AI Agent

Epistemic Horizons From Deterministic Laws: Lessons From a Nomic Toy Theory

从确定性定律看认知视界：一个唯名玩具理论的启示

Johannes Fankhauser, Tomáš Gonda, Gemma De les Coves

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究引入唯名玩具理论，将信息收集主体建模为物理系统，发现其存在认知视界，主体只能同时得知特定可观测量的值，有不相容测量，系统完整状态不可知，此结果调和了测量不确定性，即便理论本质经典，也为认知视界研究带来启示。

Comments 29+11 Pages, 4 Figures, minor changes to Appendix A

Belief Identification in Populations

群体中的信念识别

Christopher P. Chambers, Yusufcan Masatlioglu, R. Emilio Muniz-Langle

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究从匿名汇总信念数据识别贝叶斯主体群体信念分布的问题，利用图论结构判断识别情况，确立了从汇总信念数据恢复信念异质性的限制与设计原则。

Radio Map Updating from Streaming Spectrum Measurements via Memory-Based Online Gaussian Processes

基于内存的在线高斯过程从流频谱测量中更新无线电地图

Yuanyuan Deng, Bo Zhou, Tian Chen, Shijian Gao, Jia Yan, Lantu Guo, Qiuming Zhu, Qihui Wu

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 研究如何从流频谱测量中更新无线电地图，提出基于内存的在线稀疏变分高斯过程（M-OSVGP）方法，并用网格辅助在线诱导点选择（GOIPS）算法扩展，模拟表明该方法在多方面优于现有方法。

Comments 14 pages, 9 figures

Perpetual Fully-Online Approximate Fairness

持续全在线近似公平性

Ido Kahana, Erel Segal-Halevi, Noam Hazon

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 针对持续时间未知的在线决策问题，提出基于赤字的一般性在线公平框架，并证明一个简单全在线规则在每轮后所有跟踪需求满足的松弛度仅以√t阶增长，且该增长不可避免。

Persona Migration and Expectation Recalibration in Generative AI Adoption: A Longitudinal Study at a State Department of Transportation

生成式人工智能应用中的角色迁移与期望重新校准：对某州交通运输部的纵向研究

Omidreza Shoghli, Fatemeh Banani Ardecani, Amin Mohamadi Hezaveh

专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)

AI总结 研究某州交通运输部对Microsoft 365 Copilot的采用，通过匹配两波调查等方法，发现使用后感知有用性下降，确定三种基线角色及迁移情况，提出公共部门人工智能采用应动态监测并提供针对性支持，给出员工异质性跟踪框架。

A 3DGS-Driven Dynamic Viewpoint and Vibrotactile Framework for Subsea Teleoperation Validated via fNIRS

一种由 3DGS 驱动的用于水下遥操作的动态视点和振动触觉框架，并通过功能近红外光谱法进行验证

Fang Xu, Tianyu Zhou, Ruitong Tian, Md Jahidul Islam, Jing Du

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对水下遥操作受限于二维视图和通信延迟的问题，提出基于 ROS - Unity 框架的多模态架构，用 3DGS 驱动的 DAVS 及振动触觉套装辅助，经实验验证该方式能提升操作员性能与认知耐力。

Comments 9 pages, 6 figures

Harness VLA: Steering Frozen VLAs into Reliable Manipulation Primitives via Memory-Guided Agents

利用VLA：通过记忆引导智能体将冻结的视觉语言动作模型转化为可靠的操作原语

Yixian Zhang, Huanming Zhang, Feng Gao, Xiao Li, Zhihao Liu, Chunyang Zhu, Jiaxing Qiu, Yuchen Yan, Jiyuan Liu, Wenhao Tang, Zhengru Fang, Yi Nie, Changxu Wei, Yu Wang, Wenbo Ding, Chao Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Striding AI（驰行人工智能公司） ； Purdue University（普渡大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Infinigence AI（英飞智研人工智能公司） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)

AI总结 研究语言条件下操作问题，提出Harness VLA框架，将冻结VLA与分析原语库结合，通过学习操作范围扩展预训练VLA，在多种扰动操作任务中相比基线有大幅提升。

