AI Agent

Time-Varying Environmental and Polygenic Predictors of Substance Use Initiation in Youth: A Survival and Causal Modeling Study in the ABCD Cohort

青少年物质使用启动的时变环境与多基因预测研究：基于ABCD队列的生存与因果建模研究

Mengman Wei, Qian Peng

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究通过整合时变环境因素与多基因风险评分，探讨青少年物质使用启动的决定因素，发现冲动性、父母监控和健康因素是关键风险因素，且多基因风险评分与早期使用显著相关。

Real-world energy data of 200 feeders from low-voltage grids with metadata in Germany over two years

德国两年内200个低压电网的现实能源数据及元数据

Manuel Treutlein, Pascal Bothe, Marc Schmidt, Roman Hahn, Oliver Neumann, Ralf Mikut, Veit Hagenmeyer

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 FeederBW数据集提供了德国两年内200个低压电网的现实能源数据及元数据，用于支持负载预测、非侵入式监测和低碳技术影响分析。

Comments 20 pages, 6 Figures, 6 Tables. Data is available on Zenodo: https://zenodo.org/records/19550073 (Version update on July 27, 2026: we clarified that the weather data are forecasts of one to three hours)

VL-LN Bench: Towards Long-horizon Goal-oriented Navigation with Active Dialogs

VL-LN基准：通过主动对话实现长视界目标导向导航

Wensi Huang, Shaohao Zhu, Meng Wei, Siqi Zhang, Jinming Xu, Xihui Liu, Hanqing Wang, Tai Wang, Feng Zhao, Jiangmiao Pang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 VL-LN基准通过引入主动对话机制，提升长视界目标导向导航任务的性能和可靠性。

Mechanical behaviour of brain-skull interface (meninges) under shear loading through experiment and finite element modelling: Preliminary results

剪切载荷下脑颅界面（硬脑膜）的机械行为：通过实验和有限元建模的初步研究

Sajjad Arzemanzadeh, Karol Miller, Tim Rosenow, Sjoerd B. Vos, Adam Wittek

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究通过实验和有限元建模确定剪切载荷下脑颅界面的机械特性，采用粘合层模型揭示其力-位移和损伤起始行为，为提升计算头模型的生物相似性提供基础。

Comments Computational Biomechanics for Medicine (CBM) XX - accepted

TENT: A Declarative Slice Spraying Engine for Performant and Resilient Data Movement in Disaggregated LLM Serving

TENT：一种用于高性能和容错数据移动的声明式切片喷射引擎

Feng Ren, Ruoyu Qin, Teng Ma, Shangming Cai, Zheng Liu, Chao Lei, Dejiang Zhu, Ke Yang, Zheming Li, Jialei Cui, Weixiao Huang, Yikai Zhao, Yineng Zhang, Hao Wu, Xiang Gao, Yuhao Fu, Jinlei Jiang, Yongwei Wu, Mingxing Zhang

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 TENT通过解耦传输意图与物理执行，统一异构互连技术为动态资源池，实现高效、容错的数据传输，提升LLM推理和RL流水线性能。

Radial velocity and atmospheric parameter calculations for the GaiaNIR spectrograph

盖亚近红外光谱仪的径向速度和大气参数计算

Szabolcs Mészáros, David Hobbs, Anna Liptrott, David Katz, Ricardo Schiavon, Viktória Pap, Anthony G. A. Brown, George Seabroke, Joss Bland-Hawthorn, Ronny Blomme, Nicholas A. Walton

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究为盖亚近红外光谱仪确定最佳波长区域，通过生成合成光谱、交叉相关分析等方法，找到K波段1926 - 1968纳米窗口及另一区域，能精确测量径向速度和大气参数，有助于绘制银河系尘埃遮蔽区域。

Comments This version includes minor edits from the proofs. Accepted for publication in A&A. 14 pages, 12 figures, 1 table

Zero2Skill: Bootstrapping Robot Skills through Autonomous Data Collection, Training, and Deployment

