AI Agent

Signed Compression Progress on a Sealed Audit is Goodhart-Resistant

密封审计上的有符号压缩进展是古德哈特抵抗的

Ayush Mittal, Dhruv Gupta

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

AI总结 提出有符号压缩进展作为内在动机，证明其累积奖励等于审计改进，且对有限审计面板具有假阳性预算，抵抗古德哈特定律。

Comments 16 pages, 7 figures. Lean 4 (Mathlib) mechanized core and ARC-TGI experiment code: https://github.com/Zetetic-Dhruv/audit-compression-progress

A Continuous-Time Markov Chain Framework for Insertion Language Models

插入语言模型的连续时间马尔可夫链框架

Dhruvesh Patel, Benjamin Rozonoyer, Soumitra Das, Tahira Naseem, Tim G. J. Rudner, Andrew McCallum

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vijil（维吉尔） 纠错

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

AI总结 提出基于连续时间马尔可夫链的插入语言模型去噪框架，统一现有方法，在规划任务中优于自回归和掩码扩散模型，语言建模中与现有方法竞争且采样更灵活。

Comments Accepted at AISTATS 2026. Code is available at https://github.com/dhruvdcoder/ctmc_dilm

When RL Fails after SFT: Rejuvenating Model Plasticity for Robust SFT-to-RL Handoff

当强化学习在监督微调后失效：恢复模型可塑性以实现稳健的SFT到RL交接

Runze Liu, Jiashun Liu, Xu Wan, Yuqian Fu, Ling Pan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（多模态人工智能系统国家重点实验室，CASIA） 纠错

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

AI总结 针对SFT过度训练导致RL阶段改进有限的问题，提出Rejuvenation方法，通过基模型锚定融合和神经元重置恢复模型可塑性，在数学推理和智能体任务上提升RL性能。

HMAF: A Hierarchical Multi-Slot GD-RTB Allocation Framework

HMAF：一种分层多槽GD-RTB分配框架

Tianxing Bu, Zhaoqi Zhang, Linyou Cai, Miao Xie, Shengri Xue, Tan Qu, Qianlong Xie, Xingxing Wang, Siqiang Luo, Gao Cong

机构 * Meituan（美团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

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

AI总结 针对GD与RTB共存广告平台中短期收益与长期交付的平衡难题，提出分层多槽分配框架HMAF，采用计划-校准-执行范式，集成离线约束优化与在线决策，在美团实现GD交付率提升3.72%、广告总收入提升1.59%。

Comments Accepted by KDD 2026 Applied Data Science Track

An Agency-Transferring Model-Free Policy Enhancement Technique

一种无模型策略增强的代理转移技术

Anton Bolychev, Georgiy Malaniya, Sinan Ibrahim, Pavel Osinenko

机构 * Center for Engineering Systems and Sciences（工程系统与科学中心） ； Central University（中央大学） ； Sirius University of Science and Technology（天狼星科技大学） 纠错

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

AI总结 提出一种将次优基线策略嵌入强化学习训练的方法，通过逐步从基线策略向可学习策略转移代理权，提升训练效率并最终获得超越基线的独立策略。

From Statute to Control Flow: Span-Grounded Deontic Trees for Defeasible Scope Parsing

从法规到控制流：基于跨度义务树的可废止范围解析

Jian Chen, Siyuan Li, Chucheng Wan, Zixuan Yuan

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 提出NormBench基准和跨度义务树（SG-DT）中间表示，用于诊断和缓解规则遵循模型中的静默范围遗漏（SSO）问题，揭示递归衰减和可审计性陷阱两种病理，并通过约束输出改善树结构保真度。

Towards Long-Horizon Vessel Trajectory and Destination Forecasting with Reasoning Large Language Models

面向长时域船舶轨迹与目的地预测的推理型大语言模型

Hongwei Wang, Miao Zhou, Fengde Wang, Yuting Wang, Jiewen Yu, Jun-Yan He, Bohao Qu, Wanbing Zhang, Xiuju Fu, Qing Guo, Zipei Fan, Yingying Xing, Yi Yuan

机构 * Institute of High Performance Computing (IHPC), A*STAR, Singapore（新加坡科技研究局高性能计算研究所） ； The Key Laboratory of Road and Traffic Engineering, Ministry of Education, Tongji University（同济大学道路与交通工程教育部重点实验室） ； Meituan Inc., Shenzhen, China（美团（深圳）） ； Centre for Frontier AI Research (CFAR), A*STAR, Singapore（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） ； Nankai University（南开大学） ； School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出基于可验证奖励强化学习（RLVR）的Maritime LLM后训练框架，将轨迹转化为语义文本，通过物理有效性约束和层次匹配提升长时域（30天）预测精度，4B模型表现最优。

