AI Agent

RS-Agent: Automating Remote Sensing Tasks through Intelligent Agent

RS-Agent：通过智能代理实现遥感任务自动化

Wenjia Xu, Zijian Yu, Boyang Mu, Jiuniu Wang, Zhiwei Wei, Mugen Peng

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学，中国） ； City University of HongKong, Hong Kong 999077, China（香港城市大学，中国） ； School of Geographic Sciences, Hunan Normal University, Changsha 410081, China（地理科学学院，湖南师范大学，中国） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在遥感任务中的局限，提出RS-Agent智能代理，通过结构化任务规划等连接用户意图与遥感流程，含四个组件及两种方法，实验显示其在多任务中显著优于现有模型，证明结合两者用于智能地理空间分析的价值。

Beyond the Leaderboard: A Synthesis of Tool-Use, Planning, and Reasoning Failures in Large Language Model Agents

超越排行榜：大语言模型智能体中工具使用、规划和推理失败的综合分析

Wael Albayaydh, Rui Zhao, Ivan Flechais

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文综合多篇论文形成大语言模型智能体局限性交叉分类法，识别出六个失败集群，通过迭代分组得出分类法，发现失败与任务长度非线性相关，单个子任务性能不能保证端到端成功，额外脚手架效果不佳，同时在部分任务上有进展。

Comments 16 pages, 3 tables, 1 figure

Proof of Execution: Runtime Verification for Governed AI Agent Actions

执行证明：受治理人工智能代理行动的运行时验证

James Rhodes, George Kang

机构 * AlphaBitCore, Inc.（AlphaBitCore公司） 纠错

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

AI总结 研究人工智能代理行动正确性验证问题，提出运行时证明（PoE）方法构建执行三元组及相关谓词和保证，证明其合理性，通过原型测试验证效果，能将多方面绑定到可检查对象，使受治理执行可证。

Comments 14 pages, 1 figure, 4 tables, 1 algorithm; includes formal soundness and replay theorems with witness constructions in appendix

Rethinking Scientific Discovery in the Agentic Era

在智能时代重新思考科学发现

Yining Zheng, Yuxin Wang, Jiahao Lu, Shicheng Fang, Weiyi Wang, Yongzhuo Yang, Bowen Li, Haochen Ma, Chen Hu, Bowen Chen, Yang Wang, Huanhui Chen, Yitong Chen, Jiajun Chen, Zhiyuan Li, Yanlin Li, Zhuo Yang, Qifeng Wu, Jiaying He, Zhijie Jinluo, Xiaohu Xu, Yi Feng, Juncheng Qian, Yizhou Chen, Yang Cheng, Tong Zhu, Tianlei Ying, Hongyu Yu, Hongjun Xiang, Xipeng Qiu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 研究提出智能科学操作系统SCION，以科学智能体为元工具连接科研要素，核心是研究执行计划，集成多种方法支持长期科研工作，经实验验证其在多方面优于现有基线，推动AI成为可溯源、可复用的科研创新协调操作层。

Comments 26 pages, 7 figures

TurnOPD: Making On-Policy Distillation Turn-Aware for Efficient Long-Horizon Agent Training

TurnOPD：使在线策略蒸馏具有转向意识以实现高效的长期智能体训练

Yuhang Zhou, Kai Zheng, Haoling Li, Dengyun Peng, Can Xu, Jingjing Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文言） 纠错

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

AI总结 研究针对在线策略蒸馏在长期智能体任务应用不足的问题，提出TurnOPD，通过自适应展开深度预算和渐进式转向归一化损失预算两个策略，在多任务实验中实现更高验证准确率，超越普通OPD，推进了准确率-时间前沿。

TACTIC-KG: Toward Small Agent Teams for Cyber Threat Intelligence Knowledge Graph Construction

TACTIC-KG：面向网络威胁情报知识图谱构建的小型智能体团队

Mouhamed Amine Bouchiha, Gregory Blanc

机构 * SAMOVAR, Télécom SudParis, Institut Polytechnique de Paris（SAMOVAR， Telecom SudParis， Institute of Paris Polytechnic） 纠错

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

AI总结 研究针对网络威胁情报报告构建知识图谱的问题，提出TACTIC-KG框架，将任务分解给模块化专业语言模型智能体，用轻量级模型提升性能并降低成本，实验表明优于整体式模型。

