AI Agent

Human-in-the-Loop Distributed Control of Grid-Interactive Buildings for Demand Response Participation

用于需求响应参与的电网交互式建筑的人在回路分布式控制

Kasra Mazarei Saadabadi, Dongming Wang, Wei Ren, Alfredo Martinez-Morales, Hamidreza Nazaripouya

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 该研究针对多建筑需求侧管理，提出人在回路分布式共识控制方法，引入含非自主领导者的框架，用非线性未知输入滑模观测器应对挑战，设计共识协议，仿真验证其能在需求响应中灵活管理能源、平衡舒适度及提升电网适应性。

Comments 10 pages, 8 figures

Rank-One Fluctuations in Averaging-Learning Dynamics

平均学习动力学中的一阶涨落

Ionel Popescu, Tushar Vaidya

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究无外部真实基准的平均学习动力学，通过多布鲁申型收缩等方法，在可和性条件下得出反向乘积收敛到一阶极限，可和扰动下过程收敛到随机共识状态，独立同分布扰动时有中心极限定理，揭示长期涨落渐近一维及相关几何。

Comments 12 pages

Intelligent Code-Division Multiplexing for Resilient Underwater Optical Wireless Communications

用于弹性水下光无线通信的智能码分复用

Gaurav Mahadik, Ananya Hazarika, Mehdi Rahmati

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究水下光无线通信性能下降问题，提出基于智能混沌的CDMA方案，利用逻辑映射生成混沌序列，通过多智能体强化学习框架动态调整参数，并经实验验证该方案性能优越，适用于分布式水下网络。

InLiER: Learning-Free Heterogeneous LiDAR Place Recognition via Intermediate Mixed-Radix Structural Keypoint Tokenization

InLiER：通过中间混合基数结构关键点令牌化实现无学习的异构激光雷达地点识别

Nikolaos Stathoulopoulos, George Nikolakopoulos

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究针对机器人平台结合多种激光雷达致现有描述符性能下降的问题，提出无学习管道InLiER，通过混合基数令牌ID编码关键点信息，经三个检索阶段处理，在相关数据集和实验中表现出色，优于基于学习的基线。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 8 pages, 8 figures

Cooperative MARL-Based Energy-Efficient Power Control for Two-Hop Relaying Networks

基于合作多智能体强化学习的两跳中继网络节能功率控制

Xinyu Qu, Yuanzhe Geng, Erwu Liu, Rui Wang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究两跳中继网络中合作博弈的节能功率控制问题，在难以获取瞬时CSI的非理想情况下，提出基于延迟奖励的状态 - 动作值函数和多智能体深度Q网络学习框架，该方法优于其他方法且接近最优解。

AI-Augmented Model Predictive Control for Safe and Adaptive Rendezvous and Proximity Operations

用于安全和自适应交会及接近操作的人工智能增强模型预测控制

Luca Sportelli, Tyler Barr, Cagri Kilic, Di Wu

机构 * Embry–Riddle Aeronautical University（安柏瑞德航空航天大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究多智能体对抗场景下航天器自主交会及接近操作问题，提出结合约束滚动时域MPC与数据驱动监督调整层的框架，经蒙特卡罗模拟评估，该框架相比固定参数MPC有更好性能，为自适应航天器RPO提供模块化、可解释基础。

Comments 34 pages, 7 figures

Compositional Semantic Communication for Physical AI: Category Theory Meets Game Theory

用于物理人工智能的组合语义通信：范畴论与博弈论相遇

Christo Kurisummoottil Thomas, Walid Saad, Emilio Calvanese Strinati

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究物理人工智能系统中传输原始传感器数据的问题，提出组合语义通信框架，利用范畴论度量、格罗滕迪克拓扑等，将多设备协调表述为斯塔克尔伯格博弈，用ADMM算法计算策略，实现带宽减少和延迟降低，保持推理准确率。

Evolution of cooperation with temporal information

具有时间信息的合作演化

Tianxing Zhao, Lei Zhou, Aming Li

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究多智能体系统中合作演化，开发含时间信息的演化动力学框架，用时间网络表征信息动态变化。发现时间信息促进合作，稀疏网络优势更明显，据此开发算法增强合作，确定时间信息是促进集体合作的实用机制。

