AI Agent

The LLM Proposes, the Executive Disposes: A Self-Verifying Agent Instrument that Dissociates Commitment Drift from Binding Drift in Long-Horizon Agents

大模型提出方案，执行体处理：一种自验证智能体工具，可将长程智能体中的承诺漂移与绑定漂移分离

Mohsen Arjmandi

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

AI总结 本研究提出一种自验证智能体工具，可分离长程智能体的承诺漂移与绑定漂移，通过实验揭示消融承诺机制会提升目标放弃率，且贡献了可量化漂移分解的智能体验证方法论。

Comments 7 pages

Optimal Constrained sc-LTL Planning in MDPs via Switching Policies

马尔可夫决策过程中基于切换策略的最优约束sc-LTL规划

Zetong Xuan, Yu Wang

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对MDP上带sc-LTL目标与安全约束的规划问题，提出归约为约束可达性问题的新方法，构造切换策略并通过线性规划求最优策略，经网格世界案例验证有效。

Comments 12 pages, 6 figures. Author's accepted version; accepted for publication in the IEEE Transactions on Automatic Control

MemoryCPT: An End-to-End Agent Memory Framework for Cost-Performance Trade-off

MemoryCPT：用于成本-性能权衡的端到端智能体记忆框架

Songxin Lei, Kun Ouyang, Weilin Ruan, Yuqian Wu, Zhijiang Guo, Yushi Sun, Fugee Tsung

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 MemoryCPT是一种端到端可训练的智能体记忆框架，通过QAD和QAR阶段优化记忆处理，在LoCoMo和LongMemEval数据集上实现了更优的成本-性能权衡。

LiverPlan: A Stage-Adaptive Immersive Visual Analytics Framework for Anatomical Liver Surgical Planning

LiverPlan：用于解剖性肝手术规划的阶段自适应沉浸式视觉分析框架

Qixuan Liu, Shi Qiu, Xiwen Wu, Yuqi Tong, Yinqiao Wang, Ruiyang Li, Jialun Pei, Shengdong Zhao, Chi-Wing Fu, Pheng-Ann Heng

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出LiverPlan阶段自适应沉浸式视觉分析框架，解决现有2D桌面肝手术规划工具的三大局限，经8名外科医生的对照研究，该框架可显著提升规划效率、降低认知负担并优化安全标准的主动优化。

Comments VIS 2026, to appear in TVCG

Evacuation Planning for Disaster Preparedness: An Adaptive Robust Optimization Approach

防灾准备中的疏散规划：一种自适应鲁棒优化方法

Jaehyuk Kim, Merve Bodur, Maria E. Mayorga, Osman Y. Ozaltin

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究提出首个自适应鲁棒疏散规划模型，联合优化避难所选址等多环节，实验显示集中式路径规划可大幅降低最坏情况未满足需求与疏散时间，自适应再分配可提升救灾覆盖。

Geometry-Aware Sampling-Based Motion Planning on Riemannian Manifolds

基于几何感知的黎曼流形上运动规划

Phone Thiha Kyaw, Jonathan Kelly

机构 * Institute for Aerospace Studies, University of Toronto（航空航天研究 institute，多伦多大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于采样的运动规划框架，直接在黎曼流形上操作，利用黎曼几何距离近似和自然梯度引导局部规划，实验证明其在非欧几里得几何下能生成更优轨迹。

Comments In Proceedings of the 17th World Symposium on the Algorithmic Foundations of Robotics (WAFR), Oulu, Finland, Jun 15-17, 2026

AegisTS: An Agent-Driven Hierarchical Reinforcement Learning System for Multivariate Time Series Data Cleaning

AegisTS: 一种基于强化学习的层次化智能体系统用于多变量时间序列数据清洗

Yuhan Shi, Yuanyuan Yao, Lu Chen, Mourad Khayati, Yushuai Li, Tianyi Li

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 针对多变量时间序列中同时存在的多种质量问题，提出基于强化学习的层次化智能体系统AegisTS，通过联合优化问题处理顺序和清洗模型选择，实现无需真值的高效数据清洗。

Capability-Gated Planning: Cost-to-Goal Discovery and the Limits of Myopic Experiment Selection

能力门控规划：目标成本发现与近视实验选择的局限性

Ahmed Hassoon, Mark Dredze

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 该研究指出近视实验选择方法无法评估构建认知能力的价值，引入能力门控规划器 CG-Plan 解决此问题，证明近视规划器存在无界近似比且无法到达目标。

Structured LLM Reasoning for Zero-Shot Human--Robot Coordination Under Hidden Goals

