AI Agent

Beacon: Knowing When and How to Perform Agentic Visual Reasoning

Beacon：智能体何时及如何执行智能体视觉推理

Qixun Wang, Yang Shi, Letian Cheng, Zhuoran Zhang, Yan He, Yuqi Tang, Qi Zhang, Xinlei Yu, Ruizhe Chen, Tianrun Xu, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Haotian Wang, Xianghua Ying

机构 * Peking University（北京大学） ； Kling Team（Kling团队） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； CUHK（香港中文大学） ； ZJU（浙江大学） ； THU（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)

AI总结 本研究针对现有智能体视觉推理模型模式适应性有限、工具增益被损害抵消的问题，提出Beacon模型，通过强化学习相关机制提升性能与适应性，在多基准上表现优异。

Comments 33 pages

Is Deep Research Reliable? Misleading Knowledge Induces False Conclusions

深度研究可靠吗？误导性知识会导致错误结论

Pengyu Zhu, Lijun Li, Longju Yang, Sen Su, Jing Shao

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

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

AI总结 研究深度研究代理在开放信息环境中的可靠性，引入MisKnow-Agent框架生成误导性实例，通过实验发现其易因误导知识得出错误结论，验证与实际证据使用脱节，评估防御措施效果，强调需提升模型和框架层面的证据验证及纠正能力。

AgenticER: the next frontier in Entity Resolution

AgenticER：实体解析的下一个前沿领域

George Papadakis, Panos Korovesis, Manolis Koubarakis, Themis Palpanas

专题命中 规划决策 ：agentic(summary_cn,abstract)；autonomous agent(abstract)

AI总结 针对现有实体解析被动范式无法适配异构流数据场景的问题，提出Agentic ER新范式，将其建模为自主智能体的序列决策过程，构建参考架构并明确研究挑战，开拓数据管理与智能体交叉的新研究方向。

Comments Vision paper submitted to VLDB, 6 pages

LEDGERMIND: Provenance-Constrained Multimodal Agentic Reasoning with a Structured Evidence Ledger

LEDGERMIND：基于结构化证据账本的溯源约束多模态智能体推理

Enjun Du, Hange Zhou, Chenxu Du, Siyi Liu, Zirong Chen, Ziyu Zheng, Yongqi Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Sussex（萨塞克斯大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出LedgerMind，通过结构化证据账本及三层依据协议等组件，解决多模态智能体推理中最终答案准确率无法反映轨迹可信度的问题，在多模态基准上同时提升了答案准确率与轨迹可信度。

DeepResearch Agent System

DeepResearch 智能体系统

Yong Huang, Yulu Huang, for the team Collaboration

机构 * Software Copyright Research and Development Document（软件版权研究与开发文档） 纠错

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

AI总结 DeepResearch 智能体系统是基于稀疏激活架构的大语言模型，通过双模式推理引擎、多工具协调等技术，在多个智能体基准测试中取得最优性能，已完全开源并支持多领域应用。

HALO: Heterogeneous Admission through Localized Obligations for Safe Agentic Execution

HALO：基于局部义务的异构准入机制，用于安全智能体执行

Taewoo Park, Kyeonghyun Yoo, Kiseok Kim, Seunghyun Yoo, Hwangnam Kim

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

AI总结 HALO是一种保障智能体执行安全的运行时协议，可保留有效组件、检查动作有效性并替换被阻止动作，在多组实验中均展现出优于整体响应策略的性能。

Comments 16 pages, 2 figures; supplementary material included

Leveraging Trajectory Graphs for Pre-Execution Error Diagnosis in Agentic LLM Systems

利用轨迹图实现智能体大语言模型系统的预执行错误诊断

Xu Zheng, Zhuomin Chen, Chaohao Lin, Hua Wei, Haifeng Chen, Wei Cheng, Dongsheng Luo

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； NEC Laboratories America（美国 NEC 实验室） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出Trajectory Graph Copilot框架，以Graph Debugger为核心，通过预执行错误诊断提升LLM智能体完成长周期任务的能力，在多基准测试中平均提升14.69%通过率。

SkillMentor: LLM Agent Self-Evolution via Learning Blind-Spot Diagnosis

SkillMentor：基于盲点诊断的大语言模型智能体自我进化

Xiaoyi Bao, Yuanzhen Xie, Yunzhi Tan, Jinghang Gu, Zhongqing Wang, Chu-Ren Huang, Bo Hu, Zang Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Platform and Content Group, Tencent（腾讯平台与内容事业群） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SkillMentor，将盲点诊断作为独立于执行的可学习智能体能力，通过强化学习训练导师策略，在AppWorld和BFCLv3上使执行器性能平均提升44.2%，实现无需更新执行器的智能体自我进化。

