AI Agent

Not All Trust is the Same: Effects of Decision Workflow and Explanations in Human-AI Decision Making

并非所有信任都相同：决策流程和解释在人机决策中的影响

Laura Spillner, Rachel Ringe, Robert Porzel, Rainer Malaka

机构 * Digital Media Lab, University of Bremen（数字媒体实验室，不莱梅大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了决策流程和解释对人机决策信任的影响，发现信任和依赖行为是不同构念，需分别评估。

Comments Accepted at Conversations 2025 Symposium

AILS-NTUA at SemEval-2026 Task 10: Agentic LLMs for Psycholinguistic Marker Extraction and Conspiracy Endorsement Detection

AILS-NTUA 在 SemEval-2026 任务 10: 用于心理语言学标记提取和阴谋支持检测的代理 LLM

Panagiotis Alexios Spanakis, Maria Lymperaiou, Giorgos Filandrianos, Athanasios Voulodimos, Giorgos Stamou

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, AILS Laboratory（电气与计算机工程学院，AILS实验室） ； National Technical University of Athens（希腊雅典国家技术大学） 纠错

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

AI总结 AILS-NTUA 提出了一种代理 LLM 管道，通过动态判别链式思维和对抗性架构，在 SemEval-2026 任务 10 中实现了高精度的心理语言学标记提取和阴谋支持检测。

U-Parking: Distributed UWB-Assisted Autonomous Parking System with Robust Localization and Intelligent Planning

U-Parking：基于UWB的分布式自主泊车系统，具备稳健定位与智能规划

Yiang Wu, Qiong Wu, Pingyi Fan, Kezhi Wang, Wen Chen, Guoqiang Mao, Khaled B. Letaief

机构 * Jiangnan University（江南大学） ； Zhuhai Fudan Innovation Institute（珠海复旦创新研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Brunel University of London（布鲁内尔大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Southeast University（东南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 U-Parking通过整合大语言模型辅助规划、稳健定位与轨迹跟踪，实现具有挑战性的室内环境中的可靠自动化泊车。

Comments This paper has been accepted by infocom. The source code has been released at: https://github.com/qiongwu86/U-Parking

FluenceFormer: Transformer-Driven Multi-Beam Fluence Map Regression for Radiotherapy Planning

FluenceFormer：基于Transformer的多束荧光图回归用于放疗规划

Ujunwa Mgboh, Rafi Ibn Sultan, Joshua Kim, Kundan Thind, Dongxiao Zhu

机构 * Wayne State University（韦恩州立大学） ； Henry Ford Health（亨利福特医疗） 纠错

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

AI总结 FluenceFormer 是一种基于 Transformer 的多束荧光图回归方法，通过两阶段设计和物理约束损失提升放疗计划的结构保真度和能量精度。

Comments Accepted at Medical Imaging with Deep Learning (MIDL-2026)

Agentic Multi-Persona Framework for Evidence-Aware Fake News Detection

代理多角色框架用于证据感知的虚假新闻检测

Roopa Bukke, Soumya Pandey, Suraj Kumar, Soumi Chattopadhyay, Chandranath Adak

机构 * Dept. of CSE, Indian Institute of Technology Indore（计算机科学与工程系，印度理工学院印度奥尔德分校） ； Dept. of CSE, Indian Institute of Technology Patna（计算机科学与工程系，印度理工学院帕纳分校） 纠错

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

AI总结 本文提出AMPEND-LS框架，通过LLM与SLM协同作用，实现多模态虚假新闻检测，提升准确率和鲁棒性，增强信息安全性。

Comments 10 pages, 3 tables, 2 figures

Freezing of Gait Prediction using Proactive Agent that Learns from Selected Experience and DDQN Algorithm

基于主动智能体与DDQN算法的步态冻结预测

Septian Enggar Sukmana, Sang Won Bae, Tomohiro Shibata

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

AI总结 本文提出基于DDQN与优先经验回放的强化学习框架，用于预测帕金森病患者的步态冻结，实现提前8.72秒的预测能力，为辅助设备提供及时干预方案。

Comments Accepted on Activity and Behavior Computing (ABC) 2026 Conference (https://autocare.ai/abc2026) and will be published on International Journal of Activity and Behavior Computing (IJABC) (International Journal of Activity and Behavior Computing)

Perfect score on IPhO 2025 theory by Gemini agent

2025年国际物理奥林匹克竞赛理论部分完美得分的Gemini代理

Yichen Huang

机构 * Santa Clarita, California 91350, USA（美国加利福尼亚州圣克拉拉） 纠错

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

AI总结 本研究利用Gemini 3.1 Pro Preview代理在2025年IPhO理论部分取得完美分数，展示了AI在复杂物理问题上的卓越能力。

REFLEX: Metacognitive Reasoning for Reflective Zero-Shot Robotic Planning with Large Language Models

REFLEX：基于大语言模型的反思零样本机器人规划的元认知推理

Wenjie Lin, Jin Wei-Kocsis, Jiansong Zhang, Byung-Cheol Min, Dongming Gan, Paul Asunda, Ragu Athinarayanan

机构 * School of Applied and Creative Computing, Purdue University（应用与创意计算学院，普渡大学） ； Bowen School of Construction, Purdue University（建设学院，普渡大学） ； School of Engineering Technology, Purdue University（工程技术学院，普渡大学） ； Department of Technology Leadership and Innovation, Purdue University（技术领导与创新部门，普渡大学） 纠错

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

AI总结 REFLEX通过引入元认知学习，提升大语言模型在机器人任务中的推理、反思与创造力，实现零样本下的高效规划。

ViPlan: A Benchmark for Visual Planning with Symbolic Predicates and Vision-Language Models

