AI Agent

Poisoned Playbooks: Demystifying Knowledge Poisoning Effects on AI Security Agents

有毒剧本：揭秘知识投毒对AI安全代理的影响

Juho Park, Hyunmin Choi, Kevin Nam

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

AI总结 研究揭示通过RAG注入单条有毒安全知识可系统性改变AI安全代理行为，提出验证边界（VB）分类法，并评估验证提示与多源检索的防御效果。

RoBoSR: Structured Scene Representations for Embodied Robotic Reasoning

RoBoSR：面向具身机器人推理的结构化场景表示

Kewei Hu, Wanchan Yu, Fangwen Chen, Jing Jiajian, Zimeng Li, Ying Wei, Tianhao Liu, Michael Zhang, Hanwen Kang

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

AI总结 提出RoBoSR，一种基于语义对象中心场景图的中间结构表示，将操作建模为逐步状态转换，实现因果推理和长期任务规划，并在零样本泛化中优于提示方法和经典TAMP基线。

JEDEL: Zero-Shot DNA-Encoded Library Design for Early-Stage Drug Discovery

JEDEL：用于早期药物发现的零样本DNA编码库设计

Zygimantas Jocys, Zhanxing Zhu, Henriette M. G. Willems, Katayoun Farrahi

机构 * The ALBORADA Drug Discovery Institute, University of Cambridge（剑桥大学ALBORADA药物发现研究所） 纠错

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

AI总结 提出JEDEL框架，直接从活性配体的三维药效团表示生成可合成的DNA编码库，无需目标特异性再训练，在18个蛋白靶点上优于随机和多样性基线。

Ensemble Feature Selection and Harris Hawks Optimization for Explainable Mental Health Risk Prediction in Female Sex Workers

集成特征选择与哈里斯鹰优化用于女性性工作者可解释心理健康风险预测

Ahnaf Atef Choudhury, Md. Parvej Hoque Palash, Shahriar Siddique Ayon, Ramkrishna Saha, Abdullah Al Mamun

机构 * Department of Information Sciences and Technology（信息科学与技术系） ； George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Jahangirnagar University（贾汗吉尔纳加尔大学） ； AIUB ； The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Dhaka University of Engineering and Technology（达卡工程与技术大学） 纠错

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

AI总结 提出集成ANOVA和互信息的特征选择与哈里斯鹰优化逻辑回归的混合模型，在3005名女性性工作者中实现95.78%准确率，识别创伤后应激、客户暴力和职业因素为抑郁主要贡献因素。

Comments Accepted and presented at the 2026 8th IEEE Symposium on Computers & Informatics (ISCI 2026). To appear in IEEE conference proceedings

EMAgnet: Parameter-Space EMA Regularization for Policy Gradient Self-Play in Large Games

EMAgnet：大规模博弈中策略梯度自我博弈的参数空间EMA正则化

Tristan Maidment, JB Lanier, Chase McDonald, Nathan Tsang, Eugene Vinitsky, Roy Fox, Albert Wang, Wesley N. Kerr

机构 * Riot Games（拳头游戏） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出EMAgnet，通过指数移动平均（EMA）对策略参数进行自适应正则化，替代均匀分布正则化，在两人零和博弈中降低可剥削性。

Comments Accepted at NExT-Game 2026: New Frontiers in Game-Theoretic Learning (ICML 2026 Workshop). 13 pages, 2 figures,

Neuro-Symbolic Drive: Rule-Grounded Faithful Reasoning for Driving VLAs

神经符号驱动：基于规则忠实推理的驾驶VLA

Xiangbo Gao, Xiukun Huang, Boyu Lu, Junge Zhang, Mengjie Mao, Jiachen Li, Wei Xiong, Zhengzhong Tu

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of California, Riverside（加利福尼亚大学河滨分校） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

