AI Agent

Tabletop Pen Manipulation With a Vision-Guided 4-DoF Arm

基于视觉引导的4自由度机械臂的桌面钢笔操作

Anirudh Rangarajan, Bibit Bianchini

机构 * Dougherty Valley High School（多切蒂谷高中） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究利用感知与运动规划，让无腕部旋转关节的4自由度Waveshare RoArm-M2-S机械臂，通过YOLO11n-OBB等算法，实现了桌面书写工具的检测、校正与颜色分类，补偿了缺失的自由度。

Comments 19 pages, 8 figures

Counterfactual Sensitivity Is Not Repairability: Auditing Replay Probes for Video Evidence

反事实敏感性不等于可修复性：针对视频证据的重播探针审计

Rama AlHamidi, Rasul Khanbayov, Erchin Serpedin, Hasan Kurban

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本研究提出黑盒反事实探针 CARVE，通过对比 SHAM 与 DESTROY 重播下的答案变化，审计视频智能体的证据依赖，在 LVBench 上取得准确率提升，验证了反事实敏感性与可修复性的差异。

Comments 23 pages, 2 figures. Code: https://github.com/KurbanIntelligenceLab/CARVE

Not All History Helps: Velocity-Aware Selective Memory for Long-Horizon End-to-End Autonomous Driving

并非所有历史都有用：面向长 horizon 端到端自动驾驶的速度感知选择性记忆

Yuchen Liu, Ziying Song, Shengkai Zhang, Jiannan Chen, Peiliang Wu, Lei Yang, Bin Sun, Yan Gong, Li Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； North University of China（中北大学） ； Yanshan University（燕山大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； China Automotive Technology and Research Center Co., Ltd.（中国汽车技术研究中心有限公司） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对长 horizon 端到端自动驾驶的历史规划状态不可靠问题，提出 StableDrive 模型，通过 SMM 与 MSTS 实现规划优化，在多个数据集上取得规划指标的 SOTA 性能。

Comments 14 pages, 7 figures

Decomposing Whole Slide Image Report Generation with Graph-Constrained Multiple Instance Learning Workflows

用图约束的多实例学习工作流分解全切片图像报告生成

Antony Gitau, Martyna Borak, Bjørn-Jostein Singstad, Martin Paulson, Karl Thomas Hjelmervik, Ola Marius Lysaker, Veralia Gabriela Sanchez

机构 * Faculty of Technology, Natural Sciences and Maritime Sciences, University of South-Eastern Norway（东南挪威大学技术、自然科学与海洋科学学院） ； Center for Cancer and Blood Diseases, Vestfold Hospital Trust（西福尔信托医院癌症与血液疾病中心） ； Faculty of Biomedical Engineering, Silesian University of Technology（西里西亚工业大学生物医学工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究提出图约束的多实例学习分解框架，结合Virchow2嵌入与器官条件图，提升WSI报告生成性能，明确器官路由是域转移瓶颈，支持错误定位。

Comments Accepted at the MICCAI 2026 REG Challenge

TERRA: A Hierarchical Parallel Training and Memory Orchestration Framework for High-Resolution AI-based Earth Modeling

TERRA：面向高分辨率AI地球建模的分层并行训练与内存编排框架

Ruohan Wu, Ziqi Zhu, Yang Zhao, Jiarui Tang, Yingzhe Cui, Junshi Chen, Zhao Jing, Jun Shi, Hong An

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence and Data Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学人工智能与数据科学学院） ； Laoshan Laboratory（崂山实验室） ； Ocean University of China（中国海洋大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 TERRA是面向高分辨率AI地球预报的分层并行训练与内存编排框架，通过SAWSTP和MO技术，在96个H200 GPU上支持114亿参数模型，实现高算力与内存优化，提升预报精度。

Comments 15 pages, 16 figures, 6 tables, and 2 algorithms. Submitted to IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS). Code is available at https://github.com/ruohan12345/TERRA

P-PAS: Prefill-Pressure Adaptive Scheduling for Long-Context LLM Serving

P-PAS：面向长上下文大语言模型服务的预填充压力自适应调度

Timo Sämann

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 针对长上下文LLM服务中静态最大批处理令牌数（MBT）无法适配不同调度压力的问题，提出P-PAS动态调度策略，可在各类负载下维持低延迟，避免固定MBT的局限。