Comments The IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) 2026, Naples, Italy

STELLAR: Spatio-Temporal Environmental Learning with Latent Alignment and Refinement for Long-Tailed Species Distribution Modeling

STELLAR: 面向长尾物种分布建模的时空环境学习与潜在对齐精炼

Shufeng Kong, Tao Yu, Yuanyuan Wei, Caihua Liu, Junwen Bai, Yingheng Wang, Marc Grimson, Daniel Fink, Carla P. Gomes

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Foshan University（佛山大学） ； Cornell Lab of Ornithology（康奈尔鸟类学实验室） 纠错

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

AI总结 提出STELLAR框架，通过图-时间编码器、上下文锚定潜在对齐和不平衡感知解码模块，联合优化动态栖息地上下文和群落结构，有效解决物种分布建模中的时空耦合与长尾不平衡问题。

Comments Accept by IJCAI 2026

WhiFlash: Accelerating Speculative Decoding with Token-Level Cross-Paradigm Routing

WhiFlash: 通过令牌级跨范式路由加速推测解码

Young D. Kwon, Miles Williams, Rui Li, Alexandros Kouris, Stylianos I. Venieris

机构 * Samsung AI Center, Cambridge, UK（三星AI中心，剑桥，英国） 纠错

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

AI总结 提出WhiFlash，首个统一自回归与扩散并行草稿的跨范式推测解码方法，通过细粒度路由和缓存优化实现高达69.6%的吞吐量提升。

Comments Under review

i-EXAM: Instructable and Explainable Attack Connectivity Graph Modeler

i-EXAM：可指导且可解释的攻击连通性图建模器

Rakesh Podder, Wadia Ganim, Sarath Sreedharan, Indrajit Ray, Indrakshi Ray

机构 * Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 i-EXAM工具借助规划编译，帮系统管理员创建复杂网络安全配置文件并做假设分析，可识别攻击路径、评估指标、生成强化策略，还能用大语言模型解释策略。

Comments In the Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2026)

LaGO: Latent Action Guidance for Online Reinforcement Learning

LaGO：面向在线强化学习的潜在动作引导

Kuan-Yen Liu, Ren-Jyun Huang, Ti-Rong Wu

机构 * Siebel School of Computing（计算科学系） ； Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign, USA（数据科学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，美国） ； Department of Computer Science, National Yang Ming Chiao Tung University, Taiwan（计算机科学系，National Yang Ming Chiao Tung大学，台湾） ； Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan（信息科学研究所， Academia Sinica，台湾） 纠错

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

AI总结 提出LaGO框架，利用预训练大语言模型作为潜在动作先验，软引导在线策略优化，在离散和连续控制基准上显著提升奖励与成功率。

Comments 9 pages, 2 figures. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Large Language Models for Planning (LM4Plan)

Deep RL for Fast Long-Horizon Operations Scheduling on NASA's Carruthers Geocorona Observatory Mission

用于NASA Carruthers Geocorona天文台任务的快速长时域操作调度的深度强化学习

Alex Zhang, Jackson Craig, Lara Waldrop

机构 * NASA（美国国家航空航天局） 纠错

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

AI总结 提出一种深度强化学习框架，通过宏动作抽象和动态动作掩码解决长时域组合优化问题，为NASA Carruthers Geocorona天文台生成全局可行调度，提升科学质量，并在6小时内完成训练。

Comments Preprint, peer-reviewed, will be part of ICAPS 2026 conference proceedings

Journal ref Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling, 36(1), 538-546, (2026)

The Ethical Decision Head: Operationalizing Normative Ethics in Autonomous Vehicles via Reinforcement Learning from Human Feedback

伦理决策头：基于人类反馈的强化学习在自动驾驶中实现规范伦理

Thomas Mbrice, Ammar Ali, Sami Mian, Khai Hern Low, Eric Chen, Arshia Aghajani, Wolf Schäfer, Amin Shirangi

机构 * Stony Brook University（石溪大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出伦理决策头（EDH）框架，结合PPO与人类偏好奖励模型，在CARLA仿真中训练自动驾驶智能体，发现人类对自动驾驶伦理的理论规定与实践奖励存在差异。

A Shop Floor Production Scheduling Case based on RFID-supported Smart Factory

基于RFID支持的智能工厂的车间生产调度案例

Zhihui Chen, Yize Sun, Yuhao Dong, Zeyu Xiao, Ray Y. Zhong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文针对配备RFID的智能工厂案例，通过挖掘RFID数据量化生产不确定性，提出基于深度强化学习的动态调度框架，仿真显示其在最小化总完工时间上优于FIFO、LIFO和DQN方法。

