AI Agent

OR-Agent: Bridging Evolutionary Search and Structured Research for Automated Algorithm Discovery

OR-Agent：连接进化搜索与结构化研究以实现自动化算法发现

Qi Liu, Ruochen Hao, Can Li, Wanjing Ma

机构 * Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education（教育部道路与交通工程重点实验室） ； College of Transportation, Tongji University（同济大学交通运输学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,title_cn)；planning(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 OR-Agent通过结构化树形工作流和进化-系统化构想机制，实现自动化算法发现的高效探索与科学发现。

Lean Refactor: Multi-Objective Controllable Proof Optimization via Agentic Strategy Search

Lean Refactor: 通过代理策略搜索实现多目标可控的证明优化

Jialin Lu, Soonho Kong, Rodrigo Stehling, Kaiyu Yang, Zhangyang Wang, Weiran Sun, Wuyang Chen

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； MiroMind ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Lean Refactor框架，通过检索增强的代理策略搜索，解决多目标、可控和版本鲁棒的Lean证明重构问题，主要贡献是通过预注释的多目标重构策略数据库实现高效的证明优化。

Malice in Agentland: Down the Rabbit Hole of Backdoors in the AI Supply Chain

Agentland中的恶意行为：深入AI供应链后门问题

Léo Boisvert, Abhay Puri, Chandra Kiran Reddy Evuru, Nazanin Sepahvand, Nicolas Chapados, Quentin Cappart, Jason Stanley, Alexandre Lacoste, Krishnamurthy Dj Dvijotham, Alexandre Drouin

机构 * ServiceNow Research ； Mila - Qu\'ebec AI Institute 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 研究探讨了在交互数据上微调AI代理时引入的安全漏洞，提出三种供应链威胁模型，证明通过污染少量演示即可使代理泄露用户信息。

Comments 27 pages

SpatialCLI: Learning to Reason With Spatial Tools, Then Without Them

SpatialCLI：先借助空间工具进行推理，再脱离工具进行推理

Yang Zhou, Zixuan Huang, Sunzhu Li, Zhuo Yang, Chen Zhang, Shunian Chen, Caijun Yan, Jianyao Xu, Shunyu Liu, Weijie Fu, Peiliang Li, Xiaozhi Chen, Yuxiang Cai

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract,abstract_cn)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出SpatialCLI框架，通过三个阶段让视觉语言模型先借助专用空间工具推理，再内化感知能力，在MindCube上大幅提升了Qwen3-VL-8B-Instruct的性能，表现优于对比模型。

When Search Teaches Style: Causal Internalization of Tactical Priors in AlphaZero

AlphaZero-Edu：普及AlphaZero的访问

Ruitong Li, Binjie Guo, Aisheng Mo, Guowei Su, Han Wang, Jie Li, Ru Zhang

机构 * Department of Communication Studies, School of Communication, Hong Kong Baptist University（通讯学院传播研究系，香港 Baptist 大学） ； Department of Neurobiology and Department of Rehabilitation Medicine, First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine（神经生物学系和康复医学系，浙江大学医学院第一附属医院） ； Personal participation（个人参与） 纠错

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

AI总结 本文提出AlphaZero-Edu，一种轻量级教育导向的实现，通过模块化架构和高效训练，提升AlphaZero的可访问性和可重复性，实现单GPU训练和并行自对弈加速。

The production of meaning in the processing of natural language

自然语言处理中意义产生的机制

Christopher J. Agostino, Quan Le Thien, Nayan D'Souza, Louis van der Elst

机构 * Department of Physics, Indiana University（印第安纳大学物理系） ； Department of Linguistics, Indiana University（印第安纳大学语言学系） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 研究自然语言处理中意义产生的机制，探讨量子逻辑与经典布尔理论在语义处理中的差异，分析模型在不同参数下的表现及对安全交互的影响。

Comments Accepted to QNLP 2026, 9 pages, 3 figures, 2 tables

CRISP: Critical Step Perception for Training Efficient Deep Search Agents

CRISP：用于训练高效深度搜索智能体的关键步骤感知

Haosi Mo, Zihao Yan, Ruiqing Zhang, Zhongli Li, Hexuan Deng, Xuebo Liu, Min Zhang

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究针对深度搜索智能体效率低的问题，提出CRISP框架，通过区分关键与冗余交互优化奖励，在保持准确率的同时，使BrowseComp和HLE-Verified上的交互回合分别减少15.1%和33.2%。

Comments 15 pages, 6 figures

Robust Biharmonic Skinning Using Geometric Fields

基于几何场的鲁棒双调和蒙皮技术

Ana Dodik, Vincent Sitzmann, Justin Solomon, Oded Stein

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种基于几何场的无网格鲁棒自动蒙皮技术，借助硬件光线追踪实现的拉格朗日表示优化双调和能量，可在开放曲面等现有方法失效的场景生成与最优方法相当的权重，经全面评估验证其有效性。

Pairwise-Independent Dithering for Single-Stage Hadamard Quantization

用于单阶段哈达玛量化的两两独立抖动

Honghao Lin, Vahab Mirrokni, David P. Woodruff

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)

AI总结 针对高维向量量化的两阶段哈达玛量化方法存在通信开销大、主导常数高的问题，提出了基于两两独立抖动的单阶段哈达玛量化方法，消除了残差阶段，降低了约5.93倍的主导常数，相关证明由谷歌Gemini智能体系统完成并验证。

First-principles screening of materials with extreme effective masses

基于极端有效质量的材料原理计算筛选

Szymon Błazucki, Junfeng Qiao, Aleksandr Poliukhin, Nicola Marzari

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究通过原理计算筛选出具有极端有效质量的材料，揭示了电子和空穴的导电有效质量张量，并探讨了材料在窄带隙区域的物理极限。

Comments 10 pages, 5 figures

MUSE: A Heterogeneity-Aware Multimedia Search Engine for Mobile SoCs

AME：一种高效的异构代理记忆引擎用于智能手机

Xinkui Zhao, Qingyu Ma, Yifan Zhang, Hengxuan Lou, Sai Liu, Chang Liu, Guanjie Cheng, Naibo Wang, Yueshen Xu

专题命中 工具调用 ：AI agent(abstract)

AI总结 AME是一种为智能手机设计的高效异构代理记忆引擎，通过硬件感知的矩阵流水线和调度方案提升内存处理效率，实现更高吞吐量和更低延迟。

Comments Accepted by the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26). 9 pages, 11 figures

ACEM: A Cost Estimation Model for Agentic Software Engineering

ACEM：面向智能体软件工程的成本估算模型

Mohammad El-Ramly

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

AI总结 针对智能体软件工程成本估算问题，本文提出ACEM模型，分解成本为LLM、HITL、基础设施三类，引入RF、CF、HIS构念并映射传统度量，为智能体开发成本估算提供早期方案。

Comments 27 pages, under journal publication

Beyond the Single Camera: Agentic Multi-View Reasoning in Sports Video Understanding

超越单摄像头：体育视频理解中的智能多视角推理

Kerui Chen, Jinglu Wang, Xiaoyi Zhang, Yan Lu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 针对体育视频多视角理解缺乏评估基准及MLLMs难以利用多视角信息的问题，引入SportMV - Bench基准，分析瓶颈所在，并提出SportMV - Agent框架，通过迭代循环实现主动视角选择等，相比最强MLLM基线有显著提升。

NeSyFS: A Neuro-symbolic Fast-Slow Thinking Framework for LLM Agent under Partial Observability

NeSyFS：部分可观测场景下LLM智能体的神经符号快慢思考框架

Duo Xu, Faramarz Fekri

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

AI总结 该研究针对部分可观测场景下LLM智能体的决策挑战，提出NeSyFS神经符号快慢思考框架，结合知识图谱、TSMC算法与反思模块，在三个基准测试中表现优于现有方法。

Before Reasoning Can Fail: Pre-Evidence Procedural Failures in Agentic RAG

在推理失效之前：智能体检索增强生成（RAG）中的证据前程序失效

Daeyoung Roh, Donghee Han

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 该研究针对智能体RAG系统在推理前的程序失效，提出将错误答案分为两类失效，评估Read-Gate机制，发现强制阅读可提升准确率，且证据收集应作为独立轨迹控制问题评估。

Comments 22 pages, 7 figures. Code: https://github.com/Noverse0/before-reasoning-fails

An Agentic Approach to Metadata Reasoning

元数据推理的代理方法

Jiani Zhang, Sercan O. Arik, Cosmin Arad, Fatma Ozcan, Alon Halevy

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

AI总结 本文提出元数据推理代理，通过检索候选表和自主咨询元数据，有效筛选数据源。在KramaBench和合成基准测试中，其在数据选择和避免低质量数据方面表现优异。

