AI Agent

DA-NBV: A Direction-Aware Next-Best-View Planner for Efficient 3D Reconstruction of Ships at Sea

DA-NBV：一种用于海上船舶高效3D重建的方向感知最优下一个视点规划器

Jiaming Chen, Juntao Yang, Zhentao Zou, Qi Ming, Yi Yu, Zhihang Zhong, Xue Yang, Xue Jiang, Yue Zhou

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

AI总结 针对海上船舶3D重建中现有NBV策略忽略方向观测历史的问题，本文提出DA-NBV策略，结合PAF等方法，在SeaShip-3D数据集与仿真环境下实现了更高效的船舶3D重建性能。

Comments 16pages, 11 figures

VDGR-RAG: Vectors, Directories, Graphs, and Reflection Are All You Need for Unified Reasoning over Hierarchical Enterprise Knowledge

VDGR-RAG：向量、目录、图与反思——统一分层企业知识推理所需的一切

Wenqi Chen, Haofei Yang, Rui Yang, Fangming Li

机构 * Huawei Technologies（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有RAG方法在企业知识问答中存在的局限，提出整合向量、目录、图与反思的VDGR-RAG智能体GraphRAG系统，经实验其在召回率和准确率上均优于多种RAG基线。

KGCache: Amortized Subgraph Retrieval for KG Reasoning with LLMs

KGCache：基于大型语言模型的知识图谱推理的摊销子图检索

Uros Stanic, Changcheng Yuan, Sabuj Laskar, Ariful Azad

机构 * Texas A&M University（得克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对KGQA中重复检索知识图谱邻域的问题，提出兼容ToG与RoG范式的KGCache，经在WebQSP和CWQ上评估，可显著加速知识图谱检索。

Comments 11 pages, 5 figures

CausalNav: Reliability-Certified Causal World Models for Control under Physical-Parameter Shift

CausalNav：用于物理参数偏移下控制的可靠性可验证因果世界模型

Yiyao Zhang, Diksha Goel, Hussain Ahmad, Shixun Huang, Jun Shen

机构 * University of Wollongong（卧龙岗大学） ； CSIRO’s Data61（联邦科学与工业研究组织Data61） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CausalNav控制器，其结合因果转移图与多门控可靠性验证机制，在物理参数偏移的CartPole-v1和Pendulum-v1任务上，较9种基准取得最佳平均排名，关键在于经认证的弃权（不执行）提升了部署安全性。

Finite Constant Frontiers and Auditable Regret Certificates for Average-Reward Reinforcement Learning

平均奖励强化学习的有限常数前沿与可审计后悔证书

Ibne Farabi Shihab, Abu Sa-Adat Mohamed Moon-Im Al Ahsan, Md Najmus Swaqeeb

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） ； BRAC University（BRAC大学） 纠错

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

AI总结 本文针对平均奖励强化学习，提出感知常数的比较协议，推导通信MDP的有限下界证书，改进已发表系数，给出跨度约束乐观学习者的可审计组合规则，完成相关形式化与诊断测试。

Autonomous Reliability Qualification of Ga$_2$O$_3$-based diode sensors via Safe Active Learning

基于Ga₂O₃二极管传感器的自主可靠性认证：通过安全主动学习

Davi Febba, William A. Callahan, Anna Sacchi, Andriy Zakutayev

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

AI总结 本研究提出安全主动学习（SAL）框架，用于Ga₂O₃二极管传感器的自主可靠性表征，经仿真与实验验证后，其生成的数据集可支撑高斯过程模型实现长时退化预测，且该框架适用于其他器件。

RareLens: Towards End-to-End Rare Disease Care via Aligning Divergent Large Language Model Reasoning

RareLens：通过对齐不同的大语言模型推理实现端到端罕见病护理

Xi Chen, Hongru Zhou, Shiyu Feng, Hanyu Zhou, Huahui Yi, Rongsheng Wang, Tiancheng He, Kun Wang, Pingping Liu, Qiankun Li, Sicheng Lin, Huiying Ou, Xiaohong Zheng, Tianying Zang, Zhuohang Wu, Leheng Jiang, Kexin Cao, Wenhan Zhang, ChengYi Li, Zhiyang Wang, Songlin Li, Benyou Wang, Ningbei Yin, Shaoting Zhang, Weili Fu, Jian Li, Kang Li