Comments 20 pages, 2 figures, 10 tables

Agentic AI for Commercial Insurance Underwriting with Adversarial Self-Critique

用于商业保险承保的具有对抗性自我批评的智能体人工智能

Joyjit Roy, Samaresh Kumar Singh

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

AI总结 研究针对商业保险承保中AI可靠性问题，提出含对抗性自我批评机制的人在回路智能体系统，开发故障模式分类法。实验表明该机制降低幻觉率、提高准确率，还确保人类权威，为受监管领域安全部署AI提供模型。

Comments 9 pages, 8 figuers, 6 tables, Presented at 9th International Conference on Modern Computing, Networking and Applications (MCNA2026)

Journal ref 2026 International Conference on Modern Computing, Networking and Applications (MCNA)

CurateEvo: Data-Curation Evolving for Agentic Post-Training

CurateEvo：用于智能体训练后的数据管理进化

Dingzirui Wang, Xuanliang Zhang, Keyan Xu, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

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

AI总结 研究针对大语言模型智能体训练后决策问题，提出CurateEvo框架，将数据管理策略表示为代码并迭代重写。通过诊断故障模式增强、过滤数据提高有效性，在成本感知下修剪训练轮次提高效率，实验证明其性能优于现有方法且降低管理开销。

OpenGround: Planning-based Online Perception for Open-World 3D Visual Grounding

OpenGround：基于规划的开放世界3D视觉定位在线感知

Wenyuan Huang, Zhenyu Zhang, Zhao Wang, Zhou Wei, Ting Huang, Fang Zhao, Jian Yang

机构 * Nanjing University, School of Intelligent Science and Technology（南京大学智能科学与技术学院） ； China Mobile Zijin Innovation Institute（中国移动紫金创新院） 纠错

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

AI总结 针对开放世界3D视觉定位中现有方法的局限，提出OpenGround框架，集成任务链规划与上下文引导感知，还构建OpenTarget数据集。实验表明其在多个数据集上性能优异，在开放世界评估中有显著提升。

Comments ECCV2026, 46 pages, 13 figures, 15 tables

Hypothesis-driven Model Expansion under Uncertainty for Open-World Robot Planning

不确定性下用于开放世界机器人规划的假设驱动模型扩展

Anxing Xiao, Hanbo Zhang, Tianrun Hu, David Hsu

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； Smart Systems Institute, National University of Singapore（新加坡国立大学智能系统研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对开放世界机器人规划中传统方法失效的问题，提出假设驱动模型扩展框架，利用基础模型生成假设，结合自动规划与验证反馈进行迭代优化，实现自主知识扩展，推动家用服务机器人实际部署。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

IndoorR2X: Indoor Robot-to-Everything Coordination with LLM-Driven Planning

IndoorR2X: 基于大语言模型的室内机器人与万物协调

Fan Yang, Soumya Teotia, Shaunak A. Mehta, Prajit KrisshnaKumar, Quanting Xie, Jun Liu, Yueqi Song, Wenkai Li, Atsunori Moteki, Kanji Uchino, Yonatan Bisk

机构 * Fujitsu Research（富士通研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 IndoorR2X通过整合移动机器人和静态物联网设备的观测数据，构建全局语义状态，实现可扩展的场景理解、减少冗余探索并利用大语言模型进行高层协调，提升多机器人系统的效率和可靠性。

LIPP: Load-Aware Informative Path Planning with Physical Sampling

LIPP：基于物理采样的负载感知信息路径规划

Hojune Kim, Guangyao Shi, Gaurav S. Sukhatme

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对物理样本采集场景中信息增益与负载相关遍历成本耦合问题，提出负载感知信息路径规划（LIPP），将其制定为混合整数二次规划，推导理论界限，经模拟验证其随样本质量增加能提升单位能量的不确定性降低能力。

Comments Accepted for presentation at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

First Plan Then Evaluate: Multi-Target Planning with Post-Planning Success Evaluation Improves Learning-Based Grasping Pipelines

先规划再评估：通过规划后成功评估的多目标规划改进基于学习的抓取管道

Martin Matak, Mohanraj Devendran Shanthi, Karl Van Wyk, Tucker Hermans

机构 * NVIDIA 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究自主多指抓取问题，提出先规划到一组抓取目标，再由评估器估计成功可能性，机器人执行最可能成功轨迹的框架，该方法在多方面优于传统框架且能推广到新环境。

