University of Washington（华盛顿大学）

Discriminative Barrier Functions for Safe Adversarial Imitation Learning from Observation

用于从观察中进行安全对抗模仿学习的判别障碍函数

Anubhav Vishwakarma, Bhaumik Mehta, Caleb Hsu, Byron Boots, Karen Leung, Tyler Han

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 研究针对逆强化学习不安全及控制障碍函数设计难的问题，通过将奖励函数候选限制在CBF空间，实现安全在线控制与经验改进，能从无标签观察中恢复障碍函数，模拟实验显示其安全性能提升，并研究了不同IRL方法的权衡。

Comments 20 pages, 5 figures

Memory as a Controlled Process: Learned Adaptive Memory Management for LLM Agents

作为受控过程的记忆：为大语言模型智能体学习自适应内存管理

Eric Hanchen Jiang, Zhi Zhang, Yuchen Wu, Levina Li, Dong Liu, Xiao Liang, Rui Sun, Yubei Li, Edward Sun, Haozheng Luo, Zhaolu Kang, Aylin Caliskan, Kai-Wei Chang, Ying Nian Wu

机构 * University of California Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 研究LLM智能体内存管理问题，提出MemCon框架将内存操作建模为马尔可夫决策过程，通过在线策略自适应管理内存，该框架与后端无关，实验表明其在多基准测试中优于基线，提升任务成功率并减少令牌消耗。

Multi-Agent Collaborative Reasoning with Tool-Augmented Evidence for Urban Region Profiling

基于工具增强证据的多智能体协作推理用于城市区域剖析

Xixuan Hao, Yutian Jiang, Jiabo Liu, Yihang Yang, Guangyin Jin, Song Gao, Yuxuan Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Chang’an University（长安大学） ； University of Wisconsin - Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 研究针对城市区域剖析问题，提出UrbanAgent框架，通过多智能体协作推理解决跨模态不一致，将指标预测扩展为闭环过程，经实验验证其性能优于现有基线，在未见城市设置中有强泛化性。

Comments Accepted by KDD 2026

Factorized Spectral Representations for Reinforcement Learning

用于强化学习的因式分解谱表示

Junyi Wu, Dan Li

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 该研究聚焦强化学习，提出FaStR方法，通过对转移核的三模张量CP分解，用噪声对比目标拟合，产生单独编码器形成谱表示。其因式分解形式缩小假设类，在高维运动任务中效果好，状态编码器可跨执行器移位转移。