AI Agent

Heuristic Adaptation of Potentially Misspecified Domain Support for Likelihood-Free Inference in Stochastic Dynamical Systems

潜在不规范领域支持的启发式适应用于随机动态系统中的似然自由推断

Georgios Kamaras, Craig Innes, Subramanian Ramamoorthy

机构 * School of Informatics, The University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出三种启发式方法，用于改进随机动态系统中似然自由推断的支持适应，提升参数推断和策略学习的鲁棒性。

Comments 20 pages, 18 figures

Two-Stage Active Distribution Network Voltage Control via LLM-RL Collaboration: A Hybrid Knowledge-Data-Driven Approach

通过LLM-RL协作的两阶段主动配电网电压控制：一种混合知识-数据驱动方法

Xu Yang, Chenhui Lin, Xiang Ma, Dong Liu, Ran Zheng, Haotian Liu, Wenchuan Wu

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种混合知识-数据驱动方法，通过LLM与RL协作实现主动配电网两阶段电压控制，提升电压调节效率与电网质量。

AkiraRust: Re-thinking LLM-aided Rust Repair Using a Feedback-guided Thinking Switch

AkiraRust：重新思考利用反馈引导的思考开关的LLM辅助Rust修复

Renshuang Jiang, Yichong Wang, Pan Dong, Xiaoxiang Fang, Zhenling Duan, Tinglue Wang, Yuchen Hu, Jie Yu, Zhe Jiang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 AkiraRust通过反馈引导的思考开关机制，实现Rust修复的语义正确性和效率提升。

Comments 7 pages, 11 figures, accepted to DAC

Geometric Priors for Generalizable World Models via Vector Symbolic Architecture

基于向量符号架构的几何先验用于通用世界模型

William Youngwoo Chung, Calvin Yeung, Hansen Jin Lillemark, Zhuowen Zou, Xiangjian Liu, Mohsen Imani

机构 * University of California Irvine（加州大学伊文斯分校） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于向量符号架构的几何先验方法，通过学习复数空间的群结构，实现高效且可解释的世界模型，提升多步组合和泛化能力。

Comments 9 pages, accepted to Neurips 2025 Workshop Symmetry and Geometry in Neural Representations

ClearFairy: Capturing Creative Workflows through Decision Structuring, In-Situ Questioning, and Rationale Inference

ClearFairy：通过决策结构化、现场提问和推理推断捕捉创意工作流

Kihoon Son, DaEun Choi, Tae Soo Kim, Young-Ho Kim, Sangdoo Yun, Juho Kim

机构 * School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算机科学系） ； NAVER AI Lab（NAVER人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 ClearFairy通过结构化决策、现场提问和推理推断，提升UI设计中决策推理的完整性和可追溯性，显著提高强解释比例。

Dream-SLAM: Dreaming the Unseen for Active SLAM in Dynamic Environments

Dream-SLAM: 为动态环境中的主动SLAM梦见未见

Xiangqi Meng, Pengxu Hou, Zhenjun Zhao, Javier Civera, Daniel Cremers, Hesheng Wang, Haoang Li

机构 * Thrust of Robotics and Autonomous Systems, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（机器人与自主系统研究所，香港科学与技术大学（广州）） ； University of Zaragoza（阿拉瓦大学） ； School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（计算、信息与技术学院，慕尼黑技术大学） ； School of Automation and IntelligentSensing, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院，上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 Dream-SLAM通过跨时空图像与语义结构的融合，提升动态环境中主动SLAM的定位精度和探索效率

CalmReminder: A Design Probe for Parental Engagement with Children with Hyperactivity, Augmented by Real-Time Motion Sensing with a Watch

CalmReminder：一种用于多动症儿童家长参与的设计探针，结合实时运动感应手表

Riku Arakawa, Shreya Bali, Anupama Sitaraman, Woosuk Seo, Sam Shaaban, Oliver Lindheim, Traci M. Kennedy, Mayank Goel

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 CalmReminder通过实时运动感应手表，帮助多动症儿童家长在平静时刻提供即时提示，促进家长主动设计干预措施，适应其育儿方式。

