AI Agent

EventMemAgent: Hierarchical Event-Centric Memory for Online Video Understanding with Adaptive Tool Use

EventMemAgent: 基于分层事件中心记忆的在线视频理解与自适应工具使用

Siwei Wen, Zhangcheng Wang, Xingjian Zhang, Lei Huang, Wenjun Wu

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心，人工智能学院，北京航空航天大学） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（杭州国际创新研究院，北京航空航天大学） ； Paradigm Inc.（4Paradigm公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：tool use(title)；agent(abstract)；tool-use(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 EventMemAgent通过分层事件中心记忆和自适应工具使用，解决在线视频理解中长程推理与细粒度细节的平衡问题。

When Remembering and Planning are Worth it: Navigating under Change

记忆与规划的价值：在变化中导航

Omid Madani, J. Brian Burns, Reza Eghbali, Thomas L. Dean

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了在变动环境中，利用记忆和概率学习提升空间导航效率的方法。

Prover Agent: An Agent-Based Framework for Formal Mathematical Proofs

Prover Agent：一个基于代理的正式数学证明框架

Kaito Baba, Chaoran Liu, Shuhei Kurita, Akiyoshi Sannai

机构 * The University of Tokyo, Tokyo, Japan（东京大学） ； National Institute of Informatics, Tokyo, Japan（日本信息处理学会） ； Research and Development Center for Large Language Models, National Institute of Informatics, Tokyo, Japan（大型语言模型研究开发中心） ； Kyoto University, Kyoto, Japan（京都大学） ； Shiga University, Shiga, Japan（滋贺大学） ； RIKEN Center for Advanced General Intelligence for Science Program, Kobe, Japan（理化学研究所高级一般智能科学项目中心） ； National Institute of Science Technology Policy (NISTEP), Tokyo, Japan（科学与技术政策国立研究所） 纠错

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

AI总结 Prover Agent结合大语言模型与Lean，通过生成辅助引理提升形式证明效率，在MiniF2F和PutnamBench上取得新突破。

Comments 49 pages, 4 figures

VLM-DEWM: Dynamic External World Model for Verifiable and Resilient Vision-Language Planning in Manufacturing

VLM-DEWM：动态外部世界模型用于制造中的可验证和抗毁视觉语言规划

Guoqin Tang, Qingxuan Jia, Gang Chen, Tong Li, Zeyuan Huang, Zihang Lv, Ning Ji

机构 * School of Intelligent Engineering and Automation（智能工程与自动化学院） 纠错

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

AI总结 VLM-DEWM通过动态外部世界模型提升制造中视觉语言规划的可验证性和抗毁性，显著提高状态跟踪精度和恢复成功率。

On the Out-of-Distribution Generalization of Reasoning in Multimodal LLMs for Simple Visual Planning Tasks

在简单视觉规划任务中多模态大语言模型推理的分布外泛化

Yannic Neuhaus, Nicolas Flammarion, Matthias Hein, Francesco Croce

机构 * Tübingen AI Center -- University of Tübingen（图宾根人工智能中心 -- 图宾根大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院） ； ELLIS Institute Finland -- Aalto University（芬兰ELLIS研究所 -- 阿尔托大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态大语言模型在简单视觉规划任务中推理能力的分布外泛化，发现结合多种文本格式的推理方法效果最佳，纯文本模型表现优于图像输入模型。

Structure-Aware Piano Accompaniment via Style Planning and Dataset-Aligned Pattern Retrieval

通过风格规划和数据集对齐的模式检索实现结构感知的钢琴伴奏

Wanyu Zang, Yang Yu, Meng Yu

机构 * Lewis University（利维斯大学） ； Nexus Art Foundation（nexus艺术基金会） ； Governors State University（governors州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结构感知的钢琴伴奏生成方法，通过风格规划和数据集对齐的模式检索实现多样化的伴奏生成。

Comments 12 pages

Intellicise Wireless Networks Meet Agentic AI: A Security and Privacy Perspective

智简无线网络遇见代理AI：安全与隐私视角

Rui Meng, Zhidi Zhang, Song Gao, Yaheng Wang, Xiaodong Xu, Yijing Lin, Yiming Liu, Chenyuan Feng, Lexi Xu, Yi Ma, Ping Zhang, Rahim Tafazolli

