AI Agent

HTC-SGA Former: A Hybrid Transformer-CNN Network with Self-Guided Attention and a New Boundary-Weighted Adaptive Loss for Coronary DSA Vessel Segmentation

HTC-SGA Former: 一种结合自引导注意力与新型边界加权自适应损失的混合Transformer-CNN网络用于冠状动脉DSA血管分割

Rayan Merghani Ahmed, Marwa Omer Mohammed Omer, Mohamed Elmanna, Shijie Li, Bin Li, Shoujun Zhou

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT)（深圳先进技术研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学） ； Department of Biomedical Engineering and Systems, Faculty of Engineering（工程学院生物医学工程与系统系） ； Cairo University（开罗大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出HTC-SGA Former混合网络，通过CNN编码器提取局部血管形态、Transformer解码器建模上下文、MS-GLWA模块实现全局-局部注意力、SGFA模块增强弱血管响应及BWACL损失函数优化边界，在0.81M参数下超越14种方法，提升细血管恢复与连续性。

Comments 20 pages, 10 figures, 3 tables. Submitted for journal review

X-Foresight: A Joint Vision-Action Causal Forecasting Network via Predictive World Modeling

X-Foresight：一种通过预测世界建模的联合视觉-动作因果预测网络

Baolu Li, Jingyu Qian, Rui Guo, Yilun Chen, Hanpeng Liu, Yuan Lin, Junhong Zhou, Ruixin Liu, Liu Yang, Yutong Zheng, Zhenli Zhang, Sean Li, Chaoda Zheng, Boyang Wang, Tenglong, Gu, Zhuangzhuang Ding, Pengkun Zheng, Yu Zhang, Xianming Liu

机构 * PWM Team（PWM团队） ； XPeng Inc.（XPeng公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出X-Foresight，一种将预测世界模型直接集成到VLA架构中的方法，通过长程分块自回归策略和课程学习，联合学习世界建模与实时动作控制，以解决视频预测中的低熵冗余和长程因果建模难题。

What if? Emulative Simulation with World Models for Situated Reasoning

如果呢？基于世界模型的仿真模拟用于情境推理

Ruiping Liu, Yufan Chen, Yuheng Zhang, Junwei Zheng, Kunyu Peng, Chengzhi Wu, Chenguang Huang, Di Wen, Jiaming Zhang, Kailun Yang, Rainer Stiefelhagen

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Hunan University（湖南大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； INSAIT, Sofia University ``St. Kliment Ohridski''（INSAIT，索菲亚大学『圣克莱门特·奥赫里迪斯』） ； RAI Institute（RAI研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出WanderDream数据集，利用世界模型进行心理探索的仿真模拟，使代理无需主动探索即可回答空间假设问题，实验证明心理探索对情境推理至关重要。

Comments Accepted at ECCV 2026. The data and code are available at: https://github.com/RuipingL/WanderDream

Zero-Human Demonstration End-to-end Autonomous Driving with Trajectory Scorer

基于轨迹评分器的零人类示范端到端自动驾驶

Zhenxin Li, Nadine Chang, Wenhao Yao, Xinglong Sun, Zi Wang, Maying Shen, Jingde Chen, Jingyu Song, Kailin Li, Zuxuan Wu, Shiyi Lan, Jose M. Alvarez

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI（可信具身人工智能研究所） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） ； NVIDIA ； University of Michigan（密歇根大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究提出ZTRS，一种基于强化学习的端到端自动驾驶规划范式，仅依靠真实世界图像和规则奖励训练，无需人类示范。通过详尽策略优化，能更好推广到长尾驾驶场景，在相关数据集上展现出优于模仿学习方法的性能。

A data fusion approach for mobility hub impact assessment and location selection: integrating hub usage data into a large-scale mode choice model

一种用于移动枢纽影响评估和选址的数据融合方法：将枢纽使用数据整合到大规模出行选择模型中

Xiyuan Ren, Joseph Y. J. Chow

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种数据融合方法，将移动枢纽使用数据整合到大规模出行选择模型中，评估枢纽对出行需求、出行方式转换、减少车辆行驶里程和增加消费者剩余的影响。

