AI Agent

How Market Structure Drives Commodity Prices

市场结构如何驱动商品价格

Bin Li, K. Y. Michael Wong, Amos H. M. Chan, Tsz Yan So, Hermanni Heimonen, Junyi Wei, David Saad

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一个基于代理的模型，研究市场在稳态下形成三种价格群体及其对商品价格的影响，通过实证数据验证价格上升趋势和转折点。

Comments 17 pages, 5 figures, 1 table, 15 pages of Supporting Information

Journal ref J. Stat. Mech. (2017) 113405

Identification of Repetitive Processes at Steady- and Unsteady-state: Transfer Function

在稳态和非稳态条件下识别重复过程：传递函数

Ricardo Antunes, Vicente A. González, Kenneth Walsh

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 本文研究了在稳态和非稳态条件下重复过程的动态特性，提出基于传递函数的建模方法，以准确表征生产行为，提升施工项目的规划与控制能力。

Comments Proc. 23rd Ann. Conf. of the Int'l. Group for Lean Construction, 28-31 July, Perth, Australia, pp. 793-802

Coordinate-Descent Diffusion Learning by Networked Agents

通过网络化代理的坐标下降扩散学习

Chengcheng Wang, Yonggang Zhang, Bicheng Ying, Ali H. Sayed

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究网络化代理在通用坐标下降方案下扩散随机算法的均方误差性能，探讨坐标随机选择对计算复杂度和收敛速度的影响，揭示分布式适应策略的鲁棒性。

Comments Accepted for publication

Emergence of Cooperative Long-term Market Loyalty in Double Auction Markets

双拍卖市场中合作长期市场忠诚的出现

Aleksandra Aloric, Peter Sollich, Peter McBurney, Tobias Galla

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract_cn)

AI总结 本文研究了双拍卖市场中合作长期市场忠诚是否能自发产生，通过建立模型发现当市场回报规模或选择强度超过阈值时，买卖方会形成忠诚于特定市场的子群，从而提升整体收益。

Comments 33 pages, 11 figures; referee remarks included, published: April 27, 2016

A Multi-Armed Bandit Approach for Online Expert Selection in Markov Decision Processes

在马尔可夫决策过程中的在线专家选择的多臂老虎机方法

Eric Mazumdar, Roy Dong, Vicenç Rúbies Royo, Claire Tomlin, S. Shankar Sastry

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种多臂老虎机方法，用于在马尔可夫决策过程中在线选择专家策略，通过理论框架和算法验证，证明了预期遗憾的增长率在最坏情况下为对数级。

Distributed Event-Based State Estimation for Networked Systems: An LMI-Approach

网络化系统分布式事件基状态估计：一种LMI方法

Michael Muehlebach, Sebastian Trimpe

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种基于LMI的分布式事件基状态估计方法，用于多传感器-执行器代理控制的动态系统，通过局部事件触发协议实现稳定性和性能指标的保证。

Comments This is an extended version of an article to appear in the IEEE Transactions on Automatic Control (additional parts in the Appendix)

Controlling a Population

控制一个种群

Nathalie Bertrand, Miheer Dewaskar, Blaise Genest, Hugo Gimbert

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了通过统一控制使种群同步的问题，将种群建模为非确定有限状态自动机，并证明了种群控制问题在EXPTIME复杂度内是可判定的。

Design and implementation of an adaptive critic-based neuro-fuzzy controller on an unmanned bicycle

一种基于自适应批评者的神经模糊控制器的设计与实现

Ali Shafiekhani, Mohammad J. Mahjoob, Mehdi Akraminia

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种用于无人自行车的自适应批评者神经模糊系统，通过结合批评代理信号与误差反向传播，实现模糊推理规则的在线调整，验证了控制器在暂态响应、模型不确定性和在线学习速度方面的优越性。

Comments 24 pages, 17 figures, Mechatronics Journal

Journal ref Mechatronics 28 (2015): 115-123

Distributed Event-based State Estimation

分布式事件驱动状态估计

Sebastian Trimpe

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种减少网络化控制系统通信量的事件驱动状态估计方法，通过多个分布式传感器-执行器代理在总线网络上稀疏交换数据，实现动态系统全状态估计，并证明了该方法在保证误差界内的稳定性。

Comments Technical report, 16 pages, 10 figures, minor updates

Cloud-Aided State Estimation of A Full-Car Semi-Active Suspension System

云辅助全车半主动悬挂系统状态估计

Lixian Zhang, Xunyuan Yin, Junnan Shen, Haitao Yu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出利用云到车到车方案进行全车半主动悬挂系统状态估计，采用移动时间窗估计法，通过远程嵌入式代理解决优化问题，验证了方法的有效性。

