AI Agent

Aerial Wildfire Suppression Planning with a Hybrid CNN-Cellular Automata Fire Model

基于混合CNN-元胞自动机火灾模型的空中野火抑制规划

Ion Matei, Maksym Zhenirovskyy, Takuya Kurihana, Rohit Vupala, Anthony Wong

机构 * Space Data Frontiers Research Center（空间数据前沿研究所以） ； Fujitsu Research of America（富士通美国研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出结合混合神经-元胞自动机野火模型与梯度优化空中投放的框架，通过蒙特卡洛采样和空间相关扰动量化不确定性，案例验证可生成有效抑制方案。

Neurosymbolic Embodied Agents

神经符号具身智能体

Mohammad Albinhassan, Yuming Feng, Alessandra Russo, Pranava Madhyastha

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； City, University of London（伦敦城市大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出一种神经符号具身智能体，将长周期家庭任务分解为视觉探索与符号规划，在VirtualHome、ALFWorld基准测试中表现优异，约束与搜索结合可大幅提升任务解决率，且无需专门训练。

Second Thought: Reasoning in Parallel as LLM Agents Act and Observe

Second Thought：LLM智能体行动与观察时的并行推理

Zhensu Sun, Chengran Yang, Yunbo Lyu, Jieke Shi, David Lo

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

AI总结 本文提出无需训练的推理框架Second Thought，利用LLM智能体行动与观察的空闲窗口并行推理，在多基准测试中降低轮次、减少主线程解码量，且Pass@1表现优于计算匹配对照组。

Training AI Scientists to Replicate Research

训练AI科学家以实现研究的可复现性

Damon Falck, Samer Sabri, Anja Surina, Thom Foster, Anya Sims, Sam Devlin, Dylan Rogers, Tantum Collins, Kaloyan Aleksiev, Louis Kirsch, Edward Hughes

机构 * Inherent（因赫伦特） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究开发了可扩展的论文复现任务空间Replica，后训练出270亿参数的AI科学家Faraday，其在复现任务上表现优于Claude Opus 4.8和GPT-5.5，为长期科学创新AI智能体奠定基础。

Comments 47 pages, 12 figures

Preference Tree Optimization: Enhancing Goal-Oriented Dialogue with Look-Ahead Simulations

偏好树优化：通过前瞻模拟增强面向目标的对话

Lior Baruch, Moshe Butman, Kfir Bar, Doron Friedman

机构 * Reichman University（赖希曼大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； School of Communications（传播学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出偏好树优化（PTO）框架，结合带前瞻的偏好树与直接偏好优化（DPO），在动机访谈领域通过虚拟患者等模拟对话生成偏好数据，训练的对话智能体在关键指标上优于基线。

Comments 13 pages, 4 figures. Accepted at an ICLR 2025 workshop

Knowing You Is Everything: LLM Agents Achieve Near-Perfect Profile-Consistent Reaction Prediction in Social Media Simulation

了解你就是一切：LLM智能体在社交媒体模拟中实现近乎完美的个人资料一致反应预测

Ljubisa Bojic, Ljiljana Matic, Joerg Matthes, Milan Cabarkapa, Bojana Dinic, Jue Wang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究通过基准测试12种LLM配置，发现其在社交媒体反应预测中表现优异，可用于推荐系统压力测试，同时也揭示了大规模合成智能体群对公众意见的潜在威胁。

Comments 28 pages, 6 figures

Visualizing Graph-to-Answer Mechanism Recovery in Materials-Science Hypothesis Generation

材料科学假说生成中从图到答案的机制恢复可视化

Shashwat Sourav, Subhadeep Pal, Markus J. Buehler, Sanjay Das, Fiona Y. Wang, Dominik Soos, Tirthankar Ghosal

机构 * Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） ； Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室） ； UniverseTBD ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Old Dominion University（奥多明尼昂大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本研究针对适配的 Qwen3-8B 模型 Graph-PRefLexOR-8B，构建可视化诊断工作流以追踪材料科学假说生成的图到答案机制，发现机制恢复集中于后期合成及答案起始层，可助力相关人员识别假说的机制支持变化。

MultiGlobeQA: A Multilingual and Globally Diverse Benchmark for Geospatial Reasoning

