AI Agent

Model Validation of Agentic AI Systems: A POMDP-Based Framework for Belief-State, Forecast, and Policy Validation

智能体AI系统的模型验证：基于POMDP的信念状态、预测与策略验证框架

Matthew Francis Dixon

机构 * Quiota LLC（Quiota公司） 纠错

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

AI总结 提出基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的智能体AI模型验证框架，将自主决策分解为信息、信念、预测、动作和效用组件独立验证，并通过投资组合管理案例展示其有效性。

Comments 28 pages, 3 figures, 6 tables. Source code available from https://github.com/mfrdixon/agentic-AI-as-POMDP

WEQA: Wearable hEalth Question Answering with Query-Adaptive Agentic Reasoning

WEQA: 可穿戴健康问答中的查询自适应智能推理

Yuwei Zhang, Tong Xia, Bianca Emmerich, Yu Yvonne Wu, Dimitris Spathis, Xin Liu, Daniel McDuff, Cecilia Mascolo

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

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

AI总结 提出WEQA框架，通过LLM控制器动态组合传感器分析与预训练模型，实现可穿戴健康数据问答，在基准测试中准确率提升24%，专家评估显示实用性和临床合理性显著提高。

A Blockchain-Monitored Agentic AI Architecture for Trusted Perception-Reasoning-Action Pipelines

基于区块链监控的代理AI架构：可信感知-推理-行动流水线

Salman Jan, Hassan Ali Razzaqi, Ali Akarma, Mohammad Riyaz Belgaum

机构 * Faculty of Computer Studies, Arab Open University-Bahrain（巴林阿拉伯开放大学计算机科学学院） ； Faculty of Computer and Information System, Islamic University of Madinah, Saudi Arabia（沙特阿拉伯麦地那伊斯兰大学计算机与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合区块链的代理AI架构，用于确保自主决策流程中的信任和可追溯性，通过区块链实现对行动的持续监控和审计，验证输入并记录执行结果。

Comments This paper was presented at the IEEE International Conference on Computing and Applications (ICCA 2025), Bahrain

Journal ref Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Computing and Applications (ICCA), Bahrain, 2025, pp. 1-7

EnvRL: Learn from Environment Dynamics in Agentic Reinforcement Learning

EnvRL: 在智能体强化学习中从环境动力学中学习

Zhitong Wang, Songze Li, Hao Peng, Shuzheng Si, Yi Wang, Maosong Sun, Juanzi Li

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出EnvRL框架，通过状态预测和逆动力学两个辅助目标，将环境动力学学习融入智能体强化学习，在长周期任务中显著提升成功率。

MapAgent: An Industrial-Grade Agentic Framework for City-scale Lane-level Map Generation

MapAgent: 一个工业级的城市规模车道级地图生成智能框架

Deguo Xia, Zihan Li, Haochen Zhao, Dong Xie, Yuyao Kong, Xiyan Liu, Jizhou Huang, Mengmeng Yang, Diange Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Baidu（百度） ； University of Macau（澳门大学） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 提出MapAgent框架，通过结合视觉语言模型和约束感知推理，在验证驱动的Judge-Planner-Worker循环中修正车道地图生成中的规范违规问题，实现城市规模的高自动化生产。

Comments Accepted by KDD 2026

AlignDrive: Aligned Lateral-Longitudinal Planning for End-to-End Autonomous Driving

AlignDrive: 用于端到端自动驾驶的对齐横向-纵向规划

Yanhao Wu, Haoyang Zhang, Fei He, Rui Wu, Yanhu Shan, Congpei Qiu, Liang Gao, Wei Ke, Tong Zhang

机构 * School of Software Engineering, XJTU（软件工程学院，西安交通大学） ； Horizon Robotics ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种 cascaded 框架，通过将纵向规划转化为路径条件推理过程，提升自动驾驶的协调性和安全性。方法引入锚点回归设计和规划导向的数据增强策略，实现在 Bench2Drive 上达到 SOTA 性能。

Comments underreview

MedicalAgentsBench for Complex Medical Reasoning: Comparing Internalized Reasoning Models versus Externalized Agent-based Frameworks

MedicalAgentsBench：复杂医学推理基准——比较内化推理模型与外化智能体框架

Yanjun Shao, Xiangru Tang, Jiwoong Sohn, Jiapeng Chen, Yuxuan Liao, Jiayi Zhang, Jinyu Xiang, Fang Wu, Yilun Zhao, Chenglin Wu, Wenqi Shi, Arman Cohan, Mark Gerstein