PhysClaw-0：一种通过语言修正实现机器人自主的共生智能体系统

Boyuan Wang, Zhenyuan Zhang, Zhiqin Yang, Peijun Gu, Shuya Wang, Xiaofeng Wang, Xianghui Ze, Yifan Chang, Guosheng Zhao, Jiangnan Shao, Guan Huang, Hengyu Liu, Yonggang Zhang, Wei Xue, Chunyuan Guan, Chenglin Pu, Yike Guo, Xingang Wang, Zheng Zhu

机构 * GigaAI（字节跳动人工智能实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； FAWTD（一汽技术开发部） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 研究针对自主数据收集问题，提出PhysClaw-0共生智能体系统，通过跨轮保留和重用修正、自主收集验证等方式，在真实机器人测试中减少人力时间，提高成功率，并提升验证者与人类一致性。

Comments WebPage: https://open-gigaai.github.io/Zero2Skill

CR-Solver: GPU-Accelerated Kinematics Solver for Tendon-driven Continuum Robots

CR-Solver：用于腱驱动连续体机器人的GPU加速运动学求解器

Heqing Yang, Yang Yi, Linqing Zhong, Linjiang Huang, Si Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对连续体机器人运动规划问题，提出CR-Solver求解器，它基于优化框架统一逆运动学等，利用GPU加速并行优化，在三项任务验证中比传统CPU求解器显著加速，成功率超95%精度达毫米级，且用纯Python实现，为高性能运动规划提供基础。

Comments IROS 2026

The Algorithmic Geometry of Decompression Schedules

迈向减压计划的最优控制与算法结构

Benjamin Marsh

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文将减压计划建模为最优控制问题，探讨了气体可行性窗口、仿射上限和凸惩罚等要素，提出了非光滑驻留时间KKT条件，并给出了有限停止网格下的动态规划和标签设定方法。

Improving ecological inference and uncertainty quantification from camera trap data through the fusion of AI confidences and manual annotations

通过融合AI置信度和人工标注提升相机陷阱数据的生态推断与不确定性量化

Adira Cohen, Erin M. Schliep, Roland Kays, Mohammad Alyetama, Matthew Snider

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种新的贝叶斯分层数据融合模型，结合人工标注和AI预测，提升相机陷阱数据的推断和预测能力，并通过模拟研究和白尾鹿体况分析展示其在生态推断中的优势。

Comments 45 pages, 8 figures

Guide, Think, Act: Interactive Embodied Reasoning in Vision-Language-Action Models

引导、思考、行动：面向视觉-语言-动作模型的交互式具身推理

Yiran Ling, Qing Lian, Jinghang Li, Qing Jiang, Tianming Zhang, Xiaoke Jiang, Chuanxiu Liu, Jie Liu, Lei Zhang

机构 * Futian Laboratory（福田实验室） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； International Digital Economy Academy (IDEA)（国际数字经济学院（IDEA）） ； School of Robotics, Hunan University（湖南大学机器人学院） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Visincept（Visincept公司） ； National Key Laboratory of Smart Farm Technologies and Systems（智能农业技术与系统国家重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出GTA-VLA框架，通过允许用户用显式视觉提示引导机器人策略，实现空间可调节的具身推理。该框架整合了外部指导与内部任务规划，提升了在视觉歧义和错误恢复中的表现。

Towards Full Candidate Interaction: A Comprehensive Comparison Network for Better Route Recommendation

迈向完整候选交互：一种全面比较网络用于更好的路线推荐

Hanyu Guo, Chao Chen, Longfei Xu, Chengzhang Wang, Kaikui Liu, Xiangxiang Chu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出全面比较网络（CCN）用于改进路线推荐，通过比较非重叠段构建特征，解决路线推荐中的独特挑战，并在AMAP中成功部署。

Comments Accepted by the ACM Conference on Recommender Systems 2026 (RecSys '26), Industry Track

