AI Agent

Distributed Event-based State Estimation

分布式事件驱动状态估计

Sebastian Trimpe

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种减少网络化控制系统通信量的事件驱动状态估计方法，通过多个分布式传感器-执行器代理在总线网络上稀疏交换数据，实现动态系统全状态估计，并证明了该方法在保证误差界内的稳定性。

Comments Technical report, 16 pages, 10 figures, minor updates

Cloud-Aided State Estimation of A Full-Car Semi-Active Suspension System

云辅助全车半主动悬挂系统状态估计

Lixian Zhang, Xunyuan Yin, Junnan Shen, Haitao Yu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出利用云到车到车方案进行全车半主动悬挂系统状态估计，采用移动时间窗估计法，通过远程嵌入式代理解决优化问题，验证了方法的有效性。

A Convex Framework for Optimal Investment on Disease Awareness in Social Networks

在社交网络中最优投资疾病意识的凸框架

Victor M. Preciado, Faryad Darabi Sahneh, Caterina Scoglio

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种凸框架，用于在社交网络中通过疾病意识投资最优控制传染病传播，基于SAIS模型分析网络结构和参数对传染病传播的影响。

Comments IEEE GlobalSIP Symposium on Network Theory

On Event Reduction in Localization of DES Supervisory Control

关于离散事件系统监督控制中事件减少的问题

Vahid Saeidi, Ali A. Afzalian, Davood Gharavian

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了离散事件系统监督控制中的事件减少问题，证明了局部控制器中的事件数少于简化监督器中的事件数，从而减少通信流量。

A Distributed Algorithm for Solving Positive Definite Linear Equations over Networks with Membership Dynamics

一个分布式算法用于解决具有成员动态的网络上的正定线性方程

Jie Lu, Choon Yik Tang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出SE算法，用于解决具有任意异步交互和成员动态的网络上的正定线性方程组，证明了其有界性、渐近收敛性和指数收敛性，并通过模拟验证其在动态网络中的有效性。

Comments 12 pages, 3 figures

Consensus in the Presence of Multiple Opinion Leaders: Effect of Bounded Confidence

在多个意见领袖存在时的共识：有限信心的影响

Ranga Dabarera, Kamal Premaratne, Manohar N. Murthi, Dilip Sarkar

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究动态网络中基于证据的共识问题，分析不同更新策略对共识形成的影响，证明在时间变化网络中存在共识状态，并探讨多个意见领袖情况下意见聚类现象。

Comments IEEE Transactions on Signal and Information Processing Over Networks, to appear

Learning without Recall by Random Walks on Directed Graphs

通过在有向图上随机游走实现无回忆学习

Mohammad Amin Rahimian, Shahin Shahrampour, Ali Jadbabaie

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种基于随机游走的无回忆学习模型，通过局部观察和邻居随机选择，实现快速准确的状态学习。

Comments 6 pages, To Appear in Conference on Decision and Control 2015

A Game-theoretic Formulation of the Homogeneous Self-Reconfiguration Problem

博弈论视角下的均质自重构问题的建模

Daniel Pickem, Magnus Egerstedt, Jeff S. Shamma

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文将离散网格上的二维和三维均质自重构问题建模为约束势博弈，提出基于Metropolis-Hastings算法的博弈学习算法，实现全局最优解，并通过仿真验证了算法的有效性。

Comments 8 pages, 5 figures, 2 algorithms

The robustness of democratic consensus

民主共识的鲁棒性

Fabio Fagnani, Jean-Charles Delvenne

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究民主共识在大规模极限下的鲁棒性，分析其在意见动态模型中的表现，指出其作为平均共识的放松形式。

Comments 13 pages, 2 figs

Journal ref The robustness of democratic consensus, Automatica, Volume 52, February 2015, Pages 232-241

Bridge Consensus: Ignoring Initial Inessentials

桥共识：忽略初始非必要部分

David W. Casbeer, Yongcan Cao, Eloy Garcia, Dejan Milutinovic

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出并解决了桥共识问题，通过结合估计理论和共识理论，利用非参与节点作为信息桥梁，实现参与节点初始值的分布式平均共识。

Comments Submitted to 2015 American Control Conference

Symblicit algorithms for optimal strategy synthesis in monotonic Markov decision processes

符号算法在单调马尔可夫决策过程中的最优策略综合

Aaron Bohy, Véronique Bruyère, Jean-François Raskin

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于伪反链的符号算法，用于解决单调马尔可夫决策过程中的最优策略综合问题，适用于期望均值收益和随机最短路径两种量化设置，并在自动规划和LTL综合中展现出良好的性能。

Comments In Proceedings SYNT 2014, arXiv:1407.4937

Journal ref EPTCS 157, 2014, pp. 51-67

Benchmarking Visual State Tracking in Multimodal Video Understanding

多模态视频理解中的视觉状态追踪基准测试

Sihyun Yu, Nanye Ma, Pinzhi Huang, Hyunseok Lee, Shusheng Yang, June Suk Choi, Ellis Brown, Oscar Michel, Boyang Zheng, Jinwoo Shin, Saining Xie

