AI Agent

An Autonomous Agent Framework for Feature-Label Extraction from Device Dialogues and Automatic Multi-Dimensional Device Hosting Planning Based on Large Language Models

基于大语言模型的自主代理框架：用于设备对话中特征-标签提取与自动多维设备托管规划

Huichao Men, Yizhen Hu, Yu Gao, Xiaofeng Mou, Yi Xu, Xinhua Xiao

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(title,abstract)；planning(title,abstract)

AI总结 本文提出AirAgent框架，利用大语言模型实现家庭空气系统的自主管理，通过双层协作架构提升空气质量和用户体验。

Efficient Multimodal Planning Agent for Visual Question-Answering

高效的多模态规划代理用于视觉问答

Zhuo Chen, Xinyu Geng, Xinyu Wang, Yong Jiang, Zhen Zhang, Pengjun Xie, Kewei Tu

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Alibaba Tongyi Lab（阿里云通义实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出了一种高效的多模态规划代理，通过动态分解mRAG流程，提升视觉问答任务的效率和性能。

Hierarchical Multi-Agent DRL Based Dynamic Cluster Reconfiguration for UAV Mobility Management

基于层次多智能体深度强化学习的动态集群重构用于无人机移动管理

Irshad A. Meer, Karl-Ludwig Besser, Mustafa Ozger, Dominic Schupke, H. Vincent Poor, Cicek Cavdar

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于层次多智能体深度强化学习的动态集群重构方法，用于提升无人机移动管理的效率与可扩展性。

Comments 15 pages, 7 figures

Journal ref IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, vol. 12, pp. 4957-4971, 2026

Agentic Fog: A Policy-driven Framework for Distributed Intelligence in Fog Computing

代理雾：一种基于策略的雾计算分布式智能框架

Saeed Akbar, Muhammad Waqas, Rahmat Ullah

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；autonomous agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于策略的雾计算框架，通过将雾节点建模为自主代理并利用势博弈理论，实现了动态环境下的高效资源管理和稳定系统收敛。

Comments 09 Pages

GenAgent: Scaling Text-to-Image Generation via Agentic Multimodal Reasoning

GenAgent：通过代理多模态推理扩展文本到图像生成

Kaixun Jiang, Yuzheng Wang, Junjie Zhou, Pandeng Li, Zhihang Liu, Chen-Wei Xie, Zhaoyu Chen, Yun Zheng, Wenqiang Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 GenAgent通过代理多模态推理提升文本到图像生成性能，采用两阶段训练策略实现自主多轮交互与任务自适应推理。

Enterprise Resource Planning Using Multi-type Transformers in Ferro-Titanium Industry

钢铁行业中的多类型变压器用于企业资源计划

Samira Yazdanpourmoghadam, Mahan Balal Pour, Vahid Partovi Nia

机构 * Department of Mathematics and Industrial Engineering（数学与工业工程系） ； Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工学院） ； Department of Mechanical, Industrial and Aerospace Engineering（机械、工业和航空航天工程系） ； Concordia University（Concordia大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出利用多类型变压器解决钢铁行业中的企业资源计划问题，展示其在作业车间调度和背包问题上的高效性能。

SokoBench: Evaluating Long-Horizon Planning and Reasoning in Large Language Models

SokoBench：评估大型语言模型的长周期规划与推理能力

Sebastiano Monti, Carlo Nicolini, Gianni Pellegrini, Jacopo Staiano, Bruno Lepri

机构 * Ipazia SpA（Ipazia公司） ； University of Trento（特伦托大学） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯瑟尔基金会） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SokoBench通过简化俄罗斯方块谜题评估大型语言模型的长周期规划与推理能力，揭示了其在复杂任务中的性能限制。

Online Risk-Averse Planning in POMDPs Using Iterated CVaR Value Function

在POMDPs中使用迭代CVaR价值函数进行在线风险厌恶规划

Yaacov Pariente, Vadim Indelman

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出在POMDPs中使用ICVaR价值函数进行在线风险厌恶规划，通过扩展三种算法以优化风险度量，实验显示其在降低尾部风险方面优于传统方法。

Fuzzy Categorical Planning: Autonomous Goal Satisfaction with Graded Semantic Constraints

模糊分类规划：具有分级语义约束的自主目标满足

Shuhui Qu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 FCP通过引入模糊度量和Lukasiewicz t-范数提升自然语言规划中模糊约束的处理能力，有效应对多步骤计划中的质量退化问题。

Teaching LLMs to Ask: Self-Querying Category-Theoretic Planning for Under-Specified Reasoning

教大语言模型提问：面向不充分推理的自查询范畴规划

Shuhui Qu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SQ-BCP通过自查询和桥梁假设解决不充分推理问题，显著降低资源违规率并保持高质量计划。