Journal ref Transportation Research Part A, 211 (2026), 105138

HANDFUL: Sequential Grasp-Conditioned Dexterous Manipulation with Resource Awareness

HANDFUL: 有意识资源利用的顺序抓取-条件灵活操作

Ethan Foong, Yunshuang Li, Hao Jiang, Gaurav S. Sukhatme, Daniel Seita

机构 * Northwestern University（西北大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出HANDFUL框架，通过资源感知抓取提升多任务操作的灵活性和鲁棒性，结合仿真与现实验证其有效性。

Bidirectional yet asymmetric causality between urban systems and traffic dynamics in 30 cities worldwide

全球30个城市中城市系统与交通动态之间的双向但不对称因果关系

Yatao Zhang, Ye Hong, Song Gao, Martin Raubal

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究全球30个城市中城市系统与交通动态的关系，提出时空因果框架，结合时空加权回归与收敛交叉映射，揭示双向不对称因果关系及三种因果原型，为可持续城市和交通规划提供策略依据。

Comments Published in Nature Communications

Journal ref Nature Communications 17, 4671 (2026)

Cross-Domain Radiomap Prediction for Multi-Scatterer Environment: A Spherical-Wave-Based Approach

多散射体环境下的跨域无线电地图预测：基于球面波的方法

Wenli Li, Bin Wang, Haiyan Fan, Yujie Zhang, Guangxu Zhu, Yi Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对高频段多散射体环境下无线电地图预测难题，开发线性前向信道模型，利用球面波模式展开捕捉传播行为，通过稀疏测量联合学习散射响应与散射体位置，实现准确重建与外推。

Can Retrieval Heads See Images? Multimodal Retrieval Heads in Long-Context Vision-Language Models

检索头能看见图像吗？长上下文视觉语言模型中的多模态检索头

Aaron Branson Cigres Li, Zhaowei Wang, Yu Zhao, Yiming Du, Haobo Li, Xiyu Ren, Ginny Wong, Simon See, Lishu Luo, Haodong Duan, Pasquale Minervini, Yangqiu Song

机构 * HKUST（香港科技大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； CUHK（香港中文大学） ； NVAITC, NVIDIA, Santa Clara, USA（NVIDIA Santa Clara 分公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种多模态检索头检测方法，发现视觉语言模型中仅有4.4-10.2%的注意力头贡献了50%的正检索分数，这些头对长上下文推理至关重要，且可直接用于文档检索提升性能。

Comments Work in Progress

Annotation-free deep learning for detection and segmentation of fetal germinal matrix-intraventricular hemorrhage in brain MRI

无需标注的深度学习用于胎儿生殖层-脑室出血的检测和分割

Mingxuan Liu, Yingqi Hao, Yi Liao, Juncheng Zhu, Haoxiang Li, Hongjia Yang, Yifei Chen, Yijin Li, Kasidit Anmahapong, Zihan Li, Jialan Zheng, Min Kang, Yan Song, Hua Lai, Xiaoling Zhou, Nan Sun, Rong Hu, Gang Ning, Haibo Qu, Qiyuan Tian

机构 * Department of Radiology, West China Second University Hospital, Sichuan University（四川大学华西第二医院放射科） ； School of Biomedical Engineering, Tsinghua Medicine, Tsinghua University（清华大学医学院生物医学工程系） ； Department of Radiology, Sichuan Provincial Woman’s and Children’s Hospital, The Affiliated Women’s and Children’s Hospital of Chengdu Medical College（四川省妇幼保健院放射科，成都医学院附属妇幼医院） ； Chengdu Women’s and Children’s Central Hospital, School of Medicine, University of Electronic Science and Technology of China（成都妇女儿童中央医院，电子科技大学医学院） ； Department of Radiology, The Third Affiliated Hospital of Zhengzhou University（郑州大学第三附属医院放射科） ； Qujing Maternal and Child Health Hospital, Qujing, China（曲靖 maternal and child health hospital, Qujing, China） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种无需标注数据的深度学习框架，用于自动检测和分割胎儿生殖层-脑室出血，通过伪图像合成和医学先验知识训练，提升了诊断和分割的准确性。