FORGE: Towards Functional Tool-Use Generalization via Keypoint Trajectory Reasoning

FORGE：通过关键点轨迹推理实现功能工具使用的泛化

Chuhao Zhou, Liquan Wang, Shuxin Cao, Xiangyu Chen, Yuxuan Hu, Boyu Ma, Animesh Garg, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS实验室） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：tool-use(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对机器人功能工具使用泛化问题，提出FORGE两阶段策略，通过关键点轨迹推理解耦功能推理与动作执行，在七工具击打基准测试中，对未见工具表现优于现有方法，平均成功率显著提升。

Comments 15 pages, 8 figures, 6 tables

LLM Agents for Deliberative Collaboration: A Study on Joint Decision Making Under Partial Observability

用于协商协作的大语言模型智能体：部分可观测联合决策下的联合决策研究

Chenxu Wang, Yongkun Yang, Boyuan Du, Shiwei Lin, Huaping Liu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Fuzhou University（福州大学） 纠错

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

AI总结 研究部分可观测联合决策任务下的协商LLM智能体，通过形式化问题、引入基准、实例化框架和协议并评估LLMs，发现复杂任务仍挑战语言模型，协商过程有反思纠错机会，为评估改进LLM智能体奠定基础。

Comments Code is available at https://github.com/wcx21/deliberative-collaboration-agents

Agents at Risk: How Users Unwittingly Undermine LLM Safety

处于风险中的智能体：用户如何在不知情的情况下破坏大语言模型的安全性

Fengchao Chen, Tingmin Wu, Van Nguyen, Surya. Nepal, Carsten Rudolph

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

AI总结 研究基于大语言模型的智能体安全问题，介绍用户中继上下文操纵攻击，通过让良性用户在请求中传递对抗性内容，实验表明该攻击在多种防御下优于提示注入基线，揭示当前智能体框架设计缺陷。

Comments User-relayed Context Manipulation; LLM-based Agents; Agent Security; Human Factors in Cybersecurity; Web-Use Agents; Planning Agents

Policy Improvement Reinforcement Learning

策略改进强化学习

Huaiyang Wang, Xiaojie Li, Xiaohan Wang, Zhixia Zhang, Xiaodong Lu, Zixuan Huang, Jiajun Chai, Guojun Yin, Deqing Wang, Haoyi Zhou, Yaodong Yang, Jianxin Li, Yikun Ban

机构 * Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出策略改进强化学习（PIRL）框架，通过最大化跨迭代的累积策略改进来替代替代奖励最大化，并基于此设计策略改进策略优化（PIPO）算法，实现闭环优化，在数学推理基准上提升稳定性和性能。

SWITCH: Benchmarking Modeling and Handling of Tangible Interfaces in Long-horizon Embodied Scenarios

SWITCH：在长时程具身场景中评估和处理具象接口的基准测试

Juntao Cheng, Wanyue Zhang, Zhiwei Yu, Shuo Ren, Zheqi He, Shaoxuan Xie, Guocai Yao, Jieru Lin, Börje F. Karlsson, Jiajun Zhang

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

AI总结 SWITCH基准测试通过1170个时间交互视频，评估具象接口在真实第一人称环境中的闭环交互推理，揭示多模态模型在细粒度视觉-时间感知、结果验证和错误恢复方面的不足。

Comments The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/BAAI-Agents/SWITCH

Unified Audio Intelligence Without Regressing on Text Intelligence

不退化文本智能的统一音频智能

Zhifeng Kong, Sang-gil Lee, Jaehyeon Kim, Boxin Wang, Zihan Liu, Sungwon Kim, Yang Chen, Arushi Goel, Rajarshi Roy, Wenliang Dai, Zhuolin Yang, Yangyi Chen, Dongfu Jiang, Sreyan Ghosh, Tuomas Rintamaki, Andrew Tao, Jonathan Raiman, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Wei Ping

机构 * Nemotron-Labs（Nemotron实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出统一音频-文本大语言模型Audex，通过单Transformer解码器架构与多阶段训练，在实现多音频任务SOTA性能的同时，几乎不损失骨干文本LLM的原有文本智能能力。

