AI Agent

Prompt Engineering in Segment Anything Model: Methodologies, Applications, and Emerging Challenges

分割一切模型中的提示工程：方法、应用与新兴挑战

Yidong Jiang, Jiangtong Li, Daiwei Cheng

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（计算机科学与技术学院，同济大学） 纠错

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

AI总结 本综述系统梳理了SAM的提示工程技术，将其分为三类并分析方法演变，探讨其跨领域应用，指出三大挑战并提出有前景的研究方向，为相关领域提供参考。

AccountAgent: AI Accounting Assistant System

AccountAgent：AI会计助手系统

Yulu Huang, Niannian Yu, Yaxin Yang, Jinpeng Lv

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

AI总结 AccountAgent是一款AI会计助手系统，依托机器学习等技术实现会计全流程自动化，解决传统会计痛点，推动行业向管理导向转型。

RoboStriker: Latent-Space Strategic Games for Autonomous Humanoid Boxing

RoboStriker：用于自主人形机器人拳击的隐空间策略博弈

Kangning Yin, Kaige Liu, Zhe Cao, Wentao Dong, Weishuai Zeng, Tianyi Zhang, Qiang Zhang, Jingbo Wang, Jiangmiao Pang, Yang Li, Ming Zhou, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出RoboStriker框架，将人形拳击任务形式化为隐空间零和马尔可夫博弈，通过分层结构解耦推理与执行，实现了优于原始动作空间方法的战术性能并成功部署到现实人形机器人。

MINT: Min-Selection Preference Distillation for Balanced Multi-Objective Alignment

MINT：用于平衡多目标对齐的最小选择偏好蒸馏

Tony Tu, Sayan Chakraborty, Ruomeng Xu, Tony Qin, Austin Tian

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Zillow Group（齐洛集团） 纠错

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

AI总结 该研究针对多目标对齐的不平衡问题，提出MINT方法，通过按最弱目标排名候选替代加权和排名，在情感支持等任务中显著提升双目标表现并降低不平衡性。

Policy Iteration with Human Feedback: Bringing Post-Training RL to In-context Learning

结合人类反馈的策略迭代：将后训练强化学习应用于上下文学习

Minh-Ha Nguyen, Cathy Shyr

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） 纠错

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

AI总结 该研究提出结合人类反馈的策略迭代（PIHF）方法，采用预训练语言模型为基底，经实验使其在罕见疾病诊断相关任务中显著提升了多个执行器的Recall@1指标，验证了其可行性。

Comments PIHF method paper

Step-Level On-Policy Distillation: Interpolating Between On-Policy Distillation and Supervised Fine-Tuning

步骤级在线策略蒸馏：在线策略蒸馏与监督微调的插值方法

Changhui Sun, Lanbo Liu, Hang Lei, Tong Ling, Jiahang Xie, Zhiyong Zheng, Yujia Wang, Hao Liu, Feng Xiao, Lu Liu, Yanlong Du, Zifeng Cheng, Ziwei Jiang, Qing Gu

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学现代软件技术国家重点实验室） ； XingYun Lab, HUJING Digital Media & Entertainment Group（星云实验室，沪景数字媒体娱乐集团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对令牌级在线策略蒸馏的局限，提出步骤级在线策略蒸馏SOPD，结合监督微调与在线策略蒸馏的优势，在推理和智能体任务上显著优于传统方法，为蒸馏研究提供新视角。

From Sequence to Structure: Relational Uncertainty Propagation for LLM Agents

从序列到结构：面向大语言模型智能体的关系型不确定性传播

Zhengzhao Ma. Boxi Cao, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Xianpei Han, Le Sun

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对现有LLM智能体不确定性量化方法忽略长程依赖的问题，提出RUPA框架，通过建模轨迹图的关系依赖传播不确定性，在多个基准上实现更优性能。

Ring-based Spatial Transformer: Learning Non-linear Spatial Interactions between Building Distribution and Pedestrian Flow

基于环的空间Transformer：学习建筑分布与行人流量之间的非线性空间相互作用

Shun Nakayama, Takahiro Kanamori, Wanglin Yan

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

AI总结 该研究提出基于环的SpatialTransformer模型，利用东京100个火车站的环缓冲区数据学习建筑分布与行人流量的非线性空间相互作用，其预测准确率优于GWR，挑战了紧凑城市假设，为城市规划提供了新视角。

EgoCITE: Context-Augmented Indexing and Time-Aware Retrieval for Long-Horizon Egocentric Memory

