AI Agent

Towards quantum machine learning for assessing the resilience of post-quantum cryptography

迈向用于评估后量子密码学弹性的量子机器学习

Jarosław A. Miszczak

机构 * Institute of Theoretical and Applied Informatics（理论与应用信息研究所） ； Polish Academy of Sciences（波兰科学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究尝试利用量子生成对抗网络（QGANs）评估后量子密码学弹性，通过将基于哈希数字签名概率分布加载到量子计算机内存的示例应用，证实近期混合量子 - 经典方法有此能力，为利用量子计算攻击后量子密码原语迈出第一步。

Comments 14 pages, 7 figures, version accepted for ICCS 2026

Journal ref Lecture Notes in Computer Science, vol 16789 (2026)

TRAIL: A Platform for Configurable Human--AI Teaming Experiments

TRAIL：一个用于可配置人机协作实验的平台

Mohammad Amin Samadi, Pedro Martins De Bastos, Jaeyoon Choi, Spencer JaQuay, Seehee Park, Nia Nixon

机构 * School of Education, University of California, Irvine（加州大学伊文斯分校教育学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人工智能队友设计属性对团队的影响，TRAIL平台将大五人格等与多种实验方法结合，在课堂部署中实现纵向链式实验、文本相似性分析等，发现不同人格代理对团队有不同影响。

Communication-Efficient Digital-Twin Coordination for Heterogeneous LLM Embodied Agents over Computing Power Networks

基于计算能力网络的异构大语言模型实体代理的通信高效数字孪生协调

Nuocheng Yang, Sihua Wang, Zihan Chen, Tony Q. S. Quek, Changchuan Yin

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对异构大语言模型实体代理协作面临的通信开销大、协调质量受LLMs能力限制和行动延迟等挑战，提出基于轻量级数字孪生的LDT-Coord框架，通过特定方法减少通信开销，实现与传统方法相当的任务成功率且保持鲁棒性。

Comments 14 pages, 6 figures, 5 tables

Learning social norms enhances compatibility in dynamic human-AI coordination

学习社会规范可增强动态人机协作中的兼容性

Yi Yang, Siyuan Liu, Xin Gao, Huamu Sun, Chao Liu, Qing Zhou, Bingbing Nie

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学车辆与移动系统学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing 100084, China（清华大学智能绿色车辆与移动系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning & IDG/McGovern Institute for Brain Research, Beijing Normal University, Beijing, China（北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment, Beijing, China（北京安全人工智能与超对齐关键实验室） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance, Beijing, China（北京人工智能安全与治理研究院） 纠错

专题命中 多智能体 ：AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究以行人与车辆互动为代表，搭建实验平台，识别出人类社会规范的三项原则，将其融入人工智能显著改善人机协作，在闭环互动任务中，融入社会规范的大语言模型总分比基线策略高出近四倍，比人际互动高出43%。

Comments 44 pages, 5 figures, supplementary information included

Strategic Bargaining in Multi-Buyer Markets: Reinforcement Learning from Verifiable Rewards for LLM Negotiations

多买家市场中的战略谈判：基于可验证奖励的强化学习用于大语言模型谈判

Shuze Daniel Liu, Claire Chen, Jiabao Sean Xiao, Xin Chen, David Simchi-Levi

机构 * Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology（数据、系统与社会研究所，麻省理工学院） ； Mitch Daniels School of Business, Purdue University（米奇·丹尼尔斯商学院，普渡大学） ； The Division of Physics, Mathematics and Astronomy, California Institute of Technology（物理、数学与天文学部，加州理工学院） ； Department of Computing and Mathematical Sciences, California Institute of Technology（计算与数学科学系，加州理工学院） ； H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology（H. 米尔顿·斯图尔特工业与系统工程学院，佐治亚理工学院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, Operations Research Center, Massachusetts Institute of Technology（土木与环境工程系、运筹学中心，麻省理工学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究多买家市场中卖家与买家的谈判，提出基于可验证奖励的强化学习方法，使卖家能平衡市场探索与剩余提取，实现多阶段战略演变，提升谈判技能，提取更高剩余，且策略可推广。