The $k$-flip Ising game

k 翻转伊辛博弈

Aleksandr Kovalenko, Andrey Leonidov

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究伊辛博弈中多个智能体同时决策的差异，分析完全图上伊辛型系统部分并行离散时间动力学，通过解析计算转移矩阵及相关矩，探讨亚稳态衰减的 k 依赖性及 k_min 处最小值成因。

Comments 34 pages, 15 figures

vop_poc_nz: A Python Framework for Distributional Cost-Effectiveness and Value of Perspective Analysis

vop_poc_nz：用于分布成本效益和视角价值分析的Python框架

Dylan A Mordaunt

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 介绍用于分布成本效益等分析的Python包vop_poc_nz，定义视角价值为定向预期机会损失，通过五个合成模型验证软件工作流程，给出戒烟和住房隔热的视角价值估计，版本0.2.3支持特定Python版本并利于可重复分析。

Comments 14 pages, 5 figures. Software release 0.2.3

Scaling Cross-Embodiment World Models for Dexterous Manipulation

为灵巧操作扩展跨实体世界模型

Zihao He, Bo Ai, Tongzhou Mu, Yulin Liu, Weikang Wan, Jiawei Fu, Yilun Du, Henrik I. Christensen, Hao Su

机构 * UC San Diego（UC圣迭戈大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hillbot 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究跨实体学习中不同形态机器人数据共享和控制转移问题，提出将人类和机器人手表示为3D粒子集，在随机交互数据上训练基于图的世界模型并与模型预测控制集成，实验表明该方法能提高泛化能力、有效结合数据并实现不同机器人手的控制。

Comments Accepted to IROS 2026, Project Page: https://alan-heoooh.github.io/dexwm.html

Task-Conditioned Uncertainty Costmaps for Legged Locomotion

任务条件不确定性成本图用于腿部运动

Kartikeya Singh, Christo Aluckal, Romeo Orsolino, Karthik Dantu

机构 * DRONES Lab, University at Buffalo, NY, USA（无人机实验室，布法罗大学，纽约州，美国） ； Ocado Technology, UK（Ocado技术公司，英国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于任务条件不确定性的成本图方法，用于腿部运动中的动态可行性保持，通过不确定性检测提升路径规划的鲁棒性。

Improving Bias Correction Methods for Daily Rainfall Using a Markov Chain Approach

利用马尔可夫链方法改进每日降雨的偏倚校正方法

Danny Parsons, David Stern, Mouhamadou Bamba Sylla, James Musyoka, John Bagiliko, Lily Clements, John Mupuro, Denis Ndanguza

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出通过马尔可夫链改进降雨偏倚校正方法，以提升降雨时间结构的准确性，通过两种新方法MC LOCI和MC QM在赞比亚数据中验证了其在降雨持续性、起始和湿润干燥时段特征上的改进。

Comments 44 pages, 19 figures

Entangled happily ever after: Wedding reception seating mapped to classical and quantum optimizers

纠缠的幸福结局：婚礼接待座位安排映射到经典和量子优化器

Karie A. Nicholas, Vikram Khipple Mulligan

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文将婚礼座位安排问题映射到成本函数网络，用经典和量子优化算法解决，发现经典方法在某些情况下更优，提供基准集和代码用于性能评估。

Comments 7 pages, 3 figures

Learning to traverse convective flows at moderate to high Rayleigh numbers

在中等至高雷诺数下学习穿越对流流动

Ao Xu, Hua-Lin Wu, Ben-Rui Xu, Heng-Dong Xi

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究了在Prandtl数Pr=0.71和单元长宽比Γ=4的Rayleigh-Bénard对流中，自驱动惯性颗粒的导航问题，通过强化学习控制器选择推进加速度，发现随着雷诺数Ra增加，成功率变化趋势由急剧转向渐进，同时推进能量需求降低，POD分析揭示了流体重组的影响。

