arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

AI 大模型

AI Agent

智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

2026-07-14 至 2026-07-14 共收录 311 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 规划决策 85 篇

2607.09741 2026-07-14 cs.RO cs.AI cs.MA 新提交 57%

SWIFT: A Small-World Interaction Framework for Flow-Aware Trajectory Prediction in Autonomous Driving

SWIFT:用于自动驾驶中流量感知轨迹预测的小世界交互框架

Chengyue Wang, Bin Rao, Haicheng Liao, Bonan Wang, Chengzhong Xu, Zhenning Li

机构 * University of Macau(澳门大学) State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau(澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室) Department of Civil and Environmental Engineering, University of Macau(澳门大学土木与环境工程系)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究自动驾驶中轨迹预测问题,提出SWIFT框架,结合小世界网络与交通流理论,通过特定网络和模块引入结构偏差与增强推理,实验证明其在多方面优于基线,展现出结构感知设计的有效性。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

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2607.09712 2026-07-14 cs.LG 新提交 57%

ERP Data Provisioning Financial Control Testing

ERP数据供应财务控制测试

Anitha Samudrala

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

AI总结 研究针对财务控制测试依赖ERP数据但直接复制有风险的问题,提出SEQ-FCT框架,结合多种技术,用合成数据集评估,与多种基线对比,在对账、欺诈触发召回率、控制失败等方面取得较好结果,表明综合评估更可靠。

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2607.10201 2026-07-14 eess.SY cs.AI cs.SY math.OC 新提交 57%

Comparing Socially-Equitable Renewable Energy Budget Allocation MDP Policies in Mature and Emerging Economies

比较成熟和新兴经济体中社会公平的可再生能源预算分配马尔可夫决策过程政策

Riya Kinnarkar, Mansur M. Arief, Yan Pratama Akhra, Dino Arla

机构 * Management \& Technology University of Pennsylvania Philadelphia, PA, USA Systems Engineering Institute Technology of Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya, Indonesia Systems Engineering King Fahd University of Petroleum

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

AI总结 研究成熟与新兴经济体中社会公平的可再生能源预算分配问题,将其建模为马尔可夫决策过程,用单一求解器接口比较政策,结果显示滚动时域值迭代政策占优,还揭示简单启发式方法在不同经济体效果不同。

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2607.11349 2026-07-14 math.OC cs.LG 新提交 57%

Inter-Stop Energy Prediction and Causal Driver Quantification for Dual-Source Trolleybuses via a Time-Aware Tabular Deep Learning Architecture

基于时间感知表格深度学习架构的双源无轨电车站点间能量预测及因果驱动因素量化

Wentao Zeng, Zijian Huang, Yiming Bie, Jiabin Wu, Jun Gong

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

AI总结 研究双源无轨电车站点间能量预测及因果驱动因素量化问题,提出时间感知表格深度学习框架,集成周期性时间编码并结合贝叶斯优化调参,通过三层因果解释管道分析,实验表现优异,确定了关键因素并提供规划阈值。

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2607.07405 2026-07-14 cs.AI cs.CR 版本更新 57%

Reason Less, Verify More: Deterministic Gates Recover a Silent Policy-Violation Failure Mode in Tool-Using LLM Agents

少些推理,多些验证:确定性门控在使用工具的语言模型智能体中恢复了一种无声的违反策略失败模式

Vikas Reddy, Sumanth Reddy Challaram, Abhishek Basu

机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur(印度理工学院卡拉格布尔分校) Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究使用工具的语言模型智能体违反策略问题,提出用确定性预执行门控干预,在τ²基准航空公司领域评估,该方法能提高成功率,防止无声违反策略写入,虽不保证任务成功,但有可靠性成果。

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2606.31651 2026-07-14 cs.AI 版本更新 57%

