AI Agent

Ising Acceleration for Multi-Robot Multi-Target Planning

面向多机器人多目标规划的伊辛加速

Ahmet Efe, Recep B. Uludag, Chris H. Kim, Ulya R. Karpuzcu

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文研究CMOS伊辛机在多机器人多目标规划中的加速能力，提出适配硬件的规划方法与流水线，其能耗远低于经典方案，路径质量接近经典基准，可用于规划栈的部分环节。

Comments 11 pages, 14 figures

Metric Non-Collapse in Learned World Models for Control: Approximation Theory, Finite-Sample Geometric Guarantees, and Deterministic Planning Transfer

用于控制的学习型世界模型中的度量非崩溃：逼近理论、有限样本几何保证与确定性规划迁移

Alain Bensoussan, Minh-Nhat Phung, Minh-Binh Tran

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究为非线性确定性控制系统的学习型世界模型构建三部分数学理论，含逼近理论、有限样本几何保证及确定性规划迁移方法，通过数值实验验证了相关方法的有效性。

GeminiPainter's sequence-formed pipeline comprised of perception, cognition, planning, and action stages

GeminiPainter的序列式流程由感知、认知、规划和行动阶段组成

Miguel Altamirano Cabrera, Aleksey Fedoseev, Iana Zhura, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科学技术学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究提出自主机器人肖像生成系统，整合多技术实现绘画，经实验获用户高分评价，产出可识别且具吸引力的机器人肖像。

Asymmetric Trust Effects of Corrective AI in Expert Advisory Workflows under Epistemic Dependence

人工智能参与对专家咨询工作流中信任的影响

Dennis Kim, Roya Daneshi, Bruce Draper, Sarath Sreedharan

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

AI总结 研究探讨人工智能在专家咨询工作流中对用户信任的影响，发现人类专家使用AI的方式会影响用户对专业知识的信任。

Comments Revised version. Accepted to AIES 2026. Includes technical appendices and additional analyses

Harnessing the Synergy between LLM Agents and Knowledge Graphs for Urban Socioeconomic Prediction

利用大语言模型智能体与知识图谱的协同作用进行城市社会经济预测

Zhilun Zhou, Jingyang Fan, Yu Liu, Fengli Xu, Depeng Jin, Yong Li

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

AI总结 本研究提出LLM智能体与知识图谱的协同框架，结合二者优势完成城市社会经济预测，经实验验证该协同设计可提升预测效果，为跨任务信息共享提供思路。

ResidencyRL: Reinforcement Learning in Simulated Clinical Environments

ResidencyRL：在模拟临床环境中开展的强化学习

Valentin Liévin, Samuel Schmidgall, Tim Strother, Alex Bijamov, Akshay Goel, Anil Palepu, Chunjong Park, Vahid Balazadeh, Min Woo Sun, Marius Guerard, Justin Chen, Dave Steiner, Vikram Dhillon, Ibrahim Azar, Akhil Mehta, Nicholas Spetsieris, Shilpan Shah, Maen Abdelrahim, Amit Dahiya, Yun Liu, Katherine Chou, Yossi Matias, Avinatan Hassidim, Dale R. Webster, Quoc V. Le, Raia Hadsell, Joelle Barral, Carey Radebaugh, Aleksandra Faust, Shekoofeh Azizi, Mike Schaekermann, Po-Hsuan Cameron Chen, Tao Tu, David Racz, Lin Yang

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google Research（谷歌研究院） ； Houston Methodist Hospital（休斯顿卫理公会医院） ； Trinity Health Group（三一健康集团） ； Stanford Oncology Partners（斯坦福肿瘤学伙伴） ； St. Luke Hospital（圣卢克医院） 纠错

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

AI总结 本研究提出 ResidencyRL，通过多轮强化学习训练临床 AI 智能体，在模拟临床环境中提升诊断准确性、降低漏报率，且能力可迁移至多个医学基准测试，为临床 AI 发展提供了新路径。

Towards Assurance Closure in AI-Native Large-Scale Agile Software Development

面向AI原生大规模敏捷软件开发中的保证闭合

Ricardo Britto

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

AI总结 针对AI原生大规模敏捷软件开发中保证推理机器可操作的缺口，提出基于共享语义保证层的高层架构及六项对应能力，以实现保证闭合。

Transformers Struggle to Use Their Emergent World Models: Revisiting the Tower of Hanoi, and the Illusion of Thinking

