AI Agent

MemR$^3$: Memory Retrieval via Reflective Reasoning for LLM Agents

MemR$^3$: 通过反思推理实现LLM代理的记忆检索

Xingbo Du, Loka Li, Duzhen Zhang, Le Song

机构 * 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 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MemR$^3$通过反思推理实现LLM代理的记忆检索，提升检索准确性和闭环控制能力。

Comments 16 pages, 6 figures

Event Extraction in Large Language Model

大规模语言模型中的事件提取

Bobo Li, Xudong Han, Jiang Liu, Yuzhe Ding, Liqiang Jing, Zhaoqi Zhang, Jinheng Li, Xinya Du, Fei Li, Meishan Zhang, Min Zhang, Aixin Sun, Philip S. Yu, Hao Fei

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Sussex（苏塞克斯大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文探讨了大规模语言模型中事件提取的系统组件，提出通过事件方案、结构和存储提升事件处理的可靠性与智能体准备性。

Comments 38 pages, 9 Figures, 5 Tables

Open Ad-hoc Categorization with Contextualized Feature Learning

开放性即需分类与上下文化特征学习

Zilin Wang, Sangwoo Mo, Stella X. Yu, Sima Behpour, Liu Ren

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 OAK通过引入上下文标记和结合CLIP与GCD目标，实现了开放性即需分类的高准确率和可解释性。

Comments 26 pages, 17 figures

Journal ref CVPR 2025

The Principle of Proportional Duty: A Knowledge-Duty Framework for Ethical Equilibrium in Human and Artificial Systems

比例责任原则：一种用于人类和人工系统伦理平衡的知识-责任框架

Timothy Prescher

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出比例责任原则，通过数学模型平衡认知自信与情境风险，为复杂系统中的伦理决策提供稳定框架。

Comments 46 pages, 2 figures. Preregistered at OSF on Nov 14, 2025 (https://doi.org/10.17605/OSF.IO/BMVP3). Includes comparative analysis with OpenAI's 'Confessions' paper (Dec 3, 2025)

Backdoors in DRL: Four Environments Focusing on In-distribution Triggers

DRL中的后门：聚焦于分布内触发器的四个环境

Chace Ashcraft, Ted Staley, Josh Carney, Cameron Hickert, Derek Juba, Kiran Karra, Nathan Drenkow

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文针对深度强化学习中的后门攻击，通过四个环境探讨分布内触发器的特性与影响。

Unifying Dynamic Tool Creation and Cross-Task Experience Sharing through Cognitive Memory Architecture

通过认知记忆架构统一动态工具创建与跨任务经验共享

Jiarun Liu, Shiyue Xu, Yang Li, Shangkun Liu, Yongli Yu, Peng Cao

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SMITH通过认知记忆架构统一动态工具创建与跨任务经验共享，实现代理能力的持续扩展和高效适应。

Executable Epistemology: The Structured Cognitive Loop as an Architecture of Intentional Understanding

可执行的元认知：结构化认知循环作为意图理解的架构

Myung Ho Kim

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出结构化认知循环（SCL）作为可执行的元认知框架，通过定义智能为持续的循环过程，重新定义智能为重构自身知识状态的能力，并在哲学、人工智能和认识论领域产生影响。

Comments v4: Clarified the structural role of 'Regulation' as a governing constraint distinct from the loop cycle. Revised Figures 1 and 2 for better architectural clarity and unified terminology

LLMscape

LLMscape：探索人类与AI在不确定性条件下构建意义的相似性

Gottfried Haider, Jie Zhang

机构 * NYU Shanghai（纽约大学上海校区） ； NYU Shanghai Center for Data Science（纽约大学上海数据科学中心） ； Design Innovation Insitute（设计创新研究所） ； Shanghai Tongji University College of Design and Innovation（上海同济大学设计创新学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：AI agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 LLMscape通过互动装置探讨人类与AI在不确定性条件下构建意义的相似性，展示AI作为共同见证者的角色

Comments Accepted to NeurIPS 2025, Creative AI Track (updated to include poster, video)

Episodic Memory Verbalization using Hierarchical Representations of Life-Long Robot Experience

基于长期机器人经验的分层表示的事件记忆语言化

Leonard Bärmann, Chad DeChant, Joana Plewnia, Fabian Peller-Konrad, Daniel Bauer, Tamim Asfour, Alex Waibel

机构 * Institute for Anthropomatics and Robotics, Karlsruhe Institute of Technology（人机学与机器人研究所，卡尔斯鲁厄理工学院） ； Computer Science Department, Columbia University（计算机科学系，哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于分层表示的机器人长期经验语言化方法，利用大规模预训练模型实现零样本学习，通过构建树状数据结构实现事件记忆的自然语言抽象，提升人机交互能力。

Comments Humanoids 2025. Code, data and demo videos at https://hierarchical-emv.github.io

Know your Trajectory -- Trustworthy Reinforcement Learning deployment through Importance-Based Trajectory Analysis