Comments 37 pages, 21 figures

Journal ref Journal of Fluid Mechanics 2026, 1039, A18

LoGSAM: Parameter-Efficient Cross-Modal Grounding for MRI Segmentation

LoGSAM: 用于MRI分割的参数高效跨模态接地

Mohammad Robaitul Islam Bhuiyan, Sheethal Bhat, Melika Qahqaie, Andreas Maier, Tri-Thien Nguyen, Paula Andrea Pérez-Toro, Tomás Arias-Vergara

机构 * Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universität, Erlangen, Germany（德国埃朗根-纽伦堡大学模式识别实验室） ； Siemens Healthineers, Erlangen, Germany（德国埃朗根西门子医疗） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 LoGSAM通过将放射科医生的语音转录为文本提示，利用预训练基础模型实现MRI肿瘤的高效分割，采用LoRA微调提升领域适应性，达到80.32%的Dice分数。

Comments 10 pages, 3 figures, 5 tables

TrackDeform3D: Markerless and Autonomous 3D Keypoint Tracking and Dataset Collection for Deformable Objects

TrackDeform3D: 无标记和自主的3D关键点跟踪及变形物体数据集采集

Yeheng Zong, Yizhou Chen, Alexander Bowler, Chia-Tung Yang, Ram Vasudevan

机构 * Department of Robotics at the University of Michigan（密歇根大学机器人系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种低成本自主框架，利用RGB-D相机采集变形物体的3D数据集，通过3D关键点跟踪和运动一致性约束提升几何和跟踪精度，构建了包含6种变形物体的高质量大规模数据集。

Active Tracking of Marine Pollution Sources: An Uncertainty-Aware Categorical Bayesian Framework for Unmanned Surface Vehicles

海洋污染源的主动跟踪：一种用于无人水面舰艇的不确定性感知分类贝叶斯框架

Song Ma, Yanchao Wang, Yewei Huang, Richard Bucknall, Yuanchang Liu

机构 * University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究利用无人水面舰艇主动跟踪海洋污染源，提出基于贝叶斯推理的信息路径规划框架，结合CFD、Gazebo和ArduPilot进行模拟，引入最小可信区间量化不确定性，模拟显示该框架成功率达95.8%，性能优于基线方法，为自主环境监测提供基础。

Reshaping Biomolecular Structure Prediction through Strategic Conformational Exploration with HelixFold-S1

通过HelixFold-S1的策略性构象探索重塑生物分子结构预测

Lihang Liu, Yang Liu, Xianbin Ye, Shanzhuo Zhang, Yuxin Li, Kunrui Zhu, Yang Xue, Xiaonan Zhang, Xiaomin Fang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 HelixFold-S1通过策略性探索构象空间，提高生物分子结构预测的准确性并减少采样需求，利用预测的链间接触概率指导计算资源分配，实现高效且精确的结构推断。

Journal ref Nature Machine Intelligence (2026)

Physically-Feasible Reactive Synthesis for Terrain-Adaptive Locomotion

用于地形自适应运动的物理可行反应式合成

Ziyi Zhou, Qian Meng, Hadas Kress-Gazit, Ye Zhao

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对四足动物在动态变化地形的运动规划问题，提出综合规划框架，结合反应式合成与混合整数凸规划，采用符号修复机制，经实验验证该框架能识别缺失技能并在关键环境有效响应。

GhostShell: Streaming LLM Function Calls for Concurrent Embodied Programming

GhostShell：用于并发实体编程的流式大语言模型函数调用

Jian Gong, Youwei Huang, Bo Yuan, Ming Zhu, Zhou Liao, Jianhang Liang, Juncheng Zhan, Jinke Wang, Hang Shu, Zihao Xu, Mingyue Xiong, Yanjun Ye, Yufan Zu, Yang Zhou, Yihan Ding, Xuannian Chen, Xingyu Lu, Runjie Ban, Bingchao Huang

专题命中 规划决策 ：function calling(abstract)

AI总结 研究提出GhostShell方法，利用大语言模型进行实体系统的流式和并发行为编程。通过定义函数令牌及多通道调度算法协调调用，在机器人原型上评估，该方法在任务完成率等方面表现出色，尤其在协调并发动作上优势明显。

