Data-Driven Crowd Dynamics using Kinetic Theory and Ensemble-based Data Assimilation
基于动理学理论和集成数据同化的数据驱动人群动力学
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)
AI总结 提出结合动理学理论与集成卡尔曼滤波的数据驱动介观建模框架，通过同化观测数据估计人群密度和恐慌因子，验证了方法对模型误差的鲁棒性。
AI 大模型
AI Agent
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
1. 记忆与上下文管理 12 篇
2. Agent评测 33 篇
Battery-Sim-Agent: Leveraging LLM-Agent for Inverse Battery Parameter Estimation
Battery-Sim-Agent: 利用LLM智能体进行电池逆参数估计
机构 * Peking University（北京大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Chalmers University of Technology（皇家理工学院）
专题命中 Agent评测 ：agent(title,title_cn)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Battery-Sim-Agent框架，将电池逆参数估计重构为推理任务，利用LLM智能体与高保真模拟器闭环交互，通过物理假设和结构化参数更新，显著优于贝叶斯优化等黑箱优化方法。
SciHorizon-DataEVA: An Agentic System for AI-Readiness Evaluation of Heterogeneous Scientific Data
SciHorizon-DataEVA：面向异构科学数据AI就绪性评估的智能体系统
机构 * SciHorizon Team, Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（科学前沿团队，计算机网络信息中心，中国科学院）
专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)
AI总结 提出SciHorizon-DataEVA智能体系统，基于Sci-TQA2原则和层次化多智能体评估方法，实现对异构科学数据的可扩展AI就绪性评估。
Towards Human-Like Interactive Speech Recognition With Agentic Correction and Semantic Evaluation
迈向具有智能体纠正和语义评估的类人交互式语音识别
机构 * College of Artificial Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能学院） ； X-LANCE Lab, School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院X-LANCE实验室） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Fudan University（复旦大学） ； Tongyi Fun Team, Alibaba Group（阿里云通义团队）
专题命中 Agent评测 ：agentic(title,summary_cn)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 提出Agentic ASR闭环框架，通过多轮交互和语义纠正减少语义错误，并引入句子级语义错误率（S^2ER）作为评估指标。
Redundant or Necessary? A Benchmark for Detecting Redundant Steps in Agent Trajectories
冗余还是必要？检测智能体轨迹中冗余步骤的基准
机构 * Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Noah Arks’ Lab（Noah Arks实验室） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所）
专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对LLM智能体轨迹中的冗余步骤检测问题，提出RedundancyBench基准，包含标注轨迹的数据集，并评估三种方法，发现最佳方法仅达到24.88%的检测分数。
When Should AI Read the Room? Public Perceptions of Social Intelligence in AI Agents
AI何时应该察言观色？公众对AI智能体社会智能的认知
专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)
AI总结 通过混合方法调查美国成年人（N=200），研究公众对AI智能体社会智能的感知、接受度及影响因素，发现支持-采用差距并揭示外行人的担忧。
Comments 16 pages, 8 figures
SkillTrojan: Backdoor Attacks on Skill-Based Agent Systems
SkillTrojan：基于技能智能体系统的后门攻击
机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学）
专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出SkillTrojan，一种针对技能实现而非模型参数的后门攻击方法，通过将恶意逻辑嵌入看似正常的技能中，利用技能组合重构并执行攻击者指定的负载，在保持良性行为的同时实现高攻击成功率。
IntentScore: Intent-Conditioned Action Evaluation for Computer-Use Agents
IntentScore: 面向计算机使用智能体的意图条件动作评估
机构 * George Washington University（乔治·华盛顿大学）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract,abstract_cn)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出IntentScore，一种基于计划感知的奖励模型，通过对比对齐和边际排序学习评估动作质量，在OSWorld上提升任务成功率6.9个百分点。
Honeyval: A Comprehensive Evaluation Framework for LLM-powered HTTP Honeypots
Honeyval: 基于LLM的HTTP蜜罐综合评估框架
机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Google（谷歌） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； AI Sequrity Company（AI安全公司） ； Independent（独立）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出Honeyval评估框架，通过16个后端应用、AI攻击代理、控制任务和可验证利用目标，系统评估LLM驱动的HTTP蜜罐，发现其相比规则基线能显著延长攻击交互、降低被前沿模型检测率，且保持成本优势。
OptSkills: Learning Generalizable Optimization Skills from Problem Archetypes via Cluster-Based Distillation
OptSkills: 通过基于聚类的蒸馏从问题原型中学习可泛化的优化技能
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Ant Group（蚂蚁集团）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出OptSkills系统，通过聚类问题原型、蒸馏成功轨迹为可复用工作流技能，并动态扩展技能库，提升优化建模与求解的分布内和分布外泛化能力。
Comments 22 pages, 10 figuers, project: https://github.com/fujiwaranoM0kou/OptSkills
Estimating the Empowerment of Language Model Agents
估计语言模型代理的赋权能力
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Washington（华盛顿大学）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出基于信息论中赋权概念的评估框架EELMA，通过多轮文本交互近似有效赋权，实验表明赋权与任务性能强相关，可作为与任务成功度量互补的通用评估指标。
Comments Published at the International Conference on Machine Learning (ICML) 2026. 9 pages, 9 figures; camera-ready version
SEAL: Can Saturated Benchmarks Be Revived by LLM-as-a-Meta-Judge?