Three-Step Nav: A Hierarchical Global-Local Planner for Zero-Shot Vision-and-Language Navigation

三步导航：一种用于零样本视觉-语言导航的分层全局-局部规划器

Wanrong Zheng, Yunhao Ge, Laurent Itti

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出三步导航方法，通过全局-局部分层规划解决零样本视觉-语言导航中的漂移和低成功率问题，无需梯度更新或微调，实现最先进的性能。

Comments Accepted to AISTATS 2026. Code: https://github.com/ZoeyZheng0/3-step-Nav

Journal ref Proceedings of the 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2026

Continental-scale assessment of spatial food market accessibility in Africa using open geospatial data

非洲大陆尺度上利用开源地理空间数据评估空间食品市场可达性

Robert Benassai-Dalmau, Vasiliki Voukelatou, Rossano Schifanella, Stefania Fiandrino, Daniela Paolotti, Kyriaki Kalimeri

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文利用开源地理空间数据评估非洲食品市场可达性，通过比较三种指标揭示农村和弱势群体的可达性差异，揭示地理和经济不平等对粮食安全的影响。

Comments 23 pages, 5 figures. Sci Rep (2026)

SA-ResGS: Self-Augmented Residual 3D Gaussian Splatting for Next Best View Selection

SA-ResGS：用于下一个最佳视图选择的自增强残差3D高斯点云绘制

Kim Jun-Seong, Tae-Hyun Oh, Eduardo Pérez-Pellitero, Youngkyoon Jang

机构 * POSTECH（POSTECH大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Rivian 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出SA-ResGS框架，通过生成自增强点云稳定不确定性量化，增强不确定性感知监督。采用残差学习策略应对高斯分布监督不足问题，贡献包括物理视图选择策略、不确定性感知残差监督方案等，实验表明其性能优于基线。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://saresgs.github.io/

Atlas is Your Perfect Context: One-Shot Customization for Generalizable Foundational Medical Image Segmentation

图谱是理想上下文：用于可泛化基础医学图像分割的一次性定制

Ziyu Zhang, Yi Yu, Simeng Zhu, Ahmed Aly, Yunhe Gao, Ning Gu, Yuan Xue

机构 * Nanjing University（南京大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究医学图像中解剖结构分割问题，提出图谱引导框架AtlasSegFM，通过图谱查询配准生成提示，用冻结基础模型细化分割，经自适应融合模块结合图谱先验与模型输入及预测，实现一次性定制。

Comments ECCV 2026

On the Complementarity of Shared Electric Mobility and Renewable Energy Communities

共享电动出行与可再生能源社区的互补性

Noé Diffels, Julien Allard, Bertrand Cornélusse, Zacharie De Grève

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究共享出行提供商与能源社区在电力系统中的互补性。通过混合整数二次规划问题联合优化二者灵活性使用，分析经济收益及电网电价、双向充电对配电网影响，案例显示协调可降成本、减轻变电站压力。

Electricity Demand and Grid Impacts of AI Data Centers: Challenges and Prospects

人工智能数据中心的电力需求与电网影响：挑战与前景

Xin Chen, Xiaoyang Wang, Ana Colacelli, Matt Lee, Le Xie

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 探讨人工智能数据中心电力需求增长给电网带来的挑战。通过综述其基础设施、用电特性及模式，分析不同时间尺度面临的挑战，并从电网、数据中心和终端用户角度讨论应对方案，推动两者协同发展。

IndustryNav: Exploring Spatial Reasoning of Embodied Agents in Dynamic Industrial Navigation

IndustryNav：探索动态工业导航中具身智能体的空间推理

Yifan Li, Lichi Li, Anh Dao, Xinyu Zhou, Wenjun Huang, Tianyi Ma, Yicheng Qiao, Zheda Mai, Daeun Lee, Zichen Chen, Pan Wang, Lehan Yang, Tianlong Wang, Zhen Tan, Sheng Li, Mohit Bansal, Yang Ni, Yu Kong

