AI Agent

System-Aware Adaptive CSI Feedback via RL-Guided Autoencoder Switching in Multi-User MIMO System

多用户MIMO系统中基于RL引导的自动编码器切换的系统感知自适应CSI反馈

Maryam Ansarifard, Mohit K. Sharma, George Exarchakos, Kishor C. Joshi

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 针对mMIMO系统中信道状态信息反馈问题，提出基于强化学习驱动控制框架，在预训练多速率自动编码器组上运行，依信道条件和性能指标选压缩率，引入系统感知奖励公式，相比传统方案提升频谱和反馈效率，降低反馈成本等。

ParkingTwin: Training-Free Streaming 3D Reconstruction for Parking-Lot Digital Twins

ParkingTwin: 无需训练的实时停车区三维重建

Xinhao Liu, Yu Wang, Xiansheng Guo, Gordon Owusu Boateng, Yu Cao, Haonan Si, Xingchen Guo, Nirwan Ansari

机构 * School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（信息与通信工程学院，电子科学与技术大学） ； Department of Communications and Networking, Xi'an Jiaotong-Liverpool University（通信与网络系，西安交通大学利物浦大学） ； School of Electrical Engineering, Hebei University of Technology（电气工程学院，河北工业大学） ； Advanced Networking Lab., Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology（高级网络实验室，电气与计算机工程系，新泽西理工学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 ParkingTwin通过无需训练的轻量级系统实现停车区实时三维重建，利用OSM拓扑生成一致TSDF，实时过滤动态遮挡，并在CIELAB中鲁棒融合光照，提升重建精度和效率。

Comments 35 pages, 10 figures. Submitted to ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Under review

Journal ref ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 240 (2026) 114-129

Reflection-Satisfaction Tradeoff: Investigating Impact of Reflection on Student Engagement with AI-Generated Programming Hints

反思与满足度的权衡：探讨反思对学生成就AI生成编程提示的影响

Heeryung Choi, Tung Phung, Mengyan Wu, Adish Singla, Christopher Brooks

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 本研究探讨了反思提示对学生成就AI生成编程提示的影响，发现反思质量与提示满意度呈负相关，强调需重新考虑AI在教育中的训练和评估方法。

Comments Preprint

Local Global Games and Network Common Learning

局部全局博弈与网络共同学习

Olga Rospuskova, Omer Tamuz, Jake Zhang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对全局博弈提出网络共同学习概念，发现其在二维网格等网络中可实现，在直线等存在信息瓶颈的网络中无法实现，均衡中仅安全行动留存。

PROPEL: A Memory-Driven, Adaptive Vector-Flow-Field Router with Process-Aware Waveguide Generation for Large-Scale Photonic Integrated Circuits

PROPEL：面向大规模光子集成芯片的内存驱动、自适应矢量流场路由器及工艺感知波导生成技术

A Abdur Rahman Akib, Eunso Shin, Jonathan Rogers, Jonathan Wierer, Stanley Cheung

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 PROPEL是面向大规模PIC的内存驱动自适应矢量流场路由框架，可处理多类约束，在多数无源路由案例中速度领先，还支持多种高级功能以应对异构布局需求。

Conditioning-Depth Diagnostics for Hidden Memory in Temporal Causal Discovery

基于马尔可夫性的条件深度诊断：观测数据集中的隐藏混杂

S. A. Adedayo

专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)

AI总结 通过分析推断因果图随条件深度变化的稳定性，提出一种诊断隐藏混杂的模型检查工具。

MusicWeaver: Programmable Long-Form Music Generation with Provably Local Editing

MusicWeaver: 作曲家风格的结构编辑与分钟级连贯音乐生成

Xuanchen Wang, Heng Wang, Weidong Cai

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 MusicWeaver通过结构化计划和全局-局部扩散变换器实现作曲家风格的音乐生成与编辑，具备分钟级连贯性和高保真度。

Comments 15 pages, 3 figures

NELSSA: A GPU-PNM Heterogeneous System for Mixed-Length LLM Serving via Length-based Request Placement

NELSSA：一种基于GPU-PNM异构系统的LLM混合长度服务框架，通过基于长度的请求放置实现

Sookyung Choi, Seungyong Lee, Kangkyu Park, Yunseo Chun, Junseok Lee, Hyeongseok Gwak, Myunghyun Rhee, Euiseok Kim, Donguk Moon, Kwangsik Shin, Guseul Heo, Youngpyo Joo, Hoshik Kim, Jongse Park

