AI Agent

Knowledge Reutilization in Meta-Reinforcement Learning

元强化学习中的知识复用

Yuan Meng, Bo Wang, Juan de los Rios Ruiz, Xiangtong Yao, Zhenshan Bing, Fuchun Sun, Alois Knoll

机构 * State 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） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种元知识复用框架，通过动力学简化智能体学习任务知识并迁移至异构智能体，利用贝叶斯非参数先验和高层策略生成任务级指导，显著降低跟踪误差并提高样本效率。

Comments 18 pages initial submission

Learn to Quantify Social Interaction with Constraints for Pedestrian Walking

学习量化行人行走中的社交互动约束

Xiaodan Shi

机构 * Department of Computer and Systems Sciences, Stockholm University（斯德哥尔摩大学计算机与系统科学系） 纠错

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

AI总结 提出Learn to Cluster方法，通过概率潜变量生成模型从轨迹观测中无监督学习社交互动模式，并有效集成到行人轨迹预测中，提升预测鲁棒性。

LongWebBench: Evaluating Structural and Functional Webpage Generation in Long-Horizon Settings

LongWebBench: 评估长程设置下的结构和功能性网页生成

Yi Zhao, Zhen Yang, Mengpan Chen, Mingde Xu, Shanghui Gong, Xijun Liu, Jibing Gong, Jie Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Yanshan University（燕山大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出LongWebBench基准，通过结构保真度和功能可执行性评估长网页生成，发现视觉相似性高但多步交互失败。

Comments 49 pages, 38 figures

Transformer-Based Warm-Starting for Feasible and Optimal Terminal Approach to Tumbling Objects with Space Manipulators

基于Transformer的可行且最优末端接近翻滚目标的空间机械臂热启动方法

Yuji Takubo, Maximilian Adang, Mac Schwager, Simone D'Amico

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 针对空间机械臂末端接近翻滚目标的实时轨迹生成问题，提出基于因果Transformer的热启动方法，通过分解规划并热启动姿态-力矩分配阶段，在300个测试场景中减少28%迭代次数和23%运行时间，同时保持控制成本分布。

Comments 8 pages, 4 figures

A 3D Isovist World Model -- Revealing a City's Unseen Geometry and Its Emergent Cross-City Signature

3D 等视域世界模型——揭示城市不可见几何及其涌现的跨城市特征

Xuhui Lin, Stephen Law, Nanjiang Chen, Kunyao Li, Tao Yang

机构 * The Bartlett School of Sustainable Construction University College London, UK（可持续建设学院伦敦大学学院，英国） ； Department of Geography University College London, UK（地理系伦敦大学学院，英国） ； School of Project Management, Faculty of Engineering The University of Sydney, AU（工程学院项目管理学院悉尼大学，澳大利亚） ； School of Engineering Cardiff University, UK（工程学院卡迪夫大学，英国） ； School of Architecture Tsinghua University, Beijing, CN（建筑学院清华大学，北京，中国） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种预测3D等视域（球形可见性深度图）的具身世界模型，通过深度残差和自滚动调度采样训练，发现跨城市空间特征可从时间潜变量中线性解码。

Human Emotion Verification by Action Languages via Answer Set Programming

通过答案集编程进行人类情感验证的动作语言

Andreas Brännström, Juan Carlos Nieves

机构 * Umeå University\ of Computing Science 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出动作语言C-MT，基于答案集编程和过渡系统，用于表示人类心理状态对可观察动作序列的演变。通过引入因果规则，该语言能建模心理状态的有效转换原则，从而实现对人类心理动态的受控推理。

Comments Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP)

Journal ref Theory and Practice of Logic Programming 25 (2025) 1047-1104

Deep Reinforcement Learning for Dynamic Algorithm Configuration: A Case Study on Optimizing OneMax with the (1+($λ$,$λ$))-GA

基于动态算法配置的深度强化学习：在OneMax优化中使用(1+(λ,λ))-GA的案例研究

Tai Nguyen, Phong Le, André Biedenkapp, Carola Doerr, Nguyen Dang

机构 * University of St Andrews, United Kingdom（圣安德鲁大学，英国） ； Sorbonne Université, CNRS, LIP6, France（索邦大学，法国） ； University of Freiburg, Germany（弗赖堡大学，德国） 纠错

