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。

2025-12-02 至 2025-12-02 共收录 4 篇信号源：cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 软件智能体 4 篇

2512.01010 2025-12-02 cs.MA cs.AI cs.LG cs.SE physics.comp-ph physics.flu-dyn 80%

单元物理链：一种以基础原理为中心的科学代码合成方法

Vansh Sharma, Venkat Raman

机构 * University of Michigan（密歇根大学）

专题命中软件智能体：agent(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

AI总结本研究提出单元物理链框架，通过以基础原理为中心的多代理系统，有效解决科学代码生成中的可靠性问题，实现高精度和高效能的代码生成。

2512.00371 2025-12-02 cs.GT cs.AI cs.LG cs.MA 73%

评估大型语言模型在开源游戏中的表现

Swadesh Sistla, Max Kleiman-Weiner

机构 * University of Washington（华盛顿大学）

专题命中软件智能体：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结本文评估了LLMs在开源游戏中预测策略和分析合作策略形成的能力。

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

2512.01119 2025-12-02 cs.LG cs.AI 62%

通过惊喜识别提升世界模型鲁棒性

Geigh Zollicoffer, Tanush Chopra, Mingkuan Yan, Xiaoxu Ma, Kenneth Eaton, Mark Riedl

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

专题命中软件智能体：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结通过惊喜识别提升世界模型在噪声环境下的鲁棒性，增强自动驾驶模拟中智能体的稳定性与性能

2512.00135 2025-12-02 cs.IT math.IT 50%

基于信息几何的公平性方法与等概率约束

Amirreza Zamani, Ayfer Özgür, Mikael Skoglund

专题命中软件智能体：agent(abstract)

AI总结本文提出基于信息几何的公平机制设计方法，通过等概率约束和几何结构优化，实现低相关性的公平性保障。