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AI 大模型

AI Agent

智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

共收录 6571 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 规划决策 1893 篇

2607.16916 2026-07-21 cs.LG 新提交 70%

Enhancing Personalized Bladder Cancer Treatment Through Reinforcement Learning: A Recurrent Patient State Transition Decision Support Framework

通过强化学习增强个性化膀胱癌治疗:一种循环患者状态转换决策支持框架

Divyansh Chawla, Anshu Garg, Isshaan Singh

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

AI总结 研究针对膀胱癌复发性疾病治疗需个性化决策的问题,提出集成预测状态转换建模、马尔可夫决策过程和深度Q网络强化学习环境的框架,能动态制定治疗计划,经评估效果良好,凸显其作为个性化膀胱癌治疗规划决策支持框架的潜力。

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2607.14485 2026-07-17 cs.AI 新提交 70%

Step-Level Preference Learning for Generative Agents in Social Simulations

社会模拟中生成式智能体的步骤级偏好学习

Wenchang Gao, Pingyue Sheng, Lanlan Qiu, Yunfei Ma, Jian Zhao, Baicheng Chen, Kangda Wang, Yuyang Tian, Shunqiang Mao, Tianxing He

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute(上海期智研究院) Xiongan AI Institute(雄安人工智能研究院) Tsinghua University(清华大学) CUHK-Shenzhen(香港中文大学(深圳)) USTC(中国科学技术大学) Sun Yat-sen University(中山大学)

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

AI总结 研究基于大语言模型的生成式智能体模拟人类行为时中间步骤注释稀缺问题,引入交互式模拟界面收集步骤级人类偏好监督,经监督微调算法和直接偏好优化方法进行步骤级偏好学习,提升模拟效果,证明步骤级人类监督是有效训练信号。

Comments WAICA2026

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2607.12113 2026-07-15 cs.DC cs.AI 新提交 70%

Toward Trustworthy Autonomous Science: A Two-Year Community Roadmap

迈向可信自主科学:两年社区路线图

Rafael Ferreira da Silva, Milad Abolhasani, Peter Beaucage, Laura Biven, Michael Bussmann, Kyle Chard, Ryan Coffee, Stephen DeWitt, Sagar Dolas, Carrie Eckert, David Elbert, Ian Foster, Tirthankar Ghosal, Anna Giannakou, Tom Gibbs, Leslie Hamilton, Glenn Lockwood, Theresa Mayer, Ben Mintz, Raffi Nazikian, Sal Nimer, Amanda Randles, Woong Shin, Sreenivas Rangan Sukumar, Frédéric Suter, Mitra Taheri, Michela Taufer, Draguna Vrabie

机构 * U.S. Department of Energy, Office of Science, Office of Advanced Scientific Computing Research(美国能源部科学办公室高级科学计算研究办公室)

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

AI总结 该研究针对自主科学领域发展现状及问题,更新路线图围绕七个维度,评估原有里程碑并新增四个,规划两年发展路径,第一年聚焦接口等搭建验证框架,第二年针对联盟等,强调基层网络的互操作性。

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2607.09744 2026-07-14 cs.AI cs.CR 新提交 70%

A Theory of Least Autonomy in AI

人工智能中最小自主性理论

Christophe Parisel

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

AI总结 研究智能代理人工智能系统权限控制问题,提出最小自主性理论,通过定义组合爆炸半径、有向代理影响图及勾结谓词,实现对系统中行动结构分离、代理影响及授权组合等的衡量与检测。

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2607.07026 2026-07-09 cs.LG 新提交 70%

Constrained Decoding for Diffusion Language Models via Efficient Inference over Finite Automata

通过有限自动机上的高效推理实现扩散语言模型的约束解码

Meihua Dang, Stefano Ermon

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

专题命中 规划决策 :planning(abstract);function calling(abstract);分类 cs.LG

AI总结 研究扩散语言模型的约束解码问题,提出基于有限自动机高效推理的算法,能保证约束满足,支持多种解码方式,经实验验证在多种任务上提升准确率且推理开销小。

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2607.05835 2026-07-09 math.AG cs.AI math.CO 新提交 70%

