AI Agent

Aerial Wildfire Suppression Planning with a Hybrid CNN-Cellular Automata Fire Model

基于混合CNN-元胞自动机火灾模型的空中野火抑制规划

Ion Matei, Maksym Zhenirovskyy, Takuya Kurihana, Rohit Vupala, Anthony Wong

机构 * Space Data Frontiers Research Center（空间数据前沿研究所以） ； Fujitsu Research of America（富士通美国研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出结合混合神经-元胞自动机野火模型与梯度优化空中投放的框架，通过蒙特卡洛采样和空间相关扰动量化不确定性，案例验证可生成有效抑制方案。

LLM-as-an-Investigator: Evidence-First Reasoning for Robust Interactive Problem Diagnosis

LLM作为调查员：基于证据优先的鲁棒交互式问题诊断

Fabrizio Marozzo, Pietro Liò

机构 * University of Calabria（卡拉布里亚大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出证据优先的AI方法LLM-as-an-Investigator，通过估计问题歧义、生成假设、提问澄清并更新概率，避免过早接受用户假设，提升诊断准确性。

ProPlay: Procedural World Models for Self-Evolving LLM Agents

ProPlay: 用于自我进化LLM智能体的程序化世界模型

Yijun Ma, Zehong Wang, Yiyang Li, Ziming Li, Xiaoguang Guo, Weixiang Sun, Chuxu Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） 纠错

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

AI总结 提出ProPlay程序化世界模型，通过程序级预演和因果过程图，使LLM智能体在部分可观测环境中自我进化，无需外部监督。

WT-UMI: Tactile-based Whole-Body Manipulation via Force-Supervised Contact-Aware Planning

WT-UMI: 基于触觉的全身操控通过力监督的接触感知规划

Jaehwi Jang, Zhaoyuan Gu, Alfred Cueva, Zimeng Chai, Junjie Sheng, Thong Nguyen, Himank Galundia, Yifan Wu, Huishu Xue, Isaac Legene, Ojas Mediratta, Davin Doan, Andrew Collins, Sarah Sadegh, KyoungMok Kim, Rishita Dhalbisoi, Zun Chen, Ye Zhao

机构 * The Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology（机器人与智能机械研究所，佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 提出WT-UMI系统，结合人体演示与遥操作数据，通过力监督规划器预测末端执行器位姿和接触力轨迹，并利用触觉导纳控制器提升全身操控性能。

Comments 18 pages, 8 figures

DIG: Oracle-Guided Directed Input Generation for One-Day Vulnerabilities

DIG：面向单日漏洞的Oracle引导定向输入生成

Andrew Bao, Haochen Zeng, Peng Chen, Stephen McCamant, Pen-Chung Yew

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

AI总结 针对补丁延迟或未完全部署导致的单日漏洞风险，提出Oracle引导的定向输入生成方法DIG，利用补丁揭示触发条件，通过LLM合成Oracle并引导生成器进化与定向模糊测试，在138个真实CVE上触发80个漏洞，超过现有技术。

Zero-source LLM Hallucination Detection with Human-like Criteria Probing

零源大语言模型幻觉检测：类人类标准探测

Jiahao Yang, Shuhai Zhang, Hailong Kang, Feng Liu, Qi Chen, Mingkui Tan

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Pazhou Laboratory（帕乔实验室） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（澳大利亚机器学习研究所，阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 提出HCPD范式，通过类人类标准探测机制模拟人类评估者的多面推理，结合奖励对齐和多样本聚合，实现零源条件下的有效可解释幻觉检测。

Comments Accepted at ICML 2026

DWM-RO: Decentralized World Models with Reasoning Offloading for SWIPT-enabled Satellite-Terrestrial HetNets

DWM-RO：面向支持SWIPT的卫星-地面异构网络的去中心化世界模型与推理卸载

Guangyuan Liu, Yinqiu Liu, Ruichen Zhang, Nan Ma, Jiawen Kang, Sumei Sun, Abbas Jamalipour, Ping Zhang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对SWIPT卫星-地面异构网络中多智能体强化学习样本效率低和协调性差的问题，提出去中心化世界模型与推理卸载框架，通过想象策略训练和边缘协调机制实现快速收敛、高谱效和低约束违规。

PolyFlow: Safe and Efficient Polytope-Constrained Flow Matching with Constraint Embedding and Projection-free Update

