AI Agent

Present but Rescaled: Chat-to-Agent Transfer of Additive Activation Steering

存在但重新缩放：加法激活引导的聊天到智能体的转移

Lucas Pinto

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；tool-use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究加法激活引导从聊天到智能体的转移，通过匹配信息设计进行研究，发现转移真实但重新缩放，确定了加法特定机制，定位了重新缩放位置，指出智能体部署对引导拒绝绕过影响不可预测。

Comments 12 pages, 3 figures, 4 tables

Improving Language Agents through BREW: Bootstrapping expeRientially-learned Environmental knoWledge

通过BREW改进语言智能体：引导式经验学习环境知识

Shashank Kirtania, Param Biyani, Priyanshu Gupta, Yasharth Bajpai, Roshni Iyer, Sumit Gulwani, Gustavo Soares

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Independent（独立研究者） ； Microsoft（微软） ； Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究基于LLM的智能体无法从经验学习的问题，提出BREW框架，通过提炼交互轨迹成知识库、引入EG-MCTS算法及适应事后重标记等方法，在多基准测试中提升任务成功率并减少执行步骤，且知识库具有良好特性。

SLIDERS: Systematic Reviews via Automated Evidence Synthesis and Reconciliation

上下文从不够长：用于长文档集可扩展问答的结构化推理

Harshit Joshi, Priyank Shethia, Jadelynn Dao, Monica S. Lam

机构 * Computer Science Department, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出SLIDERS框架，通过结构化推理解决长文档集问答问题，利用关系数据库和SQL实现可扩展推理，优于现有基准。

Comments 53 pages (10 main), preprint

Multimodal Scenario Similarity Search for Autonomous Driving

用于自动驾驶的多模态场景相似性搜索

Tamás Matuszka, András Tamásy, Balázs Szolár

机构 * aiMotive（爱莫提夫） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究自动驾驶场景相似性搜索，提出多模态框架结合视觉与轨迹表示，对比两种基于轨迹的方法与视觉基线，实验表明轨迹表示在运动事件中性能强，视觉嵌入在外观线索丰富时出色，结合二者可提升检索质量。

Lean-QIT: Towards a Formal Infrastructure for Quantum Information Theory

Lean-QIT：迈向量子信息理论的形式化基础设施

Chengkai Zhu, Ziao Tang, Guocheng Zhen, Yimeng Cao, Yusheng Zhao, Ranyiliu Chen, Xuanqiang Zhao, Lei Zhang, Xin Wang

机构 * QudeLeap Research（QudeLeap研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Quantum Science Center of Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area（粤港澳大湾区量子科学中心） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在为量子信息理论构建形式化基础设施，通过Lean 4库LeanQIT提供相关接口，将多个重要定理形式化，分离操作定义与解析表征，为形式化QIT及相关推理提供基础和知识底物。

Comments 24+5 pages, 3 figures

Every Sample Counts: Supervised Fine-Tuning of Language Models with Pointwise Constraints

每个样本都很重要：基于逐点约束的语言模型监督微调

Ignacio Hounie, Ignacio Boero, Alejandro Ribeiro

专题命中 工具调用 ：function calling(abstract)

AI总结 研究语言模型微调中逐点约束问题，提出新对齐框架，通过逐样本约束最小化平均损失，引入学习松弛方法并开发增广拉格朗日方法，在多任务和约束下实例化，减少约束违反且保留模型性能。

Visual Inception: Compromising Long-term Planning in Agentic Recommenders via Multimodal Memory Poisoning

视觉 inception：通过多模态记忆污染在代理推荐系统中妥协长期规划

Jiachen Qian

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本文提出视觉 inception 攻击，通过污染用户上传的图片在代理推荐系统中影响长期规划，提出 CognitiveGuard 防御框架以降低攻击风险。

Comments 17 pages, 6 figures, 16 tables

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 20846-20862, 2026

GATS: Graph-Augmented Tree Search with Layered World Models for Efficient Agent Planning

GATS：用于高效智能体规划的具有分层世界模型的图增强树搜索

Maureese Williams, Dymitr Nowicki

机构 * Institute for Cybernetics of NAS of Ukraine（乌克兰国家科学院控制论研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM智能体规划计算成本高和行为随机的问题，提出GATS框架，结合系统树搜索与分层世界模型，在合成任务和综合测试中表现优异，规划时无需LLM调用，生成确定性计划，优于LLM引导探索。