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

AI总结 本文研究了深度强化学习算法DDQN和PPO在OneMax问题中控制(1+(λ,λ))-GA种群大小的挑战，发现DDQN和PPO存在可扩展性下降和学习不稳定问题，通过自适应奖励转移机制改进DDQN，使其在样本效率上优于传统方法。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2502.20265

Offshore oil and gas platform dynamics in the North Sea, Gulf of Mexico, and Persian Gulf: Exploiting the Sentinel-1 archive

北海、墨西哥湾和波斯湾的海上石油和天然气平台动态：利用Sentinel-1档案

Robin Spanier, Thorsten Hoeser, John Truckenbrodt, Felix Bachofer, Claudia Kuenzer

机构 * German Remote Sensing Data Center, Earth Observation Center, EOC of the German Aerospace Center, DLR（德国遥感数据中心，地球观测中心，德国航空航天中心（DLR）地球观测中心） ； Institute for Geography and Geology, Department of Remote Sensing, University of Würzburg（地理与地质研究所，遥感系，乌尔姆大学） 纠错

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

AI总结 本文利用Sentinel-1数据和深度学习技术，研究了北海、墨西哥湾和波斯湾的海上平台动态，揭示了平台数量变化及结构转型，为海洋基础设施监测提供了数据支持。

Comments 16 pages, 10 figures, 1 table

Journal ref Big Earth Data, 2026, 1-27

Atlas: Orchestrating Heterogeneous Models and Tools for Multi-Domain Complex Reasoning

Atlas: 编排异构模型与工具实现多领域复杂推理

Jinyang Wu, Guocheng Zhai, Ruihan Jin, Jiahao Yuan, Yuhao Shen, Shuai Zhang, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 提出ATLAS双路径框架，通过无监督聚类路由和强化学习多步路由动态选择最优模型-工具组合，在15个基准上超越GPT-4o，分布内外任务分别提升10.1%和13.1%。

Comments Accepted by ACL 2026

Household coping mechanisms under grid failure: Evidence from a high electrification context in Lebanon

电网故障下的家庭应对机制：黎巴嫩高电气化背景下的证据

Majd Olleik, Haytham M. Dbouk, Anne Neumann, Elsa Bou Gebrael, Sebastian Zwickl-Bernhard

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 基于黎巴嫩1000户家庭调查数据，研究家庭在电网故障下通过柴油发电机和光伏电池系统等供给侧应对机制及需求侧适应行为，揭示社会经济地位对应对方案获取和需求满足程度的关键影响。

Comments Submitted to a peer-reviewed journal

EventDrive: Event Cameras for Vision-Language Driving Intelligence

EventDrive: 用于视觉-语言驾驶智能的事件相机

Dongyue Lu, Rong Li, Ao Liang, Lingdong Kong, Wei Yin, Lai Xing Ng, Benoit R. Cottereau, Camille Simon Chane, Wei Tsang Ooi

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； A*STAR, I2R（新加坡科技研究局，资讯通信研究院） ； IPAL, CNRS IRL 2955, Singapore（IPAL，法国国家科学研究中心国际联合实验室2955，新加坡） ； University Toulouse, CNRS, CerCo, Toulouse, France（图卢兹大学，法国国家科学研究中心，CerCo，法国图卢兹） ； ETIS UMR 8051, CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, France（ETIS UMR 8051，CY塞尔吉-巴黎大学，ENSEA，法国国家科学研究中心，法国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出EventDrive基准和模型套件，通过多时域事件金字塔和时域混合专家模块融合事件流与RGB帧，在感知、理解、预测和规划四维度提升驾驶推理性能。

Comments CVPR2026, 34 pages, 15 figures, 15 tables, project page: https://dylanorange.github.io/projects/eventdrive

MaineCoon: Pursuing A Real-Time Audio-Visual Social World Model

MaineCoon: 追求实时音视频社交世界模型

Lichen Bai, Tianhao Zhang, Shitong Shao, Dingwei Tan, Qiyu Zhong, Zhengpeng Xie, Haopeng Li, Qinghao Huang, Dandan Shen, Tengjiao Ji, Wei Wang, Peicheng Wu, Yuxuan Zhao, Xiangyu Zhu, Welly Luo, Shurui Yang, Zeke Xie