Traces of Abuse: How Generative AI Impacts Image-Based Sexual Abuse (IBSA) Investigations

滥用的痕迹：生成式AI如何影响基于图像的性虐待（IBSA）调查

Jasmin Wyss, Anna Neumann, Ivy Turk, Rebekah Overdorf

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究针对生成式AI引入IBSA工作流程的问题，通过对比不同IBSA场景的法医痕迹，指出生成式AI会降低IBSA犯罪难度并增加施害者追踪难度，不利于IBSA调查。

Comments Accepted at the "Community Building for Researchers on Generative AI-Facilitated Image-Based Abuse" Workshop at SOUPS 2026

Designing Quantum Error Correcting Codes to fit decoders via Reinforcement Learning

通过强化学习设计适配译码器的量子纠错码

Omer S. Sella, Robert Pinsler, Thomas Heinis

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 该研究提出强化学习方法协同设计量子纠错码稳定器集合与译码器，固定译码器架构后用近端策略优化训练智能体，在去极化信道噪声下最大化译码器性能，可生成适配译码器的双变量自行车码。

Proposal of a consistent value for the mean excitation energy of liquid water using advanced modeling, detailed simulations and precission proton Bragg curves

利用先进建模、详细模拟和精确质子布拉格曲线，提出液态水平均激发能的一致值

Pablo de Vera, Isabel Abril, Flávio Matias, Julian M. B. Shorto, Hélio Yoriyaz, Rafael Garcia-Molina

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究利用MELF-GOS与TDDFT-Penn两种方法，结合SEICS代码模拟质子布拉格曲线，确定液态水平均激发能$I=79.4$ eV，为质子治疗射程预测提供物理依据。

Comments 12 pages, 4 figures

Omni-LiveAvatar: Minute-Level Real-Time Streaming Joint Audio-Video Avatar Generation

Omni-LiveAvatar：分钟级实时流式视听联动数字人生成

Lunjie Zhu, Xingtong Ge, Fangyu Lin, Yi Zhang, Zhening Liu, Mengfei Li, Yumeng Zhang, Guanglu Song, Yu Liu, Jun Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究提出Omni-LiveAvatar框架，通过渐进式自回归蒸馏等技术，实现分钟级实时流式视听联动数字人生成，速度较LTX-2提升33倍且性能优于基线模型。

Local Conformal Calibration of Dynamics Uncertainty from Semantic Images

局部语义图像动态不确定性校准

Luís Marques, Dmitry Berenson

机构 * Robotics Department, University of Michigan（密歇根大学机器人系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出OCULAR算法，通过感知信息对未见环境提供不确定性量化保障，无需环境特定数据，有效区分高低不确定性状态动作输入，适用于概率安全规划。

Comments 26 pages, 8 figures, 7 tables. Accepted to the 17th World Symposium on the Algorithmic Foundations of Robotics (WAFR 2026). Project page: https://um-arm-lab.github.io/ocular/

Relay-Based Coordination for Energy-Efficient Multi-Robot Pickup and Delivery

基于中继的能源高效多机器人拾取与配送

Alkesh K. Srivastava, Jared Michael Levin, Philip Dames

机构 * Temple University（Temple大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出VCST-RCP框架，通过中继网络减少冗余长距离运动，提升多机器人配送效率，实验表明相比传统方法节省31%的行驶距离，提升50%的配送效率。

Equivariant and invariant parametrized topological complexity

不变和不变的参数拓扑复杂性

Ramandeep Singh Arora, Navnath Daundkar

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文研究了G-等变纤维的不变参数拓扑复杂性，推广了Lubawski和Marzantowicz的不变拓扑复杂性，并计算了等变Fadell-Neuwirth纤维的不变参数拓扑复杂性，用于运动规划问题。

Comments 37 pages. This is the final version that will appear in the journal Proceedings of the Royal Society of Edinburgh: Section A Mathematics

Forecasting the Evolving Composition of Inbound Tourism Demand: A Bayesian Compositional Time Series Approach Using Platform Booking Data

预测入境旅游需求的演变构成：一种使用平台预订数据的贝叶斯组合时间序列方法

Harrison Katz

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种贝叶斯组合时间序列方法，利用Airbnb数据预测入境旅游市场需求构成的变化，揭示疫情对市场构成的结构性影响，并展示该方法在复杂市场中的优越预测性能。