了解你的轨迹 -- 通过基于重要性的轨迹分析实现可信的强化学习部署

Clifford F, Devika Jay, Abhishek Sarkar, Satheesh K Perepu, Santhosh G S, Kaushik Dey, Balaraman Ravindran

机构 * Clifford F（未知） ； Devika Jay（未知） ； Abhishek Sarkar（未知） ； Satheesh K Perepu（未知） ； Santhosh G S（未知） ； Kaushik Dey（未知） ； Balaraman Ravindran（未知） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于重要性的轨迹分析框架，通过评估轨迹级状态重要性，提升强化学习部署的可信度和可解释性。

Comments Accepted at 4th Deployable AI Workshop at AAAI 2026

U-Mamba2: Scaling State Space Models for Dental Anatomy Segmentation in CBCT

U-Mamba2：用于CBCT中牙科解剖分割的State Space模型扩展

Zhi Qin Tan, Xiatian Zhu, Owen Addison, Yunpeng Li

机构 * Centre for Oral, Clinical & Translational Sciences, King’s College London, United Kingdom（口腔、临床与转化科学中心，伦敦国王学院，英国） ； Surrey Institute for People-Centred AI, University of Surrey, United Kingdom（以人为本的人工智能研究院，萨里大学，英国） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 U-Mamba2通过整合Mamba2状态空间模型和牙科领域知识，实现了高效准确的CBCT牙科解剖分割。

Comments First place solution for both tasks of the ToothFairy3 challenge, MICCAI 2025

Evaluating Long-Term Memory for Long-Context Question Answering

评估长期记忆以实现长上下文问答

Alessandra Terranova, Björn Ross, Alexandra Birch

机构 * School of Informatics, The University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文评估了增强记忆方法在长上下文问答任务中的效果，发现通过RAG和事件记忆可显著减少令牌使用并保持准确性。

Comments Accepted as a poster at Metacognition in Generative AI EurIPS workshop

MMAG: Mixed Memory-Augmented Generation for Large Language Models Applications

MMAG：混合记忆增强生成用于大型语言模型应用

Stefano Zeppieri

机构 * Department of Computer Science, Sapienza University of Rome（罗马大学计算机科学系） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 MMAG通过整合五层记忆机制提升大型语言模型在对话中的连贯性、个性化和持续性，通过Heero代理验证其有效性，并探讨了存储、隐私等实施挑战。

Towards better dense rewards in Reinforcement Learning Applications

迈向强化学习应用中更优质的密集奖励

Shuyuan Zhang

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探讨了强化学习应用中如何构建更有效的密集奖励，通过逆强化学习、奖励建模和自监督学习等方法提高奖励的准确性和可靠性。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2505.20417

The Dream Within Huang Long Cave: AI-Driven Interactive Narrative for Family Storytelling and Emotional Reflection

黑龙洞之梦：由AI驱动的互动叙事用于家庭故事讲述与情感反思

Jiayang Huang, Lingjie Li, Kang Zhang, David Yip

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 《黑龙洞之梦》通过AI驱动的互动叙事，探索家庭关系中的情感连接与大他者不存在的概念。

Comments 8 pages,8 figures, International Symposium on Electronic/Emerging Art (ISEA)

Journal ref Proceedings of the International Symposium on Electronic/Emerging Art (ISEA 2025), Seoul, Republic of Korea, 2025, pp.247-254

From Memories to Maps: Mechanisms of In-Context Reinforcement Learning in Transformers

从记忆到地图：变换器中上下文强化学习的机制

Ching Fang, Kanaka Rajan

机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究通过变换器模型探索上下文强化学习的机制，发现记忆在存储经验与缓存计算中扮演关键角色，支持灵活行为。

Comments Revised to around 9 pages

Towards Continuous Intelligence Growth: Self-Training, Continual Learning, and Dual-Scale Memory in SuperIntelliAgent

迈向持续智能增长：在SuperIntelliAgent中实现自我训练、持续学习和双尺度记忆

Jianzhe Lin, Zeyu Pan, Yun Zhu, Ruiqi Song, Jining Yang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SuperIntelliAgent通过自我训练和双尺度记忆实现持续智能增长，利用可训练学习者与推理验证者配对，提升偏好对齐和学习效果。

Comments 15 pages, 4 figures

Closed-Loop Transformers: Autoregressive Modeling as Iterative Latent Equilibrium

闭环变换器：将自回归建模作为迭代潜在均衡

Akbar Anbar Jafari, Gholamreza Anbarjafari

机构 * University of Tartu（塔尔图大学） ； S Holding OÜ（3S控股公司） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出均衡变换器（EqT），通过迭代细化潜在表示实现自洽均衡，解决自回归模型中错误传播问题，提升长序列推理和多步规划能力。

Comments 22 pages, 1 figure, 1 table

SOMBRL: Scalable and Optimistic Model-Based RL

SOMBRL: 可扩展且乐观的基于模型的强化学习

Bhavya Sukhija, Lenart Treven, Carmelo Sferrazza, Florian Dörfler, Pieter Abbeel, Andreas Krause

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SOMBRL通过结合乐观性原则和不确定性建模，实现了在非线性动力学中具有亚线性遗憾的可扩展基于模型的强化学习方法，并在多个环境中展示了优越的探索性能。