Transformer难以利用其涌现的世界模型：重新审视汉诺塔与思维的错觉

Devin Pereira, Willem Zuidema

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 本文研究发现，Qwen3.6-27B等大型推理模型虽能编码汉诺塔的谢尔宾斯基世界模型，但因表示衰减导致圆环数超3时失败，注入提示词时间表示可部分恢复性能。

Accounting Graph Transformer for Short-History Multi-KPI Forecasting in Small Businesses

用于小企业短历史多KPI预测的会计图变换器

Shrutendra Harsola, Vignesh Subrahmaniam

机构 * Foresight-AI, Intuit（富睿特远见人工智能实验室，Intuit公司） 纠错

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

AI总结 提出Accounting Graph Transformer模型，针对小企业短历史数据完成13项财务KPI的12个月联合预测，在多组测试集上均优于LightGBM等基准模型，为企业财务分析提供集成预测层。

IB-RL: Isolated Bilateral Reinforcement Learning for Strategic Dialogue Agents

IB-RL：用于策略性对话智能体的孤立双边强化学习

Senhao Wang, Chenghao Cai, Haitao Hu, Mingxing Huang, Xingguang Wang, Wenhao Li, Zecheng Lin

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

AI总结 针对现有RL训练范式的静态对应智能体不匹配问题，提出IB-RL方法，在Vehicle TeleSales和Deal-or-NoDeal任务上较单边RL基线显著提升了策略对未见过对应智能体的泛化能力。