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Purdue University Northwest（普渡大学西北分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对视觉大语言模型在空间推理的挑战，提出IndustryNav基准，利用动态工业场景评估，给出零样本导航管道及安全指标，研究发现模型在路径规划等方面有缺陷，凸显向主动探索等任务发展的需求。

BrainNormalizer: Anatomy-Informed Pseudo-Healthy Brain Reconstruction from Tumor MRI via Edge-Guided ControlNet

BrainNormalizer：通过边缘引导控制网络从肿瘤MRI进行解剖学信息伪健康脑重建

Min Gu Kwak, Yeonju Lee, Hairong Wang, Kristin R. Swanson, Jing Li

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Cedars-Sinai Medical Center（西德萨斯医疗中心） ； Mayo Clinic Arizona（梅奥诊所亚利桑那分部） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对脑肿瘤致结构变形难区分肿瘤与解剖变异问题，提出BrainNormalizer框架，用两阶段训练学习解剖先验等，通过特定策略实现伪健康脑重建，实验表明其有优势。

Earthquakes, floods, and fiscal resilience: Evidence from Croatia and Slovenia

地震、洪水与财政韧性：来自克罗地亚和斯洛文尼亚的证据

Luka Draganić, Leonarda Srdelić, Marwil J. Davila-Fernandez

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究克罗地亚和斯洛文尼亚严重自然灾害对公共债务可持续性的影响，用IMF工具，对比不同灾害配置下债务预测，还进行稳健性检验，强调灾前应构建财政韧性。

pySpainMobility: Unlocking Spanish Open Mobility Data for Spatial Inequality Research

pySpainMobility：解锁用于空间不平等研究的西班牙开放出行数据

Ciro Beneduce, Tania Gullón Muñoz-Repiso, Bruno Lepri, Massimiliano Luca

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究利用pySpainMobility包自动化处理西班牙开放出行数据，通过该包构建特定收入的出行层，揭示了西班牙省际网络中收入分层的出行不平等及相关特征，展现出行数据结合工具可揭示空间不平等。

A Graph-Based Reinforcement Learning Approach with Frontier Potential Based Reward for Safe Cluttered Environment Exploration

一种基于前沿势奖励的基于图的强化学习方法用于安全杂乱环境探索

Gabriele Calzolari, Vidya Sumathy, Christoforos Kanellakis, George Nikolakopoulos

机构 * Department of Computer Science, Electrical and Space Engineering, Luleå University of Technology（计算机科学、电气与航天工程系，吕勒奥技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出结合图神经网络探索贪心策略与安全护盾的方法，用近端策略优化算法训练网络，最大化探索效率并减少护盾干预，还提出奖励函数，能在杂乱环境高效安全探索。

Comments 6 pages, 4 figures, accepted at the 24th European Control Conference (ECC)

Complexity scaling and optimal policy degeneracy in quantum reinforcement learning via analytically solvable unitary-control-then-measure models

量子强化学习中复杂度缩放与最优策略退化研究：通过可解析的幺正控制后再测量模型

Andrea Cintio, Alessandro Michelangeli, Dmitrii Tsutskov

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出并分析了可解析的量子强化学习模型，通过幺正控制后再测量协议，研究了复杂度从指数级到幂律级的缩减及最优策略退化现象。

From Textual Columns to Query Plans: A Unified Relational-Semantic Execution Framework for Hybrid Query Processing

OmniTQA：一种面向半结构化数据的混合查询处理成本感知系统

Nima Shahbazi, Seiji Maekawa, Nikita Bhutani, Estevam Hruschka

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 OmniTQA通过整合LLM语义操作与传统关系运算符，提出了一种成本感知的混合查询处理框架，有效处理结构化与半结构化数据，提升复杂查询和大规模表的准确性和效率。

