AI Agent

Long-term Traffic Simulation via Structured Autoregressive Modeling

基于结构化自回归建模的长期交通仿真

Lingyu Xiao, Zexin Feng, Xintao Yan

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

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RosettaSim框架，利用大规模序列模型的归纳偏置和统计先验，通过结构化自回归流建模场景拓扑、智能体状态和生成意图，实现短期准确与长期稳定仿真；并引入基于检索的交通评估（RTE）解决长期评估难题。

Comments ECCV 2026 Accepted

DDIAgents: Mechanism-Conditioned Context Flow for Drug-Drug Interaction Prediction

DDIAgents: 机制条件上下文流用于药物相互作用预测

Zhenqian Shen, Yu Liu, Xiaoyi Fu, Quanming Yao

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford（牛津大学生物医学工程研究所） ； Division of Emerging Interdisciplinary Areas, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学新兴跨学科领域学部） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DDIAgents多智能体框架，通过动态知识编排预测药物相互作用，减少无关信息并生成可解释推理，性能优于现有方法。

Truth or Sophistry? LoFa: A Benchmark for LLM Robustness Against Logical Fallacies

真相还是诡辩？LoFa：大语言模型对逻辑谬误鲁棒性的基准测试

Xudong Shen, Li Yuan, Ye Chen, Xin Wu, Yi Cai, Zhiyong Wu

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出LoFa基准，通过多智能体管道生成事实与谬误配对，结合多轮辩论框架评估LLM对逻辑谬误的鲁棒性，并设计LFR@k指标量化抵抗能力。

Comments Accepted to ACL 2026 Main. 33 pages (9 pages main text)

Teaching LLMs to Recommend and Defer in Underrepresented Epilepsy Care

在资源不足的癫痫护理中教授LLMs推荐与转诊

Shreyas Rajesh, Kartik Sharma, Tonmoy Monsoor, Mehmet Yigit Turali, Richard Idro, Juliana Kayaga, Robert Sebunya, Tracy Tushabe Namata, Jessica Nichole Pasqua, Vwani Roychowdhury, Rajarshi Mazumder

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Makerere University（马凯雷雷大学） ； St. Francis Hospital Nsambya（圣弗朗西斯医院恩桑比亚分院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对资源匮乏环境下专科癫痫专家稀缺的问题，提出MANANA框架，通过非参数提示学习从少量患者数据中学习本地处方指南，结合贝叶斯提示平均实现不确定性驱动的选择性预测，在乌干达儿科癫痫队列中提升处方准确率并支持转诊。

Comments 34 pages, 8 figures

Mostly Automatic Translation of Language Interpreters from C to Safe Rust

从C到安全Rust的语言解释器大部分自动翻译

Bo Wang, Brandon Paulsen, Joey Dodds, Daniel Kroening, Umang Mathur, Prateek Saxena

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出Reboot技术，通过特征约简和多智能体架构，将C语言解释器大部分自动翻译为安全Rust，消除内存漏洞，验证测试通过率62%-92%。

Multiscale Exit-Join Dynamics: Tactical Consensus and Strategic Coalition Formation

多尺度退出-加入动力学：战术共识与战略联盟形成

Quanyan Zhu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气工程系） ； Tandon School of Engineering（坦顿工程学院） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出多尺度联盟形成模型，耦合联盟内战术共识与战略退出-加入决策，通过固定点分析揭示不稳定性-共识悖论。

Decoupling Reconnaissance and Exploitation: Measuring the Capability Boundaries of LLM-Based Web Penetration Testing

解耦侦察与利用：测量基于LLM的Web渗透测试的能力边界

Liwei Yu, Shuo Li, Ming Zhou, Ge Chu, Yan Guo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州先进研究院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Research Institute, Runjian Co., Ltd（润杰有限公司研究院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出解耦评估框架分离侦察与利用阶段，发现LLM代理在准确漏洞上下文下功能成功率可达90.0%，但自主侦察召回率仅约50.0%，揭示了能力差距。

Beyond Bayer: Task-Optimal Sensor Co-Design for Robust Autonomous-Driving Segmentation

超越拜耳：面向鲁棒自动驾驶分割的任务最优传感器协同设计

Reeshad Khan, John Gauch

机构 * University Of Arkansas（阿肯色大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出可微RAW到任务流水线，学习光谱滤色器阵列权重提升分割mIoU，发现光学点扩散函数协同设计为负收益，噪声优化效果微弱，增大CFA块反而有害。

