Time-Series Foundation Models for ISP Traffic Forecasting
用于ISP流量预测的时间序列基础模型
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出基于时间序列基础模型的ISP流量预测方法，展示其在多种场景下的高准确性和低延迟表现。
Comments Accepted by the IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium (NOMS) 2026
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。
1. 规划决策 33 篇
Comprehensive and Spatially Detailed Passenger Vehicle and Truck Traffic Volume Data for the United States Estimated by Machine Learning
基于机器学习的美国全面且空间细致的客车和卡车交通量数据估计
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文利用随机森林回归法，基于机器学习估计美国大部分道路的中重型车辆交通量，生成高分辨率空间数据，用于交通污染研究和政策分析。
Comments 18 pages including references, 5 figures
Journal ref Antonczak, B., Fay, M., Chawla, A., & Rowangould, G. (2026). Comprehensive and spatially detailed passenger vehicle and truck traffic volume data for the United States estimated by machine learning. Data in Brief, 64, 112451
A ROS2 Benchmarking Framework for Hierarchical Control Strategies in Mobile Robots for Mediterranean Greenhouses
面向地中海温室中移动机器人分层控制策略的ROS2基准评估框架
机构 * Department of Informatics, CIESOL, ceiA3, Universidad de Almería（信息学院、CIESOL、ceiA3、阿尔梅里亚大学） ； Department of Computer Science and Automation, National University of Distance Education (UNED)（计算机科学与自动化系、远程教育国家大学（UNED）） ； Department of Engineering, CIESOL, ceiA3, Universidad de Almería（工程学院、CIESOL、ceiA3、阿尔梅里亚大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出了一种面向地中海温室移动机器人分层控制策略的ROS2基准评估框架，通过三维环境模型、物理模拟器和分层控制架构，实现模块化评估和真实场景下的控制策略比较。
Comments 53 pages
The underwater Brachistochrone
水下最速降曲线
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文研究了水下最速降问题，考虑了浮力、粘性阻力和附加质量的影响，发现经典摆线在特定条件下不再最优，并提出了一种新的三点轨迹规划方法。
Augmenting Human Balance with Generic Supernumerary Robotic Limbs
增强人类平衡的通用冗余机器人肢体
机构 * Bioengineering Department, Imperial College of Science, Technology and Medicine（生物工程系，帝国理工学院科学、技术与医学学院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出了一种通用框架，通过冗余机器人肢体增强人类平衡，通过三级分层架构实现安全有效的平衡控制。
2. 多智能体 11 篇
Beyond Context Sharing: A Unified Agent Communication Protocol (ACP) for Secure, Federated, and Autonomous Agent-to-Agent (A2A) Orchestration
超越上下文共享：一种统一的智能体通信协议（ACP）用于安全、联邦化和自主的智能体到智能体（A2A）编排
机构 * Naveen Krishnan
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；tool use(abstract)
AI总结 本文提出了一种统一的智能体通信协议（ACP），旨在通过安全、联邦化和自主的智能体到智能体编排，解决跨平台、去中心化和安全交互的挑战，提升智能体协作效率和安全性。
Lifelong Scalable Multi-Agent Realistic Testbed and A Comprehensive Study on Design Choices in Lifelong AGV Fleet Management Systems
持续可扩展的多智能体真实测试床及对持续AGV车队管理系统设计选择的全面研究
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出LSMART，一个开源模拟器，用于评估持续AGV车队管理系统的设计选择，并通过实验结果提供设计指导。
Your AI Bosses Are Still Prejudiced: The Emergence of Stereotypes in LLM-Based Multi-Agent Systems
你的AI老板仍然有偏见：基于LLM的多智能体系统中刻板印象的出现
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究发现基于LLM的多智能体系统中会自发产生刻板印象，且这种现象在互动轮次和决策权力增加时更加显著。
Multi-Agent Comedy Club: Investigating Community Discussion Effects on LLM Humor Generation
多智能体喜剧俱乐部：探究社区讨论对LLM幽默生成的影响
机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； University of Toronto（多伦多大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 本研究通过多智能体实验探讨社区讨论对LLM生成幽默的影响，发现讨论条件在Craft/Clarity和社会反应指标上显著优于基线条件。
Comments 18 pages, 5 figures
GlobeDiff: State Diffusion Process for Partial Observability in Multi-Agent Systems
GlobeDiff：多智能体系统中部分可观测性的状态扩散过程
机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（认知与决策智能复杂系统重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Moonshot AI ； Nankai University（南开大学） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 GlobeDiff通过多模态扩散过程解决多智能体系统中部分可观测性问题，实现高保真度的全局状态推断。
Journal ref ICLR-2026
Structural Divergence Between AI-Agent and Human Social Networks in Moltbook
Moltbook中人工智能代理与人类社交网络的结构差异
机构 * Duke University School of Medicine（杜克大学医学学院）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究揭示了Moltbook中人工智能代理与人类社交网络在结构上的差异，显示AI代理社会能再现人类网络的全球结构规律，但内部组织原则不同。
Stop saying LLM: Large Discourse Models (LDM) and Artificial Discursive Agent (ADA)?