机构 * New York University（纽约大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)

AI总结 提出VSTAT基准，通过需要连续感知和整合整个视频流的问题评估多模态大语言模型的视觉状态追踪能力，发现当前模型远低于人类表现，失败主要源于视觉感知而非文本推理。

Comments Website: https://vision-x-nyu.github.io/vstat-site/

EvoMemNav: Efficient Self-Evolving Fine-Grained Memory for Zero-Shot Embodied Navigation

EvoMemNav: 用于零样本具身导航的高效自进化细粒度记忆

Zuhao Ge, Xiaosong Jia, Chao Wu, Yuchen Zhou, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI (TEAI), Fudan University（可信具身人工智能研究院，复旦大学） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 提出EvoMemNav框架，通过构建视觉-语义记忆图并采用预算驱动的粗到细策略，结合反射驱动写回机制，实现零样本具身导航中高效、自进化的细粒度记忆，提升多实例区分和停止验证性能。

Comments Preprint

Asymptotic Consensus Without Self-Confidence

无自我置信的渐近一致性

Thomas Nowak

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究代理在更新规则中可能忽略自身值（无自我置信）时，通过非周期核心替代自我置信假设实现渐近一致性的系统。

Comments 13 pages

Parallelizing a State Exchange Strategy for Noncooperative Distributed NMPC

并行化非合作分布式NMPC的状态交换策略

Jürgen Pannek

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 针对通过状态约束互联的系统，提出一种可并行化的层次化算法，并利用基于轨迹的稳定性结果证明闭环的可行性与稳定性。

Comments 22 pages, 10 figures

A Tight Lower Bound on the Controllability of Networks with Multiple Leaders

多领导者网络可控性的紧下界

Ahmet Yasin Yazicioglu, Waseem Abbas, Magnus Egerstedt

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 利用代数图论，研究静态网络拓扑下多领导者系统的可控性，给出可控性矩阵秩的拓扑紧下界。

Stability Analysis of a Simplified Yet Complete Model for Chronic Myelegenous Leukemia

慢性粒细胞白血病简化但完整模型的稳定性分析

Marie Doumic Jauffret, Peter S. Kim, Benoît Perthame

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 通过简化一个描述造血的偏微分方程模型并分析其渐近行为，证明简化模型在参数略有差异时仍能复现原始基于智能体模型的关键特性，从而为理解造血动力学和慢性粒细胞白血病提供参数更少、便于比较的实用工具。

Journal ref Bulletin of Mathematical Biology 72, 7 (2010) 1732-1759

Additive habits with power utility: Estimates, asymptotics and equilibrium

幂效用下的加性习惯：估计、渐近性与均衡

Roman Muraviev

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究离散时间市场与随机禀赋下带加性习惯的幂效用最大化问题，针对不完全市场建立最优消费流的估计并分析消费倾向的渐近行为，在完全市场中证明异质性个体经济体的Arrow-Debreu均衡存在性，并在代表性主体均衡中显式计算零息债券和Lucas树权益的价格及其对习惯形成参数的依赖。

Comments Submitted

State space description of national economies: the V4 countries

国民经济的状态空间描述：V4国家

Ivo Petras, Igor Podlubny

专题命中 记忆与上下文管理 ：tool use(abstract)

AI总结 本文采用状态空间方法，以GDP、通胀率和失业率为状态变量，通过正交回归分析V4国家（斯洛伐克、捷克、匈牙利、波兰）的经济轨迹，发现其相轨迹近似位于一个平面，并提出新的经济指标。

Comments 13 pages, 18 figures

Journal ref Computational Statistics and Data Analysis, Volume 52, Issue 2, 15 October 2007, Pages 1223-1233

EGOSTREAM: A Diagnostic Benchmark for Streaming Episodic Memory in Egocentric Vision

EGOSTREAM: 面向第一人称视角的流式情景记忆诊断基准

Rosario Forte, Giuseppe Lando, Antonino Furnari

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） ； University of Catania（卡塔尼亚大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：autonomous agent(abstract)

AI总结 提出EGOSTREAM基准，通过七种认知维度和答案有效期窗口，诊断流式视频中模型的情景记忆能力，并评估多种记忆管理机制。

CloSE: A Geometric Shape-Agnostic Cloth State Representation

CloSE: 一种几何形状无关的布料状态表示

Jay Kamat, Júlia Borràs, Carme Torras

机构 * Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC（西班牙工业机器人与信息技术研究所，CSIC-UPC） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种基于拓扑索引的dGLI圆盘表示，并从中抽象出紧凑、连续的CloSE表示，用于预测布料折叠位置并支持语义标注与规划。

Comments Accepted at ICRA 2026 (8 pages, 11 figures, 1 table). Project page: https://close-representation.github.io/