机构 * Catnip AI Team（Catnip AI团队） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 提出MaineCoon，首个22B参数的实时音视频自回归模型，支持单GPU上高达47.5 FPS的流式生成和亚秒级交互，专为社交互动应用优化，引入自重采样、跨模态对齐、领域偏好优化和强化在线策略蒸馏等技术。

Comments 32 pages, 13 figures, 3 tables

Instability Caused by Integration of IBRs under Strong Grid Connections -- A Practical Case Study on Large-scale Energy Storage Systems

强电网连接下IBR集成引起的失稳——大规模储能系统的实际案例研究

Qiang Fu, Siqi Bu, Zijun Bin, Peng Li, Tong Wang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文通过大规模储能系统案例，揭示强电网连接下逆变器基资源（IBR）因PCS间动态交互叠加导致振荡失稳，强调功能控制设计与规模规划的重要性。

Comments This paper has been accepted for publication in IEEE TRANS POWER SYSTEMS, 2026. The final version of record will be available via IEEE Xplore

RICH-SLAM: Radar SLAM with Incremental and Continuous Hilbert Mapping

RICH-SLAM：基于增量连续希尔伯特映射的雷达SLAM

Bingbing Zhang, Huan Yin, Yang Xu, Shuo Liu, Shaojie Shen, Fumin Zhang, Wen Xu

机构 * State Key Laboratory of Ocean Sensing, Zhejiang University（浙江大学海洋传感国家重点实验室） ； Interdisciplinary Student Training Platform for Marine areas, Zhejiang University（浙江大学海洋交叉学科学生培养平台） ； Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学电子与计算机工程系） ； School of AI and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； Ocean College, Zhejiang University（浙江大学海洋学院） ； Institute of Deep-Sea Science and Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深海科学与工程研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出RICH-SLAM框架，采用Rao-Blackwellized粒子滤波后端和增量希尔伯特空间降秩高斯过程映射，从稀疏雷达测量中构建连续占用地图，并支持不确定性感知规划。

Comments 12 figures

PepsiCo Deploys AI-Driven Pricing and Promotion Optimization at Scale

百事公司大规模部署AI驱动的定价与促销优化

Aleix Llenas, Eduardo Salazar-Treviño, Francisco Leskovar, Francesc Pons-Llopis, Federico Todeschini, Deepika Gowda, David Bofill, Laxmi Anish, Michael Cleavinger

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文介绍百事公司部署的PromoAI和PricingAI两个大规模优化系统，分别通过混合整数线性规划和非线性规划，结合机器学习与贝叶斯模型，实现促销日历和基础定价的自动优化，提升收入管理效率。

Comments 40 pages, 1 figure

Journal ref INFORMS Journal on Applied Analytics (2026)

Two-Echelon Delivery Vehicle Sharing and Repositioning in Hyperconnected Urban Logistic Networks

超连接城市物流网络中的两梯队配送车辆共享与重新定位

Xiaoyue Liu, Benoit Montreuil

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对可持续高效城市配送需求，提出超连接物流系统中两梯队车辆共享与重新定位问题，利用物理互联网三层枢纽网络，通过整数规划与分解启发式方法，实现车辆共享与动态重定位，降低排放与成本。

Quantum Chip Paradigm Framework

量子芯片范式框架

Cai, Ling Qiao, Bin Yang, Fumin Luo, WeiGui Guo, GuoRong Zhang, XueFei Liu, Fan Xu, Qinglang Guo, Bin Wu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出量子芯片范式框架，将Q-EDA视为芯片开发范式，通过PCell建模、SPICE-Q仿真、量子PDK和设计-技术-测量协同优化，推动从经验设计向模型驱动工程转变。

Label tree semantic losses for rich multi-class medical image segmentation

用于丰富多类医学图像分割的标签树语义损失

Junwen Wang, Oscar MacCormac, William Rochford, Aaron Kujawa, Jonathan Shapey, Tom Vercauteren

机构 * School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences（生物医学工程与成像科学学院） ； Department of Neurosurgery（神经外科部门） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出两种基于标签层次结构的树状语义损失函数，在脑MRI全监督分割和神经外科高光谱成像稀疏标注场景理解中取得一致改进。

