AI Agent

TrajGenAgent: A Hierarchical LLM Agent for Human Mobility Trajectory Generation

TrajGenAgent: 一种用于人类移动轨迹生成的分层LLM智能体

Siyu Li, Toan Tran, Lingyi Zhao, Khurram Shafique, Li Xiong

机构 * Emory University（埃默里大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出TrajGenAgent，一种无需微调的分层LLM智能体框架，通过编排器-工作者两阶段设计生成真实轨迹，在时空保真度、语义一致性和个体行为真实性上优于现有方法。

Comments 14 pages, 2 figures, 8 tables. Accepted by the 27th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM 2026)

A Survey of Reasoning and Agentic Systems in Time Series with Large Language Models

时间序列中基于大语言模型的推理与智能体系统综述

Ching Chang, Yidan Shi, Defu Cao, Wei Yang, Jeehyun Hwang, Haixin Wang, Jiacheng Pang, Wei Wang, Yan Liu, Wen-Chih Peng, Tien-Fu Chen

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title)；agent(abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文定义时间序列推理问题，按推理拓扑分为直接、线性链和分支结构三类，结合传统分析、解释、因果推断和生成等目标，综述方法、系统、数据集和评估实践，并指导拓扑选择与部署权衡。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

Baichuan-M4: A Clinical-Grade Medical Agent System for Continuous Care

Baichuan-M4：面向持续照护的临床级医疗智能体系统

Aiyuan Yang, Canbin Piao, Chengfeng Dou, Da Pan, Dian Wang, Fan Yang, Fei Deng, Fei Li, Guangwei Ai, Hui Liu, Hongda Zhang, Jinyang Tai, Kai Lu, Lijun Liu, Linwei Chen, Linyu Li, Meiqing Guo, Peidong Guo, Qiang Ju, Rihui Xin, Shuai Wang, XinKai Ma, Xudong Chen, Yichuan Mo, Yijie Zhou, Leyi Pan, Yihe Luo, Zian Wang

机构 * Baichuan AI（百川智能） ； THUBPM Group, Tsinghua University（清华大学THUBPM课题组） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Baichuan-M4临床级医疗大模型，通过统一运行时、持续照护强化学习框架和临床工具层三大支柱构建智能体系统，在多项医疗评估中取得领先结果，幻觉率降至3.3%。

AlloSpatial: Agentic Harness Framework for Spatial Reasoning in Foundation Models

AlloSpatial：基础模型中空间推理的智能体框架

Shouwei Ruan, Bin Wang, Zhenyu Wu, Qihui Zhu, Yuxiang Zhang, Jingzhi Li, Yubin Wang, Xingxing Wei

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AlloSpatial框架，通过World2Mind认知映射沙箱将自我中心观察转化为异中心空间先验，并利用空间推理工具实现几何语义仲裁，在VSI-Bench和MindCube上提升模型5%-18%的空间推理性能。

Goal-Oriented Reasoning for RAG-based Memory in Conversational Agentic LLM Systems

面向目标的推理用于基于RAG的记忆在对话型代理LLM系统中

Jiazhou Liang, Armin Toroghi, Yifan Simon Liu, Faeze Moradi Kalarde, Liam Gallagher, Scott Sanner

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Goal-Mem框架，通过目标导向的推理提升RAG记忆在复杂任务中的表现，尤其在多跳推理和隐含推理中效果显著。

Act As a Real Researcher: A Suite of Benchmarks Evaluating Frontier LLMs and Agentic Harnesses in Research Lifecycle

像真正的研究者一样行动：一套评估前沿LLM和研究生命周期中智能体框架的基准测试套件

Jiayu Wang, Weijiang Lv, Bowen Fu, Jing Fu, Jiayi Song, Lingyu Zhang, Lanxuan Xue, Luodi Chen, Zepeng Xin, Kaiyu Li, Xiangyong Cao

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出AARR基准系列，通过AARRI-Bench评估智能体在细粒度研究场景中模拟人类研究者的专业性、全面性和细微推理能力，发现最佳配置成功率仅68.3%。

GroupTravelBench: Benchmarking LLM Agents on Multi-Person Travel Planning

GroupTravelBench: 多人群组旅行规划中LLM智能体的基准测试

Xiang Cheng, Yulan Hu, Lulu Zheng, Zheng Pan, Xin Li, Yong Liu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学首都人工智能学院） ； AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出GroupTravelBench基准，通过多用户多轮对话任务评估LLM智能体在偏好获取、冲突协调和公平规划三方面的能力。