Governable Individuals: An Identity Layer for Embodied Agents That Keep Learning

可治理个体：用于持续学习的具身智能体的身份层

Xue Qin, Simin Luan, Cong Yang, Zhijun Li

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究具身人工智能中持续智能体的治理问题，提出可治理个体概念，其能力可变，权限等只能通过特定签名生命周期转换扩展，经测试发现仅学习判断和行为测试不足，需架构性承载层，还介绍了相关抽象概念、机制及开放问题。

Comments Perspective paper. Companion technical report with proofs and empirical evaluation to be posted separately on arXiv

TSCA-Net: Temporal-Spatial Clique Attention for Interpretable Multimodal Pedestrian Trajectory Prediction

TSCA-Net：用于可解释多模态行人轨迹预测的时空团块注意力

Md Mustafizur Rahman, Guangchao Yang, A F M Abdun Noor, Md Imam Ahasan, Md Mahfuzur Rahman, Md Ariful Islam

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 针对拥挤环境中行人轨迹预测难题，提出TSCA-Net框架，含时空团块注意力、跨行人团块势、自适应KAN网格细化三个模块，经实验验证其性能最优，消融研究证实模块互补作用。

Comments 10 pages, 4 figures, 4 tables. Submitted to the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2026, Applied Track

Self-Healing Coordination in Cognitive Swarm Agents with Bloch-Type Perceptual Memory

具有布洛赫型感知记忆的认知群体智能体中的自愈协调

Jyotiranjan Beuria

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究认知群体智能体中自愈协调，基于非马尔可夫集体运动模型，用布洛赫型快慢架构，每个智能体有感知寄存器与慢调节状态耦合，通过多种子消融实验评估，结果显示该架构对自愈有主要功能影响。

Comments Under review at IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems

AgenticDB: Self-Evolving Reconfiguration Framework for Database Workloads

AgenticDB: 面向数据库工作负载的代理式性能重配置

Xinyue Yang, Chaozheng Wang, Chen Zheng, Heng Zhang, Yanjun Wu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)

AI总结 提出AgenticDB框架，通过运行时交互实现数据库系统级和操作系统级重配置，诊断瓶颈并积累经验，在MySQL和PostgreSQL上平均性能提升118.1%。

LA-IMR: Latency-Aware, Predictive In-Memory Routing and Proactive Autoscaling for Tail-Latency-Sensitive Cloud Robotics

LA-IMR：面向尾延迟敏感的云机器人的延迟感知、预测性内存路由与主动自动缩放

Eunil Seo, Chanh Nguyen, Erik Elmroth

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 针对混合云边基础设施中突发请求导致的尾延迟问题，提出LA-IMR控制层，通过利用率驱动的延迟模型、事件调度、副本自动缩放和边到云卸载，将P99延迟降低高达20.7%。

Comments v3: Revised manuscript with a citation-context correction and improved reference metadata. All references were reverified against authoritative sources; the confirmed page ranges for the ECO and C3 papers were retained

Topological Flux on a Context Manifold Generates Nonreciprocal Collective Dynamics

拓扑流在上下文流形上生成非 reciprocal 集体动力学

Jyotiranjan Beuria, Venkatesh H. Chembrolu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究通过拓扑流在上下文流形上产生非互易集体动力学，揭示了陈-西蒙斯规范场作为方向影响和非互易集体行为的最小通用来源。

Comments 11 pages, 4 figures

Journal ref Physical Review E 113.6 (2026): 065401

On a Merton Problem with Irreversible Healthcare Investment

关于具有不可逆医疗保健投资的默顿问题

Giorgio Ferrari, Shihao Zhu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究具有不可逆医疗保健投资的最优消费、投资组合选择问题，基于默顿问题构建模型，转化为对偶二维最优停止问题，推导正则性、刻画自由边界并数值计算，给出最优策略示例及金融含义。

Comments 52 pages

Xema: Efficient Diffusion Serving through Fine-Grained Memory Management and Auto-Configuration

Xema：通过细粒度内存管理和自动配置实现高效扩散服务

Xueze Kang, Guangyu Xiang, Suyi Li, Yuxin Wang, Shaohuai Shi, Lin Zhang, Xiaowen Chu

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对扩散模型服务受GPU内存限制问题，提出Xema系统，通过细粒度内存管理和自动配置，利用可预测张量生命周期优化内存，引入离线规划器联合选择参数，实现高效扩散服务，相比现有配置提升SLO达成率并降低规划成本。

