AI Agent

HiMu: Hierarchical Multimodal Frame Selection for Long Video Question Answering

HiMu: 面向长视频问答的分层多模态帧选择

Dan Ben-Ami, Gabriele Serussi, Kobi Cohen, Chaim Baskin

机构 * INSIGHT Lab, Ben-Gurion University of the Negev, Israel（本-古里安内盖夫大学INSIGHT实验室，以色列） ； Ben-Gurion University of the Negev, Israel（本-古里安内盖夫大学，以色列） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出HiMu框架，通过文本LLM将查询分解为层次逻辑树，由视觉和音频专家处理原子谓词，经模糊逻辑算子组合生成连续帧满意度曲线，在16帧预算下达到帧选择方法的最优精度，并作为即插即用模块提升多种MLLM性能。

ToolSelf: Unifying Task Execution and Self-Reconfiguration via Tool-Driven Emergent Adaptation

ToolSelf: 通过工具驱动的涌现适应统一任务执行与自我重构

Jingqi Zhou, Sheng Wang, Dezhao Deng, Junwen Lu, Junwei Su, Qintong Li, Jiahui Gao, Hao Wu, Jiyue Jiang, Lingpeng Kong, Dunhong Jin, Chuan Wu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ToolSelf框架，将配置更新抽象为标准化工具接口，统一任务执行与自我重构，并采用配置感知两阶段训练（CAT）实现涌现适应性，在多种基准测试中平均超越静态配置基线28.8分。

huff: A Python package for Market Area Analysis

huff：用于市场区域分析的Python包

Thomas Wieland

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 huff包提供市场区域分析的完整流程，包括数据导入、OD矩阵构建、模型分析、参数估计和可视化，适用于经济地理学和健康地理学研究。

Comments v1.2.1; added references, update of scientific usage and PyPI usage statistics

Empathy Modeling in Active Inference Agents for Perspective-Taking and Alignment

主动推断代理中的共情建模：用于视角转换与对齐

Mahault Albarracin, Hongju Pae, Philip Wilson, Anna Mikeda, Alejandro Jimenez-Rodriguez, Sanjeev V. Namjoshi, Harshil Shah

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 该研究提出了一种基于主动推断的共情框架，通过视角转换实现稳定合作，揭示了共情结构对社会协调的关键作用。

Comments Code and data: https://doi.org/10.5281/zenodo.21908008

Reproducing, Analyzing, and Detecting Reward Hacking in Rubric-Based Reinforcement Learning

基于评分标准的强化学习中的奖励黑客行为的复现、分析与检测

Xuekang Wang, Zhuoyuan Hao, Shuo Hou, Hao Peng, Juanzi Li, Xiaozhi Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出可控黑客环境CHERRL，通过注入已知偏见复现奖励黑客行为，分析其可发现性与可利用性，并探索基于智能体的自动检测方法。

Comments 23 pages, 7 figures

Euclid-MCP: A Model Context Protocol Server for Deterministic Logical Reasoning via Prolog

欧几里得-MCP：一个通过Prolog进行确定性逻辑推理的模型上下文协议服务器

Bartolomeo Bogliolo

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结 研究针对大型语言模型多步逻辑推理不可靠问题，提出开源的欧几里得-MCP服务器，通过引入欧几里得-IR及支持特定循环的工具接口实现确定性逻辑推理，经评估在处理大问题时效果优于LLMs，可作稳定推理基础。

UXCascade: Scalable Usability Testing with Simulated User Agents

UXCascade: 可扩展的可用性测试与模拟用户代理

Steffen Holter, Eunyee Koh, Mustafa Doga Dogan, Gromit Yeuk-Yin Chan

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 UXCascade通过多级分析工作流程，帮助从业者在早期界面开发中实现迭代反馈，通过提取、汇总和展示代理生成的可用性反馈，支持可操作的设计改进。

Comments 10 pages, 7 figures, accepted at UIST 2026

AI Governance for Institutional Readiness in Finance

金融领域机构准备状态的AI治理

Irene Aldridge, Steve Krawciw

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对金融领域智能体AI治理滞后于部署的问题，本文提出四层可计算AI治理框架，通过实证研究验证其有效性并给出90天实施序列，明确跨主体风险控制的可转移措施。

Comments 44 pages

From Neural Intent to Cryptographic Authorization: Securing AI-Driven Enterprise Workflows