Teaming Up with AI: Coordination and Cooperation

与人工智能合作：协调与协作

Nicole Immorlica, Inbal Talgam-Cohen

机构 * Yale University and Microsoft Research（耶鲁大学和微软研究院） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 探讨如何在劳动力中与人工智能协作以最大化经济价值并实现‘真正’协作。结合理论计算机科学和经济学，考虑协调与合作两层工具，展示基于算法和经济研究的方法可增强两者，为AI市场研究指明方向。

Beyond the Prompt: Jailbreaking Function-Calling LLMs via Simulated Moderation Traces

超越提示：通过模拟审核轨迹越狱函数调用大语言模型

Junlong Liu, Haobo Wang, Weiqi Luo, Xiaojun Jia

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对函数调用大语言模型的结构性漏洞，提出基于模拟审核轨迹的黑盒攻击框架SMT，通过多轮交互绕过安全约束，在多个商业模型上实现高攻击成功率。

AI for Quality Assurance in the Operating Room

手术室中用于质量保证的人工智能

Pietro Mascagni, Lalith Sharan, Deepak Alapatt, Nicolas Padoy

机构 * Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS（阿戈斯蒂诺·杰梅利大学综合医院基金会IRCCS） ； Institute of Image-Guided Surgery, HU-Strasbourg（斯特拉斯堡大学医院图像引导外科研究所） ； University of Strasbourg, CNRS, INSERM, ICube, UMR7357（斯特拉斯堡大学，法国国家科学研究中心，法国国家健康与医学研究院，ICube实验室，UMR7357） ； Scialytics SAS（Scialytics SAS公司） 纠错

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AI赋能的手术质量保证框架，利用手术视频数据实现术中质量持续评估与改进，并讨论了关键挑战。

Content-Based Smart E-Mail Dispatcher Using Large Language Models

基于内容的大型语言模型智能电子邮件分发器

K. Paramesha, K R Sriram, Sujan Shetty, Shamanth Kishore, R. Tejaswini

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出利用大型语言模型自动分析邮件内容并分派至相关WhatsApp群组，无需标注数据，提升效率并降低认知负荷。

CKM-Driven Communication-Aware UAV Intelligent Trajectory Optimization for Urban Inspection

CKM驱动的城市巡检通信感知无人机智能轨迹优化

Yang Xiaomeng, Jia Ziye, Zhu Qiuming, Wu Qihui

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对城市巡检中通信可靠性的挑战，提出基于信道知识图（CKM）的轨迹规划框架，利用扩散模型构建CKM并采用全局到局部图注意力网络软演员-评论家算法优化路径，提升轨迹效率与通信可靠性。

Swarm-Inspired Generation of Collective Behaviors in Graph Dynamical Systems

图动力系统中集体行为的群智能启发生成

Ji Chen, Song Chen, Chengzhang Gong, Li Fan, Chao Xu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huzhou Institute of Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出SIES框架，结合显式动力学与局部智能体，学习可泛化的局部交互规则，实现图上的可控同步控制与异配图表示学习。

Female-RHINO: A Real-Time Scanner-Integrated Framework for Automated Quantitative Uterine MRI Analysis and Structured Reporting

Female-RHINO：一种用于自动定量子宫MRI分析和结构化报告的实时扫描仪集成框架

Deepak Bhatia, Saad Ahmad, Smiti Tripathy, Maria Camila Bustos Vivas, Lieselotte Kratzsch, Anika Knupfer, Jordina Aviles Verdera, Susanne Schulz-Heise, Matthias May, Jana Hutter

机构 * Radiologisches Institut, Universitätsklinikum Erlangen（埃朗根大学医院放射学研究所） ； School of Biomedical Engineering and Imaging, KCL（KCL生物医学工程与成像学院） ； Institute for Information Processing, Leibniz University Hannover（汉诺威莱布尼茨大学信息处理研究所） ； CAIMed, L3S research institute（CAIMed，L3S研究机构） 纠错

