AI Agent

ChainWatch: A Kill Chain-Aligned Sequential Detection Framework for Multi-Step Attacks in MCP-Based AI Agent Systems

ChainWatch：基于杀伤链的顺序检测框架，用于基于MCP的人工智能代理系统中的多步攻击

Om Narayan, Rashmi Jyoti, Ramkinker Singh

机构 * Computer Science New York University New York, USA（计算机科学 新 York 大学 新 York 美国） ； Cybersecurity University of Maryland, College Park MD, USA（网络安全 美国马里兰大学College Park分校 MD 美国） ； Carnegie Mellon University Pittsburgh, USA（卡内基梅隆大学 彭博 美国） 纠错

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

AI总结 针对基于MCP的人工智能代理系统中现有防御无法可靠检测多步攻击的问题，提出ChainWatch框架，用六阶段杀伤链建模攻击进展，结合隐马尔可夫模型分类工具调用序列，能检测逃避传统机制的攻击链。

NMR Elucidation as an Agentic Search Problem, Not a Modeling Problem

核磁共振解析作为一个智能体搜索问题，而非建模问题

Irina Espejo Morales, Damon Hinz, Marvin Alberts, Geraud Krawezik, Haewon Jeong, Shirley Ho

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

AI总结 研究针对NMR数据结构解析这一化学等领域的瓶颈，构建由冻结语言模型支持的自主智能体，将其解析过程视为受限搜索而非建模任务，在多个数据集上取得良好结果，为自动化光谱分析的多步骤编排框架提供了方向。

Silent Failures in Multimodal Agentic Search:A Diagnostic Taxonomy and Cross-Judge Evaluation

多模态智能体搜索中的无声故障：一种诊断分类法与跨评判者评估

Zhengxian Wu, Junjie Gao, Kai Yang

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究多模态智能体搜索中无声故障这一隐藏可靠性问题，引入六类分类法，构建轨迹级诊断管道，通过实验表明表面准确性高估真实正确性，且无声故障与能力相关、常转移。

Journal ref SIGIR 2026 SynthIR Workshop

CIR at iKAT SCAI 2026: Exploring Clarification Need Prediction in Agentic Conversational Search

CIR 在 iKAT SCAI 2026 中的研究：探索智能对话搜索中的澄清需求预测

Nolwenn Bernard, Jüri Keller, Philipp Schaer

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 科隆信息检索小组参与 iKAT SCAI 2026 共享任务，运用配备多种工具的智能对话搜索系统及两种神经澄清需求预测模型进行实验，探索智能对话搜索中的澄清需求预测。

Predictive Extrema, Unprofitable Policies: An AI-Assisted Audit of Candle-Based Binance Spot Timing Models

预测极值、无利可图的策略：基于蜡烛图的币安现货时机模型的人工智能辅助审计

Ayoub Jadouli

机构 * Abdelmalek Essaâdi University（阿卜杜勒马莱克·埃萨阿迪大学） 纠错

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

AI总结 研究基于蜡烛图的机器学习模型能否将加密货币极值预测转化为币安现货正向策略，通过模型运行和模拟器获取数值结果，经人工监督的AI代理辅助审计，结果显示多数测试协议未确立正向可执行策略价值，操作决策应为不交易。

Comments 23 pages, 5 figures, 8 tables. Simulation-only negative empirical study and human-supervised AI-assisted evidence audit. No live trading or investment advice. Code and available artifacts: https://github.com/AyoubJadouli/Quantbot-Research-Framework

Personalized Recommendation Tool Learning via Autonomous Language Agents

通过自主语言智能体进行个性化推荐工具学习

Mingdai Yang, Zhiwei Liu, Weizhi Zhang, Yibo Wang, Hao Peng, Philip Yu

机构 * Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对基于大语言模型的智能体在推荐系统中的局限性，提出PRTA框架，让LLM作中央规划器与多推荐模型交互，负责高级推理和个性化工具选择，传统模型进行全排序评分，设计反射机制，实验表明该框架提升了全排序推荐性能。

Comments 6 pages. Accepted by RecSys'26

Sophisticated Policies from Epistemic Priors

基于认知先验的复杂策略

Wouter W. L. Nuijten, Bert de Vries

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Lazy Dynamics（懒动力学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨复杂推理在主动推理中的作用，通过在反应迷宫中评估，发现单独要素不足，复杂推理和全联合认知先验主动推理结合认知驱动与闭环推理解决环境问题，优势源于闭环形式，可在认知先验变分推理中表示。

