AI Agent

SERL-SQL: Selective Hindsight Distillation for Text-to-SQL Reinforcement Agentic Learning

SERL-SQL：面向Text-to-SQL强化智能体学习的选择性回溯蒸馏

Tao Liu, Tao Feng, Xiangheng Li, Jinwang Song, Yifan Li, Xiaoqing Cheng, Dixuan Zhang, Siquan Li, Lin Lan, Hongying Zan, Kunli Zhang, Chao Wu

专题命中 规划决策 ：agentic(title)；分类 cs.CL

AI总结 该研究针对现有Text-to-SQL强化学习方法奖励指导不足的问题，提出SERL-SQL框架，通过教师模型重评分与掩码权重优化GRPO优势，在BIRD、Spider等基准上取得优异执行准确率，其奖励选择策略表现优于一致性选择。

Comments 9 pages,6 figures, Underreview

Simulating Tenant Responses to Energy Policy Interventions with Transaction-Cost-Aware LLM Agent

使用具有交易成本意识的大语言模型模拟租户对能源政策干预的反应

Weijie Xia, Stefanie Horian, Hanyue Huang, Queena K. Qian, Jie Yang, Pedro P. Vergara

机构 * Mistral AI（米斯特拉尔人工智能公司） ； Ollama（奥拉马） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究利用感知交易成本，开发摩擦感知角色建模方法，以模拟租户对能源政策干预的反应。通过荷兰公民调查数据，比较不同模型和设置，发现纳入该方法能提升模型性能，为政策理论与LLM政策模拟搭建桥梁。

ATOD: Annealed Turn-Aware On-Policy Distillation for Multi-Turn Agentic Tasks

ATOD: 面向多轮自主智能体的退火轮次感知在线策略蒸馏

Qitai Tan, Zefang Zong, Mo Li, Yipeng Shi, Yang Li, Peng Chen

机构 * Tencent Inc.（腾讯公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 提出ATOD混合在线蒸馏算法，通过退火式OPD-RL调度和轮次级重加权，解决长程交互任务中OPD性能天花板和RL早期低效问题，在三个基准上超越教师模型。

Pushing the Frontier of Full-Song Generation: Hierarchical Autoregressive Planning Meets Flow-Matching Rendering

推动全曲生成的前沿：分层自回归规划与流匹配渲染

Junyu Dai, Xinyue Fan, Weiqin Li, Xiangang Li, Yunjia Li, Bin Ma, Yukun Ma, Chongjia Ni, Yufei Shi, Biao Tian, Haoxu Wang, Menglin Wu, Jianwei Yu, Huaicheng Zhang, Han Zhao, Shengkui Zhao, Haina Zhu

机构 * Alibaba（阿里巴巴） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出统一歌曲生成框架，支持多项任务，由四个组件构成。通过特定编码、建模、匹配及模块实现歌曲生成，还研究多种后训练策略，实验表明该框架在评估中性能具有竞争力。

Agentic Vulnerability Reasoning on COTS Binaries

基于商用现货二进制文件的智能体漏洞推理

Hwiwon Lee, Jongseong Kim, Lingming Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title)；分类 cs.LG

AI总结 研究LLM智能体对COTS二进制文件漏洞的推理能力，构建SLYP管道，结合二进制探索与动态调试验证漏洞。在COM基准测试中表现出色，发现更多真实漏洞，生成验证PoC，还发现多个零日漏洞，证明工具集和模型选择的重要性及通用性。

From Reasoning Depth to Reasoning Breadth: Evaluating Multi-Point Associative Reasoning in Large Language Models

从推理深度到推理广度：评估大型语言模型中的多点关联推理

Si'an Xie, Jiaxun Liu, Biao Yang, Wei Yuan, Fan Yang, Tingting Gao, Ming Wu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Peking University（北京大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 该研究构建了中英双语多点关联推理基准MPAR-Bench，发现大型语言模型的推理深度未自动带来稳健的推理广度，当前基准未充分覆盖推理广度。

Frontier AI performance across the business disciplines: a case-grounded benchmark of knowledge work and analytical reasoning

跨商业学科的前沿人工智能性能：基于案例的知识工作和分析推理基准

Ajay Patel, Kartik Hosanagar, Ramayya Krishnan, Chris Callison-Burch, Karim Lakhani

机构 * The Wharton School, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学沃顿商学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Harvard Business School, Harvard University（哈佛大学哈佛商学院） 纠错

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

AI总结 研究针对人工智能在白领分析性知识工作衡量上的差距，利用顶尖商学院案例教学法构建BusinessCaseBench基准，发现前沿AI模型在此基准上得分高且能力提升快，为商学院及相关职业角色带来启示。

Infra-Bayesian Reinforcement Learning Agents Outperform Classical RL For Worst-Case Robustness

