Learning to Search with MCTSnets
专题命中 工具调用 :planning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments ICML 2018 (camera-ready version)
AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
专题命中 工具调用 :planning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments ICML 2018 (camera-ready version)
专题命中 工具调用 :planning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 8 pages, 4 figures, Accepted at the conference on Computational Intelligence and Games 2018 IEEE
专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments AISTATS 2018
专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments The 3rd Multidisciplinary Conference on Reinforcement Learning and Decision Making (RLDM) 2017
专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments The Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-18). We change the title from "Reinforcement Learning for Architecture Search by Network Transformation" to "Efficient Architecture Search by Network Transformation"
专题命中 工具调用 :planning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Accepted in Conference on Robot Learning, 2017
专题命中 工具调用 :planning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 14 pages
专题命中 工具调用 :tool use(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments Accepted at ACL 2017
专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments 10 pages, camera ready
专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Accepted for AAAI 2016
专题命中 工具调用 :planning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 14 pages, 7 figures, includes supplementary material. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) 2012
Journal ref (2012) Advances in Neural Information Processing Systems 25, pages 1034-1042
专题命中 工具调用 :planning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments total 4 pages. Submitted to IEEE Congress on Evolutionary Computation 2013
专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 工具调用 :planning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 8 pages
专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 51 LaTeX pages, 11 figures, 6 tables, 4 algorithms
专题命中 工具调用 :planning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 13 pages, 1 figure, ICAART 2010
专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 23 pages
StateM:通过工具链扩展在Terminal-Bench 2.1上达到95.3%的原始准确率,或实现15美元的前沿运行
专题命中 工具调用 :agent(abstract,comments);分类 cs.AI
AI总结 本研究提出智能体原生运行时StateM,通过工具链扩展优化智能体执行系统,在Terminal-Bench 2.1等基准上显著提升GPT-5.6、DeepSeek-V4 Flash等模型的任务准确率,大幅降低运行成本,验证了其有效性与泛化性。
Comments Harness Scaling, Semi-Self-Evolving Agent
PyVRP$^+$:基于LLM的元认知启发式进化方法用于车辆路径问题中的混合遗传搜索
机构 * Singapore Management University(新加坡管理大学) ; Nanyang Technological University(南洋理工大学) ; University of Oxford(牛津大学)
专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.AI;autonomous agent(comments)
AI总结 本文提出PyVRP$^+$,通过LLM驱动的元认知启发式进化方法改进混合遗传搜索算法,发现更高效的启发式策略,提升VRP问题的求解性能。
Comments 18 pages, accepted to the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)
注意边界:通过跨项目和账户的云运行枢纽稳定Gemini Enterprise A2A
机构 * Independent Researcher(独立研究者)
专题命中 工具调用 :agent(abstract,comments);分类 cs.AI
AI总结 通过跨项目和账户的云运行枢纽稳定Gemini Enterprise A2A,解决边界依赖认证和UI兼容性问题,实现可靠路由和稳定响应。
Comments 7 pages. Implementation and evaluation study of cross-boundary agent orchestration for Gemini Enterprise UI
专题命中 工具调用 :planning(abstract,comments);分类 cs.AI
Comments 8 pages, 6 figures, RA-L 2025 submission, Motion and Path Path Planning, Scheduling and Coordination, Robotics in Under-Resourced Settings
专题命中 工具调用 :planning(abstract,comments);分类 cs.AI
Comments Proceedings of ICAPS Workshop on Heuristics and Search for Domain-independent Planning (HSDIP) 2020, pp.1-8
专题命中 工具调用 :planning(abstract,comments);分类 cs.AI
Comments Source code of domain-specific solvers in multicore environment: https://github.com/jinnaiyuu/Parallel-Best-First-Searches Source code of classical planning in distributed environment: https://github.com/jinnaiyuu/distributed-fast-downward
Journal ref Yuu Jinnai and Alex Fukunaga. (2017). On Hash-Based Work Distribution Methods for Parallel Best-First Search. Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR), 60, 491-548
专题命中 工具调用 :planning(abstract);agent(comments);multi-agent(comments)
Comments The 2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2023 Advances in Multi-Agent Learning - Coordination, Perception, and Control Workshop)
面向机器学习应用的网页视觉感知表示
机构 * Brno University of Technology(布尔诺理工大学) ; Faculty of Information Technology(信息技术学院)
专题命中 工具调用 :workflow(abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文提出基于FitLayout的网页视觉感知表示与机器学习平台,支持数据集准备、机器学习输入获取,可用于训练图神经网络识别网页关键内容元素,保障结果可复现。
基于经验证的LLM推断依赖关系与响应驱动优化的REST API测试
专题命中 工具调用 :workflow(abstract);分类 cs.SE
AI总结 本文提出APIPilot框架,通过执行验证LLM推断的REST API依赖关系,结合响应驱动优化,在16个真实API上实现高覆盖率与成功率,优于现有基线。
Comments Submitted to ICSE 2027