大模型推理能力

TRACE: Turn-level Reward Assignment via Credit Estimation for Long-Horizon Agents

TRACE：通过信用估计进行长期奖励分配的回合级奖励分配

Leitian Tao, Baolin Peng, Wenlin Yao, Tao Ge, Hao Cheng, Mike Hang Wang, Jianfeng Gao, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对多轮智能体训练后的信用分配难题，提出TRACE方法，通过特定状态转换、对数概率获取及转换等步骤进行奖励分配。该方法无需额外训练，在长期复杂搜索任务中显著提升基础模型工具使用能力，在基准测试中表现良好且学习曲线更佳。

Comments 26 pages

Harness Handbook: Making Evolving Agent Harnesses Readable,Navigable, and Editable

Harness手册：使不断演进的智能体框架具有可读性、可导航性和可编辑性

Ruhan Wang, Yucheng Shi, Zongxia Li, Zhongzhi Li, Yue Yu, Junyao Yang, Kishan Panaganti, Haitao Mi, Dongruo Zhou, Leoweiliang

机构 * Tencent（腾讯） ； Indiana University（印第安纳大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能体框架演进中行为定位难的问题，提出通过Harness手册和行为引导的渐进式披露，以行为为中心自动合成框架表示并辅助规划，提高行为定位和编辑计划质量，助力复杂智能体系统发展。

Comments 29 pages, 6 figures. Project page: https://ruhan-wang.github.io/Harness-Handbook/

BAT-RM: A Boundary-Aware Transformer with Region-Aware Multi-Directional Mamba for Clinically Deployed Cervical Cancer Radiotherapy Auto-Contouring

BAT-RM：一种用于临床部署的宫颈癌放疗自动轮廓勾画的具有区域感知多向曼巴的边界感知变换器

Istiak Ahmed, Kazi Shahriar Sanjid, Galib Ahmed, Md. Tanzim Hossain, Md. Anwarul Islam, Shahrukh Khan, Md. Ashrif Rahman Arian, Md. Nishan Khan, Md. Misbah Khan, S M Hasibul Hoque, Rahnuma Shahrin Rista, Md. Jobairul Islam, Sheikh Anisul Haque, Md Arifur Rahman, Syed Md. Akram Hussain, Syeda Nashra, Sayeed Shafayet Chowdhury, Md. Mostafa Kamal Sarker, M. Monir Uddin

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对宫颈癌放疗自动轮廓勾画问题，提出BAT-RM混合架构，集成多种技术。该架构在多机构数据实验中性能卓越，提升了初级肿瘤学家的交并比并减少轮廓勾画时间，临床部署后缩短患者等待时间，体现了严格研究流程对患者的益处。

Internet of Agentic Things: Networked AI Agents for Closed-Loop IoT Orchestration

智能物联网络：用于闭环物联网编排的联网人工智能代理

Quanyan Zhu

机构 * New York University, Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 介绍智能物联网络（IoAT）架构框架，它集成多种技术成统一闭环编排框架，由多层通过自主AI代理连接，用半形动态规划框架形式化问题，以智能建筑编排为例，还讨论了相关关键研究挑战。

Agentic systems for breast cancer treatment recommendations

用于乳腺癌治疗建议的智能体系统

Vinicius Anjos de Almeida, Nícolas Henrique Borges, Leonardo Vicenzi, Helena Kociolek, Sarah Miriã de Castro Rocha, Frederico Nassif Gomes, Júlia Cristina Ferreira Ribeiro, Lucas Emanuel Silva e Oliveira

机构 * Spesia（斯佩西亚） ； Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo（圣保罗大学医学院） ； Laboratory of Artificial Intelligence Applied to Bioinformatics, SEPT, Universidade Federal do Paraná (UFPR)（巴拉那联邦大学人工智能应用于生物信息学实验室，SEPT） ； Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR)（巴拉那天主大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究评估用于乳腺癌治疗建议的智能体LLM系统，用72个真实临床病例和1147个特定病例量表，比较七种流程，最佳配置全局得分为0.594±0.025，工具使用和智能体自主性影响各异，虽能生成相关建议，但用于无监督临床使用仍不足。

Comments Under peer review. Source code available at: https://github.com/GRUPOMED4U/breast_cancer_agents_paper

Towards Self-Evolving Agents: A Human-Inspired Adaptive Exploration-Exploitation Framework for Genetic Network Programming