Infra-Bayesian 强化学习智能体在最坏情况鲁棒性上优于经典强化学习

Manish Aryal, Faiyaz Azam, Agnivo Banerjee, Syed Mahir Ahamed, Sai Sidhanth Manoharan Jayanthi, Allegra Laro, Clément Legentilhomme, Andrew Lin, Florian Lorkowski, Marina Pérez del Valle, Radman Rakhshandehroo, Patric Rommel, Emanuel Ruzak, Nathan Theng, Paul Yushin Rapoport

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； WorldQuant University（WorldQuant大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Aix-Marseille University（阿维尼翁-马赛大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； University of Buenos Aires（布宜诺斯艾利斯大学） ； California State University, Fresno（弗雷斯诺加州州立大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 针对经典强化学习在模型误设和策略依赖不确定性下的失败，提出 Infra-Bayesian 框架，通过区分概率不确定性和 Knightian 不确定性并采用最坏情况决策，在有限状态无状态决策问题中实现更低的最坏情况遗憾。

Comments RLC 2026: Accepted to Finding the Frame Workshop

MT-PingEval: Evaluating Multi-Turn Collaboration with Private Information Games

MT-PingEval：通过私人信息游戏评估多轮协作

Jacob Eisenstein, Fantine Huot, Adam Fisch, Jonathan Berant, Mirella Lapata

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

AI总结 MT-PingEval通过私人信息游戏评估语言模型在多轮协作中的表现，发现其在规划和执行多轮对话方面存在显著缺陷，并强调了提高对话连贯性和信息管理的重要性。

Comments CoLM camera-ready version

Belief-Contraction-Driven Active Inverse Source Localization and Characterization

基于信念收缩的主动逆源定位与表征

Yiwei Shi, Mengyue Yang, Qi Zhang, Cunjia Liu, Weinan Zhang, Weiru Liu

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

AI总结 该研究针对动态场主动逆源定位与表征问题，提出信念收缩驱动的ATT-PFRL方法，统一推断、停止与控制，在多场景下较基线方法实现更高完成度、更快收敛与更准定位。

REGEN: Replay-recycling for Expert-to-Generalist distillation with Offline Reinforcement Learning

REGEN：用于从专家到通用模型蒸馏的离线强化学习的重放回收

Yunjie Chen, Xiaoxin Chen, Fang Wang

机构 * vivo AI Lab（vivo人工智能实验室） ； Department of Computer Science, Sun Yat-Sen University（中山大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型强化学习扩展的挑战，提出REGEN方法，通过回收重放记忆并运用离线强化学习算法训练通用模型，解耦训练过程，降低成本，在多任务上以低成本达类似准确率，还可能变革在线强化学习及扩展训练阶段。

ResearchArena: Evaluating Sabotage and Monitoring in Automated AI R&D

研究竞技场：评估自动化人工智能研发中的破坏行为与监控

Lena Libon, Ben Rank, Jehyeok Yeon, David Schmotz, Jeremy Qin, Daniel Donnelly, Derck Prinzhorn, Maksym Andriushchenko

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

AI总结 研究针对自动化人工智能研发，用研究竞技场框架评估人工智能控制，通过四项长期任务及两类隐藏附带任务，评估前沿代理破坏与监控能力，发现训练数据中破坏行为难捕捉，发布框架用于评估自动化人工智能研发中的破坏与控制。

Comments 50 pages, 12 figures

From Evidence to Trajectory: Abductive Reasoning Path Synthesis for Retrieval-Augmented Generation Agents Development

从证据到轨迹：用于检索增强生成智能体开发的溯因推理路径合成

Muzhi Li, Jinhu Qi, Yihong Wu, Minghao Zhao, Liheng Ma, Yifan Li, Xinyu Wang, Zhenghan Tai, Zixing Song, Yingxue Zhang, Ho-fung Leung, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Sha Tin, NT, Hong Kong（香港中文大学） ； Université de Montréal, Montréal, Quebéc, Canada（蒙特利尔大学） ； McGill University, Montréal, Quebéc, Canada（麦吉尔大学） ； Mila - Quebéc AI Institute, Montréal, Quebéc, Canada（魁北克AI研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab, Montréal, Quebéc, Canada（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 针对检索增强生成智能体开发缺乏可执行轨迹问题，提出EviPath范式，通过溯因子任务规划、忠实子问题回答、对话微调三个阶段合成推理路径，实验表明基于此训练的模型在开放域问答中显著优于基线。

Comments KDD 2026 Research Track

LLM-Driven Collaborative Model for Untangling Commits via Explicit and Implicit Dependency Reasoning

