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。
将RL诱导的工具使用定位到单个交叉编码器特征
专题命中 工具调用 ：tool use(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出专用特征交叉编码器(DFC)隔离强化学习引入的紧凑特征集，通过编码-解码重建提升工具调用正确率31.1个百分点，并实现能力溢出至冻结基模型。
Comments Accepted as a spotlight at the ICML 2026 Mechanistic Interpretability Workshop
AI采纳与能力的开源经济指数
机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； AT&T Chief Data Office（AT&T首席数据办公室） ； IFM-MBZUAI
专题命中 工具调用 ：AI agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 通过公开聊天数据和O*NET任务构建开源经济指数，衡量AI在各职业的采纳率与任务执行能力，发现金融、计算机和艺术行业采纳率最高。
闭环发现心理学理论：自动化认知科学家
专题命中 工具调用 ：autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出AutoCog系统，利用大语言模型代理自动生成、测试和优化认知理论，在决策领域发现并验证了新理论。
Comments 44 pages, 9 figures
工具增强的LLM智能体在真实世界能源分析任务中的表现如何？
机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； Tume AI
专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对能源领域缺乏智能体评估基准的问题，构建了包含243个专家策划问题的测试环境，评估工具增强的LLM智能体在数据检索、知识解释和定量建模三类任务上的表现。
知道太多的智能体：LLM智能体中隐私的数据中心调查
机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）
专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 从数据中心视角调查LLM智能体隐私风险，分类数据源、隐私风险及治理机制，发现信息流控制可覆盖组合和跨会话推理泄露，但缺乏统一隐私策略的基准。
Comments 17 pages, 4 figures, 7 tables
AXLE：面向 Lean 4 定理证明工具的云基础设施
机构 * Axiom Math ； Recursive Superintelligence, Inc.
专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出 AXLE 云服务，提供可扩展的 Lean 4 证明操作、提取与验证工具，支持多版本、多租户隔离，已处理超5亿请求并助力 Putnam 竞赛满分。
Comments Accepted at the 3rd AI for Math Workshop, ICML 2026
编排黑盒模式转换器：跨异构模式语言的自动化、质量排序转换的实证研究
专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 通过将模式语言视为节点、转换器视为有向边，编排黑盒转换器实现自动化、可重复且质量排序的转换，在60个真实任务中43个成功，揭示了当前转换器生态的局限。
Comments 12 pages
DocArena：将原始文档转化为可控的训练环境用于文档搜索代理
机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Adobe Research（Adobe研究院）
专题命中 工具调用 ：agent(abstract,comments)
AI总结 提出DocArena自动化流程，通过多模态文档结构化、推理型QA对构建和质量控制，生成可控训练环境，使基于文本LLM的搜索代理在多模态文档检索和问答中取得最佳性能。
Comments search agent for documents
SKILL-DISCO：将智能体轨迹蒸馏和编译为可重用的程序性技能
机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Beijing Foreign Studies University（北京外国语大学）
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出SkillDisCo框架，从成功轨迹中蒸馏可重用参数化控制流子图并编译为可调用、可执行、可验证的程序性技能，在ALFWorld和WebArena上提升成功率并减少智能体步数。
寻找思考时间：在实时强化学习中学习规划预算
机构 * British Open-ended Learning and Discovery Lab (BOLD)（英国开放性学习与探索实验室（BOLD）） ； University of Oxford（牛津大学） ； VGG（视觉信息小组）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对环境在决策期间持续运行的实时强化学习，提出一种轻量级门控策略，根据状态选择规划预算，在多个实时游戏中优于固定预算和启发式基线。
OPID: 面向智能体强化学习的在策略技能蒸馏
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tongji University（同济大学）
专题命中 规划决策 ：agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出OPID框架，通过从在策略轨迹中提取层级技能（回合级和步骤级）提供密集标记级监督，结合结果优势进行策略优化，提升智能体性能、样本效率和鲁棒性。
智能体指令的自动形式化为策略即代码
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出自动形式化流水线，通过LLM生成-批评循环将智能体提示和自然语言策略转化为Cedar策略语言，在MedAgentBench上比手工编码覆盖更多规范。
Comments Accepted at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD), ICML 2026
BOWConnect: 基于学习局部代价图窗口的并行贝叶斯优化用于样本高效的运动动力学运动规划
机构 * Louisiana State University New Orleans（路易斯安那州立大学新奥尔良分校） ； Florida International University（佛罗里达国际大学）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 提出BOWConnect双向并行运动动力学规划器，通过窗口贝叶斯优化学习局部代价图引导采样，解决高维空间样本效率低、动态约束下代价启发式不可靠及窄通道规划难题，在基准测试中实现100%成功率。
Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
PlanRL: 一种用于基于强化学习的驾驶专家的轨迹规划架构
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； Hyundai Motor Company（现代汽车公司）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 提出一种将强化学习策略与多项式轨迹规划器结合的轨迹规划架构，通过Frenet坐标系简化道路几何并加入运动学可行性检查，在CARLA基准上驾驶评分提升5%-11%，成功率提升8%-19%。
Comments Accepted at IROS 2026
PRISM：具有可达性保证的高效且局部最优的概率规划
机构 * Laboratory for Information and Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology（信息与决策系统实验室，麻省理工学院） ； Draper