ACE-GraphRAG: Agentic Context Engineering for Hierarchical GraphRAG

ACE-GraphRAG：面向分层GraphRAG的智能体上下文工程

Yongfeng Huang, Yuren Lai, Ruiying Chen, Haoyu Huang, Mingming Zhao, James Cheng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 ACE-GraphRAG针对分层GraphRAG的表示-推理差距，提出两种自适应上下文策略，在多任务基准上优于现有RAG和GraphRAG基线，验证了动态上下文构建策略的有效性。

Comments Withdrawn because the manuscript was posted prematurely before completion of the required internal review and release authorization

LATTICE: Constraint-Directed Scheduling, Memory Planning, and Pipeline Refinement for NPUs

DAN调度器：通用NPUs调度、内存布局和流水线重叠的确定性三阶段协同优化

Runhao Liu, Minnan Pei, Fei Ding, Guangzhen Yao, You Li, Peng Xiao, Gang Li, Peng Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对通用NPUs，提出DAN-Scheduler框架，通过内存压力感知拓扑调度、确定性线性重新打包、关键路径增强三个阶段协同优化调度、内存布局和流水线重叠，在六个运算符级DAG上评估，相比基线有显著性能提升。

Graph Neural Planning and Predictive Control for Multi-Robot Communication-Constrained Unlabeled Motion Planning

基于图神经网络的多机器人通信受限的无标签运动规划与预测控制

Manohari Goarin, Yang Zhou, Giuseppe Loianno

机构 * New York University（纽约大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种分层框架，结合图注意力规划器和分布式非线性模型预测控制器，以解决多机器人在通信受限环境下同时分配目标和生成安全轨迹的问题，通过图神经网络方法实现可扩展的去中心化解决方案。

Comments 8 pages, 6 figures, Accepted at the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

Automated Visualization Code Synthesis via Multi-Path Reasoning and Feedback-Driven Optimization

通过多路径推理和反馈驱动优化实现自动化可视化代码合成

Wonduk Seo, Daye Kang, Hyunjin An, Taehan Kim, Soohyuk Cho, Seungyong Lee, Minhyeong Yu, Jian Park, Yi Bu, Seunghyun Lee

机构 * AI Research, Enhans, Seoul, South Korea Innovation \& Technology, KAIST, Daejeon, South Korea Department of Computer Science, University of California, Berkeley, CA, United States Department of Electrical 纠错

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

AI总结 VisPath通过多路径推理和反馈驱动优化，提升自动化可视化代码生成的可靠性与准确性。

Comments Accepted by International Conference on Pattern Recognization (ICPR 2026)

Journal ref Pattern Recognition. ICPR 2026. Lecture Notes in Computer Science, vol 16812. Springer, Cham

SERL-SQL: Selective Hindsight Distillation for Text-to-SQL Reinforcement Agentic Learning

SERL-SQL：面向Text-to-SQL强化智能体学习的选择性回溯蒸馏

Tao Liu, Tao Feng, Xiangheng Li, Jinwang Song, Yifan Li, Xiaoqing Cheng, Dixuan Zhang, Siquan Li, Lin Lan, Hongying Zan, Kunli Zhang, Chao Wu

专题命中 规划决策 ：agentic(title)；分类 cs.CL

AI总结 该研究针对现有Text-to-SQL强化学习方法奖励指导不足的问题，提出SERL-SQL框架，通过教师模型重评分与掩码权重优化GRPO优势，在BIRD、Spider等基准上取得优异执行准确率，其奖励选择策略表现优于一致性选择。

Comments 9 pages,6 figures, Underreview

Path-conditioned Reinforcement Learning-based Local Planning for Long-Range Navigation

基于路径条件的强化学习局部规划用于远距离导航

Mateo Haro, Julia Richter, Fan Yang, Cesar Cadena, Marco Hutter

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 本文提出一种基于强化学习的局部导航策略，利用路径信息作为上下文指导，提升远距离导航效率并保持在路径信息退化时的鲁棒性。

Toward Goal-Agnostic Joint-Embedding Predictive Control of Partial Differential Equations

迈向偏微分方程的目标无关联合嵌入预测控制

Jonathan Gallagher, Roberto Guglielmi

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对偏微分方程提出目标无关控制框架，基于联合嵌入预测架构，通过离线训练小型二维ViT编码器等，经模型预测路径积分控制器复用。在相关基准测试中，KE探测器规划提升奖励、降低误差，验证了潜在动力学与目标无关及校准可观测量用于状态控制的优势。

Comments Associated code will be open sourced alongside a later, updated submission

The Dark Room in the Reward Channel: Dense Prediction Rewards Collapse GRPO-Trained LLM Agents -- and The Channel, Not the Content, Decides What Works