A Human-Centred AI System for Multi-Actor Planning and Collaboration in Family Learning

面向家庭学习多主体规划与协作的人机协同AI系统

Si Chen, Jingyi Xie, Yao Li, Ya-Fang Lin, He Zhang, Ge Wang, Gaojian Huang, Rui Yu, Ronald Anthony Metoyer, Ting Hua, Nitesh Chawla

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出ParPal系统，通过分解学习目标并分配任务给照顾者，提升家庭学习中的协作效率，揭示当前LLM在教育知识和现实约束处理上的局限性。

SegRap2025: A Benchmark of Gross Tumor Volume and Lymph Node Clinical Target Volume Segmentation for Radiotherapy Planning of Nasopharyngeal Carcinoma

SegRap2025：鼻咽癌放疗计划中GTV和淋巴结临床靶区体积分割的基准测试

Jia Fu, Litingyu Wang, He Li, Zihao Luo, Huamin Wang, Chenyuan Bian, Zijun Gao, Chunbin Gu, Xin Weng, Jianghao Wu, Yicheng Wu, Jin Ye, Linhao Li, Yiwen Ye, Yong Xia, Elias Tappeiner, Fei He, Abdul qayyum, Moona Mazher, Steven A Niederer, Junqiang Chen, Chuanyi Huang, Lisheng Wang, Zhaohu Xing, Hongqiu Wang, Lei Zhu, Shichuan Zhang, Shaoting Zhang, Wenjun Liao, Guotai Wang

机构 * School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学机械与电子工程学院） ； Department of Radiation Oncology, Sichuan Cancer Center, Radiation Oncology Key Laboratory of Sichuan Province, Sichuan Clinical Research Center for Cancer, Sichuan Cancer Hospital and Institute, University of Electronic Science and Technology of China（四川省肿瘤医院放射肿瘤科） ； Shanghai AI Lab, Shanghai, China（上海人工智能实验室） ； The Affiliated Hospital of Qingdao University, Qingdao, China（青岛大学附属医院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Faculty of Information Technology, Monash University, Melbourne, Australia（墨尔本大学信息科技学院） ； Department of Computing and Department of Brain Sciences, Imperial College London, United Kingdom（伦敦帝国理工学院计算机系和脑科学系） ； School of Computer Science and Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China（西北工业大学计算机科学与工程学院） ； UMIT Tirol - Private University for Health Sciences and Health Technology, Austria（蒂罗尔大学（私人健康科学与健康技术大学）） ； School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院） ； National Heart and Lung Institute, Imperial College London, London, United Kingdom（伦敦帝国理工学院国家心脏和肺研究所） ； Hawkes Institute, Department of Computer Science, University College London, London, United Kingdom（伦敦大学学院霍克斯研究所） ； Shanghai MediWorks Precision Instruments Co., Ltd., China（上海 MediWorks 精密仪器有限公司） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Department of Systems Hub, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), Guangzhou, China（香港科技大学（广州）系统中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 SegRap2025旨在通过多中心、多模态的基准测试提升鼻咽癌放疗计划中GTV和LN CTV分割的通用性和鲁棒性。

Just in time Informed Trees: Manipulability-Aware Asymptotically Optimized Motion Planning

及时知情树：面向可 manipulability 的渐进优化运动规划

Kuanqi Cai, Liding Zhang, Xinwen Su, Kejia Chen, Chaoqun Wang, Sami Haddadin, Alois Knoll, Arash Ajoudani, Luis Figueredo

机构 * Human-Robot Interfaces and Interaction(HRI2), Istituto Italiano Di Tecnologia (IIT)（人机交互（HRI2），意大利技术研究所（IIT）） ； Swiss Federal Technology Institute of Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院（EPFL）） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； School of Control Science and Engineering, Shandong University（控制科学与工程学院，山东大学） ； School of Computer Science, University of Nottingham, UK（计算机科学学院，诺丁汉大学（英国）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 JIT*算法通过两个核心模块提升运动规划效率，优化路径发现并减少奇异点风险，适用于高维机器人路径规划。

Agent-based Modeling meets the Capability Approach for Human Development: Simulating Homelessness Policy-making

基于代理建模的才能方法在人类发展中的应用：模拟无家可归者政策制定

Alba Aguilera, Nardine Osman, Georgina Curto

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出基于代理建模与才能方法结合的框架，用于模拟无家可归者政策制定，评估政策对人们能力扩展的影响。

Towards Intelligent Urban Park Development Monitoring: LLM Agents for Multi-Modal Information Fusion and Analysis