Drive-JEPA: Video JEPA Meets Multimodal Trajectory Distillation for End-to-End Driving

Drive-JEPA：视频JEPA结合多模态轨迹蒸馏实现端到端驾驶

Linhan Wang, Zichong Yang, Chen Bai, Guoxiang Zhang, Xiaotong Liu, Xiaoyin Zheng, Xiao-Xiao Long, Chang-Tien Lu, Cheng Lu

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） ； Purdue University（普渡大学） ； XPENG Motors（小鹏汽车） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出Drive-JEPA框架，结合视频联合嵌入预测架构（V-JEPA）与多模态轨迹蒸馏，通过自监督视频预训练和动量感知选择机制提升端到端驾驶的规划性能，在NAVSIM上达到新最优。

Ghost in the Context: Policy-Carriage Integrity in LLM Agents

上下文中的幽灵：在决策时间装配中的政策承载失败测量

Igor Santos-Grueiro

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了在决策时间装配过程中由于状态丢失、削弱或反弹导致的政策边界跨越问题，提出SafeContext控制层以缓解风险，并展示了其在不同模型上的效果。

Comments 19 pages

MineRobot: An Actuator-Centered Kinematic Modeling and Solving Framework for Underground Mining Robots

MineRobot: 一种用于虚拟环境中地下采矿机器人运动学建模与求解的统一框架

Shengzhe Hou, Xinming Lu, Tianyu Zhang, Changqing Yan, Xingli Zhang

机构 * College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学计算机科学与工程学院） ； Shandong Lionking Software Co., Ltd.（山东狮王软件有限公司） ； College of Intelligent Equipment, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学智能装备学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出MineRobot框架，通过MRDF格式和拓扑处理流程，解决地下采矿机器人闭环运动学建模与实时求解问题，采用独立拓扑等价路径实现正逆运动学高效计算。

AI-Driven Stabilization in Power Grids through Controlling Line Admittances

通过控制线路导纳实现电网的AI驱动稳定

Sangjoon Park, Hoyun Choi, Yongsun Lee, Seungchan Jo, Jürgen Kurths, B. Kahng

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出自适应导纳控制器（AAC）算法，通过实时调整导纳调节器位置稳定电网，在真实英国电网上显著降低频率偏差并快速恢复运行，同时降低系统复杂性和成本。

Comments 13 pages, 10 figures

Journal ref Chaos, Solitons & Fractals 210, Part 2, 118672 (2026)

UnfoldArt: Zero-Shot Recovery of Full Articulated 3D Objects from Text or Image

UnfoldArt: 从文本或图像零样本恢复完整关节式3D物体

Mohamed el Amine Boudjoghra, Ivan Laptev, Angela Dai

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 提出首个辩论驱动代理方法，结合视觉语言模型和视频生成先验，从文本或图像零样本重建关节式3D物体的结构、运动与隐藏几何。

Comments Project page: https://aminebdj.github.io/unfoldart

ShapeGrasp: Simultaneous Visuo-Haptic Shape Completion and Grasping for Improved Robot Manipulation

ShapeGrasp: 同时进行视觉-触觉形状补全与抓取以改进机器人操作

Lukas Rustler, Matej Hoffmann

机构 * Czech Technical University in Prague（捷克布拉格技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出ShapeGrasp迭代抓取与补全流程，结合隐式表面视觉-触觉形状补全与基于物理的抓取规划，从单RGB-D视图推断完整形状并生成候选抓取，利用抓取反馈更新形状，在真实机器人上实现高抓取成功率并改善3D形状重建质量。

Comments Submitted for peer review

VertiAdaptor: Online Kinodynamics Adaptation for Vertically Challenging Terrain

VertiAdaptor: 针对垂直挑战地形的在线运动学动力学自适应

Tong Xu, Chenhui Pan, Aniket Datar, Xuesu Xiao

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出VertiAdaptor在线自适应框架，通过函数编码器融合高程与语义嵌入，实现地形感知的运动学动力学建模与规划，在仿真和实物平台上预测精度提升23.9%，自适应速度提高5倍。