Sensitivity Shaping for Latent Modeling
潜变量建模中的灵敏度塑造
机构 * University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对生成动力学模型在策略诱导的分布外（OOD）转换检测中灵敏度不足的问题，提出支持条件控制灵敏度正则化，提升对控制输入变化的局部响应，实验验证了改进的OOD检测和更安全的闭环规划。
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。
1. 规划决策 37 篇
ORCA: A Platform for Open-Source Dexterity Research
ORCA: 开源灵巧性研究平台
机构 * University of Oxford（牛津大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Orca Dexterity
专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出ORCA学习栈，统一灵巧手控制、仿真、遥操作和重定向，集成机器人学习框架，实现端到端灵巧操作研究。
Comments 15 pages
Communication Policy Evolution for Proactive LLM Agents
主动式LLM智能体的通信策略演化
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对用户与智能体间信息不对称问题，形式化通信策略，提出基于文本和UI的策略，并引入自演化框架CPE，通过提示优化提升任务成功率。
VeriGeo: Controllable Geometry Question Generation with Numerical and Analytical Verification
VeriGeo: 可控几何问题生成与数值和分析验证
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出VeriGeo框架，通过可执行推理轨迹和三级验证流水线，实现用户约束下的可控几何问题生成，并利用验证引导的反思修复无效生成，提升数据可靠性。
Comments 32 pages, 4 figures, 9 tables
Utility-Constrained Policy Optimization
效用约束策略优化
机构 * York University（约克大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出一种简单而强大的效用约束MDP方法，支持风险敏感约束，无需预先固定约束限值，在多个安全基准任务上匹配或超越现有基线。
Self-Evolving Visual Questioner
自演化视觉提问器
机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Peking University（北京大学） ； Arena ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出自演化框架，让视觉语言模型作为提问器和过滤器，无需外部监督即可生成更难、更信息丰富、更视觉中心的问题，并保持探索多样性以避免训练崩溃，显著提升自主提问质量和难度边界。
Comments 21 pages, including references and appendix. Project Page is available at https://joliang17.github.io/SelfEvolvingVQG/
HierSVA: A Data Synthesis Pipeline, Dataset, and Benchmark for LLM-Driven Hierarchical Hardware Formal Verification
HierSVA：面向LLM驱动的层次化硬件形式化验证的数据合成流水线、数据集与基准
机构 * University of Washington（华盛顿大学）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出HierSVA套件，包含数据合成流水线、数据集和基准，用于LLM驱动的层次化硬件形式化验证；通过RTL预处理与LLM在环流程生成SystemVerilog断言，并构建342模块数据集；设计六轴指标评估断言质量，揭示LLM在层次化验证中的性能与局限。
ContactWorld: What Matters in Vision-Tactile World Models for Contact-Rich Manipulation
ContactWorld: 视觉-触觉世界模型中什么对接触丰富操作至关重要
机构 * School of Industrial Engineering, Purdue University（普渡大学工业工程学院） ； Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University（德克萨斯农工大学机械工程系）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 通过12项接触丰富操作任务，发现空间结构化和时间连续的表征（如点云）能显著提升规划成功率，且触觉传感的有效性依赖于跨模态表征兼容性。
Comments 32 pages, 12 figures, supplementary material included
Spatial Load Correlation in AI Data-Center-Dominated Power Systems
AI数据中心主导电力系统中的空间负荷相关性
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文研究数据中心主导电网中负荷空间相关性的产生及其对电压和频率稳定性的影响，通过解析推导和实时仿真揭示相关性会放大扰动、降低稳定裕度，为运营商提供基于可测负荷相关性的稳定规划准则。
Comments To appear in proceedings of 2026 IEEE Power & Energy Society General Meeting, 19-23 July 2026, Montréal, Canada
Empirical Evidence on Genre-Time Correlation in Box-Office Success Using Exploratory Data Analysis and Machine Learning
基于探索性数据分析和机器学习的票房成功中类型-时间相关性的实证证据
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本研究通过EDA和机器学习方法，分析电影类型与上映月份对票房成功的影响，发现特定类型在特定月份有显著成功或失败模式，为制片和发行策略提供数据支持。
Unified Diagnostics for Quantifying AC Operating-Point Robustness Under Injection and Topological Uncertainties with Regime Changes
统一诊断用于在注入和拓扑不确定性下量化交流工作点鲁棒性
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出统一框架，通过构建物理响应映射和准对偶，评估在注入和拓扑不确定性下的工作点鲁棒性，引入确定性和概率性筛查方法，结合地理空间数据提升运营和规划意识。
