AI Agent

Uncertainty-Aware Motion Planning for Autonomous Driving in Mixed Traffic Environment

混合交通环境下自动驾驶的不确定性感知运动规划

Ming Cheng, Hao Chen, Ziyi Yang, Ziluowen Luo, Senzhang Wang

机构 * Central South University（中南大学） ； City University of Macau（澳门城市大学） 纠错

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

AI总结 提出不确定性感知运动规划（UAMP），通过量化人类意图不确定性并引入不确定性校准值学习，提升自动驾驶在混合交通中的安全性和舒适性。

Self-EmoQ: Plutchik-Guided Value-based Planning to Drive Streaming Emotional TTS

Self-EmoQ: 基于Plutchik引导的价值规划驱动流式情感TTS

Yue Zhao, Hongyan Li, Yong Chen, Luo Ji

机构 * Geely AI Lab（地平线人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种情感规划框架，通过强化学习训练LLM模块，在文本生成前确定情感，以驱动流式TTS，结合Plutchik情感理论进行混合奖励，实验表明在情感确定和响应质量上优于基线。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

Prosociality by Coupling, Not Mere Observation: Homeostatic Sharing in an Inspectable Recurrent Artificial Life Agent

通过耦合而非单纯观察的亲社会性：可检查循环人工生命体中的稳态共享

Aishik Sanyal

机构 * Independent Research Engineer（独立研究工程师） 纠错

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

AI总结 研究通过稳态耦合而非直接奖励或观察实现人工体的亲社会行为，发现耦合使智能体主动帮助同伴，而单纯观察无效。

Comments Accepted at ALIFE 2026 Conference, Waterloo Institute for Complexity & Innovation

Mind the Gap: Can Frontier LLMs Pass a Standardized Office Proficiency Exam?

注意差距：前沿大语言模型能否通过标准化办公能力考试？

Tengchao Lv, Dongdong Zhang, Jiayu Ding, Yilin Jia, Yuzhong Zhao, Yupan Huang, Wenshan Wu, Xiangyang Zhou, Shaohan Huang, Nan Yang, Li Dong, Lei Cui, Furu Wei

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 基于中国计算机等级考试（NCRE）的200个综合操作任务，评估7个前沿LLM在Word、Excel和PowerPoint自动化中的表现，发现单轮模型最高得分率36.6%，带执行反馈的智能体系统达68.8%，仍低于95.5%的社区参考分，表明可靠细粒度办公自动化仍是重大挑战。

Comments 21 pages, 5 figures

A Distributed Multi-UGV Exploration Framework With Loop-Aware Planning and Descriptor-Aided Localization in Resource-Limited Environments

资源受限环境下的分布式多UGV探索框架：环回感知规划与描述符辅助定位

Zhiwei Li, Haiou Liu, Xijun Zhao, Ji Li, Yingze Wang, Boyang Wang

机构 * School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机械与车辆学院） ； China North Artificial Intelligence & Innovation Research Institute, Collective Intelligence & Collaboration Laboratory (CIC)（中国北方人工智能与创新研究院集体智能与协作实验室） ； Zhengzhou Intelligent Technology Research Institute, Beijing Institute of Technology（北京理工大学郑州智能科技研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种完全分布式的多无人地面车辆（UGV）探索框架，通过轻量级LiDAR全局描述符实现跨UGV环回检测，并结合环回感知分层规划，在资源受限环境中减少探索时间和行驶距离。

Journal ref IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2026

Multi-UAV Active Sensing with Information Gain-based Planning and Belief Fusion

基于信息增益规划与信念融合的多无人机主动感知

S. Habibi, L. Marques

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

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出多无人机主动感知框架，利用信息增益路径规划与概率信念融合实现二元地形映射，在合成和真实农业图像上验证，相比随机游走和扫描覆盖降低熵与误差。

AgniNav: Configuration-Driven Cross-Embodiment Local Planning for Robot Navigation