LLM Latent Edge Measurement: Point-in-Time Economic Graphs for Quantitative Investing from Corporate Disclosures

大语言模型潜在边缘测量：基于公司披露的定量投资实时经济图谱

Fan Yang, Lin Zhang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究从公司披露文本构建公司网络，提出基于大语言模型的流程，应用于纳斯达克100指数成份股公司文件，生成含149条边的网络，经审计确认部分边有效，恢复跨行业关系，消融研究表明相关方法对网络质量有贡献。

Comments 9 pages, 4 figures and 4 tables

Symbolic Predicate-Guided Language Agents for Inverse Design of Perovskite Oxides

用于钙钛矿氧化物逆设计的符号谓词引导语言智能体

Dong Hyeon Mok, Seoin Back, Victor Fung, Guoxiang Hu

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究钙钛矿氧化物逆设计，引入 DSL 引导策略，将自然语言规则转化为符号谓词，开发 ORCHESTRA 框架。该策略能增强 LLM 智能体推理能力，无需大量特定任务数据集或额外训练，提升材料设计性能。

Finite-Sample Conformal Coverage Recovery via Fusion under Degraded Local Guarantees in Occupancy Map Estimation

通过占用地图估计中退化局部保证下的融合实现有限样本共形覆盖恢复

Ritvik Mahajan, Aneesh Raghavan, Karl Henrik Johansson

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究针对多机器人环境映射中高斯过程占用映射缺乏有限样本预测保证、共形预测局部保证退化的问题，开发分布式融合算法，通过机器人交换e值及接收器融合，实现恢复目标覆盖水平，提升地图效率。

A Distributed PI+Reset Scheme for Discrete-Time Economic Dispatch of A Grid-connected BESS Network

一种用于并网电池储能系统网络离散时间经济调度的分布式PI+复位方案

Yalin Zhang, Zhongxin Liu, Fuyong Wang, Zengqiang Chen

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究并网电池储能系统网络离散时间经济调度问题，基于离散时间多智能体系统设计含新型PI控制器的分布式方案，通过MC共识控制器等实现调度，相比现有P控制器方案，加速收敛且提高精度，仿真验证算法有效。

A Slow-Fast Stochastic Framework for Zeroth-Order Distributed Time-Varying Optimization

用于零阶分布式时变优化的慢-快随机框架

Wanying Li, Nan-jing Huang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究仅用零阶信息的随机多智能体系统分布式时变优化，构建慢-快随机框架，引入辅助变量和快速子系统生成梯度估计，慢子系统进行优化和一致性，分析收敛性并通过模拟验证，建立界表征参数等对跟踪性能的影响。

SkillComm: Skill-Driven Semantic Communication for Sequential Workflows via Incremental Token Transmission

SkillComm：通过增量令牌传输实现用于顺序工作流的技能驱动语义通信

Ziyang Meng, Lu Lu

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 针对无线视觉智能中工作流的通信瓶颈问题，提出SkillComm框架，利用可重复使用技能状态进行工作流感知令牌优先级排序和内存辅助令牌网格重建，实验表明该框架能降低令牌传输成本并保持精度。

Power-law and log-periodic degree tails for a family of probability generating function equations arising in evolving networks

一族演化网络中出现的概率生成函数方程的幂律和对数周期度尾

Qunqiang Feng, Xiao-Ming Fu, Tianyang Sun

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究一族演化网络模型的概率生成函数方程，通过对超临界高尔顿 - 沃森过程自包含局部分析，确定其极限度分布系数尾，解决了Feng等人的两个猜想，包括幂律阶及乘性周期形式。

Comments 21 pages

Swarming and Opinion Dynamics

群体行为与观点动态

Rommel Tchinda Djeudjo, Dibakar Ghosh, Timoteo Carletti

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究多智能体系统中集体运动与观点动态的关系，提出耦合模型，空间动力学由吸引 - 排斥作用控制，内部动力学用德弗安特型观点模型描述，揭示了置信阈值和吸引强度对观点簇及群体分布的影响，对相关研究有重要意义。

Inferring Inventory Dynamics from Supply Chain Networks: A Graph Learning Approach with Autonomous Validation

从供应链网络推断库存动态：一种具有自主验证的图学习方法

Tiancheng Gao, Xiang Zhang, Wei Lan, Bin Liu

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对中小企业库存数据稀缺致预测难问题，提出多智能体半监督推理框架，构建图机器学习模型结合多个计量模型，能从供应链网络推断库存动态，有效验证预测，且与经济理论相符，解决无真实观测时的预测验证难题。

Can LLMs Perform Deep Technical Comprehension of Computer Architecture Papers?

