Robustly Constrained Dynamic Games for Uncertain Nonlinear Dynamics
具有不确定非线性动力学的鲁棒约束动态博弈
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出一种鲁棒约束动态博弈框架，通过系统级合成设计轨迹和反馈律，确保在最坏噪声下满足约束，定义了鲁棒约束纳什均衡，并提出迭代最佳响应算法，实验证明其能稳健避障。
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
A Demon that remembers: An agential approach towards quantum thermodynamics of temporal correlations
一个记忆恶魔：面向量子热力学中时间相关性的代理方法
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出一个决策理论框架，用于从量子系统中的时间相关性中提取热力学功，通过引入ρ*理想协议，展示了利用记忆效应可使适应性策略超越非适应性界限，并引入了时间有序自由能（TOFE）作为新型上界，揭示了与适应有序discord相关的热力学间隙。
Comments PhD thesis
CASCADE: A Cascading Architecture for Social Coordination with Controllable Emergence at Low Cost
CASCADE：一种用于社交协调的级联架构，具有低成本可控的涌现
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 CASCADE通过三级架构实现低成本可控的社会协调，通过宏状态导演、协调枢纽和标签驱动NPC生成多样化但逻辑受限的NPC行为，适用于沙盒游戏世界。
Comments Accepted to CHI 2026 Extended Abstracts
Journal ref Extended Abstracts of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems
Street-Legal Physical-World Adversarial Rim for License Plates
符合道路法规的物理世界对抗环
机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)
AI总结 研究探讨低资源威胁者能否针对现代开源ALPR系统实施成功对抗攻击，提出符合法律的物理对抗环SPAR，证明其在德克萨斯州的合法性，并展示其对ALPR准确率的显著影响。
Comments 20 pages, 8 figures, 5 tables, submitted to Security in Machine Learning Applications 2026
Shy Guys: A Light-Weight Approach to Detecting Robots on Websites
Shy Guys: 一种轻量级的网站机器人检测方法
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出一种轻量级被动检测方法，结合用户代理分析与图标启发式，通过标准Web服务器日志检测机器人流量，准确率达67.7%，误报率3%，优于现有方法。
Comments 10 pages, 6 figures, submitted to IFIP TMA 2026
Learning Where to Look: UCB-Driven Controlled Sensing for Quickest Change Detection
学习何时观察：基于UCB的受控感知以最快检测变化
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出基于UCB算法的受控感知方法，用于多通道最快变化检测问题，在保证误报率的前提下，自适应地集中感知最有信息的通道，实现检测延迟的最优性。
Comments 14 pages, 3 figures
Memory-Augmented Vision-Language Agents for Persistent and Semantically Consistent Object Captioning
具有记忆增强的视觉-语言代理用于持久且语义一致的对象描述
机构 * Italian Institute of Technology, Genoa, Italy（意大利理工学院，热那亚，意大利） ； University of Genoa, Genoa, Italy（热那亚大学，热那亚，意大利）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出一种统一的记忆增强视觉-语言代理，通过单一自回归框架同时处理数据关联、对象描述和探索策略，提升持久且语义一致的对象描述能力。
Comments 24 pages, 7 figures, 7 tables (including Supplementary Materials)
Annotation-Free Detection of Drivable Areas and Curbs Leveraging LiDAR Point Cloud Maps
无需标注的 drivable 区域和路障检测：利用 LiDAR 点云地图
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出 MADL 模块，通过 LiDAR 地图与路障检测结合，自动生成训练数据，提升 drivable 区域和路障检测的鲁棒性和准确性。
A Controllability Perspective on Steering Follow-the-Regularized-Leader Learners in Games
从可控性角度审视游戏中的引导正规化领导者学习者
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文从可控性角度研究游戏中的引导正规化领导者学习者，提出通过控制器策略引导学习者收敛到目标状态的方法，针对双玩家和多玩家情况给出可控性条件。
Comments Submitted to IEEE TAC
Shaping Credibility Judgments in Human-GenAI Partnership via Weaker LLMs: A Transactive Memory Perspective on AI Literacy
通过较弱的LLM塑造人类-生成AI伙伴关系中的可信度判断：从交易记忆视角看AI素养
专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)
AI总结 研究通过交易记忆视角探讨学生与生成AI合作中可信度判断的塑造，采用较弱LLM设计实验，发现反思优先组学生对生成AI的依赖显著降低。
Comments 14 pages, Accepted in AIED'26
V2U4Real: A Real-world Large-scale Dataset for Vehicle-to-UAV Cooperative Perception