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

AI总结 针对罕见病诊断难题，RareLens系统利用不同大语言模型推理的差异，通过四个协同模块实现全病程临床决策支持，在真实数据集和外部研究中表现出色，证明对齐模型推理是高不确定性临床决策的有效策略。

Comments 100 pages 7 figures

ProbSPARQL: Querying Knowledge Graphs with Multi-dimensional, Uncertain Numeric Data

ProbSPARQL：使用多维不确定数值数据查询知识图谱

Jingcheng Wu, Ratan Bahadur Thapa, Daniel Hernandez, Hongkuan Zhou, Steffen Staab

机构 * Institute for Artificial Intelligence, University of Stuttgart（斯图加特大学人工智能研究所） ； Bosch Corporate Research（博世企业研究部） ； Web and Internet Science Research Group, University of Southampton（南安普顿大学网络与互联网科学研究组） 纠错

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

AI总结 针对循环工厂中含多维不确定数值数据的知识图谱查询问题，提出ProbSPARQL，它将不确定数值建模为随机变量，支持相关表达式、过滤器和连接。通过实现和评估，展示了其在引擎内执行的可行性及相关性能优势。

Comments 18 pages, 5 figures, 1 table. Accepted at ISWC 2026, camera-ready version. Supplementary material and reproducibility artifacts are available online

Uncertainty in a Single Pass: A Closed-Form Identity for One-Step Flow Matching

散度即不确定性：流匹配的闭式后验协方差

Jiarui Xing, Song Wang, Jian Wang

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Shanxi University（山西大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 本文通过扩展Tweedie公式到流匹配插值，推导出生成轨迹上每一点后验协方差的精确闭式表达式，该表达式仅依赖于学习速度场的散度，可在预训练模型上事后计算，无需重新训练或修改架构。

Comments 9 Pages, 5 figures

Seeing SDG 6 from space: local-scale monitoring of piped water and sewage systems across Africa using satellite imagery and self-supervised learning

从太空看SDG 6：利用卫星图像和自监督学习对非洲管道水和污水系统接入进行局部尺度监测

Othmane Echchabi, Aya Lahlou, Nizar Talty, Josh Malcolm Manto, Tongshu Zheng, Ka Leung Lam

机构 * Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； School of Computer Science, McGill University（麦吉尔大学计算机科学学院） ； Department of Earth and Environmental Engineering, Columbia University（哥伦比亚大学地球与环境工程系） ； Center for Learning the Earth with Artificial Intelligence and Physics (LEAP)（人工智能与物理学习地球中心（LEAP）） ； Division of Natural and Applied Sciences, Duke Kunshan University（杜克-昆山大学自然科学与应用科学系） 纠错

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

AI总结 本研究利用Sentinel-2图像、Afrobarometer调查数据、30米人口数据和DINO自监督视觉Transformer特征，开发了一个可扩展的遥感框架，以约2.56公里分辨率估计管道水和污水系统接入情况，最佳模型AUROC分别达到91.54%和93.24%，与WHO/UNICEF JMP统计数据高度一致，并在尼日利亚案例中揭示了细粒度环境不平等。

Comments Under Review

Online Learnability of Chain-of-Thought Verifiers: Soundness and Completeness Trade-offs

链式思维验证器的在线可学习性：正确性与完备性的权衡

Maria-Florina Balcan, Avrim Blum, Kiriaki Fragkia, Zhiyuan Li, Dravyansh Sharma

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种在线学习框架，用于学习链式思维验证器，通过检查解决方案的正确性，解决生成器与验证器之间的反馈循环导致的分布偏移问题，并引入新的Littlestone维度扩展以优化验证器的学习。

Comments The abstract has been abridged due to arXiv length constraints

SciTaRC: A Plan-Annotated Scientific Tabular QA Benchmark for Language Reasoning and Complex Computation

SciTaRC：基于科学表格数据的问答基准测试，需语言推理与复杂计算

Hexuan Wang, Yaxuan Ren, Srikar Bommireddypalli, Shuxian Chen, Adarsh Prabhudesai, Rongkun Zhou, Elina Baral, Philipp Koehn

