AI Agent

Autonomous computational catalysis through an agentic research system

自主计算催化：通过智能体研究系统

Honghao Chen, Jiangjie Qiu, Yi Shen Tew, Xiaonan Wang

机构 * Beijing Key Laboratory of Artificial Intelligence for Advanced Chemical Engineering Materials, State Key Laboratory of Chemical Engineering and Low- Carbon Technology, Department of Chemical Engineering, Tsinghua University（北京先进化工材料人工智能重点实验室、化学工程与低碳技术国家重点实验室、清华大学化学工程系） 纠错

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

AI总结 提出CatMaster催化原生智能体研究系统，将自然语言请求转化为计算研究，实现从建模到闭环催化剂设计的自主执行，在CO2-to-CO催化剂设计中识别出竞争性活性位点。

Comments 25 pages for main manuscript; SI not available here

M$^3$Exam: Benchmarking Multimodal Memory for Realistic User-Agent Interactions

M$^3$Exam: 面向真实用户-智能体交互的多模态记忆基准

Zhengjun Huang, Wenxuan Liu, Zhoujin Tian, Wei Chen, Junle Chen, Yuqian Wu, Fangyuan Zhang, Qintian Guo, Xiaofang Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Beijing Institute of Technology (Zhuhai)（北京理工大学（珠海）） ； Tencent Hy（腾讯（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 提出M$^3$Exam基准，用于评估多模态大语言模型在真实用户-智能体交互中的跨模态推理和隐式信息推断能力，并设计M$^3$Proctor方法通过按需处理视觉源提升准确率13%，同时降低索引构建时间和检索token超70%。

AdMem: Advanced Memory for Task-solving Agents

AdMem: 面向任务求解智能体的高级记忆

Runzhe Wang, Huilin Lu, Shengjie Liu, Li Dong, Jason Zhu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Amazon（亚马逊） ； Arm 纠错

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

AI总结 提出一种统一自动记忆框架，集成语义、情节和程序记忆，通过双层级设计和多智能体架构实现自动生成、奖励标注与自适应检索，提升长程多轮任务的鲁棒性和成功率。

From Storage to Steering: Memory Control Flow Attacks on LLM Agents

从存储到操控：针对LLM代理的内存控制流攻击

Zhenlin Xu, Xiaogang Zhu, Yu Yao, Minhui Xue, Yiliao Song

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本文研究了内存控制流攻击对LLM代理的影响，提出MEMFLOW框架以系统识别和量化此类攻击，发现超过90%的测试在严格安全约束下仍易受攻击，揭示了严重的安全风险。

Anomalous Diffusion and Emergent Universality in Coupled Memory-Driven Systems

异常扩散与耦合记忆驱动系统中的涌现普遍性

Nick Dashti, M. N. Najafi, Debra J. Searles

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究探讨了简单局部相互作用如何产生涌现探索模式，提出耦合记忆驱动系统模型，揭示了异常扩散、非高斯分布及压缩指数相遇统计等新普遍性类别。

Comments 24 pages including 7 figures and 2 tables; and 7 additional pages of supplementary information. In this revision the content and discussion has been extended. The title and abstract have been changed to be more aligned to the new content

Journal ref J. Stat. Mech. (2026) 023215

LiQSS: Post-Transformer Linear Quantum-Inspired State-Space Tensor Networks for Real-Time 6G

LiQSS：后Transformer线性量子启发状态空间张量网络用于实时6G

Farhad Rezazadeh, Hatim Chergui, Amir Ashtari Gargari, Mehdi Bennis, Houbing Song, Lingjia Liu, Merouane Debbah

机构 * i2CAT Foundation（i2CAT基金会） ； University of Oulu（奥卢大学） ； University of Maryland, Baltimore County (UMBC)（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Khalifa University of Science and Technology（谢赫扎耶德科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种后Transformer的量子启发状态空间张量网络LiQSS，用线性复杂度结构状态空间核替代自注意力，结合张量训练分解和轻量门控，在6G O-RAN近实时KPI预测中实现参数减少155倍、推理加速2.74倍且不损失精度。

Comments 13 pages, 4 figures, 5 tables

AnchorWorld: Embodied Egocentric World Simulation with View-based Evolution Customization

AnchorWorld: 基于视图演化定制的具身自我中心世界模拟

Yu Li, Menghan Xia, Gongye Liu, Xintao Wang, Conglang Zhang, Lei Ke, Yuxuan Lin, Ruihang Chu, Pengfei Wan, Kun Gai, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； HUST（华中科技大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； HKUST（香港科技大学） ； WHU（武汉大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 提出AnchorWorld框架，利用3D人体运动和外源视角辅助训练增强交互完整性，并通过锚点视图和文本描述实现自我演化世界的灵活定制，显著优于现有方法。

Synthetic APTs: the Collapse of TTP-Based Attribution

合成APT：基于TTP的归因的崩溃

Francesco Balassone, Víctor Mayoral-Vilches, María Sanz-Gómez, Paul Zabalegui-Landa, Stefan Rass, Davide Quarta, Daniel Sanchez-Prieto, Marina Oteiza-Álvarez, Almerindo Graziano, Lauren Min Kim, MinSeok Choi

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)

AI总结 研究AI驱动的对手模拟是否挑战基于TTP的归因，通过CSI框架配置五个APT组进行实验，发现企业网络均被攻陷且攻击者独立武器化防御工具，表明AI时代TTP归因基础被削弱。

Adjoint-based Perfusion Estimation from Dynamic Contrast-Enhanced Ultrasound: Advection-Diffusion and Two-Compartment Models

基于伴随的动态对比增强超声灌注估计：对流扩散与两室模型

Sophie Externbrink, Ahmed El Kaffas, Dimitre Hristov, Sebastian Götschel

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文通过伴随方法估计肿瘤血流速度和灌注参数，比较了对流扩散模型与生理上更合理的两室模型，并利用Tikhonov正则化和连续伴随方程进行高效梯度优化。