Kimi K3: Open Frontier Intelligence

Kimi K3：开放前沿智能

Kimi Team, Tongtong Bai, Yifan Bai, Yiping Bao, M. C., Jianfeng Cai, Xinyuan Cai, Peizhou Cao, Yuxuan Cao, Ziwei Chai, Y. Charles, H. S. Che, Guanduo Chen, Guangyu Chen, Guanzheng Chen, Huarong Chen, Jia Chen, Jianlong Chen, Jun Chen, Kexin Chen, Peng Chen, Ruijue Chen, Wentao Chen, Xin Chen, Yang Chen, Yanru Chen, Yifei Chen, Yingjiang Chen, Yuankun Chen, Yujie Chen, Yutian Chen, Zhirong Chen, Dazhi Cheng, Yean Cheng, Jialei Cui, Jingbing Cui, Anqi Dai, Jiaqi Deng, Hao Ding, Rui Ding, Shaofeng Ding, Mengfan Dong, Mengnan Dong, Yuhao Dong, Yuxin Dong, Angang Du, Chenzhuang Du, Dikang Du, Jusen Du, Yulun Du, Yu Fan, Jing Feng, Qiulin Feng, Yichen Feng, Kelin Fu, Qiang Fu, Fuxuan Gao, Hongcheng Gao, Jingyue Gao, Tong Gao, Weijia Gao, Shangyi Geng, Jie Gong, Linhu Gong, Shengao Gong, Xiaochen Gong, Qizheng Gu, Yicheng Gu, Shuhao Guan, Haiqing Guo, Shiqi Guo, Xiang Guo, Zhengyan Guo, Beixi Hao, Wenxin Hao, Xiaoru Hao, Dailan He, Haotian He, Lehan He, Qi He, Weiran He, Xinran He, Xinyi He, Yibo He, Yunjia He, Chao Hong, Tiange Hong, Hao Hu, Jiaxi Hu, Ruikun Hu, Weiming Hu, Yangyang Hu, Zhenxing Hu, Liang Hua, Jinbin Huang, Ke Huang, Ruiyuan Huang, Siying Huang, Weixiao Huang, Yan Huang, Zhengjie Huang, Zhiqi Huang, Yulong Hui, Chaobo Jia, Yutong Jiang, Zhejun Jiang, Zuoyou Jiang, Wenyi Jin, Xinyi Jin, Yu Jing, Huanjun Kong, Guokun Lai, Aidi Li, Cheng Li, Chengyuan Li, Cong Li, Fang Li, Guanyu Li, Haoyang Li, Jia Li, Junxiong Li, Lei Li, Letian Li, Lincan Li, Weihong Li, Wentao Li, Xintong Li, Yang Li, Yishen Li, Yiwei Li, Yuxiao Li, Zhaowei Li, Zhaoxi Li, Zheming Li, Zhengxiao Li, Zhiyuan Li, Jiawei Lin, Xiaohan Lin, Yibo Lin, Zichao Lin, Ziyan Lin, Bill Liu, Boxiao Liu, Chuan Liu, Liang Liu, Shaowei Liu, Shudong Liu, Shuran Liu, Tianwei Liu, Weizhou Liu, Yangyang Liu, Yanming Liu, Yibo Liu, Yipeng Liu, Zhengying Liu, Zhiheng Liu, Enzhe Lu, Haoyu Lu, Linqiang Lu, Tingzhan Lu, Zhiyuan Lu, Aotian Luo, G. Luo, Junyu Luo, Yifan Luo, B. Lyu, Wenzhou Lyu, Shaoguang Mao, Yuan Mei, Xin Men, Minqing Ni, Yixuan Niu, Siyuan Pan, Shujun Peng, Zhangyang Qi, Ruoyu Qin, ZeChao Qin, Zeyu Qin, Haiquan Qiu, Jianxin Qiu, Jiezhong Qiu, Bowen Qu, Yuhao Qu, Zeyu Shang, Youbo Shao, Han Shen, Jincheng Shi, Juanfeng Shi, Lidong Shi, Shengyuan Shi, Wingchun Siu, Pengwei Song, Xiaoxi Song, Jianlin Su, Yunfeng Su, Zhaochen Su, Lin Sui, Jingsong Sun, Junyao Sun, Shaoning Sun, Shuzhe Sun, Tongyu Sun, Yujun Sun, Yunpeng Tai, Chuning Tang, Heyi Tang, Sirui Tang, Zecheng Tang, Chaoran Tian, Rongpeng Tian, Yu Tian, Wei Tu, Chensi Wang, Chuang Wang, Chunjie Wang, Dinglu Wang, Feng Wang, Hailong Wang, Haiming Wang, Hao Wang, Hao Wang, Huaqing Wang, Hui Wang, Jiayi Wang, Jinglong Wang, Jinhong Wang, Jiuzheng Wang, Linian Wang, Shaobo Wang, Shenzhi Wang, Shuyi Wang, Si Wang, Siyuan Wang, Tianfu Wang, Wenjue Wang, Xingran Wang, Xinmei Wang, Xinyuan Wang, Xusheng Wang, Yalin Wang, Yangkun Wang, Yao Wang, Yaoyu Wang, Yejie Wang, Yiqin Wang, Yucheng Wang, Yuzhi Wang, Zhaoji Wang, Zhaowei Wang, Zhengtao Wang, Zhenhao Wang, Zhongsheng Wang, Zifan Wang, Chu Wei, Ming Wei, Shouxin Wei, Zichen Wen, Fan Wu, Haoning Wu, Rucong Wu, Wenhao Wu, Xiaoxue Wu, Yingcong Wu, Yongqi Wu, Yuxin Wu, Zijian Wu, Xinglang Xian, Chenxuan Xiang, Yuye Xiang, Bocheng Xiao, Chenjun Xiao, Xin Xiao, Jin Xie, Xiaotong Xie, Yifeng Xie, Zhe Xie, Bowei Xing, Yiming Xiong, Baosheng Xu, Boyu Xu, Jiale Xu, Jianfan Xu, Jing Xu, Jinjing Xu, L. H. Xu, Qingtao Xu, Shuyao Xu, Suting Xu, Tiantian Xu, Tianxiang Xu, Weixin Xu, Xinran Xu, Yangchuan Xu, Ye Xu, Yueni Xu, Ziyao Xu, Haonan Xue, Junjie Yan, Yaoyao Yan, Fan Yang, Guangyao Yang, Hao Yang, Junwei Yang, Ruoyu Yang, Wenjie Yang, Xiaofei Yang, Xinyu Yang, Yi Yang, Yiling Yang, Ying Yang, Yuchen Yang, Zhen Yang, Zhilin Yang, Zian Yang, Zuhao Yang, Haotian Yao, Dan Ye, Haoran Ye, Wenjie Ye, Zhanbo Ye, Bohong Yin, Haoxiang Yin, Xietong Yin, Chengzhen Yu, Haozhen Yu, Longhui Yu, Shengnan Yu, Shuying Yu, Tianxiang Yu, Enming Yuan, Mengjie Yuan, Tongtian Yue, Wei Yue, Yang Yue, Dunyuan Zha, Haobing Zhan, B. H. Zhang, Dehao Zhang, Fei Zhang, Hao Zhang, Haoyuan Zhang, Huanyu Zhang, Jiapei Zhang, Jiaxuan Zhang, Jin Zhang, Kaiyi Zhang, Miaozhen Zhang, Puqi Zhang, Qinglei Zhang, Rong Zhang, Rui Zhang, Shaoshuai Zhang, Shiyi Zhang, Xiaobin Zhang, Xiaoyun Zhang, Y. Zhang, Yangkun Zhang, Ye Zhang, Yichi Zhang, Yikun Zhang, Yizhi Zhang, Yongting Zhang, Yu Zhang, Yutao Zhang, Yutong Zhang, Zheng Zhang, Zijing Zhang, Bin Zhao, Chenguang Zhao, Feifan Zhao, Jinglun Zhao, Jinxiang Zhao, Shuai Zhao, Wenshuo Zhao, Xiangyu Zhao, Xuanle Zhao, Yikai Zhao, Zijia Zhao, Haozhi Zheng, Huabin Zheng, Ruihan Zheng, Shaojie Zheng, Tengyang Zheng, Haofeng Zhong, Lei Zhong, Longguang Zhong, M. Zhou, Qiankang Zhou, Runjie Zhou, Ruozhang Zhou, Xinyu Zhou, Yiqiao Zhou, Zaida Zhou, Jinguo Zhu, Liya Zhu, Xinhao Zhu, Yangjunfeng Zhu, Yuxuan Zhu, Zhen Zhu, Chen Zhuang, Weiyu Zhuang, Xinxing Zu