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)

AI总结 NELSSA是集成GPU与PNM加速器的LLM服务系统，通过基于长度的请求放置处理混合长度工作负载，解码吞吐量最高提升5.5倍，P99延迟最高降低15倍，为LLM基础设施提供新范式。

Comments 14 pages, 19 figures. Accepted to the 59th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO 2026)

Settling the Optimal Exponent Relating Sumsets and Difference Sets

确定与和集及差集相关的最优指数

Haowei Lin, Shanda Li

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 该研究解决了阿贝尔群有限子集的和差不等式中指数最优性的公开问题，构造集族证明第一个不等式的指数1/2最优，相关工作借助AI智能体Hyra完成。

Scalable Dynamic Optimal Transport via Distributed Linearized ADMM

基于分布式线性化交替方向乘子法的可扩展动态最优传输

Hari Dahal, Rongjie Lai, Yangyang Xu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文针对动态最优传输数值求解的不稳定与内存开销大问题，提出结合线性化交替方向乘子法的重构方案与分布式变量划分方法，通过实验验证了方法的稳定性、鲁棒性与可扩展性。

The Art of of Resilient Substation Design for 500 Year Storm Events Current State of the Art and Challenges for Floodplain Management and Infrastructure Hardening

面向500年一遇风暴事件的弹性变电站设计：洪泛区管理与基础设施加固的现状与挑战

Chinmay Shetty, Soham Ghosh

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一个综合工程框架，通过场地抬升、土壤稳定、铰接式混凝土块护坡和绿色基础设施，提升变电站对500年一遇洪水事件的弹性，降低生命周期成本。

Comments 18 pages, 6 figures, 6 tables

Interactive Alignment

交互式对齐

Sylvain Chassang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究交互式主体与人类福祉的长期对齐问题，采用人工智能主体模拟和进化博弈论框架两种方法，结果显示进化博弈论可近似宪法主体经济动态，实用规范执行能更有效维持长期对齐。

Comments 53 pages, 18 Figures, 3 tables

Memory for Attention: Language-Conditioned Re-Perception with a Vision--Language--Motion Map

注意力的记忆：通过视觉-语言-运动地图进行语言条件下的重新感知

Dibyendu Ghosh

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 研究携带行为注释地图的机器人的规划问题，通过将重新感知视为注意力决策，利用持久地图的记忆实现资源分配优化，在语言条件任务中表现出色，证明地图能指导机器人关注重点，而非空间导航。

Isolated but Exposed: Persistence-Based Memory Extraction Attack on LLM Agents

孤立但暴露：基于持久性的大语言模型智能体内存提取攻击

Xinyu Gao, Wenyu Chen, Xiangtao Meng, Li Wang, Chuanchao Zang, Jianing Wang, Zheng Li, Shanqing Guo

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究基于大语言模型的智能体内存提取攻击，提出SPORE攻击方法，通过解耦对抗命令与检索锚点、优化覆盖空间及持久化有效载荷，突破内存隔离，实现高提取率，揭示仅靠内存隔离不足，需重审工具端信任边界。

Major-Minor LQ Mean Field Games with Erroneous Initial Information: Distributed Error Estimation and Strategy Modification

具有错误初始信息的主次线性二次平均场博弈：分布式误差估计与策略修正

Yuxin Jin, Haotian Wang, Wang Yao, Xiao Zhang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究具有错误初始信息的主次线性二次平均场博弈，通过构建最大似然估计器识别误差，提出基于估计的策略修正，刻画估计误差，表明主要智能体估计精度取决于观测到的次要智能体数量，数值结果验证了方法。

A quantum model of opinion dynamics on networks

网络上的意见动力学量子模型

Weiqi Chu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 提出基于密度矩阵的量子意见动力学模型，通过非对易算符解释认知矛盾与顺序效应，并识别量子相干性等非经典量，在乘积态近似下退化为经典Friedkin-Johnsen模型。

Comments 19 pages, 7 figures

Type-Specific Wages as a Distributional Buffer in TANK

当再分配成为状态变量：具有类型特异粘性工资的货币-财政稳定化

Kenji Miyazaki

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了在工资合同类型特异的情况下，再分配作为状态变量对宏观经济的影响，揭示了工资差距作为分布状态变量的作用及财政政策的效果。

Comments 31 pages, 6 figures

HiMemVLN: Enhancing Reliability of Open-Source Zero-Shot Vision-and-Language Navigation with Hierarchical Memory System

HiMemVLN：通过分层记忆系统增强开源零样本视觉-语言导航的可靠性

Kailin Lyu, Kangyi Wu, Pengna Li, Xiuyu Hu, Qingyi Si, Cui Miao, Ning Yang, Zihang Wang, Long Xiao, Lianyu Hu, Jingyuan Sun, Ce Hao

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出HiMemVLN，通过分层记忆系统提升开源零样本视觉-语言导航的可靠性，解决导航遗忘问题，实现实验环境下的性能提升。

Comments 9 pages, 7 figures

Active few-shot segmentation by reinforcing data selection

通过强化数据选择实现主动少样本分割

Chenlan Zhao, Benny Wong, Timothy F. Lundberg, Ahmed M. Elsayed, Abdallah Aljarkas, Hamad A. Aljamaan, Lynn Karam, Qianye Yang, Yipeng Hu, Claire C. Villette, Shaheer U. Saeed

机构 * Centre for Bioengineering, School of Engineering and Materials Science, Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学工程与材料科学学院生物工程中心） ； Digital Environment Research Institute, Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学数字环境研究所） ； UCL Hawkes Institute（伦敦大学学院UCL霍克斯研究所；医学物理与生物医学工程系） ； Department of Medical Physics and Biomedical Engineering, University College London（耶鲁大学生物与生物医学科学系） ； Department of Biological and Biomedical Sciences, Yale University（牛津大学工程科学系生物医学工程研究所） ； Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究少样本医学图像分割中支持集选择问题，提出强化学习框架，智能体直接预测最大化下游分割性能的支持集，实验表明该方法优于随机选择和现有方法，凸显支持集互补性及强化学习的潜力。

Comments Accepted at EMA4MICCAI 2026 - The 2nd MICCAI Workshop on Efficient Medical AI

Automated Full-Sphere Measurement Methodology for Reconfigurable Intelligent Surface Beam Steering in an Anechoic Chamber

用于在消声室中可重构智能表面波束转向的自动全向测量方法

Tobias Kancz, Robert Langwieser, Philipp Svoboda

专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究针对可重构智能表面波束转向，提出自动消声室测量方法，结合近场扫描仪与变换技术及低散射支架，通过控制单元编程实现波束转向配置，测量并评估相关参数，验证了方法可行性，给出了不同状态下的增益数据。

Comments 10 pages, 9 figures, Preprint Journal Submission

State-Dependent Observation Noise Reintroduces Epistemic Value in Linear-Gaussian Active Inference

状态依赖观测噪声在线性高斯主动推理中重新引入认知价值

Daniel Corva

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究线性高斯主动推理中认知价值缺失问题，提出状态依赖观测噪声方法，通过耦合协方差R(x)与潜在均值，使后验协方差和卡尔曼增益依赖行动，恢复认知驱动力，弥合对偶控制与主动推理差距。

Comments 44 pages, 2 figures. Companion software: cpomdp v0.4.2, archived at https://doi.org/10.5281/zenodo.21429863; development repository at https://github.com/inferogenesis/cpomdp

Dimension Reduction for Quantum Adaptive Agents

量子自适应智能体的降维方法

Rishi Sundar, Thomas J. Elliott

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究量子自适应智能体，引入路由-截断-修复过程，将熵量子记忆优势转化为内存维度降低，通过时间矩阵乘积态表示等操作，经保真度-散度证书量化权衡，实现基准自适应过程的维度显著降低且保持行为高保真。

Comments 4 + 2 pages main text, 23 page supplement

Epistemic Horizons From Deterministic Laws: Lessons From a Nomic Toy Theory

从确定性定律看认知视界：一个唯名玩具理论的启示

Johannes Fankhauser, Tomáš Gonda, Gemma De les Coves

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究引入唯名玩具理论，将信息收集主体建模为物理系统，发现其存在认知视界，主体只能同时得知特定可观测量的值，有不相容测量，系统完整状态不可知，此结果调和了测量不确定性，即便理论本质经典，也为认知视界研究带来启示。

Comments 29+11 Pages, 4 Figures, minor changes to Appendix A

Belief Identification in Populations

群体中的信念识别

Christopher P. Chambers, Yusufcan Masatlioglu, R. Emilio Muniz-Langle

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究从匿名汇总信念数据识别贝叶斯主体群体信念分布的问题，利用图论结构判断识别情况，确立了从汇总信念数据恢复信念异质性的限制与设计原则。

Radio Map Updating from Streaming Spectrum Measurements via Memory-Based Online Gaussian Processes

基于内存的在线高斯过程从流频谱测量中更新无线电地图

Yuanyuan Deng, Bo Zhou, Tian Chen, Shijian Gao, Jia Yan, Lantu Guo, Qiuming Zhu, Qihui Wu

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 研究如何从流频谱测量中更新无线电地图，提出基于内存的在线稀疏变分高斯过程（M-OSVGP）方法，并用网格辅助在线诱导点选择（GOIPS）算法扩展，模拟表明该方法在多方面优于现有方法。

Comments 14 pages, 9 figures

Perpetual Fully-Online Approximate Fairness

持续全在线近似公平性

Ido Kahana, Erel Segal-Halevi, Noam Hazon

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 针对持续时间未知的在线决策问题，提出基于赤字的一般性在线公平框架，并证明一个简单全在线规则在每轮后所有跟踪需求满足的松弛度仅以√t阶增长，且该增长不可避免。

Persona Migration and Expectation Recalibration in Generative AI Adoption: A Longitudinal Study at a State Department of Transportation

生成式人工智能应用中的角色迁移与期望重新校准：对某州交通运输部的纵向研究

Omidreza Shoghli, Fatemeh Banani Ardecani, Amin Mohamadi Hezaveh

专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)

AI总结 研究某州交通运输部对Microsoft 365 Copilot的采用，通过匹配两波调查等方法，发现使用后感知有用性下降，确定三种基线角色及迁移情况，提出公共部门人工智能采用应动态监测并提供针对性支持，给出员工异质性跟踪框架。

A 3DGS-Driven Dynamic Viewpoint and Vibrotactile Framework for Subsea Teleoperation Validated via fNIRS

一种由 3DGS 驱动的用于水下遥操作的动态视点和振动触觉框架，并通过功能近红外光谱法进行验证

Fang Xu, Tianyu Zhou, Ruitong Tian, Md Jahidul Islam, Jing Du

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对水下遥操作受限于二维视图和通信延迟的问题，提出基于 ROS - Unity 框架的多模态架构，用 3DGS 驱动的 DAVS 及振动触觉套装辅助，经实验验证该方式能提升操作员性能与认知耐力。

Comments 9 pages, 6 figures

Harness VLA: Steering Frozen VLAs into Reliable Manipulation Primitives via Memory-Guided Agents

利用VLA：通过记忆引导智能体将冻结的视觉语言动作模型转化为可靠的操作原语

Yixian Zhang, Huanming Zhang, Feng Gao, Xiao Li, Zhihao Liu, Chunyang Zhu, Jiaxing Qiu, Yuchen Yan, Jiyuan Liu, Wenhao Tang, Zhengru Fang, Yi Nie, Changxu Wei, Yu Wang, Wenbo Ding, Chao Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Striding AI（驰行人工智能公司） ； Purdue University（普渡大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Infinigence AI（英飞智研人工智能公司） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)

AI总结 研究语言条件下操作问题，提出Harness VLA框架，将冻结VLA与分析原语库结合，通过学习操作范围扩展预训练VLA，在多种扰动操作任务中相比基线有大幅提升。

Governable Individuals: An Identity Layer for Embodied Agents That Keep Learning

可治理个体：用于持续学习的具身智能体的身份层

Xue Qin, Simin Luan, Cong Yang, Zhijun Li

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究具身人工智能中持续智能体的治理问题，提出可治理个体概念，其能力可变，权限等只能通过特定签名生命周期转换扩展，经测试发现仅学习判断和行为测试不足，需架构性承载层，还介绍了相关抽象概念、机制及开放问题。

Comments Perspective paper. Companion technical report with proofs and empirical evaluation to be posted separately on arXiv