PIE-APT: A Unified Framework for Temporal Planning and Contradiction Hunting via Incremental Direct-Derivation Abduction

PIE-APT：基于增量直接推导溯因的时态规划与矛盾检测统一框架

Amir Hossein Sharafi, Alireza Shahbazi

机构 * Najm（纳吉姆） ； Tafresh University（塔夫雷什大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出统一框架PIE-APT，含PIE-Abducer与PIE-APT模块，通过增量直接推导溯因解决动态知识图谱规划与矛盾检测问题，在OWL基准上优于经典规划器与MHS基线。

PATS: Policy-Aware Training Scaffolding for Agentic Reinforcement Learning

PATS：用于智能体强化学习的策略感知训练框架

Yipeng Shi, Zhipeng Ma, Yue Wang, Qitai Tan, Yang Li, Peng Chen, Zhengzhou Zhu

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

AI总结 研究针对长期语言模型智能体强化学习中弱策略问题，提出以策略为中心的训练范式Pats，将技能作为动态训练框架，通过转换展开组为证据卡、特定任务评估调整上下文等改进策略，在多个任务上取得良好效果。

Inference-Time Agentic Decision Rules Beat Longer Evolving Search for Multi-Image Medical Reasoning

推理时代理决策规则在多图像医学推理任务中优于更长的进化搜索

Site Li, Jianyi Hao, Xiaofeng Liu

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 本研究对比5种推理时代理策略，发现多图像医学推理中，顺序投票决策规则比扩展进化搜索预算的影响更大，其最终测试准确率显著优于基线及复杂变体。

Comments Presented at the CVPR 2026 Workshop on Multi-Modal Reasoning for Agentic Intelligence

SciDataSailor: Deep Scientific Data Exploring

SciDataSailor：深度科学数据探索

Jiyong Rao, Yicheng Qiu, Chi Zhang, Chunfeng Song, Runkai Zhao

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

AI总结 该研究针对科学数据仓库交互难题，提出SciDataSailor框架，以带特定机制的MCTS实现轨迹合成，构建了微调模型与含千余任务的评估基准，推动LLM智能体的科学数据探索能力。

Comments 63 pages, 10 figures

The optimality of an (s, S) hiring policy on a workforce planning problem with fixed recruitment costs and binomial turnover

带有固定招聘成本和二项式人员流动的劳动力规划问题中（s, S）招聘策略的最优性

Zhen Chen, Roberto Rossi, Belen Martin-Barragan, S. Armagan Tarim

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对含固定招聘成本和二项式人员流动的有限期劳动力规划问题，研究人员通过建立离散凸性与K-凸性证明最优（s, S）招聘策略，并提出分段近似方法生成MILP公式求解，该方法计算快且最优性差距小。

Ultrafast Sampling-based Kinodynamic Planning via Differential Flatness

基于微分平坦性的超快采样动力学规划

Thai Duong, Clayton W. Ramsey, Zachary Kingston, Wil Thomason, Lydia E. Kavraki

机构 * Department of Computer Science, Rice University（计算机科学系，里士大学） ； Ken Kennedy Institute（肯尼迪研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出FLASK框架，利用微分平坦性将运动规划问题从状态空间转换到平坦输出空间，通过并行计算实现快速、精确的动态可行性轨迹生成，适用于多种机器人系统。