机构 * Center for Language and Speech Processing（语言与语音处理中心） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 SciTaRC是一个针对科学表格数据的问答基准测试，揭示了现有AI模型在语言推理和复杂计算任务上的不足。

Comments COLM 2026 (Conference on Language Modeling). Camera-ready version

Deep Generative Model for Human Mobility Behavior

人类移动行为的深度生成模型

Ye Hong, Yatao Zhang, Konrad Schindler, Martin Raubal

机构 * Institute of Cartography and Geoinformation, ETH Zurich（测绘与地理信息研究所，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Human Geography, Lund University（人类地理学系，吕勒奥大学） ； Future Resilient Systems, Singapore-ETH Centre, ETH Zurich（未来韧性系统，新加坡-苏黎世联邦理工学院，苏黎世联邦理工学院） ； Photogrammetry and Remote Sensing, ETH Zurich（摄影测量与遥感，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Geography, University College London（地理系，伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 提出基于扩散的生成框架MobilityGen，模拟多属性活动-出行序列，复现标度律、时间分配等关键模式，支持城市空间可达性和社会暴露分析。

Comments Accepted at TRC

Prompt engineering does not universally improve Large Language Model performance across clinical decision-making tasks

提示工程并不能普遍提升大型语言模型在临床决策任务中的性能

Mengdi Chai, Ali R. Zomorrodi

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

AI总结 本研究发现提示工程对LLMs在临床决策任务中的性能提升具有高度依赖模型和任务的特性，强调了定制化策略的重要性。

MiraMind: Benchmarking Reliable Mental Health Reasoning beyond Answer Accuracy

MentraSuite：面向心理健康推理与评估的训练后大语言模型

Mengxi Xiao, Kailai Yang, Pengde Zhao, Enze Zhang, Ziyan Kuang, Zhiwei Liu, Weiguang Han, Shu Liao, Lianting Huang, Guojun Xiong, Victor Gutierrez Basulto, Jinpeng Hu, Min Peng, Qianqian Xie, Sophia Ananiadou

机构 * School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） ； Center for Language and Information Research, Wuhan University（武汉大学语言信息研究中心） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） ； Mount Holyoke College（马歇尔学院） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

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

AI总结 MentraSuite通过训练后模型Mindora，提升心理健康推理的可靠性与一致性，适用于复杂的心理健康评估与诊断场景。

TempoBench: Reasoning Execution Without Causal Attribution Is Just Simulation

TempoBench：评估大语言模型中的时间因果推理

Nikolaus Holzer, William Fishell, Baishakhi Ray, Mark Santolucito

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Columbia University, Barnard College（哥伦比亚大学、巴纳德学院） 纠错

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

AI总结 提出TempoBench基准，通过合成Mealy机生成可验证的因果标签，评估LLM在时间因果推理中的表现，发现模型在最小因果归因任务上准确率低于25%，主要错误是过度指定。

LEGO-Puzzles: How Good Are MLLMs at Multi-Step Spatial Reasoning?

LEGO-Puzzles：多模态大语言模型（MLLMs）在多步骤空间推理上的表现如何？

Kexian Tang, Junyao Gao, Yanhong Zeng, Haodong Duan, Yanan Sun, Zhening Xing, Wenran Liu, Kai Chen, Kaifeng Lyu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tongji University（同济大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 该研究推出多步骤空间推理基准LEGO-Puzzles，评估29个顶尖MLLMs，发现其在基础空间推理、多步骤规划任务上远逊于人类，凸显其空间推理能力存在关键局限。

Ethical Framework for Responsible Foundational Models in Medical Imaging

医学影像领域负责任基础模型的伦理框架

Debesh Jha, Gorkem Durak, Abhijit Das, Jasmer Sanjotra, Onkar Susladkar, Suramyaa Sarkar, Ashish Rauniyar, Nikhil Kumar Tomar, Linkai Peng, Sirui Li, Koushik Biswas, Ertugrul Aktas, Elif Keles, Matthew Antalek, Zheyuan Zhang, Bin Wang, Xin Zhu, Hongyi Pan, Deniz Seyithanoglu, Alpay Medetalibeyoglu, Vanshali Sharma, Vedat Cicek, Amir A. Rahsepar, Rutger Hendrix, A. Enis Cetin, Bulent Aydogan, Mohamed Abazeed, Frank H. Miller, Rajesh N. Keswani, Hatice Savas, Sachin Jambawalikar, Daniela P. Ladner, Amir A. Borhani, Concetto Spampinato, Michael B. Wallace, Ulas Bagci

