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。
Qantara：用于多范式联合嵌入预测架构控制的桥流训练
机构 * T-Tech
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对联合嵌入预测架构（JEPAs）单一推理范式问题，提出Qantara，通过端到端联合训练目标，同一检查点服务三种推理范式，提升控制性能，推动JEPAs从单范式规划器向多范式控制器转变。
Comments 16 pages, 3 figures, 6 tables. Project page: https://corl-team.github.io/qantara
自动驾驶系统的真实世界扰动测试
机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； fortiss GmbH（fortiss公司）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究自动驾驶系统在多样条件下的可靠性，通过72种相机和激光雷达扰动，在三种测试模式下评估，揭示测试水平差距及实时可行性的关键作用。
Comments In proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE '26)
行星的田地：超越10米的田地边界测绘
机构 * Taylor Geospatial（泰勒地理空间公司） ； Microsoft AI for Good Research Lab（微软公益人工智能研究实验室） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 介绍Fields of the Planet（FTP），作为Fields of The World（FTW）的3米分辨率配套产品，通过矢量预测评估田地划分，在匹配架构和训练方法下，3米图像提升了全景质量等指标。
迈向自动驾驶系统的正确分析模型和系统软件：开放问题与研究方向
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 探讨自动驾驶系统中，需何种分析模型及系统软件来处理定时问题。通过调研相关工作，从定时约束单元等五个维度找出差距。
Journal ref RTSOPS 2026 invited paper
预思考：神经符号原始编程的可验证推理
机构 * CoreThink AI ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究改进智能体工作流推理能力问题，提出神经符号推理系统Forethought，将推理视为可验证程序，由符号和神经原语库构建，经特定语言组合，提升了基础模型准确率。
HiMe：用于长距离视觉-语言-动作控制的分层具身记忆
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； East China Normal University（华东师范大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对视觉-语言-动作模型处理非马尔可夫任务的不足，提出HiMe分层具身记忆框架，解耦智能为高频执行器等，引入动态知识系统，平衡实时执行与思考规划冲突，提升长距离任务成功率。
用于全模态密集视频字幕的并行自回归解码
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究密集视频字幕生成，提出并行自回归框架，利用事件间弱局部依赖重组因果依赖图，引入全局规划和事件分解并行解码机制，提升效率与字幕性能。
Comments ECCV 2026. Project website: https://github.com/showlab/PadCaptioner
OmniPresent：从科学论文生成连贯的演示文稿套件
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究如何将静态论文转化为动态媒体，提出OmniPresent框架，采用可渲染HTML表示和自校正循环解决模态冲突，还发布数据集与评估协议，生成的演示文稿套件质量高。
Comments In progress
人工智能时代美国超大规模数据中心隐藏的水地理情况
机构 * Harvard University（哈佛大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究美国超大规模数据中心用水路径，通过关联设施位置与电力区域等数据绘制472个设施的两种用水路径图，明确不同路径热点地理分布及占比，指出决策重点。
通过拉格朗日对偶流进行约束流匹配
机构 * DePaul University（德保罗大学） ； Rice University（里士满大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究在生成建模中加入推理时约束的问题，提出基于拉格朗日对偶动力学的拉格朗日对偶流技术，能保证非线性约束满足，算法简单有效并建立新理论联系。
具有风依赖性路径转换的10,000年全球随机热带气旋目录（WHITS）
机构 * Lamont-Doherty Earth Observatory, Columbia University（哥伦比亚大学拉蒙特-多赫蒂地球观测站） ； School of Complex Adaptive Systems, Arizona State University（亚利桑那州立大学复杂适应系统学院） ； Earth and Environmental Engineering, Columbia University（哥伦比亚大学地球与环境工程系）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出WHITS方法，通过非参数半马尔可夫路径生成器生成全球10,000年合成气旋目录，以提高保险损失评估的可靠性。
基于元强化学习的主动感知用于从射频观测定位发射源
机构 * Fraunhofer Institute for Integrated Circuits IIS（弗劳恩霍夫集成电路研究所） ； Positioning Systems Lab, University of Technology Nürnberg (UTN)（定位系统实验室，图恩大学） ； Center for Artificial Intelligence, Technical University of Applied Sciences Würzburg-Schweinfurt（人工智能中心，应用技术大学魏玛-施魏尔堡）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出利用元强化学习框架，通过序列探索环境，从射频观测中定位发射源，解决GNSS干扰下的定位问题，实验显示80.1%的成功率。
Comments 6 pages, 9 figures
强化学习用于逆向结构设计和快速激光切割 kirigami 原型