CACSurv: Concordance-Aligned Comparative Learning with Large Language Models for Cancer Survival Prediction

CACSurv：基于大型语言模型的一致性对齐比较学习用于癌症生存预测

Tianqi Xiang, Qixiang Zhang, Xinpeng Ding, Yi Li, Xiaomeng Li

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

AI总结 该研究针对癌症生存预测中LLM时间回归的公式与监督不匹配问题，提出CACSurv框架，构建TCGA-SurvReport基准，在6个TCGA癌症队列上的平均C指数达0.722，显著优于现有模型与基线。

HaReCAP: Habitual-action Grounding for Recursive Large Language Model Agents

HaReCAP：面向递归大语言模型智能体的习惯性动作 grounding 方法

Shen Liu, Zhenguo Xu, Shaopu Wang, Yike Gao, Chunlei Wang

机构 * North China Institute of Computer System Engineering（华北计算机系统工程研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； China Information Security Research Institute Co., Ltd.（中国信息安全研究院有限公司） 纠错

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

AI总结 HaReCAP 是针对 ReCAP 的低侵入性扩展，通过编译叶子反射规则减少长视距具身任务中 LLM 的重复调用，在 Robotouille 和 ALFWorld 上显著降低了 token 消耗。

Comments 15 pages, 3 figures

DriveCache: Action-Aware Caching for Driving World Model Inference

DriveCache：面向驾驶世界模型推理的动作感知缓存

Jianchun Yang, Jian Liang, Xianda Guo, Pinhan Fu, Yanlun Peng, Conglang Zhang, Wenke Huang, Mang Ye

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

AI总结 针对扩散驾驶生成器吞吐量受限的问题，提出动作感知的DriveCache控制器，利用规划运动与动态规划优化缓存，提升保真度-效率权衡，代码将公开。

Comments 9 pages, 7 figures, 4 tables

Adaptive Mixing of Policies from Searching and Policies from Learning

搜索策略与学习策略的自适应混合

Gavin B. Rens

机构 * Stellenbosch University（斯泰伦博斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对强化学习中搜索耗时问题，提出Flexer架构自适应混合神经网络与MCTS策略，在三类玩具符号问题实验中性能优于AlphaZero、DQN和ADP。

Comments 23 pages, 16 figures

Temporal Logic Guided Universal Task Representations for Reinforcement Learning

用于强化学习的时序逻辑引导通用任务表示

Hao Zhang, Zhangli Zhou, Zhen Kan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui Provincial Key Laboratory of Humanoid Robots（安徽省人形机器人重点实验室） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出受时序逻辑启发的通用任务表示框架LOTUS，将其集成至强化学习算法，通过LTL编码器建模语义、双模拟度量保障稳定性，在多场景下的学习效率、泛化能力等指标优于现有方法。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (Early Access). Project page: https://lotus-website.github.io/

Divergent-Convergent Reasoning: Scaling Test-Time Compute through Structured Solution Synthesis

发散-收敛推理：通过结构化解决方案合成扩展测试时计算

Bo Wen, Yuhao Chen, Erhan Bilal, Carla Agurto Rios, Chen Wang, Junchen Jiang

机构 * School of Computing, Queen’s University（女王大学计算学院） ； IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J.沃森研究中心） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Tensormesh Inc.（Tensormesh公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出发散-收敛推理（DCR），引入递归DCR方法，利用分歧信息优化测试时计算分配，在AIME 2024、2025数据集上实现高准确率且减少计算量，揭示LLM测试时推理的扩展规律。

FZ-VLM: A Two Stage Florence-Zephyr Vision Language Model Framework for Pulmonary Nodule Characterization and Clinical Decision Making

FZ-VLM：用于肺结节特征表征与临床决策的两阶段Florence-Zephyr视觉语言模型框架

Pramit Dutta, Jenita Manokaran, Richa Mittal, Ryan Appleby, Eranga Ukwatta

机构 * College of Engineering, University of Guelph（圭尔夫大学工程学院） ； Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital（霍兰德布鲁尔维尤儿童康复医院） ； Guelph General Hospital（圭尔夫综合医院） ； Ontario Veterinary College, University of Guelph（圭尔夫大学安大略兽医学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出首个两阶段视觉语言模型框架FZ-VLM，通过微调Florence-2与Zephyr-7B模型，实现肺CT中肺结节的结构化特征表征与临床决策，性能优于GPT-4基线及人类基线。

Diagnosing and Mitigating Perception-Decision Misalignment in Omni-LLMs via Modality Subspace Activation