AgniNav：配置驱动的跨具身局部规划机器人导航

Tianhao Zang, Siwei Cheng, Haidong Huang, Shanze Wang, Wei Zhang

机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo, China（东方理工（宁波）） ； University of Nottingham, Nottingham, UK（诺丁汉大学） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出AgniNav框架，通过可配置的四参数安全包络实现单目视觉导航在轮式、四足和人形机器人间的零重训练迁移，联合调节感知与规划。

SciFlow-Bench: Evaluating Structure-Aware Scientific Diagram Generation via Inverse Parsing

SciFlow-Bench：通过逆解析评估结构感知的科学图表生成

Tong Zhang, Honglin Lin, Zhou Liu, Chong Chen, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Cloud BU（华为云业务部） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Key Laboratory of Data Intelligence and Security (Peking University)（北京数据智能与安全重点实验室（北京大学）） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出SciFlow-Bench基准，通过逆解析将生成的图表图像转换为结构化图进行比较，以结构可恢复性而非视觉相似性评估科学图表生成。

Event-Driven Reinforcement Learning Enables Long-Horizon Control in Semiconductor Fabrication

事件驱动强化学习实现半导体制造中的长时域控制

Yavar Yeganeh, Mahsa Shekari, Nicla Frigerio, Daniele Pagano, Andrea Matta

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； STMicroelectronics（意法半导体） 纠错

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

AI总结 提出事件驱动深度强化学习框架，将半导体制造控制建模为中心化智能体问题，通过事件驱动时序差分方法优化多目标策略，在高保真仿真中显著提升吞吐量和利用率。

3SPO: State-Score-Supervised Policy Optimization for LLM Agents

3SPO: 面向LLM智能体的状态分数监督策略优化

Yu Han, Kailing Li, Yang Jiao, Yulin Dai, Yuqian Fu, Linhai Zhuo, Tianwen Qian

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） ； Fudan University（复旦大学） ； KAUST（卡塔尔人工智能研究学院） ； Fuzhou University（福州大学） 纠错

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

AI总结 提出3SPO算法，通过动态状态分数监督实现逐步骤策略优化，解决多轮智能体任务中奖励稀疏和信用分配问题，在ALFWorld和WebShop上分别比GRPO提升22.6%和15.6个百分点。

Kwai Keye-VL-2.0 Technical Report

Kwai Keye-VL-2.0 技术报告

Kwai Keye Team, Bin Wen, Changyi Liu, Chengru Song, Chongling Rao, Guowang Zhang, Han Li, Haonan Fan, Hengrui Ju, Jiankang Chen, Jiapeng Chen, Jiawei Yuan, Kaixuan Yang, Kaiyu Jiang, Kun Gai, Lingzhi Zhou, Na Nie, Sen Na, Tianke Zhang, Tingting Gao, Xuanyu Zheng, Yulong Chen, Fan Yang, Haixuan Gao, Lele Yang, Mingqiao Liu, Muxi Diao, Qi Zhang, Qile Su, Wei Chen, Wentao Hong, Xingyu Lu, Yancheng Long, Yankai Yang, Yingxin Li, Yiyang Fan, Yu Xia, Yuzhe Chen, Ziliang Lai, Chuan Yi, Haonan Jia, Tianming Liang, Weixin Xu, Xiaoxiao Ma, Yang Tian, Yufei Han, Feng Han, Hang Li, Jing Wang, Jinghui Jia, Junmin Chen, Junyu Shi, Ruilin Zhang

机构 * Kuaishou Group（快手集团） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 提出开源MoE多模态基础模型Keye-VL-2.0，首次将DeepSeek稀疏注意力适配到GQA架构，支持无损256K上下文处理，并通过跨模态多教师策略蒸馏和上下文/视频强化学习解决多任务对齐中的灾难性遗忘，在长视频理解和智能体任务上达到同类最优。

