AI Agent

Embodied Active Learning under Limited Annotation and Navigation Budget for Object Detection

在有限标注和导航预算下用于目标检测的具身主动学习

Hadrien Crassous, Mohamed Yassine Kabouri, Minahil Raza, Joni Pajarinen, Riad Akrour

机构 * LAAS-CNRS, Universite de Toulouse, CNRS（法国国家科学研究中心图卢兹分部LAAS、图卢兹大学、法国国家科学研究中心） ； Department of Electrical Engineering and Automation at Aalto University（阿尔托大学电气工程与自动化系） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究在机器人导航和标注预算有限时，如何让目标检测器适应未知环境。核心方法是利用空间一致性选择样本重训检测器，实验表明该方法能在无外部监督下选图，相同预算下适应结束时检测精度最高。

Comments Accepted at 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

SoftNav: Injecting 3D Scene Tokens into VLMs for Embodied Navigation

SoftNav：将3D场景令牌注入视觉语言模型以进行具身导航

Yi Wu, Junjie An, Xiao Liu, Yiqun Zhou, Yuechen Wu, Xiaoqing Guan, Shuyang Yu, You Wang, Guang Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究针对具身导航中3D场景理解与导航推理协同问题，提出SoftNav方法，通过轻量级投影仪将3D连续表示作为软令牌注入VLM隐藏空间，在HM3D-OVON上超越先前方法，且能零样本转移到其他场景，弥合表征差距实现可转移导航。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

xChk: Bring Your Own Identity -- Heterogeneous Assurance with Verifier-Determined Sufficiency

xChk：自带身份——基于验证者确定充分性的异构认证

Sean MacGuire

专题命中 GUI与网页智能体 ：AI agent(abstract)

AI总结 xChk作为自带身份的参考身份提供商，让用户通过异构证明注册并在OIDC令牌中披露声明，依赖方应用自身策略，支持人工参与高风险操作认证，生产部署实现双边RP评估及特定依赖方登录。

Comments 19 pages, 4 figures. Reference implementation at https://in.xchk.io; one documented RP (crabbyed.com, Appendix B)

AutoPath: Learning Transferable Goal-Conditioned Stochastic Path Prior for Safe Navigation Without Human Demonstrations

AutoPath：学习可转移的目标条件随机路径先验以实现无人类示范的安全导航

Ziyang Zhang, Boyang Zhou, Zesong Yang, Haocheng Peng, Zeming Gai, Xiao Liang, Yujun Shen, Danping Zou, Ruizhen Hu, Hujun Bao, Zhaopeng Cui

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 研究在复杂环境下的安全导航问题，提出学习可转移目标条件随机路径先验的方法，引入规范状态表示和结构化先验学习框架，实验证明该方法成功率高、效率有竞争力且可跨平台转移。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 8 pages, 4 figures

Navigating the Crowd: Non-linear MPC with Social Forces Dynamics for Human-Aware Robot Navigation

在人群中导航：用于人类感知机器人导航的具有社会力动力学的非线性模型预测控制

Stefano Trepella, Andrea Ostuni, Mauro Martini, Pablo Pueyo, Noé Pérez-Higueras, Marcello Chiaberge, Fernando Caballero, Luis Merino

机构 * Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino（电子与电信系，都灵理工大学） ； School of Engineering, Pablo de Olavide University（工程学院，巴勃罗·德奥拉维德大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对自主机器人在人群中安全合规导航的挑战，提出基于社会力模型的非线性模型预测控制框架SFM-NMPC，将人类运动预测嵌入优化循环，能联合预测人机轨迹，经测试在社会合规性上优于基线，有效用于现实社会导航。

Comments 9 pages, 7 figures, accepted at IROS 2026

PIER-Flow: Physics-Informed Efficient Rectified Flow for Real-Time Mobile Robot Navigation

PIER-Flow：用于实时移动机器人导航的物理信息高效整流流

Shibo Li, Zhongcheng Wang, Jiahe Cao, Jianhua Yang, Ke Wu

机构 * School of Automation, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学自动化学院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对移动机器人在复杂环境下导航问题，提出PIER-Flow策略。通过将MPC专家知识融入常微分方程，利用并行潜在采样等实现单步动作生成，经物理信息训练目标及异步架构提升性能，在模拟和实际部署中均取得良好效果，显著加速规划并降低延迟。