Detecting Where Effects Occur by Testing Hypotheses in Order

通过顺序假设检验检测效应发生的位置

Jake Bowers, David Kim, Nuole Chen

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种自上而下的树形假设检验方法，利用实验的行政层级结构控制族系错误率，并通过误差负荷诊断判断是否需要调整，在教育试验和就业培训研究中验证了其有效性。

PerFACT: Motion Policy with LLM-Powered Dataset Synthesis and Fusion Action-Chunking Transformers

PerFACT: 基于LLM驱动的数据集合成与融合动作分块变换器的运动策略

Davood Soleymanzadeh, Xiao Liang, Minghui Zheng

机构 * J. Mike Walker ’66 Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University（J. Mike Walker ’66机械工程系，德克萨斯A&M大学） ； Zachry Department of Civil and Environmental Engineering, Texas A&M University（Zachry土木与环境工程系，德克萨斯A&M大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 PerFACT通过LLM驱动的数据集合成和融合动作分块变换器，提升机械臂运动规划的泛化能力和效率。

Analytical modeling of a stop-less modular bus line: Optimization, feasibility, and economies of scale

无停靠模块化公交线路的分析建模：优化、可行性与规模经济

Haoran Zhao, Neema Nassir, Andres Fielbaum

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出分析优化模型，研究无停靠自主模块化公交服务（SLAM）的最优设计、可行性与规模经济，发现其最适合中等需求水平，数值结果验证了理论分析。

Towards a Unified Understanding of Robot Manipulation: A Comprehensive Survey

面向机器人操作的统一理解：一项综合调查

Shuanghao Bai, Wenxuan Song, Jiayi Chen, Yuheng Ji, Zhide Zhong, Jin Yang, Han Zhao, Wanqi Zhou, Wei Zhao, Zhe Li, Pengxiang Ding, Cheng Chi, Haoang Li, Chang Xu, Xiaolong Zheng, Donglin Wang, Shanghang Zhang, Badong Chen

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本调查针对机器人操作这一具身智能核心挑战，提出方法的统一分类与瓶颈分类，为机器人操作研究提供了全面的路线图与结构化参考。

$^{88}$Sr Reference Data

$^{88}$Sr 参考数据

Sebastian Pucher, Sofus Laguna Kristensen, Ronen M. Kroeze

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提供了用于量子光学等领域的中性$^{88}$Sr的物理与光学性质参考数据，包含实验及理论值、转换方程、关键跃迁参数表格，为相关研究提供最新参考。

Comments 33 pages, 4 figures, 12 tables

You Can't Solve These Super Mario Bros. Levels: Undecidable Mario Games

你无法通关这些超级马里奥兄弟关卡：不可判定的马里奥游戏

MIT Hardness Group, Erik D. Demaine, Lilly Hall, Hayashi Layers, Ricardo Ruiz, Naveen Venkat

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究证明多款超级马里奥系列游戏为不可判定的RE完全问题，通过构建计数器道具理论及相关简单道具的归约完成证明。

Traffic Cameras to detect inland waterway barge traffic: An Application of machine learning

Geoffery Agorku, Sarah Hernandez PhD, Maria Falquez, Subhadipto Poddar PhD, Kwadwo Amankwah-Nkyi

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

Journal ref Transportation Research Record 2679(2) (2025) 703-720

AgentMV: A State-Guided Multi-Agent Framework for Budget-Aware Music Video Generation

AllocMV：通过结构化持久状态实现音乐视频生成的最优资源分配

Huimin Wang, Chang Xia, Leilei Ouyang, Yongqi Kang, Yu Fu, Yuqi Ouyang

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 AllocMV提出了一种分层框架，将音乐视频合成建模为多重选择背包问题，通过动态规划优化资源分配，确保跨镜头一致性并降低生成成本。

Comments ECCV 2026 AI4VA

Semantic Uncertainty-Guided Orchestration in Hierarchical Multi-Agent Systems

分层多智能体系统中基于语义不确定性的协调策略

John Knowlton, Aritra Guha, Risto Miikkulainen

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； AT&T Chief Data Office（AT&T首席数据办公室） ； Cognizant AI Lab（高知特人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出HASSUM框架，利用语义熵和密度估计不确定性实现多智能体自适应协调，在StrategyQA等基准上验证其可提升复杂推理任务的可靠性。

