AI Agent

MentalBlackboard: Evaluating Spatial Visualization via Mathematical Transformations

MentalBlackboard: 通过数学变换评估空间可视化能力

Nilay Yilmaz, Maitreya Patel, Naga Sai Abhiram Kusumba, Yixuan He, Yezhou Yang

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 MentalBlackboard通过数学变换评估模型的空间可视化能力，揭示其在预测和规划任务中的局限性。

Visual Prompt Guided Unified Pushing Policy

基于视觉提示的统一推送策略

Hieu Bui, Ziyan Gao, Yuya Hosoda, Joo-Ho Lee

机构 * Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Japan（立命馆大学信息科学与工程研究生院） ； Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST)（日本先进科学研究院） ； College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Japan（立命馆大学信息科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于视觉提示的统一推送策略，通过整合轻量级提示机制提升多模态推送动作的生成效率，适用于广泛规划问题，并在桌面清洁任务中表现出色。

GenPlanner: From Noise to Plans -- Emergent Reasoning in Flow Matching and Diffusion Models

GenPlanner：从噪声到计划——流匹配与扩散模型中的涌现推理

Agnieszka Polowczyk, Alicja Polowczyk, Michał Wieczorek

机构 * Silesian University of Technology, Faculty of Applied Mathematics（桑特大学技术学院应用数学系） 纠错

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

AI总结 GenPlanner通过扩散模型和流匹配实现路径规划，以生成正确轨迹并优于基线模型。

When World Models Dream Wrong: Physical-Conditioned Adversarial Attacks against World Models

当世界模型做梦错误：针对世界模型的物理条件对抗攻击

Zhixiang Guo, Siyuan Liang, Andras Balogh, Noah Lunberry, Rong-Cheng Tu, Mark Jelasity, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Szeged（塞格德大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PhysCond-WMA攻击方法，通过扰动物理条件通道诱导世界模型的语义、逻辑或决策层面的扭曲，揭示生成式世界模型的安全性漏洞。

Sub-City Real Estate Price Index Forecasting at Weekly Horizons Using Satellite Radar and News Sentiment

基于卫星雷达和新闻情绪的周频次下辖城市房地产价格指数预测

Baris Arat, Hasan Fehmi Ates, Emre Sefer

机构 * Ozyegin University（奥兹根大学） 纠错

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

AI总结 本文通过结合卫星雷达与新闻情绪数据，实现了下辖城市房地产价格指数的周频预测，显著提升了长期预测的准确性。

ASL360: AI-Enabled Adaptive Streaming of Layered 360$^\circ$ Video over UAV-assisted Wireless Networks

ASL360：基于AI的UAV辅助无线网络中层化360度视频自适应流媒体

Alireza Mohammadhosseini, Jacob Chakareski, Nicholas Mastronarde

机构 * College of Computing, New Jersey Institute of Technology（计算学院，新泽西理工学院） ； Dept. of Electrical Engineering, University of Buffalo（电气工程系，布法罗大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ASL360通过自适应调度和分层视频流媒体技术提升沉浸式视频体验质量，有效应对动态网络环境挑战。

Comments This paper has been accepted for presentation at the IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) 2025

A Quantum Internet Protocol Suite Beyond Layering

超越分层的量子互联网协议套件

Angela Sara Cacciapuoti, Marcello Caleffi

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于动态组合的量子互联网协议套件，通过量子数据包中的控制字段实现服务意图认证，确保纠缠态与控制流的一致性，提升网络的模块化和可扩展性。

Comments This work has been funded by the European Union under Horizon Europe ERC-CoG grant QNattyNet ("Quantum-Native Communication Networks: from Quantum Message to Quantum Functioning"), n.101169850. Details at https://qnattynet.quantuminternet.it

Compositional data analysis for modelling and forecasting mortality using the α-transformation

基于α变换的组成数据分析在死亡率建模与预测中的应用

Han Ying Lim, Dharini Pathmanathan, Sophie Dabo-Niang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于α变换的非功能性CoDA模型，用于改进死亡率预测，证明其在多数情况下与CLR变换相当，并在部分情况下提升预测准确性。

