AI Agent

Interactive Reward Agent: GUI Task Evaluation via Environment-State Verification

交互式奖励智能体：通过环境状态验证进行图形用户界面任务评估

Chenrui Shi, Yuwei Wu, Yang Liu, Ruining Feng, Zirui Shang, Zhi Gao, Lifeng Fan, Che Sun

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

AI总结 研究图形用户界面任务评估难题，提出交互式奖励智能体IRA，基于提议验证框架，结合可见界面与环境状态证据。IRA在GUI-RewardBench基准测试中准确率达86.9%，应用于强化学习时实现34.0%的OSWorld成功率，能为训练图形用户界面智能体提供有效奖励信号。

RAG-HAR+: Towards Cost-Efficient LLM-Based Human Activity Recognition for Edge Deployment

RAG-HAR+: 面向边缘部署的成本高效型基于大语言模型（LLM）的人类活动识别

Hansi Karunarathna, Nirhoshan Sivaroopan, Chamara Madarasingha, Anura Jayasumana, Kanchana Thilakarathna

机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； Curtin University（科廷大学） ； Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 RAG-HAR+是面向边缘部署的成本高效型LLM辅助HAR方案，通过检索设计智能体优化特征、对确定样本用多数投票、仅不确定样本用LLM，在六基准上性能相当或更优且降低了LLM相关开销。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Mobile Computing. Extended version of the IEEE PerCom 2026 paper "RAG-HAR: Retrieval Augmented Generation-based Human Activity Recognition." (https://doi.org/10.1109/PerCom67906.2026.11524560)

Collusion with Competitive Marginals: Price-Level Audits Are Blind by Construction

具有竞争性边际的合谋：价格水平审计天生具有盲目性

Xin Xu, Chengrui Wu, Jiayu Lu, Kaizhen Tan, Siru Tao, Hanzhe Hong

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

AI总结 该研究指出价格水平审计天生对特定算法合谋盲目，通过理论分析、语言模型智能体实验及以太坊拍卖数据验证，提出监管应转向竞价身份计数而非检测。

Comments 11 pages, 4 figures, includes technical appendix

PUDA: An AI-Native Hardware Harness for Self-Driving Laboratories

PUDA：面向自动驾驶实验室的AI原生硬件控制框架

Zekun Ren, Hongzhao Tan, Jiaen Yee, Kedar Hippalgaonkar

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

AI总结 该研究提出面向自动驾驶实验室的AI原生硬件控制框架PUDA，通过命令行环境实现智能体与硬件的确定性交互，分离科学编排与物理操作，为智能体自动驾驶实验室提供实用执行与数据环境。

RLMM-Flow: A Flow-based Mobile Manipulation Framework with Latent-Space Reinforcement Learning

RLMM-Flow：一种基于流的隐空间强化学习移动操作框架

Shuhang Wang, Ziming Li, Hui Cheng

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出RLMM-Flow框架，结合流策略预训练与隐空间强化学习，在移动操作基准上提升任务成功率等指标，同时保留流的快速推理能力。

A behavior-environment information loop drives sensory navigation

行为-环境信息回路驱动感官导航

Kevin S. Chen, Matthew P. Leighton, Damon A. Clark, Thierry Emonet

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 该研究提出基于传递熵的信息论框架，量化感官与行为的双向信息流，可预测生物与人工系统的导航效率，揭示了驱动导航的通用行为-环境反馈回路。

Comments 14 pages, 6 figures; supplementary information included

VEGA: Learning Navigation VLAs from In-the-Wild Egocentric Video with Geometric Trajectory Supervision

VEGA: 从野外自我中心视频中通过几何轨迹监督学习导航VLA

Gershom Seneviratne, Yohan Abeysinghe, Jianyu An, Vaibhav Shende, Rahul Kumar, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出VEGA方法，利用未标注的自我中心视频通过重建场景几何生成障碍感知轨迹，训练流匹配VLA导航策略，在VEGA-Bench上碰撞减少33.0%，真实世界成功率提升至少150.0%。

Semantic Evidence Regulation via Relational Bias for Zero-Shot Object Navigation

通过关系归纳偏差重新思考具身导航

Weitao An, Chenghao Xu, Xu Yang, Cheng Deng

机构 * School of Electronic Engineering, Xidian University（西安电子科技大学电子工程学院） ； School of Information Science and Engineering, Hohai University（河海大学信息科学与工程学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 提出DB-Nav框架，利用激活偏置和抑制偏置双关系偏置重塑搜索空间，通过关系激活-抑制探索图调节前沿探索，显著提升目标导航成功率和路径效率。

Walk through Paintings: Egocentric World Models from Internet Priors

穿越绘画：来自互联网先验的自我中心世界模型

Anurag Bagchi, Zhipeng Bao, Homanga Bharadhwaj, Yu-Xiong Wang, Pavel Tokmakov, Martial Hebert

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Toyota Research Institute（丰田研究机构） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 EgoWM通过利用互联网先验和轻量级条件层，将预训练视频扩散模型转换为自我中心世界模型，实现可控的未来预测，提升结构一致性评分并降低推理延迟。