SEAL: 饱和基准能否通过LLM作为元裁判得以复兴？
机构 * ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； City University of Hong Kong（香港城市大学）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出SEAL协议，通过自适应LLM元裁判从饱和基准中提取潜在排名信号，在代码生成、数学推理等任务上以更少调用实现高排名准确率。
PTCG-Bench: Can LLM Agents Master Pokémon Trading Card Game?
PTCG-Bench：LLM智能体能否掌握宝可梦集换式卡牌游戏？
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； FinVolution Group（FinVolution集团）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出PTCG-Bench基准，通过宝可梦集换式卡牌游戏评估LLM智能体的决策性能和自进化能力，并设计模块化消融实验分析智能体性能。
OpenSkillEval: Automatically Auditing the Open Skill Ecosystem for LLM Agents
OpenSkillEval：自动审计LLM智能体的开放技能生态系统
机构 * Singapore Management University（新加坡国立管理学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究院） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出自动评估框架OpenSkillEval，通过动态构建真实任务实例和收集社区技能，系统评估技能增强型智能体系统及技能本身，揭示技能可用性不保证有效使用、技能增强收益依赖模型和框架等关键发现。
InsightEval: An Expert-Curated Benchmark for Assessing Insight Discovery in LLM-Driven Data Agents
InsightEval：用于评估LLM驱动数据代理洞察发现能力的专家策划基准
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； ByteDance（字节跳动）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对现有洞察发现基准InsightBench的缺陷，提出数据整理流程构建新基准InsightEval，并引入新指标衡量代理的探索性能。
EVA-Bench: A New End-to-end Framework for Evaluating Voice Agents
EVA-Bench：一种用于评估语音代理的新型端到端框架
机构 * ServiceNow
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 提出EVA-Bench框架，通过机器人间音频对话模拟和复合指标（EVA-A和EVA-X）全面评估语音代理的准确性和体验质量。
Comments Work in progress
Do Proactive Agents Really Need an LLM to Decide When to Wake and What to Anchor?
主动型智能体真的需要LLM来决定何时唤醒和锚定什么吗？
机构 * Purdue University（普渡大学） ； Microsoft（微软） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 提出用时间图学习（TGL）模型替代LLM作为主动智能体的触发器，通过图更新而非文本处理用户活动，实现高效、低延迟的触发决策。
Comments 31 pages, 5 figures, 7 tables
AtomWorld: A Benchmark for Evaluating Spatial Reasoning in Large Language Models on Crystalline Materials
AtomWorld: 评估大型语言模型在晶体材料空间推理能力的基准
机构 * University of New South Wales, NSW, Sydney, Australia（新南威尔士大学，新州，悉尼，澳大利亚） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science（苏州先进研究院，科学大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室，上海，中国） ； Cornell University（康奈尔大学）
专题命中 Agent评测 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 提出AtomWorld基准，通过十种基本原子结构操作评估LLM在材料科学中的空间推理能力，发现Claude Opus 4.6表现最佳但复杂空间关系操作成功率低，表明LLM更适合作为辅助工具而非完全自主的科研代理。
PhyGenHOI: Physically-Aware 4D Generation of Dynamic Human-Object Interactions
PhyGenHOI：物理感知的动态人-物交互4D生成
机构 * Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出PhyGenHOI框架，结合运动扩散模型和物质点方法，通过窗口吸引损失、接触驱动重模拟和掩码视频SDS目标，生成物理一致且视觉逼真的4D人-物交互动态场景。
PokerSkill: LLMs Can Play Expert-Level Poker without Training or Solvers
PokerSkill: 无需训练或求解器，大语言模型可达到专家级扑克水平
机构 * IIIS, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出PokerSkill框架，通过规则驱动的技能库约束大语言模型动作，无需训练或求解器即可在扑克中达到接近GTO水平的性能。
Comments 45 pages, 3 figures
CityGen: Structure-Guided City-Style Synthesis for Cross-City Autonomous Driving
CityGen: 结构引导的城市风格合成用于跨城市自动驾驶
机构 * Jiangsu Cytoderm Intelligent Technology Co., Ltd., China（江苏细胞膜智能科技有限公司，中国） ； Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学，中国） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，中国） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学，中国）
专题命中 Agent评测 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出CityGen，一种基于扩散模型的生成框架，通过高清地图条件和城市级视觉提示实现零标签城市适应，提升跨城市自动驾驶在感知、分割和规划任务上的鲁棒性。
Envy-Free Allocation of Indivisible Goods via Noisy Queries
通过噪声查询实现不可分割物品的无嫉妒分配
机构 * Meta ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对不可直接观测估值、仅能通过噪声查询获取信息的不可分割物品分配问题，在双智能体高斯噪声和有界估值设定下，推导了实现无嫉妒分配所需查询次数的上下界，并证明了当最优分配负嫉妒值Δ不太小时最优查询次数与m^{2.5}/Δ^2成比例。