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Female-RHINO框架，集成MRI扫描仪和深度学习，实现实时自动定量子宫MRI分析及结构化报告，在500+多中心数据集上验证，处理时间<70秒。

Searching for Synergy in Shared Workspace Human-AI Collaboration

在共享工作空间的人机协作中寻找协同效应

Nachiket Kotalwar, Rohini Das, Carolyn Rose

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究共享工作空间的人机团队协作，通过Collaborative Gym环境实验发现，缺乏协调结构时增加协作者会降低性能，而结合共享记忆和模拟人在环门控的脚手架可提升团队绩效。

Comments Accepted at ICML 2026 Workshop on Human-AI Co-Creativity

LegalWorld: A Life-Cycle Interactive Environment for Legal Agents

LegalWorld: 法律智能体的生命周期交互环境

Songhan Zuo, Shengbin Yue, Tao Chiang, Guanying Li, Yun Song, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Northwest University of Political and Law（西北政法大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出LegalWorld，一个将中国民事诉讼建模为五阶段因果链的生命周期交互环境，基于75309对判决书构建，并评估多智能体在连续诉讼中的能力差异。

Automated Mediator for Human Negotiation: Pre-Mediation via a Structured LLM Pipeline

人类谈判的自动调解器：通过结构化LLM流水线进行预调解

Jamie Bergen, Sarit Kraus

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Haifa（海法大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种结构化LLM流水线作为自动调解器，在整合性谈判中支持预调解，通过分解准备任务为专用模块，在短期自我报告结果上与人类调解员相当，并在偏好推理任务上误差降低36%。

Comments 12 pages, 7 figures

Guide Me Out: A Framework to Benchmark VLM Operators Communication in Crisis Scenarios

引导我出去：危机场景下评估VLM操作员通信的框架

Giacomo Gonella, Stefano Menini, Marco Guerini

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） ； University of Trento（特伦托大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出一个基准框架，评估视觉语言模型在模拟疏散中引导平民的策略（窄播 vs. 广播）、环境表示（视觉 vs. 图）和威胁行为（静态 vs. 移动），发现窄播降低失败率，视觉表示主导性能，移动威胁增加失败率。

Collective Ranking of Environmental Signals through Gaussian Belief Propagation in a Patrolling Robot Swarm

巡逻机器人群中通过高斯信念传播进行环境信号的集体排序

Zachary R. Madin, Connor York, Jonathan Lawry, Edmund R. Hunt

机构 * University of Bristol（布里斯托尔大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对多机器人巡逻的环境信号集体排序问题，提出基于高斯信念传播（GBP）的方法，经仿真与硬件实验验证，其性能优于两种基准平均方法，在噪声增大时表现更稳健。