面向隐藏目标下零样本人机协作的结构化大语言模型推理

Dong Hae Mangalindan, Anand Gokhale, Francesco Bullo, Vaibhav Srivastava

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； UC Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对隐藏目标下的零样本人机协作，提出结构化LLM架构，通过Dec-POMDP分解决策，实验显示其交互步骤更少、人类信任度更高，优于无ToM推理的变体和离线训练的多智能体强化学习策略。

Explicit Language Memory for Long-Horizon Planning in Vision-Language-Action Models

用于视觉-语言-动作模型长程规划的显式语言记忆

Houze Xu, Jizhong Li, Ziyi Ye

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型长程规划的挑战，提出带显式语言记忆模块的分层架构，经仿真与实机实验验证，可提升复杂长程任务的成功率、鲁棒性与决策可解释性。

Comments 11 pages, 4 figures

Visualizing Graph-to-Answer Mechanism Recovery in Materials-Science Hypothesis Generation

材料科学假说生成中从图到答案的机制恢复可视化

Shashwat Sourav, Subhadeep Pal, Markus J. Buehler, Sanjay Das, Fiona Y. Wang, Dominik Soos, Tirthankar Ghosal

机构 * Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） ； Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室） ； UniverseTBD ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Old Dominion University（奥多明尼昂大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对适配的 Qwen3-8B 模型 Graph-PRefLexOR-8B，构建可视化诊断工作流以追踪材料科学假说生成的图到答案机制，发现机制恢复集中于后期合成及答案起始层，可助力相关人员识别假说的机制支持变化。

Exact Model-Free Policy Iteration for Co-safe LTL Planning

面向协同安全线性时序逻辑规划的无模型精确策略迭代

Zetong Xuan, Yu Wang

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 针对有限马尔可夫决策过程中sc-LTL目标的无模型强化学习问题，提出两步法无模型策略迭代算法，经理论证明与随机网格世界实验验证可收敛至最优策略。

Comments 7 pages, 1 figure. Accepted for publication in IEEE Control Systems Letters. To be presented at the 2026 IEEE Conference on Decision and Control

RoboReact: Agentic Skill Distillation from Generated Egocentric Videos for Generalizable Whole-Body Manipulation

RoboReact：基于生成的自我中心视频的智能体技能蒸馏，实现通用全身操控

Shuliang He, Shuai Wang, Bo Yue, Junchi Teng, Changyu Wang, Guiliang Liu

专题命中 规划决策 ：agentic(title)

AI总结 本研究提出RoboReact框架，通过生成自我中心视频并结合视觉语言引导的闭环控制，实现人形机器人全身操控技能的通用获取，可在多样场景中稳健执行。

Adaptive planning for risk-aware predictive digital twins

Marco Tezzele, Steven Carr, Ufuk Topcu, Karen E. Willcox

专题命中 规划决策 ：planning(title)

NSF-HRPT: Neural Semantic Field meets Hierarchical Risk Perception Tree for Safety-Critical Scenario Assessment

NSF-HRPT：神经语义场结合分层风险感知树的安全关键场景评估方法

Yu Zhao, Jiangyu Pan, Tao Hu, Ming Yin, Fan Yang, Jiangfan Liu, Xiubo Liang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出NSF-HRPT框架，结合神经语义场与分层风险感知树，引入Sim2Real策略，实现单目视觉输入下安全关键场景的高效风险评估，在合成与现实数据集上均取得优异性能。

Comments 13 pages, 5 figures

Helping Music Co-Creation Agents 'Listen' Well: Hierarchical Self-Supervised World Models for Understanding and Generation

助力音乐协同创作智能体“良好聆听”：用于理解与生成的分层自监督世界模型

Scott H. Hawley

机构 * Belmont University（贝尔蒙特大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出分层自监督世界模型，通过Swin V2编码器与条件流匹配模型构建协同音乐创作智能体，提升了和弦与调式检测准确率，可快速生成音乐建议并支持交互演示。

Comments 20 pages, 14 figures. A 6-page version was submitted to the NeurIPS 2026 Creative AI Track. Supplemental website with listening examples: https://drscotthawley.github.io/midi-rae-jepa-son/. Live demo: https://drscotthawley-midi-rae-jepa-son.hf.space/

Zero-shot reasoning for simulating scholarly peer-review

模拟学术同行评审的零样本推理

Khalid M. Saqr

机构 * College of Engineering and Technology（工程与技术学院） ； Arab Academy for Science, Technology, and Maritime Transport（阿拉伯科学、技术与海运学院） 纠错