MultiGlobeQA：面向地理空间推理的多语言且全球多样化基准

Martin Böckling, Elizaveta Nosova, Heiko Paulheim, Andreea Iana

专题命中 规划决策 ：tool use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 MultiGlobeQA是覆盖201个国家地区的多语言地理空间推理基准，含46060个问答对，实验发现LLMs在网格索引等任务上表现差，计算是瓶颈且低收入地区表现差距大。

Internalizing Academic Writing Workflows for Introduction Generation via Struct-Aware Policy Learning

通过结构感知策略学习内化学术写作工作流以生成引言

Meicong Zhang, Tiancheng Su, Jiahao Cheng, Guoxiu He, Xinqi Tao, Dejia Song

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 该研究针对LLM生成论文引言的挑战，提出StructPO框架将多阶段写作工作流内化为单遍策略，实验显示其在语义对齐等指标上优于基线，泛化性好且与GPT-5.1性能相当。

From fragmented data to actionable design: Physics-calibrated learning for plastic upcycling

从碎片化数据到可操作的设计：用于塑料升级再造的物理校准学习

Jingyang Bai, Zijia Wang, Xiangyi Long, Marcos Millan, Binjian Nie, Mingyue Ding

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究开发PC-MG-MoE框架，将塑料升级再造的碎片化实验数据转化为可操作指导，在严格验证下误差最低，可支持跨实验室异质性下的工程筛选与实验规划。

HOBA: Hierarchical On-Policy Bidding Agents for Adaptive Online Advertising

HOBA：用于自适应在线广告的分层策略性投标代理

Ji Wu, Yunshan Peng, Wentao Bai, Yunke Bai, Wenzheng Shu, Jinan Pang, Yanxiang Zeng, Xialong Liu

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对在线广告投标系统问题，提出 HOBA 分层强化学习框架，在三个时间尺度解耦相关环节，通过实验验证其优于现有基线，大规模在线部署实现目标成本提升 3.6%，证明该范式有效。

Comments 10pages,accepted by KDD 2026 ads track

PoTRE: Test-Time Reasoning inspired by Cognitive Heterogeneity

PoTRE：受认知异质性启发的测试时推理

Anmol Kankariya, Sercan Ö. Arık

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

AI总结 研究针对大语言模型复杂推理难题，提出PoTRE异构框架，将推理解耦为四个智能体，经任务自适应聚合层协调，在三个前沿基准测试中评估，在HLE上达最优准确率，以相似或更少令牌提升推理性能。

Comments Accepted at Transactions on Machine Learning Research (TMLR 2026)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

Mach-Mind-4-Flash Technical Report

马赫思维-4-闪技术报告

Foundation Model Team

机构 * Li Auto Inc（理想汽车公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 马赫思维-4-闪是含3B激活参数的35B参数专家混合智能体模型，通过训练后优化及可扩展交互环境提升性能。其流程含三个阶段，在多个基准测试中成绩优异，以低推理成本领先或匹配数倍激活规模模型。

Risk-Aware General-Utility Markov Decision Processes

风险感知通用效用马尔可夫决策过程

Pedro P. Santos, Fábio Vital, Alberto Sardinha, Francisco S. Melo

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

AI总结 研究风险感知通用效用马尔可夫决策过程，聚焦熵风险度量，提出基于蒙特卡洛树搜索的方法，可解决该过程并达任意精度，实验表明此方法在多种任务的GUMDPs中优化风险感知行为时成功。

Multi-Modal, Multi-Environment Machine Teaching for Robust Reward Learning

用于稳健奖励学习的多模态、多环境机器教学

Ali Larian, Qian Lin, Chang Zong Wu, Daniel S. Brown

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究自主智能体在多环境下奖励学习问题，提出分层机器教学算法，先选信息丰富环境，再查询低成本反馈，实验表明该方法比统一教学基线有更低遗憾值和更强泛化能力，凸显多环境多模态教学对稳健奖励学习的重要性。

Comments Accepted to RLC 2026. Conference paper

Persuasion Attacks Can Decrease Effectiveness of CoT Monitoring

说服攻击会降低思维链监测的有效性

Jennifer Za, Julija Bainiaksina, Nikita Ostrovsky, Tanush Chopra, Victoria Krakovna

机构 * LASR Labs（LASR实验室） ； University College London（伦敦大学学院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究 CoT 监测在对抗性说服攻击下的有效性，设计评估框架发现其单独使用不足以抵御攻击，引入事实核查监测框架，不同模型家族配对可有效减少违反政策行动批准，为 CoT 监测抗攻击提供有力缓解措施。