A Convex Framework for Optimal Investment on Disease Awareness in Social Networks

在社交网络中最优投资疾病意识的凸框架

Victor M. Preciado, Faryad Darabi Sahneh, Caterina Scoglio

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种凸框架，用于在社交网络中通过疾病意识投资最优控制传染病传播，基于SAIS模型分析网络结构和参数对传染病传播的影响。

Comments IEEE GlobalSIP Symposium on Network Theory

On Event Reduction in Localization of DES Supervisory Control

关于离散事件系统监督控制中事件减少的问题

Vahid Saeidi, Ali A. Afzalian, Davood Gharavian

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了离散事件系统监督控制中的事件减少问题，证明了局部控制器中的事件数少于简化监督器中的事件数，从而减少通信流量。

A Distributed Algorithm for Solving Positive Definite Linear Equations over Networks with Membership Dynamics

一个分布式算法用于解决具有成员动态的网络上的正定线性方程

Jie Lu, Choon Yik Tang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出SE算法，用于解决具有任意异步交互和成员动态的网络上的正定线性方程组，证明了其有界性、渐近收敛性和指数收敛性，并通过模拟验证其在动态网络中的有效性。

Comments 12 pages, 3 figures

Consensus in the Presence of Multiple Opinion Leaders: Effect of Bounded Confidence

在多个意见领袖存在时的共识：有限信心的影响

Ranga Dabarera, Kamal Premaratne, Manohar N. Murthi, Dilip Sarkar

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究动态网络中基于证据的共识问题，分析不同更新策略对共识形成的影响，证明在时间变化网络中存在共识状态，并探讨多个意见领袖情况下意见聚类现象。

Comments IEEE Transactions on Signal and Information Processing Over Networks, to appear

Learning without Recall by Random Walks on Directed Graphs

通过在有向图上随机游走实现无回忆学习

Mohammad Amin Rahimian, Shahin Shahrampour, Ali Jadbabaie

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种基于随机游走的无回忆学习模型，通过局部观察和邻居随机选择，实现快速准确的状态学习。

Comments 6 pages, To Appear in Conference on Decision and Control 2015

A Game-theoretic Formulation of the Homogeneous Self-Reconfiguration Problem

博弈论视角下的均质自重构问题的建模

Daniel Pickem, Magnus Egerstedt, Jeff S. Shamma

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文将离散网格上的二维和三维均质自重构问题建模为约束势博弈，提出基于Metropolis-Hastings算法的博弈学习算法，实现全局最优解，并通过仿真验证了算法的有效性。

Comments 8 pages, 5 figures, 2 algorithms

The robustness of democratic consensus

民主共识的鲁棒性

Fabio Fagnani, Jean-Charles Delvenne

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究民主共识在大规模极限下的鲁棒性，分析其在意见动态模型中的表现，指出其作为平均共识的放松形式。

Comments 13 pages, 2 figs

Journal ref The robustness of democratic consensus, Automatica, Volume 52, February 2015, Pages 232-241

Bridge Consensus: Ignoring Initial Inessentials

桥共识：忽略初始非必要部分

David W. Casbeer, Yongcan Cao, Eloy Garcia, Dejan Milutinovic

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出并解决了桥共识问题，通过结合估计理论和共识理论，利用非参与节点作为信息桥梁，实现参与节点初始值的分布式平均共识。

Comments Submitted to 2015 American Control Conference

Symblicit algorithms for optimal strategy synthesis in monotonic Markov decision processes

符号算法在单调马尔可夫决策过程中的最优策略综合

Aaron Bohy, Véronique Bruyère, Jean-François Raskin

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于伪反链的符号算法，用于解决单调马尔可夫决策过程中的最优策略综合问题，适用于期望均值收益和随机最短路径两种量化设置，并在自动规划和LTL综合中展现出良好的性能。

Comments In Proceedings SYNT 2014, arXiv:1407.4937

Journal ref EPTCS 157, 2014, pp. 51-67

Benchmarking Visual State Tracking in Multimodal Video Understanding

多模态视频理解中的视觉状态追踪基准测试

Sihyun Yu, Nanye Ma, Pinzhi Huang, Hyunseok Lee, Shusheng Yang, June Suk Choi, Ellis Brown, Oscar Michel, Boyang Zheng, Jinwoo Shin, Saining Xie

机构 * New York University（纽约大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)

AI总结 提出VSTAT基准，通过需要连续感知和整合整个视频流的问题评估多模态大语言模型的视觉状态追踪能力，发现当前模型远低于人类表现，失败主要源于视觉感知而非文本推理。

Comments Website: https://vision-x-nyu.github.io/vstat-site/

EvoMemNav: Efficient Self-Evolving Fine-Grained Memory for Zero-Shot Embodied Navigation