VEXAIoT: Autonomous IoT Vulnerability EXploitation using AI Agents

VEXAIoT：使用人工智能代理进行物联网漏洞自动利用

Katherine Swinea, Kshitiz Aryal, Lopamudra Praharaj, Maanak Gupta

机构 * Department of Computer Science Tennessee Tech University Cookeville, TN, USA ； School of Interdisciplinary Informatics University of Nebraska Omaha Omaha, NE, USA ； 1 Department of Computer Science, Tennessee Tech University, TN, USA. ； 2 School of Interdisciplinary Informatics, University of Nebraska Omaha, NE, USA. ； 3 Dept. of Mathematics \& Computer Science, University of North Carolina at Pembroke, NC, USA. 纠错

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

AI总结 研究针对物联网系统漏洞，提出VEXAIoT自主多代理框架，利用大语言模型推理和进攻性安全工具，结合漏洞检测与攻击执行代理，在特定环境评估中取得高成功率，证明其可实现物联网漏洞评估及安全工作流程自动化。

Scoped Verification for Reliable Long-Horizon Agentic Context Evolution under Distribution Shift

分布转移下可靠长时代理上下文演化的范围验证

Dan C. Hsu, Luke Lu

机构 * RedMind Research（红芯研究公司） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

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

AI总结 研究长时代理上下文演化在分布转移下的验证问题，提出图正则化代理上下文演化方法（GRACE），通过维护指令为类型化语义图并在局部验证更新，实验表明该方法显著提升了严格可靠性。

Comments 18 pages, 3 figs

Shortcut Trajectory Planning for Efficient Offline Reinforcement Learning

用于高效离线强化学习的捷径轨迹规划

Guanquan Wang, Yoshimasa Tsuruoka

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 研究针对离线强化学习中轨迹规划器的问题，提出捷径轨迹规划（STP）框架，将捷径模型作为轨迹生成器，单阶段训练条件捷径轨迹模型，支持可调推理，用增强可行性感知校正的评论家选候选计划，在多任务基准测试中性能强且简化训练管道。

Comments 16 pages, 3 figures

AgentKGV: Agentic LLM-RAG Framework with Two-Stage Training for the Fact Verification of Knowledge Graphs

AgentKGV：用于知识图谱事实验证的两阶段训练的智能语言模型-检索增强生成框架

Yumin Heo, Hyeon-gu Lee, Sumin Seo, Youngjoong Ko

机构 * SungKyunKwan University（成均馆大学） ； NAVER（纳维） 纠错

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

AI总结 针对知识图谱事实错误验证难题，提出AgentKGV框架，集成动态路由等处理表面形式不匹配。引入两阶段训练策略，在开放域T-REx基准上，该框架提升了宏观F1，减少搜索调用次数，提高了验证准确性和效率。

Neuro-Agentic Control: A Deep Learning-based LLM-Powered Agentic AI Framework for Controlling Security Controls

神经代理控制：一种基于深度学习的由大型语言模型驱动的用于控制安全控制的代理人工智能框架

Saroj Gopali, Bipin Chhetri, Deepika Giri, Sima Siami-Namini, Akbar Siami Namin

机构 * Texas Tech University（德克萨斯理工大学） ； Cumberland University（坎伯兰大学） ； Advanced Academic Programs Science（高级学术项目科学部） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 针对运营技术网络攻击问题，提出神经代理控制框架，结合基于LLM的规划器与预训练的TimesFM，并引入“反事实物理注入”机制，在工业数据集评估中表现优于基线，能有效保障关键基础设施中代理人工智能。

Programming over Thinking: Efficient and Robust Multi-Constraint Planning

编程而非思考：高效且稳健的多约束规划

Derrick Goh Xin Deik, Quanyu Long, Zhengyuan Liu, Nancy F. Chen, Wenya Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology and Research（科技研究局） 纠错

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

AI总结 多约束规划面临挑战，现有大语言模型方法有局限。本文提出SCOPE框架，将特定查询推理与通用代码执行分离，产生一致、可重用的求解器函数，降低成本和延迟，性能达最优。

Comments Accepted at ACL 2026 : Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Greedy Heuristics for Sampling-Based Motion Planning in High-Dimensional State Spaces

高维状态空间中基于采样的运动规划的贪心启发式算法

Phone Thiha Kyaw, Anh Vu Le, Rajesh Elara Mohan, Jonathan Kelly

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究高维状态空间中基于采样的运动规划问题，提出贪心有信息集，刻画其在类似RRT*规划器中的行为。基于此提出G-RRT*，实验表明它能快速找初始解并渐近收敛到最优路径，性能优于现有采样规划器。

Comments Submitted to the Autonomous Robots journal

An Incremental Sampling and Segmentation-Based Approach for Motion Planning Infeasibility