Comments 31 pages, 11 figures

PreAct-Bench: Benchmarking Predictive Monitoring in LLMs

PreAct-Bench：大语言模型中的预测性监控基准

Hainiu Xu, Italo Luis da Silva, Jiangnan Ye, Yuhao Wang, Wei Liu, Linyi Yang, Jonathan Richard Schwarz, Nicola Paoletti, Yulan He, Hanqi Yan

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Thomson Reuters Foundational Research（汤姆森路透基础研究） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

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

AI总结 提出预测性监控任务，在动作执行前判断是否会导致不道德行为，并构建PreActBench基准，评估多种模型发现该任务具有挑战性。

A Continuous-Time Markov Chain Framework for Insertion Language Models

插入语言模型的连续时间马尔可夫链框架

Dhruvesh Patel, Benjamin Rozonoyer, Soumitra Das, Tahira Naseem, Tim G. J. Rudner, Andrew McCallum

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vijil（维吉尔） 纠错

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

AI总结 提出基于连续时间马尔可夫链的插入语言模型去噪框架，统一现有方法，在规划任务中优于自回归和掩码扩散模型，语言建模中与现有方法竞争且采样更灵活。

Comments Accepted at AISTATS 2026. Code is available at https://github.com/dhruvdcoder/ctmc_dilm

When RL Fails after SFT: Rejuvenating Model Plasticity for Robust SFT-to-RL Handoff

当强化学习在监督微调后失效：恢复模型可塑性以实现稳健的SFT到RL交接

Runze Liu, Jiashun Liu, Xu Wan, Yuqian Fu, Ling Pan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（多模态人工智能系统国家重点实验室，CASIA） 纠错

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

AI总结 针对SFT过度训练导致RL阶段改进有限的问题，提出Rejuvenation方法，通过基模型锚定融合和神经元重置恢复模型可塑性，在数学推理和智能体任务上提升RL性能。

HMAF: A Hierarchical Multi-Slot GD-RTB Allocation Framework

HMAF：一种分层多槽GD-RTB分配框架

Tianxing Bu, Zhaoqi Zhang, Linyou Cai, Miao Xie, Shengri Xue, Tan Qu, Qianlong Xie, Xingxing Wang, Siqiang Luo, Gao Cong

机构 * Meituan（美团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

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

AI总结 针对GD与RTB共存广告平台中短期收益与长期交付的平衡难题，提出分层多槽分配框架HMAF，采用计划-校准-执行范式，集成离线约束优化与在线决策，在美团实现GD交付率提升3.72%、广告总收入提升1.59%。

Comments Accepted by KDD 2026 Applied Data Science Track

V-REX: Benchmarking Exploratory Visual Reasoning via Chain-of-Questions

V-REX: 通过问题链进行探索性视觉推理的基准测试

Chenrui Fan, Yijun Liang, Shweta Bhardwaj, Kwesi Cobbina, Ming Li, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院市分校） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出V-REX基准，通过问题链将多步探索推理分解为规划和遵循能力，评估视觉语言模型在复杂开放任务中的表现。

Comments 28 pages

Task Robustness via Re-Labelling Vision-Action Robot Data

通过重新标注视觉-动作机器人数据的任务鲁棒性

Artur Kuramshin, Özgür Aslan, Cyrus Neary, Glen Berseth

机构 * Mila — Quebec AI Institute（Mila — 魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出TREAD框架，利用大型视觉语言模型对机器人数据集进行语义子任务分解和多样化指令生成，无需额外数据收集，提升策略在未见任务上的泛化能力。

Comments Project website: https://akuramshin.github.io/tread

MODIP: Efficient Model-Based Optimization for Diffusion Policies

MODIP：扩散策略的高效基于模型的优化

Zakariae El Asri, Philippe Gratias-Quiquandon, Nicolas Thome, Olivier Sigaud

机构 * Sorbonne Université, CNRS, ISIR, F-75005 Paris, France（索邦大学，法国国家科学研究中心，智能系统与机器人研究所，法国巴黎） ； Institut Universitaire de France (IUF)（法国大学研究院） 纠错

