AI Agent

Content-Based Smart E-Mail Dispatcher Using Large Language Models

基于内容的大型语言模型智能电子邮件分发器

K. Paramesha, K R Sriram, Sujan Shetty, Shamanth Kishore, R. Tejaswini

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出利用大型语言模型自动分析邮件内容并分派至相关WhatsApp群组，无需标注数据，提升效率并降低认知负荷。

CKM-Driven Communication-Aware UAV Intelligent Trajectory Optimization for Urban Inspection

CKM驱动的城市巡检通信感知无人机智能轨迹优化

Yang Xiaomeng, Jia Ziye, Zhu Qiuming, Wu Qihui

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 针对城市巡检中通信可靠性的挑战，提出基于信道知识图（CKM）的轨迹规划框架，利用扩散模型构建CKM并采用全局到局部图注意力网络软演员-评论家算法优化路径，提升轨迹效率与通信可靠性。

Swarm-Inspired Generation of Collective Behaviors in Graph Dynamical Systems

图动力系统中集体行为的群智能启发生成

Ji Chen, Song Chen, Chengzhang Gong, Li Fan, Chao Xu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huzhou Institute of Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出SIES框架，结合显式动力学与局部智能体，学习可泛化的局部交互规则，实现图上的可控同步控制与异配图表示学习。

Female-RHINO: A Real-Time Scanner-Integrated Framework for Automated Quantitative Uterine MRI Analysis and Structured Reporting

Female-RHINO：一种用于自动定量子宫MRI分析和结构化报告的实时扫描仪集成框架

Deepak Bhatia, Saad Ahmad, Smiti Tripathy, Maria Camila Bustos Vivas, Lieselotte Kratzsch, Anika Knupfer, Jordina Aviles Verdera, Susanne Schulz-Heise, Matthias May, Jana Hutter

机构 * Radiologisches Institut, Universitätsklinikum Erlangen（埃朗根大学医院放射学研究所） ； School of Biomedical Engineering and Imaging, KCL（KCL生物医学工程与成像学院） ； Institute for Information Processing, Leibniz University Hannover（汉诺威莱布尼茨大学信息处理研究所） ； CAIMed, L3S research institute（CAIMed，L3S研究机构） 纠错

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

AI总结 提出Female-RHINO框架，集成MRI扫描仪和深度学习，实现实时自动定量子宫MRI分析及结构化报告，在500+多中心数据集上验证，处理时间<70秒。

Searching for Synergy in Shared Workspace Human-AI Collaboration

在共享工作空间的人机协作中寻找协同效应

Nachiket Kotalwar, Rohini Das, Carolyn Rose

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究共享工作空间的人机团队协作，通过Collaborative Gym环境实验发现，缺乏协调结构时增加协作者会降低性能，而结合共享记忆和模拟人在环门控的脚手架可提升团队绩效。

Comments Accepted at ICML 2026 Workshop on Human-AI Co-Creativity

LegalWorld: A Life-Cycle Interactive Environment for Legal Agents

LegalWorld: 法律智能体的生命周期交互环境

Songhan Zuo, Shengbin Yue, Tao Chiang, Guanying Li, Yun Song, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Northwest University of Political and Law（西北政法大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出LegalWorld，一个将中国民事诉讼建模为五阶段因果链的生命周期交互环境，基于75309对判决书构建，并评估多智能体在连续诉讼中的能力差异。

Automated Mediator for Human Negotiation: Pre-Mediation via a Structured LLM Pipeline

人类谈判的自动调解器：通过结构化LLM流水线进行预调解

Jamie Bergen, Sarit Kraus

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Haifa（海法大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种结构化LLM流水线作为自动调解器，在整合性谈判中支持预调解，通过分解准备任务为专用模块，在短期自我报告结果上与人类调解员相当，并在偏好推理任务上误差降低36%。

Comments 12 pages, 7 figures

Guide Me Out: A Framework to Benchmark VLM Operators Communication in Crisis Scenarios

引导我出去：危机场景下评估VLM操作员通信的框架

Giacomo Gonella, Stefano Menini, Marco Guerini

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） ； University of Trento（特伦托大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出一个基准框架，评估视觉语言模型在模拟疏散中引导平民的策略（窄播 vs. 广播）、环境表示（视觉 vs. 图）和威胁行为（静态 vs. 移动），发现窄播降低失败率，视觉表示主导性能，移动威胁增加失败率。

GENIE: Generative Neural Inference for Epidemics

GENIE：面向流行病的生成式神经推理

Laura M. Guzmán-Rincón, George R. E. Bradley, Joel Kandiah, Kyriakos Flouris, Pietro Liò, Paul J. Birrell, Alexander E. Zarebski, Daniela De Angelis

