AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
ActMem：弥合LLM代理中记忆检索与推理之间的差距
机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Alibaba Group, Hangzhou, China（阿里巴巴集团，杭州，中国） ； National Institute of Healthcare Data Science, Nanjing University, China（南京大学健康数据科学国家研究院）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 提出ActMem框架，通过将非结构化对话历史转化为结构化因果语义图，结合反事实推理和常识补全，实现主动因果推理，显著提升LLM代理在复杂记忆依赖任务中的表现。
置信度不等于可靠性：重新思考脑肿瘤分割中的MC Dropout
机构 * Centre for Doctoral Training in AI for Medical Diagnosis and Care（人工智能辅助医疗诊断与护理博士培训中心） ； School of Computing, University of Leeds（利兹大学计算机学院） ； School of Computer Science, University of Leeds（利兹大学计算机科学学院） ； Leeds Cancer Centre, St James’s University Hospital, Leeds, UK（利兹癌症中心，圣詹姆斯大学医院，利兹，英国）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 通过MC Dropout不确定性估计，发现全局不确定性-误差对齐（AUROC≈0.97）可能掩盖关键子区域（如增强肿瘤）的严重误校准（ECE=0.915），表明子区域校准评估对临床安全至关重要。
Comments Accepted for MIUA2016
ChronoSurv：一种临床路径引导的多模态生存分析图框架
机构 * Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, MICS, France（巴黎萨克雷大学，中央超算学院，MICS，法国） ； University of Lyon, INSA Lyon, CREATIS, France（里昂大学，里昂国家理工学院，CREATIS，法国）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出ChronoSurv，一种基于有向图的多模态生存分析框架，通过层次化拓扑和异质消息传递建模临床轨迹，在头颈癌数据集上取得最优判别性能与可靠校准。
Comments Accepted at MICCAI 2026. Submitted version due to embargo
EfficientRollout: 面向强化学习推演的感知系统的自推测解码
机构 * FuriosaAI ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对强化学习推演中自回归解码延迟瓶颈，提出感知系统的自推测解码框架，通过量化自推测解码器与感知系统的推测开关策略，在保持模型质量前提下降低推演和端到端延迟。
Comments Project Page: https://github.com/furiosa-ai/EfficientRollout
无环境奖励的固定通道感知事件流在线奖惩学习
机构 * Zirong Li（李 Cirong）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出OHIRL框架，在无标量奖励下通过固定通道感知流进行在线奖惩学习，利用内部轨迹评估器推断感知维度的效价，在XOR任务和CartPole等控制任务中达到高准确率。
Comments 9 pages, 5 figures, 6 tables; 13-page technical supplement
GraphPO：基于图的推理模型策略优化
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； Ant Group（蚂蚁集团）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出GraphPO框架，将推理轨迹建模为有向无环图，通过合并语义等价路径减少冗余探索，并利用边级优势函数提高推理效率，在多个基准上优于链式和树式方法。
WorldLines: 对长时域有状态具身智能体进行基准测试与建模
机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； Knowin
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出WorldLines基准，通过构建带时间跨度的家庭轨迹（含对话、动作、状态变化等）评估具身智能体的长时记忆与任务规划能力，并设计ObsMem记忆框架提升状态感知决策。
Comments 27 pages, 18 figures
空间即智能：用于黎曼度量生成的神经半群叠加
机构 * National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University（湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出将智能置于空间本身，通过神经半群叠加机制生成黎曼度量，使动作简化为测地线跟随，在单障碍场景训练后零样本泛化到未见配置。
HandwritingAgent: 语言驱动的可缩放矢量空间手写合成
机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出HandwritingAgent，利用大推理模型在SVG格式中自动回归生成手写笔画序列，无需风格特定训练，通过自然语言和参考图像控制风格，在模仿、识别、多语言及复杂数学表达式合成等任务上达到或超越现有最优方法。
MagpieTTS-LF：无需长语音数据训练的推理时长生成长语音生成
机构 * NVIDIA Corporation（英伟达公司）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出MagpieTTS-LF推理时方法，通过软注意力先验、有状态推理和历史感知文本编码，在不重新训练模型的情况下实现连贯的长语音生成。
Journal ref Interspeech 2026
LoHoSearch: 超越人类难度上限的长时域搜索代理基准测试
机构 * Meituan（美团）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出LoHoSearch基准，基于700万维基实体知识图谱自动构建544个复杂问题，评估显示最强模型仅34.74%准确率，远超人类难度上限。
基于主动推理的个性化癌症治疗信念空间控制
机构 * American Association for Cancer Research（美国癌症研究协会） ； AACR Project GENIE registry（AACR Project GENIE 注册中心） ； AACR Project GENIE Biopharma Collaborative（AACR Project GENIE 生物制药合作组织）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出用主动推理将癌症治疗建模为信念空间规划问题，在测量预算下统一目标导向控制与信息获取，实现患者分类与高效治疗。
Comments 11 pages including appendix
端到端自动驾驶中的零样本跨城市泛化：自监督与监督表示