Hybrid LLM-Guided Search for Quantum Reservoir Architecture Design

用于量子储层架构设计的混合大语言模型引导搜索

Krishna Bhatia, Gautami Sanjay Naik

机构 * QuantumAI Lab, Fractal Analytics India（量子AI实验室，Fractal Analytics印度） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究量子储层计算架构设计问题，提出基于模拟器的基准测试\method，比较五种策略，其中\hybrid策略表现出色，在多任务中优于随机搜索，证明生成模型嵌入混合搜索循环可作高级控制器。

Comments 4 pages, 2 figures, 3 tables

PerceptDrive: Perception Prior World-Action Modeling with Adaptive Expert Routing for End-to-End Autonomous Driving

PerceptDrive：用于端到端自动驾驶的具有自适应专家路由的感知先验世界-动作建模

Yushan Liu, Tianxiong Lv, Bohua Wang, Hangqi Fan, Chenxu Zhao, He Zheng, Xuchang Zhong, Yifan Xie, Congyang Zhao, Zhihao Liao, Leigang Luo, Yang Cai, Xiao-Ping Zhang, Wenbo Ding

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； AMap, Alibaba Group（高德软件有限公司，阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对自动驾驶中感知基础模型的问题，提出PerceptDrive框架，将教师提炼先验和观察潜变量输入可训练模型，经特定分支处理、先验保留及场景条件路由，实验表明其性能领先，证实相关方法的有效性及对先验的依赖。

When HTTP 402 Meets the Blockchain: Risks on Emerging x402 Payments

当HTTP 402遇上区块链：新兴x402支付的风险

Qinying Wang, Yong Yang, Yuan Chen, Shouling Ji, Mathias Payer

专题命中 工具调用 ：AI agent(abstract)

AI总结 研究x402支付协议，通过系统研究确定促进者的安全规则，基于规则违规分析得出新攻击向量，提出半自动黑盒工具评估安全性，发现部署均有违规，还通过实证测量量化相关指标，揭示其安全风险。

Journal ref USENIX Security 2026

JANUS: Foreseeing Latent Risk for Long-Horizon Agent Safety

JANUS：预见长期智能体安全中的潜在风险

Yuan Xiong, Linji Hao, Shizhu He, Yequan Wang, Lijun Li

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

AI总结 研究长期智能体安全潜在风险，提出JANUS框架，通过多智能体模拟合成轨迹，经预测与裁决耦合任务学习共享策略，用CoAA-RL联合优化，所产生的Vanguard模型提升了智能体安全防护及任务完成率。

Twin Agent: Context Residual Compression for Privilege Separated Agents

孪生智能体：用于特权分离智能体的上下文残差压缩

Zhanhao Hu, Dennis Jacob, Xiao Huang, Zhaorun Chen, Bo Li, David Wagner

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型智能体易受安全风险问题，提出孪生智能体模式，由探索和安全智能体组成，通过探索智能体传递紧凑提示，减少信息需求，在保持高任务效用的同时防止提示注入攻击，优于其他基线。

Remote ID Spoofing-Aware Trajectory Planning for Small Unmanned Aerial Systems

小型无人机系统的远程ID欺骗感知轨迹规划

Jeremiah Webb, Bryce Bjorkman, Abel Diaz Gonzalez, Austin Coursey, Noah Dahle, Kailani Lemieux Mack, Filippos Fotiadis, Gautam Biswas, Bryan C. Ward, Abenezer Taye

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

AI总结 针对小型无人机在RID位置欺骗攻击下的轨迹规划问题，提出分散式欺骗感知框架，利用物理层观测评估广播可信度，检测定位欺骗代理，集成到规划器中，仿真显示可减少近空中碰撞事件且保持计算效率。

Comments 9 pages, 3 figures, to be published in IEEE DASC 2026 Conference proceedings

Courteous Anticipation: Improving Long-Lived Task Planning in Persistent Shared Environments

礼貌预期：改善持久共享环境中的长期任务规划

Md Ridwan Hossain Talukder, Roshan Dhakal, Elizabeth Phillips, Gregory J. Stein

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） 纠错

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

AI总结 研究共享持久环境中机器人任务规划问题，提出礼貌预期规划方法，基于模型规划器联合最小化即时成本与预期未来成本，经独立估计器估计，在家庭和餐厅环境实验中相比其他规划降低了任务序列总成本。

Comments 9 Pages

Unified Prediction and Planning via Conflict-Aware Disjoint Parameter Training

通过冲突感知不相交参数训练实现统一预测与规划

Taewon Seo, Seonae Jeon, Giwon Lee, Kuk-Jin Yoon, Daehee Park

机构 * DGIST（韩国科学技术院大邱庆北校区） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究社交机器人在拥挤环境中统一预测与规划问题，提出基于模型合并的不相交参数训练框架DPT，通过分布式参数学习减轻技能冲突，稀疏合并提升性能，在标准基准测试中验证其在机器人导航上通用且有效。