Tangent classes of matroids and wonderful compactifications

拟阵的切线类与美妙紧化

Ronnie Cheng, Shurui Liu, Guoxiong Gao

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

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

AI总结 本文针对无环拟阵 \(M\) 及特定构建集 \(\mathcal{G}\) 构造整切线类 \(T_{M,\mathcal{G}}^{\mathbb{Z}}\),可恢复周环希尔伯特级数等。主体由人工智能达努斯自主生成,在相关论文公开前解决问题,展现了AI在数学研究中的潜力。

Comments v2: added reference to Danus report [Liu et al., arXiv:2607.06447] and minor edits

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2607.05297 2026-07-07 cs.AI 新提交 70%

MetaSkill-Evolve: Recursive Self-Improvement of LLM Agents via Two-Timescale Meta-Skill Evolution

MetaSkill-Evolve:基于双时间尺度元技能演化的大语言模型智能体递归自改进方法

Zefeng Wang, Minxi Yan, Jinhe Bi, Sikuan Yan, Volker Tresp, Yunpu Ma

机构 * LMU Munich(慕尼黑大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) MCML MemAgents Lab(MemAgents实验室)

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

AI总结 针对现有自改进智能体演化非递归的局限,提出双时间尺度框架,任务技能与元技能分层递归演化,在三类基准上显著提升测试精度。

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2607.05032 2026-07-07 cs.CL 新提交 70%

Multi-Large Language Model Orchestrated Severity Assessment of Clinical Records (MOSAIC)

临床记录的多大型语言模型编排严重程度评估(MOSAIC)

Manuela Del Castillo Suero, Arnault-Quentin Vermillet, Nicole Sonne Heckmann, Darmendra Ramcharran, Maurizio Sessa

机构 * Department of Drug Design and Pharmacology, University of Copenhagen(哥本哈根大学药物设计与药理学系) GSK(葛兰素史克) School of Pharmacy, University of Rhode Island(罗德岛大学药学院)

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

AI总结 研究用MOSAIC这一两阶段智能语言模型框架对2型糖尿病严重程度进行表型分析,以合成队列评估其与多种算法真值对比情况及全因死亡率等,结果显示该框架有优势,智能分类与固定规则执行不同。

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2607.03283 2026-07-07 cs.AI 新提交 70%

Embodied Operators and Benchmarking: Toward Reusable and Deployable Embodied Intelligence Systems

具身算子与基准测试:迈向可复用和可部署的具身智能系统

Junwu Xiong, Jiaxuan Gao, Wei Chai, Renxing Chen, Yuzhen Li, Yu Guo, Yucheng Guo, Mingxi Luo, Wenyang Ma, Yiyun Mou, Yifei Zhang, Chen Zhou, Yongjian Guo

机构 * JDT Tsinghua University(清华大学) Tianjin University(天津大学) Beihang University(北京航空航天大学)

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

AI总结 研究具身智能系统中可复用功能模块即具身算子,明确其定义边界、构建分类法,提出多维度基准框架,探讨加速及挑战,为具身智能系统提供基础。

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2606.27780 2026-07-07 cs.AI 新提交 70%

Understanding Rollout Error in Graph World Models

理解图世界模型中的展开误差

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University(埃默里大学) The University of Tokyo(东京大学) LocationMind

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

AI总结 本文研究图世界模型中的长时域展开误差,提出统一框架分析拓扑与模型引起的误差放大,并设计误差感知图世界模型,通过谱正则化、展开一致性和关键节点加权防止长时域发散。

Comments Under Review

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2607.01188 2026-07-02 cs.AI cond-mat.mtrl-sci 新提交 70%

Optimal Resource Utilization for Autonomous Laboratory Orchestrators

自主实验室协调器的最优资源利用

Austin McDannald, Julia Tisaranni, Howie Joress

机构 * National Institute of Standards and Technology(美国国家标准与技术研究院)

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

AI总结 针对自主实验室中多仪器硬件约束下的资源利用问题,提出两步法:先用约束规划找到最小化总时间的最优调度,再通过状态依赖系统鲁棒执行调度。

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2606.31252 2026-07-01 cs.AI 新提交 70%

Embodied CAD: Solver-Grounded LLM Agents for Parametric B-Rep Assembly Modeling

具身CAD:基于求解器的LLM代理用于参数化B-Rep装配建模

Fumin Liu, Haoyu Zhou, Fei Hao, Lin Yang

机构 * Nanjing University(南京大学)