Generalist Models in Medical Image Segmentation: A Survey and Performance Comparison with Task-Specific Approaches

通用模型在医学图像分割中的应用：一项调查与与任务特定方法的性能比较

Andrea Moglia, Matteo Leccardi, Matteo Cavicchioli, Alice Maccarini, Marco Marcon, Luca Mainardi, Pietro Cerveri

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文调查了通用模型在医学图像分割中的应用，对比了通用模型与任务特定方法的性能，探讨了其在监管、隐私、预算及临床转化等方面面临的挑战。

Comments 132 pages, 26 figures, 23 tables. Andrea Moglia and Matteo Leccardi are equally contributing authors

Journal ref Moglia A, et al.Generalist models in medical image segmentation: A survey and performance comparison with task-specific approaches. Inf Fus 2026 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S156625352500781X

Transformer-Guided Deep Reinforcement Learning for Optimal Takeoff Trajectory Design of an eVTOL Drone

Nathan M. Roberts, Xiaosong Du

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程系） ； AIAA Student Member（AIAA学生会员） ； AIAA member（AIAA会员） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

Comments Conference version with 12 pages and 2 figures

NeuroPath: Neurobiology-Inspired Path Tracking and Reflection for Semantically Coherent Retrieval

Junchen Li, Rongzheng Wang, Yihong Huang, Qizhi Chen, Jiasheng Zhang, Shuang Liang

机构 * Institute of Intelligent Computing, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学智能计算研究院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

Comments Accepted by NeurIPS 2025

Souper-Model: How Simple Arithmetic Unlocks State-of-the-Art LLM Performance

Shalini Maiti, Amar Budhiraja, Bhavul Gauri, Gaurav Chaurasia, Anton Protopopov, Alexis Audran-Reiss, Michael Slater, Despoina Magka, Tatiana Shavrina, Roberta Raileanu, Yoram Bachrach

机构 * Meta SuperIntelligence Labs（Meta超智能实验室） ； FAIR at Meta（Meta的FAIR部门） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：function calling(abstract)；分类 cs.CL

GCAgent: Long-Video Understanding via Schematic and Narrative Episodic Memory

Jeong Hun Yeo, Sangyun Chung, Sungjune Park, Dae Hoe Kim, Jinyoung Moon, Yong Man Ro

机构 * Integrated Vision and Language Lab., School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（整合视觉与语言实验室，电气工程学院，韩国科学技术院（KAIST）） ； Visual Intelligence Research Section, Superintelligence Creative Research Laboratory, Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)（视觉智能研究部，超智能创意研究实验室，电子电信研究院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

From Experience to Strategy: Empowering LLM Agents with Trainable Graph Memory

Siyu Xia, Zekun Xu, Jiajun Chai, Wentian Fan, Yan Song, Xiaohan Wang, Guojun Yin, Wei Lin, Haifeng Zhang, Jun Wang

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） ； Meituan（美团） ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） ； AI Centre, Department of Computer Science, University College London（伦敦大学学院计算机科学系人工智能中心） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

Retrieval-Augmented Review Generation for Poisoning Recommender Systems

Shiyi Yang, Xinshu Li, Guanglin Zhou, Chen Wang, Xiwei Xu, Liming Zhu, Lina Yao

机构 * University of New South Wales and CSIRO’s Data61（新南威尔士大学和CSIRO的Data61） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

Going Beyond Expert Performance via Deep Implicit Imitation Reinforcement Learning

Iason Chrysomallis, Georgios Chalkiadakis

机构 * Department of Physics, J.K. Institute of Science（J.K.科学研究院物理系） ； World Scientific University（世界科学大学） ； University of Intelligent Studies（智能研究大学） ； Technical University of Crete（克里特技术大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

Knowledge Elicitation with Large Language Models for Interpretable Cancer Stage Identification from Pathology Reports

Yeawon Lee, Christopher C. Yang, Chia-Hsuan Chang, Grace Lu-Yao

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

From the Rock Floor to the Cloud: A Systematic Survey of State-of-the-Art NLP in Battery Life Cycle

Tosin Adewumi, Martin Karlsson, Marcus Liwicki, Mikael Sjödahl, Lama Alkhaled, Rihab Gargouri, Nudrat Habib, Franz Hennie

机构 * Machine Learning Group, Luleå University of Technology (LTU), Sweden（卢勒奥技术大学机器学习组） ； Research Center for Advanced Battery Technology, LTU, Sweden（先进电池技术研究中心） ； Luleå University of Technology (LTU), Sweden（卢勒奥技术大学） ； Lund University (LU), Sweden（隆德大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL

Comments 15 pages, 3 images

Modelling Emotions in Face-to-Face Setting: The Interplay of Eye-Tracking, Personality, and Temporal Dynamics

Meisam Jamshidi Seikavandi, Jostein Fimland, Maria Barrett, Paolo Burelli

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

Comments The paper has been significantly revised and my colleague has already submitted the updated version in the link below: arXiv:2510.24720