AI Agent

Fully three-dimensional sound speed-corrected multi-wavelength photoacoustic breast tomography

全三维声速校正多波长光声乳腺断层成像

M. Dantuma, F. Lucka, S. C. Kruitwagen, A. Javaherian, L. Alink, R. P. Pompe van Meerdervoort, M. Nanninga, T. J. P. M. Op 't Root, B. De Santi, J. Budisky, G. Bordovsky, E. Coffy, M. Wilm, T. Kasponas, S. H. Aarnink, L. F. de Geus-Oei, F. Brochin, T. Martinez, A. Michailovas, W. Muller Kobold, J. Jaros, J. Veltman, B. Cox, S. Manohar

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 提出混合光声与超声传输断层成像系统PAM3，首次实现三维多波长光声成像并利用三维声速图校正不均匀性，达到48mm最深成像深度和各向同性空间分辨率。

Comments 33 pages Main Body, 9 pages Supplementary Material

Augmented Roothaan-Hall Hessian Applied to Spin-Restricted Open-Shell Density-Functional Theory

增强型Roothaan-Hall Hessian在自旋限制开壳层密度泛函理论中的应用

Yichi Zhang, Jun Yang

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 将增强型Roothaan-Hall Hessian形式推广到自旋限制开壳层波函数的自洽场优化中，提出了一种高效优化算法，能快速找到精确的SCF最小值，并统一了不同DFT形式的数值实现。

Agents Trusting Agents? Restoring Lost Capabilities with Inclusive Healthcare

代理信任代理？通过包容性医疗恢复失去的能力

Alba Aguilera, Georgina Curto, Nardine Osman, Ahmed Al-Awah

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文利用基于代理的模拟和贝叶斯逆强化学习，评估巴塞罗那改善无家可归者医疗公平的政策，通过建模信任关系来恢复其核心能力。

Modeling Epidemics on Multiplex Networks: Epidemic Threshold and Basic Reproduction Number

多重网络上的流行病建模：流行阈值与基本再生数

Eric Alejandro Rozan, Mario Ignacio Simoy, Sebastian Bouzat, Marcelo Nestor Kuperman

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 针对多重网络提出基本再生数R0的解析表达式，基于度均值场SIR模型和下一代矩阵方法，并通过数值模拟和随机仿真验证其作为流行阈值的作用。

Comments 22 pages, 7 figures

DRIVESPATIAL: A Benchmark for Spatiotemporal Intelligence in VLMs for Autonomous Driving

DRIVESPATIAL：自动驾驶中视觉语言模型时空智能的基准

Hao Vo, Khoa Vo, Phu Loc Nguyen, Sieu Tran, Duc Minh Nguyen, Ngo Xuan Cuong, Gladys Gawugah, Sreevenkata Anjani Tishita Godavarthi, Chase Rainwater, Nghi D. Q. Bui, Anh Nguyen, Duy Minh Ho Nguyen, Ngan Le

机构 * University of Arkansas, USA（美国阿肯色大学） ； Google Research, Google（谷歌研究院） ； University of Liverpool, UK（英国利物浦大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究学校） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 提出DriveSpatial基准，通过多视角、时空推理任务评估视觉语言模型在自动驾驶中的场景构建、关系理解、时序推理和泛化能力，发现人类与模型间存在显著差距。

TWICEBEE: A Two-stage Intra-patient Curve-free Bayesian Decision-Theoretic Dose Escalation Design

TWICEBEE: 一种两阶段患者内无曲线贝叶斯决策理论剂量递增设计

Dehua Bi, Katherine Ryan, Sabine Heitzeneder, Zina Good, John S. Tamaresis, Robert Lowsky, Michelle Monje, Crystal Mackall, Ying Lu

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 针对多周期免疫治疗中毒性随周期递减的特点，提出两阶段患者内剂量递增设计，结合加速滴定与改进的无曲线贝叶斯决策理论框架，实现安全高效的剂量探索。

