AI Agent

City-Conditioned Memory for Multi-City Traffic and Mobility Forecasting

多城市交通与移动预测的城 condition 记忆

Wenzhang Du

机构 * Department of Computer Engineering, Mahanakorn University of Technology, International College (MUTIC)（计算机工程系，马汉纳克罗恩科技大学国际学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 CityCond是一种轻量级城市条件记忆层，通过城市ID编码和共享内存银行提升多城市交通预测的准确性和适应性。

Provable Memory Efficient Self-Play Algorithm for Model-free Reinforcement Learning

可证明的内存高效自博弈算法用于无模型强化学习

Na Li, Yuchen Jiao, Hangguan Shan, Shefeng Yan

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering（信息科学与电子工程学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； School of Information and Electronics（信息与电子学院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Institute of Acoustics（声学研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种内存高效的自博弈算法，用于解决多智能体强化学习中的内存效率、样本复杂度和预热成本问题。

Comments ICLR 2024. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2110.04645 by other authors

Exact Decentralized Optimization via Explicit $\ell_1$ Consensus Penalties

通过显式ℓ₁一致性惩罚实现精确去中心化优化

Hong Wang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)

AI总结 DP²G通过显式ℓ₁惩罚实现精确去中心化优化，兼具快速收敛与高效通信，适用于复合目标。

DeepPersona: A Generative Engine for Scaling Deep Synthetic Personas

DeepPersona: 一个用于扩展深度合成人设的生成引擎

Zhen Wang, Yufan Zhou, Zhongyan Luo, Lyumanshan Ye, Adam Wood, Man Yao, Saab Mansour, Luoshang Pan

机构 * UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； KU Leuven（鲁汶大学） ； SJTU（上海交通大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Denison University（德尼森大学） ； Amazon（亚马逊） ； Meta 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 DeepPersona通过双阶段分类学引导方法生成深度合成人设，提升LLM个性化和人类模拟的准确性与多样性。

Comments add an author[Update], 12 pages, 5 figures, accepted at LAW 2025 Workshop (NeurIPS 2025) Project page: https://deeppersona-ai.github.io/

Journal ref LAW 2025 Workshop, NeurIPS 2025

Endogenous Network Structures with Precision and Dimension Choices

内生网络结构与精度和维度选择

Nikhil Kumar

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了内生决定网络结构的社会学习模型，探讨了信号精度和维度选择对网络结构的影响及优化策略。