arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

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。

共收录 35547 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 规划决策 35547 篇

2402.06158 2026-06-30 cs.DS cs.AI cs.IR 79%

Assortment Planning with Sponsored Products

带有赞助产品的 assortment 规划

Shaojie Tang, Shuzhang Cai, Jing Yuan, Kai Han

机构 * Naveen Jindal School of Management, The University of Texas at Dallas(德克萨斯大学达拉斯分校纳文·金达尔管理学院) Department of Computer Science and Engineering, The University of North Texas(北德克萨斯大学计算机科学与工程系) School of Computer Science and Technology, Soochow University(苏州大学计算机科学与技术学院)

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

AI总结 研究探讨了在存在赞助产品的情况下,如何通过组合优化方法优化产品组合以提高预期收入,填补了以往研究中忽略赞助产品影响的空白。

Comments This paper was accepted at COCOON 2024

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.27757 2026-06-29 cs.AI 新提交 79%

Towards Reliable and Robust LLM Planning: Symbolic Feedback-Driven Iterative Self-Refinement Framework

迈向可靠稳健的LLM规划:符号反馈驱动的迭代自我精炼框架

Jiajing Zhang, Jiamei Jiang, Chenyang Zhang, Feifei Mo, Linjing Li, Daniel Zeng

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所)

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

AI总结 提出符号反馈驱动的迭代自我精炼框架,通过自然语言提示、符号验证器和计划识别器增强LLM在长时域规划中的鲁棒性和可靠性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.26790 2026-06-26 cs.CL 新提交 79%

OPID: On-Policy Skill Distillation for Agentic Reinforcement Learning

OPID: 面向智能体强化学习的在策略技能蒸馏

Shuo Yang, Jinyang Wu, Zhengxi Lu, Yuhao Shen, Fan Zhang, Lang Feng, Shuai Zhang, Haoran Luo, Zheng Lian, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University(清华大学) Zhejiang University(浙江大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Tongji University(同济大学)

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

AI总结 提出OPID框架,通过从在策略轨迹中提取层级技能(回合级和步骤级)提供密集标记级监督,结合结果优势进行策略优化,提升智能体性能、样本效率和鲁棒性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.26649 2026-06-26 cs.AI cs.CR 新提交 79%

Autoformalization of Agent Instructions into Policy-as-Code

智能体指令的自动形式化为策略即代码

Adam Mondl, Matthew Maisel, John H. Brock

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

AI总结 提出自动形式化流水线,通过LLM生成-批评循环将智能体提示和自然语言策略转化为Cedar策略语言,在MedAgentBench上比手工编码覆盖更多规范。

Comments Accepted at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD), ICML 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.25941 2026-06-25 cs.HC cs.AI cs.SY eess.SY 新提交 79%

Explainable Control Framework (XCF) based on Fuzzy Model-Agnostic Explanation and LLM Agent-Supported Interface

基于模糊模型无关解释与LLM智能体支持接口的可解释控制框架(XCF)

Faliang Yin, Hak-Keung Lam, David Watson

机构 * Department of Engineering, Faculty of Natural, Mathematical & Engineering Sciences, King’s College London(工程系,自然、数学与工程科学学院,伦敦国王学院)

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

AI总结 提出可解释控制框架XCF,通过分层模糊模型无关解释方法HFMAE-C和LLM智能体接口,为闭环控制器提供模型无关的解释,并在倒立摆和Turtlebot避障案例中验证有效性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.25421 2026-06-25 cs.CL 新提交 79%

Beyond Next-Observation Prediction: Agent-Authored World Modeling for Sequential Decision Making

超越下一观测预测:面向序贯决策的智能体自创世界建模

Guangfeng Cai, Kaibing Yang, Shuo He, Yu Li, Shengtian Yang, Jiaqi Lv, Lei Feng

机构 * Southeast University(东南大学) Meituan(美团)

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出智能体自创世界建模(AAWM),根据策略决策需求构建训练目标,而非预测下一观测,实验证明其比下一观测预测提供更有效的学习信号。

Comments 16 pages, 4 figures, 6 tables

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.23129 2026-06-25 cs.LG 版本更新 79%

Polaris: A Gödel Agent Framework for Small Language Models through Experience-Abstracted Policy Repair

Polaris:通过经验抽象策略修复实现小型语言模型的Gödel代理框架

Aditya Kakade, Vivek Srivastava, Shirish Karande

机构 * TCS Research, India(印度TCS研究)

