视觉大模型 / VLM

AI Economist Agent: An Agentic Framework for Model-Grounded Economic Analysis with RAG, Knowledge Graphs, and Large Language Models

AI经济学家代理：一种基于模型的经济分析代理框架，结合RAG、知识图谱和大语言模型

Masahiro Kato

机构 * Mizuho-DL Financial Technology, Co., Ltd.（Mizuho-DL金融科技有限公司） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出一种基于RAG的AI经济学家代理框架，利用知识图谱和大语言模型进行经济情景分析，通过代理规划、检索证据、选择模型并生成报告，提高经济叙事的连贯性和可追溯性。

Lagrange: An Open-Vocabulary, Energy-Based Sparse Framework for Generalized End-to-End Driving

Lagrange: 一种面向通用端到端驾驶的开放词汇、基于能量的稀疏框架

Shihao Ji, HongXi Li, Zihui Song, Mingyu Li

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Lagrange框架，利用掩码潜在场和视觉语言模型实现开放词汇、稀疏计算，通过拉格朗日动作最小化确保运动学约束，在nuScenes和CODA基准上验证了鲁棒性和可解释性。

ScaffoldAgent: Utility-Guided Dynamic Outline Optimization for Open-Ended Deep Research

ScaffoldAgent: 面向开放式深度研究的效用引导动态大纲优化

Zhibang Yang, Xinke Jiang, Yuzhen Xiao, Ruizhe Zhang, Yue Fang, XinFei Wan, Zhengxing Song, Yuxuan Liu, Yuheng Huang, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

机构 * National Engineering Research Center of Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Ministry of Education（教育部高可信软件技术重点实验室） ； GRG Banking Equipment Co., Ltd.（广电运通金融电子股份有限公司） ； Center on Frontiers of Computing Studies, Peking University（北京大学计算前沿研究中心） ； Peking University Information Technology Institute (Tianjin Binhai)（北京大学（天津滨海）信息技术研究院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ScaffoldAgent框架，通过效用引导的动态大纲优化（扩展、收缩、修订操作）解决开放式深度研究中大纲漂移问题，在DeepResearch Bench和Gym上提升长报告生成与事实准确性。

Comments 9 pages, 6 figures

Quantile of Means: A Bonus-Free Ensemble Method for Minimax Optimal Reinforcement Learning

均值分位数：一种用于最小最大最优强化学习的无奖励集成方法

Asaf Cassel, Aviv Rosenberg

机构 * Google Research（谷歌研究院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种基于分位数的集成方法，无需计数即可在有限时域MDP中实现最优方差依赖的遗憾界，为强化学习中的集成探索提供理论依据。

Agentic Electronic Design Automation: A Handoff Perspective

代理式电子设计自动化：一种交接视角

Jiawei Liu, Peiyi Han, Yuntao Lu, Su Zheng, Fengyu Yan, Bei Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Primarius Technologies（Primarius技术公司） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文从交接有效性角度出发，将EDA流程中的代理系统分为三类，并提出五层代理通信协议，以解决多阶段、多工具间的状态传递和验证问题。

NEST: Narrative Event Structures in Time for Long Video Understanding

NEST：面向长视频理解的时间叙事事件结构

Ali Asgarov, Kaushik Narasimhan, Najibul Haque Sarker, Hani Alomari, Chia-Wei Tang, Anushka Sivakumar, Zaber Ibn Abdul Hakim, Shaurya Mallampati, Chris Thomas

机构 * Department of Computer Science, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学计算机科学系） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出NEST数据集（1005部全长电影），通过多模态叙事事件标注和关系链接，评估模型在长视频中理解事件结构、时间顺序和长程依赖的能力，实验表明事件检测等任务极具挑战性。

Trustworthy Multi-Agent Systems: Mitigating Semantic Drift with the Argent Signaling Protocol

可信多智能体系统：使用Argent信令协议缓解语义漂移

Anantha Sharma

机构 * Synechron Inc（Synechron公司） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Argent信令协议(ASP)，通过结构化质量信号区分可修复与不可修复的失败，在文档问答和多智能体系统中分别提升通过率和阻断无依据传播。