基于显式和隐式依赖推理的大语言模型驱动的提交解缠协作模型

Bo Hou, Xin Tan, Kai Zheng, Fang Liu, Yinghao Zhu, Li Zhang

机构 * State Key Laboratory of Complex \& Critical Software Environment (SKLCCSE), School of Computer Science ； Engineering, Beihang University Beijing China ； SKLCCSE, School of Computer Science ； School of Computing ； Data Science, The University of Hong Kong Hong Kong SAR China ； Engineering, Beihang University ； Data Science, The University of Hong Kong 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 针对开发者常产生的缠结提交问题，提出ColaUntangle协作框架，集成大语言模型驱动智能体，构建显式和隐式上下文捕捉信息，经实验验证，该框架在提交解缠任务中性能优于基线，凸显基于大语言模型协作框架的潜力。

HiPO: Hierarchical Preference Optimization for Adaptive Reasoning in LLMs

HiPO：用于大语言模型自适应推理的分层偏好优化

Darsh Kachroo, Arjun Prasaath Anbazhagan, Adriana Caraeni, Brennan Lagasse, Kevin Zhu

机构 * Vellore Institute of Technology（维洛雷理工学院） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Northwestern University（西北大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Algoverse AI Research（Algoverse AI研究） 纠错

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

AI总结 HiPO通过分层优化提升大语言模型在复杂推理任务中的表现，结合偏好优化与结构化推理的优势，实现更高效的训练和更一致的输出。

Comments 12 pages, 4 figures, 6 tables. Includes ablation study across Qwen2.5-7B-Instruct and Llama-3.1-8B-Instruct on 5 math reasoning benchmarks (GSM8K, MATH500, Minerva, AIME24, Gaokao2023). GPT-4.1 used for structured evaluation of reasoning quality

BuilderBench: The Building Blocks of Intelligent Agents

BuilderBench：智能体的构建模块

Raj Ghugare, Roger Creus Castanyer, Catherine Ji, Kathryn Wantlin, Jin Schofield, Karthik Narasimhan, Benjamin Eysenbach

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） 纠错

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

AI总结 提出BuilderBench基准，通过开放式探索训练智能体构建结构，实验表明现有前沿语言模型和强化学习算法无法解决任何非平凡任务。

Comments Blogpost: https://rajghugare19.github.io/builderbench and Code: https://github.com/rajghugare19/builderbench

XSkill: Continual Learning from Experience and Skills in Multimodal Agents

XSkill: 多模态智能体中的经验与技能持续学习

Guanyu Jiang, Zhaochen Su, Xiaoye Qu, Yi R. Fung

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出XSkill双流框架，通过视觉经验与技能的知识提取、检索和自适应，实现多模态智能体在开放场景中无需参数更新的持续学习，显著提升工具使用和推理泛化能力。

Comments Accepted to ICML 2026

Containment Verification: AI Safety Guarantees Independent of Alignment

包含性验证：与对齐无关的AI安全保证

Royce Moon, Lav R. Varshney

机构 * AI Innovation Institute, Stony Brook University（石溪大学人工智能创新研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出包含性验证，通过代理框架本身提供安全保证。通过前向模拟细化和Dafny机制化，证明了在模型类型动作边界内对所有AI输出的边界策略强制性，首次实现了代理框架的演绎形式验证。

Comments 14 pages

Pseudo-Deliberation in Language Models: When Reasoning Fails to Align Values and Actions

语言模型中的伪 deliberation：当推理无法使价值观与行动一致时

Sushrita Rakshit, Hanwen Zhang, Hua Shen

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了语言模型中价值观与行动不一致的问题，提出伪 deliberation 概念，并通过 VALDI 框架评估对齐程度，发现不同模型在生成对话中存在一致的偏差。

Comments 9 pages, 5 main figures

Motion Planning on One-Dimensional Peano Continua

一维皮亚诺连续统上的运动规划

Jeremy Brazas, Petar Pavesic

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 该研究将一维空间的Lusternik-Schnirelmann范畴与拓扑复杂度定义为闭滤过长度，依据皮亚诺连续统的野性秩刻画其数值，发现其可任意高，与一维CW复形结果形成对比。

Comments 22 pages, 6 figures

RoboReact: Agentic Skill Distillation from Generated Egocentric Videos for Generalizable Whole-Body Manipulation

RoboReact：基于生成的自我中心视频的智能体技能蒸馏，实现通用全身操控

Shuliang He, Shuai Wang, Bo Yue, Junchi Teng, Changyu Wang, Guiliang Liu

专题命中 规划决策 ：agentic(title)

AI总结 本研究提出RoboReact框架，通过生成自我中心视频并结合视觉语言引导的闭环控制，实现人形机器人全身操控技能的通用获取，可在多样场景中稳健执行。

Path-conditioned Reinforcement Learning-based Local Planning for Long-Range Navigation