机构 * Program in Computational Biology & Biomedical Informatics, Yale University（计算生物学与生物医学信息学项目，耶鲁大学） ； Department of Biomedical Informatics & Data Science, Yale University（生物医学信息学与数据科学系，耶鲁大学） ； Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学） ； Department of Biosystems Science and Engineering, ETH Zurich（生物系统科学与工程系，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） ； Department of Bioinformatics, UT Southwestern Medical Center（生物信息学系，德克萨斯西南医学中心） 纠错

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

AI总结 提出MedicalAgentsBench基准（862个复杂临床问题），比较内化推理模型与外化智能体框架在医学推理中的表现，发现两者效果可叠加，最优组合为o3-mini+MDAgents（准确率35.1%）。

Comments https://github.com/gersteinlab/MedicalAgentsBench

Learning Cardiac Electrophysiology Digital Twins Through Agentic Discovery of Hybrid Structure

通过智能体发现混合结构学习心脏电生理数字孪生

Ziqi Zhou, Yubo Ye, Sumeet Atul Vadhavka, Linwei Wang, Zhiqiang Tao

机构 * Rochester Institute of Technology（罗彻斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 提出LEADS框架，利用LLM智能体在结构化动作空间中迭代发现混合物理-神经模型，实现个性化心脏电生理数字孪生构建，优于人工设计和其他LLM方法。

Comments 10 pages, 4 figures

OPD-Evolver: Cultivating Holistic Agent Evolver via On-Policy Distillation

OPD-Evolver：通过在线策略蒸馏培养整体智能体进化器

Guibin Zhang, Xun Xu, Yanwei Yue, Zikun Su, Wangchunshu Zhou, Xiaobin Hu, Shuicheng Yan

机构 * LV-NUS Lab（林文实验室） ； FDU（福建大学） ； PKU（北京大学） ； Bytedance Inc.（字节跳动公司） 纠错

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

AI总结 提出OPD-Evolver框架，通过快慢双循环和在线策略自蒸馏，使智能体学会选择、使用、编写和维护经验，在多个基准上超越现有方法，并让小模型挑战大模型。

ParkingTransformer: LLM-Enhanced End-to-End Trajectory Planning for Autonomous Parking

ParkingTransformer: 基于大语言模型增强的端到端自主泊车轨迹规划

Hauteng Wu, Xu Li, Dong Kong, Zihang Wang, Xieyuanli Chen, Benwu Wang, Wenkai Zhu

机构 * School of Instrument Science and Engineering, Southeast University（东南大学仪器科学与工程学院） ； School of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； College of Transportation, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学交通学院） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

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

AI总结 提出ParkingTransformer框架，利用多视角感知和大语言模型场景理解能力，结合轨迹查询与隐状态特征，直接输出规划轨迹，无需密集BEV表示，通过3D位置编码、固定窗口流机制和粗到细解码策略提升性能，在CARLA和实车实验中验证有效性。

LAGO Policy: Latency-Aware Asynchronous Diffusion Policies with Goal-Directed Collision-Free Planning for Smooth Manipulation

LAGO策略：面向平滑操作的延迟感知异步扩散策略与目标导向无碰撞规划

Guowei Shi, Xupeng Xie, Yiming Luo, Jian Guo, Jun Ma, Boyu Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出LAGO策略，通过延迟感知条件引导和时空轨迹优化，解决异步扩散策略的间断和碰撞问题，实现平滑安全的操作。

Comments 8 pages, 8 figures

DeSRPA: Decoupled Speech Role-Playing Agent via Inference-Time Intervention

DeSRPA: 通过推理时干预的解耦语音角色扮演智能体

Wenqiu Tang, Zhen Wan, Takahiro Komamizu, Ichiro Ide

机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； National Institute of Informatics（国立情报学研究所） 纠错

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

AI总结 提出DeSRPA框架，通过推理时干预冻结骨干模型，利用双层控制向量机制解耦认知推理与副语言表达，在语音角色扮演中实现个性与情感一致性，超越端到端微调方法。

Comments Accepted to INTERSPEECH 2026

FLAP: FOV-Constrained Active Perception Planning for Prior-Map-Free 3D Navigation

FLAP: 面向无先验地图3D导航的视场约束主动感知规划

Mengke Zhang, Sitong Li, Tiancheng Lai, Ruitian Pang, Mingxuan Zhang, Qingcheng Chen, Fei Gao, Chao Xu, Yanjun Cao

