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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。

2026-05-29 至 2026-05-29 共收录 216 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. Agent评测 33 篇

2406.14198 2026-05-29 econ.TH cs.GT 50%

Tight Guarantees in the Commons

公共资源中的紧保证

Anna Bogomolnaia, Hervé Moulin

专题命中 Agent评测 :agent(abstract)

AI总结 本文提出一种无上下文依赖的公共资源模型,通过紧保证对(tight guarantees)刻画代理人在仅知自身类型时的公平份额上下界,并应用于多个微观经济模型以验证或提出新的分配规则。

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2605.29452 2026-05-29 cs.CV 50%

Comparative evaluation of photogrammetric reconstruction methods and 3D Gaussian Splatting for road surface roughness analysis

摄影测量重建方法与3D高斯泼溅用于路面粗糙度分析的比较评估

Marouane Elmegdar, Teng Xiao

机构 * School of International Education, Hubei University of Technology(湖北工业大学国际教育学院) School of Computer Science, Hubei University of Technology(湖北工业大学计算机科学学院)

专题命中 Agent评测 :workflow(abstract)

AI总结 本研究比较了COLMAP、Meshroom、Metashape和3D高斯泼溅四种重建方法,评估它们从智能手机图像估计路面粗糙度的能力,结果表明COLMAP对微纹理最敏感,而开源方法适用于低成本路面监测。

Comments accepted by RSMIP 2026

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2605.29177 2026-05-29 cs.CR cs.ET 50%

EvaluatAR: A Cross-Device Evaluation Framework for Rapid Prototyping of Bystander PETs in AR

EvaluatAR: 用于AR中旁观者隐私增强技术快速原型设计的跨设备评估框架

Syed Ibrahim Mustafa Shah Bukhari, Matthew Corbett, Bo Ji, Brendan David-John

专题命中 Agent评测 :workflow(abstract)

AI总结 提出EvaluatAR框架,通过记录-回放工作流标准化传感器数据和视觉刺激,实现跨设备、低开销的旁观者隐私增强技术快速评估,并在HoloLens 2等设备上验证其有效性。

Comments Proceedings on Privacy Enhancing Technologies (PoPETs) 2026

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2605.28845 2026-05-29 cs.DC quant-ph 50%

HPC-vQPU: A Service-Export Architecture for Virtual QPUs on Batch-Scheduled HPC Systems

HPC-vQPU:面向批调度HPC系统上虚拟QPU的服务导出架构

Shusen Liu, Pascal Jahan Elahi, Ugo Varetto

专题命中 Agent评测 :agent(abstract)

AI总结 针对HPC系统缺乏交互式量子后端接口的问题,提出HPC-vQPU架构,通过分离云侧控制面与HPC执行面,利用拓扑和校准感知的设备快照实现批调度环境下的虚拟QPU服务,实验验证了其低开销、高保真和容错性。

Comments 29 pages, 5 figures

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2. 其他Agent 2 篇

2605.28920 2026-05-29 cs.LG cs.AI stat.ML 62%

Conf-Gen: Conformal Uncertainty Quantification for Generative Models

Conf-Gen: 生成模型的共形不确定性量化

Gabriel Loaiza-Ganem, Kevin Zhang, Wei Cui, Marc T. Law, Kin Kwan Leung

机构 * layer6ai-labs(layer6ai实验室)

专题命中 其他Agent :AI agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Conf-Gen框架,通过共形风险控制适配生成任务,统一并扩展了共形预测在大型语言模型等生成模型中的应用,并在图像生成、对话AI和AI代理等新领域提供了形式化保证。

Comments ICML 2026

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2605.28908 2026-05-29 cs.HC cs.CY 50%

Who Does Your AI Work For? Designing Conversational Agents as Digital Fiduciaries

你的AI为谁工作?将对话代理设计为数字受托人

Jacob Erickson

专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)

AI总结 本文提出将对话式AI代理视为数字受托人,通过引入受托设计原则,建立类似法律受托责任的标准,以统一信任与问责机制。

Comments To appear in the proceedings of the 8th ACM Conference on Conversational User Interfaces (CUI '26)

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