Vascular Geometry Characterization for AI-Based Endovascular Navigation

基于人工智能的血管内导航的血管几何特征表征

Han-Ru Wu, Harry Robertshaw, Lisa Dwyer-Joyce, Thomas C Booth, Alejandro Granados

机构 * National Taiwan University Hospital（台湾大学附属医院） ； Chelsea & Westminster Hospital（切尔西和威斯敏斯特医院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究旨在识别与血管内导航难度相关的血管指标并开发自动化流程，通过分割血管树测量指标，用RL算法导航并分析结果，发现血管几何形状影响导航难度，所提流程为相关评估奠定基础。

Comments Int J CARS (2026)

Poster: Mind the Gap -- Characterizing the Temporal Blind Spot Between GSB and DNS Resolution

海报：注意差距——刻画谷歌安全浏览（GSB）与域名系统（DNS）解析之间的时间盲点

Tomer Gal, Fujiao Ji, Doowon Kim, Harel Israel Berger

专题命中 GUI与网页智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 研究刻画谷歌安全浏览与DNS解析间时间差距，通过数据包捕获分析发现约79%测量有正时间差距，DNS响应滞后，复杂解析中或有安全隐患，为研究浏览器安全机制中基于时间的风险及缓解措施奠定基础。

Comments To appear in the proceedings of the 23rd Conference on Detection of Intrusions and Malware & Vulnerability Assessment (DIMVA '26)

From Region Arrival to Instance-Level Grounding in Vision-and-Language Navigation

从视觉语言导航中的区域到达到实例级定位

Xiangyu Shi, Ruoxi Yang, Wei Tao, Jiwen Zhang, Yanyuan Qiao, Qi Wu

机构 * Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（澳大利亚机器学习研究所，阿德莱德大学） ； Ruyi Dynamics（如意动力） ； Fudan University（复旦大学） ； Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL)（瑞士洛桑联邦理工学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究视觉语言导航中当前评估协议局限，提出‘最后3米定位差距’及指标，构建REALM模块和REVERIE - AIM数据集，可减少过早终止，提升定位精度和视觉定位成功率。

Social-Annotate: Self-Healing Browser Extension to Annotate and Collect Social Media Data

Social-Annotate: 用于标注和收集社交媒体数据的自愈浏览器扩展

Ali Najafi, Ismail Uluturk, Onur Varol

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 提出Social-Annotate浏览器扩展，通过注入可定制表单实现在线平台直接数据收集，并集成大语言模型驱动的自愈代理以应对界面变化，支持12个平台，降低数据收集和维护成本。

Comments 13 pages, 3 figures, 1 SI-table, 2 SI-figures

SE(2) Navigation Mesh

SE(2)导航网格

Shuyang Shi, Kaixian Qu, Changan Chen, Ines Kast, Yuntao Ma, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出SE(2)导航网格，通过编码偏航依赖的可通行性，支持非圆形机器人在复杂多层环境中的高效路径规划，并开发了A*-拉绳-A*分层路径搜索策略。

Comments Project page: https://se2-navmesh.github.io/

Mobile Base Station Positioning in Smart Ports Based on Kriged Sparse Measurements and Obstacle Inference

基于克里金稀疏测量与障碍推断的智慧港口移动基站定位

Paulo Furtado Correia, André Coelho, Manuel Ricardo

专题命中 GUI与网页智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 提出DOCKING框架，利用普通克里金法重建无线环境图并推断障碍物模型，实现移动集成接入与回传部署优化，在稀疏测量下达到高精度与容量增益。

Comments 15 pages, 14 figures. Submitted to IEEE Open Journal of the Communications Society

LocalNav: Distilling Frontier VLMs and Embodied RL for On-Device Object Goal Navigation

LocalNav: 蒸馏前沿视觉语言模型与具身强化学习用于设备端物体目标导航

Nicolas Baumann, Liam Boyle, Pu Deng, Edoardo Ghignone, Boyang Sun, Marc Pollefeys, Luca Benini, Michele Magno