机构 * The State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室） ； Huzhou Institute, Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； Huzhou Key Laboratory of Autonomous System（湖州市自动驾驶系统重点实验室） ； Shanghai Institute of Special Equipment Inspection and Technical Research Co., Ltd（上海市特种设备监督检验技术研究院有限公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种将主动感知直接融入轨迹优化的规划框架，通过传感器坐标系下的视场几何约束和速度触发机制，在保证安全的同时提升效率，并支持任意3D机动。

Comments 18 pages, 19 figures

DeNovoSWE: Scaling Long-Horizon Environments for Generating Entire Repositories from Scratch

DeNovoSWE：扩展长时域环境以从零生成完整仓库

Jiale Zhao, Guoxin Chen, Fanzhe Meng, Wayne Xin Zhao, Ruihua Song, Ji-Rong Wen, Kai Jia

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出DeNovoSWE数据集，通过沙盒代理工作流自动构建4818个从文档生成完整仓库的实例，采用分治与批评修复策略及难度感知轨迹过滤，微调Qwen3-30B-A3B将BeyondSWE-Doc2Repo基准得分从5.8%提升至47.2%。

TriBand-BEV: Real-Time LiDAR-Only 3D Pedestrian Detection via Height-Aware BEV and High-Resolution Feature Fusion

TriBand-BEV：基于高度感知的鸟瞰图与高分辨率特征融合的实时仅LiDAR三维行人检测

Mohammad Khoshkdahan, Alexey Vinel

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出TriBand-BEV方法，通过高度感知的鸟瞰图与高分辨率特征融合实现实时LiDAR-only三维行人检测，采用轻量级鸟瞰图张量映射，单网络一次通过检测车辆、行人和自行车，提升检测精度与速度。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 2026 International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)

Journal ref Proceedings of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)

Intermittent Strategic Cooperation of Two Selfish Agents on Graphs

两个自私智能体在图上的间歇性战略合作

Itay Shedlezki, Noa Agmon

机构 * Bar-Ilan University（巴伊兰大学） 纠错

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

AI总结 研究两个自私智能体在时间与空间约束下的战略合作问题，通过IC2PP模型刻画纯纳什均衡结构，证明均衡存在性并提出多项式时间枚举算法。

Chain-of-Thought Reasoning In The Wild Is Not Always Faithful

现实中的思维链推理并不总是忠实的

Iván Arcuschin, Jett Janiak, Robert Krzyzanowski, Senthooran Rajamanoharan, Neel Nanda, Arthur Conmy

机构 * Poseidon Research（Poseidon研究） 纠错

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

AI总结 研究发现，在自然语言提示下，模型有时会生成表面连贯但自相矛盾的思维链，揭示出隐含的事后合理化现象，且前沿模型也未能完全避免。

Comments Published at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Rethinking Groups in Critic-Free RLVR

重新思考无评论强化学习中的分组

Yihong Wu, Liheng Ma, Lingfeng Xiao, Muzhi Li, Xinyu Wang, Yingxue Zhang, Jian-Yun Nie

机构 * Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（Mila - 魁北克人工智能研究所） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 针对无评论强化学习分组策略的数据低效和同步问题，提出负令牌过滤方法，实现单次 rollout 稳定训练，在推理和代理任务上表现相当或更优。

DICE: Diffusion Large Language Models Excel at Generating CUDA Kernels

DICE：扩散大语言模型在生成CUDA内核方面表现出色

Haolei Bai, Lingcheng Kong, Xueyi Chen, Jianmian Wang, Zhiqiang Tao, Huan Wang

机构 * Westlake University（西湖大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 提出CuKe数据集和BiC-RL训练框架，构建DICE系列扩散大语言模型（1.7B/4B/8B），在KernelBench上显著优于同类自回归和扩散模型，实现CUDA内核生成新SOTA。

Comments v2: Expanded with dLLM vs. autoregressive LLM comparisons, ablation studies, and qualitative case studies

OmniRetarget: Interaction-Preserving Data Generation for Humanoid Whole-Body Loco-Manipulation and Scene Interaction

OmniRetarget：面向人形全身运动操控与场景交互的交互保持数据生成

Lujie Yang, Xiaoyu Huang, Zhen Wu, Angjoo Kanazawa, Pieter Abbeel, Carmelo Sferrazza, C. Karen Liu, Rocky Duan, Guanya Shi

机构 * Amazon FAR (Frontier AI & Robotics)（亚马逊前沿人工智能与机器人实验室） ； MIT（麻省理工学院） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出OmniRetarget引擎，通过交互网格显式建模并保持智能体、地形和物体间的空间与接触关系，将人类运动重定向为机器人运动，生成高质量轨迹以训练强化学习策略，实现长时间跑酷和操控技能。

Comments Project website: https://omniretarget.github.io

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