大语言模型能否对计算机体系结构论文进行深度技术理解？

Nishant Aggarwal, Ayushi Dubal, Sreeraj Kannakarankodi, Ian McDougall, Adarsh Mittal, Vishnu Ramadas, Noah Scott, Ranganath Selagamsetty, Weichu Yang, Karthikeyan Sankaralingam

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究大语言模型对计算机体系结构论文的深度理解，通过开源管道Gauntlet进行分析，经与人类分析对比及消融实验，发现其多智能体结构有优势，尤其合成阶段，还将相关资源作为社区资源发布。

Comments 4 pages, 1 figure

Rethinking MCP Security: A Large-Scale Study of Runtime MCP Servers and Security Scanner Reliability

重新思考MCP安全性：对运行时MCP服务器和安全扫描器可靠性的大规模研究

Pei Chen, Baichao An, Mengying Wu, Binwang Wan, Geng Hong, Jinsong Chen, Xudong Pan, Jiarun Dai, Min Yang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究重新审视MCP安全性衡量方式，通过多智能体框架构建MCPZoo进行大规模测量。发现现有扫描器报告的风险信号不可靠，人工验证抽样警报真阳性率低且扫描器输出不一致。实现对MCP服务器安全性的大规模、可重复测量并揭示扫描局限，还发布公共查询接口。

Comments 18 pages, 11 figures, and 10 tables. This article substantially extends the preliminary 3-page MCPZoo dataset release arXiv:2512.15144. Includes appendices

Implicit Midpoint Gradient Descent: Fast and Learning rate free convergence for Zero-Sum Games

隐式中点梯度下降法：零和博弈的快速且无学习率收敛

Gaoqi Xue, James P. Bailey

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究无约束双线性零和博弈，引入由辛积分方法推导的隐式中点梯度下降规则，该方法继承连续时间动力学的强大特性，在零和博弈中同时具备有界轨道等特性，且计算实验显示其显著优于标准方法。

RED-SEGA:Resilient Decentralized Stochastic Proximal Optimization with Gradient Sketching over Time-Varying Networks

RED-SEGA：时变网络上基于梯度草图的弹性分散随机近端优化

Jinhui Hu, Guo Chen, Huaqing Li, Liang Ran, Hexi Liang, Tao Han, Tingwen Huang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究多智能体系统中拜占庭弹性分散随机优化问题，核心方法是通过梯度草图实现方差减少，提出算法RED-SEGA，推导其在时变网络上的理论条件，经实验验证算法有效性与弹性。

Comments 17 pages, 39 figures

Exploiting Structure with Anisotropic Consensus-Based Optimization

基于各向异性共识的优化方法利用结构

Sabrina Bonandin, Konstantin Riedl, Sara Veneruso

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究基于各向异性共识的优化方法（CBO），该方法能利用高维目标函数可加分离结构减轻维度诅咒。证明其计算复杂度仅指数依赖内在维度\(\mathbf{d}\)，数值实验验证理论结果，突出相关因素对算法性能和复杂度的影响。

CoDiMAD: Diffusion-Based Privileged Distillation for Communication-Free Multi-Robot Coordination

CoDiMAD：基于扩散的特权蒸馏用于无通信多机器人协调

Jiyue Tao, Shunheng Xin, Tongsheng Shen, Dexin Zhao, Feitian Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； National Innovation Institute of Defense Technology（国防科技创新研究院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究无通信多机器人协调问题，提出CoDiMAD三阶段框架，先训练特权预言机，再构建数据集，最后将预言机蒸馏到学生智能体中，通过扩散反向过程采样动作，实验证明其性能优于基线。

Energy Efficiency Optimization in Distributed MIMO vRAN via Cross-Layer Link Abstraction