迈向自我进化智能体：一种受人类启发的遗传网络编程自适应探索-利用框架

Ali Kohan, Mohamad Roshanzamir, Roohallah Alizadehsani, Seyedali Mirjalili

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究受人类发育模式启发，提出人类启发的遗传网络编程（HGNP）框架，通过新型自适应交叉、变异算子及循环消除机制，动态调节遗传网络编程中探索与利用的平衡，提升了智能体策略性能，且可应用于多种GNP变体。

Omni-Decision: A Progressive Evidence-State Agent System for Omni-Modal QA

全决策：一种用于全模态问答的渐进式证据状态智能体系统

Ming Ma, Yi Zhu, Yiran Zhong, Feida Zhu, Weigao Sun, Junhan Shi, Lingrui Mei, Tianming Yang, Steven Hoi

机构 * Institute of Neuroscience, Chinese Academy of Sciences（中国科学院神经科学研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究全模态问答中证据分散问题，提出全决策系统，将问答转化为证据闭合过程，维护结构化证据状态，通过确定性状态更新处理异构观察，提升了准确率，验证了证据状态控制在多步证据寻求中的作用。

NVAITC AI Scientist: A Governed End-to-End Research System -- A Hypertension GWAS Case Study

NVAITC人工智能科学家：一个受治理的端到端研究系统——以高血压全基因组关联研究为例

Eddie Huang, Ken Liao, Iven Fu, Yang-Hsien Lin, Chao-Shun Zhan, Andy Liao, Virginia Chen, Johnson Sun, Pika Wang, Richard Huang, Jiun-Cheng Jiang, Ting-Yuan Liu, Hsing-Fang Lu, Ray Y. Lee, Chi-Chou Liao, Simon See, Fuu-Jen Tsai

机构 * Department of Medical Research, China Medical University Hospital（中国医药大学附设医院医学研究部） ； Master Program for Digital Health Innovation, China Medical University（中国医药大学数字健康创新硕士项目） ； Laboratory for Statistical and Translational Genetics, RIKEN Center for Integrative Medical Sciences（理化学研究所综合医学科学中心统计与转化遗传学实验室） ； AI-Driven Genomic Medicine and Drug Discovery Lab, China Medical University Hospital（中国医药大学附设医院人工智能驱动的基因组医学与药物发现实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究以高血压GWAS为例，介绍受治理的端到端智能研究系统NAIS，其集成多种功能。通过真实数据验证，NAIS能支持生物医学发现，规划队列提取等，重现高血压基因座，在药物性肝损伤预测中也有成果，可产生与专家主导流程相当的输出。

Comments 22 pages, 6 figures, 4 tables

Reinforcement Learning for Execution under Dynamic Fees in a Closed-Loop DEX Simulator

在闭环去中心化交易所模拟器中基于动态费用的执行强化学习

Wen-Ting Wang

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究在闭环去中心化交易所模拟器中，针对动态费用下的执行问题，采用构建最小闭环模拟器及小深度Q网络的方法，得出该方法能减少执行缺口，且优势集中在动态费用环境中的结论。

Toward Contemplative LLM: A Modular Framework for Evaluating and Enhancing LLM Alignment in Mental Health

迈向沉思型大语言模型：心理健康领域中评估与增强大语言模型对齐性的模块化框架

Asher Sprigler, Yang-Yang Feng, Iftach Amir, Jonathan E. Bogard, Todd S Braver, Yi Ding, David Kinney, Yixue Zhao

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Yixue Research Institute（易学研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对新模型等涌现使评估沉思原则增强大语言模型对齐性具挑战的问题，提出模块化可扩展评估框架，能集成新元素并重现先进结果，支持交叉评估，其提示模块便于纳入伦理视角，为跨学科研究及有益人机生态系统奠定基础。

Comments Accepted as an oral presentation at HARMONY 2026 (Human-centered AI Research for Mental Health, an Open Networking Symposium), co-located with IEEE/ACM Conference on Connected Health: Applications, Systems, and Engineering Technologies (CHASE 2026) held in Pittsburgh, August 6, 2026

Towards Autonomous and Auditable Medical Imaging Model Development

迈向自主且可审计的医学成像模型开发

Shengyuan Liu, Jia-Xuan Jiang, Boyun Zheng, Cheng Wang, Zipei Wang, Wentao Pan, Hongtao Wu, Houwen Peng, Yu Gu, Lichao Sun, Yixuan Yuan

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Lehigh University（里海大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对医学成像模型开发困难的问题，提出AMID自主多代理框架。该框架含数据条件方法规划和验证引导两阶段优化，经20个医学成像任务验证，其性能优于通用MLE系统，能将特定任务模型开发转变为高效可审计的代理工作流程。

