AI Agent

Shared Selective Persistent Memory for Agentic LLM Systems

用于智能语言模型系统的共享选择性持久内存

Sanjana Pedada, Aditya Dhavala, Neelraj Patil

机构 * Apple Inc.（苹果公司） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)

AI总结 智能语言模型系统面临上下文问题，本文提出共享选择性持久内存架构，识别保留四类可重用上下文，丢弃特定会话推理痕迹，实现共享协作重用。在企业场景和公共数据集实验中验证其有效性，提高任务完成率，降低成本，优于全历史持久化等极端方式。

Comments 11 pages, 2 figures, 4 tables

SAGEAgent: A Self-Evolving Agent for Cost-Aware Modality Acquisition in Multimodal Survival Prediction

SAGEAgent：用于多模态生存预测中成本感知模态获取的自进化智能体

Chongyu Qu, Can Cui, Zhengyi Lu, Junchao Zhu, Tianyuan Yao, Junlin Guo, Juming Xiong, Yanfan Zhu, Yuechen Yang, Bennett A. Landman, Yuankai Huo

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） 纠错

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

AI总结 研究多模态生存预测中如何平衡预测准确性与临床侵入性，提出基于自进化大语言模型的SAGEAgent，通过多种记忆和工具为患者决定诊断方式，实验证明其能在胶质瘤队列中降低获取负担并保持竞争力。

All Explanations are Wrong, But Many Are Useful: Exploring the Rashomon Explanation Set with Large Language Models

所有解释都是错误的，但许多解释是有用的：用大语言模型探索罗生门解释集

Pan Li

机构 * Scheller College of Business, Georgia Tech（舍勒商学院，佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 研究指出机器学习模型解释存在准确性与可解释性权衡非根本性的观点，引入罗生门解释范式，提出RashomonLLM工作流程，经实验验证其在多任务中显著优于基线，提升业务性能并奠定消费者信任基础。

Semantic Pareto-DQN: A Multi-Objective Reinforcement Learning Framework for Financial Anomaly Detection

语义帕累托深度Q网络：一种用于金融异常检测的多目标强化学习框架

Cláudio Lúcio do Val Lopes, Lucca Machado da Silva

机构 * A3Data（A3数据公司） 纠错

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

AI总结 针对金融异常检测的类不平衡问题，提出语义帕累托深度Q网络框架，合成交易特征，优化向量奖励，映射帕累托前沿，经实验验证可打破零召回陷阱，提升少数类召回率，为金融异常发现提供新途径。

Comments BRACIS 2026 - 36th Brazilian Conference on Intelligent Systems

STEEL: Sparsity-Aware Fused Attention for Energy-Efficient Long-Sequence Inference on AMD's XDNA NPU

STEEL：用于在AMD的XDNA NPU上进行节能长序列推理的稀疏感知融合注意力

Victor J. B. Jung, Gagandeep Singh, Joseph Melber, Kristof Denolf, Francesco Conti, Luca Benini

机构 * AMD Research and Advanced Development (RAD)（AMD研究与先进开发） ； Integrated Systems Laboratory (IIS)（集成系统实验室） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Department of Electrical, Electronic and Information Engineering (DEI)（电气电子信息工程系） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究针对笔记本级SoC上节能推理，提出STEEL这一针对类似XDNA的NPU的FlashAttention开源实现，通过引入预填充注意力数据流公式化及稀疏感知流水线布局，降低能耗与延迟，相比CPU和GPU有显著性能提升。

Comments Accepted at IEEE COINS 2026

Nonexchangeable logit dynamics with cost constraints: different viewpoints and numerical analysis

具有成本约束的不可交换逻辑动力学：不同观点与数值分析

Hidekazu Yoshioka, Tomohiro Tanaka

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究受异质主体成本约束的逻辑动力学，从SDE和FPE两个观点分析其适定性，通过在成本约束中添加正则化因子防止数值计算崩溃，给出计算FPE的数值方法并进行交叉领域示范应用研究。

Comments Ver. June 19, 2026

Predictive Photometric Uncertainty in Gaussian Splatting for Novel View Synthesis

预测性光度不确定性在新型视角合成中的高斯点散射应用

Chamuditha Jayanga Galappaththige, Thomas Gottwald, Peter Stehr, Edgar Heinert, Niko Suenderhauf, Dimity Miller, Matthias Rottmann

机构 * QUT Centre for Robotics, Australia（昆士兰大学机器人中心，澳大利亚） ； ARIAM Hub, Australia（ARIAM中心，澳大利亚） ； University of Wuppertal, Germany（乌尔姆大学，德国） ； University of Osnabrück, Germany（奥斯纳布吕克大学，德国） 纠错

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

AI总结 本文提出轻量级框架，通过贝叶斯正则化线性最小二乘优化重建残差，实现像素级视图依赖性预测不确定性，提升3D高斯点散射在自主代理和安全关键应用中的可靠性。

Comments Accepted at ECCV26. Project Page: https://chumsy0725.github.io/3DGS-Uncertainty/