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

AI总结 提出神经符号驱动框架，利用规则规划器的决策轨迹监督驾驶VLA，实现推理与运动生成的因果耦合，显著降低轨迹误差和碰撞率。

EMFusion: Uncertainty-Aware Conditional Diffusion Model for Multivariate Narrow-band Exposure Forecasting

EMFusion: 一种考虑不确定性的条件扩散框架用于无线网络中频率选择性电磁场预测

Zijiang Yan, Yixiang Huang, Jianhua Pei, Hina Tabassum, Luca Chiaraviglio

机构 * department of Electrical Engineering and Computer Science, York University（电气工程与计算机科学系，约克大学） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Huazhong University of Science and Technology（电子与电气工程学院，华中科技大学） ； Central China Branch of State Grid Corporation of China（国家电网公司中部分部） ； Department of Electronic Engineering, University of Rome Tor Vergata（罗马大学Tor Vergata电子工程系） ； Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni (CNIT)（国家大学间电信研究会（CNIT）） 纠错

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

AI总结 本文提出EMFusion框架，通过整合时间、季节等上下文因素，提供不确定性估计，以提升无线网络中频率选择性电磁场预测的准确性。

Comments Accepted in IEEE Transactions on Network Science and Engineering

LaGO: Latent Action Guidance for Online Reinforcement Learning

LaGO：面向在线强化学习的潜在动作引导

Kuan-Yen Liu, Ren-Jyun Huang, Ti-Rong Wu

机构 * Siebel School of Computing（计算科学系） ； Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign, USA（数据科学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，美国） ； Department of Computer Science, National Yang Ming Chiao Tung University, Taiwan（计算机科学系，National Yang Ming Chiao Tung大学，台湾） ； Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan（信息科学研究所， Academia Sinica，台湾） 纠错

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

AI总结 提出LaGO框架，利用预训练大语言模型作为潜在动作先验，软引导在线策略优化，在离散和连续控制基准上显著提升奖励与成功率。

Comments 9 pages, 2 figures. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Large Language Models for Planning (LM4Plan)

Adaptive Machine Learning Framework for UAV Trajectory Optimization in O-RAN

面向O-RAN的无人机轨迹优化自适应机器学习框架

Chenrui Sun, Swarna Bindu Chetty, Gianluca Fontanesi, Mahnaz Arvaneh, Walid Saad, Hamed Ahmadi

机构 * school of Physics, Engineering and Technology, University of York（物理、工程与技术学院，约克大学） ； Radio Systems Research, Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室无线电系统研究部） ； School of Electrical and Electronic Engineering, University of Sheffield（电子与电气工程学院，谢菲尔德大学） ； Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech（布拉德利电气与计算机工程系，弗吉尼亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出一种集成增强持续迁移学习的无人机轨迹优化框架，通过模型选择机制从预训练库中迁移知识，减少适应时间，仿真表明收敛时间减少44%-56%。

Comments 16 pages, 12 figures, IEEE Transactions on Vehicular Technology

Journal ref 2026 IEEE Transactions on Vehicular Technology

AI Tokenomics: The Economics of Tokens, Computation, and Pricing in Foundation Models

AI Tokenomics：基础模型中的代币、计算与定价经济学

Quanyan Zhu

机构 * New York University Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出AI代币经济学框架，研究代币在AI系统中的生成、消耗、定价、分配与优化，揭示代币支出与经济价值的区别，并指出开放研究方向。

LemonHarness Technical Report

LemonHarness 技术报告

Kailong Ren, Fubo Sun, Jiachen Liu, Liu Yang, Zimo Yin, Jiaying Li, Congli Yin, Ming He, Yu Huo, Jiawei Liu, Zeping Chen, Yubin Huangfu, Ronghua Li, Yixuan Wu, Xing Su, Yanzhi Xu, Likang Wu, Hongke Zhao, Lei Zhang, Xiaohui Geng, Jianping Fan