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

AI总结 介绍Kimi K3这一2.8T参数的专家混合模型，基于Kimi Delta Attention等构建，结合多种方法使缩放效率提升约2.5倍。经训练后在多领域强化学习表现出色，虽整体性能略逊最强专有模型，但在多项任务中达前沿水平且优于其他模型，还发布模型权重助力研究。

Comments K3 tech report

Counterfactual Shapley Credit Assignment

反事实沙普利信用分配

Mingxuan Li, Kai-Zhan Lee, Elias Bareinboim

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

AI总结 研究信用分配问题，提出基于因果理论的反事实沙普利信用分配框架，通过反事实沙普利值分配功劳责任，推导有效估计器实现$\phi$-PPO方法，结合优先轨迹重放，在复杂环境中有卓越样本效率，能精确对齐奖励真实原因。

Comments Reinforcement Learning Journal 2026 (Also RLC 2026)

A MARL Centered Reference Architecture for Large Language Model Augmentation in Smart Manufacturing

面向智能制造中大型语言模型增强的多智能体强化学习（MARL）中心参考架构

Fouad Bahrpeyma, Dirk Reichelt

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

AI总结 本文针对智能制造自适应控制的耦合需求，提出以MARL为中心的三层参考架构，探讨LLM在MARL中的附着点，明确传统MARL与LLM组件的适配场景，为相关研究提供结构化框架。

Decoupling Intention from Trajectory: A Representational Deduction Framework for World Action Models

将意图与轨迹解耦：面向世界动作模型的表示演绎框架

Xiangkai Ma, Yue Ma, Junjie Wang, Sheng Xu, Mingyang Li, Han Zhang, Yuzheng Zhuang, Wenzhong Li, Zhihao Yuan

机构 * NJU（南京大学） ； HKUST（香港科技大学） ； CUHK-SZ（香港中文大学（深圳）） ； THU（清华大学） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 针对现有世界动作模型的表示纠缠问题，提出PILOT的表示演绎框架，解耦运动语义与轨迹细节，提升复杂机器人操纵任务的性能与可解释性，兼具少样本微调及架构迁移的可扩展性。