不要再说大语言模型：大型话语模型（LDM）和人工话语代理（ADA）？
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出用大型话语模型和人工话语代理替代传统的大语言模型，通过认识论转变探讨话语代理在社会中的治理与共治作用。
Comments in French language
Fairness over Equality: Correcting Social Incentives in Asymmetric Sequential Social Dilemmas
公平与平等：在不对称序列社会困境中纠正社会激励
机构 * Izmir University of Economics \& University of Edinburgh（伊兹密大学经济学院及爱丁堡大学） ； Middle East Technical University \& Utrecht University（中东部技术大学及乌得勒支大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； DeepFlow
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出改进方法，通过重新定义公平性、引入基于代理的加权机制和本地化反馈，以解决不对称序列社会困境中的合作问题。
Distributed Multi-Step Model Predictive Control for Consensus
分布式多步模型预测控制用于共识
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文提出了一种分布式多步MPC方法，通过确保严格内部性条件实现多智能体系统的渐近一致性。
Agents of Discovery
发现的代理
机构 * Physics Division, Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室物理部） ； Institut für Experimentalphysik, Universität Hamburg（汉堡大学实验物理研究所） ； Institute for Theoretical Particle Physics and Cosmology, RWTH Aachen University（亚琛工业大学理论粒子物理与宇宙学研究所） ； Data Science Group, Universität Hamburg（汉堡大学数据科学组）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 利用大型语言模型创建代理团队，通过代码生成和迭代优化实现数据分析问题的自动化解决。
Distributed Online Convex Optimization with Nonseparable Costs and Constraints
分布式在线凸优化与非分离成本和约束
机构 * Department of Systems Engineering, City University of Hong Kong（系统工程系，香港城市大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, New York University（电气计算机工程系，纽约大学） ； Department of Civil and Urban Engineering, New York University（土木与城市工程系，纽约大学） ； Department of Civil Engineering Technology and Environmental Management Safety, Rochester Institute of Technology（土木工程科技与环境管理安全系，罗切斯特理工学院）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种分布式在线对偶信念共识算法，解决了非分离全局成本和约束下的分布式在线凸优化问题，实现了 sublinear 悔恨和累积约束违规界。
3. 工作流自动化 11 篇
The Next Paradigm Is User-Centric Agent, Not Platform-Centric Service
下一个范式是用户导向的智能体，而非平台导向的服务
专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)
AI总结 本文主张数字服务应从平台导向转向用户导向的智能体，通过提升隐私保护和用户控制来实现真正的用户利益。
ScholarGym: Benchmarking Large Language Model Capabilities in the Information-Gathering Stage of Deep Research
ScholarGym：在深度研究的信息收集阶段评估大语言模型能力
机构 * Fudan University（复旦大学）
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 ScholarGym通过分解深度研究信息收集阶段，评估大语言模型在查询规划、工具调用和相关性评估中的能力差异，揭示开源与专有模型性能差距的关键因素。
Orchestration-Free Customer Service Automation: A Privacy-Preserving and Flowchart-Guided Framework
无编排客户服务自动化：一种隐私保护且流程图引导的框架
机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 本文提出一种无编排的客户服务自动化框架，利用面向任务的流程图实现端到端自动化，通过本地部署和去中心化蒸馏提升隐私保护与泛化能力。
Comments Accepted by TheWebConf 2026
Safe Reinforcement Learning via Recovery-based Shielding with Gaussian Process Dynamics Models
通过基于恢复的防护机制实现安全强化学习
机构 * Imperial College London, Department of Computing（伦敦帝国学院计算机系）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出一种基于高斯过程的恢复防护机制，用于在未知非线性系统中实现安全强化学习，通过动态恢复和内部模型采样实现安全与高效的学习。
Comments Accepted at AAMAS 2026
MeshMimic: Geometry-Aware Humanoid Motion Learning through 3D Scene Reconstruction
MeshMimic: 通过3D场景重建实现几何感知的人形运动学习
机构 * X-Humanoid ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Australian National University（澳大利亚国立大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 MeshMimic通过3D场景重建实现人形机器人学习与地形耦合的运动交互，利用消费级传感器低成本训练复杂物理交互。
