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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。

2026-01-14 至 2026-01-14 共收录 96 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. Agent评测 22 篇

2506.05157 2026-01-14 math.OC 50%

An emergence-oriented approach to circular formation

面向涌现的圆形编队方法

Zhaozhan Yao, Yuhua Yao, Xiaoming Hu

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。

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2601.07959 2026-01-14 cs.GT 50%

Robust Stable Matchings: Dealing with Changes in Preferences

鲁棒稳定匹配:应对偏好变化

Rohith Reddy Gangam, Tung Mai, Nitya Raju, Vijay V. Vazirani

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

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2601.03486 2026-01-14 eess.SY cs.SY 50%

Adaptive Model-Based Reinforcement Learning for Orbit Feedback Control in NSLS-II Storage Ring

自适应模型驱动强化学习用于NSLS-II存储环轨道反馈控制

Zeyu Dong, Yuke Tian, Yu Sun

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)

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2509.04249 2026-01-14 physics.soc-ph 50%

Stability of political structures modeled by simplicial complexes under mediation, splitting, and shellability

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

Duško Jojić, Franjo Šarčević

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

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2506.15012 2026-01-14 cs.RO 50%

Learning Contextually-Adaptive Rewards via Calibrated Features

通过校准特征学习上下文自适应奖励

Alexandra Forsey-Smerek, Julie Shah, Andreea Bobu

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

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2. 其他Agent 1 篇

2601.08280 2026-01-14 cs.AI 79%

Greedy Is Enough: Sparse Action Discovery in Agentic LLMs

贪婪即足够:代理大语言模型中的稀疏动作发现

Angshul Majumdar

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。

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