PolyFlow: 安全高效的多面体约束流匹配，具有约束嵌入和无投影更新

Jianming Ma, Qiyue Yang, Yang Zhang, Liyun Yan, Zhanxiang Cao, Yazhou Zhang, Yue Gao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出PolyFlow，一种将约束直接嵌入模型和流动力学的多面体约束流匹配框架，通过离散时间流公式和无投影架构消除离散化误差并严格满足任意多面体约束，在规划与控制任务中实现零约束违反并降低推理延迟。

Comments 30 pages, 12 figures, Accepted to ICML 2026

Diffusion Transformer World-Action Model for AV Scene Prediction

扩散Transformer世界-动作模型用于自动驾驶场景预测

Ruslan Sharifullin, Benjamin Jiang, Kai Xi Chew

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出紧凑潜世界模型，结合扩散Transformer（DiT）预测未来场景，在nuScenes上实现4.8倍更好的KID，并实现动作可控性（转向ρ=0.81）。

Comments 10 pages, 9 figures, 2 tables

Variational Learning for Insertion-based Generation

基于插入生成的变分学习

Yangtian Zhang, Zhe Wang, Arthur Gretton, Rex Ying, David van Dijk, Michalis K. Titsias, Jiaxin Shi

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出插入过程（IP）模型，通过排列变分推断联合学习插入位置、内容和终止条件，支持变长生成并提升非自回归序列建模质量。

WOMBET: World Model-Based Experience Transfer for Robust and Sample-efficient Reinforcement Learning

WOMBET：基于世界模型的经验迁移实现鲁棒且样本高效的强化学习

Mintae Kim, Koushil Sreenath

机构 * Hybrid Robotics, UC Berkeley（混合机器人技术，伯克利大学） 纠错

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

AI总结 提出WOMBET框架，通过源任务中学习世界模型并生成不确定性惩罚的离线数据，再结合自适应采样进行在线微调，实现鲁棒且样本高效的强化学习迁移。

Comments 13 pages, 6 figures, 8th Annual Learning for Dynamics & Control Conference (L4DC)

OmniDirector: General Multi-Shot Camera Cloning without Cross-Paired Data

OmniDirector: 无需配对数据的通用多镜头相机克隆

Jiwen Liu, Shujuan Li, Zhixue Fang, Xiaohan Li, Yan Zhou, Zijie Meng, Zhimin Zhang, Yawen Luo, Guoxin Zhang, Yu-Shen Liu, Pengfei Wan

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出OmniDirector框架，通过将相机参数编码为网格运动视频，并利用百万级配对数据训练，实现无需交叉配对数据的多镜头相机运动克隆，具备卓越的控制性能。

Comments 12 pages, 8 figures

Hallucination in Medical Imaging AI: A Cross-Modality Analytical Framework for Taxonomy, Detection, and Mitigation under Regulatory Constraints

医学影像AI中的幻觉：跨模态分析框架用于分类、检测与监管约束下的缓解

Omar Alshahrani, Muzammil Behzad

机构 * King Fahd University of Petroleum & Minerals, Saudi Arabia（沙特阿拉伯法赫德国王石油矿产大学） ； SDAIA-KFUPM Joint Research Center for Artificial Intelligence, Saudi Arabia（沙特阿拉伯SDAIA-KFUPM人工智能联合研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出跨模态分析框架，统一五种影像模态的幻觉分类、检测与缓解策略，发现通用基础模型在幻觉基准上优于医学专用模型，并映射到FDA全生命周期监管。

Topical Phase Transitions in Artificial Intelligence Research: Large-Scale Evidence and an Early-Warning Signature for Emerging Topics

人工智能研究中的主题相变：大规模证据与新兴主题的早期预警信号

Rasul Khanbayov, Hasan Kurban

机构 * College of Science and Engineering（科学与工程学院） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； Doha, Qatar（卡塔尔多哈） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过分析2017-2025年五大AI会议论文，发现AI主题通过“相变”方式突然爆发，并基于早期预警信号识别未来需关注的主题。

A Tutorial on World Models and Physical AI

世界模型与物理AI教程

Il-Seok Oh

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence/CAIIT, Jeonju, Jeonbuk, South Korea（韩国全北全州计算机科学与人工智能系/CAIIT） 纠错

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

AI总结 本文提出统一框架，区分显式与隐式世界模型，并探讨其在机器人、自动驾驶等物理AI领域的应用，以及迈向通用人工智能的挑战。

Normative Robustness as a Frontier for Non-Verifiable Reasoning in LLMs

规范性鲁棒性作为LLM中不可验证推理的前沿

Elizaveta Tennant, Benjamin Henke, Anita Keshmirian, Murray Shanahan, Verena Rieser, Kristian Lum, Sydney Levine, Julia Haas