Comments work in process

TSQAgent: Rating Time Series Data Quality via Dedicated Agentic Reasoning

TSQAgent: 通过专用智能体推理评估时间序列数据质量

Shunyu Wu, Dan Li, Haozheng Ye, Weibin Feng, Jian Lou, Bo Zhang, Wenjie Feng, Chenjuan Guo, See-Kiong Ng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； China University of Mining Technology（中国矿业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出TSQAgent框架，通过三个协作智能体（感知器、检查员、裁决者）识别相关质量维度并进行定量比较，显著提升LLM在时间序列数据质量评估中的表现。

MUSE: A Unified Agentic Harness for MLLMs

MUSE: 多模态大语言模型的统一智能体框架

Jianglin Lu, Hailing Wang, Xu Ma, Qihua Dong, Mingyuan Zhang, Yizhou Wang, Yun Fu

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MUSE框架，通过可组合模块（任务表示、视觉处理、感知工具、结构化解析、确定性验证和验证器引导修复）提升冻结多模态大语言模型性能，无需重新训练。

CAREAgent: Clinical Agent with Structured Reasoning and Tool-Integrated for Order Generation

CAREAgent: 具有结构化推理和工具集成的临床智能体用于医嘱生成

Ruihui Hou, Ziyue Huai, Chennuo Zhang, Ziyan Liu, Siran Zhao, Yao Yu, Jie Zhai, Tong Ruan

机构 * East China University of Science and Technology, Shanghai, China（东华大学上海科学技术学院） ； Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学中山医院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CAREAgent，通过两阶段推理数据构建和监督微调与强化学习，生成细粒度临床医嘱，在ClinicalBench上F1提升5.05%。

TrafficClaw: A Generalizable LLM Agent in the Unified Physical Environment for Urban Traffic Control

TrafficClaw：面向城市交通控制的统一物理环境中的可泛化LLM智能体

Siqi Lai, Pan Zhang, Yuping Zhou, Jindong Han, Yansong Ning, Hao Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出TrafficClaw，一种基于大语言模型的可泛化交通控制智能体，通过统一物理环境、可执行时空推理与多阶段智能体强化学习，实现跨子系统的协调优化。

APEX-SQL: Talking to the data via Agentic Exploration for Text-to-SQL

APEX-SQL: 通过智能体探索与数据对话实现Text-to-SQL

Bowen Cao, Weibin Liao, Yushi Sun, Dong Fang, Haitao Li, Wai Lam

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； LIGHTSPEED 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出APEX-SQL框架，通过假设验证循环、逻辑规划、双路径剪枝、并行数据分析和确定性探索机制，解决静态模式表示在复杂企业数据库中的语义模糊和扩展性问题，在BIRD和Spider 2.0-Snow上取得领先性能。

Comments KDD 2026

BranPO: Scalable Contrastive Branch Sampling for Long-Horizon Agentic Reinforcement Learning

BranPO：面向长程智能体强化学习的可扩展对比分支采样

Yubao Zhao, Weiquan Huang, Sudong Wang, Ruochen Zhao, Chen Chen, Yao Shu, Chengwei Qin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对长程智能体强化学习中轨迹级奖励稀疏且信用分配困难的问题，提出一种无值函数方法BranPO，通过截断轨迹并重采样延续构建对比分支，实现局部对比监督，无需密集奖励。

Comments 26 pages, 5 figures

DynaTree: Dynamic Agentic Retrieval Tree for Time-Sensitive News Retrieval

DynaTree: 面向时效性新闻检索的动态智能检索树

Siyuan Qi, Xinyuan Wang, Yingxuan Yang, Haochuan Guo, Jianghao Lin, Weiwen Liu, Yong Yu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DynaTree两阶段框架，通过离线构建可复用检索树和在线轻量子树选择，实现高效、自适应的时效性新闻检索，在Syft新闻基准和BEIR数据集上优于标准RAG和现有智能体方法。

An LLM-Based Assistance System for Intuitive and Flexible Capability-Based Planning

基于LLM的直观灵活能力规划辅助系统

Luis Miguel Vieira da Silva, Nicolas König, Felix Gehlhoff

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种混合辅助系统，将基于能力的形式化SMT规划与LLM自然语言交互层结合，通过人机协同实现规划解释与知识模型自适应，提升工业自动化中能力规划的可访问性和灵活性。

Reasoning and Planning with Dynamically Changing Norms

动态变化规范的推理与规划

Taylor Olson, Roberto Salas-Damian, Kenneth D. Forbus

机构 * University of Iowa（爱荷华大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种在人类-AI环境中使用动态变化规范引导规划的方法，通过可废止演算解决规范冲突并将规范作为规划护栏，理论证明与对话任务实验验证了有效性。