HSF-S: Speed-Optimized Compilation and Acceleration for Hybrid Schrodinger-Feynman Quantum Circuit Emulation

HSF-S：用于混合薛定谔 - 费曼量子电路仿真的速度优化编译与加速

Sechan Park, Kyeongwon Lee, Mundo Jeong, Chaebin Jung, Woojoo Lee

专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对混合薛定谔 - 费曼量子电路仿真实际运行时间受跨边界双量子比特门指数级路径增长主导的问题，提出HSF-S框架，通过特定方法抑制跨边界相互作用，降低路径成本，在基准电路上大幅提高可处理性并实现加速。

Comments 11 pages, 8 figures, 2 tables. This paper is accepted for ICCAD 2026

A Fokker-Planck approach to a stochastic multiplicative wealth model with taxation and redistribution

一种用于具有税收和再分配的随机乘法财富模型的福克 - 普朗克方法

Iago Nascimento Barros, Marcelo Lobato Martins, Celia Anteneodo

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究具有税收和再分配的随机乘法财富模型，采用福克 - 普朗克方法，扩展原始公式涵盖多种再分配协议，推导平稳财富分布表达式，经模拟验证，用基尼指数量化，揭示特定再分配方案可减轻财富差距。

Comments 11 pages, 6 figures

Revisiting the non-equilibrium phase transitions of the continuous-trait Axelrod model

重新审视连续性状阿克塞尔罗德模型的非平衡相变

Sandro M. Reia, Paulo R. A. Campos, José F. Fontanari

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究连续性状阿克塞尔罗德模型的非平衡相变，通过分析中位数缩放和概率分布揭示其相变特征，发现\(F = 2\)时为混合转变，\(F = 3\)时为非混合一阶转变，还应用于离散泊松变体建立统一表征。

HYPIC: Accelerating Hybrid-Attention LLM Serving with Position-Independent Caching

HYPIC: 利用位置无关缓存加速混合注意力LLM服务

Yifei Liu, Juntong Wu, Yang Liu, Junhao Hu, Minghao Li, Xiaoxu Chen, Weihang Chen

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)

AI总结 提出Hypic系统，通过段累积转移算子和边界重计算，实现混合注意力LLM的位置无关缓存，显著降低首令牌延迟并提升吞吐量。

Nonexchangeable logit dynamics with cost constraints: different viewpoints and numerical analysis

具有成本约束的不可交换逻辑动力学：不同观点与数值分析

Hidekazu Yoshioka, Tomohiro Tanaka

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究受异质主体成本约束的逻辑动力学，从SDE和FPE两个观点分析其适定性，通过在成本约束中添加正则化因子防止数值计算崩溃，给出计算FPE的数值方法并进行交叉领域示范应用研究。

Comments Ver. June 19, 2026

Predictive Photometric Uncertainty in Gaussian Splatting for Novel View Synthesis

预测性光度不确定性在新型视角合成中的高斯点散射应用

Chamuditha Jayanga Galappaththige, Thomas Gottwald, Peter Stehr, Edgar Heinert, Niko Suenderhauf, Dimity Miller, Matthias Rottmann

机构 * QUT Centre for Robotics, Australia（昆士兰大学机器人中心，澳大利亚） ； ARIAM Hub, Australia（ARIAM中心，澳大利亚） ； University of Wuppertal, Germany（乌尔姆大学，德国） ； University of Osnabrück, Germany（奥斯纳布吕克大学，德国） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：autonomous agent(abstract)

AI总结 本文提出轻量级框架，通过贝叶斯正则化线性最小二乘优化重建残差，实现像素级视图依赖性预测不确定性，提升3D高斯点散射在自主代理和安全关键应用中的可靠性。

Comments Accepted at ECCV26. Project Page: https://chumsy0725.github.io/3DGS-Uncertainty/

Inflation as an emergent phenomenon

作为一种涌现现象的通货膨胀

Alessio Emanuele Biondo, Mauro Gallegati

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 该研究构建基于主体模型，探讨内生货币经济中通胀的产生机制，企业在营运资金约束下通过成本加成规则定价，银行贷款影响企业融资与定价，生产和信贷网络相互作用，多种因素共同作用产生通胀状态。

D-CLIPSE: Distributed Consensus-based Localization with Passive Listening on Shared State Exchange