从神经意图到加密授权：管理智能代理工作流程

Jiasi Weng, Jian Weng, Minrong Chen, Ming Li, Jia-Nan Liu, Zhi Li, Yue Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 研究人工智能驱动的智能代理工作流程中的安全问题，提出神经加密服务（NCS），通过神经符号设计，在大语言模型代理和特权工具间构建安全治理平面，经实验评估，能大幅降低攻击成功率，转变代理安全验证方式。

The Deterministic Horizon: When Extended Reasoning Fails and Tool Delegation Becomes Necessary

确定性视界：当扩展推理失败时工具委托变得必要

Dongxin Guo, Jikun Wu, Siu Ming Yiu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文通过注意力瓶颈定理和确定性视界概念，证明解码器-only注意力在确定性状态追踪任务中存在信息论容量限制，导致扩展推理性能退化，并指出当视界超过19-31时工具委托成为必要。

Asymmetric Trust Effects of Corrective AI in Expert Advisory Workflows under Epistemic Dependence

人工智能参与对专家咨询工作流中信任的影响

Dennis Kim, Roya Daneshi, Bruce Draper, Sarath Sreedharan

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 研究探讨人工智能在专家咨询工作流中对用户信任的影响，发现人类专家使用AI的方式会影响用户对专业知识的信任。

Comments Revised version. Accepted to AIES 2026. Includes technical appendices and additional analyses

Harnessing the Synergy between LLM Agents and Knowledge Graphs for Urban Socioeconomic Prediction

利用大语言模型智能体与知识图谱的协同作用进行城市社会经济预测

Zhilun Zhou, Jingyang Fan, Yu Liu, Fengli Xu, Depeng Jin, Yong Li

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本研究提出LLM智能体与知识图谱的协同框架，结合二者优势完成城市社会经济预测，经实验验证该协同设计可提升预测效果，为跨任务信息共享提供思路。

Long-range near-surface wake signatures of offshore wind farm clusters revealed by satellite observations

卫星观测揭示海上风电场集群的远距离近地面尾流特征

Rui Li, Jincheng Zhang, Xiaowei Zhao

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 该研究利用7122幅Sentinel-1A/B SAR图像，揭示海上风电场近地面尾流可超100公里、平均降速0.990 m/s，还观测到跨国界尾流相互作用，为尾流特征提供大规模观测表征。

Text2Score: Generating Sheet Music From Textual Prompts

Text2Score：从文本提示生成乐谱

Keshav Bhandari, Sungkyun Chang, Abhinaba Roy, Francesca Ronchini, Emmanouil Benetos, Dorien Herremans, Simon Colton

机构 * Queen Mary University of London（伦敦女王学院） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； EmotionWave（情绪波） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本文提出Text2Score框架，通过规划和执行阶段生成乐谱，利用符号XML数据直接生成监督信号，优于其他方法。

Comments 9 pages including references, 2 figures

daVinci-kernel: Co-Evolving Skill Selection, Summarization, and Utilization via RL for GPU Kernel Optimization

daVinci-kernel：通过强化学习协同进化技能选择、总结与利用的GPU内核优化

Dayuan Fu, Mohan Jiang, Tongyu Wang, Dian Yang, Jiarui Hu, Liming Liu, Jinlong Hou, Pengfei Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出daVinci-kernel框架，通过强化学习联合训练技能选择、策略生成和技能总结三个智能体，共享LLM骨干，实现GPU内核优化，在KernelBench上超越先前最优模型。

RecGPT-V3 Technical Report

RecGPT-V3技术报告

Bowen Zheng, Chao Yi, Dian Chen, Gaoyang Guo, Han Zhu, Jiakai Tang, Jian Wu, Mao Zhang, Wen Chen, Yifan Lu, Yujie Luo, Yuning Jiang, Zhujin Gao, Bo Zheng, Chenchi Zhang, Dixuan Wang, Hao Fang, Jiancai Liu, Jing Yu, Junjun Zheng, Ke Chen, Kewei Zhu, Mengyan Li, Mingke Xu, Wenjun Yang, Xiangheng Kong, Xinming Zhang, Xunke Xi, Zile Zhou

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究针对大规模运行RecGPT的挑战，提出RecGPT-V3这一有状态混合模态推荐系统。通过内存中心、混合模态基础模型和潜在意图推理等方法，在淘宝“猜你喜欢”推荐中取得多指标提升及资源消耗降低的成果。