Comments 17 pages, 6 figures
Bayesian Optimization for Design Parameters of 3D Image Data Analysis
基于贝叶斯优化的3D图像数据分析设计参数优化
机构 * Institute for Automation and Applied Informatics, Karlsruhe Institute of Technology（自动化与应用信息学院，卡尔斯鲁厄技术大学） ； CeMOS Research and Transfer Center, Technische Hochschule Mannheim（CeMOS研究与转移中心，技术大学曼海姆） ； Institute of Biological and Chemical Systems, Karlsruhe Institute of Technology（生物与化学系统研究所，卡尔斯鲁厄技术大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于贝叶斯优化的3D图像数据分析优化流水线，通过两个阶段自动选择分割模型和分类器设计，提升大规模生物医学成像的分析效率。
Comments 10 pages, 7 figures
Perspectives - Interactive Document Clustering in the Discourse Analysis Tool Suite
视角—— discourse 分析工具套件中的交互式文档聚类
机构 * Language Technology Group, Department of Informatics, University of Hamburg（语言技术组，信息学院，汉堡大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 Perspectives 是一个交互式文档聚类工具，通过人机协同精炼和用户意图对齐，帮助 DH 研究人员探索和组织大规模无结构文档集合。
Novel distance-based masking and adaptive alpha-shape methods for CNN-ready reconstruction of arbitrary 2D CFD flow domains
新颖的距离基掩码和自适应α-形状方法用于CNN-ready的任意2D CFD流域重建
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文提出两种新颖方法用于CFD流域重建，通过距离基掩码和自适应α-形状提升CNN输入质量，实现高精度、稳定性和低计算成本。
Comments 47 Pages, 19 Figures, 7 Tables
Drone delivery packing problem on a neutral-atom quantum computer
中性原子量子计算机上的无人机配送装箱问题
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 利用中性原子量子计算机与经典算法结合，解决无人机配送装箱问题，通过图划分优化配送调度并满足电池约束。
What makes an Expert? Comparing Problem-solving Practices in Data Science Notebooks
什么是专家？比较数据科学笔记本中的问题解决实践
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本研究通过分析数据科学笔记本中的问题解决过程，揭示专家与新手在工作流程和动作模式上的差异，为教育者提供改进课程设计的实证依据。
Embedding Economic Input-Output Models in Systems of Systems: An MBSE and Hetero-functional Graph Theory Approach
将经济投入产出模型嵌入系统-of-系统：一种基于MBSE和异功能图论的方法
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文提出了一种将MBSE和HFGT应用于经济系统的方法，通过整合EIO模型，实现对复杂系统动态的建模与分析，以应对可持续性挑战。
Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2505.21793
4. 软件智能体 2 篇
Toward Agentic Software Engineering Beyond Code: Framing Vision, Values, and Vocabulary
迈向超越代码的代理软件工程：构架视野、价值观和词汇
机构 * Monash University（墨尔本大学）
专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文提出代理软件工程应超越代码，构建全过程愿景，基于SE基础和新兴框架，提出价值观和原则，并指导词汇设计，推动SE范式转变。
Comments 5 pages
Journal ref Rashina Hoda, Toward agentic software engineering beyond code: Framing vision, values, and vocabulary. In 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering: Companion Proceedings (ICSE-Companion), 2026
Is Vibe Coding Safe? Benchmarking Vulnerability of Agent-Generated Code in Real-World Tasks
Vibe 编程是否安全？在现实任务中对代理生成代码的漏洞基准测试
机构 * Carnegie Mellon University Language Technologies Institute（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； HydroX AI
专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.SE
AI总结 本文通过基准测试发现，Vibe 编程在现实任务中生成的代码安全性不足，尽管功能正确但存在安全漏洞，警示其在安全敏感领域应用的风险。
5. GUI与网页智能体 4 篇
One Agent to Guide Them All: Empowering MLLMs for Vision-and-Language Navigation via Explicit World Representation
一个引导所有代理：通过显式世界表示增强多模态大语言模型用于视觉-语言导航
机构 * Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（澳大利亚机器学习研究所，阿德莱德大学） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科技研究局（A*STAR））
专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)
AI总结 通过显式世界表示增强多模态大语言模型，实现视觉-语言导航的解耦框架，提升导航性能与现实应用能力。
