Fudan University（复旦大学）

ContextWeave: A Real-World Workflow Benchmark

ContextWeave：一个真实世界工作流基准测试

Bo Wang, Yuqian Yao, Enxi Wang, Luozhijie Jin, Yang Liu, Yiran Suo, Yuxuan Cai, Enyu Zhou, Yufei Gao, Honglin Guo, Tianyu Huai, Li Ji, Zhikai Lei, Bufan Li, Lizhi Lin, Jinxiu Liu, Jie Yang, Jiazheng Zhou, Maosen Zhou, Pengfang Qian, Shichun Liu, Guanshan Liu, Hao Zheng, Yunhao Yu, Hang Yan, Jihua Kang, Xinchi Chen, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 该研究推出ContextWeave工作流基准测试，通过实验发现可操作的经验记忆能提升智能体工作流性能，为优化记忆系统提供了依据。

Skill-Use: Can LLMs Actually Use Skills in Agentic Harnesses?

技能使用：智能体框架中的大语言模型（LLM）真的能使用技能吗？

Jinyi Han, Yuanjian Xu, Ying Liao, Xinyi Wang, Zishang Jiang, Zixiang Di, Fanyang Lu, Zhichao Hu, Yanghua Xiao

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 本研究推出Skill-Use基准，评估智能体在渐进式披露下的技能使用，发现8个LLM在两个框架下的SU分数仅0.613，技能使用是依赖框架的能力。

Explicit Language Memory for Long-Horizon Planning in Vision-Language-Action Models

用于视觉-语言-动作模型长程规划的显式语言记忆

Houze Xu, Jizhong Li, Ziyi Ye

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型长程规划的挑战，提出带显式语言记忆模块的分层架构，经仿真与实机实验验证，可提升复杂长程任务的成功率、鲁棒性与决策可解释性。

Comments 11 pages, 4 figures

Talk2Sensors: 3D Visual Grounding in Autonomous Driving via Sensor-Adaptive Physical Cue Matching

Talk2Sensors：基于传感器自适应物理线索匹配的自动驾驶3D视觉 grounding

Runwei Guan, Di Tian, Ningwei Ouyang, Ruixiao Zhang, Shaofeng Liang, Haocheng Zhao, Lianqing Zheng, Xiaokai Bai, Guotao Wang, Daizong Liu, Henghui Ding, Hui Xiong

机构 * Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能学域） ； MMLab, CUHK（香港中文大学MMLab） ； School of Transportation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学交通科学与工程学院） ； School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学先进技术学院） ； School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） ； School of Intelligent Manufacturing and Smart Transportation, Suzhou City University（苏州城市学院智能制造与智能交通学院） ； Qingdao University of Science and Technology（青岛科技大学） ； Institute for Math & AI, Wuhan University（武汉大学数学与人工智能研究院） ； Institute of Big Data, Fudan University（复旦大学大数据研究院） 纠错

AI总结 针对现有室外3D视觉 grounding 未充分利用多传感器互补物理属性的问题，提出首个多传感器数据集Talk2Sensors及TSFormer框架，在相关基准上实现了最优性能。

Comments 14 pages, 12 figures