Temporal Cascading of Planning and Control for Quadrotor MPC
四旋翼MPC的时间级联规划与控制
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 研究四旋翼空中任务规划与控制问题，提出UNIQUE架构，以时间级联取代分层堆叠，将规划问题作为多阶段MPC的第二尾视野求解，对齐成本、推导约束并引入过渡约束，提升了闭环跟踪性能。
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。
1. 规划决策 44 篇
Towards Reliable AI-Assisted Analog Design: Template-Constrained LLM Agents for SAR ADC Generation
迈向可靠的人工智能辅助模拟设计：用于逐次逼近寄存器型模数转换器生成的模板约束大语言模型智能体
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE
AI总结 研究针对大语言模型在模拟电子设计自动化应用的瓶颈，提出端到端多步骤的ATLAS框架，利用专家知识结合模板约束生成，能生成成功通过仿真验证的SAR ADC，为集成LLMs到可靠模拟设计方法奠定基础。
Enhancing Small Language Models Reasoning through Knowledge Graph Grounding
通过知识图谱基础增强小型语言模型推理
机构 * Institute of Informatics and Telecommunications, National Center for Scientific Research “Demokritos（信息与电信研究所，国家科学研究中心“德谟克利特”）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract,comments)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究利用神经符号智能框架增强小型语言模型推理能力，通过特定工具调用转变模型，在两种场景下评估，发现虽提示提升性能，但受提取瓶颈等限制，还存在“干扰效应”，刻画了挑战并提供迭代验证路线图。
Comments Presented at the 2nd Causal Neuro-symbolic Artificial Intelligence (Causal NeSy): Toward Agentic LLMs with Neuro-Symbolic and Graph Based Reasoning Workshop @ ESWC2026
Agentic Vulnerability Reasoning on COTS Binaries
基于商用现货二进制文件的智能体漏洞推理
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
专题命中 规划决策 ：agentic(title)；分类 cs.LG
AI总结 研究LLM智能体对COTS二进制文件漏洞的推理能力，构建SLYP管道，结合二进制探索与动态调试验证漏洞。在COM基准测试中表现出色，发现更多真实漏洞，生成验证PoC，还发现多个零日漏洞，证明工具集和模型选择的重要性及通用性。
Observational planning for the 2026 August 5 Falcon 9 Upper Stage lunar impact
2026年8月5日猎鹰9号上面级月球撞击的观测规划
专题命中 规划决策 ：planning(title)
AI总结 2026年8月5日猎鹰9号上面级将撞击月球，此次撞击产生的闪光和羽流可被观测，为实时记录人造撞击提供契机，还能测试用于月球表面撞击定位的流程，鼓励专业和业余天文学家进行观测。
Comments 8 pages, 2 figures
Step-Level Preference Learning for Generative Agents in Social Simulations
社会模拟中生成式智能体的步骤级偏好学习
机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Xiongan AI Institute（雄安人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； USTC（中国科学技术大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究基于大语言模型的生成式智能体模拟人类行为时中间步骤注释稀缺问题，引入交互式模拟界面收集步骤级人类偏好监督，经监督微调算法和直接偏好优化方法进行步骤级偏好学习，提升模拟效果，证明步骤级人类监督是有效训练信号。
Comments WAICA2026
From physical surfaces to human-centric heat stress: LST and UTCI heat mapping reveals nonlinear effects of urban morphology
超越地表温度：可解释的空间机器学习揭示城市形态对以人类为中心的热压力的影响
机构 * Department of Architecture, National University of Singapore, Singapore 117566, Singapore ； Cambridge Centre for Advanced Research ； Sustainable Design Group, Department of Architecture, University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom ； Department of City ； Regional Planning, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA ； Urban Analytics Subject Group, Urban Studies \& Social Policy Division, University of Glasgow ； Laboratory for Earth Surface Processes, Ministry of Education, College of Urban ； Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文通过比较地表温度与通用热气候指数，揭示城市形态对人类热压力的影响，采用可解释的机器学习方法分析两者在空间分布和机制上的差异。
Comments Accepted manuscript. The final published version is available at https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.107659
REST: Receding Horizon Explorative Steiner Tree for Zero-Shot Object-Goal Navigation
REST：基于零样本目标导航的视界探索Steiner树
机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（智能城市物联网国家重点实验室，澳门大学） ； University of Michigan（密歇根大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 REST通过构建开放词汇3D地图、生成以代理为中心的路径树以及利用LLM推理选择最佳路径，在多个基准测试中实现了高成功率和高效路径效率。
Comments Accepted to IROS'26
CXRAgent: Director-Orchestrated Multi-Stage Reasoning for Chest X-Ray Interpretation
CXRAgent：用于胸部X光解读的由主任编排的多阶段推理
机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Department of Colorectal Medical Oncology, Zhejiang Cancer Hospital（浙江省肿瘤医院结直肠医学肿瘤科） ； School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机与控制工程学院） ； School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对胸部X光解读中模型适应性差等问题，提出CXRAgent，通过中央主任协调多阶段，包括工具调用、诊断规划和协作决策，实验证明该方法性能出色，能提供视觉证据并适应不同临床任务。
Comments 10 pages, 4 figures, 7 Tables
Ground-Side Mission Plan Compilation with Policy-as-Code Guardrails for Cloud-Native Satellite Platforms
用于云原生卫星平台的基于代码即政策护栏的地面任务计划编译
专题命中 规划决策 ：AI agent(abstract)；workflow(abstract)
AI总结 研究针对卫星云原生运行时缺少地面开源工具链的问题，提出卫星任务编译器这一四阶段管道，能依据规则检查并编译任务计划为相关工件，经多种方式验证，还向AI代理暴露管道，有相关工具及发布协议。
Comments 13 pages. Extended version of the paper accepted at IEEE SMC-IT/SCC 2026 (Space Mission Challenges for Information Technology / Space Computing Conference); adds a unified GPU+CPU DRA quota and a scheduler-level accelerator fallback re-validated on Kueue v0.18.3
AdaTurn: Budget-Aware Test-Time Scaling for Active Visual Perception Agents
AdaTurn：用于主动视觉感知智能体的预算感知测试时缩放
机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； Univeristy of Michigan（密歇根大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；tool use(abstract)
AI总结 研究主动视觉感知智能体在不同预算下的任务执行问题，提出AdaTurn框架，通过强制答案DAPO等组件，根据预算调整智能体行为，提高低预算准确率，且能有效转移到多基准测试中。
Explainable Geospatial AI for Satellite Ground Station Siting Using LiDAR-Derived Terrain Intelligence
利用激光雷达衍生地形智能的卫星地面站选址可解释地理空间人工智能
机构 * U.S. Geological Survey（美国地质调查局）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究利用激光雷达衍生地形智能预测卫星地面站选址的代表性杂波高度，提出可解释机器学习框架，用多种数据训练，选LightGBM，模型误差降低超60%，评估相关标准，SHAP识别关键预测因子，证明开放数据可改善杂波建模。
Comments Accepted at the 2026 IEEE 22nd International Conference on Automation Science and Engineering (IEEE CASE 2026)
Reinforcement Learning in Switching Non-Stationary Markov Decision Processes: Algorithms and Convergence Analysis
切换非平稳马尔可夫决策过程中的强化学习：算法与收敛性分析
机构 * Department of Computer and System Science（计算机与系统科学系）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究切换非平稳马尔可夫决策过程，推导固定策略下SNS值函数闭式表达式，证明TD学习、策略迭代及表格Q学习的收敛性，在无线通信网络验证框架，为快速时变系统决策提供有效方法。
Comments Extended version of a paper accepted at the 2026 IEEE Conference on Decision and Control (CDC). Contains complete proofs, background material, and full experimental details
ViPSAM: Visual Prompting Medical Image Segmentation Using Segment Anything Model
ViPSAM：使用Segment Anything模型的视觉提示医学图像分割
机构 * Department of Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University, Republic of Korea（人工智能系，成均馆大学，大韩民国） ； Department of Radiation Oncology, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Republic of Korea（放射肿瘤科，三星医疗中心，成均馆大学医学院，大韩民国） ； Department of MetaBioHealth, Sungkyunkwan University, Republic of Korea（元生物健康系，成均馆大学，大韩民国）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对质子治疗计划中NCCT图像病变分割因对比度低而困难的问题，提出ViPSAM框架，基于SAM模型，利用视觉提示编码器和视觉引导交叉注意力模块整合跨模态信息，实验证明其在肝脏病变分割上优于其他方法，能实现更准确稳健的分割。