Stationary Robust Mean-Field Games under Model Mismatches

模型失配下的平稳鲁棒平均场博弈

Yue Wang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对多智能体强化学习中训练与真实环境的模型失配问题，提出基于分布鲁棒的无限时域平稳平均场博弈框架，证明均衡存在性并给出首个收敛算法，建立有限种群近似均衡的误差界。

Comments Accepted by UAI 2026

Whistleblowing and the machine -- towards a considered position

告密与机器——迈向一个深思熟虑的立场

Marija Slavkovik, Liuwen Yu, Leon van der Torre, Reka Markovich

机构 * University of Bergen（卑尔根大学） ； University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 探讨人工智能体与自主系统在数字多智能体环境中的告密行为，主张机器告密应基于现有社会告密理论，并呼吁政府监管机构制定明确立场。

Comments Presented at AAMAS-26 Workshop on Rebellion and Disobedience in AI, see https://sites.google.com/view/rad-ai/rad-ai/cfp?authuser=0

A Gated Graph Neural Network Approach to Fast-Convergent Dynamic Average Estimation

一种面向快速收敛动态平均估计的门控图神经网络方法

Antonio Marino, Claudio Pacchierotti, Paolo Robuffo Giordano

机构 * Universitè de Rennes, CNRS, Inria, IRISA（雷恩大学，法国国家科学研究中心，法国国家信息与自动化研究所，雷恩计算机科学研究所） ； CNRS（法国国家科学研究中心） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出基于门控图神经网络的分布式动态平均估计方法，通过建模为分布式自回归器实现快速收敛，并引入正则化和编解码机制提升性能。

Comments 18 pages

Journal ref J. ACM 16, 3, Article 68 (May 2025), 18 pages (2025)

AInterviewer: A Platform for Designing and Conducting AI-led Qualitative Interviews

AInterviewer：一个用于设计和进行AI主导的定性访谈的平台

Tobias Priesholm Gardhus, Nikolas Vitsakis, Fie Lejre Frederiksen, Anna Rogers, Hjalmar Bang Carlsen

机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； IT University of Copenhagen（哥本哈根IT大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AInterviewer平台，通过多智能体管道结合调查软件的标准化与LLM的灵活性，实现可复现、安全、透明的AI主导定性访谈。

DUET: Decentralized Bilevel Optimization without Lower-Level Strong Convexity

DUET: 无需下层强凸性的去中心化双层优化

Zhen Qin, Zhuqing Liu, Songtao Lu, Yingbin Liang, Jia Liu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The Ohio State University（俄亥俄州立大学电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of North Texas（北卡罗来纳州立大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对去中心化双层优化中下层强凸性限制，提出单循环算法DUET，通过引入递减二次正则化消除该假设，并利用梯度跟踪处理数据异质性，实现近似KKT稳定点收敛。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2025

Journal ref Published as a conference paper at ICLR 2025

Artificial collectives of specialists and generalists excel at different tasks

专家与通才的人工集体在不同任务中表现出色

John Meluso, Laurent Hébert-Dufresne, Christoph Riedl, H. Oliver Gao

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of Vermont（佛罗里达大学） ； Santa Fe Institute（圣达菲研究所） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过优化代理的系统实验，研究代理解释能力、理性边界和任务质量如何影响集体绩效，发现通才集体在生成、选择和协调任务上更优，而专家集体在谈判任务上更优。

Comments 10 pages, 4 figures

DataMagic: Transforming Tabular Data into Data Insight Video

DataMagic: 将表格数据转化为数据洞察视频

Yupeng Xie, Chen Ma, Zhenyang Wang, Liangwei Wang, Jiayi Zhu, Chuxuan Zeng, Zhouan Shen, Boyan Li, Yuyu Luo

机构 * HKUST (GZ)（香港理工大学（珠海）） ； China Unicom（中国联合网络通信集团） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DataMagic系统，通过声明式规范DVSpec和多智能体架构，将原始表格数据和自然语言查询转化为叙事性数据洞察视频，并支持交互式探索。

Comments 5 pages, 3 figures, accepted at VLDB 2026

PsyScore: A Psychometrically-Aware Framework for Trait-Adaptive Essay Scoring and ZPD-Scaffolded Feedback

PsyScore: 一种心理测量感知的特质自适应作文评分与最近发展区支架反馈框架

Wei Xia, Jin Wu, Haoran Shi, Xiangyu Wang, Chanjin Zheng

机构 * Department of Educational Psychology, East China Normal University（华东师范大学教育心理学系） ； Shanghai Institute of Artificial Intelligence for Education, East China Normal University（华东师范大学上海智能教育研究院） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出PsyScore框架，通过共享潜在能力表示整合诊断评估与教学支架，包括特质自适应神经IRT评分器、ZPD支架反馈生成器和多视角反馈评估策略，在ASAP++数据集上实现竞争性评分性能并提供更符合教学法的反馈。