Comments Accepted by ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems(CHI'26)

Adaptive Diffusion Constrained Sampling for Bimanual Robot Manipulation

自适应扩散约束采样用于双臂机器人操作

Haolei Tong, Yuezhe Zhang, Sophie Lueth, Georgia Chalvatzaki

机构 * TU Darmstadt（图宾根大学） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出自适应扩散约束采样方法，通过整合等式和不等式约束，提升双臂机器人操作的样本多样性和泛化能力。

Comments Accepted by IEEE International Conference on Robotics and Automation 2026(ICRA 2026)

Irresponsible Counselors: Large Language Models and the Loneliness of Modern Humans

不负责任的顾问：大型语言模型与现代人类的孤独

Abas Bertina, Sara Shakeri

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文探讨大型语言模型在人类孤独时代作为多专长顾问的角色，指出其技术架构与社会地位结合产生无主体的咨询亲密关系，挑战传统AI伦理框架。

Comments Preprint. XX pages, X figures

Towards Autonomous Graph Data Analytics with Analytics-Augmented Generation

迈向具有分析增强生成的自主图数据分析

Qiange Wang, Chaoyi Chen, Jingqi Gao, Zihan Wang, Yanfeng Zhang, Ge Yu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出分析增强生成（AAG）范式，通过知识驱动的任务规划和算法中心的LLM-分析交互，实现端到端的图分析流水线，将自然语言意图转化为自动执行和可解释结果。

Comments 8 pages, 7 figures

VasGuideNet: Vascular Topology-Guided Couinaud Liver Segmentation with Structural Contrastive Loss

VasGuideNet: 基于血管拓扑的Couinaud肝脏分割与结构对比损失

Chaojie Shen, Jingjun Gu, Zihao Zhao, Ruocheng Li, Cunyuan Yang, Jiajun Bu, Lei Wu

机构 * Pujian Medical Technology Co., Ltd.（普健医疗科技有限公司） ； College of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 VasGuideNet通过引入血管拓扑引导和结构对比损失，实现了更精确的Couinaud肝脏分割。

A CFD-Based Investigation of Local Luminal Curvature as a Primary Determinant of Hemodynamic Environments in Cerebral Aneurysms

基于CFD的局部腔内曲率作为脑动脉瘤血流环境主要决定因素的研究

Marcella P. A. Dallavanzi, José L. Gasche, Iago L. Oliveira

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究通过CFD模拟揭示局部腔内曲率对脑动脉瘤血流环境的决定性影响，发现鞍形区域与高WSS和低振荡剪切指数相关，而类球形区域则与低WSS和高振荡剪切指数相关，为风险评估和介入手术提供新视角。

Comments 42 pages, 12 figures

Toward a Multi-Echelon Cyber Warfare Theory: A Meta-Game-Theoretic Paradigm for Defense and Dominance

迈向多层级网络战理论：一种元博弈论范式用于防御与主导

Ya-Ting Yang, Quanyan Zhu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种基于元博弈论的多层级网络战理论，整合人工智能技术，用于设计和优化网络战策略，强调资源分配、风险评估及非线性动态影响。

OMNI-LEAK: Orchestrator Multi-Agent Network Induced Data Leakage

OMNI-LEAK：协调多智能体网络引发的数据泄露

Akshat Naik, Jay Culligan, Yarin Gal, Philip Torr, Rahaf Aljundi, Alasdair Paren, Adel Bibi

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 OMNI-LEAK攻击通过多智能体协调设置中的单个提示注入泄露敏感数据，揭示了多代理系统在数据安全方面的关键漏洞。

Comments Preprint; corrected typos

Multi-agent deep reinforcement learning with centralized training and decentralized execution for transportation infrastructure management

多智能体深度强化学习：集中训练与分布式执行用于交通基础设施管理

M. Saifullah, K. G. Papakonstantinou, A. Bhattacharya, S. M. Stoffels, C. P. Andriotis

机构 * organization= Department of Civil ； Environmental Engineering , addressline= The Pennsylvania State University , city= University Park , postcode= 16802 , state= PA , country= USA ； organization= Faculty of Architecture \& the Built Environment , addressline= Delft University of Technology , postcode= 2628 BL , state= Delft , country= The Netherlands 纠错