机构 * Center for Project-Based Learning（项目学习中心） ； Integrated Systems Laboratory（集成系统实验室） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 提出蒸馏策略将大型VLM的空间语义推理迁移至轻量级本地VLM，结合E-RLVR与令牌生成正则化，在嵌入式设备上实现低延迟物体目标导航。

SurveilNav: Collaborative Object Goal Navigation with Robot and Surveillance System

SurveilNav: 机器人与监控系统协同的目标导航

Ming-Ming Yu, Qunbo Wang, Rongtao Xu, Yanghong Mei, Yirong Yang, Longteng Guo, Wenjun Wu, Jing Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； ATeam ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 提出SurveilNav框架，通过主动摄像头调度、联合2D/3D建图、基于VLM的价值估计和协同目标验证，融合机器人动态局部感知与监控全局视图，在HM3D数据集上实现领先的探索效率和导航成功率。

Comments Accepted by ICRA 2026

VisCritic: Visual State Comparison as Process Reward for GUI Agents

VisCritic: 视觉状态比较作为GUI智能体的过程奖励

Jiachen Qian

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 提出VisCritic框架，通过比较操作前后截图在视觉特征空间中的变化来验证GUI智能体动作，结合孪生视觉Transformer和动作感知评判头，无需额外人工标注即可提升多基准测试性能。

Comments 17 pages, 4 figures; ECCV 2026 submission; supplementary material uploaded as ancillary file

A scalar per patch from pre-trained ViTs enables fast moving navigation in the real world

来自预训练ViT的每补丁标量实现现实世界快速移动导航

Steeven Janny, Leonid Antsfeld, Christian Wolf

机构 * NaverLabs Europe（NaverLabs欧洲） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 通过大规模真实世界导航实验，研究预训练视觉编码器在机器人导航中的关键组件，提出异构多教师蒸馏和瓶颈策略，发现可解释特征与可供性关联，并证明仅用RGB训练非最优。

Comments European Conference on Computer Vision -- ECCV 2026

Journal ref European Conference on Computer Vision -- ECCV 2026

UNSEEN: Uncertainty-aware Navigation via Sparse Estimation in Unknown Environments

UNSEEN: 未知环境中基于稀疏估计的不确定性感知导航

Tommaso Faraci, Marco Camurri, Daniele Fontanelli, Luigi Palopoli

机构 * University of Trento（特伦托大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出UNSEEN框架，仅用前视相机通过稀疏地图与位姿不确定性估计，联合优化任务进度与估计精度，在未知环境中实现鲁棒导航，相比现有方法定位误差降低9.8%，估计精度提升45%。

Lost in Aggregation: A Multi-Scale Diagnostic Benchmark for LLM Spatial Navigation

迷失在聚合中：LLM空间导航的多尺度诊断基准

Yuhan jiang, Peng Luo, Liqiu Meng

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出多尺度诊断基准，将迷宫导航分解为局部、节点和全局三个认知层次，评估LLM在空间推理中的失败位置，发现跨尺度聚合是主要瓶颈。

PolyMerge: Compressing 3D Gaussian Splats with Polytope Coverings for Provably Safe Resource-Constrained Navigation

PolyMerge: 用多面体覆盖压缩3D高斯泼溅以实现可证明安全的资源受限导航

Jihoon Hong, Chih-Yuan Chiu, Sara Fridovich-Keil, Glen Chou

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出PolyMerge，将大规模3D高斯泼溅模型转换为凸多面体覆盖，保证覆盖原模型所有障碍物，结合控制障碍函数实现实时安全路径规划，在Crazyflie无人机上验证。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 7, pp. 8512-8519, July 2026

The Missing Layer: Why EdTech Needs Design-Time Generative UI, Not Just Runtime Personalization

缺失的层次：为什么教育科技需要设计时的生成式用户界面，而非仅运行时个性化

Seyed Parsa Neshaei, Abhinand Shibu, Fatma Betül Güres

专题命中 GUI与网页智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 针对教育科技中运行时生成式UI导致可访问性不足的问题，提出在创作层采用基于卡片的语义单元编码，由生成式AI在教学设计时生成多种界面表示，经教师验证后交付，实现公平可扩展的适应性教育。