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

AI总结 提出MODIP框架，利用世界模型和模型预测控制生成高质量轨迹，以监督方式微调扩散策略，实现离线到在线的强化学习微调，在D4RL和RoboMimic任务上超越行为克隆基线。

Dexterous Point Policy: Learning Point-based Dexterous Hand Policies from Human Demonstrations

灵巧点策略：从人类演示中学习基于点的灵巧手策略

Beomjun Kim, Seong Hyeon Park, Seunghoon Sim, Seungjun Moon, Sanghyeok Lee, Jinwoo Shin

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出Dexterous Point Policy框架，通过统一3D关键点表示从人类视频学习灵巧操作策略，无需机器人演示，在真实任务中达到75%成功率。

ActiveMem: Distributed Active Memory for Long-Horizon LLM Reasoning

ActiveMem: 用于长程LLM推理的分布式主动记忆

Yunhan Jiang, Wenbin Duan, Shasha Guo, Liang Pang, Xiaoqian Sun, Huawei Shen

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ActiveMem框架，将记忆从核心推理中解耦，通过分布式主动记忆系统积累语义要点，在长程推理任务中实现高精度和低开销。

A complementary study on PlanGPT: Evaluation with defined Performance Metrics and comparison with a planner

PlanGPT的补充研究：使用定义性能指标评估并与规划器比较

Youssef Abdelkader, Humbert Fiorino, Damien Pellier

机构 * Univ. Grenoble Alpes - LIG（格勒诺布尔阿尔卑斯大学 - 信息学实验室（LIG）） 纠错

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

AI总结 本文对大型语言模型PlanGPT进行补充实验，使用规划成本和生成时间两个指标评估其性能，并与传统规划器比较，发现PlanGPT并不优于贪心搜索策略。

Comments 7 pages

ReflectiChain: Epistemic Grounding in LLM-Driven World Models for Supply Chain Resilience

ReflectiChain: 面向供应链韧性的LLM驱动世界模型中的认知基础

Jia Luo

机构 * School of Foreign Languages, Huazhong University of Science 纠错

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

AI总结 提出ReflectiChain框架，通过生成式供应链世界模型和双环学习分离认知不确定性与偶然不确定性，在半导体基准上提升推理一致性33.0%，并在对抗冲击下保持82.3%可操作性。

Compositional Generative Modeling from Decentralized Data

来自分散数据的组合生成建模

Mashrur M. Morshed, Vishnu Naresh Boddeti

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Michigan State University, East Lansing, MI, USA（计算机科学与工程系，密歇根州立大学，东兰辛，MI，美国） 纠错

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

AI总结 提出去中心化组合流匹配（DCFM）框架，通过结构约束实现分散数据中生成因子的组合，无需交换原始数据，在条件图像生成、机器人空间规划和医学属性共现建模中显著优于基线。

Comments ICML 2026

TaCarla: A comprehensive benchmarking dataset for end-to-end autonomous driving

TaCarla: 端到端自动驾驶的综合基准数据集

Tugrul Gorgulu, Atakan Dag, M. Esat Kalfaoglu, Halil Ibrahim Kuru, Baris Can Cam, Halil Ibrahim Ozturk, Ozsel Kilinc

机构 * Tuğrul Gorgülü *†（土耳其巴伊塞蒂大学） ； Atakan Dağ †（土耳其巴伊塞蒂大学） ； M. Esat Kalfaoğlu ‡（土耳其巴伊塞蒂大学） ； Halil İbrahim Kuru †（土耳其巴伊塞蒂大学） ； Barış Can Cam †（土耳其巴伊塞蒂大学） ； Halil İbrahim Öztürk †（土耳其巴伊塞蒂大学） ； Özsel Kılınç §（土耳其巴伊塞蒂大学） 纠错