Comments ICML 2026
Agent4Edu: Generating Learner Response Data by Generative Agents for Intelligent Education Systems
Agent4Edu：通过生成式智能体为智能教育系统生成学习者响应数据
机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Agent4Edu，一种利用大语言模型构建生成式智能体模拟学习者行为，以解决智能教育系统中离线指标与在线性能差异的问题，并支持个性化学习算法评估与优化。
Comments Accepted by AAAI2025
Benchmarking Large Vision-Language Models on CFMME: A Comprehensive Chinese Financial Multimodal Evaluation Dataset
大型视觉语言模型在CFMME上的基准测试：一个全面的中文金融多模态评估数据集
机构 * Qwen DianJin Team, Alibaba Cloud Computing（文言金团队，阿里云计算）
专题命中 Agent评测 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出CFMME，一个包含6052个实例的中文金融多模态评估基准，涵盖八种主要金融图像模态和四项核心多模态任务，用于评估LVLMs在金融业务全流程中的感知、理解、推理和认知能力。
Revisiting Observation Reduction for Web Agents: Comprehensive Evaluation with a Lightweight Framework
重新审视Web智能体的观察缩减：基于轻量级框架的综合评估
机构 * NEC Corporation（日本电报电话公司）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对LLM Web智能体中HTML观察过长的问题，提出基于最小失败集（MFS）的轻量级评估框架，通过覆盖率代理指标大幅加速评估，并优化剪枝程序实现2.2-3.1倍延迟降低同时保持84-89%成功率。
Comments 22 pages, 8 figures, 4 tables
BenchTrace: A Benchmark for Testing Reflection Ability and Controlled Evolution in LLM Agents
BenchTrace: 用于测试LLM智能体反思能力和受控进化的基准
机构 * University of Tokyo（东京大学） ； Kyoto University（京都大学） ； National Institute of Informatics（日本信息处理学会）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出BenchTrace基准，通过反思评估和进化评估两个任务，结合失败避免率(FAR)指标，系统评估LLM智能体的自我进化能力，实验发现当前模型在反思诊断和泛化上存在显著瓶颈。
Ask Now, Use Later: Benchmarking the Proactivity Gap in Long-Lived LLM Agents
现在询问，以后使用：评估长期 LLM 代理中的主动性差距
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Noumena AI
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对长期 LLM 代理在跨会话中未能主动获取用户偏好而导致的主动性差距，提出 Ask-to-Remember (ATR) 基准 ATRBench，通过隐藏用户偏好作为真实值来量化该差距，并诊断出获取环节是瓶颈。
PipeMFL-240K: A Large-scale Dataset and Benchmark for Object Detection in Pipeline Magnetic Flux Leakage Imaging
PipeMFL-240K：管道磁通量泄漏成像中目标检测的大规模数据集与基准
机构 * SINOMACH Sensing Technology \ ., Ltd Shenyang Liaoning China ； Institute of Science Tokyo Tokyo Japan ； Hokkaido University Sapporo Hokkaido Japan ； SINOMACH Sensing Technology \ ., Ltd ； Institute of Science Tokyo ； Hokkaido University
专题命中 Agent评测 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 为解决管道磁通量泄漏检测中缺乏大规模公开数据集和基准的问题，构建了包含249,320张图像和200,020个边界框标注的PipeMFL-240K数据集，并评估了现有目标检测器，揭示了其在长尾分布、小目标和类内变异等挑战下的性能不足。
Comments Accepted by ACM KDD 2026 Datasets and Benchmarks Track
Dynamic Mixture of Progressive Parameter-Efficient Expert Library for Lifelong Robot Learning
动态渐进式参数高效专家库混合用于终身机器人学习
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） ； Huawei Cloud Computing Technologies（华为云计算技术） ； Ola Dimensions ； HKU Shanghai Intelligent Computing Research Center（香港大学上海智能计算研究中心）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对终身学习中任务标识不可用和知识隔离问题，提出动态渐进式参数高效专家库混合（DMPEL），通过构建低秩专家库和轻量路由器实现灵活的前向迁移，并引入专家系数回放缓解遗忘，在LIBERO基准上以最少可训练参数和存储超越现有方法。
Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research (TMLR) at https://openreview.net/forum?id=MHVBrjS8cG . Code is available at https://github.com/HarryLui98/DMPEL
Are LLMs Socially Adaptive? Contrasting Belief Evolution in Large Language Models and Humans
大型语言模型是否具有社会适应性？对比大型语言模型与人类的信念演化
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences（心理与认知科学系） ； College AI（人工智能学院） ； School of Management（管理学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Northwestern University（西北大学） ； University of Oxford（牛津大学）
专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究提出基于社会心理学的仿真基准FairMindSim和信念-奖励对齐行为演化模型BREM，通过连续经济游戏对比人类与LLM的决策动态，发现中等能力模型表现出过度惩罚的刚性攻击性，而前沿模型随推理能力提升趋向人类式的克制与宽容。
Comments KDD 2026 Oral