Comments 15 pages, 3 tables, 4 figures

A Risk-Aware UAV-Edge Service Framework for Wildfire Monitoring and Emergency Response

面向 wildfire 监测与应急响应的风险感知 UAV-边缘服务框架

Yulun Huang, Zhiyu Wang, Rajkumar Buyya

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一个风险感知的无人机-边缘服务框架，通过优化无人机路线、舰队规模和边缘服务配置，有效降低野火监测的响应时间、能耗和舰队规模。

Deep Learning Based Monthly Temperature Prediction for Jilin Province: A Multi Model Comparative Study 2000 2026

基于深度学习的吉林省月度温度预测：一个多模型比较研究 2000 2026

Xingyue Deng, Xuechen Liang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究基于深度学习模型对吉林省月度温度进行预测，发现LSTM模型在精度上优于传统方法，为农业规划和灾害预警提供科学依据。

A Reinforcement Learning-based Transmission Expansion Framework Considering Strategic Bidding in Electricity Markets

考虑电力市场战略投标的基于强化学习的输电扩展框架

Tomonari Kanazawa, Hikaru Hoshino, Eiko Furutani

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种基于强化学习的输电扩展框架，联合优化输电投资与发电投标策略，通过多智能体模拟实现市场清算与投资决策的协同优化。

Design and Control of Modular Magnetic Millirobots for Multimodal Locomotion and Shape Reconfiguration

模块化磁性微机器人多模态运动与形状重构设计与控制

Erik Garcia Oyono, Jialin Lin, Dandan Zhang

机构 * Department of Bioengineering, Imperial College London（帝国理工学院生物工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究提出一种模块化磁性微机器人平台，通过多模块协同实现多模态运动与形状重构，展示了在受限环境中稳健控制的潜力。

Comments Accepted by 2026 ICRA

Where Should Robotaxis Operate? Strategic Network Design for Autonomous Mobility-on-Demand

自动驾驶出租车应在哪里运营？面向自主出行即服务的战略网络设计

Xinling Li, Gioele Zardini

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种面向自主出行即服务的战略网络设计方法，通过混合整数规划和列生成算法，解决服务网络与车队容量的联合设计问题，并展示了其在实际数据中的应用效果。

The Price Is Not Right: Neuro-Symbolic Methods Outperform VLAs on Structured Long-Horizon Manipulation Tasks with Significantly Lower Energy Consumption

价格并不合理：神经符号方法在结构化长周期操作任务中优于VLA，且能耗显著更低

Timothy Duggan, Pierrick Lorang, Hong Lu, Matthias Scheutz

机构 * Human-Robot Interaction Lab, Tufts University（Tufts大学人机交互实验室） ； AIT Austrian Institute of Technology GmbH（奥地利技术研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 神经符号方法在结构化长周期操作任务中表现优于VLA，且能耗更低。

Comments Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026)

SIDEKICK: A Semantically Integrated Resource for Drug Effects, Indications, and Contraindications

SIDEKICK: 一种集成语义的药物效应、适应症和禁忌症资源

Mohammad Ashhad, Olga Mashkova, Ricardo Henao, Robert Hoehndorf

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 SIDEKICK通过语义集成药物效应、适应症和禁忌症，提升药物再利用中的副作用相似性分析能力。

Machine learning prediction of plasma behavior from discharge configurations on WEST

基于WEST磁约束装置放电配置的机器学习预测等离子体行为

Chenguang Wan, Feda Almuhisen, Philippe Moreau, Remy Nouailletas, Zhisong Qu, Youngwoo Cho, Robin Varennes, Kyungtak Lim, Kunpeng Li, Jia Huang, Weidong Chen, Jiangang Li, Xavier Garbet