Comments 18 Pages

Articulate Intuition or Genuine Analysis? Benchmarking Epistemic Reliability in LLM-as-a-Judge Peer Reviews

清晰的直觉还是真正的分析？评估大语言模型作为评审员的同行评审中的认知可靠性基准

Nuo Chen, Qian Wang, Qingyun Zou, Bingsheng He

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大语言模型评审员与人类评审员对同行评审评估的差异，将卡尼曼双过程理论转化为评分标准并发布Kahneman4Review基准，通过多方面发现揭示问题，强调可靠基准应区分分析形式与认知功能并给出设计选择。

Comments Preprint

GRASP: GRanularity-Aware Search Policy for Agentic RAG

GRASP：用于智能检索增强生成的粒度感知搜索策略

Varun Gandhi, Jaewook Lee, Shantanu Todmal, Franck Dernoncourt, Ryan Rossi, Zichao Wang, Andrew Lan

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe Research（Adobe 研究院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能体检索增强生成中模型决策难题，提出GRASP强化学习框架，训练智能体协调互补检索工具，实验表明其提升检索召回率和问答性能，还展现出可解释行为，凸显协调检索信号和上下文粒度对智能体推理的关键作用。

Adversarially Guided Diffusion for LiDAR Range Image Synthesis

用于激光雷达距离图像合成的对抗引导扩散

Stavros Bouras, Antonios Makris, Alexandros Gkillas, Aris S. Lalos, Konstantinos Tserpes

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, National Technical University of Athens（雅典国立技术大学电气与计算机工程学院） ； Industrial Systems Institute, Athena Research Center（雅典娜研究中心工业系统研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对二维距离图像分割的无限制对抗攻击，提出基于扩散并利用分割损失对抗引导的方法，在SemanticKITTI数据集实验，能跨架构转移，相比基线在有效性与现实性间有独特权衡，实现可控退化。

Comments Accepted at the 1st Workshop on Secure and Trustworthy AI (STAI 2026), co-located with the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2026)

AgentKGV: Agentic LLM-RAG Framework with Two-Stage Training for the Fact Verification of Knowledge Graphs

AgentKGV：用于知识图谱事实验证的两阶段训练的智能语言模型-检索增强生成框架

Yumin Heo, Hyeon-gu Lee, Sumin Seo, Youngjoong Ko

机构 * SungKyunKwan University（成均馆大学） ； NAVER（纳维） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对知识图谱事实错误验证难题，提出AgentKGV框架，集成动态路由等处理表面形式不匹配。引入两阶段训练策略，在开放域T-REx基准上，该框架提升了宏观F1，减少搜索调用次数，提高了验证准确性和效率。

Neuro-Agentic Control: A Deep Learning-based LLM-Powered Agentic AI Framework for Controlling Security Controls

神经代理控制：一种基于深度学习的由大型语言模型驱动的用于控制安全控制的代理人工智能框架

Saroj Gopali, Bipin Chhetri, Deepika Giri, Sima Siami-Namini, Akbar Siami Namin

机构 * Texas Tech University（德克萨斯理工大学） ； Cumberland University（坎伯兰大学） ； Advanced Academic Programs Science（高级学术项目科学部） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对运营技术网络攻击问题，提出神经代理控制框架，结合基于LLM的规划器与预训练的TimesFM，并引入“反事实物理注入”机制，在工业数据集评估中表现优于基线，能有效保障关键基础设施中代理人工智能。

Predicting Viticulture Potential through an Ensemble of U-Net and a Geospatial Foundation Model

通过U-Net和地理空间基础模型的集成预测葡萄种植潜力

Jorge Ignacio Perez, Hwaai Kang Kee, Lucas Rassbach

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

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对ImageCLEF AI4Agri 2026法国南部葡萄种植潜力预测子任务，DS@GT ARC团队采用U-Net和地理空间基础模型集成方法，其最佳模型准确率达68.32，在7个团队中排第二，且实现已公开。

Comments To be published in CLEF 2026 Working Notes

Measuring the practice of shared-decision making (OPTION12): An Investigation into Open-sourced Smaller LLMs (OS-sLLMs) for Better Privacy and Sustainability

衡量共享决策的实践（OPTION12）：对用于更好隐私和可持续性的开源小型语言模型（OS - sLLMs）的调查

Tamara Wit, Lifeng Han, Carly Heipon, David Lindevelt, Anne Stiggelbout, Suzan Verberne

机构 * Leiden University Medical Centre（莱顿大学医学中心） ； The Leiden Institute of Advanced Computer Science（莱顿高级计算机科学研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究利用Observer OPTION12框架，对开源小型语言模型进行共享决策自动评估，聚焦隐私保护与本地部署。通过专家注释临床咨询评估多个模型，发现通用领域模型表现更好，还引入共识框架，为隐私保护的人在回路SDM评估提供基础。