通过跨层链路抽象实现分布式 MIMO vRAN 中的能效优化

Jaebum Park, Chan-Byoung Chae, Robert W. Heath

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究分布式 MIMO vRAN 的能效优化，构建功率模型，开发联合选择调制等参数最大化 EE 的框架，扩展节省功率频谱效率范围，提出流量感知策略，仿真表明该框架能高效预测链路性能，提升平均 EE 且保持高峰吞吐量。

Comments The manuscript was submitted to IEEE, and is currently under review

Learning Spatiotemporal Tubes for Full Class of Signal Temporal Logic Tasks for Control of Unknown Systems under Input Constraints

学习用于输入约束下未知系统控制的全类信号时序逻辑任务的时空管

Ahan Basu, Ratnangshu Das, Soumyodipta Nath, Siyuan Liu, Pushpak Jagtap

机构 * Electrical Engineering Department, Eindhoven Institute of Technology（埃因霍温理工大学电气工程系） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对输入约束下未知的非线性EL系统，提出基于时空管的控制框架，用PINN建模STT，将鲁棒性指标纳入训练，多智能体场景考虑全局任务指标，开发控制律并通过案例验证，以满足STL规范。

Subspace Consensus of Matrix-Weighted Networks

矩阵加权网络的子空间一致性

Yuhao Chen, Lulu Pan, Xiaohui Gong, Peng Wang, Haibin Shao

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究矩阵加权多智能体网络的子空间一致性问题，从代数和拓扑角度推导相关充要、充分及必要条件，包括基于边权重零空间、\(\mathbb{V}\)连通性等，还给出树网络条件，揭示其基本能力并建立分析框架。

Embodied Human-Robot Interaction via Acoustics: A MARL Approach with AcoustoBots for Spatial Data Physicalization

通过声学实现的具身化人机交互：一种用于空间数据物理化的多智能体强化学习方法及声控机器人

Shiqi Liu, Narsimlu Kemsaram, Prateek Mittal, Pengyuan Wei, Sriram Subramanian

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； University of Malaya（马来亚大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究针对传统数据物理化局限，提出声控机器人平台，采用基于MADDPG算法的MARL策略及GS - PAT声学控制器，实现感知 - 显示 - 动作循环。通过试验评估单双机器人任务，结果显示悬浮稳定、成功率高且碰撞少，支持其用于具身化人机交互。

Comments This paper has been accepted for publication in the Proceedings of the 2026 International Conference on Robotic System and Artificial Intelligence (RSAI 2026), 10-12 July, 2026, Tokyo, Japan

Cooperation in Conic Programming with Applications to Control, Production, and Portfolio

圆锥规划中的合作及其在控制、生产和投资组合中的应用

Miguel Martínez-Antón, Justo Puerto

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 介绍合作圆锥博弈类，统一多种基于优化的合作博弈。利用圆锥规划和对偶理论推导核心收益分配条件及计算方法，通过多应用展现框架表达力。

C2E: Boosting Ego-Only 3D Object Detection via Multi-Teacher Contrastive Knowledge Distillation

C2E: 通过多教师对比知识蒸馏提升仅自我3D目标检测

Jinlong Wang, Xun Huang, Qiming Xia, Shijia Zhao, Chenglu Wen

机构 * Fujian Key Laboratory of Urban Intelligent Sensing and Computing, Xiamen University（福建省城市智能感知与计算重点实验室，厦门大学） ； Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室，厦门大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出C2E范式，通过多对一智能体对比知识蒸馏框架M2S，结合多级特征增强、辅助点云重建和多教师对比蒸馏，在无通信成本下提升仅自我3D检测性能，在多个数据集上验证有效性。

Comments 18 pages, 8figures

Journal ref ECCV 2026

Congestion-Based Slot Pricing in a Railway Auction Game

铁路拍卖博弈中的基于拥堵的槽位定价

Bill Roungas, Sebastiaan Meijer

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出一种结合拥堵基础价格与不对称校正调整的拍卖机制，用于分配稀缺铁路槽位，并通过多智能体实验验证其效果，发现校正定价虽必要但不足以消除大智能体的战略主导。

Comments 13 pages, 2 figures, presented in ISAGA 2026