Comments 25 pages, 10 figures

Danus: Orchestrating Mathematical Reasoning Agents with Fact-Graph Memory

Danus：利用事实图内存编排数学推理智能体

Jihao Liu, Guoxiong Gao, Zeming Sun, Bin Wu, Shurui Liu, Jiedong Jiang, Haocheng Ju, Leheng Chen, Ronnie Cheng, Xiping Zhang, Bin Dong

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Beijing International Center for Mathematical Research, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心） ； Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University（京都大学数理解析研究所） ； School of Mathematics, Tianjin University（天津大学数学学院） ； Zhongguancun Academy（中关村科学院） ； Department of Mathematics, Stanford University（斯坦福大学数学系） ； Westlake Institute for Advanced Study, Westlake University（西湖大学西湖高等研究院） ； School of Mathematical Sciences, Key Laboratory of Intelligent Computing and Applications (Ministry of Education), Tongji University（同济大学数学科学学院（教育部智能计算与应用重点实验室）） ； Beijing International Center for Mathematical Research and the New Cornerstone Science Laboratory, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心与新基石科学实验室） ； Center for Machine Learning Research, Peking University（北京大学机器学习研究中心） ； Center for Intelligent Computing, Great Bay Institute for Advanced Study, Great Bay University（大湾区大学高等研究院智能计算中心） 纠错

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

AI总结 本文针对基于大语言模型的数学推理智能体扩展和编排难题，提出以共享事实图为全局内存管理机制的Danus系统，由主智能体、工作智能体和验证器构成，通过案例研究评估，展示其构建长证明的能力，为长期研究问题提供有效编排途径。

LLM Agents for Deliberative Collaboration: A Study on Joint Decision Making Under Partial Observability

用于协商协作的大语言模型智能体：部分可观测联合决策下的联合决策研究

Chenxu Wang, Yongkun Yang, Boyuan Du, Shiwei Lin, Huaping Liu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Fuzhou University（福州大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究部分可观测联合决策任务下的协商LLM智能体，通过形式化问题、引入基准、实例化框架和协议并评估LLMs，发现复杂任务仍挑战语言模型，协商过程有反思纠错机会，为评估改进LLM智能体奠定基础。

Comments Code is available at https://github.com/wcx21/deliberative-collaboration-agents

AGL-1: The Enterprise AI Governance Layer as a Control Plane for Trusted Enterprise Intelligence

AGL-1：作为可信企业智能控制平面的企业人工智能治理层

Roopam W. Sure

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 规划决策 ：autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 研究企业人工智能从实验走向运营面临的治理挑战，介绍AGL-1企业人工智能治理层这一参考模型，基于相关原则将治理问题从检索控制扩展到全执行路径治理，定义七个治理领域。

Comments 16 pages, 1 figure; independent technical report

EvoPolicyGym: Evaluating Autonomous Policy Evolution in Interactive Environments

EvoPolicyGym：评估交互环境中的自主策略进化

Zhilin Wang, Han Song, Runzhe Zhan, Jusen Du, Jiacheng Chen, Tianle Li, Qingyu Yin, Yulun Wu, Zhennan Shen, Tong Zhu, Yanshu Li, Guanjie Chen, Derek F. Wong, Yafu Li, Yu Cheng, Yang Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Brown University（布朗大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出自主策略进化评估框架，通过EvoPolicyGym基准测试代理在固定交互预算下迭代改进策略的能力，GPT-5.5在16个环境中表现最优，并揭示预算分配与反馈转化机制。

Comments 24 pages

Quantization Inflates Reasoning: Token Inflation as a Hidden Cost of Low-Bit Reasoning Models

量化膨胀推理：低比特推理模型的隐藏成本——令牌膨胀

Xinyu Lian, Walid Krichene, Beichen Huang, Masahiro Tanaka, Olatunji Ruwase, Li Zhang, Minjia Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft（微软） ； Anyscale ； Snowflake 纠错

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

AI总结 研究发现低比特后训练量化虽保持推理准确性，但会显著增加推理令牌使用量，导致端到端服务性能下降，并提出了CoT令牌膨胀比来量化该效应。

Context-Aware Generative AI for Automated Telecom Test Script Generation

上下文感知的生成式AI用于自动化电信测试脚本生成

Gautam Prasad, Chandramohan T. N., Joy Bose

机构 * Ericsson R&D Bangalore（爱立信印度班加罗尔研发中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 提出一种上下文感知的生成式AI框架，通过实时知识图谱和增量引擎检测变化，仅更新受影响的测试，减少人工并加速测试周期。