Comments Accepted at MICCAI 2026
Reachability-Aware Pretraining for Efficient Target-Oriented Path Exploration in Temporal Knowledge Graph Reasoning
用于时态知识图谱推理中高效面向目标路径探索的可达性感知预训练
机构 * Artificial Intelligence Research Center, Chang Gung University（长庚大学人工智能研究中心） ； Graduate Institute of Oral Biology, National Taiwan University（国立台湾大学口腔生物学研究所） ； National Taiwan University of Science and Technology（国立台湾科技大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对时态知识图谱推理中外推设置下RL训练奖励稀疏、探索效率低的问题，提出RAPTOR自监督预训练方法，通过学习估计可达性减少无前景路径探索，为RL微调提供初始化，实验证明该方法能提高训练效率并优于传统基线。
A Temporal Machine Learning-Based Time-to-Event Model for Predicting ALS Progression and Healthcare Utilization
基于时间序列机器学习的事件发生时间模型预测肌萎缩侧索硬化症进展及医疗保健利用情况
机构 * Harrison College of Pharmacy, Auburn University（奥本大学哈里森药学院） ； Fisk University（菲斯克大学） ； Lewis Katz School of Medicine, Temple University（天普大学刘易斯·卡茨医学院） ； Emory University（埃默里大学） ； Barnett College of Public Health, Temple University（天普大学巴尼特公共卫生学院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对ALS预测临床有意义事件的挑战，开发受数字孪生启发的事件发生时间框架，整合多源数据，经聚类、建模等确定功能域及预测因素，构建TTE模型，能生成个性化生存曲线，为ALS相关决策支持提供可行方法。
Lyapunov Guidance: A Unified Framework for Stabilizing Generative Flows
李雅普诺夫引导：稳定生成流的统一框架
机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MicroCyto（微赛生物）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对流匹配重新训练计算昂贵、现有训练后引导方法无稳定性保证的问题，提出LyaGuide框架，将流引导作为李雅普诺夫控制问题，统一多种引导策略，经实验验证其在多方面有改进且保持计算效率。
Comments 25 pages, 13 figures
Neuro-Symbolic Strong-AI Robots with Closed Knowledge Assumption: Learning and Deductions
具有闭合知识假设的神经符号强人工智能机器人：学习与推理
机构 * ISRST
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种基于四值Belnap双石子的神经符号强人工智能机器人框架，通过闭合知识假设和逻辑推理实现知识扩展与矛盾处理。
Comments 37 pages
Benchmarking Deep Learning for Future Liver Remnant Segmentation in Colorectal Liver Metastasis
基于未来肝脏残余分割的深度学习基准测试：用于结直肠肝转移的手术规划
机构 * University of California, Irvine Donald Bren School of Information and Computer Science（加州大学尔湾分校唐纳德·布伦信息与计算机科学学院） ； University of California, Irvine School of Medicine（加州大学尔湾分校医学院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文通过手动优化公开数据集，建立了首个开放验证的基准，比较了级联和端到端策略在肝脏残余分割中的性能，发现级联nnU-Net表现最佳，而预训练STU-Net在转移灶分割上更稳健。
Comments Accepted at the 2026 International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) Oral 4-page paper presentation
Human-In-The-Loop Machine Learning for Safe and Ethical Autonomous Vehicles: Principles, Challenges, and Opportunities
用于安全且符合道德的自动驾驶车辆的人在回路机器学习：原理、挑战与机遇
机构 * IEEE
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文针对自动驾驶车辆面临的挑战，对人在回路机器学习进行教程式综述，涵盖课程学习、人在回路强化学习、人在回路大语言模型、主动学习等方法及道德原则，以推动安全且符合道德的自动驾驶发展。
Comments 19 pages, 4 figures
AHEAD: Anticipatory Hand-Driven Teleoperation via Human Intent Prediction
AHEAD：通过人类意图预测实现预期的手动驱动遥操作
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Neuromeka Ltd.（Neuromeka有限公司） ； INRIA（法国国家信息与自动化研究所） ； University of Oxford（牛津大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 研究旨在减少机器人反应时间并降低操作员工作量，提出AHEAD实时VR遥操作系统，通过处理手和头部信号及场景上下文预测意图，转换为稳定目标，该系统意图预测准确率高，能有效减少延迟并降低操作员负荷。
Comments Accepted to IROS2026, 8 pages, 6 figures
