AI Agent

Extreme vulnerability to intruder attacks destabilizes network dynamics

极端的入侵攻击对网络动态的脆弱性

Amirhossein Nazerian, Sahand Tangerami, Malbor Asllani, David Phillips, Hernan Makse, Francesco Sorrentino

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了网络中单个低度节点的入侵攻击如何破坏动态稳定性，挑战了传统对枢纽节点脆弱性的假设，并揭示了非线性网络中的脆弱性特征。

Comments Accepted for publication in Nature Communications

Simulating Dispute Mediation with LLM-Based Agents for Legal Research

基于大语言模型智能体的争议调解模拟：面向法律研究

Junjie Chen, Haitao Li, Minghao Qin, Yujia Zhou, Yanxue Ren, Wuyue Wang, Yiqun Liu, Yueyue Wu, Qingyao Ai

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究针对法律争议调解实证研究的局限，提出首个基于LLM的AgentMediation框架模拟争议调解，通过可控实验发现符合社会学理论的模式，为社科与AI在法律研究的融合提供平台。

Comments AAAI 2026

Stability Notions for Hospital Residents with Sizes

带容量的医院住院医生问题的稳定性概念

Haricharan Balasundaram, J B Krishnashree, Girija Limaye, Meghana Nasre

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文针对带容量的医院住院医生问题（HRS）研究基于容量的稳定性，证明该类问题必存在对应稳定匹配，给出严格优于3的近似算法，还证明最大规模该匹配问题及稳定匹配判定问题的NP难性，并提出受限场景下的稳定匹配高效算法。

SPEC CPU2026: Characterization, Representativeness, and Cross-Suite Comparison

SPEC CPU2026：特征、代表性及跨套件比较

Ruihao Li, Andrew Jacob, Neeraja J. Yadwadkar, Lizy K. John

专题命中 Agent评测 ：agentic(abstract)

AI总结 本文研究SPEC CPU2026在九种平台上的性能特征，发现其相比2017版增加了指令量和内存占用，同时通过分析发现其在架构评估中可通过精简工作负载集保持高保真度，并通过与其他基准的比较展示其在通用计算中的优势。

Rational Inattention to States and Choice Characteristics

对状态和特征的不注意

Christopher W. Engh

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一个理性不注意模型，通过施罗德桥问题和严格凹外问题，研究主体在获取成本信息时对状态和特征的不注意行为。

Understanding Federated Learning Through the Lens of Mechanism Design: The Role of Data Heterogeneity

通过机制设计视角理解联邦学习：数据异质性的作用

Lina Alkarmi, Po-Yen Chen, Mingyan Liu

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 该研究通过将经典外部性机制适配联邦学习场景，对比了夏普利值机制与外部性机制在社会最优性、个体理性等维度的表现，揭示了互惠公平与社会效率的权衡关系。

Comments Extended version (with full proofs) of a paper accepted at GameSec 2026. 29 pages, 5 figures

Lower bounds for multivariate independence polynomials and their generalisations

多重独立多项式的下界及其推广

Joonkyung Lee, Jaehyeon Seo

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了多重独立多项式的下界及其推广，提出并证明了关于图的独立集的不等式，并推测该结果可推广至其他反铁磁模型。

Comments 17 pages. Clarify Section 3 and add a Lean formalisation of Theorem 1.4. See https://github.com/thegreatseo/multivar-indep-formalize for the GitHub repo

Complementarities in Sparse Two-Sided Interaction Models

稀疏双边交互模型中的互补性

Federico Crippa

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文针对仅实现潜在匹配稀疏子集的双边交互模型，引入含互补性参数的Tukey模型，提出基于周期的估计量并应用于世界银行经理-国家匹配，发现负向互补性，验证了能力强的经理在复杂环境中更具价值。

Running Quantum Computers in Discovery Mode

以发现模式运行量子计算机

Aydin Deger, Benedikt Placke, G. J. Sreejith, Alessio Lerose, S. L. Sondhi

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究展示量子计算机与经典机器学习智能体协同运行，可通过定义兴趣函数调整电路，以高概率发现离散时间晶体等量子多体动力学新现象，确立了混合设备中兴趣函数设计的研究范式。

Comments 10 + 8 pages, 4+6 figures

How Should AI Safety Benchmarks Benchmark Safety?