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究提出基于变换器的机器学习模型，用于预测WEST托卡马克的关键等离子体参数，实现快速放电规划与实时控制。

nnLandmark: A Self-Configuring Method for 3D Medical Landmark Detection

nnLandmark: 一种用于3D医学标记检测的自配置方法

Alexandra Ertl, Stefan Denner, Robin Peretzke, Shuhan Xiao, David Zimmerer, Maximilian Fischer, Markus Bujotzek, Xin Yang, Peter Neher, Fabian Isensee, Klaus H. Maier-Hein

机构 * German Cancer Research Center (DKFZ) Heidelberg, Division of Medical Image Computing（德国癌症研究中心（DKFZ）海德堡，医学影像计算部） ； Medical Faculty Heidelberg, Heidelberg University（海德堡大学医学系） ； Pattern Analysis and Learning Group, Department of Radiation Oncology, Heidelberg University Hospital（放射肿瘤学部模式分析与学习组，海德堡大学医院） ； Faculty of Mathematics and Computer Science, Heidelberg University（海德堡大学数学与计算机科学学院） ； German Cancer Consortium (DKTK), DKFZ, core center Heidelberg（德国癌症联盟（DKTK），DKFZ，海德堡核心中心） ； School of Biomedical Engineering, Shenzhen University Medical School, Shenzhen University, Shenzhen, Guangdong, China（深圳大学医学院生物医学工程学院，深圳大学，深圳，广东，中国） ； Helmholtz Imaging, DKFZ, Heidelberg（海德堡成像，DKFZ，海德堡） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 nnLandmark是一种用于3D医学标记检测的自配置方法，通过结合定制化热图生成、损失设计和超参数优化，实现了在多个数据集上的高性能表现，提供标准化环境和开箱即用的易用性，推动方法论进展。

Distilling human mobility models with symbolic regression

用符号回归提炼人类移动模型

Hao Guo, Weiyu Zhang, Junjie Yang, Yuanqiao Hou, Lei Dong, Yu Liu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出利用符号回归自动发现人类移动模型，揭示复杂社会现象的数学结构。

Comments 22 pages, 5 figures

Deep Learning: Our Miraculous Year 1990-1991

深度学习：我们的奇迹之年 1990-1991

Juergen Schmidhuber

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文回顾了1990-1991年作者在深度学习领域的突破性工作，奠定了生成式人工智能的基础，并对后续技术发展产生了深远影响。

Comments 52 pages, over 300 references, 38 illustrations, extending v1 of 4 Oct 2019

Temporal-Logic-Aware Frontier-Based Exploration

时间逻辑感知的前沿基于探索

Azizollah Taheri, Derya Aksaray

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于提交状态的前沿探索算法，用于使自主机器人在未知环境中满足时间逻辑规范。

Comments 8 pages, 7 figures

Equivalence and Divergence of Bayesian Log-Odds and Dempster's Combination Rule for 2D Occupancy Grids

贝叶斯对数几率与德普斯特组合规则在二维占用网格中的等价性与分歧

Tatiana Berlenko, Kirill Krinkin

机构 * Constructor University（Constructor大学） ； JetBrains LTD（JetBrains公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于猪性转换的方法，用于比较贝叶斯对数几率与德普斯特组合规则在二维占用网格映射中的表现，证明贝叶斯融合在多数情况下表现更优。

Comments 29 pages, 6 figures, 6 tables. Includes complete proofs, ablation studies, and supplementary statistical analysis

A high-resolution nationwide urban village mapping product for 342 Chinese cities based on foundation models

基于基础模型的中国342个城市高分辨率全国性城乡村制图产品

Lubin Bai, Sheng Xiao, Ziyu Yin, Haoyu Wang, Siyang Wu, Xiuyuan Zhang, Shihong Du

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于基础模型的GeoLink-UV数据集，用于中国342个城市高分辨率城乡村制图，揭示区域差异及空间分布特征，支持可持续城市发展。

Comments Submitted to Earth System Science Data

Semi-on-Demand Hybrid Transit Route Design with Shared Autonomous Mobility Services