WorkDrive: Roadwork Chain of Causation for Autonomous Driving
WorkDrive：自动驾驶的道路施工因果链
机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaomi EV（小米电动汽车）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 针对自动驾驶视觉语言模型在道路施工区域的难题，提出WorkDrive框架，通过自动化多任务感知管道提取场景事实，经监督微调与强化学习，在ROADWork数据集上降低轨迹平均位移误差，实现渐进改进。
Information-Theoretic Adaptive Cooling for Deterministic MPPI via Entropy Feedback
通过熵反馈实现确定性MPPI的信息论自适应冷却
机构 * School of Automation & Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院，上海交通大学） ； Department of Physics, The Hong Kong University of Science and Technology（物理系，香港科技大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 研究基于MPPI的确定性最优控制中冷却策略难题，提出ITAC框架，利用重要性权重香农熵作反馈信号调节温度，证明其渐近收敛，实验显示该框架提升采样效率且收敛更快，不影响MPPI无导数特性。
Captivity-Escape Games as a Means for Safety in Online Motion Generation
捕获-逃脱游戏作为在线运动生成中安全性的手段
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出一种方法，通过捕获-逃脱游戏缓解现有框架的保守性、计算成本和数值精度问题，提升在线模型驱动运动生成的安全性。
Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Automatic Control
Octopus-inspired Distributed Control for Soft Robotic Arms: A Graph Neural Network-Based Attention Policy with Environmental Interaction
章鱼启发的分布式控制用于软机器人手臂：基于图神经网络的注意力策略与环境交互
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出基于图神经网络的注意力策略，用于软机器人手臂在复杂环境中实现目标接触，通过集中训练分散执行范式提升鲁棒性和性能。
Comments 8 pages, 5 figures, 2 tables, accepted by IROS 2026
Automated detection of circadian-dependent epileptic biomarkers for seizure localization using machine learning and signal processing
使用机器学习和信号处理自动检测昼夜节律依赖性癫痫生物标志物以进行癫痫发作定位
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 研究旨在利用机器学习和信号处理技术，通过分析耐药性局灶性癫痫患者长期颅内脑电图记录，探索癫痫生物标志物昼夜节律和睡眠依赖性动态，发现睡眠状态分析能提高发作起始区定位准确性，为术前脑电图分析提供指导。
Comments This version corresponds to the published journal article
Journal ref Review of Computer Engineering Research, 13(2), 37- 48, 2026
Lavida-O: Elastic Large Masked Diffusion Models for Unified Multimodal Understanding and Generation
Lavida-O：用于统一多模态理解与生成的弹性大掩码扩散模型
机构 * Adobe（Adobe公司） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 研究提出Lavida-O统一多模态MDM，采用Elastic-MoT架构，结合轻量级生成与理解分支，通过多种技术支持高效生成。该模型在多模态任务基准测试中性能领先，优于现有模型，还能加速推理，成为可扩展多模态推理和生成新范式。
Comments 31 pages, 15 figures
2. 多智能体 28 篇
L-MARS: Legal Multi-Agent System with Agentic Search and Citation-Faithfulness Audit
L-MARS：具有协调推理和代理搜索的法律多智能体工作流
机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 L-MARS是一种多代理检索框架，通过分解查询为结构化子问题，利用代理网络搜索获取证据，并通过验证代理过滤结果，从而在法律问答中实现高准确率。
Comments Accepted at the AI4Law Workshop at ICML 2026
Orchestrating Power Grid Studies with Multi-Agent AI and MCP Servers
利用多智能体人工智能和MCP服务器编排电网研究
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；agentic(abstract)
AI总结 探讨智能体人工智能和MCP在TSO环境下对电网研究的支持，结合大语言模型等要素，介绍pypowsybl - mcp接口搭建试验台，研究智能体交互方式，讨论人工参与原则与评估策略，推动电网研究环境更具交互性、可审计性和扩展性。
Comments Accepted to IJCAI AISE 2026 workshop
RegNetAgents: A Multi-Agent Framework for Cross-Network Regulatory Driver Identification in Cancer Genomics
RegNetAgents：一种用于癌症基因组学中跨网络调控驱动因子识别的多智能体框架
机构 * Bird AI Solutions（Bird人工智能解决方案公司）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 RegNetAgents是用于癌症基因组学跨网络调控驱动因子识别的多智能体框架，整合不同网络，经双网络分类等操作，对候选因子按证据一致性排名，在乳腺癌和结直肠癌焦点基因中识别出显著富集的调控因子，建立可解释AI框架。