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, NYU Tandon School of Engineering（电气工程系，纽约大学Tandon工程学院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究端到端自动驾驶模型在跨城市零样本迁移中的泛化能力，发现自监督预训练（如I-JEPA、DINOv2、MAE）相比监督预训练能显著减少位移和碰撞退化，提升闭环评估中的分布外PDMS。
InfoPO：面向用户智能体的信息驱动策略优化
机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science（香港科学大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对多轮交互中信用分配和优势信号不足的问题，提出信息增益奖励与自适应方差门控融合的InfoPO方法，在意图澄清、协作编码等任务上优于现有基线。
超越当前观测：评估多模态大语言模型在可控非马尔可夫博弈中的表现
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)
AI总结 提出RNG-Bench基准套件，通过配对记忆和3D迷宫两个博弈，评估多模态大模型在非马尔可夫环境中重建历史观测并据此行动的能力，发现主要错误源于遗忘而非决策，微调可提升性能。
GUMP-Net: 一种用于多类盆腔分割的可解释模型-数据驱动智能算法
机构 * State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（数学科学国家重点实验室，数学与系统科学研究院，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Department of Orthopedics, The Fourth Medical Center of Chinese PLA General Hospital（中国人民解放军第四医学中心骨科部） ； National Clinical Research Center for Orthopedics, Sports Medicine and Rehabilitation（骨科、运动医学与康复临床研究中心） ； Department of Trauma and Orthopedics, People’s Hospital Peking University（北京大学人民医院创伤与骨科部） ； Department of Orthopedics and Traumatology, Beijing Jishuitan Hospital, Capital Medical University（首都医科大学北京积水潭医院骨科与创伤科）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 提出GUMP-Net，结合改进测地线活动轮廓模型与深度神经网络，实现多类盆腔分割，在小训练数据下表现更优，并提供可解释几何视角。
Comments 26 pages, 8 figures, 3 tables
基于导纳的表面对齐用于人在环机器人视觉检测
机构 * University of Washington（华盛顿大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 提出一种基于导纳的实时闭环控制框架，融合操作员输入与感知驱动，实现机器人末端执行器与局部表面的精确对齐，在6自由度机械臂上验证了稳定法向跟踪和0.4°的平均定向误差。
恢复、发现、规划：从机器人失败中学习技能与概念
机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； AI2（艾伦人工智能研究所） ； MIT（麻省理工学院） ； Centaur AI ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 提出ReSYNC方法，通过技能学习与概念发现的交替过程，从失败恢复经验中逐步构建抽象谓词，实现全局失败避免和长期规划，性能提升超50%。
Comments 9 pages, 6 figures. Website: https://jaraxxus-me.github.io/ReSYNC/
胶子主导模型与多粒子产生
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 提出胶子主导模型描述高能多粒子产生过程，分为微扰QCD级联和非微扰强子化两阶段，与实验数据吻合，揭示价夸克留在领头粒子中而胶子产生次级强子。
Comments 14 pages, 5 figures, proceedings of the ISMD 2025 (Corfu, Greece)
切伦科夫望远镜阵列观测站的阵列控制与数据采集软件
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文介绍了切伦科夫望远镜阵列观测站（CTAO）的阵列控制与数据采集（ACADA）系统，该系统负责望远镜和辅助仪器的控制、监督、数据处理以及观测调度，并支持基于实时科学警报的快速响应。
Comments Accepted version. Published in Astronomy and Computing (2026). DOI: 10.1016/j.ascom.2026.101147
Journal ref Astronomy and Computing, Volume 57, 2026, 101147
$\texttt{WEAVER}$：更好、更快、更长——一种有效的机器人操作世界模型
机构 * Mila - Québec AI Institute（Mila - 魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； McGill University（麦吉尔大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 提出WEAVER世界模型架构，通过流匹配损失训练多视图潜在预测，同时实现高保真度、长程一致性和高效推理，在机器人操作任务中显著提升策略评估、改进和测试时规划性能。
使用欧拉弹性线解在两机器人手在平面环境中操控柔性线性物体
机构 * Dept. of ME, Technion, Israel（技术学院机械工程系，以色列） ； Dept. of ME, Ben-Gurion University, Israel（本· Gurion大学机械工程系，以色列）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文利用欧拉弹性线解，通过控制两机器人手的抓取端点位置和切线，实现平面环境中柔性线性物体的无自交、稳定和避障操控。
人机协同运输中考虑人类偏好不确定性的相互适应
机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 针对人机协同运输中人类偏好参数不确定及适应策略平衡问题，提出统一框架，通过建模偏好概率分布、时变固执度及协调规划模型，结合位姿优化策略，实现相互适应以提升任务性能。
Comments 9 pages, 6 figures
集中流动性做市商中的博弈论流动性提供
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 针对集中流动性做市商中流动性提供者的策略互动，建立博弈论模型，证明其可简化为具有唯一纳什均衡的线性复杂度博弈，均衡遵循水填充策略，并基于真实数据发现LP策略偏离均衡，调整后可提升日收益率。
识别与重建多单元楼层平面图