Comments Accepted at the NextGen Learning Interfaces Workshop in AIED 2026

Metis: A Generalizable and Efficient World-Action Model for Autonomous Driving and Urban Navigation

Metis: 一种用于自动驾驶和城市导航的通用高效世界-动作模型

Jingyu Li, Zhe Liu, Dongnan Hu, Junjie Wu, Zipei Ma, Wenxiao Wu, Chao Han, Zhihui Hao, Zhikang Liu, Kun Zhan, Jiankang Deng, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tongji University（同济大学） ； Li Auto Inc.（理想汽车） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出Metis框架，通过解耦视频生成与动作预测，采用混合专家架构和不对称注意力掩码，实现高效推理与泛化，在多个导航基准上取得最优性能。

New lower bounds for the degree/diameter problem via interaction with a browser-accessible LLM

通过浏览器可访问的LLM交互得到度/直径问题的新下界

Ryosuke Mizuno

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 通过与ChatGPT交互发现图构造，改进了度/直径问题的下界：N(12,5)≥34,992和N(16,5)≥147,456。

Task-Aware Environment Augmentation for Reliable Navigation via Shielded Conditional Diffusion

任务感知的环境增强：通过屏蔽条件扩散实现可靠导航

Bharawee Phoompho, Gokul Puthumanaillam, Yan Miao, Ruben Hernandez, Tim Bretl, Sayan Mitra, Melkior Ornik

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

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 针对部分可观测环境下的轨迹规划可靠性问题，提出任务感知的环境增强方法SCoDA，利用条件扩散模型学习最优视觉标记布局，通过屏蔽采样引导标记放置，提升轨迹执行可靠性和完成时间。

GuideWalk: Learning Unified Autonomous Navigation and Locomotion for Humanoid Robots across Versatile Terrains

GuideWalk: 面向人形机器人的统一自主导航与运动学习，适用于多种地形

Haoxuan Han, Chen Chen, Linao Gong, Xin Yang, Hao Hu, Junhong Guo, Zhicheng He, Yao Su, Fenghua He

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Leju Robotics（乐聚机器人） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出GuideWalk框架，通过可通行性感知导航引导与地形自适应运动教师蒸馏，实现人形机器人在复杂地形上的稳定导航与运动协调。

Naive Visual Memory is Not Enough: A Failure-Mode Study of GUI Agents

朴素视觉记忆不足：GUI代理的失败模式研究

Seoyoung Choi, Minseok Ko, Hyunseok Lee, Kunwoong Kim, Woomin Song, Chanseok Jeon, Jinwoo Shin

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出动作锚定视觉记忆（AGMem），通过存储与成功动作相关的局部GUI区域图像而非全屏截图，减少GUI代理中的动作级错误，在OSWorld上将任务成功率提升33.3%。

Comments 9 pages, 5 figures, ICML 2026 WORKSHOP

NavWAM: A Navigation World Action Model for Goal-Conditioned Visual Navigation

NavWAM：用于目标条件视觉导航的导航世界动作模型

Daichi Azuma, Taiki Miyanishi, Koya Sakamoto, Shuhei Kurita, Yaonan Zhu, Petr Khrapchenkov, Motoaki Kawanabe, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（国立信息学研究所） ； AIRoA ； ATR 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出NavWAM，一种扩散变换器策略，通过联合学习未来观测、目标进度值和动作块，将导航世界模型预测直接转化为可执行动作，在离线基准和真实机器人部署中优于基于规划的世界模型基线。

Comments Project page: https://dachii-azm.github.io/navwam/

VGP-Nav: Metric-Aware Visual Geometric Perception for Robot Navigation

VGP-Nav：用于机器人导航的度量感知视觉几何感知

Hewei Pan, Weiye Zhu, Zekai Zhang, Zitong Huang, Rongtao Xu, Jinbao Wang, Feng Zheng

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； SpatialTemporal AI（时空人工智能） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出VGP-Nav，一种仅依赖单目RGB输入的框架，通过地面平面几何约束解决尺度模糊，实现度量定位与障碍物感知的统一。