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The University of British Columbia（电气与计算机工程系，不列颠哥伦比亚大学） ； School of Biomedical Engineering, Biomedical Research Centre, The University of British Columbia（生物医学工程学院，生物医学研究中心，不列颠哥伦比亚大学） ； Department of Orthopaedics, Gordon and Leslie Diamond Health Care Centre, The University of British Columbia（骨科系，戈登和丽丝·戴维健康中心，不列颠哥伦比亚大学） ； International Collaboration on Repair Discoveries (ICORD), Blusson Spinal Cord Centre（修复发现国际协作（ICORD），布卢森脊髓中心）
专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出 RL-Kirigami 框架，结合最优传输条件流匹配与强化学习，生成兼容比场以实现紧凑可重构平行四边形 kirigami 结构。通过 marching 解码器和 GRPO 策略提升生成精度与效率，实现快速原型制造。
Journal ref Materials & Design (2026), Article 116545
CAP-CoT：用于提升大语言模型推理中思维链的循环对抗提示
机构 * Department of Electronic Engineering, Kyung Hee University（韩国庆熙大学电子工程系） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（中国电子科技大学计算机科学与工程学院） ； Henan Polytechnic University（河南理工大学） ； School of Computing, Kyung Hee University（韩国庆熙大学计算机学院）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 CAP-CoT通过循环对抗提示框架提升LLM推理的准确性和稳定性，通过生成候选推理链、构造有缺陷的链并对比反馈，优化推理过程。
ProbeLogits：面向AI原生操作系统内核级的LLM推理原语
机构 * Independent Researcher（独立研究者）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出ProbeLogits，一种在操作系统内核层面执行单次前向传递并读取特定token logit的原语，用于分类代理行为的安全性，通过校准强度alpha实现部署时的策略控制，提升安全性与效率。
Comments 18 pages, 13 tables
在什么情况下可以污染奖励？线性MDP中奖励污染攻击的紧致刻画
机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science, Oregon State University, Corvallis, Oregon, USA（电子工程与计算机科学学院，俄勒冈州立大学，俄勒冈州科瓦利斯） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign, Urbana, Illinois, USA（电气与计算机工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，伊利诺伊州厄巴纳） ； Princeton University, Princeton, New Jersey, USA（普林斯顿大学，新泽西州普林斯顿） ； Faculty of Computing and Data Sciences, Boston University, Boston, Massachusetts, USA（计算与数据科学学院，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文研究了强化学习中奖励污染攻击，通过约束预算操控奖励迫使目标智能体采用符合攻击者目标的策略。研究首次给出了线性MDP中攻击可行性的精确必要和充分条件，区分了易受攻击和固有鲁棒的RL实例。理论框架扩展至深度RL环境，证明其在理论和实践上的重要性。
CLARITY：用于通过在潜在空间中建模情境感知疾病轨迹来指导治疗决策的医学世界模型
机构 * Institute of Artificial Intelligence, University of Central Florida（中佛罗里达大学人工智能研究所）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 CLARITY通过在潜在空间中建模时间间隔和患者特定数据，预测疾病演变轨迹，生成个性化治疗方案，并在医学领域实现最先进的治疗规划性能。
Comments Accepted to ECCV 2026
OpenAI模型真的那么功利主义吗？复制并重新解读Pfeffer、Krügel和Uhl（2025）
机构 * OpenAI
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究通过复制和扩展实验，发现OpenAI模型在不同提示下表现出功利主义倾向，但存在提示偏差影响结果，强调需多提示测试以验证LLM道德推理的可靠性。
Comments 20 pages, 3 figures, 12 tables
迈向负责任金融科技时代的工程碳信用：实践、影响与未来
机构 * School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Adelaide Business School（阿德莱德商学院） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； University of New South Wales Sydney（新南威尔士大学悉尼分校） ； The University of Sydney Business School（悉尼大学商学院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 探讨通过工程实践和金融科技解决方案加强碳排放管理，回顾碳排放不披露负面影响，分析碳价影响因素与预测算法，研究企业碳排放预测模型，提出整合碳价与排放预测的研究方向。
利用气候追踪填补排放监测的差距
机构 * Nicholas Institute for Energy Environment & Sustainability（能源环境与可持续性研究所） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学系） ； WattTime（WattTime公司） ； Johns Hopkins Applied Physics Laboratory（约翰霍普金斯应用物理实验室） ； Marine Science Institute（海洋科学研究所） ； TransitionZero（TransitionZero公司） ； Duke University（杜克大学） ； Global Fishing Watch（全球渔业监测） ； CTrees（CTrees公司）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 通过评估现有排放数据集，发现可提升排放数据实用性的机会，基于此提出气候追踪框架及数据集，综合现有数据并填补空白，为排放监测和缓解规划提供支持。