Comments 20 pages, 10 figures, under review

The MiniMax-M2 Series: Mini Activations Unleashing Max Real-World Intelligence

MiniMax-M2系列：小激活释放最大现实智能

Aili Chen, Aonian Li, Baichuan Zhou, Bangwei Gong, Binyang Jiang, Boji Dan, Changhao Zhang, Changqing Yu, Chao Wang, Cheng Ma, Cheng Zhong, Cheng Zhu, Chengjun Xiao, Chengyi Yang, Chengyu Du, Chenyang Zhang, Chi Zhang, Chuangyi Huang, Chunhao Zhang, Chunhui Du, Chunyu Zhao, Congchao Guo, Da Chen, Deming Ding, Dianjun Sun, Dong Li, Dongyu Zhang, Enhui Yang, Fei Yu, Guang Zheng, Guodong Zheng, Guohong Li, Haichao Zhu, Haigang Zhou, Haimo Zhang, Han Ding, Hao Zhang, Haohai Sun, Haolin Lyu, Haonan Lu, Haoyu Wang, Huajie Shi, Huiyang Li, Jiacheng Chen, Jian Zhang, Jiaqi Zhuang, Jiaren Cai, Jiaxin Pan, Jiayao Li, Jiayuan Song, Jichuan Zhang, Jie Wang, Jihao Gu, Jin Zhu, Jingwei Dong, Jingyang Li, Jingyu Zhang, Jingze Zhuang, Jinhao Tian, Jinli Liu, Jinyi Hu, Jun Tao, Jun Zhang, Junbin Ruan, Junhao Xu, Junjie Yan, Junteng Liu, Junxian He, Kang Xu, Ke Ji, Ke Yang, Kecheng Xiao, Keyu Duan, Keyu Li, Le Han, Letian Ruan, Li Yuan, Lianfei Yu, Liheng Feng, Lijie Mo, Lin Li, Linge Du, Lingye Bao, Lingyu Yang, Lingyuan Zhou, Loki, Lu Chen, Lunbin Zeng, Ming Li, Ming Zhong, Mingliang Tao, Mingyuan Chi, Mujie Lin, Nan Hu, Ningxin Chen, Peiyin Zhu, Peng Gao, Pengcheng Gao, Pengfei Li, Penglin Li, Pengyu Zhao, Qibin Ren, Qibing Ren, Qidi Xu, Qihan Ren, Qile Li, Qin Wang, Quanliang Chen, Qunhong Zeng, Rong Tian, Rongxin Guo, Rui Dong, Ruitao Leng, Ruize Zhang, Shanqi Liu, Shaoxiang Chen, Shaoyu Chen, Sheng Jia, Shun Yao, Shuoran Zhao, Shuqi Yu, Sichen Li, Sicheng Pan, Songquan Zhu, Tengfei Li, Tian Xie, Tiancheng Qin, Tianle Li, Tianrun Liang, Wei Liu, Weiqi Xu, Weitao Li, Weixiang Chen, Weiyu Cheng, Weiyu Zhang, Wenhu Chen, Wenqian Zhao, Xiancai Chen, Xiangjun Song, Xiangyuan Wang, Xianzhen Luo, Xiao Luo, Xiao Su, Xiaobo Li, Xiaodong Han, Xiaojie Wu, Xihao Song, Xingyi Han, Xinyu Guan, Xuan Lu, Xun Zou, Xunhao Lai, Xutong Li, Xuyang Shen, Yan Gong, Yan Ma, Yang Jiao, Yang Wang, Yang Xu, Yangsen Wang, Ye Tang, Yicheng Chen, Yihang Wang, Yinran Qiu, Yiqi Shi, Yiting Guo, Yiwen Huang, Yixuan Wang, Yongyi Hu, Yu Gao, Yu Zhang, Yuan Li, Yuanxiang Ying, Yuanzhen Zhang, Yubo Wang, Yuchen Song, Yufeng Yang, Yuhang Meng, Yuhang Miao, Yuhao Li, Yujie Liu, Yulin Hu, Yunan Huang, Yunji Li, Yunyi Huang, Yusen Zhang, Yusu Hong, Yutao Xie, Yutong Zhang, Yuwen Liao, Yuxuan Shi, Yuze Wenren, Zebin Li, Zehan Li, Zejian Luo, Zeyu Jin, Zeyuan Sun, Zhanpeng Zhou, Zhaochen Su, Zhendong Li, Zhengmao Zhu, Zhengyuan Peng, Zhenhua Fan, Zhi Zhang, Zhichao Xu, Zhiheng Lv, Zhikang Xu, Zhitao He, Zhiwei He, Zhongyuan Li, Zibo Gao, Zijia Wu, Zijian Song, Zijian Zhou, Zijun Sun, Zishan Huang, Ziying Chen, Ziyue Ge

机构 * MiniMax 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 提出MiniMax-M2系列混合专家语言模型，通过小激活参数实现前沿性能，核心包括智能体驱动数据管道、可扩展强化学习系统Forge及自进化检查点M2.7。

Comments Technical Report. 35 pages, 10 figures, 4 tables

An Efficient Solution to the 2D Visibility Problem in Cartesian Grid Maps and its Application in Heuristic Path Planning

笛卡尔栅格地图中二维可见性问题的高效解决方案及其在启发式路径规划中的应用

Ibrahim Ibrahim, Joris Gillis, Wilm Decré, Jan Swevers

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 本文提出一种高效的二维栅格可见性求解方法，将其作为启发式函数实现无局部极小值的路径规划器，性能优于传统光线投射算法。

