AI Agent

iSHIFT: Lightweight Slow-Fast GUI Agent with Adaptive Perception

iSHIFT: 轻量级慢-快 GUI 代理与自适应感知

Sarthak Mehrotra, Sairam V C Rebbapragada, Mani Hemanth Reddy Bonthu, Vineeth N Balasubramanian

机构 * Indian Institute of Technology, Bombay（印度理工学院，孟买） ； Indian Institute of Technology, Hyderabad（印度理工学院，海得拉巴） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)

AI总结 iSHIFT是一种轻量级GUI代理，通过慢-快混合推理和灵活标记实现高效与精确的视觉交互。

MAI-UI Technical Report: Real-World Centric Foundation GUI Agents

MAI-UI 技术报告：以现实为中心的基础 GUI 代理

Hanzhang Zhou, Xu Zhang, Panrong Tong, Jianan Zhang, Liangyu Chen, Quyu Kong, Chenglin Cai, Chen Liu, Yue Wang, Jingren Zhou, Steven Hoi

机构 * Tongyi Lab（通义实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 MAI-UI 提出了一种基于现实的 GUI 代理框架，通过自演化数据管道、设备-云协作系统和在线 RL 框架，实现了 GUI 地基和移动导航的突破性进展。

Efficient Collaborative Navigation through Perception Fusion for Multi-Robots in Unknown Environments

通过感知融合实现多机器人在未知环境中的高效协作导航

Qingquan Lin, Weining Lu, Litong Meng, Chenxi Li, Bin Liang

机构 * Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于感知融合的多机器人协作导航方法，通过图注意力架构和信息增益权重提升规划效率，实验证明在未知环境中显著提高导航效率和路径优化能力。

Collaborative Goal Tracking of Multiple Mobile Robots Based on Geometric Graph Neural Network

基于几何图神经网络的多移动机器人协作目标跟踪

Weining Lu, Qingquan Lin, Litong Meng, Chenxi Li, Bin Liang

机构 * Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学） ； Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于几何图神经网络的多机器人协作路径规划方法，通过融合邻居信息提升路径效率与实时规划性能。