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

AI总结 本研究针对医学影像领域基础模型整合临床实践时的隐私、偏差、可解释性等伦理挑战，提出含隐私保护、偏差应对、人类监督的伦理框架，以平衡创新与医学伦理原则。

Journal ref https://www.frontiersin.org/journals/medicine/articles/10.3389/fmed.2025.1544501/full

The Impact of Demand Forecasting on Delay and Jitter in DVB-Based Beam-Hopping LEO Networks

基于DVB的波束跳变低轨卫星网络中需求预测对时延和抖动的影响

Yekta Demirci, Guillaume Mantelet, Stéphane Martel, Jean-François Frigon, Gunes Karabulut Kurt

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对基于DVB的波束跳变低轨卫星网络，评估两种需求预测方案对时延和抖动的影响，发现预测驱动的动态规划可降低时延，且优先系统可扩展性比提升预测准确性更具价值。

Comments Accepted to main track of IEEE MILCOM 2026 (National Capital Region, USA)

Environmental and Economic Implications of Artificial Intelligence Data Centers in the United States

美国人工智能数据中心的环境与经济影响

Johanna Bolaños-Zuñiga, Alberto J. Lamadrid

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究评估美国AI数据中心的环境与经济影响，发现其影响由电力等系统决定，需综合政策协调数据中心运营与资源规划以改善绩效。

Toward Intelligent Skies: Signal Processing and AI Foundations of Low-Altitude Wireless Networks

迈向智能天空：低空无线网络的信号处理与人工智能基础

Weijie Yuan, Geng Sun, Jiacheng Wang, Jun Wu, Yuanhao Cui, Jiahui Li, Wei Zhang, George K. Karagiannidis, Sumei Sun, Yonina C. Eldar

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本教程从AI与信号处理视角，全面阐述低空无线网络（LAWN）的架构基础、信号处理与AI技术，结合案例分析其融合应用，指出未来发展挑战与机遇。

Comments Invited Overview Paper in JSTSP

Model-Based Systems Engineering Framework for SysML-Driven Design of Autonomous UAVs

面向自主无人机SysML驱动设计的基于模型的系统工程框架

Deekshitha Angadi, Naveena Budda, Vikas Agarwal, Mohamed Samshad, Bharath Kumar Suryadevara, Narsimlu Kemsaram

机构 * Autonomous Robotics Systems Limited（自主机器人系统有限公司） ； University of Hyderabad（海得拉巴大学） ； Ideabytes Software India Private Limited（Ideabytes软件印度私人有限公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Akkodis AS&D GmbH（Akkodis AS&D有限公司） ； Universiti Malaya（马来亚大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种面向自主无人机SysML驱动设计的MBSE框架，以SysML为设计主干整合开发流程，将逻辑架构映射至ROS 2，通过典型任务场景示例，实现需求分配等功能，提升早期设计的可追溯性与一致性。

Comments Accepted for presentation at the 2026 International Conference on Autonomous Aerial Vehicles (ICAAV-2026), 20-21 Aug 2026, Bengaluru, India

CoInS-Net: A Continuous Position-Aware Network for Joint Medical Image Interpolation and Segmentation

CoInS-Net：用于联合医学图像插值与分割的连续位置感知网络

Yujia Sun, Ningfeng Que, Peiting Shi, Rongrong Fu, Yingying Yang, Xinhang Li, Yin Dai

机构 * College of Medicine and Biological Information Engineering, Northeastern University（东北大学医学与生物信息工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 CoInS-Net是一种联合医学图像插值与分割的连续位置感知网络，通过双向交互实现两任务相互促进，在多数据集上优于传统单任务方案，为临床医学图像分析提供可靠通用技术。

ControlRadio: Prompt-Driven Controllable Diffusion for Cross-Modal Radio Map Generation