Navigating Unreliable Parametric and Contextual Knowledge: Explicit Knowledge Conflict Resolution for LLM Inference

导航不可靠的参数化与上下文知识：面向LLM推理的显式知识冲突解决

Huang Peng, Jiuyang Tang, Weixin Zeng, Hao Xu, Xiang Zhao

机构 * National Key Laboratory of Big Data and Decision, National University of Defense Technology（国防科技大学大数据与决策国家重点实验室） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MACR框架，通过自适应知识评估与多智能体推理，显式解决大语言模型内部参数知识与外部上下文之间的冲突，超越传统二元选择范式。

Comments 12 pages, 3 figures

Deep-Unfolded Coordination

深度展开协调

Hunter Kuperman, Minchan Jung, Rahul V. Ghosh, Alex Oshin, Evangelos A. Theodorou

机构 * Autonomous Control and Decision Systems Laboratory Georgia Institute of Technology United States（佐治亚理工学院自主控制与决策系统实验室） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出Deep Coordinator框架，通过深度展开ADMM-DDP迭代学习动态调整超参数，实现非凸优化器求解时自适应惩罚参数，在车队和四旋翼仿真中速度提升6.18-9.44倍且可扩展至8倍规模。

Comments The second and third authors contributed equally (equal second authorship). 35 pages (10 pages main text), 17 figures, 3 tables

MetaResearcher: Scaling Deep Research via Self-Reflective Reinforcement Learning in Adversarial Virtual Environments

MetaResearcher: 通过对抗虚拟环境中的自我反思强化学习扩展深度研究

Wei Yu, Suxing Liu, Minjie Yu, Jiahao Wang, Zhijian Zheng, Haocheng Deng, Bing Li

机构 * School of Digital Arts, Jiangxi Arts & Ceramics Technology Institute（江西陶瓷工艺美术职业技术学院数字艺术学院） ； Universiti Sains Malaysia（马来西亚理科大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MetaResearcher框架，通过演化虚拟世界、发现导向任务、自我反思元奖励和异构多智能体架构，在对抗环境中扩展深度研究智能体的训练，提升基准性能和认知鲁棒性。

Matching Markets meet Cumulative Prospect Theory: Towards Optimal and Adversarially Robust Learning

匹配市场遇上累积前景理论：迈向最优和对抗鲁棒学习

Ananya Kunisetty, Avishek Ghosh

机构 * Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究基于累积前景理论（CPT）的竞争性双边匹配市场多智能体多臂赌博机问题，提出最优遗憾界算法并扩展到对抗性市场。

Comments Accepted at ECML-PKDD 2026, Naples, Italy

Multi-Granular Attention-Driven Reinforcement Learning Framework for Web Intelligent Enhancement Systems

多粒度注意力驱动的强化学习框架用于Web智能增强系统

Navin Chhibber, Deepak Singh, Anokh Kishore, Nikita Chawla, K. Anguraj

机构 * Infinity Tech Group ； Gainwell Technologies ； Capital One ； Sunnyvale, CA, USA（美国硅谷） ； Department of Electronics and Communication Engineering（电子与通信工程系） ； Sona College of Technology（Sona科技学院） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Salem, India（印度塞拉姆） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出MGAR-WIES框架，通过语义图建模、注意力机制和自适应强化学习，解决Web环境中异构动态数据的语义理解与可扩展性问题，在准确率上达到80%。

Comments 2026 3rd International Conference on Integrated Intelligence and Communication Systems (ICIICS), 6 Pages

LLM-Based Synthetic Ground Truth Generation for Audio-Based Emotion Classification via In-Context Learning

基于上下文学习的音频情感分类的LLM合成真实标签生成

Qing Huang, Pooja Pol, Jianing Zhang

机构 * School of Business, Technical University of Applied Sciences Augsburg（应用技术大学阿沙芬堡商学院） ； Data Science und Autonome Systeme Technologietransferzentrum (TTZ)（数据科学与自主系统技术转移中心（TTZ）） 纠错

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出利用大语言模型（LLM）和上下文学习（ICL）从多用户VR环境的流式语音数据中自动生成情感相关合成真实标签，解决团队协作状态标注难题。

Comments https://icaiit.org/paper.php?paper=14th_ICAIIT_2/3_9

Do as the Romans Do: Learning Universal Behaviors from Heterogeneous Agents

入乡随俗：从异构智能体学习通用行为

Caleb Chang, Davin Win Kyi, Natasha Jaques, Karen Leung

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出GRID方法，从追求不同目标的异构示范者中提取通用奖励，训练通用智能体以学习环境通用能力，避免模式平均偏差，提升下游任务微调效率。