EvoMemNav: 用于零样本具身导航的高效自进化细粒度记忆

Zuhao Ge, Xiaosong Jia, Chao Wu, Yuchen Zhou, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI (TEAI), Fudan University（可信具身人工智能研究院，复旦大学） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 提出EvoMemNav框架，通过构建视觉-语义记忆图并采用预算驱动的粗到细策略，结合反射驱动写回机制，实现零样本具身导航中高效、自进化的细粒度记忆，提升多实例区分和停止验证性能。

Comments Preprint

Asymptotic Consensus Without Self-Confidence

无自我置信的渐近一致性

Thomas Nowak

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究代理在更新规则中可能忽略自身值（无自我置信）时，通过非周期核心替代自我置信假设实现渐近一致性的系统。

Comments 13 pages

Parallelizing a State Exchange Strategy for Noncooperative Distributed NMPC

并行化非合作分布式NMPC的状态交换策略

Jürgen Pannek

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 针对通过状态约束互联的系统，提出一种可并行化的层次化算法，并利用基于轨迹的稳定性结果证明闭环的可行性与稳定性。

Comments 22 pages, 10 figures

A Tight Lower Bound on the Controllability of Networks with Multiple Leaders

多领导者网络可控性的紧下界

Ahmet Yasin Yazicioglu, Waseem Abbas, Magnus Egerstedt

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 利用代数图论，研究静态网络拓扑下多领导者系统的可控性，给出可控性矩阵秩的拓扑紧下界。

Stability Analysis of a Simplified Yet Complete Model for Chronic Myelegenous Leukemia

慢性粒细胞白血病简化但完整模型的稳定性分析

Marie Doumic Jauffret, Peter S. Kim, Benoît Perthame

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 通过简化一个描述造血的偏微分方程模型并分析其渐近行为，证明简化模型在参数略有差异时仍能复现原始基于智能体模型的关键特性，从而为理解造血动力学和慢性粒细胞白血病提供参数更少、便于比较的实用工具。

Journal ref Bulletin of Mathematical Biology 72, 7 (2010) 1732-1759

Additive habits with power utility: Estimates, asymptotics and equilibrium

幂效用下的加性习惯：估计、渐近性与均衡

Roman Muraviev

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究离散时间市场与随机禀赋下带加性习惯的幂效用最大化问题，针对不完全市场建立最优消费流的估计并分析消费倾向的渐近行为，在完全市场中证明异质性个体经济体的Arrow-Debreu均衡存在性，并在代表性主体均衡中显式计算零息债券和Lucas树权益的价格及其对习惯形成参数的依赖。

Comments Submitted

State space description of national economies: the V4 countries

国民经济的状态空间描述：V4国家

Ivo Petras, Igor Podlubny

专题命中 记忆与上下文管理 ：tool use(abstract)

AI总结 本文采用状态空间方法，以GDP、通胀率和失业率为状态变量，通过正交回归分析V4国家（斯洛伐克、捷克、匈牙利、波兰）的经济轨迹，发现其相轨迹近似位于一个平面，并提出新的经济指标。

Comments 13 pages, 18 figures

Journal ref Computational Statistics and Data Analysis, Volume 52, Issue 2, 15 October 2007, Pages 1223-1233

EGOSTREAM: A Diagnostic Benchmark for Streaming Episodic Memory in Egocentric Vision

EGOSTREAM: 面向第一人称视角的流式情景记忆诊断基准

Rosario Forte, Giuseppe Lando, Antonino Furnari

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） ； University of Catania（卡塔尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出EGOSTREAM基准，通过七种认知维度和答案有效期窗口，诊断流式视频中模型的情景记忆能力，并评估多种记忆管理机制。

CloSE: A Geometric Shape-Agnostic Cloth State Representation

CloSE: 一种几何形状无关的布料状态表示

Jay Kamat, Júlia Borràs, Carme Torras

机构 * Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC（西班牙工业机器人与信息技术研究所，CSIC-UPC） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种基于拓扑索引的dGLI圆盘表示，并从中抽象出紧凑、连续的CloSE表示，用于预测布料折叠位置并支持语义标注与规划。

Comments Accepted at ICRA 2026 (8 pages, 11 figures, 1 table). Project page: https://close-representation.github.io/

Task-Focused Memorization for Multimodal Agents

面向多模态智能体的任务聚焦记忆

Tao Zou, Yichen He, Tian Qiu, Yuan Lin, Hang Li

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 提出基于强化学习的任务聚焦记忆策略学习框架TaskMem，通过两阶段训练使多模态智能体在流式观测中动态选择任务相关记忆，在三个流式基准上VQA准确率提升5.3%-7.0%。