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对传统流行病预测模型的不足，提出GENIE这一基于机器学习的时空框架，结合两类编码器，通过模拟训练后在住院高峰等指标上性能优于现有模型。

RMWorld: Task-Aware Radio World Models with Value-of-Information Guided Multi-Trial Learning for Multi-UAV Communication Control

RMWorld：面向多无人机通信控制的、具备信息价值引导多试学习的任务感知无线电世界模型

Xiucheng Wang, Nan Cheng, Junxi Huan

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出任务感知无线电世界模型 RMWorld，结合信息价值校准与多试选择，在多无人机通信控制任务中，于 100 次 3GPP 试次和 30 次 DeepMIMO 试次上取得了更优的速率误差与积压控制效果。

Collective Ranking of Environmental Signals through Gaussian Belief Propagation in a Patrolling Robot Swarm

巡逻机器人群中通过高斯信念传播进行环境信号的集体排序

Zachary R. Madin, Connor York, Jonathan Lawry, Edmund R. Hunt

机构 * University of Bristol（布里斯托尔大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对多机器人巡逻的环境信号集体排序问题，提出基于高斯信念传播（GBP）的方法，经仿真与硬件实验验证，其性能优于两种基准平均方法，在噪声增大时表现更稳健。

The 2026 Singapore Consensus on Global AI Safety Research Priorities

2026年新加坡全球AI安全研究优先事项共识

Stephen Casper, Oskar Galeev, Yoshua Bengio, Mohan Kankanhalli, Lee Wan Sie, Tegan Maharaj, Chris Meserole, Luke Ong, Stuart Russell, Dawn Song, Max Tegmark, Brian Tse, Xue Lan, Andrew Yao, Zhang Ya-Qin, Zhou Bowen, Imane Bello, Kwan Yee Ng, Vanessa Wilfred, Erica Liaw, Lee Chein Inn, Lin Wanxuan, Ng En Qi, Jonathan Lee, José Villalobos, Abhishek Aggarwal, Adam Gleave, Alan Chan, Alex Leung, Alvin Kwock, Anthony Tung, Arisa Siong, Arthur Tea, Ben Bucknall, Benjamin Weinstein-Raun, He Bing Sheng, Liu Bo, Bryan Kian Hsiang Low, Chris Ngo, Clement Neo, Cyrus Hodes, Dan Hendrycks, Daniel Ross, Liu Dapeng, Denise Wong, Djordje Zikelic, Elham Tabassi, Fabien Le Voyer, Fazl Barez, Gabriel Nicholas, Henry Papadatos, Jaan Tallinn, James Petrie, Xu Jia, Shao Jing, Jonathan Barry, Julia Chen, Sun Jun, Karson Elmgren, Kat Lyness, Katherine Lee, Kristy Loke, Lee Kwee Geak, Leslie Teo, Meng Ling Yu, Lisa Soder, Madhulika Srikumar, Malcolm Murray, Mark Brakel, Mark Nitzberg, Mary Phuong, Matthew Jagielski, Max Fenkell, Miro Plueckebaum, Kim Myuhng Joo, Hu Naying, Neil Davison, Nicolas Miailhe, Niki Iliadis, Nur Syahidah Sahrom, Ong Chen Hui, Pradeep Varakantham, Rebecca Finlay, Renata Dwan, Robert Opp, Rumman Chowdhury, Saad Siddiqui, Sabina Nong, Sam Ramadori, Sami Jawhar, Samuel Boger, Sara Hooker, Ying Shao Wei, Sebastian Hallensleben, Shinyuk Kang, Sophie Toura, Sreejith Balakrishnan, Stephanie Kasaon, Stephen Clare, Summer Yue, Sunny Yuqing Sun, Supheakmungkol Sarin, Tian Tian, Tim Schreier, Tori Westerhoff, Urvashi Aneja, Wayne Tee, Lu Wei, Xu Wei, Zhang Wenxuan, Hu Xia, Yang Xiaofang, Pan Xudong, Xiao Yajun, Yifan Jia, Tan Yong Khiam, Yuejin Du, Yuma Kurihara, Tan Zhi Xuan, Sören Mindermann

专题命中 多智能体 ：AI agent(abstract)

AI总结 该研究基于第二届AI安全国际科学交流成果，发布2026年新加坡全球AI安全研究优先事项共识，聚焦技术AI安全、社会韧性及自主AI智能体风险管理，为全球AI安全研究提供方向。

Comments Available at https://aisafetypriorities.org/

SoM-MTM: Synesthesia of Machines (SoM)-Driven Masked Token Model for Cooperative Perception over Packet Loss Channel