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Anhui University（安徽大学） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理与认知科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对长周期智能体因工作空间状态变化难以追踪的问题，提出LemonHarness框架，通过显式执行边界、可复用规则知识库和时感知执行机制，在Terminal-Bench 2.0上实现86.52%准确率。

An Introduction to Causal Reinforcement Learning

因果强化学习导论

Elias Bareinboim, Junzhe Zhang, Sanghack Lee

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Graduate School of Data Science（数据科学研究生院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出将因果推断与强化学习统一在结构因果模型框架下，引入广义策略学习、模仿学习和反事实学习等新任务，形成因果强化学习（CRL）领域。

VeryTrace: Verifying Reasoning Traces through Compilable Formalism and Structured Verification

VeryTrace: 通过可编译形式化与结构化验证验证推理轨迹

Ninghan Zhong, Ahmet Ege Tanriverdi, Kaan Kale, Sriram Vishwanath

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, USA（佐治亚理工学院电子与计算机工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Bogazici University, Turkey（博亚奇大学电子与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出VeryTrace框架，将自然语言推理轨迹形式化为可编译的领域特定语言（DSL），结合确定性检查与LLM审计进行混合验证，实现步骤级错误定位与修复，在数学、机器人规划、亲属推理任务上提升准确率。

Comments Accepted at LM4Plan Workshop @ ICML 2026

SkyJEPA: Learning Long-Horizon World Models for Zero-Shot Sim-to-Real Control of Quadrotors

SkyJEPA：用于四旋翼飞行器零样本仿真到现实控制的长时域世界模型学习

Pratyaksh Rao, Wancong Zhang, Randall Balestriero, Yann LeCun, Giuseppe Loianno

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

AI总结 提出基于JEPA的潜空间动力学模型，结合物理启发探测器实现长时域预测，并集成采样最优控制实现实时控制，通过自动化数据生成实现零样本仿真到现实迁移。

Comments Under Review

When Surveys Become Conversations: Adaptive Matrix Validation for AI-Assisted Interviews

当调查变成对话：面向AI辅助访谈的自适应矩阵验证

Tyler H. McCormick

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出自适应矩阵验证（AMV）方法，通过少量随机结构化问题校准AI从访谈中映射的变量，提升均值、子组和回归系数的估计精度，并在三个模拟研究中验证其有效性。

World Value Models for Robotic Manipulation

机器人操作的世界价值模型

Zhihao Wang, Jianxiong Li, Yu Cui, Yuan Gao, Xianyuan Zhan, Junzhi Yu, Xiao Ma

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出世界价值模型（WVM），融合世界模型与价值估计，通过时序建模评估数据质量，在标准基准和次优轨迹基准上达到SOTA，提升策略学习性能。

Comments preprint

ObsGraph: Hierarchical Observation Representation for Embodied Reasoning and Exploration

ObsGraph: 用于具身推理与探索的层次化观测表示

Taekbeom Lee, Youngseok Jang, Jeonghwa Heo, Jeongjun Choi, H. Jin Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出ObsGraph，一种以观测为中心的层次化场景图，通过房间-视图-对象三层结构统一场景表示、检索与探索，实现粗到细的层次化检索并利用检索结果指导自适应多尺度探索，在具身推理与探索基准上提升了成功率和效率。

Public Good Provision under Locally Private Signals

局部隐私信号下的公共品提供

Behrooz Moosavi Ramezanzadeh, Jordan Awan

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究规划者通过局部隐私信道观察代理人偏好时的最优简化形式分配，其特征为后验评分规则，并分析隐私对提供决策、转移支付实现、收入渐近行为及福利比较的影响。

Emergent Self-Organisation of Intelligent Active Particles

智能活性粒子的涌现自组织

Priyanka Iyer, Segun Goh, Gerhard Gompper

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究智能活性粒子通过非互易相互作用和信息传播形成涌现自组织，包括群体形成、捕食行为和复杂环境导航。