SpecAlign: Efficient Specification-Grounded Alignment of Large Language Models via Synthetic Data

SpecAlign: 通过合成数据实现高效的大语言模型规范对齐

Wenjie Wang, Yue Huang, Zhengqing Yuan, Han Bao, Shiyi Du, Yuchen Ma, Yue Zhao, Yanfang Ye, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出规范对齐新范式，通过从规范文档合成数据（SpecAlign框架），结合结构化规则标注、可控规范实例化和多智能体对抗数据合成，生成细粒度偏好对，提升规则遵守度且不损害通用能力。

Comments 58 pages

A Neuro-Symbolic Approach to Strategy Synthesis for Strategic Logics

一种面向策略逻辑的策略综合的神经符号方法

Marco Aruta, Vadim Malvone, Aniello Murano, Domenico Parente, Luca Rizzuti

机构 * University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（LTCI，巴黎电信学院，巴黎理工学院） ； Università degli Studi di Salerno（萨勒诺大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种神经符号框架，将大语言模型作为策略生成预言机，结合模型检查器进行形式验证，在NatATL中实现高精度策略综合。

Environment-Grounded Automated Prompt Optimization for LLM Game Agents

面向LLM游戏智能体的环境驱动自动提示优化

Rean Clive Fernandes, Lukas Fehring, Theresa Eimer, Marius Lindauer, Matthias Feurer

机构 * Lamarr institute for ML and AI（拉马尔机器学习与人工智能研究所） ； TU Dortmund University（多特蒙德工业大学） ； Leibniz University Hannover（莱布尼茨汉诺威大学） ； L3S Research Center（L3S研究中心） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出一种自动提示优化框架，将观察-动作管道分解为描述器和选择器，通过环境回报驱动的进化循环迭代优化提示，在BabyAI任务中显著提升成功率。

AgentFairBench: Do LLM Agents Discriminate When They Act?

AgentFairBench: LLM智能体在行动时是否存在歧视？

Triveni Morla, Rohith Reddy Bellibaltu, Manpreet Singh, Manmeet Singh Kapoor

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Boston University（波士顿大学） ； Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Patna（印度帕纳吉印度理工学院计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AgentFairBench基准，通过反事实匹配集和偏差传导框架，评估LLM智能体在招聘、贷款和医疗分诊中的行动公平性，发现统计量级不匹配会夸大歧视，而匹配后Claude Haiku无显著人口统计效应。

Comments Submitted to IEEE Access

Journal ref Under Review (2026)

ROSA-RL: Uncertainty-Aware Roundabout Optimized Speed Advisory with Reinforcement Learning

ROSA-RL：基于强化学习的不确定性感知环岛优化速度建议

Anna-Lena Schlamp, Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger, Werner Huber, Stefanie Schmidtner

机构 * Universität der Bundeswehr München（慕尼黑联邦国防军大学） ； Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut（兰茨胡特应用科学大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对混合交通中环岛场景的不确定性，提出ROSA-RL框架，结合Transformer预测冲突区域占用概率与强化学习，实现安全高效的环岛入口速度协调。

Comments 8 pages, 2 figures, 2 tables. Copyright 2026 IEEE. This is the accepted manuscript for 2026 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), not the final published version

Synthetic Counteradaptation: A Principle of Human-AI Co-evolution

合成反适应：人机共同进化的一个原理

Ivar Frisch, Jackie Kay, Philip Moreira Tomei

机构 * Spectral Circuits Research ； Independent Researcher（独立研究者） ； AI Objectives Institute（AI Objectives研究所） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出合成反适应概念，描述人机通过相互适应策略和行为实现共同进化，并分析围棋、混合动机社交和地缘政治模拟等案例。

Comments 15 pages, 1 figure. Published in Antikythera (MIT Press), February 2025

Journal ref Antikythera Journal, MIT Press, February 2025

Temporally Consistent Graph Q-Networks for Intelligent Network Control

时序一致图Q网络用于智能网络控制

Zacharias Veiksaar, Maxime Bouton

机构 * Ericsson Research（爱立信研究） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出时序一致图Q网络（TC-GQN）算法，利用图神经网络学习任务无关的全局网络自预测表示，实现多智能体强化学习协调基站动作，在节能与服务质量约束下优于基线方法。

Comments 7 pages, 5 figures. Accepted to the 6G AI-RAN Workshop at IEEE INFOCOM 2026. The final published version will be available via IEEE Xplore