面向智能城市公园发展监测：LLM代理用于多模态信息融合与分析

Zixuan Xiao, Chunguang Hu, Jun Ma

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出基于LLM的多模态代理框架，用于提升城市公园发展监测中多模态数据的融合与分析能力，解决传统方法在高级分析和灵活适应性方面的不足。

Journal ref IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2025, Aug 3-8 2025

Scaling Medical Reasoning Verification via Tool-Integrated Reinforcement Learning

通过工具集成强化学习扩展医学推理验证

Hang Zhang, Ruheng Wang, Yuelyu Ji, Mingu Kwak, Xizhi Wu, Chenyu Li, Li Zhang, Wenqi Shi, Yifan Peng, Yanshan Wang

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； UT Southwestern Medical Center（西南医学中心） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出$\method$，通过工具集成强化学习实现医学推理验证的扩展，显著提升验证效果并降低采样预算需求。

AdaReasoner: Dynamic Tool Orchestration for Iterative Visual Reasoning

AdaReasoner: 多步骤视觉推理中的动态工具协调

Mingyang Song, Haoyu Sun, Jiawei Gu, Linjie Li, Luxin Xu, Ranjay Krishna, Yu Cheng

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：tool use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 AdaReasoner通过动态工具协调提升多模态模型的视觉推理能力，实现工具自适应和泛化，超越现有系统性能。

Comments 28 pages, 10 figures and 13 tables

DAUNet: A Lightweight UNet Variant with Deformable Convolutions and Parameter-Free Attention for Medical Image Segmentation

DAUNet: 一种轻量级UNet变体，结合可变形卷积和无参数注意力机制用于医学图像分割

Adnan Munir, Muhammad Shahid Jabbar, Shujaat Khan

机构 * Department of Electrical Engineering (ISY), Information Coding (ICG), Linköping University（电气工程系（ISY）、信息编码系（ICG）、利厄普大学） ； SDAIA-KFUPM Joint Research Center for Artificial Intelligence, King Fahd University of Petroleum & Minerals（SDAIA-KFUPM人工智能联合研究中心、国王法赫德石油大学） ； Department of Computer Engineering, College of Computing and Mathematics, King Fahd University of Petroleum & Minerals（计算机工程系、计算与数学学院、国王法赫德石油大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 DAUNet通过结合可变形卷积和无参数注意力机制，提升医学图像分割的精度与效率，适用于资源受限的临床环境。

Comments 13 pages, 7 figures

OmniEVA: Embodied Versatile Planner via Task-Adaptive 3D-Grounded and Embodiment-aware Reasoning

OmniEVA：通过任务自适应3D grounded和 embodiment-aware推理实现具身 versatile规划

Yuecheng Liu, Dafeng Chi, Shiguang Wu, Zhanguang Zhang, Yuzheng Zhuang, Bowen Yang, He Zhu, Lingfeng Zhang, Pengwei Xie, David Gamaliel Arcos Bravo, Yingxue Zhang, Jianye Hao, Xingyue Quan

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 OmniEVA通过任务自适应3D grounding和具身aware推理，解决具身系统中几何适应性和具身约束的限制，实现先进的具身推理和任务规划。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

REASON: Accelerating Probabilistic Logical Reasoning for Scalable Neuro-Symbolic Intelligence

REASON: 加速概率逻辑推理以实现可扩展的神经符号智能

Zishen Wan, Che-Kai Liu, Jiayi Qian, Hanchen Yang, Arijit Raychowdhury, Tushar Krishna

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 REASON通过统一图表示和自适应剪枝技术，实现概率逻辑推理的加速，提升神经符号AI的效率与可扩展性。

Comments 16 pages, 13 figures, 5 tables, 2026 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA)

Structure-constrained Language-informed Diffusion Model for Unpaired Low-dose Computed Tomography Angiography Reconstruction

结构约束的语言引导扩散模型用于无配对低剂量计算机断层扫描血管造影重建

Genyuan Zhang, Zihao Wang, Zhifan Gao, Lei Xu, Zhen Zhou, Haijun Yu, Jianjia Zhang, Xiujian Liu, Weiwei Zhang, Shaoyu Wang, Huazhu Fu, Fenglin Liu, Weiwen Wu

机构 * Key Lab of Optoelectronic Technology and Systems and Engineering Research Center of Industrial Computed Tomography Nondestructive Testing, Ministry of Education, Chongqing University（光电技术与系统国家重点实验室和工业计算机断层非破坏检测工程研究中心，教育部，重庆大学） ； School of Biomedical Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学生物医学工程学院） ； Department of Radiology, Beijing Anzhen Hospital, Capital Medical University（北京安贞医院放射科，首都医科大学） ； School of Information Engineering, Nanchang, Jiangxi（信息工程学院，南昌，江西） ； Institute of High Performance Computing (IHPC), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（高性能计算研究所（IHPC），科技研究局（A*STAR）） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出结构约束的语言引导扩散模型，通过整合结构协同和空间智能，提升低剂量CT血管造影重建的准确性与对比度。

