California Institute of Technology（加州理工学院）

Adaptation of Agentic AI: A Survey of Post-Training, Memory, and Skills

代理AI的适应：训练后、记忆和技能的综述

Pengcheng Jiang, Jiacheng Lin, Zhiyi Shi, Zifeng Wang, Luxi He, Yichen Wu, Ming Zhong, Peiyang Song, Qizheng Zhang, Heng Wang, Xueqiang Xu, Hanwen Xu, Pengrui Han, Dylan Zhang, Jiashuo Sun, Chaoqi Yang, Kun Qian, Tian Wang, Changran Hu, Manling Li, Quanzheng Li, Hao Peng, Sheng Wang, Jingbo Shang, Chao Zhang, Jiaxuan You, Liyuan Liu, Pan Lu, Yu Zhang, Heng Ji, Yejin Choi, Dawn Song, Jimeng Sun, Jiawei Han

机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Stanford（斯坦福大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； Harvard（哈佛大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Caltech（加州理工学院） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Northwestern（西北大学） ； TAMU（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； MGH（麻省总医院） ； Keiji AI ； Unity 纠错

AI总结 本文综述了代理AI在训练后、记忆和技能方面的适应方法，提出四范式框架，分析了代理与工具适应的技术细节及权衡，探讨了开放问题。

Variational Flow Maps: Make Some Noise for One-Step Conditional Generation

变分流映射：为一步条件生成引入噪声

Abbas Mammadov, So Takao, Bohan Chen, Ricardo Baptista, Morteza Mardani, Yee Whye Teh, Julius Berner

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； NVIDIA（英伟达公司） 纠错

AI总结 变分流映射通过学习初始噪声分布，实现单步条件生成，提升逆问题求解效率和样本保真度。

Dynamic Targeting of Satellite Observations Using Supplemental Geostationary Satellite Data and Hierarchical Planning

利用补充静止轨道卫星数据和分层规划实现卫星观测的动态瞄准

Akseli Kangaslahti, Itai Zilberstein, Alberto Candela, Steve Chien

机构 * Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA（喷气推进实验室，加州理工学院，帕萨迪纳，CA） ； Harvard University, Cambridge, MA（哈佛大学，剑桥，MA） ； Department of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA（计算机科学系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA） 纠错

AI总结 本文提出了一种利用静止轨道卫星数据和分层规划方法，提升动态瞄准任务中观测规划效率的解决方案，实验表明其在特定场景下性能提升达41%。

Comments Appears in the proceedings of the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation