AI Agent

AION: Aerial Indoor Object-Goal Navigation Using Dual-Policy Reinforcement Learning

AION: 基于双策略强化学习的空中室内目标导航

Zichen Yan, Yuchen Hou, Shenao Wang, Yichao Gao, Rui Huang, Lin Zhao

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电子与计算机工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出AION，一种端到端双策略强化学习框架，解耦探索与目标到达行为，用于视觉空中目标导航，无需外部定位或全局地图，在AI2-THOR和IsaacSim中验证了优越性能。

Comments Accepted to IROS 2026

Performance enhancing of hybrid quantum-classical Benders approach for MILP optimization

混合量子-经典Benders方法用于MILP优化的性能提升

Sergio López-Baños, Elisabeth Lobe, Ontje Lünsdorf, Oriol Raventós

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种硬件无关的Benders分解算法，通过量子退火器求解主问题、经典计算机求解子问题，并引入嵌入优化、保守割约束处理和启发式停止准则，在传输网络扩展规划问题上相比经典方法实现性能提升。

Comments 22 pages, 11 figures. Code available at https://gitlab.com/dlr-ve/esy/quacla

Improved Immiscible Diffusion: Accelerate Diffusion Training by Reducing Its Miscibility

改进的不可混扩散：通过降低可混性加速扩散训练

Yiheng Li, Feng Liang, Dan Kondratyuk, Masayoshi Tomizuka, Kurt Keutzer, Chenfeng Xu

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出通过降低任意层级的可混性来加速扩散模型训练，实现多种实现方式（如KNN噪声选择和图像缩放），在多种任务上获得高达4倍以上的训练加速。

CogAD: Cognitive-Hierarchy Guided End-to-End Autonomous Driving

CogAD: 认知层次引导的端到端自动驾驶

Zhennan Wang, Jianing Teng, Canqun Xiang, Kangliang Chen, Xing Pan, Lu Deng, Weihao Gu

机构 * HAOMO.AI Technology Co., Ltd（HAOMO.AI技术有限公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出CogAD模型，通过全局到局部的层次感知和意图条件多模态轨迹生成，模拟人类驾驶员的认知层次机制，在nuScenes和Bench2Drive上实现端到端规划的最优性能，尤其在长尾场景和复杂真实驾驶条件下表现优异。

Comments CVPR2026 Workshop on Autonomous Driving

Cost-Effective Design of Grid-tied Community Microgrid

并网社区微电网的成本效益设计

Moslem Uddin, Huadong Mo, Daoyi Dong

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出结合多目标优化与偏好深度强化学习的框架，平衡经济性、可靠性、效率和环境影响，设计出满足100%负荷、效率91.99%、碳排放降低95%、LCOE为0.208美元/kWh的微电网配置。

From Net Load Modifiers to Firm Capacity: The Role of Distributed Energy Resources in Resource Adequacy

从净负荷调节器到可靠容量：分布式能源在资源充足性中的作用

Yujia Li, Alexandre Moreira, Miguel Heleno

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文综述了分布式能源（如屋顶光伏、电池、需求响应和电动汽车）在资源充足性框架中的容量认定路径，分析了加州、PJM等地区的规则耦合问题，并提出协调改革建议。

RoDyn: Taming Interactive Robot-Dynamic 2.5D World Model for Robotic Manipulation

RoDyn: 驯服交互式机器人动态2.5D世界模型用于机器人操作

Chuanrui Zhang, Zhengxian Wu, Guanxing Lu, Yansong Tang, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出RoDyn，一种几何感知的2.5D世界模型，通过机器人动态分词器和掩码引导自回归架构，在高效潜在空间中建模环境动态，提升生成保真度并显著改善下游强化学习和模仿学习性能。

Resonant Minds: Closed-Loop Social Avatars with Theory of Mind

共鸣心智：具备心智理论的闭环社交虚拟人

Jianxu Shangguan, Jing Xu, Hang Ye, Xiaoxuan Ma, Yizhou Wang, Jenq-Neng Hwang, Wentao Zhu

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波工程技术学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出一个闭环双智能体框架，通过整合感知、社会推理（基于心智理论）和多模态生成，实现具备社交智能的虚拟人，并在信息不对称数据集上取得优于全信息脚本模式的对话质量。

Comments Project page: https://resonantminds.github.io/

Response-Aware Multimodal Learning for Post-Treatment Visual Acuity Forecasting

响应感知的多模态学习用于治疗后视力预测

Phuoc-Nguyen Bui, Van-Vi Vo, Duc-Tai Le, Junghyun Bum, Van-Nguyen Pham, Ki-Young Kim, Seung-Young Yu, Hyunseung Choo

机构 * Research Convergence Institute（研究融合研究所） ； Sungkyunkwan University（全北大学） ； Dept. of AI Systems Engineering（人工智能系统工程系） ； Dept. of Ophthalmology（眼科系） ； Kyung Hee University Medical Center（庆熙大学医学院） ； Dept. of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出ReVA框架，利用基线与第1个月OCT影像及表格数据，通过多模态融合预测糖尿病性黄斑水肿患者抗VEGF治疗后3-24个月的视力轨迹。

Comments To appear in MICCAI 2026

EchoFoley: Event-Centric Hierarchical Control for Video Grounded Creative Sound Generation

EchoFoley: 面向视频接地创意声音生成的事件中心层次化控制

Bingxuan Li, Yiming Cui, Yicheng He, Yiwei Wang, Shu Zhang, Longyin Wen, Yulei Niu

机构 * ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 提出EchoFoley任务，通过事件级局部控制和层次化语义控制实现视频接地声音生成，构建EchoFoley-6k基准并设计EchoVidia框架，在可控性和感知质量上分别提升40.7%和12.5%。

Comments CVPR-2026 Main Conference

A graph-based heuristic for the non-stationary stochastic lot-sizing problem under penalty costs

基于图的启发式算法求解带惩罚成本的非平稳随机批量问题

Xiyuan Ma, Roberto Rossi, Thomas Welsh Archibald

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种基于有向无环图的最短路径算法，通过松弛非负订单约束并采用重复增广过程解决不可行性，高效求解非平稳随机需求下的单物品批量问题。

Journal ref International Journal of Production Economics, Volume 299, 2026, 110112, ISSN 0925-5273

SparseWorld: Enhancing End-to-End Autonomous Driving via World Models with Sparse Scene Representation

SparseWorld: 通过具有稀疏场景表示的世界模型增强端到端自动驾驶

Ruoyu Wang, Jingke Wang, Yukai Ma, Yuehao Huang, Shuangming Lei, Guanglin Xu, Aixue Ye, Yong Liu

机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University（浙江大学控制系统研究所） ； Labs, Huawei（华为2012实验室） ； State Key Laboratory of Industrial Control Technology（国家工业控制技术重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出SparseWorld，一种基于稀疏场景表示的轻量级世界模型，通过自回归预测未来地图元素和周围智能体，并利用预测结果优化下游运动预测和轨迹规划，在nuScenes数据集上实现0.05%的碰撞率，达到开放循环规划指标的最优性能。

GeoVista: Visually Grounded Active Perception for Vision-Language Understanding of Ultra-High-Resolution Remote Sensing Images

GeoVista: 用于超高清遥感理解的视觉引导主动感知

Jiashun Zhu, Ronghao Fu, Jiasen Hu, Jing Huang, Nachuan Xing, Bo Yang

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University, China（吉林大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 GeoVista提出一种基于规划的主动感知框架，通过构建全局探索计划和分支式局部检查，实现超高清遥感图像的高效解读，提升全局上下文理解与证据聚合效率。

A frontend ASIC for Microdosimetry

一种用于微剂量学的前端ASIC

Simon Waid, Matthias Knopf, Giulio Magrin, Albert Hirtl, Sebastian Onder, Stefan Gundacker, Daniel Radmanovac, Sandra Barna, Thomas Bergauer

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种用于微剂量学传感器的ASIC，旨在通过低噪声读出实现 LET 测量，支持低 LET 区域的质子谱分析及 delta 电子贡献研究。

IMPACT: An Implicit Active-Set Augmented Lagrangian for Fast Contact-Implicit Trajectory Optimization

IMPACT: 一种隐式主动集增广拉格朗日法用于快速接触-隐式轨迹优化

Jiayun Li, Dejian Gong, Georgia Chalvatzaki

机构 * PEARL Lab, Dept. of Computer Science, TU Darmstadt, Germany（图腾实验室，计算机科学系，图恩大学，德国） ； Hessian.AI, Darmstadt, Germany（海森AI，图恩，德国） ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所（RIG）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出IMPACT方法，通过隐式主动集策略解决接触约束下的轨迹优化问题，实现高效求解并提升控制质量。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS), 2026

FARM: Foundational Aerial Radio Map for Intelligent Low-Altitude Networking

FARM：面向智能低空网络的基础空中无线电地图

Shijian Gao, Jiahui Liang, Yifeng Yuan, Wenlihan Lu, Guobin Shen, Liuqing Yang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出FARM基础模型，利用掩码自编码器和扩散解码器，从高粒度全域数据集中构建高保真空中无线电地图，在水平与垂直维度均优于现有方法，并验证了真实场景的迁移能力。

Iterative Convex Optimization with Control Barrier Functions for Obstacle Avoidance among Polytopes

基于控制障碍函数的迭代凸优化在多面体障碍物规避中的应用

Shuo Liu, Zhe Huang, Calin A. Belta

机构 * Boston University（波士顿大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对多面体机器人与障碍物的避碰问题，提出一种迭代凸MPC-DCBF框架，通过精确最近点计算导出支撑超平面构建线性DCBF约束，实现快速在线安全控制。

Comments 8 pages, 4 figures

Schur-MI: Fast Mutual Information for Robotic Information Gathering

Schur-MI：用于机器人信息收集的快速互信息

Kalvik Jakkala, Jason O'Kane, Srinivas Akella

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出Schur-MI，利用迭代结构和Schur补分解将互信息计算复杂度从O(|V|^3)降至O(|A|^3)，在真实测深数据集上实现最高12.7倍加速，并成功用于自主水面车辆的在线路径规划。

Comments IROS 2026

Cyber Resilience Assessment of Unbalanced Distribution System Restoration under Sparse Load Forecasting Attacks

三相不平衡配电系统恢复在负荷预测稀疏对抗攻击下的网络弹性

Chen Chao, Zixiao Ma, Ziang Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文量化对抗性攻击对负荷预测的影响，提出梯度稀疏攻击方法，并建立恢复感知验证框架，揭示系统级故障，为设计网络安全感知的恢复规划提供见解。

Comments 10 pages, 7 figures

Q-approximation of operating characteristics of clinical trial designs

临床试验设计操作特性的Q-近似

Susanna Gentile, Daniel E. Schwartz, Riddhiman Saha, Lorenzo Trippa

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出Q-近似方法，通过二次近似似然函数替代完整数据模拟，快速评估临床试验的操作特性，计算效率比蒙特卡罗模拟高150-1900倍。

Robust Convex Model Predictive Control with collision avoidance guarantees for robot manipulators

具有碰撞避免保证的机器人操作器鲁棒凸模型预测控制

Bernhard Wullt, Johannes Köhler, Per Mattsson, Mikeal Norrlöf, Thomas B. Schön

机构 * ABB robotics（ABB机器人公司） ； Department of Mechanical Engineering, Imperial College London（帝国理工学院机械工程系） ； Department of Information Technology, Uppsala University（乌普萨拉大学信息科技系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种结合鲁棒管MPC与走廊规划算法的凸MPC方案，在模型不确定下实现工业机器人快速无碰撞运动，优于基准方法。