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

AI总结 本文提出DDMAC-CTDE框架，用于交通基础设施管理中的多智能体深度强化学习，通过集中训练与分布式执行解决高维状态和动作空间问题，并在基准环境中验证其有效性。

Toward Safe and Human-Aligned Game Conversational Recommendation via Multi-Agent Decomposition

迈向安全且人本对齐的游戏对话推荐的多智能体分解

Zheng Hui, Xiaokai Wei, Yexi Jiang, Kevin Gao, Chen Wang, Frank Ong, Se-eun Yoon, Rachit Pareek, Michelle Gong

机构 * Roblox Corporation（Roblox公司） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 MATCHA通过多智能体框架提升游戏对话推荐的安全性与人本对齐，实现更精细的个性化和更强的对抗防御能力。

Comments ICML 2025 MAS, EACL 2026

Hierarchical Lead Critic based Multi-Agent Reinforcement Learning

基于分层Lead Critic的多智能体强化学习

David Eckel, Henri Meeß

机构 * Fraunhofer Institute IVI（弗劳恩霍夫研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出分层Lead Critic框架，通过多层级视角提升多智能体强化学习的样本效率和鲁棒性。

Comments 16 pages, 10 Figures, Preprint

Stability of Open Multi-agent Systems over Dynamic Signed Digraphs

动态有向符号图上开放多智能体系统的稳定性

Pelin Sekercioglu, Angela Fontan, Dimos V. Dimarogonas

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了动态有向符号图上开放多智能体系统的稳定性问题，提出基于符号边的一致性协议，通过构建严格李雅普诺夫函数实现更广泛的同步形式，包括平凡一致性、二分一致性及包含一致性。

From Cooperation to Hierarchy: A Study of Dynamics of Hierarchy Emergence in a Multi-Agent System

从合作到层级：多智能体系统中层级涌现动态的研究

Shanshan Mao, Peter Tino

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本研究通过多智能体模型探讨了层级组织在动态系统中的涌现与持续，发现突变幅度对层级稳定性的影响大于初始异质性，揭示了简单交互规则如何促进结构不平等的形成。

Comments 16 pages, 8 figures

Uncertainty-Aware Diffusion Model for Multimodal Highway Trajectory Prediction via DDIM Sampling

面向多模态高速公路轨迹预测的不确定性感知扩散模型 via DDIM采样

Marion Neumeier, Niklas Roßberg, Michael Botsch, Wolfgang Utschick

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出cVMDx模型，通过DDIM采样提升效率和鲁棒性，实现高效多模态轨迹预测并增强不确定性估计能力。

Comments Accepted as a conference paper in IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) 2026, Detroit, MI, United States

PACE: Procedural Abstractions for Communicating Efficiently

PACE：用于高效沟通的程序抽象

Jonathan D. Thomas, Andrea Silvi, Devdatt Dubhashi, Moa Johansson

机构 * Chalmers University of Technology and University of Gothenburg（楚德斯技术大学和哥德堡大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 PACE通过神经符号方法实现高效沟通，通过协作任务中自然产生高效语言，为对话代理提供类人抽象能力。

Comments Accepted to CogSci 2025 for presentation

Optimal Deterministic Rendezvous in Labeled Lines

在标记线上最优确定性会合

Yann Bourreau, Ananth Narayanan, Alexandre Nolin

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种在标记线上实现确定性会合的最优算法，能够在O(D log* ℓ_min)轮次内完成，其中ℓ_min是起始位置附近最小的标签。

Comments 24 pages, 3 figures. To appear in the proceedings of STACS 2026

EpidemIQs: Prompt-to-Paper LLM Agents for Epidemic Modeling and Analysis

EpidemIQs: 用于流行病建模与分析的提示到论文LLM代理

Mohammad Hossein Samaei, Faryad Darabi Sahneh, Lee W. Cohnstaedt, Caterina Scoglio