STRIDE: Post-Training LLMs to Reason and Refine Bio-Sequences via Edit Trajectories

STRIDE: 通过编辑轨迹对生物序列进行后训练推理与优化

Daiheng Zhang, Shiyang Zhang, Sizhuang He, Yangtian Zhang, Syed Asad Rizvi, David van Dijk

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出STRIDE框架，通过后训练使LLM生成可执行的插入/删除/替换轨迹，结合监督微调和策略优化实现离散生物序列的迭代优化，在蛋白质和分子编辑任务上显著提升成功率和新颖性。

Comments Accepted to ICML 2026

How much inflation can fiscal policy create? Separating household heterogeneity and liquidity

财政政策能创造多少通胀？分离家庭异质性与流动性

Matthias Hänsel

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 通过异质性代理人新凯恩斯模型分析财政政策对通胀的影响，发现资产市场假设（而非家庭异质性）是关键，并利用宏观证据校准模型，表明公共债务动态对通胀有显著但非主导的影响。

Comments Number of page: 34 (main text, 83 incl. Appendices). Substantial revision of the previous versions: added an analytically tractable model and refocussed the paper on monetary-fiscal interactions more generally. This involved substantial rewriting. The title was also changed to better convey the content of the article

Agentic AI-based Framework for Mitigating Premature Diagnostic Handoff and Silent Hallucination in Healthcare Applications

基于Agentic AI的框架：缓解医疗应用中的过早诊断交接和无声幻觉

Divyansh Srivastava, Shreya Ghosh, Anshul Verma, Rajkumar Buyya

机构 * Distributed Systems (qCLOUDS) Lab, School of Computing ； Information Systems, The University of Melbourne, Australia ； 2Department of Computer Science ； Engineering, School of Electrical ； Computer Sciences (SECS), Indian Institute of Technology Bhubaneswar, India ； 3Department of Computer Science Banaras Hindu University, Varanasi, India 纠错

专题命中 多智能体 ：agentic(title,title_cn)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出多智能体框架，通过确定性编排约束和两个安全机制（神经符号状态跟踪门和语义熵不确定性量化门）解决LLM在医疗对话中的过早诊断交接和无声幻觉问题，诊断精度提升11.3个百分点。

Trustworthy Self-Composable Big-Data-as-a-Service: An LLM-Orchestrated Multi-Agent Framework for Automated Data Engineering, AutoML, MLOps Deployment, and Drift-Aware Lifecycle Optimization

可信赖的自组合大数据即服务：一种LLM编排的多智能体框架，用于自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知生命周期优化

Aueaphum Aueawatthanaphisut, Badri Raj Lamichhane

机构 * School of Information, Computer, and Communication Technology（信息、计算机与通信技术学院） ； Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University（素金国际技术研究所，泰国 Thammasat 大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 提出一种基于LLM编排的多智能体BDaaS框架，通过分解生命周期为专用智能体并协调执行，实现自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知优化，提升生命周期级可靠性。

Comments 7 pages, 3 figures, 5 tables

DECKBench: Benchmarking Multi-Agent Frameworks for Academic Slide Generation and Editing

DECKBench：用于学术幻灯片生成和编辑的多智能体框架基准测试

Daesik Jang, Morgan Lindsay Heisler, Linzi Xing, Yifei Li, Edward Wang, Ying Xiong, Yong Zhang, Zhenan Fan

机构 * Huawei Technologies Canada（华为加拿大技术有限公司） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出DECKBench，一个用于评估多智能体生成和编辑学术幻灯片的框架，通过定制数据集和模拟编辑指令，系统评估幻灯片和整个演示文稿的忠实度、连贯性、布局质量和多轮指令遵循能力。

Securing Multi-Agent GIS Systems: Risk Evaluation and Prompt Hardening Optimization

保护多智能体GIS系统：风险评估与提示硬化优化

Kyle Gao, Pranavi Kotta, Linlin Xu, Jonathan Li, David A. Clausi

机构 * Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo（系统设计工程系，滑铁卢大学） ； Department of Mechatronics Engineering, University of Waterloo（机电工程系，滑铁卢大学） ； Department of Geomatics Engineering, University of Calgary（测绘工程系，卡尔加里大学） ； Department of Geography and Environmental Management, University of Waterloo（地理与环境管理系，滑铁卢大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对多智能体GIS系统的安全风险，提出基于模块化状态机编排和提示优化的安全框架，通过红队测试和对抗演示提升系统鲁棒性。

