University of Southern California（南加州大学）

When Users Change Their Mind: Evaluating Interruptible Agents in Long-Horizon Web Navigation

当用户改变主意：在长周期网络导航中评估可中断代理

Henry Peng Zou, Chunyu Miao, Wei-Chieh Huang, Yankai Chen, Yue Zhou, Hanrong Zhang, Yaozu Wu, Liancheng Fang, Zhengyao Gu, Zhen Zhang, Kening Zheng, Fangxin Wang, Yi Nian, Shanghao Li, Wenzhe Fan, Langzhou He, Weizhi Zhang, Xue Liu, Philip S. Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； McGill University（麦吉尔大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of California Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 本文首次系统研究长周期环境感知网络导航中可中断代理的表现，通过InterruptBench基准测试六种强大LLM，在单轮和多轮中断设置中分析其适应性和恢复效率。

Deep Learning-Accelerated Surrogate Optimization for High-Dimensional Well Control in Stress-Sensitive Reservoirs

深度学习加速的代理优化用于高维井控在应力敏感性储层中

Mahammad Valiyev, Jodel Cornelio, Behnam Jafarpour

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于深度学习的代理优化框架，用于高维井控优化，通过问题导向的采样策略和神经网络代理，提升高维模拟器问题的计算效率和可靠性。

Closed-form conditional diffusion models for data assimilation

用于数据同化的闭式条件扩散模型

Brianna Binder, Agnimitra Dasgupta, Assad Oberai

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Sandia National Laboratories（桑迪亚国家实验室） 纠错

AI总结 本文提出闭式条件扩散模型用于数据同化，通过分析可 tractable 的 score 函数结合核密度估计，实现高效状态同化，优于传统滤波方法。