Comments 17 pages, 5 figures, 2 tables

Learning Agent Execution for KV-Cache Management in Agentic Serving

面向智能体服务的KV缓存管理的智能体执行学习

Rui Zhang, Chaeeun Kim, Shaoting Feng, Kuntai Du, Yuhan Liu, Yi Zhong, Cheng-Wei Ching, Junchen Jiang, Liting Hu

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体LLM服务中KV缓存复用不足的问题，提出CacheScout，通过在线学习智能体执行转换优化缓存管理，显著提升缓存命中率、降低延迟并提高吞吐量。

Planner-Conditioned Diffusion for Coordinated Multi-Agent Exploration

用于协调多智能体探索的规划器条件扩散模型

Marcus Yu Siong Teo, Jeric Lew, Tanishq Duhan, Guillaume Sartoretti

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出规划器条件扩散策略PCDP，通过规划器身份作为条件输入训练多模态单智能体策略，结合局部重排序实现协调，在多智能体探索中提升性能并验证了方法有效性。

Comments Code and models are available at https://github.com/marmotlab/PCDP

One Frozen Simulator Is Not Enough: Simulator Collapse in Multi-Agent RL

单个冻结模拟器不够：多智能体强化学习中的模拟器崩溃问题

Simon Yu, Nicholas Tomlin, Marwa Abdulhai, Ximing Lu, Derek Chong, Abe Hou, Dilara Soylu, Sergey Levine, Christopher D. Manning, Weiyan Shi

机构 * Northeastern University（东北大学） ； New York University（纽约大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 针对人机交互多智能体强化学习中单个LLM模拟器导致的策略泛化缺陷，提出Verbalized Sampling和Co-Training两种方案，在多轮基准测试和真实用户研究中显著提升了性能，发布了开源框架SCOPE。

Comments 42 pages, 29 figures

The Hallucination Snowball: Modeling Error Propagation as State Transitions in Multi-Agent LLM Pipelines

幻觉滚雪球：将多智能体大语言模型流水线中的错误传播建模为状态转移

Prabhjot Singh, Bhushan Pawar

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

AI总结 该研究发现多智能体LLM流水线中存在幻觉滚雪球效应，即幻觉会随状态转移而逃逸，且边界门控验证比末端检查更能有效降低幻觉存活率，还提出了最优验证资源分配策略。

Comments 10 pages, 3 figures; accepted at the FAGEN Workshop (Failure Modes in Agentic AI), ICML 2026

An Agentic Framework Using Rules and LLMs for Embedding and Annotating Descriptive Document Layouts: A Plant Science Use Case

一种结合规则与大语言模型（LLM）的智能体框架，用于描述性文档布局的嵌入与标注：植物科学应用案例

Nicolas Turenne, Youcef Sklab, Eric Chenin, Jean-Daniel Zucker

专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本研究提出结合规则与LLM的智能体框架，用于植物性状提取，在三个区域植物数据集上实现高效标注，提升了性状覆盖度与标注量，验证了其稳健性与可扩展性。

GraniKV: Asymmetric Granularity KV-Cache Paging for Multi-Agent Systems with Long Shared Prefix

GraniKV：面向具有长共享前缀的多智能体系统的非对称粒度KV缓存分页

Jinhyun Jeon, Sungjoo Yoo

机构 * Seoul National University（首尔大学） 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 GraniKV是首个将非对称分页粒度应用于生产分页服务引擎KV缓存的系统，通过将共享前缀和后缀分别分配至不同存储池，在多智能体服务场景下显著提升了输出令牌吞吐量。

ETHOS: Towards a Modular Ethics Framework for Clinical Multi-Agent Systems

ETHOS：面向临床多智能体系统的模块化伦理框架

Rakesh Sharma, Sydney Pugh, Cameron Beeche, Pankhuri Singhal, Rachel Wu, Margaret Eby, Jeffrey Duda, James Gee, Kyra O'Brien, Hersh Sagreiya, Marina Serper, Victoria Gershuni, Angela Bradbury, Anurag Verma, Eric Eaton, Kevin B. Johnson, Walter Witschey

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

AI总结 ETHOS是可与现有临床多智能体系统集成的模块化伦理框架，通过分层治理提升决策可靠性，将AI伦理原则转化为可部署的安全保障。

Comments Preprint of an article submitted for consideration in Pacific Symposium on Biocomputing \textcopyright\ 2027 World Scientific Publishing Company. \url{https://psb.stanford.edu/}