Comments "perspective" article, 6 figures

PanoVine: Whole-Body Visuomotor Control for Soft Growing Vine Robot

PanoVine: 软体生长藤蔓机器人的全身视觉运动控制

Yimeng Qin, Xiaomeng Xu, William Heap, Aditi Oak, Shuran Song, Allison Okamura

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对软体生长藤蔓机器人难以建模和控制的问题，提出基于全身视觉反馈的数据驱动控制框架，利用19个分布式相机和端到端策略实现复杂环境下的自主导航与操作。

PAIWorld: A 3D-Consistent World Foundation Model for Robotic Manipulation

PAIWorld: 用于机器人操作的三维一致世界基础模型

Yuhang Huang, Xuan Lv, Junyan Xu, Zhiyuan Yu, Jiazhao Zhang, Ruizhen Hu, Wancheng Feng, Shilong Zou, Hewen Xiao, Ziqiao Zhou, Kaiyun Huang, Zhiyu Peng, Juzhan Xu, Hang Zhao, Chenyang Zhu, Renjiao Yi, Yifei Huang, Douhui Wu, Yan Zhang, Kexu Cheng, Chunhe Song, Yunzhi Xue, Xiuhong Zhang, Leitao Guo, Yunji Chen, Bin Wu, Haibin Yu, Kai Xu

机构 * Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能产业研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出PAIWorld框架，通过几何感知交叉注意力、几何旋转位置编码和潜在3D-REPA蒸馏，解决多视图世界模型的3D不一致问题，在机器人操作基准上取得领先性能。

An Integrated Location-Routing Framework for Multi-Type Urban Waste Collection and Recycling System

多类型城市垃圾收集与回收的可持续集成框架

Víctor Blanco, J. Fernando Camacho-Vallejo, Yolanda Hinojosa

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出集成优化框架，联合确定垃圾中转站和处理厂位置及两阶段路径，以最小化运营成本并满足预算约束，通过麦德林市实例验证了有效性。

Comments 33 pages, 10 figures, 5 tables

Resonant Minds: Closed-Loop Social Avatars with Theory of Mind

共鸣心智：具备心智理论的闭环社交虚拟人

Jianxu Shangguan, Jing Xu, Hang Ye, Xiaoxuan Ma, Yizhou Wang, Jenq-Neng Hwang, Wentao Zhu

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波工程技术学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出一个闭环双智能体框架，通过整合感知、社会推理（基于心智理论）和多模态生成，实现具备社交智能的虚拟人，并在信息不对称数据集上取得优于全信息脚本模式的对话质量。

Comments Project page: https://resonantminds.github.io/

Response-Aware Multimodal Learning for Post-Treatment Visual Acuity Forecasting

响应感知的多模态学习用于治疗后视力预测

Phuoc-Nguyen Bui, Van-Vi Vo, Duc-Tai Le, Junghyun Bum, Van-Nguyen Pham, Ki-Young Kim, Seung-Young Yu, Hyunseung Choo

机构 * Research Convergence Institute（研究融合研究所） ； Sungkyunkwan University（全北大学） ； Dept. of AI Systems Engineering（人工智能系统工程系） ； Dept. of Ophthalmology（眼科系） ； Kyung Hee University Medical Center（庆熙大学医学院） ； Dept. of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出ReVA框架，利用基线与第1个月OCT影像及表格数据，通过多模态融合预测糖尿病性黄斑水肿患者抗VEGF治疗后3-24个月的视力轨迹。

Comments To appear in MICCAI 2026

Bridging Language and Action: A Survey of Language-Conditioned Robot Manipulation

连接语言与行动：语言引导的机器人操作综述

Xiangtong Yao, Hongkuan Zhou, Oier Mees, Yuan Meng, Ted Xiao, Yonatan Bisk, Jean Oh, Edward Johns, Mohit Shridhar, Dhruv Shah, Jesse Thomason, Kai Huang, Joyce Chai, Zhenshan Bing, Alois Knoll