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);分类 cs.LG

AI总结 Polaris通过经验抽象策略修复实现小型语言模型的Gödel代理框架,通过分析、策略形成、抽象和最小代码修补实现策略更新,提升模型在多个基准测试中的表现。

Comments Accepted to ACL 2026 (Findings). 33 pages

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.24526 2026-06-24 cs.CL 新提交 79%

AGORA: An Archive-Grounded Benchmark for Agentic Workplace Document Reasoning

AGORA:基于档案的智能体工作场所文档推理基准

Honglin Guo, Qi Zhang, Yu Zhang, Weijie Li, Rui Zheng, Zhikai Lei, Qiyuan Peng, Zhiheng Xi, Tao Gui, Qi Zhang

机构 * Fudan University(复旦大学) Zhejiang University(浙江大学) Shanghai Qiji Zhifeng Co., Ltd.(上海奇绩智峰有限公司)

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出AGORA基准,包含362个问题、8个领域共9664份真实文档(3.72亿词元),要求智能体在超大档案中主动搜索稀疏证据并推理答案,最强模型准确率仅59.4%。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.24231 2026-06-24 cs.AI 新提交 79%

FlowR2A: Learning Reward-to-Action Distribution for Multimodal Driving Planning

FlowR2A: 学习奖励到动作分布用于多模态驾驶规划

Xirui Li, Zhe Liu, Xiaoqing Ye, Wenhua Han, Yifeng Pan, Junyu Han, Hengshuang Zhao

机构 * The University of Hong Kong(香港大学) Changan Automobile(长安汽车)

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

AI总结 提出FlowR2A,通过流匹配解码器学习奖励条件动作分布,统一了基于评分和基于锚点的方法,实现密集监督与动态生成,在NAVSIM基准上取得最优结果。

Comments Project page: https://lixirui142.github.io/flowr2a-ad

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.24184 2026-06-24 cs.LG 新提交 79%

Project Ariadne: Prompt-Conditioned Route Generation for Synthesis Planning

Project Ariadne: 用于合成规划的提示条件路线生成

Anton Morgunov, Victor S. Batista

机构 * Yale University(耶鲁大学)

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

AI总结 提出解码器专用路线生成器Ariadne,通过提示-补全序列统一表示目标、约束和路线,在RetroCast/PaRoutes基准上,深度约束和所需叶子约束的Solv-0分别提升13.7和31.2点,推理时间远低于DESP。

Comments Code is available at https://github.com/ischemist/project-ariadne

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.23927 2026-06-24 cs.AI 新提交 79%

RIFT-Bench: Dynamic Red-teaming For Agentic AI Systems

RIFT-Bench:面向智能体AI系统的动态红队测试

Yarin Yerushalmi Levi, Roy Betser, Amit Giloni, Lidor Erez, Itay Gershon, Oren Rachmil, Sindhu Padakandla, Roman Vainshtein

机构 * Fujitsu Research of Europe (FRE)(富士通欧洲研究院) Fujitsu Research of India Pvt. Ltd. (FRIPL)(富士通印度私人研究有限公司)

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出RIFT-Bench,一种基于图表示的动态红队测试方法,用于统一评估异构智能体AI系统的安全性,通过自动发现系统结构并部署自适应对抗攻击。

Comments Preprint

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.00618 2026-06-24 cs.AI 版本更新 79%

Efficient Test-time Inference for Generative Planning Models with OCL Search

生成式规划模型的高效测试时推理

Robert Gieselmann, Mihai Samson, Federico Pecora, Jeremy L. Wyatt

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

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

AI总结 本文提出一种改进的开放-封闭列表搜索算法,结合生成模型和启发式模型,在测试时高效推理,提升生成式规划模型的解质量和计算效率。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2504.17070 2026-06-24 cs.RO cs.AI 版本更新 79%

MuTRAP: Multi-trigger Trojans Attacking Robot Task Planning Systems

MuTRAP: 攻击机器人任务规划系统的多触发器木马

Mohaiminul Al Nahian, Zainab Altaweel, David Reitano, Sabbir Ahmed, Shiqi Zhang, Adnan Siraj Rakin

机构 * Binghamton University (SUNY)(宾夕法尼亚州立大学布林顿分校)

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

AI总结 提出首个针对LLM辅助机器人任务规划器的多触发器木马攻击MuTRAP,通过少量任务特定参数注入后门,并优化触发器词以激活特定恶意行为,揭示当前基于LLM的规划器的安全漏洞。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2504.06138 2026-06-24 cs.MM cs.AI cs.HC 版本更新 79%

Multimedia and Visual Analytics in the Agentic Era

代理时代的多媒体与可视化分析

Marcel Worring, Jan Zahálka, Stef van den Elzen, Maximilian T. Fischer, Daniel A. Keim

机构 * University of Amsterdam(阿姆斯特丹大学) Czech Technical University in Prague(布拉格捷克技术大学) Eindhoven University of Technology(埃因霍温理工大学)

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

AI总结 本文提出一个框架,将多媒体与可视化分析结合,以支持专业用户从大规模多媒体集合中获取可操作见解,实现人类与AI的真正协作。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.23079 2026-06-23 cs.RO cs.AI 新提交 79%

AdaReP:Adaptive Re-Planning under Model Mismatch for Neural World-Model Predictive Control

AdaReP:模型失配下的自适应重规划用于神经世界模型预测控制

Yutian Cheng, Xiaojian Ma, Xianhao Wang, Min Yang, Rongpeng Su, Hangxin Liu, Xi Chen, Shuai Li, Qing Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)(北京通用人工智能研究院) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

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

AI总结 针对神经世界模型预测控制中重规划计算开销大的问题,提出AdaReP方法,通过在线自适应调整重规划容忍度,在保持任务性能的同时大幅减少规划器计算量。

Comments Accepted at ICANN 2026. This arXiv version contains supplementary materials and appendices that are omitted from the conference version due to space limitations

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.22488 2026-06-23 cs.AI 新提交 79%

SCOPE: Evolving Symbolic World for Planning in Open-Ended Environments

SCOPE:面向开放环境规划的演化符号世界

Yundaichuan Zhan, Minghe Gao, Zhongqi Yue, Wendong Bu, Wenqiao Zhang, Guoming Wang, Jisheng Dang, Juncheng Li, Siliang Tang, Yueting Zhuang

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Chalmers University of Technology(查尔姆斯理工大学) Lanzhou University(兰州大学)

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

AI总结 提出SCOPE框架,通过符号执行模拟器和自适应符号记忆模块,在开放环境中演化符号世界表示,提升规划完整性和鲁棒性。

Comments Accepted to ICML 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.22143 2026-06-23 cs.RO cs.GT cs.LG 新提交 79%

Physics-Informed Eikonal Caging for Whole-Arm Manipulation Planning

基于物理信息的Eikonal笼形约束的全臂操作规划

Yan Zhang, Yiming Li, Yifei Dong, Florian T. Pokorny, Sylvain Calinon

机构 * Idiap Research Institute(Idiap 研究所) École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)(洛桑联邦理工学院) KTH Royal Institute of Technology(瑞典皇家理工学院)

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

AI总结 提出将笼形约束重新表述为最小时间逃逸问题,利用物理信息神经网络近似满足Eikonal方程的逃逸时间场,实现全臂操作规划中的鲁棒性提升。

Comments Under review

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.21971 2026-06-23 cs.AI 新提交 79%

REBA: A Revealed Belief Automaton Framework for Online Planning in Continuous POMDPs

REBA:一种用于连续POMDP在线规划的揭示信念自动机框架

Xiangwei Chen, Lingling Fang, Andreas Holzinger, Liming Chen

机构 * School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology(大连理工大学计算机科学与技术学院) School of Computer Science and Artificial Intelligence, Liaoning Normal University(辽宁师范大学计算机科学与人工智能学院) Human-Centered AI Lab, Department of Ecosystem Management, Climate and Biodiversity, BOKU University(BOKU大学生态系统管理与气候生物多样性系人本人工智能实验室) Institute of Human-Centered Computing, Graz University of Technology(格拉茨技术大学人本计算研究所)

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

AI总结 提出REBA框架,通过信息论门在线分析连续信念空间并建立可靠锚点,构建有限信念自动机,结合ω-正则规范实现无需预定义离散抽象的在线规划,在巡逻和导航任务中性能提升17%-47.4%。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.21955 2026-06-23 cs.NI cs.AI 新提交 79%

From RAN Control to Agentic Intelligence: Architecture and Vision for Energy Efficient AI-RAN

从RAN控制到智能体智能:节能AI-RAN的架构与愿景

Sabrine Aroua, Alexis I. Aravanis, Ilias Chatzistefanidis, Hamza Abbar, Anh-Khoa Dang, Anastasios Giovanidis, Salah-Eddine El Ayoubi, Stephane Senecal, Martha Vlachou Konchylaki, Navid Nikaein

