AI Agent

Deep Reinforcement Learning-Empowered Wireless Sensor Networking for 6G Closed-Loop Controls

用于6G闭环控制的深度强化学习赋能无线传感器网络

Chengleyang Lei, Wei Feng, Yunfei Chen, Yongxu Zhu, Ning Ge, Shi Jin

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 针对机器人在关键任务控制中能力受限依赖其他传感器及边缘信息枢纽的情况，通过基于互信息理论建模失真噪声，将控制过程公式化为部分可观测马尔可夫决策过程，利用深度强化学习和近端策略优化算法设计带宽分配方案，提升闭环性能。

ShannonProver: Towards Automating Formal Cryptographic Proofs

香农证明器：迈向自动化形式化密码学证明

Yiping Ma, Yu-Lin Tsai, Mayank Rathee, Deevashwer Rathee, François Dupressoir, Pierre-Yves Strub, Raluca Ada Popa

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 研究针对密码学证明人工验证难的问题，提出香农证明器框架。由密码学家提供安全模型等，系统自动构建证明脚本。在易加密形式化密码证明数据集上评估，可自动化部分证明工程，加速密码学研究。

How optimistic inflow forecasts distort dispatch, prices, and contracts in hydro-dominated power systems: evidence from Brazil

乐观入流预测如何扭曲水电主导电力系统的调度、价格和合同：来自巴西的证据

Arthur Brigatto, Alexandre Street, Joaquim Dias Garcia

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究巴西水电系统中乐观入流预测偏差如何导致水库水位降低、热电机组延迟调度、现货价格尖峰、可靠性风险增加及运行成本上升，并削弱水电生产商的签约意愿。

A Physics-guided Fine-tuned LLM-based Framework for Customized Power Distribution System Feeder Generation

基于物理引导微调大语言模型的定制化配电网馈线生成框架

Zhenghao Zhou, Yiyan Li, Tao Xu, Yike Guo, Zheng Yan, Mo-Yuen Chow

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 针对配电网馈线模型获取难问题，提出基于大语言模型的合成馈线生成框架。通过监督微调、组相对策略优化及双智能体架构，实现从自然语言到物理一致馈线模型的端到端生成，所生成馈线具备多种优势。

Modeling Misinformation as a Commons Problem

将错误信息建模为公共资源问题

Vrinda Malhotra

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究将错误信息建模为公共资源问题，提出基于主体模拟方法，把信任当集体资源、注意力当稀缺预算。实验产生四种模式，结果区分出两个控制问题，为干预措施对比实验提供平台，有助于解决信任恢复和结构条件问题。

Comments 13 pages, Accepted at the Annual Modeling and Simulation Conference 2026

Journal ref Proc. of the 2026 Annual Modeling and Simulation Conference (ANNSIM'26)

Network amplification of dengue declines as endemicity rises: climate-adjusted directional spread across Costa Rican cantons, 1993-2012

登革热的网络传播随着地方流行性增加而下降：1993 - 2012年哥斯达黎加各县经气候调整的定向传播

Fabio Sanchez

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究哥斯达黎加1993 - 2012年登革热传播，通过每周病例数重建县间传播地图，经气候调整后发现传播具方向性且集中在特定区域，局部疫情会放大，随病例数增加放大效应下降，可为监测和控制提供依据。

Comments 20 pages, 12 figures

Clustering-Embedded Model Predictive Path Integral Control: Avoiding Averaging-Induced Failure and Enabling Efficient Cluster Selection for Dynamic Obstacles

聚类嵌入模型预测路径积分控制：避免平均诱导失效并实现动态障碍物的高效聚类选择

Zidong Liu, Kaixin Chang, Xu Chen

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对MPPI在杂乱环境中平均诱导失效问题，提出聚类嵌入MPPI框架。通过集成高保真修剪和聚类阶段重新定义控制律，利用DBSCAN等分离可行轨迹模式，结合智能选择逻辑。实验表明该方法能减轻障碍物前犹豫，缩短目标到达时间和末端执行器路径。

Journal ref IROS 2026

Quality-Aware Personalized AI Service Provisioning in UAV-Assisted 6G Networks

无人机辅助6G网络中质量感知的个性化人工智能服务供应

Mohammad Farhoudi, Masoud Shokrnezhad, Tarik Taleb

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究无人机辅助6G网络中质量感知的个性化AI服务供应问题，提出HyPE框架，集成移动感知预测、学习增强决策和启发式服务放置与路由，模拟实验显示其在覆盖范围、延迟、服务个性化等方面优于基线，突出预测学习增强供应的前景。

WING: A Window-Prior-Based Generative Network with Gated Inception for Cross-Modality CT Synthesis

WING：一种基于窗口先验的带门控inception的生成网络用于跨模态CT合成

Siyuan Mei, Yan Xia, Yipeng Sun, Siming Bayer, Zirong Li, Chengze Ye, Daiqi Liu, Fuxin Fan, Yixing Huang, Andreas Maier

机构 * Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（模式识别实验室，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） ； Department of Orthodontics and Orofacial Orthopaedics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（正畸与口腔颌面正畸科，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） ； Siemens Healthineers（西门子医疗） ； Institute of Medical Technology, Peking University（北京大学医学技术研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究旨在从MRI和CBCT生成CT体积改善放疗计划。核心方法是将回归目标重构成窗口表示，引入WING网络，含门控inception生成器、融合与细化变压器及联合对抗训练目标。主要贡献是在相关基准上达最优性能且支持单模型多解剖合成。

EAGOR: Embodied Reasoning in Omni-direction

EAGOR：全方位的具身推理

Shriram Damodaran, Soumyaratna Debnath, Yan Wu, Wei-Yun Yau, Addison Lin Wang

机构 * EmPACT Lab, NTU Singapore Institute for Infocomm Research, A*STAR Singapore（EmPACT实验室，南洋理工大学信息与通信研究所，A*STAR新加坡） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究针对现有视觉语言模型在处理360°观测时方向估计不一致的问题，提出无需训练的几何感知框架EAGOR，将方向推理表述为球面上的递归贝叶斯估计，引入球谐信念场，实验证明其性能优于现有方法。

Comments 12 Pages, 7 Figures, 4 Tables

High-Resolution Artwork Outpainting with Global Blueprint Guidance and Layout Control

基于全局蓝图引导和布局控制的高分辨率艺术作品外绘画

Junha Kim, Hyunjoon Park, Donghyeon Cho

机构 * Hanyang University（汉阳大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对高分辨率艺术作品外绘画存在的问题，提出全局蓝图引导的两阶段扩散框架，通过布局适配器生成蓝图并提取特征，并行合成局部补丁，实现高效合成与布局控制，提升视觉保真度、语义一致性并减少推理时间。

Comments Accepted at ECCV2026

MP-MPPI: A Motion Primitive Guided Sampling-Based Optimizer for Model Predictive Control

MP-MPPI：一种用于模型预测控制的基于运动原语引导采样的优化器

Marlon Mathisen, Aksel Vaaler, Olav Egeland, Eleni Kelasidi

机构 * Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出MP-MPPI方法，通过运动原语扩展MPPI进行结构化采样，增强收敛。在实时采样优化循环中评估相关序列，解决路径规划局限。在四旋翼模拟器及导航任务中测试，增强控制空间探索且保持实时控制特性。

RoboTALES: Learning Reasoning-Guided Robot Policies via Task-Aligned Simulated Futures

RoboTALES：通过任务对齐的模拟未来学习推理引导的机器人策略

Hanan Gani, Tejal Kulkarni, Madhoolika Chodavarapu, Nicklas Hansen, Manmohan Chandraker

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对预训练视频生成模型用于机器人策略规划的局限，提出RoboTALES框架，通过基于分层语言模型的规划器和基于视觉语言模型的评论家两大创新，学习任务对齐的模拟未来以训练机器人策略，在多样操纵任务中表现优于现有方法。

Comments Accepted at ECCV 2026

GraspIT: A Dataset Bridging the Sim-to-Real gap and back for Validated Grasping SE(3) Pose Generation

GraspIT：一个弥合模拟与现实差距并用于验证抓取SE(3)姿态生成的数据集

Paul Koch. Adem Karakurt, André Sers

机构 * Fraunhofer IPK（弗劳恩霍夫研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对新型物体抓取，提出GraspIT数据集。通过在Isaac Sim中对桌面场景进行物理滑动测试标注，经Real↔Sim循环反向投影到真实场景。贡献约31.6万个带注释RGBD帧集及开源工具，可用于桌面操作策略学习等。

Comments Preprint, release soon

GPU-Accelerated Effective Resistance Analysis for 3D IC Power Delivery Network

用于3D集成电路电源传输网络的GPU加速有效电阻分析

Jingchao Hu, Cheng Zhuo, Zhou Jin

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究3D集成电路电源传输网络，提出GPU加速框架用于早期精确有效电阻分析，相比传统直接求解器实现5至6个数量级加速，且误差偏差可忽略不计。

ARMS: Anchor-Relational Motion Streaming for Seamless Solo-Social Motion Transitions