Comments Kyle Gao and Pranavi Kotta contributed equally to this work

LegalHalluLens: Typed Hallucination Auditing and Calibrated Multi-Agent Debate for Trustworthy Legal AI

LegalHalluLens: 类型化幻觉审计与校准的多智能体辩论以实现可信赖的法律AI

Lalit Yadav, Akshaj Gurugubelli

机构 * Independent Researcher, Sunnyvale, CA, USA（独立研究者，美国加州太阳谷） ； Independent Researcher, San Diego, CA, USA（独立研究者，美国加州圣地亚哥） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 针对法律AI中聚合指标掩盖的错误集中性和方向性问题，提出LegalHalluLens审计框架，通过类型化幻觉画像、风险方向指数（RDI）和校准辩论管道，将幻觉检测减少45%，并揭示聚合指标隐藏的失败模式。

Comments 15 pages, 5 figures; Published at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026

Trust-Aware Multi-Agent Traceability: Confidence-Calibrated Knowledge Graphs for Consistent Software Artifact Management

信任感知的多智能体可追溯性：用于一致软件工件管理的置信度校准知识图谱

Mohamed Essam, Kareem Wael, Azza Hassan, Ahmed Haitham, Mahmoud Soliman, Samer Saber, Ibrahim Habib

机构 * CairoMotive Cairo, Egypt（开罗动力埃及） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 提出一种信任感知协调框架，通过共享知识图谱和校准置信度分数，结合嵌入检索与LLM多准则分析的两阶段可追溯性链接预测管道，解决多智能体系统中错误传播问题。

Divide, Deliberate, Decide: A Multi-Agent Framework for Fine-Grained Egocentric Action Recognition

分、议、决：一种用于细粒度自我中心动作识别的多智能体框架

Alessandro Sottovia, Alessandro Torcinovich, Oswald Lanz

机构 * Faculty of Engineering, Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺自由大学工程学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种零样本多智能体框架，通过视频分割、异构VLM专家协商和Borda计数聚合，提升细粒度自我中心动作识别性能。

OmniDrive: An LLM-Choreographed Multi-Agent World Model with Unified Latent Co-Compression for Multi-View Driving Video Generation

OmniDrive: 一种由LLM编排的多智能体世界模型，用于多视角驾驶视频生成的统一潜在协同压缩

Zijie Meng, Yufei Liu, Chengqian Ma, Zhiyu Li, Jiyuan Liu, Wenhua Nie, Bingcai Wei, Shuqin Chen, Weichen Xu, Jiquan Yuan, Miao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； National Taiwan University（国立台湾大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Jimei University（集美大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DRIVE-CHOREO，一种由LLM编排的多智能体世界模型，通过三个Qwen2.5-VL智能体协同生成位置感知的潜在序列，并利用视图-时间置换与3D VAE协同压缩，实现可控多视角视频生成，在nuScenes上达到SOTA多视角一致性和BEV mAP 21.6。

Comments 24 pages, 10 figures

Verified Detection and Prevention of Concurrency Anomalies in Multi-Agent Large Language Model Systems

多智能体大语言模型系统中并发异常的可验证检测与预防

Sajjad Khan

机构 * independent researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对多智能体LLM系统，形式化四种并发异常并建立一致性层级，通过Verus验证检测器正确性，并在Rust运行时中实现预防。

Comments 32 pages, 2 figures, 6 tables. Verus/TLA+ verification artifact, reference Rust runtime, and Python harnesses, plus a supplementary appendix (Sections A-F, Tables S1-S6), included as ancillary files

SceneConductor: 3D Scene Generation from a Single Image with Multi-Agent Orchestration

SceneConductor: 基于多智能体编排的单图像3D场景生成

Jeonghwan Kim, Yushi Lan, Yongwei Chen, Hieu Trung Nguyen, Chuanyu Pan, Xingang Pan

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Meshy AI 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出多智能体编排框架，将单图像3D场景生成分解为场景初始化、环境构建和多智能体细化三个阶段，并引入几何感知布局预测器，在几何精度、空间一致性和感知真实性上超越现有方法。