FARS: A Fully Automated Research System Deployed at Scale

FARS:一个大规模部署的全自动研究系统

Qiong Tang, Tianxiang Sun, Xiangkun Hu, Xiangyang Liu, Yiran Chen, Yunfan Shao, Bobo Li, Changze Lv, Cheng Xu, Chengsong Huang, Chunyang Li, Dizhan Xue, Hao Bai, Haodong Duan, Hengquan Guo, Hongyang He, Hongyi Chen, Hui Shen, Jiahao Yuan, Jiankai Sun, Jikang Cheng, Jinfeng Xu, Jingqi Tong, Jingye Chen, Jinxiu Liu, Jixuan Leng, Junchi Yu, Kaixun Jiang, Kun Xiang, Kunpeng Yao, Lang Feng, Liangqi Yuan, Longsen Gao, Meng Li, Qi Jia, Qiushi Sun, Shengyuan Ding, Shizhan Gong, Siru Zhong, Terry Jingchen Zhang, Tianle Gu, Tianyi Liang, Weijie Liu, Weikai Yang, Weizhi Fei, Xin Wang, Xinpeng Liu, Xuanwen Ding, Yihong Tang, Yuanli Wang, Yukun Jiang, Yuming Yang, Zhengbao He, Zhikai Chen, Zhikun Xu, Zhuang Li, Zihao Huang

机构 * Analemma National University of Singapore(新加坡国立大学) Fudan University(复旦大学) University College Dublin(都柏林大学) Washington University in St. Louis(圣路易斯华盛顿大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) University of Illinois at Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) ByteDance(字节跳动) ShanghaiTech University(上海科技大学) University of Warwick(华威大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) University of Michigan, Ann Arbor(密歇根大学安娜堡分校) East China Normal University(华东师范大学) Stanford University(斯坦福大学) Tencent(腾讯) The University of Hong Kong(香港大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Nex-AGI Team(Nex-AGI团队)

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

AI总结 提出FARS系统,通过分阶段智能体协作自动生成研究项目,在67个AI/ML主题上产出166篇论文,经282份评审验证其可产出有价值成果,同时暴露实验范围窄、方法局限和诚信问题。

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2604.04690 2026-07-14 cs.RO cs.AI 版本更新 57%

Pickalo: Leveraging 6D Pose Estimation for Low-Cost Industrial Bin Picking

Pickalo:利用6D位姿估计实现低成本工业装箱拾取

Alessandro Tarsi, Matteo Mastrogiuseppe, Saverio Taliani, Simone Cortinovis, Ugo Pattacini

机构 * MESH Facility (formerly iCub Tech), Istituto Italiano di Tecnologia(意大利技术研究院MESH设施(原iCub Tech)) AMI laboratory, Istituto Italiano di Tecnologia(意大利技术研究院AMI实验室) Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR)(智能系统与机器人研究所(ISIR)) Generative Bionics(Generative Bionics公司) Camozzi Automation SpA(Camozzi自动化股份公司)

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

AI总结 Pickalo通过低成本硬件实现6D位姿估计,结合深度估计和姿态缓冲模块,在工业环境中实现高效率的装箱拾取,达到每小时600次拾取,成功率达96-99%。

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2510.11503 2026-07-14 q-bio.NC cs.AI cs.GT 版本更新 57%

People use fast and flat simulation to reason about new games

人们使用快速且扁平的模拟来对新游戏进行推理

Katherine M. Collins, Cedegao E. Zhang, Lionel Wong, Mauricio Barba da Costa, Graham Todd, Adrian Weller, Samuel J. Cheyette, Thomas L. Griffiths, Joshua B. Tenenbaum

机构 * Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) Princeton University(普林斯顿大学) University of Cambridge(剑桥大学) Stanford University(斯坦福大学) New York University(纽约大学) The Alan Turing Institute(艾伦·图灵研究所)

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

AI总结 研究人们对新游戏的推理,通过超千名参与者和121种新棋盘游戏的研究,发现人们玩新游戏或评估时具系统性和适应性理性,用“直观玩家”模型解释,为新问题应对及类人AI系统设计提供见解。

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2507.18039 2026-07-14 cs.SE 57%

Factors Impacting Faculty Adoption of Project-Based Learning in Computing Education: a Survey