Comments We release the Audex models at https://huggingface.co/collections/nvidia/nemotron-labs-audex

i-EXAM: Instructable and Explainable Attack Connectivity Graph Modeler

i-EXAM：可指导且可解释的攻击连通性图建模器

Rakesh Podder, Wadia Ganim, Sarath Sreedharan, Indrajit Ray, Indrakshi Ray

机构 * Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 i-EXAM工具借助规划编译，帮系统管理员创建复杂网络安全配置文件并做假设分析，可识别攻击路径、评估指标、生成强化策略，还能用大语言模型解释策略。

Comments In the Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2026)

Bridging Physical Reasoning and Task Generalization via Visual Action Outcome Reasoning Alignment

通过视觉动作结果推理对齐实现物理推理与任务泛化的桥梁

Han-Jun Ko, Jr-Jen Chen, Haobo Yuan, Hsin-Ying Lee, Tiancheng Shen, Ming-Hsuan Yang, Yu-Chiang Frank Wang

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； The University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对视觉语言模型在物理推理中难以泛化的问题，提出VAORA奖励设计，包括视觉对齐奖励和视觉-动作对齐奖励，通过预训练专家估计概率实现平滑密集奖励，经实验验证可有效提升模型在新任务和未见环境中的物理推理性能。

Comments ICML'26 Workshop RLxF: Reinforcement Learning from World Feedback

Information Gain-based Rollout Policy Optimization: An Adaptive Tree-Structured Rollout Approach for Multi-Turn LLM Agents

基于信息增益的展开策略优化：一种用于多轮语言模型智能体的自适应树结构展开方法

Yijun Zhang, Fan Xu, Jiaxin Ding, Yule Xie, Shiqing Gao, Xin Ding, Haoxiang Zhang, Luoyi Fu, Xinbing Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对LLM智能体长期搜索任务中展开预算分配不合理问题，提出基于信息增益的展开策略优化（IGRPO），通过按节点信息性分配预算进行树结构展开，并利用诱导教师分布指导策略优化，实验验证该方法在相同预算下优于基线。

Large Language Models Have Unreliable Understanding of Software Engineering Terminology

大语言模型对软件工程术语的理解不可靠

Huzaifa Ejaz, Fabian C. Peña, Steffen Herbold

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究大语言模型对软件工程术语的理解程度，通过用正确及伪造定义提示，测量分类准确率与推理令牌合理性，发现多数模型虽能检测伪造定义，但存在拒绝正确定义的偏差，明确推理未持续改善结果，揭示了LLMs在术语理解上的问题。

Nemotron-Labs-Diffusion: A Tri-Mode Language Model Unifying Autoregressive, Diffusion, and Self-Speculation Decoding

Nemotron-Labs-Diffusion：一种统一自回归、扩散和自推测解码的三模式语言模型

Yonggan Fu, Lexington Whalen, Abhinav Garg, Chengyue Wu, Maksim Khadkevich, Nicolai Oswald, Enze Xie, Daniel Egert, Sharath Turuvekere Sreenivas, Shizhe Diao, Chenhan Yu, Ye Yu, Weijia Chen, Sajad Norouzi, Jingyu Liu, Shiyi Lan, Ligeng Zhu, Jin Wang, Jindong Jiang, Morteza Mardani, Mehran Maghoumi, Song Han, Ante Jukić, Nima Tajbakhsh, Jan Kautz, Pavlo Molchanov

机构 * Nemotron-Labs（Nemotron实验室） 纠错

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

AI总结 介绍了统一AR、扩散和自推测解码的三模式语言模型Nemotron-Labs-Diffusion，通过联合目标训练，能切换模式。研究表明其目标互补，自推测模式表现优，有长期潜力，该模型家族在精度和速度上优于现有开源模型。

Learning When to Automate: Queue Control in Human-AI Service Systems

学习何时自动化：人机服务系统中的队列控制

Giovanni Montanari, Marco Scarsini, Vianney Perchet

机构 * Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； CREST（法国国立统计与经济管理学院） ； ENSAE（法国国立统计与经济管理学院） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院） ； Luiss University（罗马路易斯大学） ； Criteo AI Lab（Criteo人工智能实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究人机服务系统中任务处理的资源分配问题，提出UCB - DPP策略，结合上置信界与漂移加惩罚控制学习未知参数并做队列感知决策，实现\(\widetilde{\mathcal{O}}(K\sqrt{T})\)遗憾值，保证人工服务队列平均速率稳定性，优于自然基线。