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

AI总结 提出Embodied CAD框架,通过分层技能库和求解器反馈,让LLM代理迭代生成并修复参数化B-Rep装配模型,实现高可执行率和任务完成率。

Comments This paper contains 12 pages, 7 figures. This is an original unpublished manuscript submitted to the arXiv preprint server, with no prior publication or conference presentation

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2606.27397 2026-06-29 cs.MA cs.AI cs.GT 新提交 70%

SidConArena: An Environment Evaluating Agents in Open-Ended,Positive-Sum Bargaining Game

SidConArena:一个在开放、正和博弈中评估智能体的环境

Yeqi Feng, Yuxin Chen, Tianxing He

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University(清华大学交叉信息研究院)

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

AI总结 提出SidConArena基准框架,通过三阶段部分可观测随机博弈评估LLM智能体在开放、正和谈判中的经济决策能力,发现前沿模型虽表现更好但仍存在资源误估、谈判被动和长期规划不足。

Comments 15 pages

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2606.27251 2026-06-26 cs.RO cs.AI 新提交 70%

Advancing Omnimodal Embodied Agents from Isolated Skills to Everyday Physical Autonomy

推进全模态具身智能体:从孤立技能到日常物理自主

Junhao Shi, Zezheng Huai, Siyin Wang, Jia Chen, Yubang Wang, Zhaoye Fei, Hechang Chen, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Yu-Gang Jiang

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

AI总结 提出OmniAct框架,通过分层异步架构统一规划、记忆和验证,实现机器人在非结构化环境中的持久自主,在40项真实任务中提升成功率并降低token消耗。

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2606.24842 2026-06-24 cs.AI 新提交 70%

World Models in Pieces: Structural Certification for General Agents

分片世界模型:通用智能体的结构化认证

Yikai Lu, Yifei Wu, Xinyu Lu, Tongxin Li

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Shenzhen, China(香港中文大学(深圳)数据科学学院)

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

AI总结 针对通用智能体在大世界场景下无法普遍胜任的问题,提出结构化认证框架,通过深度组合目标过滤特定转移,证明世界模型具有O(1/n)+O(δ)误差界,实现可认证部署。

Comments 30 pages, camera-ready version in ICML 2026

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2606.24470 2026-06-24 cs.AI 新提交 70%

The Latent Bridge: A Continuous Slow-Fast Channel for Real-Time Game Agents

潜在桥:用于实时游戏智能体的连续慢-快通道

Bojie Li, Noah Shi

机构 * Pine AI University of Washington(华盛顿大学)

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

AI总结 针对实时游戏智能体,提出一种可学习的连续潜在桥(Latent Bridge),将慢速推理VLM的残差投影到快速反应VLM的输入嵌入空间,在7个Atari游戏和驾驶域中匹配或超越文本桥,且增益高度可预测。

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2606.24437 2026-06-24 cs.AI 新提交 70%

ReM-MoA: Reasoning Memory Sustains Mixture-of-Agents Scaling

ReM-MoA:推理记忆维持混合代理的扩展

Heng Ping, Arijit Bhattacharjee, Peiyu Zhang, Shixuan Li, Wei Yang, Ali Jannesari, Nesreen Ahmed, Paul Bogdan

机构 * University of Southern California(南加州大学) Iowa State University(爱荷华州立大学) Cisco AI Research(思科人工智能研究院)

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

AI总结 提出ReM-MoA框架,通过排名推理记忆和策展多样化记忆路由机制,解决混合代理架构随深度增加性能退化问题,在多个推理基准上持续优于现有方法。

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2606.23768 2026-06-24 cs.CR cs.AI cs.LO 新提交 70%

Cryptographic certificates of validity for trustworthy AI

可信AI的密码学有效性证书

Murdoch J. Gabbay

机构 * Heriot-Watt University(赫瑞思-瓦特大学)

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

AI总结 提出为智能AI系统生成密码学有效性证书,通过将正确性条件编译为多项式约束的见证检查问题,并使用简洁密码学证明系统(可选零知识)来证明条件成立,平衡了源代码形式验证与密码学认证。

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2606.21623 2026-06-23 cs.CV cs.AI 新提交 70%

