芝加哥分校,伊利诺伊州,美国) MD Kimia Lab, Department of Artificial Intelligence & Informatics, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA(MD Kimia实验室,人工智能与信息学系,梅奥诊所,罗切斯特,明尼苏达州,美国) PhD Kimia Lab, Department of Artificial Intelligence & Informatics, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA(PhD Kimia实验室,人工智能与信息学系,梅奥诊所,罗切斯特,明尼苏达州,美国) Division of Computational Pathology and Informatics, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA(计算病理学与信息学部,梅奥诊所,罗切斯特,明尼苏达州,美国) Department of Laboratory Medicine and Pathology, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA(实验室医学与病理学系,梅奥诊所,罗切斯特,明尼苏达州,美国) Department of Breast and Melanoma Surgical Oncology, Comprehensive Cancer Center, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA(乳腺和黑色素瘤外科肿瘤学系,综合癌症中心,梅奥诊所,罗切斯特,明尼苏达州,美国) Department of Oncology, Comprehensive Cancer Center, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA(肿瘤学系,综合癌症中心,梅奥诊所,罗切斯特,明尼苏达州,美国) PhD H.R. Tizhoosh

专题命中 工具调用 :planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出CRISP无监督框架,通过聚类和冗余减少采样整合病例内多张全切片图像,构建紧凑代表性补丁集用于病例级检索,在乳腺癌数据集上匹配或超越现有标准。

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2602.10387 2026-06-03 cs.DB cs.AI 57%

Test-Time Optimization of Physical Query Plans with LLMs

基于LLM的物理查询计划测试时优化

Mehmet Hamza Erol, Xiangpeng Hao, Federico Bianchi, Ciro Greco, Jacopo Tagliabue, James Zou

机构 * Stanford University(斯坦福大学) University of Wisconsin-Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) TogetherAI Bauplan

专题命中 工具调用 :workflow(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出DBPlanBench框架,利用LLM在测试时通过语义推理和进化搜索优化物理查询计划,在OLAP查询中实现1.05-1.12倍中位数加速,并支持小规模到大规模的迁移。

Comments Code is available at: https://github.com/BauplanLabs/DBPLANBENCH

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2606.03405 2026-06-03 cond-mat.mtrl-sci 50%

Quantum annealing for materials

量子退火在材料科学中的应用

Alfredo Fiorentino, Nicola Marzari

专题命中 工具调用 :workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种基于路径积分分子动力学的量子退火实现方法,用于高效寻找势能面的全局最小值,并通过经验力场或机器学习原子间势能模拟多种原子系统,展示了其在全局优化和量子结构搜索中的性能。

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2605.05140 2026-06-03 q-fin.CP 50%

A Practical Guide to Strip Caplet Volatilities

Caplet剥离过程中可能出现什么问题?

Fabien Le Floc'h

专题命中 工具调用 :workflow(abstract)

AI总结 本文研究从报价的cap波动率中恢复caplet波动率期限结构的问题,提出了一个实用的工作流程,包括基于时间价值单调性的输入数据筛选、异常值修正、非自举剥离方法、经典自举方法以及全局搜索方法,并分析了病理情况。

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2510.01698 2026-06-03 cs.IR cs.MM cs.SD eess.AS 50%

TalkPlay-Tools: Conversational Music Recommendation with LLM Tool Calling

TalkPlay-Tools: 基于大语言模型工具调用的对话式音乐推荐

Seungheon Doh, Keunwoo Choi, Juhan Nam

机构 * KAIST(韩国科学技术院) talkpl.ai

专题命中 工具调用 :planning(abstract)

AI总结 提出一种基于LLM工具调用的统一检索-重排序流水线,通过布尔过滤、稀疏检索、稠密检索和生成式检索的组合,实现端到端的对话式音乐推荐。

Comments Accepted for publication at The Workshop on AI for Music, Neural Information Processing Systems (NeurIPS-AI4Music)

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1103.1861 2026-06-03 math.NA cs.NA math.PR stat.AP 50%

Distinguishing and integrating aleatoric and epistemic variation in uncertainty quantification

不确定性量化中偶然变异与认知变异的区分与整合

Kamaljit Chowdhary, Paul Dupuis

专题命中 工具调用 :tool use(abstract)

AI总结 提出利用风险敏感积分与相对熵的对偶性,结合多项式混沌展开,在已知、近似已知或非随机变量分布下量化系统不确定性,并给出方差和超越概率的显式界。

Comments 37 pages, 15 figures

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1206.2866 2026-06-03 physics.soc-ph cs.CE cs.SY eess.SY 50%

Efficient scheduling using complex networks

利用复杂网络的高效调度

Osamu Yamaguchi, Soumen Roy, Raissa M. D'Souza

专题命中 工具调用 :planning(abstract)

AI总结 针对钢铁制造模型中的生产调度问题,提出一种结合复杂网络统计物理与深度优先搜索的新方法,生成高效灵活的调度方案,优于实际随机调度。

Comments 4 pages, 7 figures

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0801.4172 2026-06-03 math.NA cs.NA stat.AP stat.CO 50%

Computational aspects and applications of a new transform for solving the complex exponentials approximation problem

求解复指数逼近问题的新变换的计算方面与应用

Piero Barone

专题命中 工具调用 :tool use(abstract)

AI总结 针对复指数逼近问题,提出一种基于矩的新变换,并开发算法应用于核磁共振谱分析、时间序列插值外推及矩形状重建。

Comments 28 pages, 20 figures

Journal ref Digital Signal processing 20 (2010) 724-735

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1103.0733 2026-06-03 eess.SY cs.SY 50%

Scalable Approach to Uncertainty Quantification and Robust Design of Interconnected Dynamical Systems

互连动力系统不确定性量化与鲁棒设计的可扩展方法

Andrzej Banaszuk, Vladimir A. Fonoberov, Thomas A. Frewen, Marin Kobilarov, George Mathew, Igor Mezic, Alessandro Pinto, Tuhin Sahai, Harshad Sane, Alberto Speranzon, Amit Surana

专题命中 工具调用 :planning(abstract)

AI总结 针对互连动力系统中的动态不确定性,提出一种可扩展的建模、分析与设计方法,通过案例研究(如目标跟踪、轨迹规划、建筑能耗和电力网络稳定性)验证其高效量化与鲁棒设计能力。

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0807.2939 2026-06-03 math.NA cs.NA 50%

Phase Lag Sensitivity Analysis for Numerical Integration

数值积分的相位滞后灵敏度分析

D. S. Vlachos, Z. A. Anastassi, T. E. Simos

专题命中 工具调用 :tool use(abstract)

AI总结 提出一种基于相位滞后函数一阶导数在拟合频率处为零的新技术,改进指数拟合数值方法在振荡问题中的性能。

Comments 10 pages, 2 figures

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2. 规划决策 83 篇

2606.03965 2026-06-03 cs.CL cs.AI 91%

Agentic Chain-of-Thought Steering for Efficient and Controllable LLM Reasoning

Agentic Chain-of-Thought Steering:实现高效且可控的LLM推理

Yu Xia, Zhouhang Xie, Xin Xu, Byungkyu Kang, Prarit Lamba, Xiang Gao, Julian McAuley

专题命中 规划决策 :agentic(title,title_cn);agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出Agentic Chain-of-Thought Steering (ACTS)方法,通过强化学习训练控制器智能体在推理过程中自适应地选择推理策略和引导短语,实现预算感知的策略控制,从而在保持推理质量的同时显著节省token,并支持准确率-效率的可控权衡。

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2606.03435 2026-06-03 cs.AI 91%

CP-Agent: Context-Aware Multimodal Reasoning for Cellular Morphological Profiling under Chemical Perturbations

CP-Agent: 化学扰动下细胞形态学轮廓的上下文感知多模态推理

Yuxin Zhang, Yiyao Li, Ping Shu Ho, Simon See, Zhenqin Wu, Kevin Tsia

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong(香港大学电子与计算机工程系) School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong(香港大学计算与数据科学学院) School of Biomedical Engineering, The University of Hong Kong(香港大学生物医学工程学院) Nvidia AI Technology Center(NVIDIA人工智能技术中心) Advanced Biomedical Instrumentation Centre(先进生物医学仪器中心)

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

AI总结 提出CP-Agent,一种基于上下文感知对齐模块CP-CLIP的多模态大语言模型,用于生成药物扰动下细胞形态变化的可解释机制性解释,实现高精度处理与机制区分(最大F1分数0.896),并整合工具使用与推理生成结构化报告以加速药物发现。

Comments ICLR 2026

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2606.02862 2026-06-03 cs.AI cs.MA 90%

Toward a Modular Architecture for Embedded AI Agent Systems at the Edge

面向边缘嵌入式AI智能体系统的模块化架构

Marcus Rüb, Michael Gerhards

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);AI agent(title);tool use(abstract);planning(abstract)

AI总结 提出一种模块化参考架构,通过分层设计解耦设备端和云端智能体,并引入治理层,解决嵌入式微控制器上部署自主AI的严格资源约束问题。

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2604.17708 2026-06-03 cs.AI 89%

Co-evolving Agent Architectures and Interpretable Reasoning for Automated Optimization

协同进化智能体架构与可解释推理用于自动化优化

Jiahao Huang, Peilan Xu, Xiaoya Nan, Wenjian Luo

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology(南京信息工程大学人工智能学院) Guangdong Provincial Key Laboratory of Novel Security Intelligence Technologies, Institute of Cyberspace Security, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院)