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

AI总结 本研究构建同行评审模拟基准 xPeer，对比其与人类评审的特征差异，发现 xPeer 报告针对性等更优，人类报告显式推理等更强，成果存档于 Zenodo。

HELENA:Hierarchical Sparse Coordination over a Union of Complementary Topologies for MAS

HELENA：面向多智能体系统的互补拓扑联合上的分层稀疏协调框架

Zhifang Mao, Linyao Zheng, Xuhang Shi, Xiuquan Hou

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

AI总结 HELENA 是一种 MAS 框架，通过互补拓扑联合与分层稀疏协调抑制冗余噪声，在八个基准测试上实现最优结果，平均提升 3.47%，MMLU-Pro 最高提升 10.34%，难基准提升更显著且附加成本合理。

OmniRouting: A Semantic-Coupled Multimodal Benchmark for Constraint-Aware Spatial Reasoning in PCB Routing

OmniRouting：面向PCB布线中约束感知空间推理的语义耦合多模态基准

Taiting Lu, Kaiyuan Lin, Ziwei Dong, Sisong Bei, Haolin Ye, Yuxin Tian, Runze Liu, Mingjia Wang, Jingying Zeng, Hongxing Pan, Kai Zhang, Haoyu Wang, Guoliang Shi, Ling Ma, Yifan Yang, Jiaying Lu, Qi He, Yi-Chao Chen, Sung-Liang Chen, Yincheng Jin, Mahanth Gowda

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

AI总结 本研究针对LLMs在PCB布线推理上的能力缺口，构建了OmniRouting基准，含1681个工业级PCB设计及四项任务，发现现有LMMs存在显著局限并计划开源相关资源。

WorldCycle: Self-Verifiable Reinforcement Learning for Long-Horizon Video World Models

WorldCycle：用于长时序视频世界模型的自验证强化学习

Bohai Gu, Yueyang Yuan, Taiyi Wu, Dazhao Du, Jian Liu, Xiaoyi Pang, Jie Zhang, Xiaocheng Lu, Haobin Zhong, Xiaotong Zhao, Alan Zhao, Song Guo

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

AI总结 本研究针对交互式视频世界模型的误差累积问题，提出自验证RL框架WorldCycle，利用可逆动作循环实现无标注监督，在CycleBench基准上大幅降低状态返回漂移并提升复合动作准确率。

Comments https://nevsnev.github.io/Worldcycle/

Reconstructing Persistent Worlds from Narratives for Narrative-Grounded Interactive Experiences

从叙事中重建持久世界以实现基于叙事的交互体验

Yi-Chun Chen

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

AI总结 该研究提出从叙事中重建显式持久世界的核心方法，开发原型实现可游玩环境，为AI辅助游戏创作等提供语义基础，验证了其可行性与应用价值。

Decision Making Needs Uncertainty Quantification [Lecture Notes]

决策需要不确定性量化[讲义笔记]

Osvaldo Simeone

机构 * Institute for Intelligent Networked Systems, Northeastern University London（智能网络系统研究所，伦敦大学东北学院） 纠错

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

AI总结 研究决策中不确定性量化问题，从基本原理出发，在已知和未知环境分布下，探讨风险中性与厌恶型智能体所需不确定性表示形式，确定解决认知不确定性的三种互补方法，强调可靠决策需匹配不确定性表示及效用保证。

TerraZero: Procedural Driving Simulation for Zero-Demonstration Self-Play at Scale

TerraZero：用于大规模零演示自博弈的过程式驾驶模拟

Zhouchonghao Wu, Akshay Rangesh, Weixin Li, Wei-Jer Chang, Zachary Lee, Saeed Bonab, Tim Wang, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition（应用直觉） 纠错

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

AI总结 研究旨在训练强大自动驾驶智能体，提出TerraZero过程式驾驶模拟器和自博弈训练堆栈，其速度快、逼真且多样。通过特定方式填充地图生成无限场景，智能体仅靠强化学习训练，能零样本泛化，在多个基准测试中表现出色。

Comments Technical Report from Applied Intuition Research

Reasoning Core: Designing Broad Procedural Data for Completion-Supervised Reasoning Training

推理核心：为完成监督式推理训练设计广谱过程化数据

Damien Sileo, Valentin Lacombe, Dimitri Kachler

机构 * Univ. Lille（里尔大学） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Centrale Lille（里尔中央理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究推出含50类任务生成器的Reasoning Core集合，经对比实验，其在3B规模模型的三个推理基准上得分最优，相关资源已公开。

Comments 20 pages, 3 figures. Code: https://github.com/sileod/reasoning-core Data: https://hf.co/collections/reasoning-core/datasets