影响计算机教育中基于项目的学习采用因素的要素:一项调查

Ahmad D. Suleiman, Yiming Tang, Daqing Hou

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

AI总结 本研究通过调查分析影响计算机教育中基于项目学习采用的关键因素,发现机构支持、专业发展和同行合作是促进PjBL采用的重要因素。

Comments Accepted at IEEE Frontiers in Education (FIE) 2025. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Journal ref In 2025 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE), pp. 1-9, 2025

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2607.10919 2026-07-14 econ.TH 新提交 50%

Diffusion of tacit knowledge in a company: a mathematical model based on diffusion on graphs

公司中隐性知识的传播:基于图上扩散的数学模型

Radosław A. Kycia, Agnieszka Niemczynowicz, Andrzej Buszko

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 研究公司中隐性知识传播,提出基于物理学热扩散概念及图论的模型,通过定义隐性知识转移图编码问卷数据,可优化课程安排、识别高知识需求员工,有助于公司多方面提升及改进知识管理等。

Comments 57 pages, 8 figures

Journal ref Journal of Knowledge Management (2026)

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2607.11724 2026-07-14 cs.RO 新提交 50%

High-level spatial Dubins airplane-based reference smoothing with low-level geometric tracking for quadrotor control

基于高级空间杜宾斯飞机模型的参考轨迹平滑与基于低级几何跟踪的四旋翼控制

Mogens Plessen

机构 * Findklein GmbH(芬德克莱因有限公司)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 提出一种四旋翼控制方法,含高级参考轨迹平滑与低级跟踪步骤。高级利用杜宾斯飞机模型降维等,低级基于完整模型的几何跟踪控制器。用于跟踪有侧向约束的参考轨迹,有离线一次性和在线闭环递推两种设置。

Comments 7 pages, 12 figures

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2607.11060 2026-07-14 eess.SY cs.SY 新提交 50%

A Flow Model for the Electrified Railway-Power Grid Hybrid Asymmetric Coupled System and its Linearized Method

电气化铁路-电网混合不对称耦合系统的潮流模型及其线性化方法

Qiao Zhang, Zhigang Liu, Shibin Gao, Zhenzu Liu, Xiangyu Meng, Yunchuan Deng, Guinan Zhang, Bing Lu, Yanming Lu

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 针对山区牵引供电系统与电网耦合问题,现有研究不足。本文提出集成PFC模型及线性化方法,通过构建节点导纳矩阵、解决功率注入问题等步骤建立相关方程和模型,经数值模拟验证了其对耦合系统的必要性、准确性和效率。

Comments 26 pages. Accepted by CSEE Journal of Power and Energy Systems

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2607.11032 2026-07-14 cs.CY 新提交 50%

LLM-Generated Design Problems for Assessing Higher-Order Thinking in Project-Based Learning

基于项目式学习的高阶思维评估中由大语言模型生成的设计问题

Ahmad D. Suleiman, Daqing Hou, Maliha Noushin Raida

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 研究针对基于项目式学习中传统评估难以捕捉高阶思维的问题,引入设计问题(DPs),通过调查教师看法、评估大语言模型生成的DPs及学生表现数据等,发现DPs是传统评估的有益补充,能捕捉高阶思维不同方面。

Comments Accepted to appear in Proceedings of the 2nd ACM Virtual Global Computing Education Conference V.1 (SIGCSE Virtual 2026). DOI: 10.1145/3795867.3831014

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2607.10581 2026-07-14 cs.CE 新提交 50%

Affordable low-carbon electricity pathways for India under uncertainty

印度在不确定性下的可承受低碳电力路径

Guillermo Terrén-Serrano, Ranjit Deshmukh, Srihari Dukkipati, Measrainsey Meng, Shradhey Prasad, Ana Mileva, Ashwin Gambhir

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 印度为实现2070年碳中和目标加速电力系统脱碳面临挑战,本文通过制定成本最优路径研究发现,未来年份实际平均系统成本低于2020年,太阳能光伏占比高,短期电池存储可平衡能量,需求响应计划能降成本,助力印度兼顾电力与气候目标。

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2607.10372 2026-07-14 cs.RO cs.CV 新提交 50%

Robotic Contextual Awareness for Human-Robot Collaboration and Environmental Understanding

