AI Agent

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

Zerui Li, Hongpei Zheng, Fangguo Zhao, Aidan Chan, Jian Zhou, Sihao Lin, Shijie Li, Qi Wu

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）） 纠错

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。

World-Model-Augmented Web Agents with Action Correction

具有动作修正的世界模型增强型网络代理

Zhouzhou Shen, Xueyu Hu, Xiyun Li, Tianqing Fang, Juncheng Li, Shengyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 WAC通过多代理协作和风险感知机制，提升网络代理在复杂任务中的鲁棒性和执行效率。

Hybrid Reward-Driven Reinforcement Learning for Efficient Quantum Circuit Synthesis

混合奖励驱动强化学习用于高效量子电路综合

Sara Giordano, Kornikar Sen, Miguel A. Martin-Delgado

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种混合奖励驱动强化学习方法，用于高效合成量子电路，通过结合静态奖励和动态惩罚，优化电路深度和门数，提升量子电路综合效率。

Comments 35 pages, 7 figures, color figures

Journal ref Quantum Mach. Intell. 8, 9 (2026)

Learning to Retrieve Navigable Candidates for Efficient Vision-and-Language Navigation

学习高效视觉-语言导航中的可导航候选检索

Shutian Gu, Chengkai Huang, Ruoyu Wang, Lina Yao

机构 * University of New South Wales, Sydney, Australia（新南威尔士大学） ； Macquarie University, Sydney, Australia（麦考瑞大学） ； Data61, CSIRO, Sydney, Australia（Data61, CSIRO） ； The School of Computer Science（计算机科学学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出检索增强框架，通过指令级示例检索和候选剪枝提升LLM在视觉-语言导航中的效率和稳定性。