一种基于增量采样和分割的运动规划不可行性方法

Antony Thomas, Fulvio Mastrogiovanni, Marco Baglietto

机构 * Robotics Research Center, IIIT Hyderabad（IIIT海得拉巴机器人研究中心） ； Department of Informatics, Bioengineering, Robotics, and Systems Engineering, University of Genoa（热那亚大学信息学院、生物工程、机器人与系统工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种检测运动规划不可行性的算法，通过近似机器人配置空间为离散空间，从障碍区域采样分隔起始和目标来判定规划不可行，逐步构建配置空间并划分连通分量，在多场景演示，讨论优化及高维扩展性。

Comments Accepted for publication in Robotics and Autonomous Systems

Toward Auditable AI Scientists: A Hypothesis Evolution Protocol for LLM Agents

迈向可审计的人工智能科学家：大语言模型智能体的假设演化协议

Izumi Takahara, Teruyasu Mizoguchi

机构 * Institute of Industrial Science, The University of Tokyo（东京大学产业科学研究所） 纠错

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

AI总结 研究旨在让大语言模型智能体在科学发现中发挥核心作用。提出假设演化协议（HEP），使假设生成等操作可审计。在材料科学任务中，该协议能让智能体运行关键循环，跨问题概括并随模型能力提升更充分利用协议，迈向可审计的人工智能科学家。

Agora: Enhancing LLM Agent Reasoning Via Auction-Based Task Allocation

Agora：通过基于拍卖的任务分配增强大语言模型智能体推理

Kaiji Zhou, Ales Leonardis, Yue Feng

机构 * University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在增强LLM智能体推理能力，提出Agora框架，通过基于拍卖的机制动态分配任务，将推理步骤视为可交易项目让智能体依纠正能力投标，实验表明该框架在多基准测试中表现优且能实现成本-质量权衡。

Comments Preprint. 12 pages, 4 figures

Mach-Mind-4-Flash Technical Report

马赫思维-4-闪技术报告

Foundation Model Team

机构 * Li Auto Inc（理想汽车公司） 纠错

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

AI总结 马赫思维-4-闪是含3B激活参数的35B参数专家混合智能体模型，通过训练后优化及可扩展交互环境提升性能。其流程含三个阶段，在多个基准测试中成绩优异，以低推理成本领先或匹配数倍激活规模模型。

Risk-Aware General-Utility Markov Decision Processes

风险感知通用效用马尔可夫决策过程

Pedro P. Santos, Fábio Vital, Alberto Sardinha, Francisco S. Melo

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

AI总结 研究风险感知通用效用马尔可夫决策过程，聚焦熵风险度量，提出基于蒙特卡洛树搜索的方法，可解决该过程并达任意精度，实验表明此方法在多种任务的GUMDPs中优化风险感知行为时成功。

HiPO: Hierarchical Preference Optimization for Adaptive Reasoning in LLMs

HiPO：用于大语言模型自适应推理的分层偏好优化

Darsh Kachroo, Arjun Prasaath Anbazhagan, Adriana Caraeni, Brennan Lagasse, Kevin Zhu

机构 * Vellore Institute of Technology（维洛雷理工学院） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Northwestern University（西北大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Algoverse AI Research（Algoverse AI研究） 纠错

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

AI总结 HiPO通过分层优化提升大语言模型在复杂推理任务中的表现，结合偏好优化与结构化推理的优势，实现更高效的训练和更一致的输出。

Comments 12 pages, 4 figures, 6 tables. Includes ablation study across Qwen2.5-7B-Instruct and Llama-3.1-8B-Instruct on 5 math reasoning benchmarks (GSM8K, MATH500, Minerva, AIME24, Gaokao2023). GPT-4.1 used for structured evaluation of reasoning quality

Task-Specific Multimodal Question Answering Agents via Confidence Calibration and Incremental Reasoning for QANTA 2026

通过置信度校准和增量推理实现特定任务的多模态问答代理，用于QANTA 2026

Nirjhar Das, Md. Al-Mamun Provath

机构 * Department of Computer Science ； Engineering, Chittagong University of Engineering \& Technology, Chattogram, Bangladesh 纠错

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

AI总结 针对QANTA 2026共享挑战，开发特定任务双代理架构，抢答代理用带置信度校准的模型及数值推理策略，加分代理用多种推理整合信息，强调仅托管环境下的高效推理与校准，系统取得高分，证明轻量级策略在资源受限问答中性能强。

Comments 10 pages, 1 figure. Accepted at the EMM-QA 2026 Workshop, ICML 2026 (Non-Archival). Rank #1 overall system in the QANTA 2026 Challenge