Integrating Large Language Model Agents with Digital Twins for Industrial Autonomous Systems

将大语言模型代理与数字孪生集成用于工业自主系统

Yuchen Xia

机构 * Institut für Automatisierungs- und Softwaresysteme (IAS) der Universität Stuttgart（自动化与软件系统研究所（IAS）的斯图加特大学） 纠错

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

AI总结 提出三层框架集成大语言模型、数字孪生与自动化系统，通过TPSR模型和四种LLM角色实现自适应任务规划与执行，提升工业自动化适应性。

Comments Doctoral Dissertation, University of Stuttgart. Doctoral Exam Video Recording: https://youtu.be/Mhd9LiV5TKE

Regulating the Machine Contributor: Governance and Policy Alignment in Open Source

调控机器贡献者：开源中的治理与政策对齐

Jassem Manita, Aziz Amari

机构 * Faculty of Sciences of Tunis (FST), University of Tunis El Manar（突尼斯科学学院（FST），突尼斯El Manar大学） ； National Institute of Applied Science and Technology (INSAT), University of Carthage（应用科学和技术国家研究所（INSAT），卡塔赫季大学） 纠错

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

AI总结 针对AI代理在开源中引发治理问题，通过比较六个组织的政策，提出六维分类法、政策成熟度评分，并映射代理事件，识别监管框架与政策间的缺口，勾勒分层框架。

SANA: What Matters for QA Agents over Massive Data Lakes?

SANA：大规模数据湖上的问答代理关键因素是什么？

Austin Senna Wijaya, Jiaxiang Liu, Haonan Wang, Eugene Wu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出SANA诊断框架，通过消融实验分析数据湖探索式问答中搜索、规划、数据分析及行动策略的失败原因，揭示数据分析是主要瓶颈。

Comments 9 pages, 7 figures

A Virtuous AI is an Existential Risk

有道德的AI是存在性风险

Guillermo Del Pinal, Youngchan Lee, Min Ohn

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究通过宪法AI和美德伦理学方法微调AI模型，发现减少存在性风险与提升AI智能体福祉之间存在权衡，且与一般安全性也存在权衡。

LLM-as-an-Investigator: Evidence-First Reasoning for Robust Interactive Problem Diagnosis

LLM作为调查员：基于证据优先的鲁棒交互式问题诊断

Fabrizio Marozzo, Pietro Liò

机构 * University of Calabria（卡拉布里亚大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出证据优先的AI方法LLM-as-an-Investigator，通过估计问题歧义、生成假设、提问澄清并更新概率，避免过早接受用户假设，提升诊断准确性。

ProPlay: Procedural World Models for Self-Evolving LLM Agents

ProPlay: 用于自我进化LLM智能体的程序化世界模型

Yijun Ma, Zehong Wang, Yiyang Li, Ziming Li, Xiaoguang Guo, Weixiang Sun, Chuxu Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出ProPlay程序化世界模型，通过程序级预演和因果过程图，使LLM智能体在部分可观测环境中自我进化，无需外部监督。

WorldReasoner: Evaluating Whether Language Model Agents Forecast Events with Valid Reasoning

WorldReasoner: 评估语言模型代理是否通过有效推理预测事件

Yizhou Chi, Eric Chamoun, Zifeng Ding, Andreas Vlachos

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（剑桥大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 提出WorldReasoner框架，通过时间有效检索、证据质量和因果图推理三个维度评估语言模型代理的事件预测能力，发现时间有效检索是结果准确性的最强驱动因素。

Event-Driven Reinforcement Learning Enables Long-Horizon Control in Semiconductor Fabrication

事件驱动强化学习实现半导体制造中的长时域控制

Yavar Yeganeh, Mahsa Shekari, Nicla Frigerio, Daniele Pagano, Andrea Matta

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； STMicroelectronics（意法半导体） 纠错

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

AI总结 提出事件驱动深度强化学习框架，将半导体制造控制建模为中心化智能体问题，通过事件驱动时序差分方法优化多目标策略，在高保真仿真中显著提升吞吐量和利用率。