AI安全基准应该如何进行基准测试？

Cheng Yu, Severin Engelmann, Ruoxuan Cao, Dalia Ali, Orestis Papakyriakopoulos

专题命中 Agent评测 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出改进AI安全基准的方法，通过系统回顾210个基准，指出其技术、知识论和社会技术缺陷，并提出稳健度量和风险管理原则以提升基准有效性。

GS-Playground: A High-Throughput Photorealistic Simulator for Vision-Informed Robot Learning

GS-Playground：一种高吞吐量的视觉真实模拟器用于基于视觉的机器人学习

Yufei Jia, Heng Zhang, Ziheng Zhang, Junzhe Wu, Mingrui Yu, Zifan Wang, Dixuan Jiang, Zheng Li, Chenyu Cao, Zhuoyuan Yu, Xun Yang, Haizhou Ge, Yuchi Zhang, Jiayuan Zhang, Zhenbiao Huang, Tianle Liu, Shenyu Chen, Jiacheng Wang, Bin Xie, Xuran Yao, Xiwa Deng, Guangyu Wang, Jinzhi Zhang, Lei Hao, Zhixing Chen, Yuxiang Chen, Anqi Wang, Hongyun Tian, Yiyi Yan, Zhanxiang Cao, Yizhou Jiang, Hanyang Shao, Yue Li, Lu Shi, Bokui Chen, Wei Sui, Hanqing Cui, Yusen Qin, Ruqi Huang, Lei Han, Tiancai Wang, Guyue Zhou

机构 * THU（清华大学） ； Motphys ； Dexmal ； DISCOVER Robotics ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BIT（北京理工大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； HITSZ（哈尔滨工业大学） ； XJTU（西安交通大学） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； D-Robotics 纠错

专题命中 Agent评测 ：workflow(abstract)

AI总结 GS-Playground通过高吞吐量的多模态模拟框架，结合高效物理引擎和3DGS渲染管道，提升视觉强化学习的效率，降低大规模视觉RL的门槛，实现感知与物理的无缝衔接。

Comments Robotics: Science and Systems 2026

Audio-Visual World Models: Learning Physically Grounded Multisensory Dynamics

视听世界模型：为具身智能体奠定多感官想象的基础

Jiahua Wang, Leqi Zheng, Jialong Wu, Yaoxin Mao, Shijie Cheng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 提出视听世界模型（AVWM）统一框架，通过条件扩散Transformer（AV-CDiT）联合预测双耳音频与视觉动态，在30小时基准AVW-4k上实现高保真多模态预测，并验证其在具身导航中的有效性。

Psychological Determinants and Consequences of Complex Networks

复杂网络的心理决定因素与后果

Jamil Civitarese, Fernanda Concatto, Cláudio Abreu

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 该研究提出两个模型，分别将心理因素作为社会网络的决定因素与后果，基于Bianconi-Barabási网络和智能体方法，解释网络规模、外向性、年龄的关系及城市部落的出现。

Comments Old, dormant paper from my MSc that I never revisited and is trivial

Long-lived quasinormal frequencies for regular black hole supported by the Einasto profile in the presence of the magnetic field

具有Einasto密度分布的正则黑洞在磁场作用下的长寿命拟正常频率

Milena Skvortsova

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究磁场影响下基于Einasto密度分布的正则黑洞中标量场的拟正常模式、灰体因子及吸收截面，通过高阶WKB展开和Padé求和计算拟正常频率，并展示有效质量和Einasto参数变化对阻尼率的抑制作用。

Comments 12 pages, 7 figures, the mistakes have been corrected

Direct and Adaptable Mesh-Gaussian Scene Reconstruction from Multi-View Images

从多视图图像进行直接且可自适应的网格-高斯场景重建

Ancheng Lin, Tianqing Su, Zuo Yuan, Quanke Su, Samuel S. Mao, Yusheng Xiang

机构 * School of Computer Science, Australian Artificial Intelligence Institute (AAII)（计算机科学学院，澳大利亚人工智能研究所） ； University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； School of Automobile（汽车学院） ； Chang’an University（长安大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对现有方法分离几何与外观建模的问题，提出端到端网格-高斯场景表示，实现直接联合学习，提升重建效率与质量，可高效适配局部场景修改，支撑具身智能相关环境维护。