Comments 7 pages, 5 figures, IEEE ICRA 2024

How Benchmarks Mis-Score Computer-Use Agents

基准测试如何错误评估计算机使用智能体

Zihan Dong, Zhiyuan Ma, Zekun Wang, Yunqing Li, Zirou Liu, Ruixuan Deng, Qishi Zhan, Rui Qian

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Lenovo AI Technology Center（联想人工智能技术中心） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Marquette University（马凯特大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 该研究指出计算机使用智能体的基准测试分数存在可靠性问题，审计150条轨迹发现15.3%的“失败”判定错误，进而推导了CUA评估各阶段的设计规则。

World Action Planner: Generalizable Decision-Making with Action-Conditioned World Models

世界动作规划器：基于动作条件世界模型的通用决策方法

Xiangcheng Zhang, Yilun Du

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出World Action Planner机器人规划系统，结合VLMs与多任务位姿图像条件世界模型，可迭代优化动作规划，在组合任务、新布局等场景中泛化性能优于VLAs、WAMs等端到端策略模型。

Comments Project page at worldactionplanner.github.io

Skill Use or Skill Theater? Evaluating the Reasoning Backroom in Skill-Augmented Language Agents

技能使用还是技能表演？评估技能增强型语言智能体中的推理后台

Jinwei Hu, Yi Qi, Xinmiao Huang, Youcheng Sun, Yi Dong, Xiaowei Huang

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

AI总结 本研究针对技能增强型语言智能体，提出BACKTRACE评估框架及BACKROOMBench测试平台，发现其存在推理后台现象，即技能使用声明与实际决策影响存在系统性差距，需通过干预进行审计。

Comments 21 pages

Continual Learning for VLMs: A Survey and Taxonomy Beyond Forgetting

视觉语言模型的持续学习：超越遗忘的综述与分类

Yuyang Liu, Qiuhe Hong, Linlan Huang, Alexandra Gomez-Villa, Dipam Goswami, Tiantian Peng, Xialei Liu, Joost van de Weijer, Yonghong Tian

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

AI总结 本文综述了视觉语言模型的持续学习挑战，提出四种核心范式以解决跨模态特征漂移和灾难性遗忘问题，强调零样本学习和智能体生态系统的发展。

A Tale of LLMs and Induced Small Proxies: Scalable Small Language Models for Knowledge Mining

小型语言模型代理实现高效高质量的知识挖掘

Sipeng Zhang, Longfei Yun, Zilong Wang, Letian Peng, Jingbo Shang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carneigie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出Falconer框架，结合大语言模型的代理推理与轻量级代理模型，通过规划与标注实现可扩展的知识挖掘，在保持指令遵循精度的同时降低90%推理成本并加速20倍以上。

Comments Code available: https://github.com/LongfeiYun17/falconer

Benchmarking the Residual: What Long-Horizon Evaluations Add Beyond Matched Short-Task Performance

评估残差：长时序评估在匹配短任务性能之外的补充作用

Chao Peng, Zhiheng Lyu, Peijie Dong, Hande Dong, Qiang Lin

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 该论文提出时序残差概念，指出长时序基准需将全任务成功与短阶段基线预测比较，以解释长任务失败的原因。

Long-range near-surface wake signatures of offshore wind farm clusters revealed by satellite observations

卫星观测揭示海上风电场集群的远距离近地面尾流特征

Rui Li, Jincheng Zhang, Xiaowei Zhao

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

AI总结 该研究利用7122幅Sentinel-1A/B SAR图像，揭示海上风电场近地面尾流可超100公里、平均降速0.990 m/s，还观测到跨国界尾流相互作用，为尾流特征提供大规模观测表征。

SCOPE: Supply-Chain Operations through Coupled Policies for End-to-End Coordination

SCOPE：基于耦合策略的端到端协调供应链运营

Yunhao Liang, Xianqi Cao, Pujun Zhang, Yuan Qu, Yongzhi Qi, Ningxuan Kang, Max Z. J. Shen

机构 * Dingdong（叮咚） 纠错

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

AI总结 SCOPE是将供应链实体建模为token的复合策略模型，在生鲜零售补货数据上验证了其比分阶段优化及传统基线更优的端到端供应链决策效果。

QQWorld: Quantile-Quantile Matching for World Model Regularization

QQWorld：用于世界模型正则化的分位数-分位数匹配

Zhoushun Yu, Xiaoyu Hu, Xiangyu Xu

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

AI总结 该研究针对潜在世界模型正则化中EP目标函数对尾部样本校正梯度不足的问题，提出QQWorld方法，通过分位数-分位数匹配目标函数及跨批次QQ技术，提升了LeWM在四个控制环境中的规划成功率与高斯对齐效果。

