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OM4OV: Leveraging Ontology Matching for Ontology Versioning

OM4OV：利用本体匹配进行本体版本控制

Zhangcheng Qiang, Kerry Taylor, Weiqing Wang

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文系统分析了本体匹配与本体版本控制的异同，提出OM4OV框架以提升版本控制支持。通过Agent-OM系统实现并评估，发现现有本体匹配系统在版本控制任务中需优化以避免偏差和性能问题。

Comments 19 pages, 10 figures, 2 tables

QuanTiMedAI: Quantum-Enhanced Time-Series Model guided by Agentic AI for Cardiac Arrest Mortality Prediction

QuanTiMedAI：由智能体人工智能引导的量子增强时间序列模型用于心脏骤停死亡率预测

Mutasim Fuad Sarker, Adiba Rahman Namira, Wafa Binte Alam, Md Adnan Arefeen, Mahzabeen Emu, Sumaiya Tabassum Nimi

机构 * North South University（北南大学） ； Memorial University（纪念大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对心脏骤停死亡率预测的静态数据局限，提出QuanTiMedAI量子-智能体框架，结合智能体LLM与量子循环网络，在MIMIC-IV数据集上仅用605个参数实现0.852的AUROC，优于现有最先进基线。

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Causal Episodic Memory for Feedback-Driven Agent Repair

用于反馈驱动智能体修复的因果情景记忆

Khang Nhat Hoang Vo, Tam Minh Chu, Anh Trac Duc Dinh, Thuyen Vinh Ha Bui, Tho Quan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Faculty of Computer Science and Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), VNU-HCM（胡志明市理工大学计算机科学与工程学院（HCMUT，VNU-HCM）） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出无需训练的MERIT智能体，通过维护双极性记忆辅助LLM智能体修复，在Spider、BIRD数据集上提升了Text-to-SQL任务的执行准确率，同时明确了因果跨查询记忆的适用场景。

Memory in the LLM Era: Modular Architectures and Strategies in a Unified Framework

在大语言模型时代：在统一框架下的模块化架构与策略

Yanchen Wu, Tenghui Lin, Yingli Zhou, Fangyuan Zhang, Qintian Guo, Xun Zhou, Sibo Wang, Xilin Liu, Yuchi Ma, Yixiang Fang

机构 * Huawei Cloud（华为云） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文在统一框架下系统比较了多种记忆方法，设计出优于现有方法的新方法，并探讨了未来研究方向。

RA-CAD: Learning Post-Execution Critique for State-Aware Text-to-CAD Generation

RA-CAD：学习执行后批判的状态感知文本到CAD生成模型

Shuhao Yan, Changhao He, Xi Peng, Peng Hu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对文本到CAD生成的反馈利用不足问题，提出RA-CAD智能体，通过生成-执行-批判-重写循环结合CCB、FAO优化，在CADFusion和Text2CAD上实现最优性能。

Comments 17 pages, 7 figures, 5tables, 8 listings

DeepForgeSeal: Latent Space-Driven Semi-Fragile Watermarking for Deepfake Detection Using Adversarial Reinforcement Learning

DeepForgeSeal：基于对抗强化学习的隐空间驱动半脆弱深度伪造检测水印技术

Tharindu Fernando, Clinton Fookes, Sridha Sridharan

机构 * The Signal Processing, Artificial Intelligence and Vision Technologies (SAIVT), Queensland University of Technology, Australia（信号处理、人工智能与视觉技术研究所（SAIVT），昆士兰理工大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对深度伪造检测中现有水印方法鲁棒性与脆弱性难以平衡的问题，提出基于对抗强化学习的隐空间驱动半脆弱水印框架，在CelebA和CelebA-HQ数据集上性能优于现有最优方法

Comments Accepted for Publication in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)

A Costly-information Foundation for Psychometric Curves

心理测量曲线的信息成本基础

Jake Zhang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 该研究以Hebert等提出的Fisher信息成本为基础，用变分方法分析二元选择问题，得出智能体最优响应为状态S型函数的结论，契合心理测量曲线特征。

Learning Latent Memory States from Longitudinal Athlete Monitoring Data

从纵向运动员监测数据中学习潜在记忆状态

Dae-Jin Lee

专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究提出潜在记忆表作为纵向数据分析单元，通过记忆算子生成，经含复合质量指数Q的六属性验证，在SoccerMon案例中表现优于经典基线，可复用且能区分真实记忆与对照。

PLoRA: An NDP-Enhanced Pooled-Memory System for Cost-Efficient Multi-LoRA Serving

PLoRA：一种用于高性价比多LoRA服务的NDP增强型池化内存系统

Zhongkai Yu, Ohm Rishabh Venkatachalam, Zheng Wang, Yikai Li, Yichen Lin, Zihao Yu, Yuke Wang, Liu Liu, Xulong Tang, Shuyi Pei, Yangwook Kang, Yufei Ding

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 PLoRA是一种NDP增强型池化内存系统，通过优化适配器与KV缓存的存储和访问方式，在H100上服务1000个适配器时，解码延迟较S-LoRA平均低6.6倍，实现了高性价比的多LoRA服务。

Foundation Model-Assisted Full Waveform Inversion

基础模型辅助的全波形反演

Mustafa Alfarhan, Matteo Ravasi, Fuqiang Chen, George Turkiyyah, David Keyes

专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究提出用预训练地震基础模型SeisLM的特征构建全波形反演早期目标函数，通过实验验证其可避免周期跳变，提升反演效果，优于传统及混合损失工作流。

Morphology of frozen labyrinths from irreversible threshold dynamics

不可逆阈值动力学产生的冻结迷宫的形态

Daniel Richard Levy

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 该研究探究不可逆多数阈值动力学的行为，发现其会冻结平衡非一致迷宫，确定粗域布局的确定性机制，揭示冻结壁的挫败特征，丰富了阈值动力学的形态调控认知。

Comments 13 pages, 7 figures

One Future, Every Robot: Label-Efficient Collective-State Prediction with Decentralized JEPA

单未来，每机器人：采用去中心化JEPA的标签高效集体状态预测

Alan-Barsag Gazzaev, Alexey Gavrilov, Sergey Muravyov

机构 * ITMO University（ITMO大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出CS-JEPA架构，解决群体机器人去中心化共享状态预测问题，在多类场景下提升预测误差、一致性及相关指标，为去中心化群体预测提供标签高效基元。

Comments Submitted to IEEE ICRA 2027

A CXL Memory Rack for Multi-Turn LLM Serving

HyMCache：一种用于多轮大语言模型服务的基于CXL混合内存的键值缓存框架

Hakbeom Jang, Inho Song, Hoshik Kim, Sam H. Noh, Jongryool Kim

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)

AI总结 研究针对多轮大语言模型服务中键值缓存重用问题，提出HyMCache框架集成CXL混合内存。利用多轮缓存访问特性优化DRAM管理，通过请求级前缀预取等技术，在真实原型上评估，相比其他方案有性能优势且节省DRAM。