Comments Accepted at ECCV 2026. 38 pages, 14 figures. Project page: https://dpt2026.github.io/

LENS: LLM-guided Environment Simplification for Planning and Control in Clutter

LENS：用于杂乱环境中规划与控制的大语言模型引导的环境简化

Aileen Liao, Rachel Holladay, Dinesh Jayaraman, Michael Posa

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对现实世界多物体杂乱环境处理难题，提出LENS方法，通过大语言模型引导自动生成特定场景和任务的自适应更新抽象，经实验验证其能改进多种模型在高度杂乱操纵场景中的表现。

Knowledge-Centric Self-Improvement

以知识为中心的自我改进

Xuefei Julie Wang, Lauren Hyoseo Yoon, Chengrui Qu, Amanda Zichang Wang, Atharva Sehgal, Eric Mazumdar, Yisong Yue

机构 * Caltech（加州理工学院） 纠错

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

AI总结 研究以知识为中心的自我改进范式，通过简单协议让智能体尝试任务后为知识库贡献见解并提炼知识，提高了解决率、降低成本，且知识可转移，表明进步可由持久知识驱动。

PoTRE: Test-Time Reasoning inspired by Cognitive Heterogeneity

PoTRE：受认知异质性启发的测试时推理

Anmol Kankariya, Sercan Ö. Arık

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

AI总结 研究针对大语言模型复杂推理难题，提出PoTRE异构框架，将推理解耦为四个智能体，经任务自适应聚合层协调，在三个前沿基准测试中评估，在HLE上达最优准确率，以相似或更少令牌提升推理性能。

Comments Accepted at Transactions on Machine Learning Research (TMLR 2026)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

ReferTrack: Referring Then Tracking for Embodied Visual Tracking

ReferTrack：用于具身视觉跟踪的先指认后跟踪

Hanjing Ye, Tianle Zeng, Jiazhao Zhang, Shaoan Wang, Zibo Zhang, Weisi Situ, Yuchen Zhou, Yonggen Ling, Hong Zhang

机构 * SUSTech（南方科技大学） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人X实验室） ； Peking University（北京大学） ； Futian Laboratory（福田实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 研究针对具身视觉跟踪问题，提出ReferTrack先指认后跟踪范式，用单个摄像头，先选目标再解码跟踪航点，通过滑动窗口队列保留运动线索，经数据集协同训练增强识别，在EVT - Bench上达先进单视图性能并验证了迁移能力。

Time Series Network Utilization KPI Forecasting Using Advanced AI/ML Models

使用先进人工智能/机器学习模型的时间序列网络利用率关键绩效指标预测

Niraj Gadhe, Kirti Bhardwaj, Moulik Jain, Shubhi Sharma, Vinay Saini

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

AI总结 研究针对数据密集型应用等导致的网络性能问题，通过评估季节性分解等多种模型，利用通用接口数据集在MAPE等指标上进行基准测试，给出模型准确性与计算效率权衡的见解，助相关人员选最佳预测模型。

Trustworthy Privacy-Preserving Multimodal Federated Learning for Personalised Breast Cancer Prediction

用于个性化乳腺癌预测的可信隐私保护多模态联邦学习

Ruth Amey, Muhammad Arifur Rahman, Taha Osman, Nicholas Shopland, Andy Burton, Mufti Mahmud, David J. Brown

机构 * NTU（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨联邦学习能否兼顾四个关键支柱，支持乳腺癌患者肿瘤进展预测模型开发。通过多模态数据评估联邦学习框架，与集中式模型比较性能，并研究相关策略，结果助于理解隐私保护多模态预测建模可行性及支持未来应用。

Comments 26 pages, 12 figures

Drift-Aware RL-based Wavelet Denoising for Network-Traffic Anomaly Detection

基于漂移感知强化学习的小波去噪用于网络流量异常检测

Priyalakshmi Sheela, Indrakshi Dey

机构 * Walton Institute, Department of Computing, South East Technological University（沃顿研究所，计算系，东南技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对网络流量监测受噪声和漂移影响问题，提出基于漂移感知强化学习的小波去噪框架，通过特定判断和选择机制优化异常检测及容量估计，以任务效用为奖励并与多种方法对比基准测试。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Wireless Communications. This version has not yet undergone peer review

Domain-Adapted Power Curve for Cross-Farm Applications

用于跨农场应用的域适应功率曲线

Ahmadreza Chokhachian, V. Roshan Joseph, Yu Ding

机构 * H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering（H. Milton Stewart工业与系统工程学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 研究如何将基于运营风电场数据训练的功率曲线模型转移到新农场，提出基于域适应的迁移学习方法，实验表明该方法在跨农场功率预测上显著优于其他方法。