Comments 20 pages, 9 figures. Under review
Dual-Transformer Aided Hierarchical Deep Reinforcement Learning for Robust RIS-Assisted Near-Field Communications
双Transformer辅助的分层深度强化学习用于鲁棒的RIS辅助近场通信
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)
AI总结 针对6G超大孔径阵列在近场通信中易受物理遮挡导致非视距的问题，提出双Transformer分层深度强化学习框架，集成光线追踪数字孪生和视觉Transformer预测遮挡，实现鲁棒的波束聚焦与RIS相位优化。
Comments 17 pages, 11 figures,
Leaf It to Renewal: Improved Predictive Maintenance Policies via Renewal Theory and Decision Trees
Leaf It to Renewal: 通过更新理论与决策树改进预测性维护策略
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 提出一种混合规划方法，基于更新-奖励过程成本与预后模型信息，推导仅含少量参数的预测性维护策略，在预防性更换与订购中表现高效且抗过拟合。
ADAPT: An Autonomous Forklift for Construction Site Operation
ADAPT：一种用于建筑工地作业的自主叉车
机构 * Center for Vision, Automation and Control（视觉、自动化与控制中心） ； AIT Austrian Institute of Technology GmbH（奥地利技术研究所） ； Automation and Control Institute（自动化与控制研究所） ； Technische Universität Wien（维也纳技术大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 提出ADAPT自主叉车，结合AI感知与经典方法，在非结构化建筑工地实现近人类水平的物流操作，提升安全与效率。
2. 多智能体 21 篇
Trust but Verify: Mitigating Medical Hallucinations via Post-Hoc Adversarial Auditing and Multi-Agent Feedback Loops
信任但验证：通过事后对抗审计和多智能体反馈循环减轻医学幻觉
机构 * Data Science and Machine Learning Lab, SINES, NUST（NUST SINES数据科学与机器学习实验室） ； SINES, NUST（NUST SINES） ； CEME, NUST（NUST CEME）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本研究提出一种五智能体“信任但验证”系统，通过事后对抗审计和多智能体反馈循环，将大型语言模型在临床问题中推荐禁用药品的幻觉错误率降低约53%。
Safety-Contract Graph Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Network Security Response
安全合约图多智能体强化学习用于自主网络安全响应
机构 * Oxaala Tecnologias（Oxaala技术公司） ； Universidade Federal da Bahia（巴西巴伊亚联邦大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出安全合约图MARL框架ACD$^3$-GAT，通过约束优化、图编码和反事实筛选，在CAGE Challenge 4中将停机违规率从100%降至0.3%或13.8%，实现安全与性能的平衡。
MASLab: A Unified and Comprehensive Codebase for LLM-based Multi-Agent Systems
MASLab：基于LLM的多智能体系统的统一全面代码库
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Oxford（牛津大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Meta ； University of Michigan（密歇根大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 提出MASLab代码库，集成20余种方法，提供统一环境与标准化评估，降低研究门槛，覆盖10+基准测试和8种模型。
Comments 18 pages, 11 figures
Learning Coordinated Preference for Multi-Objective Multi-Agent Reinforcement Learning
学习协调偏好用于多目标多智能体强化学习
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Arizona（亚利桑那大学电气与计算机工程系）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出偏好协调多智能体策略优化（PCMA），通过学习协调的智能体特定偏好实现多目标多智能体强化学习中的互补权衡，理论证明偏好多样性可诱导团队改进，实验验证性能与协调性提升。
MedLatentDx: Latent Multi-Agent Communication for Cross-Hospital Rare-Disease Diagnosis
MedLatentDx：用于跨医院罕见病诊断的潜在多智能体通信
机构 * Northwestern University（西北大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出MedLatentDx框架，通过潜在多智能体通信实现跨医院罕见病诊断，利用潜在KV块传输保护隐私，支持同骨干和跨家族LLM部署，在CrossRare-Bench上提升诊断性能并减少可重建临床内容。
A Multi-Agent AI System for Automated High School Transcript Processing: Collaborative Document Analysis at Scale
用于自动化高中成绩单处理的多智能体AI系统：大规模协作文档分析
机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出一个多智能体AI系统，通过三个专业智能体协作，自动处理不同格式的高中成绩单，以GPA提取作为协调信号，实现96.7%的准确率和每份45秒的处理速度。
YeasierAgent: Agentic Social Sandbox as a Canvas for Intent-Driven Creation of Platform-Agnostic Symbiotic Agent-Native Applications
YeasierAgent：作为意图驱动创建平台无关共生智能体原生应用的画布的智能体社交沙盒
机构 * Yeasier AI
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；agentic(title)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出YeasierAgent范式，通过平台无关的交互单元和空间多智能体协作，实现快速跨平台构建共生智能体原生应用，统一情感陪伴与工具执行。