机构 * DeepMind ； Institute of Philosophy, School of Advanced Study, University of London（伦敦大学高等研究院哲学研究所） ； Technische Universität Berlin（柏林工业大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出道德推理作为不可验证推理的典型子域，定义道德鲁棒性并引入可扩展的多轮对抗评估框架，发现模型会向用户偏好偏移推理（平均6.5%），且受顺序和轮次影响。

Foresight: Iterative Reasoning About Clues that Matter for Navigation

Foresight: 关于导航关键线索的迭代推理

Arthur Zhang, Carl Qi, Donne Su, Xiangyun Meng, Amy Zhang, Joydeep Biswas

机构 * UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； FieldAI 纠错

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

AI总结 提出Foresight框架，利用微调VLM交替提出和批评图像空间运动计划，通过人类反馈学习奖励模型进行强化学习后训练，实现无地图导航中稀疏语言指令下的迭代运动优化，任务成功率提升37%。

Comments 22 pages, 10 figures, 3 tables

Algorithmic Constitutionalism

算法宪政主义

Oren Perez, Nurit Wimer

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

AI总结 针对AI对社会生活日益渗透的风险，本文提出“算法宪政主义”框架，通过分层架构、算法元推理和协商纠正，应用于Facebook内容审核，并分析其与社会宪政主义的张力及对欧盟数字服务法案的影响。

Journal ref Ind. J. Global Legal Stud. 30 (2023): 81

Distribution-Agnostic Robust Trajectory Optimization via Chance-Constrained Reinforcement Learning

基于机会约束强化学习的分布无关鲁棒轨迹优化

Yashdeep Chaudhary, Roberto Armellin, Harry Holt, Marco Sagliano

机构 * Auckland University（奥克兰大学） 纠错

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

AI总结 提出一种分布无关的鲁棒轨迹优化框架，通过机会约束强化学习处理初始条件和过程噪声的不确定性，采用离线标称轨迹与在线仿射闭环校正，在两种不同轨迹设计问题上验证了概率可行性与燃料效率。

Comments Preprint. 39 pages, 16 figures

Plan, Don't Pose: Long Composite Motion Generation with Text-Aligned BFM

计划，而非摆姿势：基于文本对齐的BFM的长复合运动生成

Nikolay Shvetsov, Maksim Bobrin, Nazar Buzun, Anton Bozhedarov, Dmitry V. Dylov

机构 * AvaCapo ； Potsdam University（波茨坦大学） ； Applied AI Institute（应用人工智能研究所） ； Computational Imaging Lab（计算成像实验室） ； AXXX ； Innopolis University（因诺波利斯大学） 纠错

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

AI总结 提出Text2BFM框架，通过将自然语言与预训练行为基础模型对齐，在潜在策略空间中实现长复合运动生成，无需端到端运动生成器。

Earth Science Foundation Models: From Perception to Reasoning and Discovery

地球科学基础模型：从感知到推理与发现

Xiangyu Zhao, Bo Liu, Yuehan Zhang, Zelin Song, Wanghan Xu, Feng Liu, Fengxiang Wang, Ben Fei, Fenghua Ling, Wangxu Wei, Wenlong Zhang, Xiao-Ming Wu

机构 * Department of Data Science and Artificial Intelligence, The Hong Kong Polytechnic University（数据科学与人工智能系，香港理工大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文综述了地球科学基础模型，探讨了其从感知到多模态推理及科学发现的能力演进，并总结了其在大气、水圈、岩石圈等领域的广泛应用。

Improving Pre-trained Adult Glioma Segmentation Models Using only Post-processing Techniques

仅使用后处理技术改进预训练的成人胶质瘤分割模型

Abhijeet Parida, Daniel Capellán-Martín, Zhifan Jiang, Nishad Kulkarni, Krithika Iyer, Austin Tapp, Syed Muhammad Anwar, María J. Ledesma-Carbayo, Marius George Linguraru

机构 * Sheikh Zayed Institute for Pediatric Surgical Innovation（Sheikh Zayed儿童手术创新研究所） ； Children’s National Hospital（儿童医院） ； University of Madrid（马德里大学） ； CIBER-BBN ； ISCIII ； School of Medicine and Health Sciences（医学与健康科学学院） ； George Washington University（乔治·华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 针对预训练模型在胶质瘤分割中的系统误差，提出自适应后处理技术，在BraTS 2025挑战中使排名指标提升14.9%（撒哈拉以南非洲）和0.9%（成人胶质瘤），推动向高效、公平、可持续的后处理策略转变。