Comments Submitted to Renewable Energy

MOF-Sleuth: Tool-Grounded Reward Alignment for Explainable Fine-Grained MOF CIF Auditing

MOF-Sleuth：用于可解释细粒度MOF CIF审核的工具基础奖励对齐

Yu Liu, Zhiwei Yang, Diandian Guo, Kun Peng, Fangfang Yuan, Cong Cao, Chaozhuo Li, Zhiyuan Ma, Yanbing Liu, Guobin Zhao

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对MOF数据库CIF输入错误影响下游结果及人工检查的问题，提出MOF-Sleuth，通过强化引导CIF审核代理的两个模块，利用奖励引导强化学习将工具测量转化为监督，提升检测、归因及解释质量，在多基准测试中性能领先。

Diffusion ReRoll: Revisable Denoising for Robotic Sequential Prediction

扩散重滚动：用于机器人序列预测的可修正去噪

Seonsoo Kim, Seongil Hong, Jun-Gill Kang

机构 * Agency for Defense Development（国防发展局） 纠错

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

AI总结 研究提出扩散重滚动框架用于机器人序列预测，能选择性重新去噪局部稳定区域，实现跨视野迭代修正。通过与其他方法对比评估，在多任务基准测试中取得更好性能，支持结构化重新去噪是可修正机器人序列生成的有效机制。

Comments Project Page: https://seonsoo-p1.github.io/DiffusionReRoll/

Long-Term Sequential Decision Making under Risk

风险下的长期序列决策

Irmaan, Mirzanejad, Nadjet Bourdache, Abdel-Illah Mouaddib

机构 * Université de Caen Normandie, ENSICAEN, CNRS, Normandie Univ, GREYC UMR 6072（卡昂诺曼底大学、法国国立民用航空学院、法国国家科学研究中心、诺曼底大学、GREYC实验室（法国国家科学研究中心6072联合研究单位）） 纠错

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

AI总结 研究风险下有限期MDP规划，提出ERQDP方法，无需枚举和采样，通过精确DP解决秩分位数替代问题，能精确评估候选策略，在测试基准中表现良好，可返回认证解或残差差距，支持多种行为。

Comments Accpeted in Forty-Second Annual Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2026)

Asymptotically Optimal Regret for Reinforcement Learning without Horizon Dependence

无时间范围依赖的强化学习的渐近最优遗憾值

Runlong Zhou, Zihan Zhang, Maryam Fazel, Simon S. Du

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 研究有限时间范围齐次表格马尔可夫决策过程的无时间范围遗憾值最小化，提出新算法，证明遗憾值上界\( \tilde O(\sqrt{SAK}+S^8A^3) \)，渐近最优且消除\( \log H \)依赖，改进先前结果。

Comments 78 pages

FineServe: A Fine-Grained Dataset and Characterization of Global LLM Serving Workloads

FineServe：一个细粒度的数据集以及对全球大语言模型服务工作负载的特征描述

Tiancheng Zhang, Shaoyuan Huang, Mingyuan Wang, Yunfeng Zhao, Xiaofei Wang, Wenyu Wang

机构 * Tianjin University（天津大学） ； PPIO Cloud (Shanghai) Co., Ltd.（PPIO云（上海）有限公司） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型服务中高效服务面临的挑战，提出FineServe数据集，能对异构模型和任务的服务动态进行细粒度特征描述。通过分析得出波动模式，开发工作负载生成器，为评估相关策略提供现实基础。

Comments 14 pages, 14 figures

Forecasting the Number of Harvest-ready Fruits of Sweet Peppers Using Multimodal Time-Series Data

使用多模态时间序列数据预测甜椒的可收获果实数量

Enrico Pallotta, Mohamed Farag, Esra Guclu, Chris McCool, Ribana Roscher, Juergen Gall

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习与人工智能研究所） ； CSIRO（联邦科学与工业研究组织） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对单株甜椒产量预测，提出融合图像特征与计数测量的多模态深度学习框架，利用LSTM网络处理时间依赖性和不规则采样，实验证明该方法能降低RMSE，提供校准不确定性估计，还发布数据集和代码助力相关研究。

AI-Increased Talent Retention Strategies: Fostering Long-Term Employee Engagement and Development in Talent Management

人工智能增强的人才保留策略：在人才管理中促进员工长期敬业度和发展

Jay Barach

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究探讨人工智能在人才管理中的应用，介绍预测分析等工具可助组织确定员工离职可能，制定个性化学习计划，阐述其对人才保留等方面的影响，讨论伦理问题，基于文献综述提出框架助力组织借助人工智能改进人才管理。

Comments 8 pages, 3 figures, 2 tables