An emergence-oriented approach to circular formation
面向涌现的圆形编队方法
专题命中 Agent评测 :agent(abstract)
AI总结 本文提出了一种面向涌现的圆形编队方法,通过局部测量自发形成圆形编队,利用不变集理论分析稳定性,适用于小规模 agent 组。
AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
面向涌现的圆形编队方法
专题命中 Agent评测 :agent(abstract)
AI总结 本文提出了一种面向涌现的圆形编队方法,通过局部测量自发形成圆形编队,利用不变集理论分析稳定性,适用于小规模 agent 组。
鲁棒稳定匹配:应对偏好变化
专题命中 Agent评测 :agent(abstract)
AI总结 本文研究了在偏好变化下鲁棒的稳定匹配,分析了不同扰动模型下的结构和计算特性,提出了高效算法并界定了可计算与不可计算的边界。
Comments 54 pages, 11 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2304.02590, arXiv:1804.05537
自适应模型驱动强化学习用于NSLS-II存储环轨道反馈控制
专题命中 Agent评测 :agent(abstract)
AI总结 本文提出基于模型驱动强化学习的自适应框架,用于NSLS-II存储环轨道反馈控制,通过轨迹优化和在线模型优化实现束流稳定与对准误差最小化。
Comments Accepted by the 20th International Conference on Accelerator and Large Experimental Physics Control Systems (ICALEPCS 2025)
基于单纯复形的政体结构稳定性分析:在调解、分裂和壳性下的稳定性
专题命中 Agent评测 :agent(abstract)
AI总结 本文通过单纯复形分析政体结构稳定性,探讨调解、分裂和壳性对稳定性的影响,并以h向量和图独立复形为例展示稳定性分析方法。
Comments 23 pages, 5 figures, several new insights and improved results
通过校准特征学习上下文自适应奖励
机构 * Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院)
专题命中 Agent评测 :agent(abstract)
AI总结 本文提出通过校准特征显式建模上下文相关的特征显著性,以提高奖励学习的样本效率和适应性。
Comments Proceedings of the 21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI '26), March 16 - 19, 2026, Edinburgh, Scotland, UK
贪婪即足够:代理大语言模型中的稀疏动作发现
机构 * Angshul Majumdar(独立研究者)
专题命中 其他Agent :agentic(title,abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种基于贪心算法的稀疏动作发现方法,通过结构稀疏性假设在代理大语言模型中有效识别关键动作,为动作修剪提供理论支持。