通过模拟和受数据库管理系统启发的缓存替换策略在大语言模型推理系统开发和在线工作负载中节省GPU时间
机构 * EPFL, Switzerland（苏黎世联邦理工学院） ； NUS, Singapore（新加坡国立大学） ； POSTECH, South Korea（POSTECH大学）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究大语言模型推理系统，通过模拟和受数据库管理系统启发的缓存替换策略，节省GPU时间，提出新缓存替换策略并证明其有效性。
对话的因果效应是什么？人工智能介导对话中的估计量与推断
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)
AI总结 研究人工智能介导对话的因果效应，提出潜在结果框架，区分多种因果对象，明确对应估计量与识别假设，为对话实验的设计等提供通用语言。
Comments 42 pages, 4 figures, 1 table
非凸拓扑的超5G网络中毫米波基站的最优布局
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)
AI总结 研究非凸拓扑U形环境中毫米波基站最优布局问题，将其建模为马尔可夫决策过程，提出两种深度强化学习技术，实现全覆盖且分区多空间DDPG效果更好、复杂度更低。
Deform360：面向可变形世界模型的大规模多视图视觉触觉数据集
机构 * Brown University（布朗大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 针对可变形物体世界建模缺乏大规模真实数据的问题，构建含多视图视觉与触觉信息的Deform360数据集，评估现有主流世界模型，为相关研究提供基准。
Comments Accepted by ECCV 2026
UNIVERSE：面向自动驾驶的基于灵活掩码调制模态生成的统一视频动作模型
机构 * University of Twente（特温特大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bath（巴斯大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 针对现有方案难以将视频建模收益迁移至轨迹生成的问题，提出单掩码调制扩散Transformer的统一模型，通过模态解耦掩码实现直接的视频监督，大幅提升跨域动作泛化与推理效率。
Comments 18 pages, 7 figures, 8 tables
大规模容量扩展的双重内点正则化
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 研究针对大规模能源系统容量扩展问题，引入双重内点正则化（DIP-set）用于Benders分解，结合遍历解空间内部且接近参考解的优点，通过基准测试表明该方法在多种测试中性能优于其他正则化方法。
MergeSurv：用于全切片图像生存分析的基于合并的持续学习
机构 * University of Information Technology（信息技术大学） ； Viet Nam National University Ho Chi Minh City（胡志明市越南国立大学） ； ETIS (UMR 8051), CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, France（法国CY Cergy巴黎大学、ENSEA、法国国家科学研究中心联合建立的ETIS实验室（UMR 8051））
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 研究针对全切片图像生存分析，提出MergeSurv框架，独立微调病理视觉语言基础模型参数后合并，还探究两种推理策略，实验表明其优于其他方法且能减少灾难性遗忘。
Comments 10 pages, 2 figures, 1 table
作为虚拟存储的大负荷需求灵活性
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 研究水电解厂等大负荷需求灵活性与电池储能系统联合采购价值未实现问题，通过虚拟存储等价建立联系，给出联合调度方法，验证表明虚拟存储可实现大部分联合采购节省。
Comments Submitted for 24th National Power System Conference NPSC 2026, 12-14 December, 2026
SurgAM：用于机器人自主的多模态特征融合手术能力地图预测
机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Department of Thoracic Surgery, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸外科） ； Thoracic Oncology Institute, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸部肿瘤研究所） ； Research Unit of Intelligence Diagnosis and Treatment in Early Non-small Cell Lung Cancer, Chinese Academy of Medical Sciences（中国医学科学院早期非小细胞肺癌智能诊断与治疗研究组） ； Institute of Advanced Clinical Medicine, Peking University（北京大学先进临床医学院） ； Beijing Key Laboratory of Innovative Application of Big Data in Lung Cancer, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院肺癌大数据创新应用北京市重点实验室）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 研究如何通过视觉数据识别手术可操作区域，提出自适应特征融合框架、分层提示学习机制和场景引导注意力解码器，建立新数据集验证，在真实模型上验证框架对下游自动化的适用性。
Comments ICRA 2026
用于实时碰撞避免的GPU加速多边形符号距离函数
机构 * School of Mechanical Engineering, Yonsei University（延世大学机械工程学院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 研究在密集障碍物环境中实时碰撞避免问题，提出多边形符号距离函数（PSDF），通过张量化几何管道实现GPU加速，嵌入模型预测控制，设计分离CPU/GPU计算，实验证明其有效性。
Comments 13 pages, 5 figures, 3 tables
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