半需定制混合公共交通路线设计与共享自动驾驶出行服务

Max T. M. Ng, Florian Dandl, Hani S. Mahmassani, Klaus Bogenberger

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究设计了一种半需定制混合公共交通路线，结合共享自动驾驶车辆的灵活路线和固定路线服务，通过分析成本和运营参数优化路线类型，降低总运营成本。

Comments 29 pages, 13 figures, accepted for publication in Transportation Research Part C: Emerging Technologies. An earlier version was presented at the 103rd Transportation Research Board Annual Meeting, Washington, D.C in 2024

Journal ref Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2026

SAMAS: A Spectrum-Guided Multi-Agent System for Achieving Style Fidelity in Literary Translation

SAMAS：一种基于频谱的多智能体系统，用于实现文学翻译中的风格保真

Jingzhuo Wu, Jiajun Zhang, Keyan Jin, Dehua Ma, Junbo Wang

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Coimbra（科英布拉大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SAMAS通过将风格保真视为信号处理任务，利用小波包变换生成风格特征频谱，动态组装翻译智能体工作流程，从而提升文学翻译中的风格保真度。

Towards Information-Optimized Multi-Agent Path Finding: A Hybrid Framework with Reduced Inter-Agent Information Sharing

迈向信息优化的多智能体路径寻找：一种减少智能体间信息共享的混合框架

Bharath Muppasani, Ritirupa Dey, Biplav Srivastava, Vignesh Narayanan

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种减少智能体间信息共享的混合框架IO-MAPF，通过强化学习和轻量级集中协调器实现高效多智能体路径寻找，在信息受限条件下保持高成功率。

Budget Allocation Policies for Real-Time Multi-Agent Path Finding

实时多智能体路径寻找中的预算分配策略

Raz Beck, Roni Stern

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种实时多智能体路径寻找中的预算分配策略，通过智能分配规划预算提升求解效率。

Comments 11 pages, 4 figures, 4 tables

CORE: Measuring Multi-Agent LLM Interaction Quality under Game-Theoretic Pressures

CORE: 在博弈论压力下评估多智能体大语言模型交互质量

Punya Syon Pandey, Yongjin Yang, Jiarui Liu, Zhijing Jin

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 CORE通过量化多智能体LLM在不同博弈压力下的语言使用效果，揭示社会激励对语言适应的影响，并提供评估对话鲁棒性的指标。

Comments EACL 2026 (Main)

Interpretable Failure Analysis in Multi-Agent Reinforcement Learning Systems

多智能体强化学习系统中的可解释性故障分析

Risal Shahriar Shefin, Debashis Gupta, Thai Le, Sarra Alqahtani

机构 * Wake Forest University（威克森林大学） ； Indiana University（印第安纳大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG；autonomous agent(comments)

AI总结 本文提出了一种两阶段梯度框架，用于多智能体强化学习系统中可解释的故障检测与归因分析，通过几何分析和敏感性分析提高故障诊断的透明度和准确性。

Comments Accepted to the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)

G2CP: A Graph-Grounded Communication Protocol for Verifiable and Efficient Multi-Agent Reasoning

G2CP：一种基于图的可验证和高效的多智能体推理通信协议

Karim Ben Khaled, Davy Monticolo

机构 * University of Lorraine, LORIA（洛林大学，LORIA） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 G2CP通过图操作实现多智能体高效、可验证的推理通信，提升任务准确率并消除幻觉传播。

From Competition to Coordination: Market Making as a Scalable Framework for Safe and Aligned Multi-Agent LLM Systems

从竞争到协调：市场制作作为安全且对齐的多智能体大语言模型系统的可扩展框架

Brendan Gho, Suman Muppavarapu, Afnan Shaik, Tyson Tsay, Atharva Mohan, James Begin, Kevin Zhu, Archana Vaidheeswaran, Vasu Sharma

机构 * Algoverse AI Research（Algoverse AI研究院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出一种基于市场机制的多智能体大语言模型协调框架，通过结构化经济交换提升推理准确性和透明度，实现自我组织和可验证推理，为安全、对齐的AI系统提供可扩展解决方案。