Jet-Long: Efficient Long-Context Extension with Dynamic Bifocal RoPE

Jet-Long：使用动态双焦点旋转位置编码的高效长上下文扩展

Haozhan Tang, Zerui Wang, Yuxian Gu, Song Han, Han Cai

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 研究针对现代语言模型长上下文应用中零样本上下文扩展问题，提出Jet-Long方法，通过动态双焦点RoPE及相关技术，在推理时开销小，在多种模型和基准测试中表现优异，还能推广到其他架构且超参数弹性强。

Comments added discussion of AdaGroPE and LaMPE (Findings of ACL 2026) with clarified contribution

ReinforceGen: Hybrid Skill Policies with Automated Data Generation and Reinforcement Learning

ReinforceGen：具有自动数据生成和强化学习的混合技能策略

Zihan Zhou, Animesh Garg, Ajay Mandlekar, Caelan Garrett

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

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

AI总结 针对机器人长期操纵挑战，ReinforceGen系统结合任务分解、数据生成、模仿学习与运动规划形成初始方案，经强化学习微调，在Robosuite数据集基准测试中成功率达80%，消融研究显示微调使性能平均提升89%，实际评估也有显著改进。

A Descriptive and Normative Theory of Human Beliefs in RLHF

基于人类反馈强化学习中的人类信念描述性与规范性理论

Sylee Dandekar, Shripad Deshmukh, Frank Chiu, W. Bradley Knox, Scott Niekum

机构 * College of Information and Computer Sciences University of Massachusetts Amherst（信息与计算机科学学院 马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Department of Computer Science The University of Texas at Austin（计算机科学系 德州大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 研究 RLHF 中人类信念作用，提出新偏好模型，通过人类和综合实验，证实人类对智能体能力信念影响偏好，指出减少信念与能力不匹配可提升 RLHF 并给出新实践方向。

Comments Published at TMLR

NeuroStrata: Harnessing Neurosymbolic Paradigms for Improved Design, Testability, and Verifiability of Autonomous CPS

NeuroStrata：利用神经符号范式提升自主 CPS 的设计、可测试性和可验证性

Xi Zheng, Ziyang Li, Ivan Ruchkin, Ruzica Piskac, Miroslav Pajic

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 NeuroStrata通过神经符号范式提升自主CPS的设计、测试和验证能力，解决不确定性带来的信任和安全认证问题。

Journal ref FSE Companion '25: Companion Proceedings of the 33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering, Trondheim, Norway, June 2025

Data-Efficient Deep Learning: Empirical Guidelines for Training Set Size Estimation in Inertial Sensor Classification

数据高效深度学习：惯性传感器分类中训练集大小估计的实证指南

Ofir Kruzel, Itzik Klien

机构 * The Autonomous Navigation and Sensor Fusion Lab, the Hatter Department of Marine Technologies, University of Haifa（海法大学自主导航与传感器融合实验室，海洋技术哈特学院） 纠错

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

AI总结 研究针对深度学习在惯性传感器分类任务中依赖大规模数据集的瓶颈，通过系统实证评估学习曲线收敛率，提出统一框架和经验公式，引入定量稳定点指标，提供可推广框架，优化数据效率，为惯性传感应用记录活动规划提供指南。

Comments 1 pages, 17 figures, 15 tables

SafeExplorer: An Unbiased Policy Gradient for Reinforcement Learning with Recovery Interventions

SafeExplorer：一种用于带有恢复干预的强化学习的无偏策略梯度算法

Elham Daneshmand, Majid Khadiv, Glen Berseth, Hsiu-Chin Lin

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila（米拉） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究在物理机器人上训练强化学习智能体减少跌倒问题，提出对PPO改进的SafeExplorer算法，核心是无偏策略梯度估计器，还添加加速学习组件，实验表明该算法大幅减少训练时间跌倒且奖励表现良好。

Stochastic Linear Bandits with Partially Observed Actions

具有部分观测动作的随机线性博弈

Gautam Dasarathy, Vineet Gattani, Lalit Jain

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； GE Vernova（通用电气 Vernova） ； Google（谷歌） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究具有部分观测动作的随机线性博弈问题，提出TOFU-POV算法，通过估计潜在动作子空间等操作，使遗憾为$\sqrt{T}$且与内在维度相关，还设计了秩自适应算法，实验证明该算法能改进自然基线。

Reduced-Order Models: The Mother of World Models

降阶模型：世界模型之母

Rajat Ghosh

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 探讨世界模型的功能结构早于现代自监督学习，在模型降阶和控制文献中就已独立发展。追溯其在三个领域的发展，对比传统降阶模型与学习型世界模型的优缺点，指出在关键系统中部署世界模型的障碍及统一两者的研究议程。