Comments Pilot study. Preliminary findings on open-source smaller LLMs for OPTION12 shared decision-making assessment

Towards Agentic AI Governance: A Preliminary Assessment

迈向智能体人工智能治理：初步评估

Mubarak Raji, Masooda Bashir

机构 * School of Information Sciences, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校信息科学学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文针对智能体人工智能快速发展带来的新挑战，对其治理新兴文献做系统综述，分析其与传统系统不同的特征及治理需求，综合治理重点、机制和利益相关者角色，为制定指导智能体人工智能治理的路线图奠定基础。

Comments International Conference on the AI Revolution: Research, Ethics, and Society (AIR-RES 2026)

SpaCellAgent: A Self-Evolving LLM-Based Multi-Agent Framework for Trajectory Analysis

SpaCellAgent：一种基于自进化大语言模型的轨迹分析多智能体框架

Songhan Wang, Haoang Chi, He Li, Zhiheng Zhang, Jiayan Yuan, Cheems Wang, Hao Peng, Xinwang Liu, Wenjing Yang

机构 * University of Shanghai for Science and Technology（上海理工大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对轨迹推断现有方法需大量人工干预的问题，提出基于大语言模型的多智能体框架SpaCellAgent，利用多智能体架构、动态工具编排引擎和自进化模块，经实验验证其能大幅提高分析效率，推动先进时空建模民主化。

Comments 27 pages, 19 figures

When Agents Remember Too Much: Memory Poisoning Attacks on Large Language Model Agents

当智能体记忆过多时：对大语言模型智能体的内存中毒攻击

George Torres, Sharad Shrestha, Satyajayant Misra

机构 * George Torres3（乔治·托雷斯（第三作者）） ； Sharad Shrestha1（沙拉德·什雷斯塔（第一作者）） ； Satyajayant Misra4（萨蒂亚扬特·米什拉（第四作者）） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型驱动的个人智能体因缺乏内存安全治理存在安全漏洞，提出攻击向量GhostWriter，实现近98%注入率和约60%激活率，还提出AM-Sentry缓解技术，显著降低GhostWriter成功率并保持智能体效用。

WordVoice: Explicit and Decoupled Multi-Dimensional Word-Level Control for LLM-Based TTS

WordVoice：基于大语言模型的文本转语音中显式且解耦的多维词级控制

Sihang Nie, Jinxin Ji, Xiaofen Xing, Deyi Tuo, Chengbin Jin, Jialong Mai, Xiangmin Xu

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Huya Inc.（Huya公司） ； Tongji University（同济大学） ； The Hongkong polytechnic university（香港理工大学） ； Foshan University（佛山大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对基于LLM的TTS系统词级控制粗糙的问题，提出统一框架。构建含五维注释的数据集，引入WordVoice将隐式生成变为显式可控范式，经实验验证其在多声学维度上实现卓越解耦控制且保持零样本合成稳定性。

Comments 10 pages, 4 figures, 6 tables; Preprint

Information Limits and Attractor Dynamics in Economies of Frontier LLM Agents: A Pre-Registered Test

前沿语言模型智能体经济中的信息限制与吸引子动力学：一项预注册测试

Cheng Qian

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究对前沿语言模型智能体小型经济体进行预注册实验，测试耦合多智能体系统的两个预测。通过实验验证了比例投注耦合经济体中一些信息论相关定律，同时发现残差缩放测试结果否定了平滑平均场模型假设，还发布了相关代码等资料。

Comments 15 pages. Preprint. Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.21185866. Companion synthesis: arXiv:2606.12502

Nemotron-Labs-Diffusion: A Tri-Mode Language Model Unifying Autoregressive, Diffusion, and Self-Speculation Decoding

Nemotron-Labs-Diffusion：一种统一自回归、扩散和自推测解码的三模式语言模型

Yonggan Fu, Lexington Whalen, Abhinav Garg, Chengyue Wu, Maksim Khadkevich, Nicolai Oswald, Enze Xie, Daniel Egert, Sharath Turuvekere Sreenivas, Shizhe Diao, Chenhan Yu, Ye Yu, Weijia Chen, Sajad Norouzi, Jingyu Liu, Shiyi Lan, Ligeng Zhu, Jin Wang, Jindong Jiang, Morteza Mardani, Mehran Maghoumi, Song Han, Ante Jukić, Nima Tajbakhsh, Jan Kautz, Pavlo Molchanov