A DVDrive Approach for doScenes Instructed Driving Challenge

一种面向 doScenes 指令驾驶挑战的 DVDrive 方法

Zijian Fu, Xiangyang Chu, Mengshi Qi, Huadong Ma, Guanghao Zhang, Wei Li

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) Xiaomi EV(小米汽车)

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

AI总结 提出基于 OmniDrive 的指令条件轨迹预测方法,引入 DVPE 分视角感知模块减少跨视角干扰,提升多视角视觉定位与语言指令对齐能力。

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2606.20333 2026-06-19 cs.AI 新提交 70%

SoftSkill: Behavioral Compression for Contextual Adaptation

SoftSkill: 用于上下文适应的行为压缩

Xijia Tao, Yihua Teng, Xinyu Fu, Ziru Liu, Kecheng Chen, Yuzhi Zhao, Suiyun Zhang, Rui Liu, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong(香港大学) Huawei Research(华为研究院) City University of Hong Kong(香港城市大学) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学)

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

AI总结 提出SoftSkill方法,通过可训练的软技能前缀压缩自然语言技能为紧凑连续向量,在冻结基模型上提升问答和数学任务性能,减少标记数量。

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2606.18950 2026-06-19 cs.AI 新提交 70%

RTSGameBench: An RTS Benchmark for Strategic Reasoning by Vision-Language Models

RTSGameBench: 视觉语言模型战略推理的RTS基准

San Kim, Daechul Ahn, Reokyoung Kim, Hyeonbeom Choi, Seungyeon Jwa, Jonghyun Choi

机构 * Seoul National University(首尔国立大学)

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

AI总结 提出RTSGameBench,基于Beyond All Reason游戏,通过多样化对战、迷你游戏诊断和自进化生成框架,评估视觉语言模型在实时策略游戏中的战略推理能力。

Comments First two authors contributed equally

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2606.18746 2026-06-18 cs.AI 新提交 70%

What Must Generalist Agents Remember?

通用型智能体必须记住什么?

Khurram Yamin, Namrata Deka, Maitreyi Swaroop, Albert Ting, Jeff Schneider, Bryan Wilder

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

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

AI总结 本文形式化论证了通用型智能体为在多个环境和目标下近似最优行动,必须存储领域相关信息以区分观察瓶颈处的不兼容最优动作,并证明记忆可用于重构局部转移动态。

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2606.10728 2026-06-17 cs.SE 新提交 70%

DeNovoSWE: Scaling Long-Horizon Environments for Generating Entire Repositories from Scratch

DeNovoSWE:扩展长时域环境以从零生成完整仓库

Jiale Zhao, Guoxin Chen, Fanzhe Meng, Wayne Xin Zhao, Ruihua Song, Ji-Rong Wen, Kai Jia

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

AI总结 提出DeNovoSWE数据集,通过沙盒代理工作流自动构建4818个从文档生成完整仓库的实例,采用分治与批评修复策略及难度感知轨迹过滤,微调Qwen3-30B-A3B将BeyondSWE-Doc2Repo基准得分从5.8%提升至47.2%。

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2606.16733 2026-06-16 cs.AI 新提交 70%

A First-Principles Derivation of LLM Policy Optimization: From Expected Reward to GRPO and Its Structural Extensions

LLM策略优化的第一性原理推导:从期望奖励到GRPO及其结构扩展

Jianghan Shen, Siqi Luo, Yue Li, Jiyao Liu, Wanying Qu, Yi Zhang, Ziyan Huang, Tianbin Li, Ming Hu, Xiaohong Liu, Yirong Chen, Junjun He

机构 * Nanjing University(南京大学) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Peking University(北京大学) Fudan University(复旦大学) Nanjing University of Aeronautics and Astronautics(南京航空航天大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院)

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

AI总结 本文从第一性原理出发,基于轨迹概率和奖励两个轴,统一分析了从REINFORCE、PPO到GRPO及其变体的LLM策略优化方法,揭示了设计选择背后的原理和复合失败模式。

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2606.16481 2026-06-16 cs.AI 新提交 70%

Steering Emotional Dynamics for Art Therapy: Controllable Narrative Script Generation through Hierarchically Guided LLM Agents

引导艺术治疗的情感动态:通过分层引导的LLM智能体实现可控叙事脚本生成

Suqing Wang, Qinghai Miao, Chao Guo, Yisheng Lv

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院)

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

AI总结 提出EC-Script框架,通过分层控制情感轨迹生成叙事脚本,实现情感轨迹规划、场景驱动和局部情感调节,显著优于基线方法。

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2606.16313 2026-06-16 cs.RO cs.AI 新提交 70%

Is Your Trajectory Displacement Safe in Long-tail?