用于人机协作和环境理解的机器人上下文感知

Federico Rollo

机构 * Università di Trento(特伦托大学) Istituto Italiano di Tecnologia(意大利技术研究院) Leonardo Spa(莱昂纳多公司)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 针对自主移动机器人缺乏上下文感知的问题,本文探索两个互补方向:一是人类重新识别与跟踪以改善人机协作,二是增强机器人对环境的几何和语义感知能力,提升语义理解,推动机器人更具上下文感知,实现安全共存与高效协作。

Comments Ph.D. thesis 2026. Officially published in the IRIS institutional repository of the University of Trento (https://hdl.handle.net/11572/482510) and deposited in the Italian National Legal Deposit for Ph.D. theses

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2607.10340 2026-07-14 cs.AR 新提交 50%

When Fuzzing Meets Understanding: LLM-Driven Semantic Test Generation for RTL Verification

当模糊测试与理解相遇:用于RTL验证的大语言模型驱动的语义测试生成

Kun Wang, Cangyuan Li, Kaiyan Chang, Siyang Cai, Yinhe Han, Ying Wang

专题命中 规划决策 :workflow(abstract)

AI总结 针对硬件验证难题,提出ChipFuzzer框架,利用大语言模型语义推理能力。采用双阶段工作流程,覆盖引导阶段结合控制流分析提升覆盖率,错误引导阶段借助历史数据提高错误发现率,实验显示其显著提升验证效果。

Comments 8 figures

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2607.10161 2026-07-14 cs.RO 新提交 50%

Millimeter Wave Radar: From Synthetic Aperture to Probabilistic Mapping

毫米波雷达:从合成孔径到概率地图

Jui-Te Huang, Ruoyang Xu, Michael Kaess

机构 * School of Computer Science, Robotics Institute, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学计算机科学学院机器人研究所)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 针对毫米波雷达数据创建概率地图的挑战,建立从原始信号到概率占用地图的完整流程,含合成孔径雷达处理与概率建模,经室内验证、性能分析及参数研究,展示方法有效性与局限性,并贡献开源数据集及处理管道。

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2607.10046 2026-07-14 cs.ET cs.AR 新提交 50%

Kinetic Inductors Enable Reversible Logic

动态电感实现可逆逻辑

Erik P. DeBenedictis

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 研究可逆逻辑在商业系统中未扩展的问题,通过CMOS转换框架评估,结合多种模型和方法,确定电感损耗限制,表明高能量密度动态电感可助力扩展,还给出评估其可行性及潜在益处的方法。

Comments 17 pages, 12 figures, submitted for peer review

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2607.09725 2026-07-14 cs.RO 新提交 50%

Learning High-Level Decision Making with an Interaction-Aware Attention-Based Network in Autonomous Driving

在自动驾驶中使用基于交互感知注意力的网络学习高级决策

Marcelo Contreras, Willi Poh, Christoph Stiller, Ehsan Hashemi

机构 * NODE lab, University of Alberta(节点实验室,阿尔伯塔大学) MRT Institute, Karlsruhe Institute of Technology(MRT 研究所,卡尔斯鲁厄理工学院)

专题命中 规划决策 :agent(abstract)

AI总结 研究自动驾驶中高级决策问题,提出DecisionPerceiver将动态代理特征投影到固定大小潜在空间,通过潜在查询数调节特征粒度,还细化动作集,经多场景评估有性能提升、泛化能力及可扩展性。

Comments 6 pages, 5 figures, 3 tables, submitted to 2026 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC)

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2512.10719 2026-07-14 cs.CV 版本更新 50%

SpaceDrive: Infusing Spatial Awareness into VLM-based Autonomous Driving

SpaceDrive: 在基于视觉语言模型的自动驾驶中引入空间感知

Peizheng Li, Zhenghao Zhang, David Holtz, Hang Yu, Yutong Yang, Yuzhi Lai, Rui Song, Andreas Geiger, Andreas Zell