Externally Validated Longitudinal GRU Model for Visit-Level 180-Day Mortality Risk in Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer

外部验证的纵向GRU模型用于转移性去势抵抗性前列腺癌的就诊级180天死亡风险

Javier Mencia-Ledo, Mohammad Noaeen, Zahra Shakeri

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于纵向数据的GRU模型，用于预测转移性去势抵抗性前列腺癌的180天死亡风险，并通过外部验证展示了其在临床中的应用价值。

Comments 7 pages, 4 figures

PaperAudit-Bench: Benchmarking Error Detection in Research Papers for Critical Automated Peer Review

PaperAudit-Bench: 用于关键自动化同行评审中研究论文错误检测的基准测试

Songjun Tu, Yiwen Ma, Jiahao Lin, Qichao Zhang, Xiangyuan Lan, Junfeng. Li, Nan Xu, Linjing Li, Dongbin Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Wenge Technology（文英科技） 纠错

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 PaperAudit-Bench通过整合结构化错误检测与证据意识的评审生成，提升自动化同行评审的批判性评估能力，并支持轻量级模型训练以实现高效错误检测。

Random forest-based out-of-distribution detection for robust lung cancer segmentation

基于随机森林的分布外检测用于鲁棒肺癌分割

Aneesh Rangnekar, Harini Veeraraghavan

机构 * MSKCC 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出RF-Deep方法，利用预训练变换器编码器的深度特征，通过随机森林检测分布外数据，提升肺癌分割的鲁棒性。

Comments Accepted at SPIE Medical Imaging 2026

Generalization in Reinforcement Learning for Radio Access Networks

无线接入网络强化学习中的泛化能力

Burak Demirel, Yu Wang, Cristian Tatino, Pablo Soldati

机构 * Ericsson AB（爱立信公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种面向无线接入网络的强化学习框架，通过动态状态重建、领域随机化和分布式训练提升泛化能力，在5G基准中实现显著性能提升。

CCDSReFormer: Traffic Flow Prediction with a Criss-Crossed Dual-Stream Enhanced Rectified Transformer Model

CCDSReFormer：基于交叉双流增强修正变换器模型的交通流预测

Zhiqi Shao, Michael G. H. Bell, Ze Wang, D. Glenn Geers, Xusheng Yao, Junbin Gao

机构 * Business Analytics Discipline, The University of Sydney（悉尼大学商业分析学科） ； Institute of Transport and Logistics, The University of Sydney（悉尼大学交通运输与物流研究所） ； College of Management and Economics, Tianjin University（天津大学管理学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 CCDSReFormer通过引入三个创新模块，有效提升交通流预测的准确性和效率，实现对空间和时间信息的融合处理。

Comments 18 pages

Journal ref Communications in Transportation Research 5 (2025): 100189

How Disciplinary Partnerships Shape Research Landscape in U.S. Library and Information Science Schools

学科伙伴关系如何塑造美国图书馆与信息科学院校的研究图景

Jiangen He, Wen Lou

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究通过实证分析揭示美国图书馆与信息科学院校中学科伙伴关系对研究图景的影响，发现以人为核心的技术（HCT）成为主要增长向量，挑战了领域碎片化的假设。

Optimization of Energy Consumption Forecasting in Puno using Parallel Computing and ARIMA Models: An Innovative Approach to Big Data Processing

利用并行计算与ARIMA模型优化秘鲁Puno地区能源消费预测：一种大数据处理的创新方法

Cliver W. Vilca-Tinta, Fred Torres-Cruz, Josefh J. Quispe-Morales

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究利用并行计算与ARIMA模型优化Puno地区能源消费预测，提升计算效率和数据处理能力，为实时预测分析和能源管理提供可靠解决方案。

Comments In preparation for Journal Submission

HINT: Hierarchical Interaction Modeling for Autoregressive Multi-Human Motion Generation

HINT: 用于自回归多人体运动生成的分层交互建模

Mengge Liu, Yan Di, Gu Wang, Yun Qu, Dekai Zhu, Yanyan Li, Xiangyang Ji

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 HINT通过分层交互建模提出了一种自回归框架，实现多人体运动生成，提升了交互建模的精度和长序列的连贯性。

Decentralized Stochastic Constrained Optimization via Prox-Linearization

通过近似线性化实现去中心化随机约束优化

Shivangi Dubey Sharma, Basil M. Idrees, Lavish Arora, Ketan Rajawat

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出两种去中心化算法，通过近似线性化解决随机约束优化问题，达到与集中优化相同的最优复杂度。

Comments 18 pages, 6 figures