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Corporate Research, Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世集团企业研究部） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Microsoft（微软） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Institute for Artificial Intelligence, University of Stuttgart（斯图加特大学人工智能研究所） ； The 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） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文综述了语言引导的机器人操作领域，探讨了语言如何与机器人系统整合，分析了现有方法的分类及最新进展，指出关键争议和未来研究方向。

EchoFoley: Event-Centric Hierarchical Control for Video Grounded Creative Sound Generation

EchoFoley: 面向视频接地创意声音生成的事件中心层次化控制

Bingxuan Li, Yiming Cui, Yicheng He, Yiwei Wang, Shu Zhang, Longyin Wen, Yulei Niu

机构 * ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 提出EchoFoley任务，通过事件级局部控制和层次化语义控制实现视频接地声音生成，构建EchoFoley-6k基准并设计EchoVidia框架，在可控性和感知质量上分别提升40.7%和12.5%。

Comments CVPR-2026 Main Conference

Simulation to Reality: Testbeds and Architectures for Connected and Automated Vehicles

仿真到现实：连接和自动化车辆的测试平台与架构

David Klüner, Simon Schäfer, Lucas Hegerath, Jianye Xu, Julius Kahle, Hazem Ibrahim, Alexandru Kampmann, Bassam Alrifaee

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文调研了连接和自动化车辆中用于车载和车间通信的主流软件框架，分析其实时性和过渡能力等机会与挑战，并通过案例研究探讨了感知、运动规划和控制等关键领域的实际影响，识别了研究空白以促进安全高效的CAV系统发展。

A graph-based heuristic for the non-stationary stochastic lot-sizing problem under penalty costs

基于图的启发式算法求解带惩罚成本的非平稳随机批量问题

Xiyuan Ma, Roberto Rossi, Thomas Welsh Archibald

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种基于有向无环图的最短路径算法，通过松弛非负订单约束并采用重复增广过程解决不可行性，高效求解非平稳随机需求下的单物品批量问题。

Journal ref International Journal of Production Economics, Volume 299, 2026, 110112, ISSN 0925-5273

SkyChain Intelligence: A Blockchain-Secured Multi-Agent DRL Framework for Low-Altitude Embodied Artificial Intelligence

SkyChain Intelligence：一种用于低空具身人工智能的区块链安全多智能体深度强化学习框架

Haoxiang Luo, Tianqi Jiang, Ruichen Zhang, Yinqiu Liu, Gang Sun, Hongfang Yu, Abbas Jamalipour, Dong In Kim

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

AI总结 针对低空具身AI代理在去中心化网络中面临的自主性、安全性和效率三难困境，提出SkyChain Intelligence框架，通过集成联盟区块链与多智能体深度强化学习，实现安全高效的分布式计算资源管理。

Deep Research in Physical Sciences: A Multi-Agent Framework and Comprehensive Benchmark

物理科学中的深度研究：多智能体框架与综合基准

Yigeng Jiang, Tengchao Yang, Taoyong Cui, Jiaxing Wan, Yuan Wang, Weida Wang, Zhiyu Liu, Chuyi Peng, Binzhao Luo, Maoli Gao, Huaihai Huang, Yuqianer Zeng, Ziyang Zheng, Dongchen Huang, Chao Chen, Zichao Liu, Weiping Shen, Shuchen Pu, Siyu Zhou, Runmin Ma, Yusong Hu, Fei Chao, Bo Zhang, Xiawu Zheng, Zifu Wang, Lei Bai, Yunqi Cai, Shufei Zhang

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出PhySciBench基准评估LLM在物理科学中的深度研究能力，并开发DelveAgent多智能体框架，通过自适应规划、双粒度记忆和分层反思机制提升准确率并降低推理成本。

Comments v3: fix error and add data, codes publicly link on Abstract