From Closed-Loop Optimization to Open Decision Making: Coupled Digital Twins for Predictive and Autonomous Microscopy

从闭环优化到开放决策：用于预测性和自主性显微镜的耦合数字孪生

Yu Liu, Boris Slautin, Ian Mercer, Jon-Paul Maria, Sergei V. Kalinin

机构 * Department of Materials Science and Engineering, University of Tennessee, Knoxville, Tennessee, 37996, USA（田纳西大学材料科学与工程系） ； Materials Science and Engineering Department, Materials Research Institute, the Pennsylvania State University, University Park, Pennsylvania, 16802, USA（宾夕法尼亚州立大学材料研究学院材料科学与工程系） 纠错

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

AI总结 研究从闭环优化到开放决策的自动化实验，提出耦合数字孪生框架，通过样本孪生和仪器孪生分别编码材料状态与信号等，用于预测显微镜操作等，以力 - 距离曲线编码器等实现框架，为预测性操作和自主实验规划奠定基础。

How Environment and Urbanization Shape Bird Diversity in Sri Lanka

斯里兰卡的环境与城市化如何塑造鸟类多样性

Dilusha Chandrasiri, Maneesha Herath, Yasith Hewarathna, Muditha Herath, Gishan Bandara, Madara Mendis, Nathali Athukorala, Nisansa de Silva, Sandareka Wickramanayake

机构 * Dept. of Computer Science & Engineering, University of Moratuwa, Sri Lanka（斯里兰卡莫拉图瓦大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本研究整合空间、时间和环境数据，分析斯里兰卡鸟类多样性，发现土地覆盖类型比NDVI或温度更能预测鸟类多样性，城市化（以ALAN衡量）具有尺度依赖性效应，支持少数泛化种的高丰度但降低整体丰富度。

Comments IEEE conference paper. Dept. of Computer Science and Engineering, University of Moratuwa, Sri Lanka. Dataset and code publicly available on Hugging Face and GitHub

What Type of Inference is Active Inference?

主动推理是一种什么类型的推理？

Wouter W. L. Nuijten, Mykola Lukashchuk, Thijs van de Laar, Bert de Vries

机构 * Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Eindhoven, the Netherlands（荷兰埃因霍温） ； Lazy Dynamics ； Utrecht, the Netherlands（荷兰乌得勒支） 纠错

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

AI总结 本文通过变分自由能框架将主动推理中的期望自由能最小化分解为熵校正项和规划校正项，揭示了其推理本质，并在网格世界实验中验证了不同校正项的作用。

Adaptive digital twins for predictive decision-making: Online Bayesian learning of transition dynamics

自适应数字孪生用于预测决策：基于概率图模型的在线贝叶斯学习转移动力学

Eugenio Varetti, Matteo Torzoni, Marco Tezzele, Andrea Manzoni

机构 * MOX – Dipartimento di Matematica, Politecnico di Milano（MOX——数学系，米兰理工大学） ； Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale, Politecnico di Milano（土木工程与环境工程系，米兰理工大学） ； Mathematics Department, Emory University（埃默里大学数学系） 纠错

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

AI总结 本文提出通过概率图模型实现数字孪生状态转移模型的自适应学习，利用动态贝叶斯网络建模物理与虚拟域的双向交互，通过贝叶斯更新实现转移动力学的分层在线学习，提升数字孪生的个性化、鲁棒性和成本效益。

Deep Reinforcement Learning for Dynamic Origin-Destination Matrix Estimation in Microscopic Traffic Simulations Considering Credit Assignment

基于深度强化学习的微观交通模拟中考虑信用分配的动态OD矩阵估计

Donggyu Min, Seongjin Choi, Dong-Kyu Kim

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, Seoul National University（首尔国立大学土木与环境工程系） ； Institute of Construction and Environmental Engineering, Seoul National University（首尔国立大学建设与环境工程院） ； Department of Civil, Environmental, and Geo-Engineering, University of Minnesota（明尼苏达大学土木、环境与地球工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出利用深度强化学习解决动态OD矩阵估计问题，通过序列决策方法提升交通模拟的校准精度，实验表明其在MSE上优于传统方法。