LMM Modality Transfer: A Pre-requisite for Autonomous GIS Agents

多模态大模型模态迁移：自主地理信息系统智能体的先决条件

Ivan Majic, Zexian Huang, Franziska Hübl, Krzysztof Janowicz, Meilin Shi, Mina Karimi, Zilong Liu, Alexandra Fortacz-Lazan

机构 * Graz University of Technology（格拉茨工业大学） ； University of Vienna（维也纳大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文针对自主GIS智能体的先决条件，提出LMM模态迁移任务，发现现有LMM在图像与文本模态间传递空间信息的能力不足，需加强多模态对齐以实现地理空间理解。

ReGraph: Learning to Generate Recipe Graphs from Food Images

ReGraph：从食物图像生成食谱图的学习方法

Guoshan Liu, Bin Zhu, Pengkun Jiao, Jingjing Chen, Chong-Wah Ngo, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信体智能研究院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对现有食谱生成方法的过程结构捕捉不足问题，构建了ReGraph食谱图数据集并提出RGL两阶段框架，可让LMM从食物图像生成结构化食谱图，提升了烹饪实体与过程关系的生成效果。

MemPrism: Task-Conditioned Relational Memory Views for Long-Horizon Agents

MemPrism：面向长程智能体的任务条件关系记忆视图

Zhisheng Chen, Bingfan Zeng, Bangde Cao, Zhengwei Xie, Yuxuan Li, Jinhan Li, Zheng Lu, Xiangchen Guan, Zikai Xiao, Rui Qian, Jingwei Song

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对长程智能体记忆系统的表示不匹配问题，提出MemPrism任务条件关系记忆框架，经实验验证可提升长程任务性能、减少记忆消耗且视图策略可跨VLM迁移。

A Transferable Autologistic Model for Predicting Rare Failures in Heterogeneous Equipment

一种可迁移的自 logistic 模型，用于预测异构设备中的罕见故障

Islam Benamirouche, Djemel Ziou, Feriel Fass

机构 * Université de Sherbrooke（谢布鲁克大学） 纠错

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

AI总结 本文针对异构设备罕见故障预测难题，提出可迁移自 logistic 模型，在含27台模拟冰箱的合成数据集上验证了模型的故障概率估计能力，为预测性维护提供支持。

Toward Reliable Context Compression for Long-Horizon Agents: An Empirical Study of Execution Instability

面向长 horizon 智能体的可靠上下文压缩：执行不稳定性的实证研究

Guanghui Min, Liang Wu, Mayank Darbari, Chen Chen, Liangjie Hong

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Nokia（诺基亚公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对长 horizon 智能体上下文压缩的执行不稳定性问题，提出了验证器引导框架 TRACE，在 AppWorld 上的实验显示其在任务性能等指标上优于现有基线，为可靠上下文压缩提供了新方向。

Comments 31 pages, 6 figures

Fast and Accurate: An Adaptive VLA Inference Framework through Environment-aware Model Selection

快速且精准：一种通过环境感知模型选择的自适应VLA推理框架

Yuewei Sun, Lang Qin, Zechuan Tian, Jingwen Li, Guiqin Wang, Shengzeng Huo, Wenxin Ren, Tao Fang, Xiaochen Zhang, Guanqing Deng, Xiang Wang, Xiaowen Dong, Qinghai Guo, Yuxin Ma

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

AI总结 本文提出环境感知模型选择（EMS）自适应VLA推理框架，通过解耦双系统与强化学习切换策略，在LIBERO基准及真实双臂任务中平衡了VLA的推理速度与任务成功率。

Learning Suffers More Than the Policy Class Under Partial Observability: A Closed-Form Analysis

部分可观测性下学习的表现比策略类更差：闭式分析

Idil Gözel

机构 * University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究通过闭式分析发现，部分可观测强化学习中学习偏差是性能差的主因，调整演员-评论家的前瞻步数可解决问题，提供了理论依据且经实验验证。

Comments 26 pages, 4 figures. Code and data: https://github.com/idilgozel/belief-critic-restoration

Disentangling 3D Modeling from Spatial Reasoning

将3D建模与空间推理解耦

Haoze Sun, Jiequan Cui, Qingshan Xu, Richang Hong

专题命中 规划决策 ：tool-use(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出解耦空间推理器（DiSR）框架，将3D感知与LLM推理解耦，在空间推理基准上取得竞争力性能，兼具可解释性、模块化性与计算效率，为空间智能提供替代范式。