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 本文从安全与隐私角度探讨代理AI在智简无线网络中的应用，分析其优势并提出结构化分类方法，通过案例研究展示其在对抗智能窃听攻击中的有效性，并指出未来研究方向。

Comments 9 pages, 4 figures

Operating room planning with pooling downstream beds among specialties: A stochastic programming approach

在不同专科间下游床位合并的手术室规划：一种随机规划方法

Arian Andam, Hossein Hashemi Doulabi

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种随机规划方法，用于在不同专科间合并下游床位以优化手术室规划，通过减少成本和提升系统功能。

Social Contagion and Bank Runs: An Agent-Based Model with LLM Depositors

社会传染与银行挤兑：一种带有大语言模型存款人的基于代理的模型

Chris Ruano, Shreshth Rajan

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于代理的模型，通过大语言模型模拟存款人行为，揭示社会传染对银行挤兑风险的放大作用。

AgriWorld:A World Tools Protocol Framework for Verifiable Agricultural Reasoning with Code-Executing LLM Agents

AgriWorld:一个用于可验证农业推理的代码执行LLM代理工具协议框架

Zhixing Zhang, Jesen Zhang, Hao Liu, Qinhan Lv, Jing Yang, Kaitong Cai, Keze Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AgriWorld通过代码执行LLM代理实现农业推理，结合执行-观察-反思循环提升农业数据处理与预测能力。

FlowDrive: moderated flow matching with data balancing for trajectory planning

FlowDrive: 带数据平衡的流量匹配用于轨迹规划

Lingguang Wang, Ömer Şahin Taş, Marlon Steiner, Christoph Stiller

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； FZI Research Center for Information Technology（弗劳恩霍夫信息技术研究中心） 纠错

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

AI总结 FlowDrive通过数据平衡和流量匹配技术，提升轨迹规划在稀有场景下的性能，实现最先进的规划效果。

Collaborative Multi-Robot Non-Prehensile Manipulation via Flow-Matching Co-Generation

通过流匹配共生成实现协作多机器人非抓取操作

Yorai Shaoul, Zhe Chen, Mohamed Naveed Gul Mohamed, Federico Pecora, Maxim Likhachev, Jiaoyang Li

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Amazon Robotics（亚马逊机器人） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出一种统一框架，通过流匹配共生成与匿名多机器人运动规划，实现协作多机器人非抓取操作，提升复杂多物体环境下的操作效率。

Learning-Based Planning for Improving Science Return of Earth Observation Satellites

基于学习的规划以提高地球观测卫星的科学回报

Abigail Breitfeld, Alberto Candela, Juan Delfa, Akseli Kangaslahti, Itai Zilberstein, Steve Chien, David Wettergreen

专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于强化学习和模仿学习的两种方法，用于优化地球观测卫星的数据采集策略，提升科学回报。

Comments International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space, November 2024

SafeFlowMPC: Predictive and Safe Trajectory Planning for Robot Manipulators with Learning-based Policies

SafeFlowMPC: 基于学习策略的机器人机械臂预测与安全轨迹规划

Thies Oelerich, Gerald Ebmer, Christian Hartl-Nesic, Andreas Kugi

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 SafeFlowMPC结合流匹配和在线优化，为机器人机械臂提供安全且灵活的预测轨迹规划方法，通过实验验证其在抓取和人机交互任务中的高效性能。

Comments Accepted at ICRA 2026

Learning When to Plan: Efficiently Allocating Test-Time Compute for LLM Agents

学习何时计划：高效分配测试时计算用于LLM代理

Davide Paglieri, Bartłomiej Cupiał, Jonathan Cook, Ulyana Piterbarg, Jens Tuyls, Edward Grefenstette, Jakob Nicolaus Foerster, Jack Parker-Holder, Tim Rocktäschel

机构 * University of Warsaw（华沙大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； New York University（纽约大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种动态规划框架，通过两阶段训练提升LLM在长周期任务中的样本效率和复杂目标达成能力，同时展示人类计划对代理系统性能的增强作用。