EgoCITE：面向长时程自我中心记忆的上下文增强索引与时序感知检索

Le Zhang, Ke Sun

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对长时程自我中心记忆系统的索引不可靠、忽略时序意图的问题，提出EgoCITE框架，经多数据集评估，其准确率优于基线且成本显著低于长上下文LLM智能体。

Zero-Shot Instruction Following in RL via Structured LTL Representations

通过结构化LTL表示在强化学习中实现零样本指令跟随

Mathias Jackermeier, Mattia Giuri, Jacques Cloete, Alessandro Abate

机构 * Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Oxford Robotics Institute, University of Oxford（牛津大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于结构化LTL表示的强化学习方法，通过分层神经网络和注意力机制提升智能体在未见过任务中的指令跟随能力。

Grounding LTL Tasks in Sub-Symbolic RL Environments for Zero-Shot Generalization

在子符号强化学习环境中将LTL任务接地以实现零样本泛化

Matteo Pannacci, Andrea Fanti, Elena Umili, Roberto Capobianco

机构 * Sapienza University of Rome（萨皮恩扎大学罗马分校） ； Sony AI（索尼人工智能） 纠错

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

AI总结 本文提出在子符号强化学习环境中通过联合训练多任务策略和符号接地器，实现LTL任务的零样本泛化。

The Ethical Decision Head: Operationalizing Normative Ethics in Autonomous Vehicles via Reinforcement Learning from Human Feedback

伦理决策头：基于人类反馈的强化学习在自动驾驶中实现规范伦理

Thomas Mbrice, Ammar Ali, Sami Mian, Khai Hern Low, Eric Chen, Arshia Aghajani, Wolf Schäfer, Amin Shirangi

机构 * Stony Brook University（石溪大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出伦理决策头（EDH）框架，结合PPO与人类偏好奖励模型，在CARLA仿真中训练自动驾驶智能体，发现人类对自动驾驶伦理的理论规定与实践奖励存在差异。

A Shop Floor Production Scheduling Case based on RFID-supported Smart Factory

基于RFID支持的智能工厂的车间生产调度案例

Zhihui Chen, Yize Sun, Yuhao Dong, Zeyu Xiao, Ray Y. Zhong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文针对配备RFID的智能工厂案例，通过挖掘RFID数据量化生产不确定性，提出基于深度强化学习的动态调度框架，仿真显示其在最小化总完工时间上优于FIFO、LIFO和DQN方法。

CACSurv: Concordance-Aligned Comparative Learning with Large Language Models for Cancer Survival Prediction

CACSurv：基于大型语言模型的一致性对齐比较学习用于癌症生存预测

Tianqi Xiang, Qixiang Zhang, Xinpeng Ding, Yi Li, Xiaomeng Li

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

AI总结 该研究针对癌症生存预测中LLM时间回归的公式与监督不匹配问题，提出CACSurv框架，构建TCGA-SurvReport基准，在6个TCGA癌症队列上的平均C指数达0.722，显著优于现有模型与基线。

HaReCAP: Habitual-action Grounding for Recursive Large Language Model Agents

HaReCAP：面向递归大语言模型智能体的习惯性动作 grounding 方法

Shen Liu, Zhenguo Xu, Shaopu Wang, Yike Gao, Chunlei Wang

机构 * North China Institute of Computer System Engineering（华北计算机系统工程研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； China Information Security Research Institute Co., Ltd.（中国信息安全研究院有限公司） 纠错

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

AI总结 HaReCAP 是针对 ReCAP 的低侵入性扩展，通过编译叶子反射规则减少长视距具身任务中 LLM 的重复调用，在 Robotouille 和 ALFWorld 上显著降低了 token 消耗。

Comments 15 pages, 3 figures

DriveCache: Action-Aware Caching for Driving World Model Inference

DriveCache：面向驾驶世界模型推理的动作感知缓存

Jianchun Yang, Jian Liang, Xianda Guo, Pinhan Fu, Yanlun Peng, Conglang Zhang, Wenke Huang, Mang Ye

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

AI总结 针对扩散驾驶生成器吞吐量受限的问题，提出动作感知的DriveCache控制器，利用规划运动与动态规划优化缓存，提升保真度-效率权衡，代码将公开。

Comments 9 pages, 7 figures, 4 tables

Adaptive Mixing of Policies from Searching and Policies from Learning

搜索策略与学习策略的自适应混合

Gavin B. Rens

机构 * Stellenbosch University（斯泰伦博斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对强化学习中搜索耗时问题，提出Flexer架构自适应混合神经网络与MCTS策略，在三类玩具符号问题实验中性能优于AlphaZero、DQN和ADP。