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

AI总结 针对现有自动驾驶数据集不完整、行为多样性不足及闭环评估缺失等问题，基于CARLA Leaderboard 2.0挑战场景收集超过285万帧的多任务数据集，支持规划、检测、预测及视觉语言动作模型，并提供数值稀有度评分。

Comments Accepted at the Third Workshop on Simulation for Autonomous Driving (SAD), CVPR 2026

RKSC: Reasoning-Aware KV Cache Sharing and Confident Early Exit for Multi-Step LLM Inference

RKSC：面向多步LLM推理的感知推理的KV缓存共享与自信提前退出

Anirudh Sekar

机构 * Anirudh Sekar（安尼鲁德·塞卡） 纠错

专题命中 规划决策 ：分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG；agentic(comments)

AI总结 提出RKSC框架，通过注意力相似性KV共享、置信门控提前退出和推理选择性块缓存管理，消除多分支LLM推理中的结构冗余，实现平均3.008倍加速，错误率仅0.37%。

Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on Statistical Frameworks for Uncertainty in Agentic Systems

An information-geometric framework for mapping maximum potential biodiversity

一种用于映射最大潜在生物多样性的信息几何框架

Shinto Eguchi

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出信息几何框架，通过约束变分原理定义潜在组成和多样性差距，统一处理Hill型多样性和Rao二次熵，为生态保护提供基准比较。

Comments 22 pages, 1 figure

IMPACT: Learning Internal-Model Predictive Control for Forceful Robotic Manipulation

IMPACT：面向强力机器人操控的内部模型预测控制学习

Jiawei Gao, Chaoqi Liu, Peilin Wu, Haonan Chen, Yilun Du

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出IMPACT框架，将强力操控任务解耦为任务规划和基于内部模型的预测控制，通过仿真和实验证明其在成功率、泛化性、安全性和能效上的优势。

Comments Project website: https://gao-jiawei.com/IMPACT/

Improving PET/CT-Based Whole-Body Lesion Segmentation Using Prediction Uncertainty-Augmented Models

利用预测不确定性增强模型改进PET/CT全身病灶分割

Bashirul Azam Biswas, Biratal Raj Wagle, Zhihan Yang, Marc A. Seltzer, Matthew E. Maeder, James B. Yu, Indrani Bhattacharya

机构 * Department of Biomedical Data Science（生物医学数据科学系） ； Geisel School of Medicine at Dartmouth（达特茅斯大学盖西尔医学院） ； Dartmouth Hitchcock Medical Center（达特茅斯希思科特医疗中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种不确定性感知框架，结合贝叶斯集成、体素不确定性量化与不确定性增强训练，提升PET/CT全身病灶分割的鲁棒性和病灶检测能力，在AutoPET-III和Deep-PSMA数据集上验证。

Comments 32 pages, 10 figures, 5 tables

Spatially heterogeneous power-law attenuation with multiple relaxation mechanisms for ultrasound modeling

用于超声建模的具有多重弛豫机制的空间异质性幂律衰减

Masashi Sode, Gianmarco Pinton

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种校准框架，通过无导数优化系统拟合弛豫参数，实现空间异质性幂律衰减的超声建模，在1-20 MHz频率范围内平均误差低于3%。

Approaching the Limit of Intrinsic Crystalline Thermal Insulation

接近本征晶体热绝缘的极限

Ruihuan Cheng, Zhiqiang Cui, Mani Jayaraman, Lincong Ji, Chen Wang, Zesheng Zeng, Petr Levinsky, Jiri Hejtmanek, Christophe Candolfi, Emmanuel Guilmeau, Xingchen Shen, Yue Chen

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 提出结合通用机器学习势与高保真声子传输理论的高通量工作流，发现数十种室温热导率低于0.2 W/m·K的晶体，其中CsTlI₄创下0.14 W/m·K的纪录，并通过层级键合框架解释了超低热导率机制。