How Task Structure Limits Multi-Agent Success: An Information-Theoretic Analysis
任务结构如何限制多智能体成功：一种信息论分析
机构 * University College London（伦敦大学学院） ； University of Bristol（布里斯托大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 通过信息论分析，证明在任务约束图连通性和有限通信下，多智能体系统的成功概率随最小割成本指数衰减，为系统设计提供指导。
MAStrike: Shapley-Guided Collusive Red-Teaming on Multi-Agent Systems
MAStrike: 基于Shapley值的多智能体系统合谋红队测试
机构 * University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Virtue AI ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Wells Fargo（摩根大通） ； Salesforce ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出MAStrike框架，通过Shapley值分析识别多智能体系统中脆弱智能体联盟，生成角色感知的对抗攻击，并迭代优化以绕过防御，显著优于启发式基线。
Game-Theoretic Multi-Agent Control for Robust Contextual Reasoning in LLMs
面向鲁棒上下文推理的博弈论多智能体控制方法在LLMs中的应用
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)
AI总结 针对LLMs在多轮交互中易受提示注入和上下文投毒攻击的问题，提出GT-MCP方法，通过博弈论多智能体控制和自愈机制，将上下文漂移限制在99.6%的轮次内，且控制器级注入攻击零成功。
An Agentic Retrieval Framework for Autonomous Context-Aware Data Quality Assessment
一种面向自主上下文感知数据质量评估的智能体检索框架
机构 * University of Sciences and Arts in Lebanon（利比亚科学与艺术大学） ； Saint-Joseph University of Beirut（贝鲁特圣约瑟夫大学）
专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 提出一种智能体检索框架，通过多智能体工作流理解数据使用意图、推导上下文感知评估策略并生成可执行验证逻辑，引入可行性验证阶段确保可靠性，实验表明能自适应不同使用场景并减少不可执行规则。
Comments 26 pages, 18 figures, Submitted to the International Journal of Intelligent Information and Database Systems
AnyGoal: Vision-Language Guided Multi-Agent Exploration for Training-Free Lifelong Navigation
AnyGoal: 视觉-语言引导的多智能体探索实现免训练终身导航
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)
AI总结 提出AnyGoal，一种免训练多机器人架构，利用视觉-语言模型（VLM）驱动前沿探索，通过共享2D高斯贝叶斯价值图（BVM）协调智能体，实现终身证据积累，在GOAT-Bench上达到52.4%子任务成功率，优于模块化方法27.7个百分点。
Comments 17 pages, 3 figures
Micro-Swarm Locomotion Optimization in Dynamic Flow using Multi-Objective Multi-Agent Reinforcement Learning
动态流场中微群集运动优化的多目标多智能体强化学习方法
机构 * Hatter Department of Marine Technologies, Leon H. Charney School of Marine Sciences, University of Haifa（哈特尔海洋技术系，列昂·H·夏恩海洋科学学院，海法大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)
AI总结 提出混合CFD与多目标多智能体强化学习框架，通过PCGrad解决梯度冲突，在振荡流中优化微机器人集群的上游推进、能量效率和运动平滑性。
tap: A File-Based Protocol for Heterogeneous LLM Agent Collaboration
tap：一种用于异构LLM智能体协作的基于文件的协议
机构 * HUA Labs（HUA实验室）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 提出tap协议，通过文件优先设计实现不同厂商LLM智能体（如Claude和Codex）在共享代码库上的协作，无需共享内存或相同运行时，实验表明异构模型对审查缺陷发现率更高。
Comments Accepted to KCC 2026. English archival translation. 3 pages, 1 figure, 3 tables
InterleaveThinker: Reinforcing Agentic Interleaved Generation
InterleaveThinker: 强化智能体交错生成
机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； Meituan（美团） ； CUHK IMIXR（香港中文大学IMIXR实验室）
专题命中 多智能体 ：agentic(title)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 提出首个多智能体管线InterleaveThinker，通过规划器和评论家智能体使现有图像生成器具备交错生成能力，并利用GRPO强化单步指令修正，显著提升生成性能。
Comments Project Page: https://zhengdian1.github.io/InterleaveThinker-proj/ Code: https://github.com/zhengdian1/InterleaveThinker
TVIR: Building Deep Research Agents Towards Text-Visual Interleaved Report Generation
TVIR：构建面向文本-视觉交错报告生成的深度研究智能体
机构 * Nanjing University Alibaba Group（南京大学阿里集团）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract,abstract_cn)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出TVIR基准和层次化多智能体框架，解决深度研究报告中视觉元素的事实可靠性与对齐问题。