Relative Explanations for Contextual Problems with Endogenous Uncertainty: An Application to Competitive Facility Location

内生不确定性下情境问题的相对解释：竞争性设施选址的应用

Jasone Ramírez-Ayerbe, Emma Frejinger

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对具有二元决策变量和内生不确定性的情境随机优化问题，提出基于Wasserstein距离正则化的相对反事实解释框架，生成稀疏、合理且可解释的解释，并应用于竞争性设施选址和电动汽车充电站规划。

OncoReg: Medical Image Registration for Oncological Challenges

OncoReg：面向肿瘤学挑战的医学图像配准

Wiebke Heyer, Yannic Elser, Lennart Berkel, Xinrui Song, Xuanang Xu, Pingkun Yan, Xi Jia, Jinming Duan, Zi Li, Tony C. W. Mok, BoWen LI, Tim Hable, Christian Staackmann, Christoph Großbröhmer, Lasse Hansen, Alessa Hering, Malte M. Sieren, Mattias P. Heinrich

机构 * Institute of Medical Informatics, University of Lübeck（吕贝克大学医学信息学研究所） ； Institute of Radiology and Nuclear Medicine, University Hospital Schleswig-Holstein（石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院放射科和核医学研究所） ； Department of Biomedical Engineering and Center for Biotechnology and Interdisciplinary Studies, Rensselaer Polytechnic Institute（伦塞拉塞尔理工学院生物医学工程系和生物技术与跨学科研究中心） ； School of Computer Science, University of Birmingham（伯明翰大学计算机科学学院） ； Division of Informatics, Imaging and Data Sciences, University of Manchester（曼彻斯特大学信息学、成像和数据科学系） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里集团DAMO学院） ； Hangzhou Shengshi Technology Co., Ltd（杭州盛世科技有限公司） ； Department of Radiation Oncology, University Hospital Schleswig-Holstein（石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院放射肿瘤科） ； EchoScout GmbH ； Radboud University Medical Center, Nijmegen（奈密根大学医学中心） ； Institute of Interventional Radiology, University Hospital Schleswig-Holstein（石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院介入放射科） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出OncoReg挑战，通过两阶段框架在保护患者隐私的同时开发可泛化的图像配准方法，用于放射治疗中锥束CT与扇束CT的配准，发现特征提取是关键，深度学习和经典方法结合最有效。

Comments 21 pages, 13 figures

Steering Flexible Linear Objects in Planar Environments by Two Robot Hands Using Euler's Elastica Solutions

使用欧拉弹性线解在两机器人手在平面环境中操控柔性线性物体

Aharon Levin, Elon Rimon, Amir Shapiro

机构 * Dept. of ME, Technion, Israel（技术学院机械工程系，以色列） ； Dept. of ME, Ben-Gurion University, Israel（本· Gurion大学机械工程系，以色列） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文利用欧拉弹性线解，通过控制两机器人手的抓取端点位置和切线，实现平面环境中柔性线性物体的无自交、稳定和避障操控。

Mutual Adaptation in Human-Robot Co-Transportation with Human Preference Uncertainty

人机协同运输中考虑人类偏好不确定性的相互适应

Al Jaber Mahmud, Weizi Li, Xuan Wang

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对人机协同运输中人类偏好参数不确定及适应策略平衡问题，提出统一框架，通过建模偏好概率分布、时变固执度及协调规划模型，结合位姿优化策略，实现相互适应以提升任务性能。

Comments 9 pages, 6 figures

Game Theoretic Liquidity Provisioning in Concentrated Liquidity Market Makers

集中流动性做市商中的博弈论流动性提供

Weizhao Tang, Rachid El-Azouzi, Cheng Han Lee, Ethan Chan, Giulia Fanti

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对集中流动性做市商中流动性提供者的策略互动，建立博弈论模型，证明其可简化为具有唯一纳什均衡的线性复杂度博弈，均衡遵循水填充策略，并基于真实数据发现LP策略偏离均衡，调整后可提升日收益率。

Recognizing and Reconstructing a Multi-Unit Floor Plan

识别与重建多单元楼层平面图

Lukas Kratochvila, Gijs de Jong, Monique Arkesteijn, Simon Bilik, Tomas Zemcik, Karel Horak, Jan S. Rellermeyer

机构 * Department of Control and Instrumentation, Brno University of Technology, Brno, Czech Republic（控制与仪器系，布拉格技术大学，布拉格，捷克共和国） ； Department of Software Technology, Faculty of Electrical Engineering Mathematics and Computer Science, TU Delft, Delft, Netherlands（软件技术系，电气工程数学与计算机科学学院，代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰） ； Department of Management in the Built Environment, Faculty of Architecture and the Built Environment, TU Delft, Delft, Netherlands（建筑环境管理系，建筑与环境学院，代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰） ； Institute for Research and Applications of Fuzzy Modeling, University of Ostrava, Ostrava, Czech Republic and with Department of Informatics, Mendel University in Brno, Brno, Czech Republic（模糊建模研究与应用研究所，奥斯特拉瓦大学，奥斯特拉瓦，捷克共和国，并与布拉格梅德勒大学信息系联合） ； Department of Software Technology, Faculty of Electrical Engineering Mathematics and Computer Science, TU Delft, Delft, Netherlands and with Dependable and Scalable Software Systems, Institute of Systems Engineering, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Leibniz University Hannover, Hannover, Germany（软件技术系，电气工程数学与计算机科学学院，代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰，并与可靠和可扩展软件系统，系统工程研究所，电气工程与计算机科学学院，莱比锡大学汉诺威分校，汉诺威，德国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出基于MDA-Unet和MACU-Net的像素级分割方法，结合改进跳跃连接和注意力机制，从2D平面图重建3D模型，在CubiCasa数据集上平均F1达0.86。

STRIDE: Post-Training LLMs to Reason and Refine Bio-Sequences via Edit Trajectories

STRIDE: 通过编辑轨迹对生物序列进行后训练推理与优化

Daiheng Zhang, Shiyang Zhang, Sizhuang He, Yangtian Zhang, Syed Asad Rizvi, David van Dijk

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出STRIDE框架，通过后训练使LLM生成可执行的插入/删除/替换轨迹，结合监督微调和策略优化实现离散生物序列的迭代优化，在蛋白质和分子编辑任务上显著提升成功率和新颖性。

Comments Accepted to ICML 2026

How much inflation can fiscal policy create? Separating household heterogeneity and liquidity

财政政策能创造多少通胀？分离家庭异质性与流动性

Matthias Hänsel

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 通过异质性代理人新凯恩斯模型分析财政政策对通胀的影响，发现资产市场假设（而非家庭异质性）是关键，并利用宏观证据校准模型，表明公共债务动态对通胀有显著但非主导的影响。

Comments Number of page: 34 (main text, 83 incl. Appendices). Substantial revision of the previous versions: added an analytically tractable model and refocussed the paper on monetary-fiscal interactions more generally. This involved substantial rewriting. The title was also changed to better convey the content of the article

A Simple Hierarchical Causality Primer

一个简单的层次因果入门

Tim Gebbie

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一个简单的形式化框架，通过因果类、聚合算子和离散事件时间映射，描述复杂系统中行为者如何约束、选择和组织跨层次的智能体行为。

Comments 15 pages, 1 figure; short technical primer with a toy example in an appendix, corrected minor typos, refined the admissible kernel notation, added a rough Appendix B with the start of an outline of an experimental design requirements specification based on feedback from colleagues and readers (thank you for the feedback and comments)