Task-Focused Memorization for Multimodal Agents

面向多模态智能体的任务聚焦记忆

Tao Zou, Yichen He, Tian Qiu, Yuan Lin, Hang Li

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 提出基于强化学习的任务聚焦记忆策略学习框架TaskMem，通过两阶段训练使多模态智能体在流式观测中动态选择任务相关记忆，在三个流式基准上VQA准确率提升5.3%-7.0%。

3D-Belief: Embodied Belief Inference via Generative 3D World Modeling

3D-Belief：通过生成式3D世界建模实现具身信念推断

Yifan Yin, Zehao Wen, Suyu Ye, Jieneng Chen, Zehan Zheng, Nanru Dai, Haojun Shi, Aydan Huang, Zheyuan Zhang, Alan Yuille, Jianwen Xie, Ayush Tewari, Tianmin Shu

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Lambda ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 提出3D-Belief，一种生成式3D世界模型，通过在线更新显式3D信念，使具身智能体能够在部分可观测环境中想象场景补全并推理，在2D/3D想象质量和下游物体导航任务上优于现有方法。

Data-Driven Crowd Dynamics using Kinetic Theory and Ensemble-based Data Assimilation

基于动理学理论和集成数据同化的数据驱动人群动力学

Santiago Rosa, Manuel Pulido, Orlando Billoni, Juan Martín Guerrieri, Juan Pablo Agnelli

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 提出结合动理学理论与集成卡尔曼滤波的数据驱动介观建模框架，通过同化观测数据估计人群密度和恐慌因子，验证了方法对模型误差的鲁棒性。

ICAN-Deploy: Identity-Stable Canary Deployment for Safety-Critical Embodied Agents

ICAN-Deploy：面向安全关键具身智能体的身份稳定金丝雀部署

Xue Qin, Simin Luan, John See, Zeyd Boukhers, Cong Yang, Zhijun Li

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Heriot-Watt University, Malaysia Campus（赫瑞-沃德大学马来西亚分校） ； Fraunhofer Institute for Applied Information Technology（弗劳恩霍夫应用信息技术研究所） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 提出ICAN-Deploy中间件，通过分离能力名称与版本，在安全关键具身智能体的金丝雀部署中保持身份哈希不变，避免重新认证。

Comments 14 pages, 6 figures, 4 tables

APS: Bias-Controlled Adaptive Prototype Simulation for Population-Scale LLM Agents

APS：面向群体规模LLM智能体的偏差控制自适应原型模拟

Quan Zheng, Yan Gao, Shaobin He, Haoxiang Guan, Yuanhe Tian, Jie Feng, Ming Wang, Shuxin Zheng, Zhen Liu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 提出自适应原型模拟（APS）框架，通过原型响应、影子审计和尾部保护机制减少在线LLM调用，实现群体规模多轮模拟的高效近似，并在千万级智能体模拟中实现381倍加速且保持低分布差异。

Comments 32 pages, 5 figures

Non-Monetary Mechanism Design without Priors: Achieving Efficiency via Adaptive Costly Audits

无先验的非货币机制设计：通过自适应代价高昂审计实现效率

Yan Dai, Moise Blanchard, Patrick Jaillet

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 针对无货币转移且无先验信息的多轮资源分配问题，提出一种通过自适应代价高昂审计激励真实报告并实现社会福利遗憾O(K^2)的机制。

Comments A preliminary version was accepted to the 38th Annual Conference on Learning Theory (COLT 2025). This version includes two key extensions to imperfect audit models, thoroughly revised main body and technical sections, and a refined literature review to include costly state verification (CSV)

Comparisons of Experiments in Moral Hazard Problems

道德风险问题中的实验比较

Zizhe Xia

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文通过定义三种嵌套几何序（列空间、锥张成和带状多面体序）来比较道德风险问题中的信息结构，并证明这些序在可行状态依赖效用集、风险中性及有限责任下的成本、以及代理人具有一般货币偏好的成本等几类问题中具有等价刻画，从而为信息比较提供统一框架。

Distributed consensus-based observer design for target state estimation with bearing measurements

基于方位测量的分布式一致性观测器设计用于目标状态估计

Marcelo Jacinto, Pedro Trindade, Francisco Rego, Rita Cunha

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 针对任意阶积分器链建模的目标，提出一种分布式一致性观测器，利用方位测量和通信网络实现目标跟踪，并给出指数稳定性条件。

Spin Glass Mapping of the Parallel Minority Game

并行少数游戏的铁磁玻璃映射

Aryan Tyagi, Soumyaditya Das, Soumyajyoti Biswas, Anirban Chakraborti

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文通过将并行少数游戏中的选择映射到铁磁玻璃的自旋变量，揭示了其与自旋玻璃理论的联系，展示了在随机策略中观察到的冻结次优配置的内在摩擦。

Comments 5 pages, 2 figures