AI Agent

Earth Observation Satellite Scheduling with Graph Neural Networks and Monte Carlo Tree Search

地球观测卫星调度与图神经网络及蒙特卡洛树搜索

Antoine Jacquet, Guillaume Infantes, Emmanuel Benazera, Vincent Baudoui, Jonathan Guerra, Stéphanie Roussel

专题命中 工具调用 ：planning(abstract,comments)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出利用图神经网络和深度强化学习结合蒙特卡洛树搜索，解决地球观测卫星调度问题，以提高调度效率和效益。

Comments Accepted at International Workshop on Planning & Scheduling for Space (IWPSS 2025)

Augur: Modeling Covariate Causal Associations in Time Series via Large Language Models

Augur：通过大型语言模型建模时间序列中的协变量因果关联

Zhiqing Cui, Binwu Wang, Qingxiang Liu, Yeqiang Wang, Zhengyang Zhou, Yuxuan Liang, Yang Wang

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 Augur通过大型语言模型建模时间序列中的协变量因果关联，提升预测准确性并实现透明的因果推理。

Comments 24 pages, 9 figures

Empowering Time Series Forecasting with LLM-Agents

用LLM代理增强时间序列预测

Chin-Chia Michael Yeh, Vivian Lai, Uday Singh Saini, Xiran Fan, Yujie Fan, Junpeng Wang, Xin Dai, Yan Zheng

机构 * Visa Research（Visa研究） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 DCATS通过提升数据质量而非模型架构，为时间序列预测的AutoML提供了新的方法，实现了平均6%的误差减少。

Securing the Model Context Protocol (MCP): Risks, Controls, and Governance

保障模型上下文协议（MCP）：风险、控制与治理

Herman Errico, Jiquan Ngiam, Shanita Sojan

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究MCP协议的安全风险，提出基于用户认证、溯源追踪、容器沙箱和集中治理的控制措施，旨在防范未经审查的代码和数据外泄，确保系统安全与合规。

Thinking in 360°: Humanoid Visual Search in the Wild

全方位思考：野外人形视觉搜索

Heyang Yu, Yinan Han, Xiangyu Zhang, Baiqiao Yin, Bowen Chang, Xiangyu Han, Xinhao Liu, Jing Zhang, Marco Pavone, Chen Feng, Saining Xie, Yiming Li

机构 * NYU（纽约大学） ； NVIDIA（英伟达） ； TU Darmstadt（图鲁姆大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出人形视觉搜索方法，通过人形代理在360°全景图像中搜索物体和路径，实验表明现有模型在复杂场景中表现不佳，但通过后训练技术显著提升了性能。

Comments Website: https://humanoid-vstar.github.io/ ; Code: https://github.com/humanoid-vstar/hstar