The 2026 Singapore Consensus on Global AI Safety Research Priorities

2026年新加坡全球AI安全研究优先事项共识

Stephen Casper, Oskar Galeev, Yoshua Bengio, Mohan Kankanhalli, Lee Wan Sie, Tegan Maharaj, Chris Meserole, Luke Ong, Stuart Russell, Dawn Song, Max Tegmark, Brian Tse, Xue Lan, Andrew Yao, Zhang Ya-Qin, Zhou Bowen, Imane Bello, Kwan Yee Ng, Vanessa Wilfred, Erica Liaw, Lee Chein Inn, Lin Wanxuan, Ng En Qi, Jonathan Lee, José Villalobos, Abhishek Aggarwal, Adam Gleave, Alan Chan, Alex Leung, Alvin Kwock, Anthony Tung, Arisa Siong, Arthur Tea, Ben Bucknall, Benjamin Weinstein-Raun, He Bing Sheng, Liu Bo, Bryan Kian Hsiang Low, Chris Ngo, Clement Neo, Cyrus Hodes, Dan Hendrycks, Daniel Ross, Liu Dapeng, Denise Wong, Djordje Zikelic, Elham Tabassi, Fabien Le Voyer, Fazl Barez, Gabriel Nicholas, Henry Papadatos, Jaan Tallinn, James Petrie, Xu Jia, Shao Jing, Jonathan Barry, Julia Chen, Sun Jun, Karson Elmgren, Kat Lyness, Katherine Lee, Kristy Loke, Lee Kwee Geak, Leslie Teo, Meng Ling Yu, Lisa Soder, Madhulika Srikumar, Malcolm Murray, Mark Brakel, Mark Nitzberg, Mary Phuong, Matthew Jagielski, Max Fenkell, Miro Plueckebaum, Kim Myuhng Joo, Hu Naying, Neil Davison, Nicolas Miailhe, Niki Iliadis, Nur Syahidah Sahrom, Ong Chen Hui, Pradeep Varakantham, Rebecca Finlay, Renata Dwan, Robert Opp, Rumman Chowdhury, Saad Siddiqui, Sabina Nong, Sam Ramadori, Sami Jawhar, Samuel Boger, Sara Hooker, Ying Shao Wei, Sebastian Hallensleben, Shinyuk Kang, Sophie Toura, Sreejith Balakrishnan, Stephanie Kasaon, Stephen Clare, Summer Yue, Sunny Yuqing Sun, Supheakmungkol Sarin, Tian Tian, Tim Schreier, Tori Westerhoff, Urvashi Aneja, Wayne Tee, Lu Wei, Xu Wei, Zhang Wenxuan, Hu Xia, Yang Xiaofang, Pan Xudong, Xiao Yajun, Yifan Jia, Tan Yong Khiam, Yuejin Du, Yuma Kurihara, Tan Zhi Xuan, Sören Mindermann

专题命中 多智能体 ：AI agent(abstract)

AI总结 该研究基于第二届AI安全国际科学交流成果，发布2026年新加坡全球AI安全研究优先事项共识，聚焦技术AI安全、社会韧性及自主AI智能体风险管理，为全球AI安全研究提供方向。

Comments Available at https://aisafetypriorities.org/

SoM-MTM: Synesthesia of Machines (SoM)-Driven Masked Token Model for Cooperative Perception over Packet Loss Channel

SoM-MTM：机器联觉（SoM）驱动的掩码令牌模型，用于丢包信道上的协同感知

Haozhen Li, Rongqing Zhang, Xiang Cheng

专题命中 多智能体 ：agentic(abstract)

AI总结 针对丢包信道协同感知的通用性不足问题，提出SoM-MTM模型，结合掩码图像建模与外部路由MoE机制，提升感知性能与泛化能力，且模型成本可控

Energy Efficiency Maximization for FAS-Assisted Downlink Communication in Mobile Embodied AI Networks (MEAN) over Interference Channels

干扰信道中移动具身人工智能网络（MEAN）里流体天线系统（FAS）辅助的下行通信的能效最大化

Ruopeng Xu, Zhaohui Yang, Jiaxiang Wang, Chenliang Wu, Zhaoyang Zhang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 针对干扰信道中FAS辅助的下行MEAN，该研究联合优化智能体位置、FAS端口选择与发射功率以最大化能效，提出的迭代算法在噪声严重时性能优于基准方案。

Visual Reconstruction as Memory Negotiation: An Iterative Generative AI-Mediated Framework for Oral History

视觉重建作为记忆协商：一种用于口述历史的迭代生成式AI介导框架

Yigeng Zhang

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究提出迭代AI辅助视觉重建框架，以生成式AI创建视觉探针辅助口述历史的记忆协商，通过五阶段工作流实现反思性公共历史参与与负责任记录。

Comments Accepted as a poster abstract at the 2026 Conference of the European Association for Digital Humanities (EADH 2026)

Algorithmic Asymmetry in Zero-Sum Games: Unilateral Recovery of Fast Convergence Against a Slow Opponent

零和博弈中的算法非对称性：针对缓慢对手的快速收敛的单侧恢复

James P. Bailey, Soham Das

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究零和博弈的算法非对称性，提出智能体用交替乐观梯度下降（AOGD）可补偿普通梯度下降（GD）对手的缓慢收敛，使联合动态以O(1/T)速率收敛到纳什均衡。