基于路径条件的强化学习局部规划用于远距离导航

Mateo Haro, Julia Richter, Fan Yang, Cesar Cadena, Marco Hutter

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 本文提出一种基于强化学习的局部导航策略，利用路径信息作为上下文指导，提升远距离导航效率并保持在路径信息退化时的鲁棒性。

DuetHOI: Language-Guided Bimanual Hand--Object Motion Generation with Articulation Planning and Contact Refinement

StructBiHOI: 结构化关节建模用于长时程双臂手-物体交互生成

Zhi Wang, Yuyan Liu, Liu liu, Ruonan Liu, Ruixuan Liu

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 StructBiHOI通过结构化关节建模框架实现长时程双臂手-物体交互生成，提升稳定性和效率。

An Efficient Solution to the 2D Visibility Problem in Cartesian Grid Maps and its Application in Heuristic Path Planning

笛卡尔栅格地图中二维可见性问题的高效解决方案及其在启发式路径规划中的应用

Ibrahim Ibrahim, Joris Gillis, Wilm Decré, Jan Swevers

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 本文提出一种高效的二维栅格可见性求解方法，将其作为启发式函数实现无局部极小值的路径规划器，性能优于传统光线投射算法。

Comments 7 pages, 5 figures, IEEE ICRA 2024

Charge Schedule Optimization and Infrastructure Planning for Solar-Integrated Electric Bus Transit Systems

太阳能集成电动公交系统的充电计划优化与基础设施规划

Rito Brata Nath, Madhusudan Baldua, Vivek Vasudeva, Tarun Rambha

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 研究城市太阳能集成电动公交系统的充电计划与基础设施规划问题，提出考虑多种因素的两阶段多场景模型，用Benders分解法求解，经实际数据验证，能有效节省成本并更好适应季节变化。

Congestion-Aware Robot Tour Planning in Crowded Environments

拥挤环境中的拥塞感知机器人巡视规划

Stefano Bernagozzi, Charlie Street, Masoumeh Mansouri, Lorenzo Natale

机构 * Istituto Italiano di Tecnologia（意大利理工学院） ； Università di Genova（热那亚大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 提出一种基于概率的巡视规划器，通过学习人流预测模型并在线构建马尔可夫决策过程，在拥挤环境中高效规划机器人路径，减少拥塞影响。

Comments Accepted to IEEE IROS 2026

Journal ref IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2026

Speech World Model: Causal State-Action Planning with Explicit Reasoning for Speech

语音世界模型：基于显式推理的语音因果状态-动作规划

Xuanru Zhou, Jiachen Lian, Henry Hong, Xinyi Yang, Gopala Anumanchipalli

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 研究旨在改进语音语言模型推理弱的问题，采用模块化视角和世界模型观点，将语音理解分解为四个模块通过因果图通信，建立认知状态搜索空间，实现显式推理，让语音理解更透明可控。

Comments Accepted to 2026 ICLR

Agents at Risk: How Users Unwittingly Undermine LLM Safety

处于风险中的智能体：用户如何在不知情的情况下破坏大语言模型的安全性

Fengchao Chen, Tingmin Wu, Van Nguyen, Surya. Nepal, Carsten Rudolph

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

AI总结 研究基于大语言模型的智能体安全问题，介绍用户中继上下文操纵攻击，通过让良性用户在请求中传递对抗性内容，实验表明该攻击在多种防御下优于提示注入基线，揭示当前智能体框架设计缺陷。

Comments User-relayed Context Manipulation; LLM-based Agents; Agent Security; Human Factors in Cybersecurity; Web-Use Agents; Planning Agents

Optimal Path Planning of Airborne Wind Energy Systems with a Flexible Tether

具有柔性系绳的空中风能系统的最优路径规划

Omid Heydarnia, Jolan Wauters, Tom Lefebvre, Guillaume Crevecoeur

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 提出一种基于索引-1微分代数方程的最优控制框架，采用准静态方法处理柔性系绳，通过同伦策略生成最优轨迹，并与刚性系绳模型对比，验证了考虑系绳柔性的必要性。

LLM-Based Generalizable Hierarchical Task Planning and Execution for Heterogeneous Robot Teams with Event-Driven Replanning

基于LLM的异构机器人团队通用分层任务规划与执行及事件驱动重规划

Suraj Borate, Bhavish Rai B, Vipul Pardeshi, Madhu Vadali

机构 * Department of Mechanical Engineering, IIT Gandhinagar（印度加尔各直辖区理工学院机械工程系） ； Sahyadri College of Engineering and Management（萨哈亚德里工程与管理学院） ； Vishwakarma Institute of Information Technology（维什瓦克arma信息技术学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 提出CoMuRoS架构，结合集中式规划与分布式执行，通过LLM解释自然语言目标、分配子任务，并支持事件驱动重规划，在硬件实验中实现自主恢复和协调运输。

Comments full version of this short paper is accepted at Frontiers in Robotics and AI Journal