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AI 大模型

AI Agent

智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

2025-11-24 至 2025-11-24 共收录 4 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. Agent评测 4 篇

2408.15511 2025-11-24 cs.RO cs.AI 83%

AeroVerse: UAV-Agent Benchmark Suite for Simulating, Pre-training, Finetuning, and Evaluating Aerospace Embodied World Models

AeroVerse:用于模拟、预训练、微调和评估航空航天具身世界模型的UAV-Agent基准套件

Fanglong Yao, Yuanchang Yue, Youzhi Liu, Xian Sun, Kun Fu

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences(中国科学院航空信息研究所) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学电子电气与通信工程学院) Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology(TCAT), Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences(中国科学院航空信息研究所目标认知与应用技术重点实验室)

专题命中 Agent评测 :agent(title,abstract);planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 AeroVerse是一个用于模拟、预训练、微调和评估航空航天具身世界模型的基准套件,包含多个数据集和评估指标,旨在推动航空航天具身智能的发展。

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2509.21651 2025-11-24 cs.AI 70%

Can AI Perceive Physical Danger and Intervene?

AI能否感知物理危险并干预?

Abhishek Jindal, Dmitry Kalashnikov, R. Alex Hofer, Oscar Chang, Divya Garikapati, Anirudha Majumdar, Pierre Sermanet, Vikas Sindhwani

机构 * Google DeepMind Robotics(谷歌深Mind机器人技术)

专题命中 Agent评测 :agent(abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种用于评估具身体验AI系统物理安全性的基准测试方法,通过生成逼真图像和视频来测试模型对安全风险的理解和干预能力,并开发了训练后范式以提升模型的安全推理能力。

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2511.16683 2025-11-24 cs.CL cs.AI 62%

How Well Do LLMs Understand Tunisian Arabic?

LLMs对突尼斯阿拉伯语的理解程度如何?

Mohamed Mahdi

专题命中 Agent评测 :AI agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本研究通过构建包含突尼斯阿拉伯语、标准阿拉伯语和英语的平行数据集,评估了多种LLMs在转写、翻译和情感分析任务上的表现,揭示了模型在理解突尼斯方言方面的差异与局限,强调了在AI系统中纳入低资源语言的重要性。

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2506.00133 2025-11-24 cs.NI cs.AI cs.LG 62%

A Reinforcement Learning-Based Telematic Routing Protocol for the Internet of Underwater Things

基于强化学习的水下物联网远程路由协议

Mohammadhossein Homaei, Mehran Tarif, Agustin Di Bartolo, Victor Gonzalez Morales, Mar Avila Vegas

机构 * University of Extremadura(埃斯特拉曼杜拉大学) University of Verona(威尼斯大学)

专题命中 Agent评测 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于强化学习的水下物联网远程路由协议RL-RPL-UA,通过动态目标函数优化网络性能,实验显示其在数据包交付率、能耗和网络寿命方面均优于传统方法。

Comments 8 Pages, 10 Figures, 2 Tables

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