arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

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。

2026-02-09 至 2026-02-09 共收录 96 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. Agent评测 13 篇

2602.06053 2026-02-09 cs.CL 57%

PersonaPlex: Voice and Role Control for Full Duplex Conversational Speech Models

PersonaPlex:面向全双工对话语音模型的语音与角色控制

Rajarshi Roy, Jonathan Raiman, Sang-gil Lee, Teodor-Dumitru Ene, Robert Kirby, Sungwon Kim, Jaehyeon Kim, Bryan Catanzaro

专题命中 Agent评测 :agent(abstract);分类 cs.CL

AI总结 PersonaPlex通过融合角色条件和语音克隆技术,实现全双工对话语音模型的语音与角色控制,提升角色一致性、说话人相似性和对话自然度。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2602.06582 2026-02-09 cs.GT econ.TH 50%

The Impossibility of Strategyproof Rank Aggregation

策略证明排名聚合的不可能性

Manuel Eberl, Patrick Lederer

专题命中 Agent评测 :agent(abstract)

AI总结 本文证明了在至少四个选项的情况下,不存在同时满足一致性和策略证明性的排名聚合方法。

Comments Published as full paper at AAMAS 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2602.06366 2026-02-09 cs.RO 50%

Towards Adaptive Environment Generation for Training Embodied Agents

面向训练具身智能体的自适应环境生成

Teresa Yeo, Dulaj Weerakoon, Dulanga Weerakoon, Archan Misra

专题命中 Agent评测 :agent(abstract)

AI总结 本文提出一种闭环环境生成方法,通过反馈驱动调整环境难度,提升具身智能体的训练效率和泛化能力。

Comments Accepted to AAAI-26 Bridge Program B10: Making Embodied AI Reliable with Testing and Formal Verification

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2601.02885 2026-02-09 eess.SY cs.SY q-bio.NC 50%

A Mathematical Formalization of Self-Determining Agency

自我决定代理的数学形式化

Yoshiyuki Ohmura, Earnest Kota Carr, Yasuo Kuniyoshi

专题命中 Agent评测 :agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种数学形式化方法,用于描述自我决定代理的因果机制,通过衍生因果性理论揭示代理行为与物理基础层之间的动态关系。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2602.06243 2026-02-09 cs.RO cs.HC 50%

A Dialogue-Based Human-Robot Interaction Protocol for Wheelchair and Robotic Arm Integrated Control

基于对话的人机交互协议:轮椅与机械臂集成控制

Guangping Liu, Nicholas Hawkins, Billy Madden, Tipu Sultan, Madi Babaiasl

专题命中 Agent评测 :agent(abstract)

AI总结 本文提出一种基于对话的人机交互协议,通过轮椅和机械臂的集成控制提升脊髓损伤和上肢障碍患者的生活质量。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏

2. 其他Agent 1 篇

2602.06948 2026-02-09 cs.AI cs.LG 84%

Agentic Uncertainty Reveals Agentic Overconfidence

代理不确定性揭示代理过度自信

Jean Kaddour, Srijan Patel, Gbètondji Dovonon, Leo Richter, Pasquale Minervini, Matt J. Kusner

机构 * University College London(伦敦大学学院) University of Edinburgh(爱丁堡大学) Mila - Québec AI Institute(魁北克AI研究所)

专题命中 其他Agent :agentic(title,abstract);AI agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究发现AI代理在任务执行前后对自身成功率的预测存在过度自信,且执行前的低信息评估比执行后的回顾更有效,对抗性提示能提高预测准确性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