Comments Technique Report

LH-AVLN: A Benchmark for Long-Horizon Audio-Visual-Language Navigation

LH-AVLN：长距离视听语言导航基准测试

Rufeng Chen, Yue Chang, Zili Shao, Zhaofan Zhang, Li Chen, Hechang Chen, Hui Xiong, Sihong Xie

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 介绍长距离视听语言导航基准LH-AVLN，结合多目标任务执行等。提出免训练参考智能体PAG-Nav，可维护语义地图并规划。实验表明现有智能体完成任务有困难，PAG-Nav提供更强诊断基线。

Comments 12 pages, 3 figures

FOCAL: Filtered On-device Continuous Activity Logging for Efficient Personal Desktop Summarization

FOCAL：过滤的本地连续活动日志用于高效的个人桌面摘要

Haoran Yin, Zhiyuan Wen, Jiannong Cao, Bo Yuan, Ruosong Yang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 FOCAL通过多代理系统实现高效的本地桌面流摘要，减少资源消耗并提升任务召回率。

Paired Uterine Whole-Slide Images and Pathology Reports for Multimodal Computational Pathology

用于多模态计算病理学的配对子宫全切片图像和病理报告

Han Li, Jingsong Liu, Ayako Ura, Junlin Hou, Zhengyang Xu, Azar Kazemi, Oskar Thaeter, Christian Grashei, Fabian Gülhan, Reza Nasirigerdeh, Xun Ma, Rui Yan, Hao Chen, S. Kevin Zhou, Nassir Navab, Carolin Mogler, Peter Schüffler

机构 * Institute of Pathology, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学病理研究所） ； Computer Aided Medical Procedures (CAMP), Technical University of Munich（慕尼黑工业大学计算机辅助医疗程序（CAMP）） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Department of Human Pathology, Juntendo University Graduate School of Medicine（顺天堂大学医学研究生院人体病理学部） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Munich Data Science Institute (MDSI)（慕尼黑数据科学研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 研究子宫疾病病理诊断，针对全切片图像与病理报告配对数据集稀缺问题，引入TUM-Uteria数据集，含多对病例及切片级配对，经验证，为计算病理学研究提供支持。

PDAGENT-BENCH: Characterizing, Grounding, and Architecting LLM/VLM Agents for VLSI Physical Design

PDAGENT-BENCH: 用于VLSI物理设计的LLM代理的特征化、基础化与架构化

Qiufeng Li, Rongqian Chen, Quan Cheng, Chengxuan Wang, Sizhe Tang, Chia-Tung Ho, David Z. Pan, Tian Lan, Weidong Cao

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 提出PDAGENT-BENCH基准，用于评估LLM/VLM代理在VLSI物理设计中的能力，涵盖任务级和工作流级评估，揭示模型在工具执行和长程推理上的局限，并验证人类技能增强工作流的有效性。

Bridging Individual and Collective Realism in LLM-Based Human Mobility Simulation via Mobility Scaling-Law Guidance

通过共享数据中的移动度量引导基于LLM的人群移动模拟

Hua Yan, Heng Tan, Yu Yang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 M2LSimu通过共享数据中的移动度量引导多提示调整，有效提升基于LLM的人群移动模拟的群体协调与真实性

On the Ability of Transformers to Verify Plans

Transformer 在验证计划能力上的表现

Yash Sarrof, Yupei Du, Katharina Stein, Alexander Koller, Sylvie Thiébaux, Michael Hahn

机构 * Saarland University（萨尔兰大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； University of Toulouse / LAAS-CNRS（图卢兹大学 / LAAS-CNRS） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 研究分析了解码器-only模型验证计划的能力，提出C*-RASP框架以保证序列长度和词汇量增长时的泛化能力，发现某些经典规划领域中Transformer能有效学习验证长计划。

Comments Accepted at ICML 2026

Physics Models for Sim-to-Real Transfer in Professional-Level Robot Table Tennis

面向专业级机器人乒乓球的仿真到现实迁移的物理模型

Christian Conti, Bilan Yang, Alexander Sigrist, Lorenzo Miele, Yamen Saraiji, Peter Dürr, Naoya Takahashi

机构 * Sony AI, Tokyo, Japan（索尼人工智能，东京，日本） ； Sony AI, Zürich, Switzerland（索尼人工智能，苏黎世，瑞士） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)