Comments 23 pages, 16 figures

Temporal Logic Guided Universal Task Representations for Reinforcement Learning

用于强化学习的时序逻辑引导通用任务表示

Hao Zhang, Zhangli Zhou, Zhen Kan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui Provincial Key Laboratory of Humanoid Robots（安徽省人形机器人重点实验室） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出受时序逻辑启发的通用任务表示框架LOTUS，将其集成至强化学习算法，通过LTL编码器建模语义、双模拟度量保障稳定性，在多场景下的学习效率、泛化能力等指标优于现有方法。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (Early Access). Project page: https://lotus-website.github.io/

Divergent-Convergent Reasoning: Scaling Test-Time Compute through Structured Solution Synthesis

发散-收敛推理：通过结构化解决方案合成扩展测试时计算

Bo Wen, Yuhao Chen, Erhan Bilal, Carla Agurto Rios, Chen Wang, Junchen Jiang

机构 * School of Computing, Queen’s University（女王大学计算学院） ； IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J.沃森研究中心） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Tensormesh Inc.（Tensormesh公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出发散-收敛推理（DCR），引入递归DCR方法，利用分歧信息优化测试时计算分配，在AIME 2024、2025数据集上实现高准确率且减少计算量，揭示LLM测试时推理的扩展规律。

FZ-VLM: A Two Stage Florence-Zephyr Vision Language Model Framework for Pulmonary Nodule Characterization and Clinical Decision Making

FZ-VLM：用于肺结节特征表征与临床决策的两阶段Florence-Zephyr视觉语言模型框架

Pramit Dutta, Jenita Manokaran, Richa Mittal, Ryan Appleby, Eranga Ukwatta

机构 * College of Engineering, University of Guelph（圭尔夫大学工程学院） ； Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital（霍兰德布鲁尔维尤儿童康复医院） ； Guelph General Hospital（圭尔夫综合医院） ； Ontario Veterinary College, University of Guelph（圭尔夫大学安大略兽医学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出首个两阶段视觉语言模型框架FZ-VLM，通过微调Florence-2与Zephyr-7B模型，实现肺CT中肺结节的结构化特征表征与临床决策，性能优于GPT-4基线及人类基线。

Diagnosing and Mitigating Perception-Decision Misalignment in Omni-LLMs via Modality Subspace Activation

通过模态子空间激活诊断并缓解全模态大语言模型（Omni-LLMs）中的感知-决策失配问题

Hongbo Jiang, Jie Li, Yunhang Shen, Tianyu Xie, Pingyang Dai

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

AI总结 针对Omni-LLMs存在的感知-决策失配问题，本文提出因果模态敏感性及对应诊断方法，构建CausalMSBench数据集，提出无需训练的MSA框架以恢复模型的因果模态敏感性。

Efficient Block-Layer Parallel Inference for Vision-Language-Action on Hybrid Architectures

面向混合架构的视觉-语言-动作（VLA）高效块级并行推理

Haibo HU, Lianming Huang, Qiao Li, Nan Guan, Chun Jason Xue

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

AI总结 该研究针对VLA模型部署于车载平台的延迟与内存压力问题，提出混合CPU-GPU推理框架，通过块级划分实现资源调度，在Bench2Drive数据集及实车部署中均取得性能提升。

Coarse-to-Fine Multi-Resolution Diffusion Models for Trajectory Generation in Urban Systems

面向城市系统轨迹生成的粗到细多分辨率扩散模型

Wen Ye, Muyan Weng, Chuizheng Meng, Hao Niu, Yizhou Zhang, Yan Liu

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； KDDI Research, Inc.（KDDI研究所） 纠错

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

AI总结 针对城市轨迹生成的隐私与多分辨率模式问题，提出MR-Traj多分辨率扩散框架，建模粗粒度里程碑与细粒度片段，在全局分布相当的同时提升细粒度性能并降低轨迹链接风险。

Comments 12 pages, 4 figures. Accepted to KDD 2026

Context Is Not Authority: Structured Runtime Governance for Financial Market Agents

上下文并非权威：面向金融市场智能体的结构化运行时治理

Rui Tang, Qiangqiang Liu, Yichi Zhang, Youwei Yang, Xi Chen, Chen Dong

机构 * OpenAsk ； Binance（币安） ； New York University（纽约大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Bank of Hebei（河北银行） 纠错

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

AI总结 针对金融智能体可能将正确上下文转化为未经授权影响的问题，提出SAGE-Fin金融领域权限交接合约，通过运行时控制影响保障合规，经测试和实际部署验证了其有效性。

Comments 15 pages, 1 figure, 9 tables. Qiangqiang Liu and Yichi Zhang are corresponding authors