机构 * Nemotron-Labs（Nemotron实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 介绍了统一AR、扩散和自推测解码的三模式语言模型Nemotron-Labs-Diffusion，通过联合目标训练，能切换模式。研究表明其目标互补，自推测模式表现优，有长期潜力，该模型家族在精度和速度上优于现有开源模型。

From Closed-Loop Optimization to Open Decision Making: Coupled Digital Twins for Predictive and Autonomous Microscopy

从闭环优化到开放决策：用于预测性和自主性显微镜的耦合数字孪生

Yu Liu, Boris Slautin, Ian Mercer, Jon-Paul Maria, Sergei V. Kalinin

机构 * Department of Materials Science and Engineering, University of Tennessee, Knoxville, Tennessee, 37996, USA（田纳西大学材料科学与工程系） ； Materials Science and Engineering Department, Materials Research Institute, the Pennsylvania State University, University Park, Pennsylvania, 16802, USA（宾夕法尼亚州立大学材料研究学院材料科学与工程系） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究从闭环优化到开放决策的自动化实验，提出耦合数字孪生框架，通过样本孪生和仪器孪生分别编码材料状态与信号等，用于预测显微镜操作等，以力 - 距离曲线编码器等实现框架，为预测性操作和自主实验规划奠定基础。

Cortex: A Bidirectionally Aligned Embodied Agent Framework for Long-horizon Manipulation

Cortex：一种用于长视距操作的双向对齐具身智能体框架

Jiaqi Peng, Xiqian Yu, Delin Feng, Yuqiang Yang, Wenzhe Cai, Jing Xiong, Ganlin Yang, Jinliang Zheng, Jiafei Cao, Xueyuan Wei, Jiangmiao Pang, Yuan Shen, Tai Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有VLA模型长视距任务短板及分层方法语义-运动鸿沟问题，提出双向对齐框架Cortex，标准化技能原语、优化数据与采样策略，提升长视距操作性能与零样本泛化能力。

Comments Project website: https://steinate.github.io/cortex.github.io/

Medi-Gemma: A Hybrid Clinical Decision Support System Integrating Deterministic EMR Analytics and Retrieval-Augmented Generation

Medi-Gemma：一种集成确定性电子病历分析与检索增强生成的混合临床决策支持系统

Mohammed Saim Ahmed Quadri, Yunzhe Xue, Justin W. Ady, Usman Roshan

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Robert Wood Johnson Hospital（罗伯特·伍德·约翰逊医院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 介绍用于伤口病理分类和工作流程自动化的临床决策支持系统Medi-Gemma，其采用解耦框架，经多阶段管道处理数据请求，关键贡献是地面真值注入模块，验证表明该架构有诸多优势。

GlaKG: A Biomarker-Centric Fundus Knowledge Graph for Explainable Glaucoma Diagnosis and Risk Assessment

GlaKG：用于可解释性青光眼诊断和风险评估的以生物标志物为中心的眼底知识图谱

Cheng Huang, Jia Zhang, Yi Jiang, Yang Liu, Karanjit Kooner, Yadi Liu, Tsengdar Lee, Yang Xie, Wenqi Shi, Guanghua Xiao

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对青光眼自动化诊断缺乏临床可解释性问题，构建以生物标志物为中心的眼底知识图谱GlaKG，整合多种信息进行诊断和风险分层，贡献了可临床审核的推理框架。

Compressing the Validation Bottleneck: An Agentic Self-Driving Lab for Scientific Discovery

压缩验证瓶颈：用于科学发现的智能自动驾驶实验室

Kyunghoon Hur, Chihun Lee

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对智能科学发现中自动驾驶实验室的验证瓶颈，提出先验感知的智能实验设计循环和成本感知代理，通过利用领域知识和预测测量，减少实验循环次数和每次实验成本来加速实验循环。

Comments Accepted at ICML 2026 AI for Science Workshop ; AI Scientist Competition

Learning Task-Sufficient World Models by Synergizing Agentic Exploration and Structured Modeling

通过协同能动探索和结构化建模学习任务充分的世界模型

Fan Feng, Yujia Zheng, Minghao Fu, Yongqiang Chen, Guangyi Chen, Kevin Murphy, Biwei Huang, Kun Zhang

机构 * UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； MBZUAI（Mubarakzai Institute of Artificial Intelligence） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UBC（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究如何让智能体学习特定于任务、最小且足以决策的世界模型表示，通过智能体与世界模型闭环协同，智能体主动探索收集信息轨迹，世界模型学习结构化表示，提升样本效率和泛化能力。