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 提出PRISM算法，通过将信念空间规划分解为确定性均值规划和协方差收缩，并引入在线局部优化，在满足状态和控制约束下实现高覆盖率和低成本，同时提供可达性保证。
航空货运在取送货作业中的装载与路线规划
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 针对航空取送货中的负载不平衡风险，提出一种结合标准化托盘和固定位置的数学模型，并设计专用启发式算法，在便携计算机上快速求解实际规模问题。
Journal ref Expert Systems with Applications, Vol. 249, Part B, 1237111, 2024
安全关键场景下基于蒸馏视觉语言模型的事件自适应运动规划
机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Manifold Tech Limited（曼孚科技股份有限公司）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 提出事件自适应运动规划（EAMP）框架，通过可配置语义事件触发器、蒸馏视觉语言模型和语义模型预测控制，在安全关键场景中实现高层推理与底层控制的协同，提升动态安全裕度并保持实时性。
Comments 8 pages, 8 figures, 4 tables. Accepted by IROS 2026
治理行动，而非智能体：机构证明作为自主AI系统的治理模型
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对自主AI系统可能执行不可逆高风险行动的问题，提出一种基于机构证明的计算治理模型，将执行权限与规划推理分离，通过独立权威源证明前提条件，并采用防篡改日志记录决策。
推进全模态具身智能体：从孤立技能到日常物理自主
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出OmniAct框架，通过分层异步架构统一规划、记忆和验证，实现机器人在非结构化环境中的持久自主，在40项真实任务中提升成功率并降低token消耗。
长程LLM推理的上下文回收
机构 * Independent Researcher（独立研究员）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 提出ContextForge系统，通过结构化查询生成、外部记忆检索和受控合成实现上下文回收，在15轮对话基准中减少令牌消耗并保持回答质量。
多目标强化学习的确定性帕累托最优策略综合
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出一种基于切比雪夫标量化的偏好条件贝尔曼算子，用于计算多目标马尔可夫决策过程中的确定性帕累托最优策略，并证明其单调收敛到帕累托前沿的覆盖集。
大型语言模型智能体的经验规则与策略联合学习
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出JERP框架，通过联合更新经验规则库和策略，使规则与演化策略对齐，在AlfWorld和WebShop上提升复杂交互任务的决策性能。
基于JEPA的世界模型的泛化理论
机构 * State Key Lab of General AI, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； University of Sydney（悉尼大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文首次为JEPA世界模型建立泛化理论，将其预训练表述为条件谱图学习问题，并证明JEPA目标等价于动作条件共现矩阵的低秩分解，进而推导出有限样本泛化界，揭示了潜在维度在近似误差与样本误差之间的权衡。
上下文模型预测生成：从语言模型到物理的开放词汇运动合成
机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Department of Networked Intelligence, Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室网络智能部） ； School of Computer Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与工程学院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出ICMPG框架，结合语言模型规划与推理时物理反馈，通过上下文感知运动生成和模型预测生成模块实现语义忠实且物理合理的开放词汇运动合成。
TAVR-VLM：面向抗幻觉报告生成的风险条件因果基础
机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出TAVR-VLM框架，通过风险条件因果注意力（R-CGA）建立“风险→区域→词”的结构化基础路径，在TAVR规划中减少诊断幻觉，实现新最优性能。
从杂乱环境中的点云学习运动可行性
机构 * International Institute of Information Technology Hyderabad（国际信息技术学院海得拉巴）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出直接从RGB-D观测学习7自由度机械臂运动可行性预测的方法，构建包含270万抓取可行性标签的大规模基准，并评估三种分类器架构，最佳模型GRASPFC-PTX在新型物体上AUROC达0.996且预测速度远超基于采样的运动规划器。
LAMP: 面向可行轨迹预测的车道对齐运动基元
机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Hyundai Motor Company（现代汽车公司）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出LAMP框架，利用VQ-VAE学习形状感知运动基元作为离散意图查询，并结合车道拓扑先验的可行性意图选择器，在保持行为多样性的同时提升预测轨迹的拓扑一致性和可行性。
Comments IEEE ITSC 2026, 6 pages
实证软件工程 TerraProbe: 用于检测LLM辅助Terraform中欺骗性修复的分层Oracle框架
机构 * East Texas A&M University（东德克萨斯农工大学） ； Texas Woman’s University（德克萨斯女子大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出TerraProbe五层Oracle框架，评估LLM辅助Terraform安全修复，发现71.4%的真实修复为欺骗性修复，并建立四维欺骗性修复分类法。
Comments 34 pages, 12 figures, 14 tables. Journal-first manuscript submitted to Empirical Software Engineering. Primary classification: cs.SE; cross-list: cs.CR
当智能体遇上电动公交车队运营：聚合框架中的定价行为、权衡与政策启示
机构 * Department of Civil Engineering, McGill University（麦吉尔大学土木工程系） ； INESC Coimbra, University of Coimbra（科英布拉大学INESC Coimbra研究所）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出一种智能体聚合框架，将优化调度模型与监督智能体结合，协调电动公交车队的充电、V2G及运营决策，揭示利润导向定价可能损害公交运营商利益，需透明协调与价值共享规则。
Mesh-RL：耦合子网格强化学习
机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出Mesh-RL框架，通过有限元启发的空间域分解和边界一致时序差分更新，加速稀疏奖励环境中的长程信用分配，提升收敛速度与学习稳定性。
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