ARMS：用于无缝单人-社交运动转换的锚定关系运动流

Huakun Liu, Qing Yu, Kent Fujiwara, Hideaki Uchiyama, Kiyoshi Kiyokawa

机构 * Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技术研究所） ； LY Corporation（LY 公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究旨在从文本生成连续且连贯的人类运动。提出ARMS框架，统一单人运动和人际互动，引入动态不对称表示，用因果关系扩散模型及关系门控实现。实验表明其提升了转换平滑度与社会连贯性，在互动基准测试中表现良好。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://hkliu.com/arms

Sectorial customized corneal crosslinking for keratoconus: an inverse biomechanical design study with an anisotropic reduced shell finite-element surrogate

圆锥角膜的扇形定制角膜交联：基于各向异性简化壳有限元替代模型的逆生物力学设计研究

J. Sumaya-Martinez, A. Altamirano-Torres

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对圆锥角膜，提出逆生物力学设计框架，将角膜建模为各向异性简化壳以优化局部治疗模式。数值模拟显示扇形硬化能改善角膜情况，支持患者定制计算规划，为相关整合提供基础。

Executable verification through formalized expert reasoning in astronomical spectroscopy

通过天文光谱学中的形式化专家推理进行可执行验证

Haosong Wang, Ting Tan, Ji Yao, Jiajun Zhang, Qian Zheng, Christophe Yeche, Jean-Paul Kneib, Huanyuan Shan

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对人工智能时代科学验证的人为瓶颈问题，提出FORMA可执行验证协议，将专家推理转化为工作流程，应用于天文光谱学的暗能量光谱仪目视检查目录，实现自动化推理与明确验证结合，评估候选输出。

Comments 26 pages, 7 figures

OmniLayout: A Schematic-Coupled Multimodal Benchmark for Constraint-Aware Geometric Reasoning in PCB Layout

OmniLayout：用于印刷电路板布局中约束感知几何推理的原理图耦合多模态基准测试

Taiting Lu, Kaiyuan Lin, Mingjia Wang, Haolin Ye, Runze Liu, Yuxin Tian, Vahe Melkonyan, Haoyu Wang, Muchuan Wang, Chufan Hong, Yifan Yang, Sung-Liang Chen, Yi-Chao Chen, Yicheng Jin, Mahanth Gowda

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Binghamton University（宾汉姆顿大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 介绍OmniLayout基准测试，用于评估大语言模型在印刷电路板布局放置推理。含1681个工业级原理图耦合PCB布局及四项任务，揭示当前大语言模型在PCB布局放置上有诸多局限。

Emergence of Preferential Attachment and Glass-Ceiling Effects in Autonomous Networks of LLMs

LLM自主网络中优先连接与玻璃天花板效应的涌现

Yiming Zhang, Vikram Krishnamurthy

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究LLM代理自主选择合作者时网络结构的涌现，发现优先连接和类型依赖的玻璃天花板效应，通过平均场模型证明中心性收敛，实验验证了网络动态对集体性能的影响。

What is the Causal Effect of a Conversation? Estimands and Inference in AI Mediated Conversations

对话的因果效应是什么？人工智能介导对话中的估计量与推断

Adriane Fresh, Aiden Shin

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究人工智能介导对话的因果效应，提出潜在结果框架，区分多种因果对象，明确对应估计量与识别假设，为对话实验的设计等提供通用语言。

Comments 42 pages, 4 figures, 1 table

Optimal Base Station Placement for Beyond 5G Networks with Non-Convex Topology

非凸拓扑的超5G网络中毫米波基站的最优布局

Mohamed Shalma, Amr Mansour, Ahmed El-Mahdy

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究非凸拓扑U形环境中毫米波基站最优布局问题，将其建模为马尔可夫决策过程，提出两种深度强化学习技术，实现全覆盖且分区多空间DDPG效果更好、复杂度更低。

Deform360: A Massive Multi-view Visuotactile Dataset for Deformable World Models

Deform360：面向可变形世界模型的大规模多视图视觉触觉数据集

Hongyu Li, Wanjia Fu, Xiaoyan Cong, Zekun Li, Binghao Huang, Hanxiao Jiang, Xintong He, Yiqing Liang, Rao Fu, Tao Lu, Srinath Sridhar, Kevin A. Smith, George Konidaris, Yunzhu Li

机构 * Brown University（布朗大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对可变形物体世界建模缺乏大规模真实数据的问题，构建含多视图视觉与触觉信息的Deform360数据集，评估现有主流世界模型，为相关研究提供基准。