Comments 22 pages, 7 figures, conference

GigaWorld-Policy-0.5: A Faster and Stronger WAM Empowered by AutoResearch

GigaWorld-Policy-0.5：由自动研究赋能的更快更强的世界行动模型

GigaWorld Team, Angen Ye, Angyuan Ma, Boyuan Wang, Chaojun Ni, Fangzheng Ye, Guan Huang, Guo Li, Guosheng Zhao, Haodong Yan, Hengtao Li, Jiwen Lu, Kai Wang, Mingming Yu, Qitang Hu, Qiuping Deng, Songling Liu, Xiaoyu Tian, Xiaofeng Wang, Xinyu Zhou, Xiuwei Xu, Xinze Chen, Yang Wang, Yejun Zeng, Yifan Chang, Yun Ye, Zhenyu Wu, Zhanqian Wu, Zheng Zhu

机构 * GigaAI（字节跳动人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究旨在改进机器人策略学习，提出GigaWorld-Policy-0.5这一增强型以动作中心的WAM。预训练采用混合策略加强视觉与动作耦合，推理引入新架构提升效率，还用自动研究管道搜索训练配置，有效提升了机器人控制推理效率并保留训练优势。

Comments project page: https://open-gigaai.github.io/giga-world-policy/

Wan-Dancer: A Hierarchical Framework for Minute-scale Coherent Music-to-Dance Generation

万舞者：一种用于分钟级连贯音乐到舞蹈生成的分层框架

Mingyang Huang, Peng Zhang, Li Hu, Guangyuan Wang, Ruoshi Zhang, Yi Lu, Gang Cheng, Bang Zhang

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对从音乐生成舞蹈视频的挑战，提出万舞者分层框架，解耦过程为全局关键帧规划和局部时间细化，利用音乐上下文确保连贯，通过动态帧率自适应等创新，突破时长限制，在多舞蹈类型上表现出色，达新的技术水平。

Comments project: https://humanaigc.github.io/wan-dancer-project/, code: https://github.com/Wan-Video/Wan-Dancer, modelscope: https://www.modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan-Dancer-14B, huggingface: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-Animate-14B

Captivity-Escape Games as a Means for Safety in Online Motion Generation

捕获-逃脱游戏作为在线运动生成中安全性的手段

Christopher Bohn, Manuel Hess, Sören Hohmann

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种方法，通过捕获-逃脱游戏缓解现有框架的保守性、计算成本和数值精度问题，提升在线模型驱动运动生成的安全性。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Automatic Control

Octopus-inspired Distributed Control for Soft Robotic Arms: A Graph Neural Network-Based Attention Policy with Environmental Interaction

章鱼启发的分布式控制用于软机器人手臂：基于图神经网络的注意力策略与环境交互

Linxin Hou, Qirui Wu, Zhihang Qin, Yongxin Guo, Cecilia Laschi

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出基于图神经网络的注意力策略，用于软机器人手臂在复杂环境中实现目标接触，通过集中训练分散执行范式提升鲁棒性和性能。

Comments 8 pages, 5 figures, 2 tables, accepted by IROS 2026

Automated detection of circadian-dependent epileptic biomarkers for seizure localization using machine learning and signal processing

使用机器学习和信号处理自动检测昼夜节律依赖性癫痫生物标志物以进行癫痫发作定位

Mehdi Zekriyapanah Gashti, Mostafa Mohammadpour, Hassan Eshkiki, Vahid Ghanbarizadeh

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究旨在利用机器学习和信号处理技术，通过分析耐药性局灶性癫痫患者长期颅内脑电图记录，探索癫痫生物标志物昼夜节律和睡眠依赖性动态，发现睡眠状态分析能提高发作起始区定位准确性，为术前脑电图分析提供指导。

Comments This version corresponds to the published journal article

Journal ref Review of Computer Engineering Research, 13(2), 37- 48, 2026