Diagnosing Tool-Selection Reasoning in LLM Agents with Canary Tools

用金丝雀工具诊断大语言模型智能体的工具选择推理

Atul Anand, Sourav Chattaraj

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究引入金丝雀工具诊断LLM智能体的工具选择推理，通过多维度分类法评估8个模型，发现模型能力提升会降低易感性，分类法具能力分层性，且发布了相关框架与数据。

Comments 10 pages, 9 figures, 5 tables

PhysMind: From Video to Executable Worlds for Training-Free Physical Reasoning

PhysMind：从视频到可执行世界的无训练物理推理框架

Chen Yang, Shenxiang Zeng, Haoyang Zhao, Zhouyuan Xu, Youquan He, Haoyu Li, Mingyi Deng, Jiansheng Fan, Chen Wang

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 PhysMind是无训练的智能体框架，为每个视频构建可执行世界，在CLEVRER、Physion++数据集及反事实问题上的物理推理准确率显著优于现有视觉语言模型。

Comments 27 pages, 18 figures. Project page: https://physmind.github.io/

K-EXAONE 2.0 Technical Report

K-EXAONE 2.0 技术报告

Eunbi Choi, Kibong Choi, Sehyun Chun, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Hyojin Jeon, Ahra Jo, Hyunjik Jo, Yeonsik Jo, Minhyeok Jung, Doyoung Kim, Heegyu Kim, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Byungoh Ko, Changhun Lee, Dohaeng Lee, Haeju Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Minwoo Lee, Wonkee Lee, Sangha Park, Sungjune Park, Kwangrok Ryoo, Kijung Seo, Minju Seo, Yongwoo Song, Sejong Yang, Heuiyeen Yeen, Stanley Jungkyu Choi, Yemuk Choi, Yongchan Chun, Jiwon Ham, Dasol Hong, Sujeong Im, Kijeong Jeon, Gerrard Jeongwon Jo, Hyeongjun Jo, Yujin Jo, Jiyeon Jung, Naeun Kang, Daeseong Kim, Euisoon Kim, Hayeon Kim, Hyosang Kim, Myoungshin Kim, Unsol Kim, Youchul Kim, Chaeeun Lee, ChaeYoon Lee, Edward Hwayoung Lee, Honglak Lee, Hwansoo Lee, Minkyung Lee, Sangeun Lee, Solji Lim, Woohyung Lim, Chanwoo Moon, Jueun Mun, Jimin Park, Seojeong Park, Yongmin Park, Hyerin Seo, Donghyeon Shin, Donghyun Son, Eunyong Son, Kaehyun Um, Sihoon Yang, Chang En Yea, Sihyuk Yi, Kyungjae Yoo, Chansik Yoon

机构 * LG AI Research（LG AI研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该报告介绍LG AI Research开发的K-EXAONE 2.0，这是一款7500亿参数的MoE多语言基础模型，经升级前代模型而来，支持25.6万token上下文，在多类评估中表现优异，以Apache 2.0许可发布，助力AI生态发展。

TwinIR: Coordinated Invisible Dual-Point Attacks on Online HD Map Construction

TwinIR：针对在线高清地图构建的协同式不可见双点攻击

Haibo Hu, Jianghuai Deng, Chen Tang, Yang Lou, Qian Xu, Jianping Wang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 针对在线HD地图构建的跨边界补偿效应，提出TwinIR攻击方法，通过优化攻击点实现低感知性的有效攻击，可显著降低地图构建精度并影响自动驾驶决策。

Towards a New Grammar of Reasoning for Artificial Legal Intelligence and the Mecelle as Its Semantic Protocol

迈向人工智能法律智能的新推理语法：以《梅塞莱法典》作为其语义协议

Ali Goksu, F. Gozde Kardes, Mustafa Yaylali

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文针对传统法律实践的认知与方法论危机，提出以《梅塞莱法典》语义协议为核心的本体动态框架，指出法律推理不可简化为数据处理，需结合神经符号系统等技术解决法律挑战，为AI时代法律推理提供新范式。

Comments 123 pages

Online Goal Recognition using Path Signature and Dynamic Time Warping

基于路径签名和动态时间规整的在线目标识别

Douglas Tesch, Nathan Gavenski, Leonardo Amado, Odinaldo Rodrigues, Felipe Meneguzzi

机构 * Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul（圣保罗天主教大学里约格兰德杜斯乌尔古斯分校） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于路径签名和动态时间规整的在线目标识别方法，通过高效编码轨迹和有效比较轨迹，提升预测准确性和在线规划效率。

Comments Accepted as part of the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence