Order-2 bygone-state opacity of labeled finite-state automata
标记有限状态自动机的二阶过往状态不透明性
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 提出二阶过往状态不透明性概念，描述一个代理无法确定另一代理能否根据当前及过去观测唯一确定自动机状态，并通过并发组合和经典观察器在双指数时间内验证该性质。
Comments 21 pages, 9 figures
AI 大模型
AI Agent
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
1. 记忆与上下文管理 4758 篇
(Robust) Information Acquisition Design
(鲁棒) 信息获取设计
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文研究信息获取博弈的设计，分析可实施分配的激励属性，并证明鲁棒性等价于机制的实验中性。通过一般物品分配和学校选择应用，展示鲁棒分配的广泛适用性。
Comments 39 pages
Why Memory Components Fail: Eight Years of License and Sustainability Events in Open-Source Data Infrastructure
为什么内存组件会失败：开源数据基础设施中八年的许可和可持续性事件
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文通过分析105个开源数据基础设施项目，发现24%的项目遭遇许可或可持续性事件，其中单一供应商风投支持项目的发生率是基金会治理项目的19倍，并提出六字段决策工具。
Comments 14 pages, 6 tables. Supplementary dataset (105 projects, 39 events) on Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.20562988
Amortized Simulation-Based Inference of Relativistic Mean-Field Couplings for Neutron-Star Equations of State
中子星状态方程相对论平均场耦合的摊销模拟推理
专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)
AI总结 提出基于模拟推理的框架，利用神经后验估计约束中子星状态方程的相对论平均场参数，在CPU上2.5秒生成3万后验样本，实现快速推理。
Comments 7 figures, 3 Tables
When Networks Substitute for Outcome Surveillance? A Substitution-Complementarity Framework for Behavioral Signals in Predictive Monitoring
当网络替代结果监测时？预测性监测中行为信号的替代-互补框架
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 提出替代-互补框架，通过Frisch-Waugh-Lovell方差分解分析移动网络在疫情预测中是否提供独立于结果监测的预测信号，发现网络特征在监测退化时显著提升预测性能。
Enhancing quantum-classical configuration interaction methods using a neural-network classifier
使用神经网络分类器增强量子-经典组态相互作用方法
专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)
AI总结 提出数据驱动选择框架，将行列式重要性视为二分类任务，通过主动学习集成神经网络分类器到迭代CI工作流，在经典和量子CI方法中实现约5倍内存和每迭代成本降低，并加速收敛。
StickyInvoc: Rethinking Task Models for High-throughput Workflows in the LLM Era
StickyInvoc：重新思考LLM时代高通量工作流的任务模型
专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)
AI总结 针对LLM推理在高通量工作流中因反复加载模型参数导致的性能瓶颈，提出StickyInvoc任务模型，通过分离状态创建与销毁，将状态持久化复用，实现3.6倍加速。
Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2510.14024
Upstream reciprocity versus downstream reciprocity: Catalyzing cooperation
上游互惠与下游互惠：催化合作
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 通过基于智能体的模拟，研究上游（经验驱动）和下游（声誉驱动）互惠在有限和结构化群体中的联合动态，发现更新机制对两者命运起决定性作用，并揭示最大化上游互惠的最优网络度。
SALMON 2.3: Implementation of divide-and-conquer ground-state initialization for large-scale real-time TDDFT
SALMON 2.3：大规模实时TDDFT的分治基态初始化实现
专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)
AI总结 针对大规模实时TDDFT中基态计算瓶颈，SALMON 2.3实现了分治密度泛函理论（DC-DFT）与轨道重构方法，线性标度地高效制备初始态，支持数千原子体系的电子动力学模拟。
Comments 13 pages, 7 figures
eMEM: A Hybrid Spatio-Temporal Memory System For Embodied Agents
eMEM：一种面向具身智能体的混合时空记忆系统
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 提出eMEM混合图记忆系统，通过多索引架构和分层整合管道实现具身智能体在空间、时间和语义上的高效记忆检索，并在ProcTHOR-10K基准测试中达到80.8加权平均分。
Mean-Field Control with a Common Hidden State under Decentralized Observations
分散观测下具有共同隐藏状态的均值场控制
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 研究多个决策者通过相同信道接收分散观测并共享隐藏状态的最优控制问题，通过均值场极限简化为单代理控制问题，证明了随机化控制的必要性并建立了有限人口问题的近似最优收敛率。
Understanding Long-Term Dynamics of Individual Metro Usage: A Hidden Semi-Markov State Framework with Survival Analysis
理解个体地铁使用的长期动态：基于生存分析的隐半马尔可夫状态框架
专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)
AI总结 提出融合隐半马尔可夫模型与离散时间生存分析的框架，利用上海地铁四年刷卡数据识别五种可解释的出行状态及其转移层次，揭示退出风险与状态相关但独立于时长，而重返风险随不活跃时长急剧衰减。
EgoCS-400K: An Egocentric Gameplay Dataset for World Models
EgoCS-400K：面向世界模型的自我中心游戏数据集
机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 为支持世界模型研究，构建大规模自我中心游戏数据集EgoCS-400K，包含40万第一人称视频和1万小时游戏轨迹，支持动作条件未来预测、状态事件场景展开等交互式视觉建模任务。
ITME: Inference Tiered Memory Expansion with Disaggregated CXL-Hybrid Memories
ITME：基于解耦CXL混合内存的分层推理内存扩展
专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)
AI总结 针对大语言模型推理中TB级上下文状态的内存瓶颈，提出ITME架构，利用CXL混合内存实现字节可寻址的远程内存扩展，通过确定性访问模式优化数据移动，提升吞吐量达35.7%。
When the Past Matters: FlashBack Memory for Precipitation Nowcasting
当过去重要时：用于降水临近预报的FlashBack记忆
机构 * College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University（兰州大学大气科学学院） ； Fuqua School of Business, Duke University（杜克大学福库商学院） ； Department of Computer Science, University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） ； Supercomputing Center of Lanzhou University（兰州大学超级计算中心）
专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)
AI总结 提出FlashBack Memory模块，通过动态检索关键历史状态并自适应融合，增强循环模型时空表征能力，显著提升高分辨率降水预测的准确性和时序一致性。
Closed-Loop Triplet Synergistic Generation for Long-Form Video
闭环三元组协同生成用于长视频
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)
AI总结 提出CoTriSyGen框架，通过闭环视觉-文本-记忆协同过程，结合分析器进行镜头内和镜头间修正，解决长视频生成中的身份漂移和不一致问题。
SwiftCache: Efficient LLM Serving for Multi-turn Conversations with Heterogeneous KV Cache Sharing
SwiftCache: 面向多轮对话的高效LLM服务与异构KV缓存共享
专题命中 记忆与上下文管理 ：AI agent(abstract)
AI总结 针对多轮对话中KV缓存占用显存导致推理延迟高、上下文受限的问题，提出SwiftCache系统，通过异构模型间共享空闲GPU内存和NVLink带宽，仅保留当前层KV缓存，降低延迟并扩展上下文长度。
Comments 15 pages
Quantum learning with a single-atom sensor
单原子传感器的量子学习
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 研究单原子传感器在量子学习中的性能极限，发现传感阶段的纠缠与行动阶段的相干性之间存在根本权衡，并揭示了量子传感器特性对最优行动策略的影响。
Comments 5+12 pages, 3 figures
Physics of anticipatory active matter, with application to crowd dynamics
预期性活性物质的物理及其在人群动力学中的应用
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 提出预期性主体的统计物理框架，通过将d维预期动力学映射到d+1维非预期链，利用聚合物物理刻画不确定性，成功应用于行人动力学，复现复杂场景。
Steady-State Approximation Error of Heterogeneous Mean-Field Models
异质平均场模型的稳态近似误差
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 研究异质平均场模型中M个智能体系统的占据测度与退火平均场平衡之间的稳态均方误差，建立了O(1/M)的界，揭示了异质系统需要初始条件扰动的均匀鲁棒性。
Comments Corrected a few minor typos and added a link to ref [6]
Probing the Broken Spatial Symmetry of a Stratified Medium with Structured Light
利用结构光探测分层介质的空间对称性破缺
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 研究近对称共振分层介质，通过反射光中放大的古斯-汉欣和伊姆伯特-费多罗夫位移，利用结构光探测微小空间对称性破缺，并展示非互易性导致的位移差异，为高灵敏度传感器提供新思路。
Comments 8 pages, 6 figures, Comments are appreciated
Information gain and measurement disturbance for quantum agents
量子代理的信息增益与测量扰动
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 将量子测量推广至量子代理，其记忆可存储经典或量子信息，发现量子代理能获取更多信息但代价是更大的测量扰动，并通过实验表征了这种权衡。
The bright side of defects in MoS$_2$ and WS$_2$ and a generalizable chemical treatment protocol for defect passivation
二硫化钼和二硫化钨中缺陷的积极面及一种通用的化学处理协议用于缺陷钝化
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 研究揭示硫空位作为激子陷阱，提出通过硫醇或硫化物与路易斯酸结合的通用处理协议，提升光致发光275倍并保持载流子迁移率。
LLM-Based Digital Twin Intelligence for Application-Aware Network Selection in 6G Heterogeneous Wireless Networks
基于大语言模型的数字孪生智能：面向6G异构无线网络中应用感知的网络选择
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 提出一种基于大语言模型的数字孪生框架，通过融合物理传播、分组级QoS仿真和决策记忆，实现候选集演化下的稳定应用感知RAT选择，显著降低秩反转和切换次数。
Comments Submitted to an IEEE venue
Selection Integrity for LLM Graph Memory: An Accumulability Criterion for Information-Flow-Blind Retrieval
LLM图记忆的选择完整性：面向信息流盲检索的可累积性准则
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 针对图记忆检索中信息流控制盲区，提出可累积性准则，证明无源结构写入可导致不可逆转账被误导，并通过重分配性而非依赖性预测漏洞，提出认证子图重计算防御。
Mean field games with option to buy information
具有购买信息选项的平均场博弈
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 研究连续时间有限时域平均场博弈，其中代表性玩家的目标函数依赖于隐藏状态，玩家可选择付费观察该状态，通过连接最优控制与自由停止模型给出解的表征和显式示例。
Acquiring Human-Like Data-Efficient Mechanics Prediction from Deep Reinforcement Learning
从深度强化学习中获取类人数据高效的力学预测能力
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 提出一种强化学习框架，通过跨相似观测的回合切换，仅用少量观测即可获得泛化到广泛参数范围的力学直觉，并在最速降线、大变形弹性板和量子谐振子问题上验证，通过跨参数贝尔曼一致性解释泛化机制。
AnchorWorld: Embodied Egocentric World Simulation with View-based Evolution Customization
AnchorWorld: 基于视图演化定制的具身自我中心世界模拟
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； HUST（华中科技大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； HKUST（香港科技大学） ； WHU（武汉大学）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 提出AnchorWorld框架，利用3D人体运动和外源视角辅助训练增强交互完整性，并通过锚点视图和文本描述实现自我演化世界的灵活定制，显著优于现有方法。
Synthetic APTs: the Collapse of TTP-Based Attribution
合成APT：基于TTP的归因的崩溃
专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)
AI总结 研究AI驱动的对手模拟是否挑战基于TTP的归因，通过CSI框架配置五个APT组进行实验，发现企业网络均被攻陷且攻击者独立武器化防御工具，表明AI时代TTP归因基础被削弱。
Adjoint-based Perfusion Estimation from Dynamic Contrast-Enhanced Ultrasound: Advection-Diffusion and Two-Compartment Models
基于伴随的动态对比增强超声灌注估计：对流扩散与两室模型
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文通过伴随方法估计肿瘤血流速度和灌注参数，比较了对流扩散模型与生理上更合理的两室模型，并利用Tikhonov正则化和连续伴随方程进行高效梯度优化。