机构 * Mercedes-Benz AG(梅赛德斯-奔驰集团) University of Tübingen(图宾根大学) Tübingen AI Center(图宾根人工智能中心) TU Munich(慕尼黑工业大学) Karlsruhe Institute of Technology(卡尔斯鲁厄理工学院) University of Stuttgart(斯图加特大学) UCLA(加州大学洛杉矶分校)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文提出SpaceDrive框架,通过将空间信息作为显式位置编码来增强基于VLM的自动驾驶系统对精细3D空间关系的理解,从而提升规划精度和开放环性能。

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2602.14551 2026-07-14 cs.RO 版本更新 50%

Replanning Human-Robot Collaborative Tasks with Vision-Language Models via Semantic and Physical Dual-Correction

通过语义和物理双校正利用视觉语言模型重新规划人机协作任务

Taichi Kato, Takuya Kiyokawa, Namiko Saito, Kensuke Harada

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文提出一种通过语义和物理双校正机制提升人机协作任务中机器人重新规划能力的框架,结合视觉语言模型与物理反馈纠正,提高任务执行的成功率和可行性。

Comments 20 pages, 9 figures

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2601.14480 2026-07-14 cs.NI 版本更新 50%

A benchmarking framework for PON-based fronthaul network design

基于无源光网络的前传网络设计基准框架

Egemen Erbayat, Gustavo B. Figueiredo, Shih-Chun Lin, Motoharu Matsuura, Hiroshi Hasegawa, Suresh Subramaniam

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 针对移动网络向5G和6G过渡时无源光网络前传传输缺乏标准化评估模型的问题,提出统一基准框架,用整数线性规划制定网络设计问题,评估三种启发式策略,结果显示限时ILP性能优,RSSA+接近ILP且确保可行性。

Journal ref J. Opt. Commun. Netw. 18, D68-D79 (2026)

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2408.01309 2026-07-14 econ.GN q-fin.EC 50%

Towards Fair Roads -- Manifesto For Fairness Paradigm in Traffic Engineering

迈向公平的道路 -- 交通工程中公平范式的宣言

Kevin Riehl, Anastasios Kouvelas, Michail Makridis

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种无模式、分配公平的移动资源分配框架,旨在挑战交通工程的效率导向范式,建立与现代公平理论的联系,并在道路使用者间公平分配稀缺的移动资源。

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2. 多智能体 50 篇

2607.09766 2026-07-14 cs.AI cs.CL cs.LG cs.MA 新提交 92%

Norm Enforcement for AI Agents: Robustly Shaping Behavior in Multi-Agent Systems

人工智能代理的规范执行:在多智能体系统中稳健塑造行为

Yaowen Ye, Jacob Steinhardt

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);AI agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 研究多智能体系统中语言模型代理的规范执行机制,针对简单机制易被利用的问题,确定估计代理可靠性及加重惩罚更新估计这两个关键要素,所构建机制可抵御利用且低成本惩罚违规,是塑造智能体行为的可扩展手段。

Comments ICML2026 Trustworthy AI for Good Workshop

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2607.10994 2026-07-14 cs.LG 新提交 92%

A Multi-Agent Framework for Zero-Dimensional Reduced-Order Model Planning

用于零维降阶模型规划的多智能体框架

Bingteng Sun, Hao Yin, Yiling Chen, Renjie Xiao, Lei Xie, Shanyou Wang, Ruonan Wang, Shubao Chen, Qingzong Xu, Lin Lu, Qiang Du, Junqiang Zhu

机构 * Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Sciences(中国科学院工程热物理研究所) National Key Laboratory of Science and Technology on Advanced Light-duty Gas-turbine(先进轻型燃气轮机技术重点实验室) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Qingdao Institute of Aeronautical Technology(青岛航空技术研究院) Nanjing Future Energy System Research Institute(南京未来能源系统研究院)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);planning(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文针对复杂零维降阶模型规划中依赖人工、传统方法局限等问题,提出多智能体架构Z-COPA,其核心是专用图表示法,将规划转化为图结构优化问题,经多基准测试验证,该框架性能卓越且打破传统范式,提供新规划技术方法。

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2607.10630 2026-07-14 cs.RO cs.AI 新提交 92%