通过模态子空间激活诊断并缓解全模态大语言模型（Omni-LLMs）中的感知-决策失配问题

Hongbo Jiang, Jie Li, Yunhang Shen, Tianyu Xie, Pingyang Dai

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

AI总结 针对Omni-LLMs存在的感知-决策失配问题，本文提出因果模态敏感性及对应诊断方法，构建CausalMSBench数据集，提出无需训练的MSA框架以恢复模型的因果模态敏感性。

Efficient Block-Layer Parallel Inference for Vision-Language-Action on Hybrid Architectures

面向混合架构的视觉-语言-动作（VLA）高效块级并行推理

Haibo HU, Lianming Huang, Qiao Li, Nan Guan, Chun Jason Xue

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

AI总结 该研究针对VLA模型部署于车载平台的延迟与内存压力问题，提出混合CPU-GPU推理框架，通过块级划分实现资源调度，在Bench2Drive数据集及实车部署中均取得性能提升。

Coarse-to-Fine Multi-Resolution Diffusion Models for Trajectory Generation in Urban Systems

面向城市系统轨迹生成的粗到细多分辨率扩散模型

Wen Ye, Muyan Weng, Chuizheng Meng, Hao Niu, Yizhou Zhang, Yan Liu

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； KDDI Research, Inc.（KDDI研究所） 纠错

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

AI总结 针对城市轨迹生成的隐私与多分辨率模式问题，提出MR-Traj多分辨率扩散框架，建模粗粒度里程碑与细粒度片段，在全局分布相当的同时提升细粒度性能并降低轨迹链接风险。

Comments 12 pages, 4 figures. Accepted to KDD 2026

Optimal Scheduling of Road Maintenance Jobs Considering Impact on Traffic Flows

考虑对交通流影响的道路养护作业最优调度

Charitha Nandepu, Lohitha Kalepu, Gabriele Ciavarella, SangWoo Park

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

AI总结 该研究针对路网养护规划中反复求解均衡交通流计算成本过高的问题，提出以优化均衡解为真值的数据驱动代理模型，经纽瓦克交通数据验证，可作为可扩展构件用于养护调度框架。

Comments Case Study paper presented in IISE Annual Conference and Expo 2026

The Past and Future of AI Scientists

AI科学家的过去与未来

Ross D. King

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

AI总结 本文综述AI科学家的过去与未来，指出其核心挑战是多技术集成，现有技术已支持构建更通用系统，其有望变革科学，诺贝尔图灵挑战目标进展超前。

AgentRewind: Recoverable Execution for Long-Horizon LLM Agents

AgentRewind：面向长 horizon LLM 智能体的可恢复执行框架

Yu Zhuang, Kefei Chen, Yitong Duan, Shuxin Zheng, Jian Li, Xu-Yao Zhang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AgentRewind 是面向长周期 LLM 智能体的运行时恢复框架，通过记录检查点支持状态回退，结合自建基准 MettleBench 实验，可提升智能体任务成功率与清单进度。

Comments 19 pages, 5 figures

RAIL: An Automatic Classifier of the Artificial Intelligence Readiness Level

RAIL：一种人工智能就绪水平的自动分类器

Juan Irving Vasquez, Juan Terven, Laura-Ivoone Garay-Jimenez

机构 * CIETEC-IPN ； Instituto Politécnico Nacional（墨西哥国立理工学院） ； CICATA-QRO ； UPIITA 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出RAIL分类器，将三类AI就绪框架统一为AIRL量表，通过大语言模型智能体小组裁决实现自动评估，测试显示其一致性好且避免高估。

Comments Under review at journal

Beyond Final Scores: A Systematic Evaluation of Agents for Long-Horizon AI Research and Development

超越最终得分：面向长期人工智能研究与开发的智能体系统评估

Yiwei Li, Wanli Yang, Hexiang Tan, Xiangzhou Huang, Zhengyu Chen, Ziran Li, Borun Chen, Shanglin Lei, Huaisheng Zhu, Hao Tian, Fei Sun, Xunliang Cai, Jingang Wang

机构 * Meituan（美团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文通过新框架评估7个前沿模型在36项长期任务上的表现，发现当前智能体更像工程优化器，方案多基于已有技术，为模型训练等环节改进指明方向。

Deliberate Practice: Learning Robot Skills under a Budget

刻意练习：有限预算下的机器人技能学习

Shivam Vats, Sudarshan Harithas, Mete Tuluhan Akbulut, Arvind Raghunathan, George Konidaris

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

AI总结 研究有限预算下机器人序列任务技能学习问题，提出刻意练习算法，通过双线性规划计算预算最优分配，经仿真与真实实验验证可提升机器人长程规划能力。

Comments 16 pages including appendices