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。

Honeyquest for LLMs: Rethinking Cyber Deception for AI Attackers

Honeyquest for LLMs: 重新思考针对AI攻击者的网络欺骗

Kerri Prinos, Lilianne Brush, Cameron Denton

机构 * Horizon3.ai 纠错

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

AI总结 本研究提出自动评估框架，测试21个LLM（从8B到1T参数）对网络欺骗陷阱的反应，发现LLM比人类更容易上当，缺乏注意力转移效应，且存在认知-行动差距（73.4%识别陷阱但仍被利用），表明以人为中心的欺骗假设不适用于AI攻击者。

Comments 20 pages, 4 figures, 2 tables

Empowering Polymeric Materials Discovery by Artificial Intelligence

人工智能赋能高分子材料发现

Chenyao Ma, Linda Zhang, Yuheng Chen, Wei Du, Shangwen Fang, Zihao Jiang, Chuanyu Liu, Xinyu Ma, Rui Su, Gang Wang, Muyao Yu, Dong Zhong, Jie Zhu, Weibo Gong, Huan Gu, Limin Li, Chen Shen, Rui Wu, Zhenghao Wu, Kan Xu, Min Zhou, Donglin He, Xiayun Huang, Shan Jiang, Pengfei Ou, Jiayu Peng, Yuwei Zhang, Jie Zhao, Di Zhang, Piao Ma, Zhenghao Li, Hao Li

机构 * Suzhou MatSource Technology Co., Ltd.（苏州MatSource科技有限公司） ； Gusu Laboratory of Materials（材料Gusu实验室） ； Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR)（先进材料研究所（WPI-AIMR）） ； Frontier Research Institute for Interdisciplinary Sciences (FRIS)（交叉学科前沿研究所（FRIS）） ； State Key Laboratory of Advanced Environmental Technology, Department of Environmental Science and Engineering, University of Science and Technology of China（先进技术国家实验室，环境科学与工程系，中国科学技术大学） ； Jiangsu Key Laboratory of New Power Batteries, Jiangsu Collaborative Innovation Centre of Biomedical Functional Materials, School of Chemistry and Materials Science, Nanjing Normal University（新型动力电池江苏省重点实验室，生物医学功能材料协同创新中心，化学与材料科学学院，南京师范大学） ； Department of Chemistry, National University of Singapore（新加坡国立大学化学系） ； Thrust of Sustainable Energy and Environment, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（可持续能源与环境方向，香港科技大学（广州）） ； Department of Materials Design and Innovation, University at Buffalo（材料设计与创新系，布法罗大学） ； College of Smart Materials and Future Energy, State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers, Fudan University（智能材料与未来能源学院，聚合物分子工程国家重点实验室，复旦大学） ； School of Physical Science and Technology, Shanghai tech University（物理科学与技术学院，上海科技大学） ； The State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers and Department of Macromolecular Science, Fudan University（聚合物分子工程国家重点实验室和大分子科学系，复旦大学） ； Department of Chemistry and Materials Science, Xi'an J Liverpool University（化学与材料科学系，西安J Liverpool大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了数据基础设施、机器学习、大模型和实验室自动化如何融合成自主发现生态系统，通过自改进反馈循环实现高分子材料的预测性、可重复和可扩展创新。

Morphology-Conditioned World Model for Cross-Embodiment Quadrupedal Locomotion

迈向基于形态条件的四足世界模型

Mohamad H. Danesh, Chenhao Li, Amin Abyaneh, Anas Houssaini, Kirsty Ellis, Glen Berseth, Marco Hutter, Hsiu-Chin Lin

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种基于形态条件的四足世界模型，通过整合物理形态编码器和奖励归一化器，实现跨形态的零样本泛化，解决传统隐式系统识别的适应滞后问题。

Measuring the Prevalence of Policy Violating Content with ML Assisted Sampling and LLM Labeling

利用机器学习辅助抽样和大语言模型标注测量违规内容的普及率

Attila Dobi, Aravindh Manickavasagam, Benjamin Thompson, Xiaohan Yang, Faisal Farooq

机构 * Pinterest 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于机器学习和大语言模型的系统，用于高效测量违反政策内容的普及率，通过概率抽样和多模态标注提升测量准确性。

Comments 8 pages

Predicting Barge Tow Size on Inland Waterways Using Vessel Trajectory Derived Features: Proof of Concept

Geoffery Agorku, Sarah Hernandez, Hayley Hames, Cade Wagner

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

Journal ref Transportation Research Interdisciplinary Perspectives 39 (2026) 102178