DCD: Domain-Oriented Design for Controlled Retrieval-Augmented Generation

DCD：面向领域的受控检索增强生成设计

Valerii Kovalskii, Nikita Belov, Nikita Miteyko, Igor Reshetnikov, Maksim Maksimov

机构 * red_mad_robot 纠错

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

AI总结 提出DCD（领域-集合-文档）层次化设计，通过结构化知识表示和多阶段路由控制检索与生成范围，无需修改语言模型，提升RAG在异构语料和多步查询中的鲁棒性和准确性。

Comments 14 pages, 4 figures, 2 links, link to HF https://huggingface.co/datasets/redmadrobot-rnd/dcd, link to GIT https://github.com/redmadrobot-rnd/dcd

HiGR: Industrial-Scale Hierarchical Generative Slate Recommendation Framework in Tencent

HiGR：腾讯工业级层次化生成式推荐框架

Yunsheng Pang, Zijian Liu, Yudong Li, Shaojie Zhu, Zijian Luo, Chenyun Yu, Sikai Wu, Shichen Shen, Cong Xu, Bin Wang, Kai Jiang, Chengxiang Zhuo, Zang Li

机构 * Platform and Content Group, Tencent（腾讯平台与内容组） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 提出HiGR框架，通过结构化语义ID和层次化解码器解决生成式推荐在工业规模下的规划效率与列表质量对齐问题，离线质量提升超10%，推理加速5倍。

Retrieval-Augmented Foundation Models for Water Level Prediction in the Everglades

用于大沼泽地水位预测的检索增强基础模型

Rahuul Rangaraj, Jimeng Shi, Rajendra Paudel, Giri Narasimhan, Yanzhao Wu

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Everglades National Park（大沼泽地国家公园） 纠错

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

AI总结 针对大沼泽地水位预测，提出检索增强机制，利用统计相似性或互信息检索历史水文事件，提升预训练时序基础模型的长期预测性能，尤其在极端事件中效果显著。

Continuity of equilibria in spaces of Bochner and Gel'fand economies

Bochner与Gel'fand经济空间中均衡的连续性

Matías Fuentes

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文在商品空间为Banach格的无穷维框架下，证明均衡对应在允许均衡的经济域稠密子集上关于Polish拓扑是连续的，统一处理了多种经济模型，无需可微性假设。

Structuring Transparency: Developing Domain-Specific Generative AI Declaration Frameworks in Higher Education

构建透明度：开发高等教育中特定领域生成式AI声明框架

Nicholas Micallef, Olga Petrovska

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对高等教育中通用AI声明不足的问题，提出基于GenAI使用分类法的两种任务特定声明结构（写作和编程），以促进学术诚信和AI素养。

Multi-Phase Optimization of Shared Charging Infrastructure for Freight Electrification

货运电气化共享充电基础设施的多阶段优化

Joas Kahlert, Jiali Fu, Chengxi Liu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出多阶段优化框架，利用两家货运公司的高分辨率轨迹数据，最小化充电站总数并满足电气化目标，揭示共享基础设施可减少冗余投资但增加依赖。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Unified MRI Brain Image Translation via Hierarchical Tumor Structure Comparison

基于层级肿瘤结构比较的统一MRI脑图像翻译

Yupeng Cai, Jia Wei, Jianlong Zhou

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； UTS Data Science Institute, University of Technology Sydney（悉尼科技大学UTS数据科学研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出HTSCGAN模型，通过层级肿瘤结构比较和多种损失函数，提高多模态MRI脑图像翻译质量，在BraTS2020/2021上表现优异。

AIR-VLA+: Decoupling Movement and Manipulation via Cascaded Dual-Action Decoders with Asymmetric MoE for Aerial Robots

AIR-VLA+: 通过级联双动作解码器与非对称MoE解耦空中机器人的移动与操作

Jianli Sun, Bin Tian, Qiyao Zhang, Zijian Liu, Yutong Wang, Zhiyong Cui, Bai Li, Yisheng Lv, Yonglin Tian

机构 * The Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院） ； College of Automotive and Energy Engineering, Tongji University（同济大学汽车与能源工程学院） ； School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） ； Information Science, East China Normal University（华东师范大学信息科学） 纠错

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 针对空中机器人移动与操作在动作尺度、动力学和控制目标上的显著差异，提出级联双动作解码器与非对称MoE架构，实现解耦协调控制，在AIR-VLA基准上取得48.0平均分，任务完成度提升80.2%。