ODEWorld: A Continuous Predictive Architecture via Physical-Time Flow

ODEWorld：一种基于物理时间流的连续预测架构

Dongxiu Liu, Haoyi Niu, Peng Cheng, Yuan Gao, Xirui Kang, Sangli Teng, Koushil Sreenath, Xianyuan Zhan

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR), University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校伯克利人工智能研究院（BAIR）） 纠错

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

AI总结 研究针对现有世界建模机器学习范式局限于离散时间预测的问题，提出基于PT-Flow的连续时间潜在世界模型ODEWorld，解决表示崩溃问题，在视频生成和机器人控制任务中表现出色。

Probing Visual Concepts in Lightweight Vision-Language Models for Automated Driving

探测轻量视觉语言模型中视觉概念以用于自动驾驶

Nikos Theodoridis, Reenu Mohandas, Ganesh Sistu, Anthony Scanlan, Ciarán Eising, Tim Brophy

机构 * University of Limerick（利默里克大学） ； Valeo Vision Systems, Ireland（爱尔兰瓦莱欧视觉系统） ； Department of Electronic and Computer Engineering（电子与计算机工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究探讨了轻量视觉语言模型在自动驾驶中的视觉概念编码问题，发现某些概念显式编码而其他隐式编码，并识别出感知和认知两种失败模式。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

Social World Models

社交世界模型

Xuhui Zhou, Jiarui Liu, Akhila Yerukola, Hyunwoo Kim, Maarten Sap

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； NVIDIA, Santa Clara, CA, USA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出社交世界模型（SWMs）及结构化社交世界表示形式（S3AP），通过显式建模隐藏心理状态提升AI在社交推理任务中的性能。

A Latent Trajectory Analysis for Multivariate Outcomes with Mixed-Scale: Application to Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative

针对混合尺度多元结局的潜在轨迹分析：应用于阿尔茨海默病神经影像倡议

Lindsay R. Salvati, Jungwun Lee

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究提出针对混合尺度多元纵向结局的新型潜在轨迹模型，结合期望最大化算法，将其应用于ADNI研究，以识别动态亚组、揭示预后指标，支持个体化治疗规划。

UniJEPA: A Unified Joint-Embedding Predictive Architecture for Task-Agnostic Visual World Modeling

UniJEPA：面向任务无关视觉世界建模的统一联合嵌入预测架构

An Lanji, Dawei Liu, Jin Li, Haoran Xu, Mei Chen, Yu Tian

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 UniJEPA是统一JEPAs，共享潜在空间联合学习图像级与视频级预测，抗坍塌，经后训练可零样本规划，在多基准上性能相当或更优，规划速度更快。

Comments 10 pages, 7 figures; Accepted by ICML2026

The Token Efficiency Index: A Peer-Benchmarked Composite Indicator for AI Token Efficiency

令牌效率指数：用于AI令牌效率的同行基准复合指标

Caden Wong, Vikram Das, Himanshu Dhami

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 该研究提出TEI，一种同行基准复合指标，通过纳入组织AI使用数据计算三类指标并聚合，生成0-100分等结果，以透明方式基准AI令牌效率并识别支出优化机会。

Comments 11 pages, 6 figures

Detection and Ranging of Transient Extrinsic Contacts Based on 6D Dynamic Tactile Sensing

基于6D动态触觉感知的瞬态外部接触检测与测距

Haowen Zheng, Yinghao Wu, Fuyuan Liu, Yichen Li, Yitian Shao

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出TECDAR方法，通过6D动态触觉传感结合扩展卡尔曼滤波器，实现瞬态外部接触的快速精准定位，平均精度约7 mm，可用于机器人精细操作等场景。

YOLO-PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning on YOLO Family

YOLO-PEFT：针对YOLO系列的参数高效微调

Xu Lin, WenJie Nie, Jinlong Peng, Weifu Fu, YueXiao Ma, Xiawu Zheng, Yong Liu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 YOLO-PEFT是一种针对YOLO系列的结构感知参数高效微调框架，将适配器部署建模为约束规划问题，在VOC数据集上的实验显示其检测精度优于全微调，且能减少训练内存。