TAPO: Transition-Aware Policy Optimization for LLM Agents

TAPO：面向大语言模型智能体的过渡感知策略优化

Cong Li, Peixi Peng, Yisen Zhao, Xinyu Hu, Shudong Liu, Zhan Su, Zhuojian Li

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 该研究提出TAPO框架，通过策略优化与过渡监督交替训练，增强LLM智能体对环境过渡的敏感性，作为轻量即插即用模块，在WebShop和ALFWorld实验中提升任务性能。

Comments 16 pages, 5 figures

On-Policy and Off-Policy Learning for Large Action Spaces

面向大动作空间的在线策略与离线策略学习

Imad Aouali

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

AI总结 本论文针对大动作空间交互式系统的策略学习挑战，提出meTS、dTS、sDM等结构化贝叶斯方法，解决在线与离线策略学习的关键问题并提供理论保证。

Comments PhD Thesis, 241 pages

SLAI T-Rex: Full-Parameter Post-training of the DeepSeek-V4 Family on Ascend SuperPOD

SLAI T-Rex：在升腾超级集群上对DeepSeek-V4系列进行全参数训练后优化

Dongfang Li, Xiaodong Luo, Ruoyu Sun, Xuhui Chen, Linyuan Qiu, Jian Meng, Zhengxuan Lu, Yiting Wang, Yucheng Xie, Tao Guo, Tianxiang Fang, Jing Li, Sihang Chen, Shihao Hong, Chang Liu, Weihua Dai, Zirong Zeng, Ziwei Zhu, Zhuohan Wang, Zhengjun Yue, Igor Vasilyev, Min Liu, Weijian Sun, Xin Chen, Yingmeng Gao, Jinhua Zhou, Taolue Chen, Chenwei Wu, Dong Zhang, Wenlong Jin, Jinmin Xiang, Barkova Maria, Ushakov Anton, Xianfei Jin, Tian Ding, Zhihang Lin, Qian Chen, Linxin Yang, Mingzhe Yang, Bingwei Zhang, Hongzhang Yang, Fangxue Zhang, Shijun Qin, Jie Yu, Cuihua Hu, Tolstykh Vasiliy, Nosov Ivan, Abdullin Amir, Zhicheng Zhou, Xin Zhang, Zhixiong Ning, Xutong Zhao, Junjie Huang, Jiajun Liu, Weiyan Kong, Zheng Zhang, Wenhan Luo, Lin Hu, Yangbo Guo, Li Zeng, Shihao Zhang, Baotian Hu, Min Zhang, Haizhou Li, Zhiquan Luo

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

AI总结 研究针对万亿参数规模MoE模型全参数训练后优化的系统挑战，在升腾NPU超级集群上以DeepSeek-V4为目标工作负载开发分层优化框架，建立CPT和SFT工作流程，提升模型性能，推动复杂推理前沿模型系统发展。

Comments 73 pages, 22 figures, 20 tables

REFINE-DP: Diffusion Policy Fine-tuning for Humanoid Loco-manipulation via Reinforcement Learning

REFINE-DP：通过强化学习实现人形机器人的动态-操作协调政策微调

Zhaoyuan Gu, Yipu Chen, Zimeng Chai, Alfred Cueva, Thong Nguyen, Yifan Wu, Huishu Xue, Minji Kim, Isaac Legene, Fukang Liu, KyoungMok Kim, Ayan Barula, Yongxin Chen, Ye Zhao

机构 * The Institute for Robotics and Intelligent Machines（机器人与智能机械研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出REFINE-DP框架，通过联合优化扩散政策高层规划器和基于强化学习的低层动态-操作控制器，提升人形机器人在复杂环境中的任务成功率与执行稳定性。

Machines that know they are aging: a framework for hardware-aware autonomous intelligence

感知自身老化的机器：面向硬件感知自主智能的框架

Cheng Siong Chin, Jianhua Zhang, Mohan Venkateshkumar

机构 * Newcastle University Singapore（新加坡纽卡斯尔大学） ； Qingdao University of Technology（青岛理工大学） ； Amrita Vishwa Vidyapeetham（阿姆里塔维什瓦维迪亚皮塔姆大学） 纠错

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

AI总结 针对自主系统硬件老化引发的任务失败问题，提出将硬件健康融入决策的 AAAI 框架，通过三大支柱实现系统自适应，提升弹性并延长寿命，适用于太空、医疗等关键环境。

Comments 1 figure, 8 pages