V2U4Real: 一种用于车辆与无人机协同感知的真实世界大规模数据集
机构 * Fujian Key Laboratory of Urban Intelligent Sensing and Computing, Xiamen University, China（福建省城市智能感知与计算重点实验室，厦门大学，中国） ； Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University, China（多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室，厦门大学，中国）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出V2U4Real数据集，用于研究跨视角协同感知，包含56K激光雷达帧、56K多视角图像和700K标注的3D边界框，评估了多种先进模型，展示了V2U协作在提升感知鲁棒性和远距离感知方面的有效性。
Comments Accepted by CVPR2026
ShowTable: Unlocking Creative Table Visualization with Collaborative Reflection and Refinement
ShowTable：通过协作反思与精炼解锁创意表格可视化
机构 * USTC（中国科学技术大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； ZJU（浙江大学） ； FDU（福建师范大学） ； Tongyi Lab（通义实验室）
专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出ShowTable框架，结合大语言模型与扩散模型，通过逐步自我纠正过程实现创意表格可视化，引入TableVisBench基准测试，展示其在多模态推理、生成和纠错方面的优势。
Comments Accepted to CVPR 2026, project page: https://lntzm.github.io/showtable-page/
3D-LLDM: Label-Guided 3D Latent Diffusion Model for Improving High-Resolution Synthetic MR Imaging in Hepatic Structure Segmentation
3D-LLDM：基于标签的3D潜在扩散模型用于提高肝结构分割的高分辨率合成MR影像
机构 * OUTTA, Republic of Korea（韩国OUTTA） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Sangmyung University（Sangmyung大学） ； Chung-Ang University（Chung-Ang大学） ； Samsung Medical Center（三星医疗中心） ； NVIDIA ； Sungkyunkwan University School of Medicine（成均馆大学医学院） ； Samsung Changwon Hospital（三星昌原医院）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出3D-LLDM模型，通过标签引导生成高质量合成MR影像，提升肝结构分割的精度，实验表明其在数据增强中提升了肝细胞癌分割的Dice得分。
Comments Accepted to ISBI 2026 (Oral). Camera-ready version
Rectify, Don't Regret: Avoiding Pitfalls of Differentiable Simulation in Trajectory Prediction
纠正，而非后悔：避免可微模拟在轨迹预测中的陷阱
机构 * University of Wuppertal（乌珀塔尔大学）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出一种非可微的递推滚动方法，通过切断计算图来避免可微模拟中的捷径学习，提升轨迹预测的鲁棒性和恢复能力。
Portfolio Optimization under Recursive Utility via Reinforcement Learning
通过强化学习进行递归效用下的投资组合优化
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文研究递归效用是否能提升投资组合分配的强化学习效果，通过蒙特卡洛方法近似递归效用中的确定等价，改进了PPO和A2C算法，实验显示在夏普比率、最大回撤和累计收益上优于传统方法。
The Empirical Content of Bayesian Updating under Misspecification
贝叶斯更新在规格错误下的经验内容
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文研究了在模型可能不准确的情况下，贝叶斯更新的一致性条件，指出后验分布需满足可数划分条件，并探讨了在有限状态空间和紧致状态空间下的不同限制，以及高斯环境下后验不确定性不超出先验的结论。
Machine-Learned Leftmost Hessian Eigenvectors for Robust Transition State Finding
基于机器学习的左最Hessian特征向量用于鲁棒的过渡态寻找
专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)
AI总结 本文提出一种基于机器学习的过渡态优化器，通过预测左最Hessian特征向量提高鲁棒性，减少计算成本，提升效率。
The Art of Midwifery in LLMs: Optimizing Role Personas for Large Language Models as Moral Assistants
LLM中的产科艺术：为大型语言模型作为道德助手优化角色人格
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出将AI作为道德助手，通过'产科艺术'促进用户道德成长，而非替代人类判断。通过六个道德场景对话，发现不同人格类型在不同情境下表现各异，引入'建设性分歧'概念。
TrEnv-X: Transparently Share Serverless Execution Environments Across Different Functions and Nodes
TrEnv-X：跨不同函数和节点透明共享无服务器执行环境
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 TrEnv-X通过整合无服务器平台与操作系统及CXL/RDMA远程内存池，实现跨函数的可重用沙箱和内存模板，降低创建开销并提升内存弹性，实验表明其在P99延迟和内存使用上均有显著提升。
Comments Accepted by ACM Transactions on Computer Systems (TOCS)