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

AI总结 提出EvoOR-Agent协同进化框架,通过将智能体工作流表示为活动边网络,并利用图介导的路径条件重组、多粒度语义变异和精英种群更新,实现自动化优化中的自适应协调与可解释推理。

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2602.16666 2026-06-03 cs.AI cs.CY cs.LG 88%

Towards a Science of AI Agent Reliability

迈向AI代理可靠性的科学

Stephan Rabanser, Sayash Kapoor, Peter Kirgis, Kangheng Liu, Saiteja Utpala, Arvind Narayanan

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

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

AI总结 本文提出十二个具体指标,从一致性、鲁棒性、可预测性和安全性四个维度分解AI代理的可靠性,并通过实验揭示能力提升仅带来可靠性小幅改进。

Comments Accepted at ICML 2026. Interactive dashboard available at: https://hal.cs.princeton.edu/reliability

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2606.02871 2026-06-03 cs.CL cs.AI 88%

Adaptive Latent Agentic Reasoning

自适应潜在智能推理

Dongwon Jung, Peng Shi, Yi Zhang, Junshan Zhang, Muhao Chen

机构 * University of California, Davis(加州大学戴维斯分校) University of Waterloo(滑铁卢大学) Greenshoe, Inc.(Greenshoe公司)

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);agent(abstract);tool use(abstract);tool-use(abstract)

AI总结 提出双模式框架ALAR,在常规决策步骤使用紧凑潜在推理,仅在需要深入思考时切换至显式思维链,在保持或提升任务准确率的同时显著减少生成令牌数。

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2606.03152 2026-06-03 cs.DB 87%

Cost-Aware Optimization for Agentic Query Execution

面向代价的智能查询执行优化

Lunyiu Nie, Yilin Xia, Yiren Liu, Christopher Jermaine, Swarat Chaudhuri

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);agent(abstract);planning(abstract);workflow(abstract)

AI总结 针对LLM支持的查询执行中算子放置、顺序和粒度影响代价与质量的问题,提出EnumGRPO优化器,通过上下文强化学习从枚举计划中蒸馏启发式策略,在SWAN数据库上实现0.011美元/查询的LLM代价和35.4%的执行准确率。

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2606.03629 2026-06-03 cs.AI 85%

TSQAgent: Rating Time Series Data Quality via Dedicated Agentic Reasoning

TSQAgent: 通过专用智能体推理评估时间序列数据质量

Shunyu Wu, Dan Li, Haozheng Ye, Weibin Feng, Jian Lou, Bo Zhang, Wenjie Feng, Chenjuan Guo, See-Kiong Ng

机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) China University of Mining Technology(中国矿业大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) East China Normal University(华东师范大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

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

AI总结 提出TSQAgent框架,通过三个协作智能体(感知器、检查员、裁决者)识别相关质量维度并进行定量比较,显著提升LLM在时间序列数据质量评估中的表现。

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2606.03005 2026-06-03 cs.CV cs.AI 85%

MUSE: A Unified Agentic Harness for MLLMs

MUSE: 多模态大语言模型的统一智能体框架

Jianglin Lu, Hailing Wang, Xu Ma, Qihua Dong, Mingyuan Zhang, Yizhou Wang, Yun Fu

机构 * Northeastern University(东北大学)

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

AI总结 提出MUSE框架,通过可组合模块(任务表示、视觉处理、感知工具、结构化解析、确定性验证和验证器引导修复)提升冻结多模态大语言模型性能,无需重新训练。

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2606.02994 2026-06-03 cs.AI cs.CL 84%

Inducing Reasoning Primitives from Agent Traces

从智能体轨迹中归纳推理原语

Zhihan Lei, Jiarui Yan, Joshua Momo, William W. Cohen

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

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

AI总结 提出推理原语归纳方法,从ReAct智能体轨迹中挖掘并聚类常见推理步骤,构建伪工具库,在多个推理任务上显著提升性能。

Comments 22 pages including appendices

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2606.02951 2026-06-03 cs.RO cs.AI cs.CL cs.CV cs.HC 84%

SCOPE: Real-Time Natural Language Camera Agent at the Edge

SCOPE:边缘实时自然语言相机代理

Nikolaj Hindsbo, Sina Ehsani, Pragyana Mishra

机构 * Armada AI

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

AI总结 提出SCOPE模块化代理,用于自然语言控制的PTZ相机,在边缘部署实现实时感知、规划与控制,并通过仿真和物理实验评估延迟、准确性和错误模式。

Comments 9 pages, 4 figures, 6 tables. Accepted at HRI '26 (21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction), Edinburgh, Scotland, March 16--19, 2026. Code: https://github.com/HindsboNikolaj/SCOPE

Journal ref Proceedings of the 21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI '26), ACM, 2026

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