机构 * Department of Control and Instrumentation, Brno University of Technology, Brno, Czech Republic（控制与仪器系，布拉格技术大学，布拉格，捷克共和国） ； Department of Software Technology, Faculty of Electrical Engineering Mathematics and Computer Science, TU Delft, Delft, Netherlands（软件技术系，电气工程数学与计算机科学学院，代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰） ； Department of Management in the Built Environment, Faculty of Architecture and the Built Environment, TU Delft, Delft, Netherlands（建筑环境管理系，建筑与环境学院，代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰） ； Institute for Research and Applications of Fuzzy Modeling, University of Ostrava, Ostrava, Czech Republic and with Department of Informatics, Mendel University in Brno, Brno, Czech Republic（模糊建模研究与应用研究所，奥斯特拉瓦大学，奥斯特拉瓦，捷克共和国，并与布拉格梅德勒大学信息系联合） ； Department of Software Technology, Faculty of Electrical Engineering Mathematics and Computer Science, TU Delft, Delft, Netherlands and with Dependable and Scalable Software Systems, Institute of Systems Engineering, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Leibniz University Hannover, Hannover, Germany（软件技术系，电气工程数学与计算机科学学院，代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰，并与可靠和可扩展软件系统，系统工程研究所，电气工程与计算机科学学院，莱比锡大学汉诺威分校，汉诺威，德国）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 提出基于MDA-Unet和MACU-Net的像素级分割方法，结合改进跳跃连接和注意力机制，从2D平面图重建3D模型，在CubiCasa数据集上平均F1达0.86。
通过文本反向传播的自进化多智能体系统
机构 * Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of Notre Dame（诺丁汉大学）
专题命中 多智能体 ：agentic(summary_cn,abstract)；agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出Agentic Neural Network框架，将多智能体协作建模为分层神经网络，通过前向分解任务和反向传播反馈实现智能体角色、提示和协作的自进化，在七个基准数据集上超越现有方法。
PersonalPlan: 面向个性化编程学习的多智能体系统规划
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(abstract)
AI总结 提出PersonalPlan，一种两阶段多智能体规划器，通过分层SFT和奖励自适应GRPO生成可执行、个性化且具有教学支架的计划，在MAP-PPL数据集上优于现有方法。
从隐私到工作流完整性：自主智能体互操作性中的通信图元数据
机构 * Independent Researcher（独立研究者）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；workflow(title,abstract)；autonomous agent(title)；multi-agent(abstract)
AI总结 针对智能体通信图元数据泄露问题，提出工作流完整性威胁模型，定义传输层与引导层隐私属性，并通过A2A案例验证元数据保护可有效抑制任务推断。
Comments 22 pages, 7 figures, 6 tables
迈向振动医学：一种用于临床决策支持的自演化多智能体框架
机构 * Medical AI Lab, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院医学人工智能实验室） ； Hebei Provincial Engineering Research Center for AI-Based Cancer Treatment Decision-Making, The First Hospital of Hebei Medical University（河北省人工智能癌症治疗决策工程研究中心，河北医科大学第一医院） ； State Key Laboratory of Neurology and Oncology Drug Development（神经与肿瘤药物研发国家重点实验室） ； School of Computing, University of Georgia（佐治亚大学计算学院） ； Department of Radiation Oncology, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital and Shenzhen Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（中国医学科学院北京协和医学院国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/肿瘤医院深圳医院放射治疗科） ； Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic（梅奥诊所放射肿瘤科） ； College of Mechanical and Power Engineering, China Three Gorges University（三峡大学机械与动力工程学院） ； Department of Radiation Oncology, Guangzhou Concord Cancer Center（广州康华肿瘤中心放射治疗科） ； Gastrointestinal Disease Diagnosis and Treatment Center, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院胃肠疾病诊疗中心） ； Department of General Surgery, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院普通外科）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；planning(abstract)
AI总结 提出VIBEMed多智能体框架，通过自演化机制和架构级安全沙箱，从交互历史中动态学习，实现个性化临床决策支持。
面向企业应用的多智能体系统可扩展定制与部署
机构 * Capital One（第一资本）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出统一框架，通过智能体模型定制（持续预训练、微调、偏好优化）和推理优化（推测解码、FP8量化），实现领域自适应和4.48倍吞吐加速，保持性能并提升长尾场景鲁棒性。
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