机构 * Ericsson Research(爱立信研究) Laboratory of Signals and Systems (L2S)(信号与系统实验室) Universite Paris-Saclay(巴黎-萨克雷大学) CentraleSupelec(中央超导大学) CNRS(国家科学研究中心) BubbleRAN Orange Innovation(Orange创新)

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出一种智能体AI原生RAN架构,结合语义意图抽象和大语言模型驱动协调,实现异构工作负载的自适应编排和节能多目标优化,以降低6G网络能耗。

Comments preprint under review at IEEE Network Magazine

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.21792 2026-06-23 cs.RO cs.AI 新提交 79%

THREAD: Trajectory Planning for Hybrid Rigid-Soft Manipulators with Environment-Aware Diffusion

THREAD: 面向混合刚柔机械臂的环境感知扩散轨迹规划

Shivani Kamtikar, Pranav Asthana, Naveen Kumar Uppalapati, Girish Krishnan, Girish Chowdhary

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of Maryland College Park(马里兰大学帕克分校)

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

AI总结 提出首个基于扩散的混合刚柔机械臂轨迹规划器THREAD,通过物理启发损失联合约束刚柔段,实现狭窄环境穿行,任务成功率92.4%,碰撞减少5倍。

Comments Project Page: https://robot-thread.github.io, IROS 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.21169 2026-06-23 cs.AI 新提交 79%

Trip+: Benchmarking Agents in Personalized Interactive Travel Planning

Trip+: 个性化交互式旅行规划中的智能体基准测试

Junle Chen, Wei Chen, Yehong Xu, Zhengjun Huang, Yuqian Wu, Zhoujin Tian, Kai Wang, Lei Wang, Xiaofang Zhou

机构 * HKUST(香港科技大学) Tencent Hy(腾讯Hy) HKUST(GZ)(香港科技大学(广州))

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

AI总结 提出Trip+基准,通过多轮交互和分钟级行程生成与修订,评估智能体在个性化旅行规划中的可行性、偏好匹配及主观体验(如疲劳度),发现现有模型倾向于技术可行但耗时的行程。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.20699 2026-06-23 cs.MA cs.AI cs.CY 新提交 79%

Structural Distinguishability of Static and Adaptive Policy Regimes in Agent-Based Regulatory Simulation

基于智能体的监管模拟中静态与自适应政策机制的结构可区分性

Roberto Garrone

机构 * Open University of Cyprus(塞浦路斯开放大学)

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

AI总结 本文通过可配置的排放监管ABM基准,比较四种政策-智能体机制,揭示自适应政策与智能体交互导致监管结论差异,提出机制可区分性评估方法。

Comments 19 pages, 4 figures, 9 tables. Simulation-based methodological study

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.20142 2026-06-19 cs.AI cs.MA 新提交 79%

RACL: Reasoning-Agent Control Layers for Continuous Metaheuristic Learning

RACL:用于连续元启发式学习的推理代理控制层

Antón Asla Manzárraga

机构 * Independent Researcher(独立研究者)

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

AI总结 提出RACL方法,在元启发式优化器之上添加推理代理,通过观察、推理和干预控制搜索行为,在车辆路径问题上平均成本降低0.641%-8.337%。

Comments 10 pages, 5 tables

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.19899 2026-06-19 cs.CY cs.AI 新提交 79%

Measuring Biological Capabilities and Risks of AI Agents

测量AI代理的生物能力与风险

Patricia Paskov, Jeffrey Lee, Kyle Brady, Alyssa Worland

机构 * PATRICIA PASKOV, JEFFREY LEE, KYLE BRADY, ALYSSA WORLAND(PATRICIA PASKOV、JEFFREY LEE、KYLE BRADY、ALYSSA WORLAND)

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

AI总结 针对AI科学家等自主执行多步科学任务的代理系统,本文提出生物代理评估作为解释性工具,并基于实践经验给出定义、设计、运行、评分和记录评估的考量,以帮助决策者谨慎解读结果并指导投资。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.19659 2026-06-19 cs.CL 新提交 79%

SAGE-OPD: Selective Agent-Guided Intervention for Multi-Turn On-Policy Distillation

SAGE-OPD:面向多轮在策略蒸馏的选择性智能体引导干预

Yuhang Zhou, Lizhu Zhang, Yifan Wu, Mingyi Wang, Bo Peng, Jiayi Liu, Xiangjun Fan, Zhuokai Zhao