Beyond Static Pipelines: Learning Dynamic Workflows for Text-to-SQL

超越静态流水线：用于文本到SQL的动态工作流学习

Yihan Wang, Peiyu Liu, Runyu Chen, Wei Xu

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； University of International Business and Economics（国际经济贸易大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SquRL框架，通过强化学习提升文本到SQL任务中动态工作流构建的推理能力，实验表明动态方法在复杂和分布外查询上表现优于传统静态方法。

Decision Making under Imperfect Recall: Algorithms and Benchmarks

不完美回忆下的决策：算法与基准测试

Emanuel Tewolde, Brian Hu Zhang, Ioannis Anagnostides, Tuomas Sandholm, Vincent Conitzer

机构 * Computer Science Dept., Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA（卡内基梅隆大学计算机科学系） ； Foundations of Cooperative AI Lab (FOCAL)（协作人工智能基础实验室（FOCAL）） ； Strategy Robot, Inc.（策略机器人公司） ； Strategic Machine, Inc.（战略机器公司） ； Optimized Markets, Inc.（优化市场公司） 纠错

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

AI总结 本文提出首个不完美回忆决策问题的基准测试集，并引入后悔匹配算法家族，在大规模约束优化中表现优异。

Comments 39 pages, 71 figures, 4 table

EduResearchBench: A Hierarchical Atomic Task Decomposition Benchmark for Full-Lifecycle Educational Research

EduResearchBench: 一个用于全生命周期教育研究的分层原子任务分解基准

Houping Yue, Zixiang Di, Mei Jiang, Bingdong Li, Hao Hao, Yu Song, Bo Jiang, Aimin Zhou

机构 * Shanghai Institute of AI for Education, East China Normal University（上海人工智能教育研究院，东华大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 EduResearchBench通过分层原子任务分解框架，构建了首个教育学术写作评估平台，展示了在垂直领域中数据质量和分层训练的重要性。

Comments 13 pages, 4 figures

From Prompts to Protection: Large Language Model-Enabled In-Context Learning for Smart Public Safety UAV

从提示到保护：基于大语言模型的上下文学习用于智能公共安全无人机

Yousef Emami, Hao Zhou, Miguel Gutierrez Gaitan, Kai Li, Luis Almeida, Zhu Han

机构 * Real-Time and Embedded Computing Systems Research Centre (CISTER)（实时嵌入式计算系统研究中心） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Pontificia Universidad Católica de Chile（天主教大学） ； School of Computer Science, McGill University（麦吉尔大学计算机科学学院） ； Instituto de Telecomunicações, Faculdade de Engenharia, Universidade do Porto（电信研究所，工程学院，葡萄牙里斯本大学） ； University of Houston（休斯顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大语言模型的上下文学习提升公共安全无人机的自主决策能力，通过自然语言提示和示例指导实现路径规划和速度控制，减少数据丢失并缓解安全漏洞。

Attention-gated U-Net model for semantic segmentation of brain tumors and feature extraction for survival prognosis

注意力门控U-Net模型用于脑肿瘤语义分割及生存预后特征提取

Rut Pate, Snehal Rajput, Mehul S. Raval, Rupal A. Kapdi, Mohendra Roy

机构 * Department of Information and Communication Technology（信息与通信技术系） ； Pandit Deendayal Energy University（潘迪·德恩达尔能源大学） ； Nirma University（尼尔马大学） ； Ahmedabad University（阿赫迈德亚伯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于注意力门控循环残差U-Net的三平面模型，用于脑肿瘤分割及生存预后特征提取，实现了高分割准确率和生存预测性能。

Safe-SDL:Establishing Safety Boundaries and Control Mechanisms for AI-Driven Self-Driving Laboratories

Safe-SDL:建立AI驱动自主实验室的安全边界与控制机制

Zihan Zhang, Haohui Que, Junhan Chang, Xin Zhang, Hao Wei, Tong Zhu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nankai University（南开大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； AI for Science Institute, Beijing（北京人工智能科学研究院） ； Peking University（北京大学） ； DP Technology（DP技术公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National Key Laboratory of Advanced Micro and Nano Manufacture Technology, School of Integrated Circuits, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（上海交通大学国家先进微纳米制造技术重点实验室，集成电路学院，上海200240，中国） 纠错