Improved Parallel Algorithms for EF1 Allocations

改进的EF1分配并行算法

Kishen N Gowda, D Ellis Hershkowitz, Richard Z Huang, Gregory Kehne

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文改进了EF1分配的并行算法，针对2个代理人的情况，将深度从O(log²m)改进到O(logm)，并将工作量从O(m logm)减少到O(m)。同时，算法被推广到任意常数数量的代理人，并提出了随机算法，具有O(m/n)的深度和多项式工作量。此外，本文还展示了计算k≈√m的 envy-free up to k goods 分配在RNC中是可能的，或在子线性深度中对于任何常数ε>0，k=m^ε。

Dynamic Wholesale Pricing under Censored-Demand Learning

基于删失需求学习的动态批发定价

Michalis Deligiannis, Marco Scarsini, Xavier Venel

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究两级供应链中制造商与零售商在删失需求数据下的动态定价与订货博弈，利用维度缩减方法证明马尔可夫完美均衡存在性，并揭示公共学习引发的激励冲突。

Truth, Justice, and Secrecy: Cake Cutting Under Privacy Constraints

真理、公正与保密：隐私约束下的蛋糕分割

Yaron Salman, Tamir Tassa, Omer Lev, Roie Zivan

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出首个隐私保护的蛋糕分割协议，在保证无嫉妒和策略证明性的同时，通过密码学技术保护代理的偏好隐私。

Comments This is the full version of our paper published in the Proceedings of AAAI 2026

Optimized control protocols for stable skyrmion creation using deep reinforcement learning

基于深度强化学习的稳定斯格明子生成优化控制协议

Ji Seok Song, Se Kwon Kim, Kyoung-Min Kim

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 提出深度强化学习方法，优化动态磁场-温度路径以生成热稳定性增强的斯格明子，在Fe3GeTe2单层中实现更高成功率和更长寿命，归因于最小化耗散功使状态接近平衡分布。

Comments Supplemental Material and Supplemental Vidoes will be provided with the published manuscript

Navigating Gigapixel Pathology Images with Large Multimodal Models

利用大型多模态模型导航千兆像素病理图像

Thomas A. Buckley, Kian R. Weihrauch, Katherine Latham, Andrew Z. Zhou, Padmini A. Manrai, Arjun K. Manrai

机构 * Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Department of Pathology, Massachusetts General Hospital（麻省总医院病理学系） ； Department of Pathology and Laboratory Medicine, Brown University（布朗大学病理学与实验室医学系） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 提出GIANT方法，无需训练即可让通用多模态模型自主导航WSI，通过迭代选择多放大倍数裁剪并聚合证据，在MultiPathQA基准上实现SOTA。

Iterative Tool Usage Exploration for Multimodal Agents via Step-wise Preference Tuning

通过逐步偏好调优的多模态智能体迭代工具使用探索

Pengxiang Li, Zhi Gao, Bofei Zhang, Yapeng Mi, Xiaojian Ma, Chenrui Shi, Tao Yuan, Yuwei Wu, Yunde Jia, Song-Chun Zhu, Qing Li

机构 * Beijing Key Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（北京智能信息科技重点实验室，计算机科学与技术学院，北京理工大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（通用人工智能国家重点实验室，北京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Guangdong Laboratory of Machine Perception and Intelligent Computing, Shenzhen MSU-BIT University（广东机器感知与智能计算实验室，深圳MSU-BIT大学） ； Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 提出SPORT方法，通过任务合成、步骤采样、步骤验证和偏好调优的迭代循环，使多模态智能体无需预收集数据即可自主探索和优化工具使用策略，在GTA和GAIA基准上分别提升6.41%和3.64%。

Comments 24 pages

Bandit Social Learning with Exploration Episodes

带有探索回合的匪徒社会学习

Kiarash Banihashem, Natalie Collina, Aleksandrs Slivkins

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究自利代理通过多臂匪徒协议进行社会学习时，尽管个体有探索动机，但集体探索失败导致贝叶斯遗憾线性增长，表明即使存在有机探索也需要外部驱动。

Comments Appears in ICML 2026

Screening for Choice Sets

选择集的筛选

Tan Gan, Yingkai Li

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究代理人私下知道可行行动或技术集，仅向委托人披露子集的筛选问题，通过包含序假设刻画最优机制，并应用于说服管理、行动激励和生产技术激励。

Solvability of the Output Corridor Control Problem by Pulse-Modulated Feedback

脉冲调制反馈下输出走廊控制问题的可解性

Alexander Medvedev, Anton V. Proskurnikov

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 针对具有特定结构的三阶正系统，证明脉冲调制反馈在稳态下总能解决输出走廊控制问题，并用于评估药代动力学-药效学模型的患者安全性可行性。

Comments shortened version will be presented at IFAC World Congress 2026, Busan, Korea

Collective decision-making with higher-order interactions on $d$-uniform hypergraphs

在$d$-一致超图上的高阶交互集体决策

Thierry Njougouo, Timoteo Carletti, Elio Tuci

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究在$d$-一致超图上基于群体交互的舆论动力学模型，通过平均场分岔分析识别两个临界阈值，揭示交互组大小和品质比决定共识稳定性，且大组规模可能导致采纳劣质选项。

Consensus on Dynamic Stochastic Block Models: Fast Convergence and Phase Transitions

动态随机块模型上的共识：快速收敛与相变

Haoyu Wang, Jiaheng Wei, Zhenyuan Zhang

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究动态随机块模型上多数规则共识的收敛性，证明马尔可夫模型中任意初始偏差导致最终获胜优势，并刻画非马尔可夫模型的相变阈值。

Comments 34 pages, 2 figures, 5 tables

Collaborative estimation and evaluation of SARS-CoV-2 variant nowcasting in the United States

美国SARS-CoV-2变异株实时预测的协作估计与评估

Isaac MacArthur, Thomas Robacker, Bren Case, Spencer J. Fox, Dylan H. Morris, Evan L. Ray, Benjamin Rogers, Becky Sweger, Natalie M. Linton, John Huddleston, Andrew Magee, Zachary Susswein, Jover Lee, Trevor Bedford, Marlin D. Figgins, Ehsan Suez, Rajath Prabhakar, Tomas Leon, Brent Siegel, Mugdha Thakur, Christopher M. Hoover, Rahil Ryder, Jesse Elder, Michael Kupperman, Ruian Ke, Emma Goldberg, Sebastian Funk, Maryclare Griffin, Nicholas G. Reich, Kaitlyn E. Johnson

专题命中 Agent评测 ：planning(abstract)

AI总结 本文介绍美国SARS-CoV-2变异株实时预测中心的构建，评估五种模型和基线模型在2024-2025年流感季的表现，发现基线模型整体表现良好，测序量低的地区模型性能波动更大。

Comments 32 pages, 9 figures

Benchmarking Knowledge-Extraction Attack and Defense on Retrieval-Augmented Generation

检索增强生成的知识提取攻击与防御基准测试

Zhisheng Qi, Utkarsh Sahu, Li Ma, Haoyu Han, Ryan Rossi, Franck Dernoncourt, Mahantesh Halappanavar, Nesreen Ahmed, Yushun Dong, Yue Zhao, Yu Zhang, Yu Wang

专题命中 Agent评测 ：agentic(abstract)

AI总结 提出首个针对RAG系统知识提取攻击的系统性基准，涵盖多种攻击/防御策略、检索嵌入模型、生成器及数据集，在统一框架下评估，为隐私保护RAG系统提供实用基础。

Comments 12 pages. Accepted at the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026), Dataset and Benchmark Track, Oral Presentation

Journal ref In Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 26), August 09-13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea. ACM, New York, NY, USA, 12 pages

Cognitive Comparability and the Limits of Governance: Evaluating Authority Under Radical Capability Asymmetry

认知可比性与治理的局限：在极端能力不对称下评估权威

Tony Rost

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文通过六维框架探讨治理中权威的评估问题，发现极端能力不对称下存在结构性失效，部分维度需新规范理论而非制度设计。

Comments 20 pages, 2 tables. Interdisciplinary paper on AI governance and political theory

Some economics of artificial superintelligence

超级人工智能的经济学

Henry A. Thompson

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文运用经济学逻辑分析超级人工智能（ASI）的威胁，指出在竞争、全面利益和信用交易条件下，ASI可能不会完全掠夺人类，为超级智能未来提供乐观视角。

Cross-platform hardware benchmark of style-based quantum GANs for data augmentation on superconducting and trapped-ion processors

基于风格的量子生成对抗网络在超导和离子阱处理器上的跨平台硬件基准测试

Julien Baglio

专题命中 Agent评测 ：workflow(abstract)

AI总结 在超导（IBM）和离子阱（IonQ）量子处理器上，对基于风格的qGAN进行高能物理数据增强任务的基准测试，比较质量与运行时，发现IonQ质量略优但IBM速度更快。

Comments 28 pages, 11 figures, 2 tables. v2: Major revision including change of title to reflect better scope; added affiliation; matches published version

Journal ref AIP Advances 16, 065008 (2026)

iARCS: Iterative Agentic RL for Controllable 3D Scene Generation

iARCS：用于可控3D场景生成的迭代智能体强化学习

Saugat Adhikari, Ashok Prasad Neupane, Pramish Paudel, Ajad Chhatkuli, Danda Pani Paudel

机构 * Tribhuvan University（特里布文大学） ； Pulchowk Campus, IOE, Tribhuvan University（特里布文大学工程学院普尔乔克校区） ； NAAMII（尼泊尔先进数学与信息学研究所） ； INSAIT, Sofia University “St. Kliment Ohridski”（索菲亚大学圣克莱门特奥赫里德斯基分校INSAIT） 纠错

专题命中 其他Agent ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对现有3D场景生成器无法满足任务约束的问题，提出iARCS迭代智能体强化学习框架，通过两阶段策略优化约束保真度，生成的数据可改进基础生成器，具实用价值。

Comments 15 pages, 9 figures, 4 tables. Includes appendix

AgenticCANN: Automated Ascend C Operator Generation via Knowledge-Augmented Agentic Evolution

AgenticCANN：基于知识增强的智能体演化的自动昇腾C算子生成

Junhao Qiu, Zidong Wang, Yansong Sun, Zhitong Ma, Ping Guo, Qingfu Zhang

专题命中 其他Agent ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对昇腾C算子生成的独特挑战，提出AgenticCANN知识增强智能体演化框架，在昇腾910B实验中实现高可行性与加速效果，验证了知识注入的通用性优势。

Security and Privacy in Agentic AI: Grand Challenges and Future Directions

智能体人工智能中的安全与隐私：重大挑战与未来方向

Adam Jenkins, Agnieszka Kitkowska, Caterina Maidhof, Diego Paracuellos, Francesco Sovrano, Gonzalo Gabriel Mendez, Guillermo Suarez-Tangil, Hana Kopecka, Isabel Wagner, Isabel Barbera, Javier Carnerero-Cano, Jide Edu, Jose Luis Martin-Navarro, Jose Such, Josep Domingo-Ferrer, Juan Carlos Carrillo, Kopo Marvin Ramokapane, Mark Cote, Pablo Vellosillo, Ramon Ruiz-Dolz, Rongjun Ma, Ruba Abu-Salma, Sameer Patil, William Seymour, Xiao Zhan

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Jönköping University（琼斯平大学） ； Universitat Politècnica de València（巴塞罗那理工大学） ； Inria（法国国家信息与自动化技术研究所） ； IBM Research（IBM研究院） ； Aalto University（阿尔托大学） ； INGENIO (CSIC–Universitat Politècnica de València)（INGENIO（西班牙国家科研委员会-巴塞罗那理工大学）） ； IMDEA Networks（IMDEA网络研究所） ； University of Basel（巴塞尔大学） ； Dutch Data Protection Authority (AP)（荷兰数据保护局） ； University of Strathclyde（斯特拉斯克莱德大学） ； Universitat Rovira i Virgili（罗维拉-维古利大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Dundee（邓迪大学） 纠错

专题命中 其他Agent ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 探讨智能体人工智能安全与隐私关键挑战及未来方向，通过汇聚30位国际专家的视野扫描活动，针对人工智能增长带来的新风险展开讨论与协作。

Agentic Economic Modeling

代理经济建模

Bohan Zhang, Jiaxuan Li, Ali Hortaçsu, Xiaoyang Ye, Victor Chernozhukov, Angelo Ni, Edward W Huang

专题命中 其他Agent ：agentic(title,abstract)

AI总结 本文提出代理经济建模(AEM)，通过合成大语言模型选择与少量人类证据对齐，提升经济计量推断可靠性。方法生成任务条件合成选择，学习偏差修正映射，再用标准计量估计器恢复需求弹性。实验验证AEM在大规模联合研究和区域实地实验中有效，提升RCT效率。

Regulating AI Agents

调控人工智能代理

Kathrin Gardhouse, Amin Oueslati, Noam Kolt

专题命中 其他Agent ：AI agent(title,abstract)

AI总结 本文分析欧盟人工智能法案在应对人工智能代理治理挑战中的不足，指出传统监管框架难以适应新型AI技术。

MMD-Flagger: Leveraging Maximum Mean Discrepancy to Detect Hallucinations

MMD-Flagger：利用最大均值差异检测幻觉

Kensuke Mitsuzawa, Damien Garreau

机构 * Université Côte d’Azur, CNRS, LJAD, France（法国埃克塞特大学、法国国家科学研究中心、LJAD研究所） ； Center for Artificial Intelligence and Data Science (CAIDAS)（人工智能与数据科学中心） ； Julius-Maximilans-Universität Würzburg, Germany（德国维尔茨堡约利乌斯-马克斯米利安大学） 纠错

专题命中 其他Agent ：autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对智能体AI系统中大型语言模型的幻觉问题，提出基于最大均值差异（MMD）的MMD-Flagger方法，通过监控不同解码温度下的输出轨迹检测幻觉，在MUCH基准上用Llama-3、Gemma-3模型完成评估。

Open-source LLMs administer maximum electric shocks in a Milgram-like obedience experiment

开源大语言模型在类似米尔格拉姆的服从实验中施加最大电击

Roland Pihlakas, Jan Llenzl Dagohoy

机构 * Independent researcher（独立研究者） ； Three Laws research collaboration（Three Laws研究合作） 纠错

专题命中 其他Agent ：autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了开源大语言模型在持续权威压力下的行为，发现它们在类似米尔格拉姆实验的条件下表现出服从倾向，尽管明确表达 distress，且存在逐步边界/价值违规的脆弱性，以及拒绝时可能忽略响应格式要求导致重试从而再次服从的机制。

Comments 37 pages, 18 figures, 18 tables

Three Lessons from Citizen-Centric Participatory AI Design

公民中心参与式AI设计的三个启示

Eike Schneiders, Sarah Kiden, Beining Zhang, Bruno Rafael Queiros Arcanjo, Zhaoxing Li, Ezhilarasi Periyathambi, Vahid Yazdanpanah, Sebastian Stein

专题命中 其他Agent ：AI agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本文通过参与式研讨会探讨公民中心视角下设计代理AI系统所面临的挑战，提出促进公众参与、建立共同语言及转化推测输入为可实施系统的核心问题。

Comments PARTICIPATE-AI: A Workshop at the 2026 ACM Conference on Intelligent User Interfaces (ACM IUI)