D-CLIPSE：基于分布式共识的共享状态交换被动监听定位

Kyle Biron-Gricken, James Richard Forbes

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 研究多机器人定位问题，提出基于分布式共识的滤波框架，通过共享预积分里程计和相关共享状态实现定位，在模拟和实验中验证，精度和一致性接近集中式方法，优于当前分散式方法。

Comments 8 pages, 7 figures, 1 table. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters

Scalable marginalization of correlated latent variables with applications to learning particle interaction kernels

可扩展的相关潜在变量边缘化及其在学习粒子相互作用核中的应用

Mengyang Gu, Xubo Liu, Xinyi Fang, Sui Tang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种可扩展的潜在变量边缘化方法，用于估计相互作用核并预测粒子轨迹，通过稀疏表示和共轭梯度法提升预测精度，应用于分子动力学模拟、细胞迁移和基于代理的模型。

Comments Typos in Appendix 6.1 are corrected

Journal ref The New England Journal of Statistics in Data Science (2023), 1(2), 172-186

Probe-Conditioned Memory for Actuator-Deadband-Aware Koopman MPC in Industrial Sealing

工业密封中用于执行器死区感知库普曼模型预测控制的探测条件记忆

Yue Wu

专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)

AI总结 研究工业密封中执行器死区感知问题，提出基于探测条件记忆的库普曼模型预测控制方法，通过十六步探测选择历史案例拟合关系并更新校正，在基准测试中AK-MPC跟踪误差低，体现该方法优势。

Physics-Informed Neural State-Space Modeling of Battery-Electric Vehicle Dynamics for Closed-Loop Automated Parking Simulation

用于闭环自动泊车模拟的电池电动车辆动力学的物理信息神经状态空间建模

Sirong Pan, Guannan Tian, Pan Song

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 为生产型纯电轿车泊车工况引入物理信息神经状态空间模型，基于实地测试识别，训练时施加速度约束，用专用子模型再现执行器行为，可用于预校准自动泊车规划与控制堆栈。

Comments 11 pages, 10 figures. Under review at IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. Code and trained models: https://github.com/pansong/PyNSSM-Parking ; interactive simulator: https://github.com/pansong/auto-parking-sim

Dynamics of Chemotactic Gliding-Aggregation in Myxobacteria on Bounded Domains: Stochastic Modeling, Analysis, and Deep Neural Network Simulations

有界域上粘细菌趋化性滑动聚集的动力学：随机建模、分析和深度神经网络模拟

Fugui Ma, Zhimeng Ouyang, Wenyi Tian, Lei Wu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 提出统一框架，整合随机建模、严格分析和基于深度神经网络的模拟，刻画粗糙表面异常滑动动力学，推导宏观模型并建立解理论，设计神经网络方法，数值实验验证框架有效性。

Comments 78 pages,23 figures

Emulation of non-linear 1D spectral models: relativistic X-ray reflection

非线性一维光谱模型的仿真：相对论性X射线反射

Benjamin J. Ricketts, Tin Hadži Veljković, Daniela Huppenkothen, Adam Ingram, Matteo Lucchini, Guglielmo Mastroserio, Fergus J. E. Baker

专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)

AI总结 探讨在天体物理数值模型reltrans中一维模型模拟器的实现，通过系统表征目标模型，采用模块化策略，用特定架构实现高精度仿真，速度提升且无系统偏差，为数值模型模拟器提供策略。

Comments 16 pages, 13 figures, submitted to Royal Astronomy Society Techniques and Instruments (RASTI), comments welcome

Mean-field games of speedy information access with observation costs

具有观测成本的快速信息获取平均场博弈

Dirk Becherer, Christoph Reisinger, Jonathan Tam

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究主体可主动控制信息获取速度的平均场博弈，通过接受更高成本降低观测延迟，利用主动信息获取影响状态动态以最大化奖励，用参数化信念状态将其转化为标准平均场博弈并求解。

Comments Accepted for publication in Mathematics and Operations Research

Breaking Consensus in Kinetic Opinion Formation Models on Graphons

在图隆上打破动能意见形成模型中的共识

Bertram Düring, Jonathan Franceschi, Marie-Therese Wolfram, Mattia Zanella

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种防止动能意见形成模型中达成共识的策略，通过分析图隆结构和微观数学模型，展示如何通过惩罚机制引导系统走向非聚类状态。

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Journal ref J. Nonlinear Sci. 34 (2024), 79