多模态大模型

SMMBench: A Benchmark for Source-Distributed Multimodal Agent Memory

SMMBench：一种用于源分布多模态智能体记忆的基准测试

Huacan Chai, Yukai Wang, Yingxuan Yang, Dan Peng, Yuanyi Song, Zhihui Fu, Weiwen Liu, Jianghao Lin, Jun Wang, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学，中国） ； OPPO, China（OPPO，中国） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SMMBench旨在评估智能体在多源分布证据下进行多模态推理、冲突解决和行动预测的能力，揭示当前系统在处理碎片化异构数据时的不足。

Fast and Memory Efficient Multimodal Journey Planning with Delays

快速且内存高效的考虑延迟的多模式行程规划

Denys Katkalo, Andrii Rohovyi, Toby Walsh

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)

AI总结 本文提出一种更高效、快速且准确的多模式行程规划方法，适用于单目标和双目标场景，通过优化算法提升速度和精度。

Comments v4: revised manuscript incorporating reviewer feedback (Related Work restructure, temporal-planning baselines, Bez 2020 thesis acknowledgment, equation relocation); style switched to the AAAI 2026 format

A Self-Evolving Framework for Efficient Terminal Agents via Observational Context Compression

通过观察上下文压缩实现高效终端智能体的自进化框架

Jincheng Ren, Siwei Wu, Yizhi Li, Kang Zhu, Shu Xu, Boyu Feng, Ruibin Yuan, Wei Zhang, Riza Batista-Navarro, Jian Yang, Chenghua Lin

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； MAP 4 HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）MAP 4） ； HKUST（香港科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出TACO框架，通过自进化压缩规则提升终端智能体的效率与性能，实验表明在多个基准测试中均取得显著提升。

Comments 27 pages

DRS-GUI: Dynamic Region Search for Training-Free GUI Grounding

DRS-GUI: 动态区域搜索用于无训练的GUI定位

Yichao Liu, Huawen Shen, Liu Yu, Shiyu Liu, Zeyu Chen, Yu Zhou

机构 * Nankai University（南开大学） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 DRS-GUI通过动态区域搜索框架提升GUI定位性能，利用轻量级UI感知器和MCTS动作规划器，实现高效区域探索与筛选，提升多模态大语言模型的定位能力。

Comments 11 pages, 8 figures

PAGER: Bridging the Semantic-Execution Gap in Point-Precise Geometric GUI Control

PAGER:弥合点精确几何GUI控制中的语义-执行鸿沟

Jingxuan Wei, Xi Bai, Shan Liu, Caijun Jia, Zheng Sun, Xinglong Xu, Siyuan Li, Linzhuang Sun, Bihui Yu, Conghui He, Cheng Tan

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； China University of Petroleum-Beijing（中国石油大学（北京）） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出PAGER，通过依赖结构规划与像素级执行，解决对点精确几何GUI任务的需求，提升任务成功率至62%以上，填补语义-执行鸿沟。

Comments 27 pages, 11 figures, 3 tables

TopoEvo: A Topology-Aware Self-Evolving Multi-Agent Framework for Root Cause Analysis in Microservices

TopoEvo: 一种面向拓扑的自演化多智能体框架用于微服务中的根本原因分析

Junle Wang, Xingchuang Liao, Wenjun Wu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University Beijing, China（人工智能学院，北京航空航天大学，北京，中国） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对微服务中观测数据异质性、故障传播和拓扑漂移问题，TopoEvo通过多模态对齐、拓扑约束推理和自演化机制，提升根本原因分析的鲁棒性与准确性。

Comments 12 pages