Sensing-Induced Embodied Communication in the Near Field

近场中由感知诱导的具身通信

Jingreng Lei, Yulin Shao

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究近场感知诱导的具身通信，通过表征位置相关的各向异性可靠性几何、推导三维混淆区域的椭球表示，建立统一框架并证明近场体积装箱的容量增益。

Comments 13 pages, 9 figures

Emergent Behavior Is Robust to Communication Delays at the Cost of Slower System Evolution

涌现行为对通信延迟具有鲁棒性，但代价是系统演化更缓慢

Seokho Jeong, Jin Gyu Lee, Hyungbo Shim

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对异质智能体集体行为受通信延迟影响的问题，通过减缓智能体动力学保证涌现行为的鲁棒性，明确延迟对向量场的缩放作用，发现延迟诱导的减速或为扩散耦合的普遍特征。

Comments Extended version of the paper accepted for presentation at the 2026 IEEE Conference on Decision and Control (CDC)

Bayesian Fair Division: Truthfulness in Picking Sequence with Correlated Valuations

贝叶斯公平分配：具有相关估值的选取序列中的真实性

Xiaolin Bu, Biaoshuai Tao

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文针对两智能体的贝叶斯公平分配模型，证明估值正相关时序列分配机制的讲真话构成贝叶斯纳什均衡，但该真实性无法扩展到多智能体场景，揭示了序列机制真实性的根本局限。

Comments 28 pages, 1 figure

A Qualitative Comparative Study of Communication in Higher Distance Education

高等远程教育中通信的定性比较研究

Vasileios Mellos, Petros Trantas, Kleanthi Santamouri, Christos Douvlos, Alexandros Gazis, Theodoros Vavouras

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本研究以希腊开放大学的案例为基础，结合相关学习理论，对比探讨高等远程教育的通信生态系统，发现Viber可提升远程学习体验，支持纳入非正式聊天平台。

Comments 9 pages, 3 tables, 36 references,

Reliability- and Connectivity-Constrained Age-of-Information Optimization for UAV Swarm IoT Data Collection

面向无人机集群物联网数据采集的、考虑可靠性与连通性约束的信息年龄优化

Milad Bafarassat, Sinem Coleri

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)

AI总结 针对无人机集群物联网数据采集，本文提出拓扑耦合紧急度调度器，联合优化数据新鲜度、通信可靠性与连通性，在标称条件下将服务故障减少约3.5倍，性能优于基线方法。

Goal-Oriented Logic-based Semantic Communication for Neuro-Symbolic Reasoning with Applications onto Autonomous Driving

面向目标的基于逻辑的语义通信及用于自动驾驶的神经符号推理

Ahmet Faruk Saz, Duo Xu, Faramarz Fekri

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文针对自动驾驶场景，提出基于一阶逻辑的目标导向语义通信方法，通过选择关键证据传输实现安全决策，在相同通信预算下优于均匀证据选择。

Semi-Decentralized Multi-Spacecraft Collision Avoidance under Communication Constraints

通信约束下的半分散式多航天器避撞

Grace Ra Kim, Mahdi Al-Husseini, Duncan Eddy, Mykel J. Kochenderfer

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对航天器避撞的间歇性通信约束，提出半分散式POMDP框架，采用RS-SDA*算法规划，性能接近集中式且同步事件减少28.5%，优于规则启发式方法。

Comments 21 pages, 2 tables, 10 figures, accepted in 2026 AAS/AIAA Astrodynamics Specialist Conference

On-Site Beam Calibration for RIS-Aided Positioning Systems

用于RIS辅助定位系统的现场波束校准

Mengting Li, Hui Chen, Sigurd S. Petersen, Alireza Pourafzal, Huiping Huang, Ming Shen, Mikko Valkama, Henk Wymeersch

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 针对RIS辅助定位中实际波束与模型存在差异致定位误差下限升高的问题，提出现场波束校准框架，利用延迟域稀疏恢复和基于梯度的估计器估计波束模型参数，经模拟验证可有效降低定位误差下限。

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