Parallel, Asymptotically Optimal Algorithms for Moving Target Traveling Salesman Problems
并行的渐近最优算法用于移动目标旅行商问题
机构 * Robotics Institute at Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Mechanical and Aerospace Engineering at Michigan Technological University（密歇根技术大学机械与航空航天工程） ； Global College at Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球学院） ； Department of Mechanical Engineering and Department of Computer Science and Engineering at Texas A&M University（得克萨斯阿姆斯特朗大学机械工程系和计算机科学与工程系）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出并行算法解决移动目标旅行商问题，通过交替随机采样和求解广义旅行商问题，渐近收敛于最优解，实验验证了算法在不同场景下的有效性。
Arrow-Debreu Meets Kyle: Price Discovery Across Derivatives
阿罗-德布雷-凯尔模型：跨衍生品的价格发现
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文研究了在信息知情者拥有状态概率私有信息并交易状态依赖证券的模型中价格发现。该模型结合了阿罗-德布雷和凯尔的关键要素，当证券为期权时，知情者拥有标的资产收益分布的任意信息并交易期权组合。
A Self-Organized Tower of Babel: Diversification through Competition
自我组织的塔洛斯：通过竞争实现多样化
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出一个最小进化模型，展示局部合作与全局竞争如何导致社区多样性转变。通过高维状态代理的晶格模型，利用依赖局部邻居和全局差异的适应度，使不同适应度的多样化社区集群通过边界平衡形成。观察到准稳态下的连续转变，由边界新社区的出现触发。
Comments Main: 6 pages, 4 figures. Supplement: 7 pages, 9 figures
Journal ref Phys. Rev. Research 8, 013303 (2026)
Markov Chains with Rewinding
可重放马尔可夫链
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文研究了可重放马尔可夫链，探讨了通过重放策略区分初始状态的方法，证明非适应性策略在效率上与适应性策略有多项式差距。
An Extension of Major-Minor Mean Field Game Theory
主导玩家的MFG理论扩展
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文扩展了Bensoussan等人提出的主导玩家MFG理论，考虑了效用和成本函数依赖于状态-控制律的联合分布，并建立了包含主导玩家控制对系统动态和功能的直接影响的优化问题。
Comments 20
VALD: Multi-Stage Vision Attack Detection for Efficient LVLM Defense
VALD：为高效LVLM防御的多阶段视觉攻击检测
机构 * Technion – Israel Institute of Technology（技术学院 – 以色列理工学院）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)
AI总结 本文提出VALD方法，通过图像变换与智能数据整合快速过滤清洁输入，结合文本嵌入空间和LLM解决攻击问题，实现高效准确的LVLM防御。
Challenge-Response Quantum Reinforcement Learning with Application to Quantum-Assisted Authentication
挑战-响应量子强化学习及其在量子辅助认证中的应用
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出一种挑战-响应量子强化学习环境，探讨在有限量子资源下，通过轻量级混合代理实现可靠推断的策略，验证其在高和低惩罚场景下的优越性及在安全应用中的相关性。
Privacy-Preserving Uncertainty Disclosure for Facilitating Enhanced Energy Storage Dispatch
隐私保护的不确定性披露以促进增强的能量存储调度
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出一种隐私保护的不确定性披露框架，通过释放边际价值函数边界以减少区间预测的保守性，提升存储调度和社会福利。基于随机动态规划开发了风险规避的存储套利模型，并通过滚动地平线机会约束经济调度公式得出实时边际价值函数边界。
Comments The authors have conflict of interests about this paper and have to withdrawn it
Online Learning of Strategic Defense against Ecological Adversaries under Partial Observability with Semi-Bandit Feedback
在线学习对抗生态对手的策略防御：在部分可观察性下具有半轮询反馈的资源分配
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出HERDS算法，通过动态预算分配、自适应收益估计和模型无关学习，解决部分可观察性下的生态对手防御问题，实现显著的遗憾减少和作物损害降低。
Dynamic Average Consensus with Privacy Guarantees and Its Application to Battery Energy Storage Systems
具有隐私保证的动态平均一致性算法及其在电池储能系统中的应用
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出一种具有隐私保护的动态平均一致性算法，用于电池储能系统的荷电状态平衡，通过掩码信号防止信息泄露并验证其有效性。
Unintended Consequences: Updating Causal Models
意外后果：更新因果模型
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 本文探讨了因果信念如何影响代理选择，并提出稳态概念以解释反馈如何更新因果模型。