World Models as Adversaries: Multi-Agent Self-Play Fine-Tuning for Robust Motion Planning

作为对手的世界模型:用于鲁棒运动规划的多智能体自我博弈微调

Tong Nie, Yuewen Mei, Junlin He, Yihong Tang, Jian Sun, Wei Ma

机构 * The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) Tongji University(同济大学) McGill University(麦吉尔大学) Mila-Quebec AI Institute(米拉-魁北克人工智能研究所)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);planning(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究在密集交通中自动驾驶车辆鲁棒运动规划问题,提出对抗世界建模(AWM)框架,通过多智能体自我博弈微调,引入解耦求解器,经实验验证该方法能生成可转移对抗交互,使规划器在多种场景有竞争力。

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2607.10987 2026-07-14 cs.DC 新提交 91%

[AAFLOW+] Stateful Operator Abstraction with Zero-Copy Distributed KV Cache Orchestration for Multi-Agent Workflows

[AAFLOW+] 用于多智能体工作流的具有零拷贝分布式键值缓存编排的有状态算子抽象

Arup Kumar Sarker, Alexander James Halpern, Mills Staylor, Aymen Alsaadi, Gregor von Laszewski, Yue Cheng, Shantenu Jha, Geoffrey Fox

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);planning(abstract);workflow(abstract)

AI总结 研究多智能体语言模型系统文本中心问题,提出AAFLOW+扩展,构建通信感知图并提供多种算子,实现零拷贝执行,通过分析成本模型验证,大幅降低TTFT、计算成本、键值内存并提高吞吐量,提升多智能体系统效率

Comments 21 pages, 10 Figures, 12 Tables

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2607.10836 2026-07-14 cs.AI cs.CL cs.LG 新提交 89%

Route, Communicate, and Reason: Gated Routing and Adaptive Depth for Efficient Multi-Agent Reasoning

路由、通信与推理:用于高效多智能体推理的门控路由与自适应深度

Sudipto Ghosh, Tanmoy Chakraborty

机构 * Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology Delhi(印度理工学院德里分校雅迪人工智能学院) Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Delhi(印度理工学院德里分校电气工程系)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 研究针对多智能体推理中未解决的问题,提出GRADE分层多智能体系统,用四个轻量级学习门控及CoGRPO训练方法,智能体模型可热插拔。该系统在多个任务上优于基线,消融实验明确关键因素,证明校准对热插拔必要。

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2604.25917 2026-07-14 cs.AI cs.CL cs.LG 版本更新 89%

Recursive Multi-Agent Systems

递归多智能体系统

Jiaru Zou, Rui Pan, Ruizhong Qiu, Pan Lu, Shizhe Diao, Jindong Jiang, Hanghang Tong, Tong Zhang, Markus J. Buehler, Jingrui He, James Zou

机构 * UIUC(伊利诺伊大学香槟分校) Stanford University(斯坦福大学) NVIDIA(英伟达) MIT(麻省理工学院)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出递归多智能体框架RecursiveMAS,通过递归计算提升多智能体协作效率,实验证明其在多个基准测试中准确率提升8.3%,推理速度提升1.2-2.4倍,token使用减少34.6%-75.6%。

Comments Project Website: https://recursivemas.github.io

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2607.11276 2026-07-14 cs.CL cs.AI cs.CY cs.MA 新提交 88%

Automated Textbook Auditing with Multi-Agent LLM Systems

使用多智能体大语言模型系统进行自动化教科书审核

Ciprian Cristescu, Adrian-Marius Dumitran, Angela-Liliana Dumitran, Gabriel Stefan

机构 * University of Bucharest(布加勒斯特大学) Dimitrie Cantemir Christian University(迪米特里·坎泰米尔基督教大学)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究旨在确保教材质量,提出人工智能教科书审核器这一多智能体管道,通过事实技术与语法双轨道分析生成报告,经判断智能体过滤误报,支持两种摄取模式且可领域适配,在两本教科书上验证可减少人工查找问题工作量。

Comments Presented @ iTextbooks 2026: 7th Workshop on Intelligent Textbooks at AIED'2026

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