Learning Fair Allocation of Indivisible Items from Limited Feedback

从有限反馈中学习不可分割物品的公平分配

Xinyu Liu, David Kempe, Evi Micha

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究算法在未知估值下通过有限反馈学习公平分配不可分割物品的问题，提出基于椭球法的框架，在加性估值下多项式时间内找到EF1或PROP1分配，并在单调估值下保证多项式轮次内找到EF1分配。

Comments 42 pages, full version. Accepted to the ACM Conference on Economics and Computation (EC 2026)

Computationally Efficient Estimation of Localized Treatment Effects for Multi-Level, Multi-Component Interventions to Address the Opioid Crisis

高效估算多层级多组件干预措施的局部治疗效应以应对阿片类药物危机

Abdulrahman A. Ahmed, M. Amin Rahimian, Qiushi Chen, Praveen Kumar

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种双层元模型框架，通过两阶段序列设计高效采样，用于估算多层级干预措施的局部治疗效应，减少计算资源消耗，应用于估算巴比妥酸盐分发和纳洛酮分布对过量死亡率的影响。

Comments repository link: https://github.com/abdulrahmanfci/gpr-metamodel/

CoSimRec: Measuring Coordinated-Content Penetration in Recommender Feedback Loops

CoSimRec：衡量推荐反馈循环中的协同内容渗透

Nan Li, Jiahong Shao, Jiuyang Lyu

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究推荐反馈循环中协同内容渗透问题，提出CoSimRec离线代理评估框架，通过算法渗透率指标家族衡量相关情况，在多数据集和推荐器上评估，发现随机控制无显著正向渗透，基于流行度和反馈敏感排名有提升，同步感知排名降低APR。

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

Authoring for Living Worlds: Tool-Constrained LLM Agents for Executable Multi-Actor Scenarios

代理视频生成：通过工具约束的LLM规划从文本到可执行事件图

Nicolae Cudlenco, Mihai Masala, Marius Leordeanu

机构 * Institute of Mathematics of the Romanian Academy（罗马尼亚科学院数学研究所） ； National University of Science and Technology Politehnica Bucharest（布加勒斯特理工大学） ； Büchi Labortechnik AG（布奇实验室技术股份公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种代理系统，通过LLM生成结构化的事件图规范，并在3D引擎中确定性执行，解决了传统视频生成的语义可靠性问题，展示了在物理真实性和语义对齐上的优越表现。

The Turing Valley: How AI Capabilities Shape Labor Income

图灵谷：AI能力如何塑造劳动力收入

Enrique Ide, Eduard Talamàs

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究AI能力在不同维度上如何影响劳动力收入，揭示了人类与AI沟通方式对劳动力市场的影响。

Diagnostic Feedback under Hidden Task Difficulty

隐藏任务难度下的诊断反馈

Mark Izgarshev, Georgy Lukyanov

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对隐藏任务难度的场景，提出均衡精炼机制，可在特定条件下实现对困难任务的诊断，证明隐藏难度能生成智能体相关信息，且该机制适用于连续努力与不完美诊断的情况。

BCNet: Bronchus Classification via Structure Guided Representation Learning

BCNet：基于结构引导表征学习的支气管分类

Wenhao Huang, Haifan Gong, Huan Zhang, Yu Wang, Xiang Wan, Haofeng Li, Guanbin Li, Hong Shen

专题命中 Agent评测 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对自动支气管分类的个体拓扑差异挑战，提出结构引导的BCNet框架，在BronAtlas基准上F1分数超现有最优方法8%以上，还发布了支气管成像分析开放基准BronAtlas。

Comments The benchmark is available at https://osf.io/pskr9/?viewonly=94fa3d87274b4095ac9a4b88cc9a1341