AI总结 提出空气动力学、球桌碰撞和球拍接触的物理模型，精确捕捉高速高旋球行为，首次训练出能与专业选手对战的机器人乒乓球AI智能体。

Comments 8 pages, 7 figures, additional information: https://ace.ai.sony/, Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Explore-Execute Chain: Towards an Efficient Structured Reasoning Paradigm

探索-执行链：迈向高效的结构化推理范式

Kaisen Yang, Tinghe Zhang, Rushi Shah, Kaicheng Yang, Qinwei Ma, Dianbo Liu, Alex Lamb

机构 * Qizhi Institute（启智研究院） ； Dept. of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Engineering Department, National University of Singapore（新加坡国立大学工程系） ； Dept. of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化系） ； IIIS, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； College of Software, Northeastern University（东北大学软件学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出探索-执行链（E²C），将推理分为随机探索阶段（生成简洁高层计划）和确定性执行阶段（忠实执行计划），通过因果SFT和RL训练分离，在AIME'2024上以更少token超越思维树，并支持轻量领域适应。

Critique of World Model

世界模型批判：一种用于世界建模的生成式潜在预测架构

Eric Xing, Mingkai Deng, Jinyu Hou

机构 * Institute of Foundation Models（基础模型研究院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫莫德 bin Zayed 人工智能大学） ； School of Computer Science Carnegie Mellon University（计算机科学学院卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文从心理学“假设性思维”出发，提出世界模型的核心目标是模拟真实世界的所有可行动可能性，并设计了一种基于状态化、分层、多级、混合连续/离散表示的生成式潜在预测（GLP）架构。

TopBench: A Benchmark for Implicit Predictive Reasoning in Tabular Question Answering

TopBench：表格问答中隐式预测推理的基准

An-Yang Ji, Jun-Peng Jiang, De-Chuan Zhan, Han-Jia Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（人工智能学院，南京大学，中国） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，中国） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出TopBench基准，包含779个样本和四个子任务，评估大语言模型在表格问答中识别隐式预测意图并进行可靠推理的能力，发现当前模型在意图识别上存在困难。

A Unified Definition of Hallucination: It's The World Model, Stupid!

幻觉的统一定义：是世界模型的问题，笨蛋！

Emmy Liu, Varun Gangal, Chelsea Zou, Michael Yu, Xiaoqi Huang, Alex Chang, Zhuofu Tao, Karan Singh, Sachin Kumar, Steven Y. Feng

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出幻觉的统一定义，即用户可观察到的错误内部世界建模，并连接至HalluWorld基准测试，以区分真实幻觉与规划或奖励错误。

Comments ICML 2026. HalluWorld benchmark at https://github.com/DegenAI-Labs/HalluWorld

DWM-RO: Decentralized World Models with Reasoning Offloading for SWIPT-enabled Satellite-Terrestrial HetNets

DWM-RO：面向支持SWIPT的卫星-地面异构网络的去中心化世界模型与推理卸载

Guangyuan Liu, Yinqiu Liu, Ruichen Zhang, Nan Ma, Jiawen Kang, Sumei Sun, Abbas Jamalipour, Ping Zhang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对SWIPT卫星-地面异构网络中多智能体强化学习样本效率低和协调性差的问题，提出去中心化世界模型与推理卸载框架，通过想象策略训练和边缘协调机制实现快速收敛、高谱效和低约束违规。

PLAGUE: Plug-and-play framework for Lifelong Adaptive Generation of Multi-turn Exploits

PLAGUE：面向多轮利用的终身自适应生成的即插即用框架

Neeladri Bhuiya, Madhav Aggarwal, Diptanshu Purwar

机构 * A10 Networks, Inc.（A10网络公司） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出PLAGUE框架，通过终身学习启发的三阶段设计（Primer、Planner、Finisher）实现高效多轮越狱攻击，在o3和Opus 4.1等强安全模型上ASR提升超30%。

Comments Accepted in ICLR 2026

Optimal Rebate Design: Incentives, Competition and Efficiency in Auction Markets

最优返利设计：拍卖市场中的激励、竞争与效率

Thibaut Mastrolia, Tianrui Xu

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究拍卖市场中交易所通过返利政策激励做市商、缩小清算价与资产价值价差以提升市场效率的最优设计问题，采用主从博弈框架和深度BSDE方法求解。