Comments 8 pages, 1 figure, dataset included in anc

OmniVL-Guard Pro: A Tool-Augmented Agent for Omnibus Vision-Language Forensics

OmniVL-Guard Pro: 一个增强工具的代理用于综合视觉-语言防伪

Jinjie Shen, Zheng Huang, Yuchen Zhang, Yujiao Wu, Yaxiong Wang, Lechao Cheng, Shengeng Tang, Tianrui Hui, Nan Pu, Zhun Zhong

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, China（合肥工业大学计算机科学与信息工程学院） ； Wuhan University, Wuhan, China（武汉大学） ； Lab for Intelligence and visiON (LION)（智能与视觉实验室） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出OmniVL-Guard Pro，一种增强工具的代理，用于综合视觉-语言防伪，通过整合多种工具环境和引入新的强化学习方法，实现了开放世界中的线索驱动推理，并在多个任务上达到了最先进的性能。

Comments 29 pages

ARA: Agentic Reproducibility Assessment For Scalable Support Of Scientific Peer-Review

ARA：面向大规模科学同行评审的代理可重复性评估

Kevin Riehl, Andres L. Marin, Nikofors Zacharof, Fan Wu, Patrick Langer, Robert Jakob, Anastasios Kouvelas, Georgios Fontaras, Michail A. Makridis

机构 * ETH Zürich, IVT & Agentic Systems Lab (ASL)（苏黎世联邦理工学院，信息与通信技术研究所及代理系统实验室） ； European Commission, Joint Research Centre（欧洲委员会，联合研究中心） ； University of Konstanz（康斯坦茨大学） ； Ideas Forward 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 ARA通过构建实验依赖图并评估可重复性得分，有效提升大规模科研成果的可重复性评估能力，实验表明其在不同领域和模型参数下均表现优异。

Rethinking Agentic Reinforcement Learning In Large Language Models

重新思考大型语言模型中的代理强化学习

Fangming Cui, Ruixiao Zhu, Cheng Fang, Sunan Li, Jiahong Li

机构 * Beijing Beijing China（北京北京中国） ； Shanghai Beijing China（上海北京中国） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探讨了在大型语言模型中引入代理强化学习的新方法，强调自主代理的目标设定、长期规划和动态策略适应能力，提出新的方法论和设计，并指出未来研究方向。

OpenAaaS: An Open Agent-as-a-Service Framework for Distributed Materials-Informatics Research

OpenAaaS：一种用于分布式材料信息学研究的开源代理即服务框架

Peng Kang, Bixuan Li, Xiaoya Huang, Shuo Shi, Weiqiao Zhou, Zhen Li, Yu Liu, Lei Zheng

机构 * National Key Laboratory of AI for Materials Science（人工智能材料科学国家重点实验室） ； Tianmushan Laboratory（天幕山实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 OpenAaaS提出一种开源的分层分布式代理即服务框架，通过代码流、数据不动原则实现跨领域安全集成，解决材料设计中的长期迭代和复杂机制问题。

Comments 20 pages 5 figures

ReAct! An Interactive Tool for Hybrid Planning in Robotics

ReAct! 一种用于机器人混合规划的交互工具

Zeynep Dogmus, Esra Erdem, Volkan Patoglu

机构 * Sabancı University（Sabanci大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ReAct! 提供了一种交互式工具，使机器人研究人员能够在无需了解底层形式化细节的情况下，通过高级推理解决复杂规划问题，适用于服务机器人和认知工厂等动态领域。

When Does Hierarchy Help? Benchmarking Agent Coordination in Event-Driven Industrial Scheduling

何时层级有助于？事件驱动工业调度中的代理协调基准测试

Ziqi Wang, Yuhao Yang, Zhiwei Ling, Wenzhuo Qian, Hailiang Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过DESBench基准测试，探讨不同协调范式在复杂环境中的表现，揭示层级结构对代理系统行为的影响及设计权衡。

VideoSEAL: Mitigating Evidence Misalignment in Agentic Long Video Understanding by Decoupling Answer Authority

VideoSEAL: 通过解耦答案权威性来缓解代理长视频理解中的证据错位

Chenhao Qiu, Yechao Zhang, Xin Luo, Shien Song, Xusheng Liu

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出VideoSEAL框架，通过解耦规划与答案权威性，解决长视频理解中证据错位问题，提升回答准确性和证据对齐度，实验结果显示在多个基准上表现优异。

Comments Accepted to ICML 2026. 33 pages, 13 figures. Code and models are available at https://github.com/Echochef/VideoSEAL