机构 * Meta AI

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出SAGE-OPD框架,通过环境反馈和教师判断选择性干预学生响应,结合置信度加权和损失归一化,解决多轮在策略蒸馏中的错误累积问题,在ALFWorld任务中取得13.3%的相对提升。

Comments 21 pages, 3 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.19602 2026-06-19 cs.AI 新提交 79%

Configurable Clinical Information Extraction with Agentic RAG: What Works, What Breaks, and Why

可配置的临床信息提取与智能体RAG:什么有效、什么失效及原因

Osman Alperen Çinar-Koraş, Marie Bauer, Sameh Khattab, Merlin Engelke, Moon Kim, Stephan Settelmeier, Shigeyasu Sugawara, Fabian Freisleben, Felix Nensa, Jens Kleesiek

机构 * Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM), University Medicine Essen(埃森大学医学院人工智能医学研究所) Faculty of Computer Science, University of Duisburg-Essen(杜伊斯堡-埃森大学计算机科学学院) Department of Physics, TU Dortmund University(多特蒙德工业大学物理系) Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence, TU Dortmund University(多特蒙德工业大学拉马尔机器学习和人工智能研究所) Advanced Clinical Research Center, Fukushima Medical University(福岛医科大学先进临床研究中心) Department of Cardiology and Vascular Medicine, University Hospital Essen(埃森大学医院心血管内科)

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对临床文档元数据缺失问题,提出基于智能体RAG的ACIE系统,在埃森大学医学中心部署,通过完整患者上下文推理和源引用验证,在7326次临床判断中实现96.5%的提取接受率。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.18105 2026-06-18 cs.NI cs.LG 新提交 79%

OmniPlan: An Adaptive Framework for Timely and Near-Optimal Network Planning Optimization

OmniPlan:一种用于及时且近乎最优的网络规划优化的自适应框架

Longlong Zhu, Jiashuo Yu, Zedi Chen, Yuhan Wu, Zhifan Jiang, Yuchen Xian, Yimeng Liu, Jiajie Su, Shaopeng Zhou, Xingyuan Li, Hongyan Liu, Xuan Liu, Dong Zhang, Chunming Wu, Xiang Chen

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Fuzhou University(福州市大学) Yangzhou University(扬州大学) The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security(区块链与数据安全国家重点实验室) College of Computer Science and Technology(计算机科学与技术学院)

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

AI总结 提出OmniPlan自适应框架,利用大语言模型解析用户意图,通过混合专家架构动态选择MIP求解器、启发式算法或深度强化学习模型,实现网络规划优化的及时性与近乎最优性,在分布式机器学习推理卸载任务中延迟降低97.8%,资源消耗降低11.5%。

Comments Accepted by ACM KDD 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.29649 2026-06-18 cs.AI 版本更新 79%

LLM-Evolved Domain-Independent Heuristics for Symbolic AI Planning

LLM进化的符号AI规划领域无关启发式

Elliot Gestrin, Jendrik Seipp

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

AI总结 本文使用进化搜索让大语言模型生成领域无关的启发式函数,在未见测试域上超越手工最优启发式,并首次系统评估了启发式的信息性-速度权衡。

Comments Accepted at the LM4Plan workshop at ICAPS 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2604.03208 2026-06-18 cs.LG 版本更新 79%

Hierarchical Planning with Latent World Models

基于潜在世界模型的分层规划

Wancong Zhang, Basile Terver, Artem Zholus, Soham Chitnis, Harsh Sutaria, Mido Assran, Randall Balestriero, Amir Bar, Adrien Bardes, Yann LeCun, Nicolas Ballas

机构 * FAIR at Meta(Meta旗下的FAIR) New York University(纽约大学) Mila - Québec AI Institute(魁北克AI研究院) Brown University(布朗大学)

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

AI总结 提出HWM架构,通过多时间尺度潜在世界模型和潜在匹配实现分层模型预测控制,解决长时域任务中单层规划失败和计算爆炸问题。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.18154 2026-06-17 cs.AI 新提交 79%

Learning Cardiac Electrophysiology Digital Twins Through Agentic Discovery of Hybrid Structure

通过智能体发现混合结构学习心脏电生理数字孪生

Ziqi Zhou, Yubo Ye, Sumeet Atul Vadhavka, Linwei Wang, Zhiqiang Tao

机构 * Rochester Institute of Technology(罗彻斯特理工学院)

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

AI总结 提出LEADS框架,利用LLM智能体在结构化动作空间中迭代发现混合物理-神经模型,实现个性化心脏电生理数字孪生构建,优于人工设计和其他LLM方法。

Comments 10 pages, 4 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