SoM-MTM：机器联觉（SoM）驱动的掩码令牌模型，用于丢包信道上的协同感知

Haozhen Li, Rongqing Zhang, Xiang Cheng

专题命中 多智能体 ：agentic(abstract)

AI总结 针对丢包信道协同感知的通用性不足问题，提出SoM-MTM模型，结合掩码图像建模与外部路由MoE机制，提升感知性能与泛化能力，且模型成本可控

Energy Efficiency Maximization for FAS-Assisted Downlink Communication in Mobile Embodied AI Networks (MEAN) over Interference Channels

干扰信道中移动具身人工智能网络（MEAN）里流体天线系统（FAS）辅助的下行通信的能效最大化

Ruopeng Xu, Zhaohui Yang, Jiaxiang Wang, Chenliang Wu, Zhaoyang Zhang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 针对干扰信道中FAS辅助的下行MEAN，该研究联合优化智能体位置、FAS端口选择与发射功率以最大化能效，提出的迭代算法在噪声严重时性能优于基准方案。

Visual Reconstruction as Memory Negotiation: An Iterative Generative AI-Mediated Framework for Oral History

视觉重建作为记忆协商：一种用于口述历史的迭代生成式AI介导框架

Yigeng Zhang

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究提出迭代AI辅助视觉重建框架，以生成式AI创建视觉探针辅助口述历史的记忆协商，通过五阶段工作流实现反思性公共历史参与与负责任记录。

Comments Accepted as a poster abstract at the 2026 Conference of the European Association for Digital Humanities (EADH 2026)

Algorithmic Asymmetry in Zero-Sum Games: Unilateral Recovery of Fast Convergence Against a Slow Opponent

零和博弈中的算法非对称性：针对缓慢对手的快速收敛的单侧恢复

James P. Bailey, Soham Das

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究零和博弈的算法非对称性，提出智能体用交替乐观梯度下降（AOGD）可补偿普通梯度下降（GD）对手的缓慢收敛，使联合动态以O(1/T)速率收敛到纳什均衡。

Sensing-Induced Embodied Communication in the Near Field

近场中由感知诱导的具身通信

Jingreng Lei, Yulin Shao

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究近场感知诱导的具身通信，通过表征位置相关的各向异性可靠性几何、推导三维混淆区域的椭球表示，建立统一框架并证明近场体积装箱的容量增益。

Comments 13 pages, 9 figures

Emergent Behavior Is Robust to Communication Delays at the Cost of Slower System Evolution

涌现行为对通信延迟具有鲁棒性，但代价是系统演化更缓慢

Seokho Jeong, Jin Gyu Lee, Hyungbo Shim

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对异质智能体集体行为受通信延迟影响的问题，通过减缓智能体动力学保证涌现行为的鲁棒性，明确延迟对向量场的缩放作用，发现延迟诱导的减速或为扩散耦合的普遍特征。

Comments Extended version of the paper accepted for presentation at the 2026 IEEE Conference on Decision and Control (CDC)

Bayesian Fair Division: Truthfulness in Picking Sequence with Correlated Valuations

贝叶斯公平分配：具有相关估值的选取序列中的真实性

Xiaolin Bu, Biaoshuai Tao

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文针对两智能体的贝叶斯公平分配模型，证明估值正相关时序列分配机制的讲真话构成贝叶斯纳什均衡，但该真实性无法扩展到多智能体场景，揭示了序列机制真实性的根本局限。

Comments 28 pages, 1 figure

A Qualitative Comparative Study of Communication in Higher Distance Education

高等远程教育中通信的定性比较研究

Vasileios Mellos, Petros Trantas, Kleanthi Santamouri, Christos Douvlos, Alexandros Gazis, Theodoros Vavouras

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本研究以希腊开放大学的案例为基础，结合相关学习理论，对比探讨高等远程教育的通信生态系统，发现Viber可提升远程学习体验，支持纳入非正式聊天平台。

Comments 9 pages, 3 tables, 36 references,

Reliability- and Connectivity-Constrained Age-of-Information Optimization for UAV Swarm IoT Data Collection

面向无人机集群物联网数据采集的、考虑可靠性与连通性约束的信息年龄优化

Milad Bafarassat, Sinem Coleri

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)

AI总结 针对无人机集群物联网数据采集，本文提出拓扑耦合紧急度调度器，联合优化数据新鲜度、通信可靠性与连通性，在标称条件下将服务故障减少约3.5倍，性能优于基线方法。

Goal-Oriented Logic-based Semantic Communication for Neuro-Symbolic Reasoning with Applications onto Autonomous Driving

面向目标的基于逻辑的语义通信及用于自动驾驶的神经符号推理

Ahmet Faruk Saz, Duo Xu, Faramarz Fekri

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文针对自动驾驶场景，提出基于一阶逻辑的目标导向语义通信方法，通过选择关键证据传输实现安全决策，在相同通信预算下优于均匀证据选择。