Comments 17 pages

DRFLOW: A Deep Research Benchmark for Personalized Workflow Prediction

DRFLOW：用于个性化工作流预测的深度研究基准

Md Tawkat Islam Khondaker, Raymond Li, Muhammad Abdul-Mageed, Laks V. S. Lakshmanan, Issam H. Laradji

机构 * ServiceNow AI Research（ServiceNow人工智能研究） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DRFLOW基准，评估AI代理从异构源预测个性化工作流的能力，包含5领域100任务，并设计7个诊断指标，实验显示现有代理性能有限。

PepALD: Macrocyclic Peptide Generation via Autoregressive Latent Diffusion

PepALD: 通过自回归潜在扩散生成大环肽

Junming Zhang, Siyu Yi, Wei Ju, Zhonghui Gu

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机科学学院） ； School of Mathematics, Sichuan University（四川大学数学学院） ； School of Artificial Intelligence, Sichuan University（四川大学人工智能学院） ； Lingang Laboratory（临港实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出PepALD模型，结合自回归潜在扩散与化学嵌入，实现从头设计大环肽，并利用偏好优化提升亲和力，在生成质量和奖励优化上优于基线。

Comments 18 pages, 5 figures, 3 tables

Bring My Cup! Personalizing Vision-Language-Action Models with Visual Attentive Prompting

Bring My Cup! 使用视觉注意力提示个性化视觉-语言-动作模型

Sangoh Lee, Sangwoo Mo, Wook-Shin Han

机构 * GSAI, POSTECH（POSTECH 人工智能研究所） ； IME, POSTECH（POSTECH 信息媒体研究所） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对VLA模型难以处理个性化指令的问题，提出无需训练的视觉注意力提示（VAP）方法，通过参考图像作为非参数记忆，利用开放词汇检测和嵌入匹配定位个人物品，并以视觉提示注入模型，在多个仿真和真实场景中显著提升成功率和正确物体操作。

Comments ICML 2026. Project page: https://vap-project.github.io/

CATCH-ME if you RAG: a dataset of Contextually Annotated multi-Turn Counterspeech against Hate and Misinformation Exchanges

CATCH-ME if you RAG：针对仇恨与虚假信息交流的上下文注释多轮对抗言论数据集

Helena Bonaldi, Genoveffa Martone, Marco Guerini

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） ； Università Cattolica del Sacro Cuore（圣心天主教大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出首个大规模、专家策划的多语言对话数据集，覆盖仇恨与虚假信息重叠问题，包含事实核查锚定和跨度标注，支持RAG系统训练更可信的对抗言论模型。

Prompt Quality and Pull Request Outcomes: A Stage-Based Empirical Study of LLM-Assisted Development

提示质量与拉取请求结果：基于阶段的LLM辅助开发实证研究

Richard Sserunjogi, Daniel Ogenrwot, John Businge

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 通过分析265个开发者与ChatGPT的交互，研究提示结构（上下文、具体性、验证）对LLM辅助开发中代码生成、采纳和集成深度的影响，发现不同维度在不同阶段有不同作用。

Comments 48 pages, 2 figures

TASC: Task-Aware Shared Control for Relational Telemanipulation

TASC：面向关系遥操作的任务感知共享控制

Ze Fu, Pinhao Song, Yutong Hu, Renaud Detry

机构 * KU Leuven, Dept. Mechanical Engineering, Research unit Robotics, Automation and Mechatronics（KU莱顿机械工程系，机器人、自动化与机电一体化研究单位） ； KU Leuven, Dept. Electrical Engineering, Research unit Processing Speech and Images（KU莱顿电气工程系，语音与图像处理研究单位） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)

AI总结 提出TASC框架，通过视觉构建开放词汇交互图推断任务级用户意图，并基于空间约束提供共享控制辅助，提升关系遥操作效率与泛化能力。

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