Robust 4D Driving Scene Reconstruction from Imperfect Visual Priors

超越完美先验：用于野外4D驾驶重建的自适应高斯图

Xiaoyun Dong, Qian Xu, Yun Wang, Yang Lu, Jen-Ming Wu, Jianping Wang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hon Hai Research Institute（鸿海研究院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究针对野外4D驾驶场景重建，现有方法依赖精确先验，噪声先验下有问题。提出自适应高斯图（AGG）框架，含语义引导策略和自适应拓扑进化模块。在KITTI和Wild-30实验验证，AGG在视觉保真度和鲁棒性上优于现有方法。

MMEB-V3: Measuring the Performance Gaps of Omni-Modality Embedding Models

MMEB-V3: 多模态嵌入模型性能差距的测量

Haohang Huang, Xuan Lu, Mingyi Su, Xuan Zhang, Ziyan Jiang, Ping Nie, Kai Zou, Tomas Pfister, Wenhu Chen, Wei Zhang, Xiaoyu Shen, Rui Meng

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出MMEB-V3基准，评估文本、图像、视频、音频及基于代理的多模态嵌入，发现现有模型在跨模态检索中存在显著偏差和不足。

Comments Accepted at COLM 2026

On the Complexity of the Optimal Correlated Equilibria in Extensive-Form Games

扩展式博弈中最优相关均衡的复杂性

Vincent Cheval, Florian Horn, Soumyajit Paul, Mahsa Shirmohammadi

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 该研究证明多人扩展式博弈中最优NFCE的阈值问题为PSPACE-难，AFCE的该问题为NP-难，确定了多类相关均衡阈值问题的NP-完全性，还将扩展式博弈中任意NE计算归入FixP。

Comments Technical report of paper published in The 26th ACM Conference on Economics and Computation (EC26)

Honesty, Stigma, and Cooperation in an Overlapping-Generations Game

重叠世代博弈中的诚实、污名与合作

David Li, Georgy Lukyanov

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究重叠世代博弈中诚实、污名与合作关系，通过纳入选择到均衡信念，分析不同情况下均衡状态，发现特定参数区域多种均衡共存，内部分支不稳定，还探讨了最大最小规则及记录清除对合作的影响。

UAV-ON: A Benchmark for Open-World Object Goal Navigation with Aerial Agents

UAV-ON：用于空中智能体的开放世界目标导航基准测试

Jianqiang Xiao, Yuexuan Sun, Yixin Shao, Boxi Gan, Rongqiang Liu, Yanjin Wu, Weili Guan, Xiang Deng

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 介绍用于空中智能体开放世界目标导航的UAV-ON基准测试，含14个环境及1270个目标对象，通过实例级指令编码。实现多种基线方法评估，结果凸显空中导航和语义目标基础的复合挑战，推动复杂环境下无人机可扩展自主性研究。

Comments Accepted to ACM MM 2025

Conspiracy Theory Rabbit Holes Emerge via Interacting Contagions

阴谋论兔子洞通过相互作用的传播出现

Fabian Tschofenig, Paul Vicinanza, Henrich Greve, Hayagreeva Rao, Douglas Guilbeault

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究探讨人们陷入阴谋论兔子洞的原因，通过分析推文用序列风险模型等揭示阴谋论间相互作用及定居者效应，比较多种模型，发现传染病生态模型能重现相关动态，还表明防止阴谋论首次公开认可有重要作用。

Comments 49 pages, 13 figures, 5 tables, including supplementary appendix

Intelligent resource allocation in wireless networks via deep reinforcement learning

通过深度强化学习实现无线网络中的智能资源分配

Marie Diane Iradukunda, Chabi F. Elégbédé, Yaé Ulrich Gaba

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出利用深度强化学习实现无线网络中智能资源分配，通过DQN智能体实现自适应功率控制，实验显示其在吞吐量和公平性方面优于传统方法。

Comments 7 figures

Popular Matchings under Preference Variation and an Algorithm for Popular Common Bases with Integral Comparison Margins

偏好变化下的流行匹配以及具有整数比较边际的流行公共基算法

Gergely Csáji

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究匹配市场中偏好变化下的流行匹配与优势匹配，给出单边市场相关多项式时间算法及双边市场流行匹配NP难、优势匹配在部分情况下易处理的结论，核心方法是扩展原始对偶水平算法。