AI Agent

Token-Flow Firewall: Semantic Runtime Auditing for Persistent AI Agents

令牌流防火墙：持久人工智能代理的语义运行时审计

Puji Wang, Yingchen Zhang, Ruqing Zhang, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety（人工智能安全国家重点实验室） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学北京校区） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对持久人工智能代理不安全内容传播问题，提出TokenWall运行时防御框架，通过对令牌流进行语义审计及相关操作，实现安全-效用权衡，实验显示其有效降低攻击成功率，保持高良性通过率且增加延迟少。

A stochastic agent-based extension of the GSM2 model for particle therapy: cell-cycle dynamics, dose-rate dependence, and fractionation effects

一种用于粒子治疗的GSM2模型的随机基于代理的扩展：细胞周期动力学、剂量率依赖性和分次照射效应

Francesco G. Cordoni, Marco Battestini, Marta Missiaggia

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)

AI总结 本文提出一种随机基于代理的建模框架，用于模拟粒子照射的生物响应，通过显式耦合粒子到达、损伤积累和修复动力学，揭示剂量率对细胞存活的影响。

Remember When It Matters: Proactive Memory Agent for Long-Horizon Agents

记住重要时刻：用于长期任务智能体的主动记忆智能体

Yifan Wu, Lizhu Zhang, Yuhang Zhou, Mingyi Wang, Bo Peng, Serena Li, Xiangjun Fan, Zhuokai Zhao

机构 * Meta AI 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究长期任务中智能体决策时行为状态衰减问题，提出用主动记忆智能体并行干预，更新记忆库并决定是否提醒。该方法在多个基准测试中提升了智能体性能，消融实验证明其优势，还训练模型实现部分迁移。

SMetric: Rethink LLM Scheduling for Serving Agents with Balanced Session-centric Scheduling

SMetric：以平衡的会话中心调度重新思考面向服务代理的大语言模型调度

Jiahao Wang, Kaizhan Lin, Kaixi Zhang, Jinbo Han, Xingda Wei, Sijie Shen, Chenguang Fang, Wenyuan Yu, Rong Chen, Haibo Chen

机构 * Institute of Parallel and Distributed Systems, Shanghai Jiao Tong University（并行与分布式系统研究所，上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究代理服务中LLM调度问题，提出基于全局层KV存储和会话内局部性的见解，设计SMetric平衡会话中心调度，相比先进调度器提升集群TPS及预填充TPS，降低每个令牌延迟。

Provably Optimal Learning Algorithms for Assistance Games

辅助博弈的可证明最优学习算法

Nivasini Ananthakrishnan, Mark Bedaywi, Michael I. Jordan, Stuart Russell, Nika Haghtalab

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究辅助博弈在线变体中信息完备与不完备智能体交互优化奖励函数的问题，提出人类和助手的分散算法，实现(1 - 1/e)近似辅助遗憾率为O(T^(3/4))，证明更好因子难处理，还展示算法在伪分散设置下达O(T^(1/2))速率。

What to Keep, What to Forget: A Rate--Distortion View of Memory Compaction in LLMs and Agents

保留什么，遗忘什么：大语言模型和智能体中内存压缩的率失真视角

Ashwin Gerard Colaco, Nada Lahjouji

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究大语言模型和智能体内存压缩问题，提出基于率失真视角统一分类各层方法，构建七轴分类法并转移机制，还针对相关问题未被测量及缺乏统一基准的情况，转化为提案、实验、原则并梳理开放问题。

When Does Continual Learning Require Learning

持续学习何时需要学习

Anne Harrington, Nayan Saxena, Michael Murphy, Anastasia Borovykh, Zeyu Yun, Sridhar Kamath, Ara Eindra Kyi, Trevor Darrell, Jitendra Malik, Yutong Bai

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Capital Fund Management（资本基金管理公司） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究大语言模型持续学习问题，从空间和时间轴分解变化，通过重新设置基准和引入协议评估多种方法，发现持续学习非单一能力，不同环境变化需不同更新行为，为设计更强持续学习系统提供指导。

Comments Code: https://github.com/anneharrington/studying-cl. Project page: https://anneharrington.github.io/studying-cl/

Distributed Attacks in Persistent-State AI Control

持久状态AI控制中的分布式攻击

Josh Hills, Ida Caspary, Asa Cooper Stickland

机构 * Constellation Astra Fellowship（Constellation Astra 奖学金） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究AI编码代理在持久代码库中跨拉取请求分布攻击的威胁，提出Iterative VibeCoding基准，发现单一监控器无法同时防御渐进与非渐进攻击，而状态跟踪监控器可显著降低渐进攻击成功率。

OREN: Octree Residual Network for Real-Time Euclidean Signed Distance Mapping

OREN：八叉树残差网络用于实时欧几里得符号距离映射

Zhirui Dai, Qihao Qian, Tianxing Fan, Nikolay Atanasov

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校电子与计算机工程系） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 OREN结合八叉树插值的显式先验和神经网络回归的隐式残差，实现高效且可微的非截断SDF重建，优于现有方法的准确性和效率。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference Intelligent Robots & Systems (IROS) 2026

Inflation as an emergent phenomenon

作为一种涌现现象的通货膨胀

Alessio Emanuele Biondo, Mauro Gallegati

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 该研究构建基于主体模型，探讨内生货币经济中通胀的产生机制，企业在营运资金约束下通过成本加成规则定价，银行贷款影响企业融资与定价，生产和信贷网络相互作用，多种因素共同作用产生通胀状态。

D-CLIPSE: Distributed Consensus-based Localization with Passive Listening on Shared State Exchange

D-CLIPSE：基于分布式共识的共享状态交换被动监听定位

Kyle Biron-Gricken, James Richard Forbes

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 研究多机器人定位问题，提出基于分布式共识的滤波框架，通过共享预积分里程计和相关共享状态实现定位，在模拟和实验中验证，精度和一致性接近集中式方法，优于当前分散式方法。

Comments 8 pages, 7 figures, 1 table. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters

Scalable marginalization of correlated latent variables with applications to learning particle interaction kernels

可扩展的相关潜在变量边缘化及其在学习粒子相互作用核中的应用

Mengyang Gu, Xubo Liu, Xinyi Fang, Sui Tang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种可扩展的潜在变量边缘化方法，用于估计相互作用核并预测粒子轨迹，通过稀疏表示和共轭梯度法提升预测精度，应用于分子动力学模拟、细胞迁移和基于代理的模型。

Comments Typos in Appendix 6.1 are corrected

Journal ref The New England Journal of Statistics in Data Science (2023), 1(2), 172-186