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Kansas State University（电气与计算机工程系，堪萨斯州立大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 EpidemIQs是一种多代理LLM框架，通过五个阶段实现流行病建模与分析的自动化，利用科学家代理和任务专家代理提高效率和准确性。

RebuttalAgent: Strategic Persuasion in Academic Rebuttal via Theory of Mind

反驳代理：通过心理理论实现学术反驳的战略说服

Zhitao He, Zongwei Lyu, Yi R Fung

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

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 RebuttalAgent通过心理理论框架实现学术反驳的战略说服，利用训练数据和强化学习提升反驳效果，显著优于现有模型。

Comments Accepted by ICLR 2026

Twin Co-Adaptive Dialogue for Progressive Image Generation

双适应对话用于渐进式图像生成

Jianhui Wang, Yangfan He, Yan Zhong, Xinyuan Song, Jiayi Su, Yuheng Feng, Ruoyu Wang, Hongyang He, Wenyu Zhu, Xinhang Yuan, Miao Zhang, Keqin Li, Jiaqi Chen, Tianyu Shi, Xueqian Wang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Peking University（北京大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Xiamen University Malaysia（马来西亚厦门大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Warwick（沃里克大学） ； Washington University, Saint Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Google（谷歌） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 Twin-Co通过同步对话优化图像生成，提升生成质量和用户体验。

Towards Controllable Video Synthesis of Routine and Rare OR Events

面向常规和罕见OR事件可控视频合成

Dominik Schneider, Lalithkumar Seenivasan, Sampath Rapuri, Vishalroshan Anil, Aiza Maksutova, Yiqing Shen, Jan Emily Mangulabnan, Hao Ding, Jose L. Porras, Masaru Ishii, Mathias Unberath

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Technical University Munich（慕尼黑技术大学） ； Johns Hopkins Medical Institutions（约翰霍普金斯医学机构） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种可控视频合成框架，用于生成手术室中常规和罕见事件，以支持环境智能模型的发展。

Comments Accepted to IPCAI 2026 and submitted to IJCARs

Mixed Magnification Aggregation for Generalizable Region-Level Representations in Computational Pathology

混合放大聚合用于计算病理学中的通用区域级表示

Eric Zimmermann, Julian Viret, Michal Zelechowski, James Brian Hall, Neil Tenenholtz, Adam Casson, George Shaikovski, Eugene Vorontsov, Siqi Liu, Kristen A Severson

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Paige 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出混合放大聚合编码器，通过多分辨率特征捕捉提升计算病理学中区域级表示的通用性和预测性能。

Learning-Based Geometric Leader-Follower Control for Cooperative Rigid-Payload Transport with Aerial Manipulators

基于学习的几何领导者-追随者控制用于多空中机械臂协同刚性负载运输

Omayra Yago Nieto, Leonardo Colombo

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出基于学习的几何领导者-追随者控制方法，用于多空中机械臂协同运输刚性负载，通过高斯过程补偿未知干扰并保证控制稳定性。

Lang2Lift: A Language-Guided Autonomous Forklift System for Outdoor Industrial Pallet Handling

Lang2Lift: 一种基于语言引导的户外工业叉车自主系统

Huy Hoang Nguyen, Johannes Huemer, Markus Murschitz, Tobias Glueck, Minh Nhat Vu, Andreas Kugi

机构 * AIT Austrian Institute of Technology GmbH（奥地利技术研究所） ； Automation & Control Institute（自动化与控制研究所） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)

AI总结 Lang2Lift通过语言引导的视觉感知和闭环控制，实现户外环境下的自主叉车托盘拾取，提升工业自动化效率。

Comments 8 pages, 7 figures

An Algorithmic Approach to Address Course Enrollment Challenges

解决选课难题的算法方法

Arpita Biswas, Yiduo Ke, Samir Khuller, Quanquan C. Liu

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种算法方法，用于解决课程注册中的公平性和高效用问题，考虑了总效用、最大最小和公平性等目标函数。

Comments Abstract truncated per arXiv limits