AI Agent

SeerGuard: A Safety Framework for Mobile GUI Agents via World Model Prediction

SeerGuard：一种通过世界模型预测实现的移动 GUI 代理安全框架

Xue Yu, Bo Yuan, Pengshuai Yang, Kailin Zhao, Hong Hu, Junlan Feng

机构 * JIUTIAN Research（九天研究） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对移动 GUI 代理安全风险问题，提出 SeerGuard 框架，通过执行前指令级筛选和行动级风险评估减轻风险。构建安全增强世界模型，经实验验证其在不同代理上有效泛化，提升了安全效用分数并降低风险成本分数。

Comments 19 pages, 8 figures

Embodied Active Learning under Limited Annotation and Navigation Budget for Object Detection

在有限标注和导航预算下用于目标检测的具身主动学习

Hadrien Crassous, Mohamed Yassine Kabouri, Minahil Raza, Joni Pajarinen, Riad Akrour

机构 * LAAS-CNRS, Universite de Toulouse, CNRS（法国国家科学研究中心图卢兹分部LAAS、图卢兹大学、法国国家科学研究中心） ； Department of Electrical Engineering and Automation at Aalto University（阿尔托大学电气工程与自动化系） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究在机器人导航和标注预算有限时，如何让目标检测器适应未知环境。核心方法是利用空间一致性选择样本重训检测器，实验表明该方法能在无外部监督下选图，相同预算下适应结束时检测精度最高。

Comments Accepted at 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Worlds in One Demo: A Synthetic Data Engine for Learning Open-World Mobile Manipulation

世界合一演示：用于学习开放世界移动操作的合成数据引擎

Lingxiao Guo, Huanyu Li, Guanya Shi

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 研究如何通过合成数据引擎WANDA从单个演示学习开放世界移动操作策略，利用重建背景、重排交互片段、校正状态扩展等方法，实现长期鲁棒性、空间泛化和跨环境泛化，还支持跨实体数据生成。

Comments Project website: https://wanda.lecar-lab.org/

Instance-Enriched Semantic Maps for Visual Language Navigation

用于视觉语言导航的实例增强语义地图

Jiho Hong, Eunae Kang, Sanghyun Kim, Young-Sik Shin

机构 * Department of Mechanical Engineering, Kyung Hee University（庆熙大学机械工程系） ； Advanced Institutes of Convergence Technology (AICT)（融合技术高级研究院） ； School of Mechanical Engineering, Kyungpook National University（庆北国立大学机械工程学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究视觉语言导航问题，提出实例增强语义地图框架，通过实例级二维半丰富信息映射、基于大语言模型的鲁棒查询处理和存储高效的语义表示，提升导航性能，在相关实验中取得优于基线的结果。