你的轨迹位移在长尾场景中安全吗?

Qiao Sun, Weicheng Zheng, Yixin Huang, Hang Zhao

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute(上海期智研究院) Tsinghua University(清华大学) Tongji University(同济大学)

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

AI总结 提出FluidTest评估框架,通过成对WebUI协议、32种语义威胁分类和三元验证系统,检测规划轨迹相对于专家参考的额外威胁,实验发现SOTA规划器仍存在大量安全相关失败。

Comments 20 pages, 15 figures

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2606.15563 2026-06-16 cs.AI cs.IT cs.MA math.IT 新提交 70%

Minimal Oversight: Uncertainty-Aware Governance for Delegated AI Systems

最小监督:委托AI系统的不确定性感知治理

Carlos R. B. Azevedo

机构 * Independent Researcher(独立研究员)

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

AI总结 提出最小充分监督原则(MSO),通过Fisher信息流形上的变分法最小化治理负担,导出任务空间的水填充分配,并证明容量定理、局部近似和漂移主导的自律时间标度律,为委托AI系统提供可计算的治理框架。

Comments Companion Python package: pip install minimal-oversight | Code: https://github.com/crbazevedo/delegation-lab | 26 pages, 1 figure, 5 tables

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2606.14766 2026-06-16 cs.CV cs.AI cs.MA 新提交 70%

XMedFusion: A Knowledge-Guided Multimodal Perception and Reasoning Framework for Autonomous Medical Systems

XMedFusion:面向自主医疗系统的知识引导多模态感知与推理框架

Hamza Riaz, Arham Haroon, Maha Baig, Muhammad Dawood Rizwan, Muhammad Naseer Bajwa, Muhammad Moazam Fraz

机构 * National University of Sciences and Technology (NUST)(巴基斯坦国立科技大学) University of Oxford(牛津大学)

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

AI总结 提出XMedFusion模块化AI框架,通过视觉感知、知识图谱构建和检索引导生成等智能体协同,增强放射学报告生成的视觉基础与临床发现捕捉能力,在公共数据集上显著优于基线模型。

Comments Accepted at the 2026 International Conference on Robotics and Automation in Industry (ICRAI)

Journal ref 2026 International Conference on Robotics and Automation in Industry (ICRAI), pp. 1-6, May 2026

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2606.13854 2026-06-15 cs.HC cs.AI 新提交 70%

SpheriCity: Designing Trustworthy Conversational AI for Sustainability Decision Support

SpheriCity:为可持续发展决策支持设计可信赖的对话式AI

Ahmed Qayyum, Madison Werner, Kathryn Youngblood, Jenna R. Jambeck, Tahiya Chowdhury

机构 * Department of Computer Science, Colby College(科里尔学院计算机科学系) Circularity Informatics Lab, University of Georgia(佐治亚大学循环信息实验室)

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

AI总结 提出SpheriCity,一种基于来源的对话式AI原型,通过结构化合成和交互支架,支持从城市循环性评估报告中可信地获取知识,解决大语言模型在可持续性高风险领域中的透明度与信任问题。

Comments Accepted to ACM SIGCAS/SIGCHI Conference on Computing and Sustainable Societies (COMPASS '26)

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2606.13037 2026-06-12 cs.CR cs.SE 新提交 70%

DIG: Oracle-Guided Directed Input Generation for One-Day Vulnerabilities

DIG:面向单日漏洞的Oracle引导定向输入生成

Andrew Bao, Haochen Zeng, Peng Chen, Stephen McCamant, Pen-Chung Yew

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

AI总结 针对补丁延迟或未完全部署导致的单日漏洞风险,提出Oracle引导的定向输入生成方法DIG,利用补丁揭示触发条件,通过LLM合成Oracle并引导生成器进化与定向模糊测试,在138个真实CVE上触发80个漏洞,超过现有技术。

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