ControlRadio：用于跨模态无线电地图生成的提示驱动可控扩散模型

Kangjun Liu, Xiying Pan, Shuhang Zhang, Xiang Xiang, Ke Chen, Yaowei Wang

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 ControlRadio是一种可控生成框架，可根据自然语言描述和环境布局生成无线电地图，在不同城市场景中精度和泛化能力领先，计算时间较传统方法减少四个数量级以上，为无线环境建模提供新范式。

Comments 17 pages, 9 figures, 8 tables

Economic Impact Assessment of Denial-of-Service and Time-Delay Attacks on Advanced Metering Infrastructure

拒绝服务攻击与时延攻击对高级量测体系的经济影响评估

Lais Oliveira Krohl, Saurav Basnet, Ioannis Zografopoulos

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文通过Mininet仿真结合DNP3协议模型，评估DoS和TDA对AMI通信的影响，发现攻击会降低网络性能、增加通信不可用率，还会导致能源需求估算不确定性，在10000台智能电表的区域部署下可造成每日最高5097美元的经济损失。

Comments IEEE North American Power Symposium (NAPS) 2026, 6 pages

DH-VLM: Dual-Horizon Cooperative Latent Reasoning for Autonomous Driving

DH-VLM：面向自动驾驶的双时域协同隐层推理框架

Ziyi Song, Chen Xia, Hang Yu, Sheng Zhou, Zhisheng Niu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出DH-VLM双时域协同隐层推理框架，结合基础设施与自车实现非对称语义协同，构建协同QA数据集支撑推理，在规划性能、通信成本等指标上优于现有方法，为协同自动驾驶提供实用鲁棒范式。

UnsDrive: Towards Robust End-to-End Autonomous Driving in Unstructured Scenes

UnsDrive：面向非结构化场景的鲁棒端到端自动驾驶

Nanxin Zeng, Ruiqi Song, Xiangyu Guo, Baiyong Ding, Yunfeng Ai

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Waytous Inc.（文远知行公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对非结构化采矿环境自动驾驶泛化差的问题，提出UnsDrive规划器，结合未知感知占用表示与流匹配规划器，引入专用损失和评分器，辅以MineLoop模拟器验证，性能优于基线。

Comments 9 pages, 4 figures, conference

Journal ref the 34th ACM International Conference on Multimedia, 2026

SHRIMP: Iterative Refinement of Robot Task Plans

SHRIMP：机器人任务计划的迭代优化

Mya Schroder, Yuna Hwang, Callie Y. Kim, Leqian Cheng, Jeffrey Li-cheng Liu, Chenchen Zheng, Xinning He, Bilge Mutlu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对协作机器人任务计划的语义歧义与透明度不足问题，提出SHRIMP系统，可通过自然语言生成分层机器人原语计划并迭代修正，经35人用户研究验证其能提升用户感知控制与机器人透明度。

Comments 11 pages, 8 figures, The 39th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST '26)

RobustDefect-LLM: Explainable and Robustness-Aware Industrial Surface Defect Classification with Decision Support and AI-Assisted Reporting

RobustDefect-LLM：具备决策支持与AI辅助报告的可解释、鲁棒性感知型工业表面缺陷分类方法

Nazlıcan Düşünmez, Halûk Gümüşkaya

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出RobustDefect-LLM框架，在NEU-DET数据集上评估四种CNN，选MobileNetV3-Large实现高准确率，结合Grad-CAM与置信度路由，集成AI辅助报告，验证了工业缺陷检测工作流的可行性。

Comments 27 pages, 11 figures, 16 tables, preprint manuscript, the source code is publicly available

Anatomically Consistent Cross-Contrast Super-Resolution of Anisotropic Brain T2w MRI

各向异性脑部T2加权MRI的解剖学一致跨对比度超分辨率

Mengqi Shen, Haicheng Wang, Meghna Trivedi, Tony J. Wang, Yuanguang Xu, Yingyan Zeng, Yading Yuan

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Columbia University Irving Medical Center（哥伦比亚大学欧文医学中心） ； Herbert Irving Comprehensive Cancer Center（赫伯特·欧文综合癌症中心） ； University of Cincinnati（辛辛那提大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出VIPP-SR框架，利用跨对比度引导实现各向异性脑部T2w MRI的超分辨率，经实验验证可提升下游分割性能，且具备跨队列泛化能力。