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AI 大模型

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智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

2026-03-02 至 2026-03-02 共收录 6 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 记忆与上下文管理 6 篇

2602.24081 2026-03-02 cs.LG cs.AI 62%

Adaptive Correlation-Weighted Intrinsic Rewards for Reinforcement Learning

自适应相关加权内在奖励用于强化学习

Viet Bac Nguyen, Phuong Thai Nguyen

机构 * Institute for Artificial Intelligence(人工智能研究所) VNU-University of Engineering and Technology(越南工程与技术大学)

专题命中 记忆与上下文管理 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 ACWI通过自适应相关加权内在奖励机制提升稀疏奖励强化学习中的探索效率和样本效率。

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2602.23387 2026-03-02 cs.SD cs.AI cs.CL eess.AS 62%

Hello-Chat: Towards Realistic Social Audio Interactions

Hello-Chat: 向真实社交音频交互迈进

Yueran Hou, Peilei Jia, Zihan Sun, Qihang Lu, Wenbing Yang, Yingming Gao, Ya Li, Jun Gao

专题命中 记忆与上下文管理 :AI agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 Hello-Chat通过大规模真实对话数据和模态交错训练策略,实现了在拟人化生成和情感一致性方面的突破,推动 empathetic AI 的发展。

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2602.23320 2026-03-02 cs.LG cs.MA 57%

ParamMem: Augmenting Language Agents with Parametric Reflective Memory

ParamMem: 通过参数化反思记忆增强语言代理

Tianjun Yao, Yongqiang Chen, Yujia Zheng, Pan Li, Zhiqiang Shen, Kun Zhang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

专题命中 记忆与上下文管理 :agent(abstract);分类 cs.LG

AI总结 ParamMem通过参数化记忆模块提升语言代理的反思多样性,实现更高效的推理和跨任务迁移能力。

Comments 20 pages

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2602.22695 2026-03-02 cs.CV 50%

GFRRN: Explore the Gaps in Single Image Reflection Removal

GFRRN: 探索单图像反光去除中的空白

Yu Chen, Zewei He, Xingyu Liu, Zixuan Chen, Zheming Lu

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Huanjiang Laboratory(焕江实验室) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

专题命中 记忆与上下文管理 :agent(abstract)

AI总结 GFRRN通过引入PEFT策略、标签生成器和自适应频率学习块,解决单图像反光去除中的语义差距和标签不一致问题,实现更高效的反光去除性能。

Comments CVPR26

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2602.23490 2026-03-02 cs.HC 50%

Tidynote: Always-Clear Notebook Authoring

Tidynote:始终清晰的笔记本作者工具

Ruanqianqian Huang, Brian Hempel, Yining Cao, James D. Hollan, Haijun Xia, Sorin Lerner

专题命中 记忆与上下文管理 :workflow(abstract)

AI总结 Tidynote通过三个核心功能提升笔记本创作的清晰性,支持探索性任务并实现全过程的清晰维护。

Comments Accepted at CHI 2026

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2412.06186 2026-03-02 eess.SY cs.SY 50%

Newton Methods in Generalized Nash Equilibrium Problems with Applications to Game-Theoretic Model Predictive Control

牛顿方法在广义纳什均衡问题中的应用及在博弈论模型预测控制中的应用

Mushuang Liu, Ilya Kolmanovsky

专题命中 记忆与上下文管理 :agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于牛顿方法的广义纳什均衡问题求解方法,用于博弈论模型预测控制,证明了其在动态系统中的稳定性与有效性。

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