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

AI总结 Safe-SDL通过建立安全边界和控制机制，解决AI驱动自主实验室中的语法到安全间隙问题，确保实验系统的安全性和一致性。

LemonadeBench: Evaluating the Economic Intuition of Large Language Models in Simple Markets

LemonadeBench：评估大语言模型在简单市场中的经济直觉

Aidan Vyas

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

AI总结 LemonadeBench通过模拟柠檬摊业务评估大语言模型的经济直觉、长期规划和不确定性下的决策能力，揭示模型在局部优化上的表现与全局优化的差距。

MedPlan: A Two-Stage RAG-Based System for Personalized Medical Plan Generation

MedPlan: 一种基于RAG的双阶段系统，用于个性化医疗计划生成

Hsin-Ling Hsu, Cong-Tinh Dao, Luning Wang, Zitao Shuai, Thao Nguyen Minh Phan, Jun-En Ding, Chun-Chieh Liao, Pengfei Hu, Xiaoxue Han, Chih-Ho Hsu, Dongsheng Luo, Wen-Chih Peng, Feng Liu, Fang-Ming Hung, Chenwei Wu

机构 * National Chengchi University（国立政治大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； Can Tho University（庆坚大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Stevens Institute of Technology（史泰文斯理工学院） ； Far Eastern Memorial Hospital（东方纪念医院） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

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

AI总结 MedPlan通过双阶段RAG框架，结合SOAP方法，提升个性化医疗计划生成的准确性和结构化质量。

FAST-EQA: Efficient Embodied Question Answering with Global and Local Region Relevancy

FAST-EQA: 有效体感问答与全局和局部区域相关性

Haochen Zhang, Nirav Savaliya, Faizan Siddiqui, Enna Sachdeva

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Honda Research Institute USA（本田研究院美国） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 FAST-EQA通过结合全局和局部区域相关性，实现高效体感问答，提升回答可靠性并加快推理速度。

Comments WACV 2026

NeRFscopy: Neural Radiance Fields for in-vivo Time-Varying Tissues from Endoscopy

NeRFscopy：基于神经辐射场的内窥镜时间变化组织的3D重建

Laura Salort-Benejam, Antonio Agudo

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 NeRFscopy通过神经辐射场技术，从单目内窥镜视频中实现可变形组织的3D重建和新视角合成，无需模板或预训练模型。

Comments ISBI 2026

Minimizing Volatility: Optimal Adjustment with Evolving Feasibility Constraints

降低波动性：具有演变可行性约束的最优调整

Simon Jantschgi, Heinrich H. Nax, Bary S. R. Pradelski, Marek Pycia

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文研究了在演变可行性约束下，通过参考规则最小化波动性和调整成本的最优调整策略，并应用于股票拍卖、双边贸易和政治议程设定等领域。

Dosimetric Study of Lung Modulation and Motion Effects in Carbon ion Therapy for Lung Cancer

碳离子治疗肺癌的剂量学研究：肺部调制与运动效应

Maria Chiara Martire, Lennart Volz, Marco Durante, Christian Graeff

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究探讨了碳离子治疗肺癌中肺部调制与运动效应的剂量学影响，发现相互作用显著降低靶区覆盖率，而调制与相互作用结合可部分补偿损失。

SpecFuse: A Spectral-Temporal Fusion Predictive Control Framework for UAV Landing on Oscillating Marine Platforms

SpecFuse：一种用于无人机在振荡海洋平台着陆的频谱-时间融合预测控制框架

Haichao Liu, Yufeng Hu, Shuang Wang, Kangjun Guo, Jun Ma, Jinni Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 SpecFuse通过融合频谱与时间域的预测控制方法，实现无人机在振荡海洋平台上的高精度着陆，显著提升预测精度和鲁棒性。

Comments 8 pages, 5 figures, 4 tables

Time-Series Foundation Models for ISP Traffic Forecasting

用于ISP流量预测的时间序列基础模型

Fan Liu, Behrooz Farkiani, Patrick Crowley

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

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

Brittany Antonczak, Meg Fay, Aviral Chawla, Gregory Rowangould

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