Comments Accepted by ECCV 2026

UNIVERSE: Unified Video Action Models for Autonomous Driving with Flexible Mask-Modulated Modality Generation

UNIVERSE：面向自动驾驶的基于灵活掩码调制模态生成的统一视频动作模型

Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Guang Chen, Hangjun Ye, Francesco Nex, Hao Cheng, Michael Ying Yang

机构 * University of Twente（特温特大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bath（巴斯大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对现有方案难以将视频建模收益迁移至轨迹生成的问题，提出单掩码调制扩散Transformer的统一模型，通过模态解耦掩码实现直接的视频监督，大幅提升跨域动作泛化与推理效率。

Comments 18 pages, 7 figures, 8 tables

Double interior-point regularization for large-scale capacity expansion

大规模容量扩展的双重内点正则化

Leonard Göke, Giovanni Sansavini

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对大规模能源系统容量扩展问题，引入双重内点正则化（DIP-set）用于Benders分解，结合遍历解空间内部且接近参考解的优点，通过基准测试表明该方法在多种测试中性能优于其他正则化方法。

MergeSurv: Merging-Based Continual Learning for Survival Analysis on Whole-Slide Images

MergeSurv：用于全切片图像生存分析的基于合并的持续学习

Vu Minh Tran, Doanh C. Bui, Maï K. Nguyen, Khang Nguyen

机构 * University of Information Technology（信息技术大学） ； Viet Nam National University Ho Chi Minh City（胡志明市越南国立大学） ； ETIS (UMR 8051), CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, France（法国CY Cergy巴黎大学、ENSEA、法国国家科学研究中心联合建立的ETIS实验室（UMR 8051）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对全切片图像生存分析，提出MergeSurv框架，独立微调病理视觉语言基础模型参数后合并，还探究两种推理策略，实验表明其优于其他方法且能减少灾难性遗忘。

Comments 10 pages, 2 figures, 1 table

Large-Load Demand Flexibility as Virtual Storage

作为虚拟存储的大负荷需求灵活性

Chandan Chaudhary, Mohammed Ben-Idris, Joydeep Mitra

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究水电解厂等大负荷需求灵活性与电池储能系统联合采购价值未实现问题，通过虚拟存储等价建立联系，给出联合调度方法，验证表明虚拟存储可实现大部分联合采购节省。

Comments Submitted for 24th National Power System Conference NPSC 2026, 12-14 December, 2026

SurgAM: Surgical Affordance Map Prediction with Multimodal Feature Fusion for Robot Autonomy

SurgAM：用于机器人自主的多模态特征融合手术能力地图预测

Lei Song, Yonghao Long, Mengya Xu, Jiayi Geng, Xiuyuan Chen, Qi Dou

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Department of Thoracic Surgery, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸外科） ； Thoracic Oncology Institute, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸部肿瘤研究所） ； Research Unit of Intelligence Diagnosis and Treatment in Early Non-small Cell Lung Cancer, Chinese Academy of Medical Sciences（中国医学科学院早期非小细胞肺癌智能诊断与治疗研究组） ； Institute of Advanced Clinical Medicine, Peking University（北京大学先进临床医学院） ； Beijing Key Laboratory of Innovative Application of Big Data in Lung Cancer, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院肺癌大数据创新应用北京市重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究如何通过视觉数据识别手术可操作区域，提出自适应特征融合框架、分层提示学习机制和场景引导注意力解码器，建立新数据集验证，在真实模型上验证框架对下游自动化的适用性。

Comments ICRA 2026

GPU-Accelerated Polygonal Signed Distance Functions for Real-Time Collision Avoidance

用于实时碰撞避免的GPU加速多边形符号距离函数

Taekwon Ga, Jongeun Choi

机构 * School of Mechanical Engineering, Yonsei University（延世大学机械工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究在密集障碍物环境中实时碰撞避免问题，提出多边形符号距离函数（PSDF），通过张量化几何管道实现GPU加速，嵌入模型预测控制，设计分离CPU/GPU计算，实验证明其有效性。

Comments 13 pages, 5 figures, 3 tables

Towards Effcient Low Altitude Sensing: A Dual Heterogeneous Graph Learning Method for UAV Task Allocation

迈向高效低空传感：一种用于无人机任务分配的双异构图学习方法

Guangyu Lei, Tianhao Liang, Bingyan Xie, Tingting Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对传统无人机任务分配方法难捕捉任务依赖与通信关系的问题，提出基于双异构图学习的方法，构建任务图与通信图，将分配问题转为结构匹配问题，用图注意力网络和交叉注意力机制优化匹配，提升任务完成率与效率。