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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。

2026-07-24 至 2026-07-24 共收录 4 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. GUI与网页智能体 4 篇

2607.20926 2026-07-24 cs.AI 新提交 79%

SciExplore: Evaluating Autonomous Agents from Scientific Navigation to Information Integration

SciExplore:评估从科学导航到信息整合的自主智能体

Yinhao Tang, Youqing Fang, Yanan Sun, Wenran Liu, Weiming Zhang, Bin Liu, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Kai Chen

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室)

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

AI总结 介绍用于评估大语言模型和智能体科学信息检索与推理能力的基准SciExplore,包含四类任务,在其上评估多个先进模型和智能体,发现随着任务复杂度增加性能差距大,凸显当前模型在实际科学信息检索场景中的局限。

Comments 25 pages, 13 figures. Submitted to ACL 2026

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2607.20773 2026-07-24 cs.HC cs.AI 新提交 70%

HARP: The Human--AI Research Platform

HARP:人机人工智能研究平台

Zeshu Zhu, Natalie Friedman, Kevin Weatherwax, Emily Eiben

机构 * BTPX Innovation Lab(BTPX创新实验室)

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

AI总结 研究旨在设计人机人工智能研究平台(HARP),通过让参与者在可控模拟场景中与可配置实时人工智能代理互动,研究人员可控制多种因素并记录相关数据,能系统测试人工智能设计选择对用户的影响。

Comments 5 pages, 3 figures, SAP Academic Community Conference North America, 2026

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2607.21025 2026-07-24 cs.RO 新提交 50%

ZONDA: Zero-shot Object Navigation with Dynamic Avoidance in Multi-floor Environments

ZONDA:多楼层环境中具有动态避障功能的零样本目标导航

Shaomin Liang, Xuanhong Liao, Shiyao Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology(南方科技大学) Guangdong Direct Drive Technology Limited(广东直驱技术有限公司) South China University of Technology(华南理工大学) Great Bay University(大湾区大学)

专题命中 GUI与网页智能体 :planning(abstract)

AI总结 研究针对目标导航任务中现有方法局限,提出ZONDA框架,集成启发式多楼层规划、多视图目标验证、动态行人避障三个核心组件,通过真实机器人及模拟测试取得显著改进结果,在动态基准测试中表现优于现有基线。

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2605.20801 2026-07-24 cs.RO quant-ph 版本更新 50%

Q-SpiRL: Quantum Spiking Reinforcement Learning for Adaptive Robot Navigation

Q-SpiRL:量子脉冲强化学习用于自适应机器人导航

Mohamed Khair Altrabulsi, Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Muhammad Kashif, Muhammad Shafique

机构 * eBRAIN Lab, Division of Engineering, New York University Abu Dhabi (NYUAD)(eBRAIN实验室,工程系,纽约大学阿布扎比分校) Center for Quantum and Topological Systems (CQTS), NYUAD Research Institute(量子与拓扑系统中心(CQTS),NYUAD研究机构)

专题命中 GUI与网页智能体 :agent(abstract)

AI总结 本文提出Q-SpiRL框架,结合量子增强的脉冲神经网络,实现了在动态环境中高效稳定的机器人导航,通过实验验证了其在任务完成、轨迹效率和运动平滑度之间的最佳平衡。

Comments Accepted at the IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), 2026

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