Aligning Agents via Planning: A Benchmark for Trajectory-Level Reward Modeling

通过规划对齐代理：一个轨迹级奖励建模的基准测试

Jiaxuan Wang, Yulan Hu, Wenjin Yang, Zheng Pan, Xin Li, Lan-Zhe Guo

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Plan-RewardBench，用于评估奖励模型在复杂工具使用场景中区分优选与干扰代理轨迹的能力，揭示了代理级奖励建模在长周期轨迹上的挑战。

Comments accepted to ACL 2026 main conference

Formal Policy Enforcement for Real-World Agentic Systems

面向现实代理系统的正式政策执行

Nils Palumbo, Sarthak Choudhary, Jihye Choi, Guy Amir, Prasad Chalasani, Somesh Jha

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Langroid 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于面向切面编程的框架，通过Datalog语言实现跨代理系统的政策执行，解决传统方法无法保证正式执行的问题。

Repeated Deceptive Path Planning against Learnable Observer

针对可学习观察者的重复欺骗路径规划

Shiyue Cao, Pei Xu, Likun Yang, Lei Cui, Shizhao Yu, Shiyu Zhang, Yongjian Ren, Xiaotang Chen, Kaiqi Huang

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； National Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institution of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院复杂系统认知与决策智能国家重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出DeMP框架，通过双层优化应对可学习观察者的适应性，提升欺骗持续性，实验显示其在重复欺骗路径规划中表现优异。

Comments Full version of the extended abstract accepted at AAMAS 2026

Safactory: A Scalable Agentic Infrastructure for Training Trustworthy Autonomous Intelligence

Safactory：一个可扩展的代理基础设施，用于训练可信的自主智能

Xinquan Chen, Zhenyun Yin, Shan He, Bin Huang, Shanzhe Lei, Pengcheng Shi, Kun Cai, Bei Chen, Bangwei Liu, Zeyu Kang, Chao Huang, Yang Zhang, Wenjie Li, Ruijun Ge, Yajie Wang, Tianshun Fang, Tianyang Xu, Yiwen Cong, Meng Jin, Gaolei Li, Xuansheng Wu, Linhan Liu, Zijing He, An Li, Yan Teng, Xin Tan, Dongrui Liu, Jing Shao, ChaoChao Lu, Ji He, Jie Li, Chunfeng Song, Jinya Xu, Fan Song, Shujie Wang, Jianmin Qian, Jie Hou, Xuhong Wang, Yingchun Wang, Hui Wang, Xia Hu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；tool use(abstract)

AI总结 本文提出Safactory，一个可扩展的代理工厂，用于训练可信的自主智能。该框架整合了三个紧密耦合的平台，以实现长期决策、工具使用和真实环境交互的可靠性和连续改进。

Comments 50 pages, 21 figures

When Agents Handle Secrets: A Survey of Confidential Computing for Agentic AI

当代理处理秘密：关于代理AI的保密计算调查

Javad Forough, Marios Kogias, Hamed Haddadi

机构 * Department of Computing Imperial College London London, United Kingdom（计算系帝国理工学院伦敦英国） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探讨了代理AI中保密计算的应用，分析了六个TEE平台的设计，提出了基于代理的威胁模型，并指出了六个开放挑战，旨在为生产级代理AI提供安全基础。

The Epistemic Planning Domain Definition Language: Official Guideline

知识规划领域定义语言：官方指南

Alessandro Burigana, Francesco Fabiano

机构 * Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺自由大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出EPDDL语言，通过抽象事件模型统一描述知识规划任务，解决现有规划器碎片化问题，提升可比性与可重复性。

Scalable Agentic Reasoning for Designing Biologics Targeting Intrinsically Disordered Proteins

可扩展的代理推理用于设计针对内在无序蛋白的生物药物

Matthew Sinclair, Moeen Meigooni, Archit Vasan, Ozan Gokdemir, Xinran Lian, Heng Ma, Yadu Babuji, Alexander Brace, Khalid Hossain, Carlo Siebenschuh, Thomas Brettin, Kyle Chard, Christopher Henry, Venkatram Vishwanath, Rick L. Stevens, Ian T. Foster, Arvind Ramanathan

机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出StructBioReasoner，一种可扩展的多代理系统，用于设计针对内在无序蛋白的生物药物，通过竞争生成和优化治疗假说，提高大规模计算效率，展示了在Der f 21和NMNAT-2上的优异性能。

Comments This manuscript is in press at the upcoming Proceedings of the Platform for Advanced Scientific Computing (PASC) 26 Conference