University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

Toward Efficient Agents: Memory, Tool learning, and Planning

迈向高效智能体：记忆、工具学习与规划

Xiaofang Yang, Lijun Li, Heng Zhou, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Yuchen Fan, Qianshan Wei, Rui Ye, Li Kang, Yiran Qin, Daizong Liu, Qi Li, Ning Ding, Siheng Chen, Jing Shao

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 研究将大语言模型扩展到智能体系统中的效率问题，从记忆、工具学习和规划三个核心组件考虑成本，回顾多种方法并详细讨论，以两种方式刻画效率，还探讨关键挑战与未来方向。

Comments 63 pages, 244 references

VKnowU: Evaluating Visual Knowledge Understanding in Multimodal LLMs

VKnowU：评估多模态语言模型中的视觉知识理解

Tianxiang Jiang, Sheng Xia, Yicheng Xu, Linquan Wu, Xiangyu Zeng, Limin Wang, Yu Qiao, Yi Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 研究多模态大语言模型视觉知识理解能力，提出VKnowU基准测试。评估28个模型，发现与人类表现有差距。引入新数据集和VideoKnow+基线模型，采用结构化范式和强化学习，提升模型表现。

Comments Accepted by ECCV 2026. https://github.com/OpenGVLab/VKnowU

Structure-Guided Self-Supervised Matching for One-Shot Medical Landmark Detection

用于一次性医学地标检测的结构引导自监督匹配

Qingsong Yao, Zhen Huang, Ao Wang, Rongsheng Wang, Hanxue Zhang, Jiangji Wang, S. Kevin Zhou

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Biomedical Engineering（生物医学工程学院） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Department of Orthopedics（骨科系） ； Affiliated Hospital of Guizhou Medical University（贵州医科大学附属医院） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 研究仅单张标注模板图像的一次性医学地标检测，提出SGB-Match框架，通过自监督从无标注图像对学习对应关系，经结构引导偏差改进对比目标，采用全局到局部设计，实验证明其性能优异。