Semi-Decentralized Multi-Spacecraft Collision Avoidance under Communication Constraints

通信约束下的半分散式多航天器避撞

Grace Ra Kim, Mahdi Al-Husseini, Duncan Eddy, Mykel J. Kochenderfer

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对航天器避撞的间歇性通信约束，提出半分散式POMDP框架，采用RS-SDA*算法规划，性能接近集中式且同步事件减少28.5%，优于规则启发式方法。

Comments 21 pages, 2 tables, 10 figures, accepted in 2026 AAS/AIAA Astrodynamics Specialist Conference

On-Site Beam Calibration for RIS-Aided Positioning Systems

用于RIS辅助定位系统的现场波束校准

Mengting Li, Hui Chen, Sigurd S. Petersen, Alireza Pourafzal, Huiping Huang, Ming Shen, Mikko Valkama, Henk Wymeersch

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 针对RIS辅助定位中实际波束与模型存在差异致定位误差下限升高的问题，提出现场波束校准框架，利用延迟域稀疏恢复和基于梯度的估计器估计波束模型参数，经模拟验证可有效降低定位误差下限。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Distributed Coordination for Resilient Multi-UAV Remote Sensing: A Photovoltaic Inspection Case Study

用于弹性多无人机遥感的分布式协调：光伏检查案例研究

Guillermo GP-Lenza, Miguel Fernandez-Cortizas, Martin Molina, Pascual Campoy

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究多无人机遥感运行时协调问题，提出SwarmLink通信基础设施，应用于光伏电站检查，通过分布式拍卖统一传感目标分配、故障恢复和重新分配，无需修改核心且无需地面站参与，减少中断影响。

Modeling Duelling Contagions of True and False Information in the Face of Inherent Individual biases

面对内在个体偏差时对真假信息的双重传播建模

Vaibhav Krishna, Hirokazu Shirado, Feng Fu, Nicholas A. Christakis

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究面对真假信息双重传播及个体偏差的问题，提出基于“复杂传播”和“沉默螺旋”理论的主体共同传播模型，发现早期传播者持有的操纵性叙述会主导，早期播种低自我审查主体可限制操纵传播并使明智人群占优，为相关政策提供启示。

Reflections and Recommendations on AI Adoption Practice from a Mixed-Ability Research Group

来自一个能力混合研究团队对人工智能采用实践的反思与建议

Shalini Madan, Sreelakshmi Surabiyil Bindu, Veronica Pimenova, Ellie Seehorn, Venkatesh Potluri

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 能力混合研究团队对人工智能采用实践进行反思，通过对团队成员访谈的定性分析，探讨使用生成式人工智能的动机等，基于此提出平衡使用人工智能的建议及实验室实践建议，以促进工作流程采用并保持相关特性。

Comments Submitted and accepted atThe 28th International ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility (ASSETS '26), October 25--28, 2026, Vila Nova de Gaia, Portugal

Uncertainty-Aware Fusion for Resilient Distributed Radar Sensing

用于弹性分布式雷达传感的不确定性感知融合

Christian Eckrich, Maik Pfefferkorn, Rolf Findeisen, Abdelhak M. Zoubir, Vahid Jamali

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究移动智能体中FMCW雷达与静态雷达传感器融合以降目标状态估计不确定性问题，通过坐标变换等推导出CRLB，揭示更新率与量化保真度权衡，数值模拟表明选参数对降不确定性很关键。

Token Communications (TokCom): A Unified AI-Native Communication Framework

令牌通信（TokCom）：一个统一的原生人工智能通信框架

Yaru Fu, Liang Ji, Sabita Maharjan, Tony Q. S. Quek

专题命中 多智能体 ：AI agent(abstract)

AI总结 研究随着人工智能发展无线通信原理的范式转变，提出令牌通信框架TokCom，将令牌提升为6G信息交换一等实体，经架构转变研究、案例验证，概述迈向适用于6G的原生人工智能、令牌驱动通信范式的未来研究方向。

Comments 7 pages, 4 figures

Distributed Adaptive Estimation of Unknown Nonlinear Systems without Input Sharing

无输入共享的未知非线性系统的分布式自适应估计

Moh Kamalul Wafi, Milad Siami

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究离散时间非线性系统在有向通信网络上的分布式自适应状态估计，提出归一化自适应估计方案，通过李雅普诺夫分析建立稳定性条件，经数值模拟验证，该估计器能准确估计且随网络规模有效扩展。

Comments This is an extended version of the paper accepted for publication in ASME Letters in Dynamic Systems and Control