奖励通道中的暗室：密集预测奖励使GRPO训练的大语言模型智能体崩溃——以及实际有效的方法

Yu Wang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究发现密集预测奖励在GRPO训练下会使大语言模型智能体崩溃，通过单因素消融定位原因，提出方差分布标准，还通过受控信号传递矩阵对比奖励通道和辅助损失通道，表明奖励通道至多中性，辅助损失通道有优势。

DriftWorld: Fast World Modeling through Drifting

DriftWorld：通过漂移实现快速世界建模

Susie Lu, Haonan Chen, Weirui Ye, Yilun Du

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 研究针对预测性世界模型生成展开慢的问题，提出基于漂移生成模型的DriftWorld，训练时学习动作条件漂移以快速生成未来帧，在机器人操作基准测试中实现快速准确决策，还能作离线模拟器，性能优于基于扩散的基线。

Comments Website at https://susie-lu.github.io/driftworld/

Cross-Country Learning for National Infectious Disease Forecasting Using European Data

基于欧洲数据的国家传染病预测的跨国家学习

Zacharias Komodromos, Kleanthis Malialis, Artemis Kontou, Panayiotis Kolios

机构 * KIOS Research and Innovation Center of Excellence（KIOS研究与创新中心） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于欧洲多国数据的传染病预测方法，通过跨国家学习提升预测性能，尤其在数据有限时效果显著。

Comments 7 pages, 4 figures, 5 tables

Epistemic-aware Vision-Language Foundation Model for Fetal Ultrasound Interpretation

具备知识意识的视觉-语言基础模型用于胎儿超声解读

Xiao He, Huangxuan Zhao, Guojia Wan, Jiancheng Pan, Yanxing Liu, Yong Luo, Juhua Liu, Yongchao Xu, Wei Zhou, Dacheng Tao, Bo Du

机构 * National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University（国家多媒体软件工程技术研究中心，武汉大学计算机学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（computing and Data Science学院，南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 FetalMind通过Salient Epistemic Disentanglement方法，提升胎儿超声解读的准确性和效率，实现多视图图像推理和疾病诊断的高效处理。

Comments KDD 2026

Medical world models in healthcare: foundations, applications, and challenges for trustworthy clinical translation

医疗保健中的医学世界模型：可信临床翻译的基础、应用与挑战

Zhaoyan Chen, Zhongxiu Cong, Zhuanfeng Jin, Wanshu Fan, Dongsheng Zhou, Qi Ai, Haifan Gong, Congyu Liao, Xiaofeng Liu, Cong Wang

机构 * National and Local Joint Engineering Laboratory of Computer Aided Design, School of Software Engineering, Dalian University（大连大学软件工程学院计算机辅助设计国家地方联合工程实验室） ； Department of Radiology, Xinhua Hospital Affiliated to Dalian University（大连大学附属新华医院放射科） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； Yale University（耶鲁大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 探讨医学世界模型在医疗保健中的应用，通过结构化综合定义其领域相关内容，围绕四种能力组织，涵盖多方面证据，虽有早期可行性证据，但受多种因素限制，临床翻译需多方面保障。

Deep Reinforcement Learning for Adaptive Gain Tuning in Control of Teleoperation Manipulators with Joint Flexibility and Time-Varying Delays

具有关节灵活性和时变延迟的遥操作机器人控制中自适应增益调整的深度强化学习

Armin Attarzadeh, Mohammad Ali Ghaemifar, Alireza Khanzadeh, Soheil Ganjefar

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 针对含有关节灵活性和时变延迟的遥操作机器人控制问题，提出结合稳定P+d控制器与基于TD3算法的深度强化学习智能体的混合控制方法，可实时调整增益减少振动，为相关遥操作系统提供实用方案。

Comments 7 pages, 6 figures. Source code available at: https://github.com/ArminAttarzadeh/DRL-Controller-Gain-Tuner

Risk Occupancy: A New and Efficient Paradigm through Vehicle-Road-Cloud Collaboration

风险占用：一种通过车路云协同实现的新型高效范式

Jiaxing Chen, Wei Zhong, Bolin Gao, Yifei Liu, Hengduo Zou, Jiaxi Liu, Yanbo Lu, Jin Huang, Zhihua Zhong

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出车路云协同下的四维风险占用感知范式，其效率优于3D-Occ，在初始制动速度8m/s时提升安全冗余、降低减速度，为智能网联汽车提供紧凑可解释的风险表示。

Comments 11 pages,10 figures