ViPlan：一个用于视觉规划的基准，结合符号谓词和视觉-语言模型

Matteo Merler, Nicola Dainese, Minttu Alakuijala, Giovanni Bonetta, Pietro Ferrazzi, Yu Tian, Bernardo Magnini, Pekka Marttinen

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·科塞拉基金会） ； Department of Computer Science, Aalto University（艾尔沃斯大学计算机科学系） ； Department of Mathematics, Università degli Studi di Padova（帕多瓦大学数学系） 纠错

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

AI总结 ViPlan是一个用于视觉规划的基准，比较基于VLMs的符号方法与直接VLM规划方法，发现不同方法在不同任务中的表现差异。

Comments 8 pages, 5 figures and 1 table in the main text; 50 pages, 16 figures and 19 tables including supplementary material

MSP-LLM: A Unified Large Language Model Framework for Complete Material Synthesis Planning

MSP-LLM：一种用于完整材料合成规划的统一大语言模型框架

Heewoong Noh, Gyoung S. Na, Namkyeong Lee, Chanyoung Park

机构 * Department of Industrial \& Systems Engineering, KAIST, Daejeon, Korea ； Graduate School of Data Science, KAIST, Daejeon, Republic of Korea ； Korea Research Institute of Chemical Technology, KRICT, Daejeon, Korea 纠错

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

AI总结 MSP-LLM提出一种统一的大语言模型框架，通过整合前驱材料预测和合成操作预测，有效解决材料合成规划问题。

QANTIS: A Hardware-Validated Quantum Platform for POMDP Planning and Multi-Target Data Association

QANTIS：一种经过硬件验证的量子平台，用于POMDP规划和多目标数据关联

Bayram Yüksel Eker, Suayb S. Arslan, Özgür Nazlı, Mustafa Serhat Demirgil, Furkan Deligöz

机构 * Neura Parse Ltd.（Neura Parse有限公司） ； Department of Computer Engineering, Boğaziçi University（博耶奇大学计算机工程系） ； Faculty of Engineering, University of Toronto（多伦多大学工程学院） ； Istanbul Technical University（伊斯坦布尔技术大学） 纠错

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

AI总结 QANTIS通过量子算法和优化方法，实现了在超导硬件上对POMDP规划和多目标数据关联的高效解决，并验证了量子计算在实际应用中的可行性。

Comments 31 pages, 4 figures, 12 tables; 45-experiment hardware study on IBM Heron QPUs

Wild-Drive: Off-Road Scene Captioning and Path Planning via Robust Multi-modal Routing and Efficient Large Language Model

Wild-Drive: 通过鲁棒多模态路由和高效大语言模型实现越野场景描述与路径规划

Zihang Wang, Xu Li, Benwu Wang, Wenkai Zhu, Xieyuanli Chen, Dong Kong, Kailin Lyu, Yinan Du, Yiming Peng, Haoyang Che

机构 * School of Instrument Science and Engineering, Southeast University（东南大学仪器科学与工程学院） ； Southeast University Nanjing Jiangbei New Area Innovation Research Institute（东南大学南京江滨新区创新研究院） ； National Key Laboratory of Equipment State Sensing and Smart Support, National University of Defense Technology（国防科技大学装备状态感知与智能支撑国家重点实验室） ； School of Transportation, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学交通学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 Wild-Drive通过鲁棒多模态路由和高效大语言模型实现越野场景描述与路径规划，提升复杂环境下的可解释性和稳定性。

Tru-POMDP: Task Planning Under Uncertainty via Tree of Hypotheses and Open-Ended POMDPs

Tru-POMDP：通过假设树和开放性POMDPs在不确定性下进行任务规划

Wenjing Tang, Xinyu He, Yongxi Huang, Yunxiao Xiao, Cewu Lu, Panpan Cai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 Tru-POMDP通过结合LLM生成的信念与开放性POMDP规划，有效应对任务规划中的不确定性，提升规划效率与鲁棒性。

ACPBench Hard: Unrestrained Reasoning about Action, Change, and Planning

ACPBench Hard: 关于行动、变化和规划的无约束推理

Harsha Kokel, Michael Katz, Kavitha Srinivas, Shirin Sohrabi

机构 * IBM Research San Jose（IBM桑 Jose 研究所） ； IBM Thomas J. Watson Research Center（IBM 托马斯·J·沃森研究中心） 纠错

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

AI总结 ACPBench Hard通过开放性问题测试模型在行动、变化和规划上的推理能力，发现现有模型在复杂任务上表现有限。

Comments Accepted at Proceedings of the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), see https://openreview.net/forum?id=WIXohR7mEo

ACPBench: Reasoning about Action, Change, and Planning

ACPBench: 关于行动、变化和规划的推理

Harsha Kokel, Michael Katz, Kavitha Srinivas, Shirin Sohrabi

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

AI总结 ACPBench是一个用于评估规划领域推理能力的基准，包含7个推理任务和13个规划领域，评估了多种LLM和推理模型的性能差异。

Comments In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2025)

Electric Vehicle User Charging Behavior Analysis Integrating Psychological and Environmental Factors: A Statistical-Driven LLM based Agent Approach

电动汽车用户充电行为分析：整合心理和环境因素：一种基于统计驱动的LLM代理方法

Chuanlin Zhang, Junkang Feng, Chenggang Cui, Pengfeng Lin, Hui Chen, Yan Xu, A. M. Y. M. Ghias, Qianguang Ma, Pei Zhang

机构 * School of Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University（上海交通大学电气工程学院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Psychological Consultation Center, East China University of Political Science and Law（中国政法大学政治学与法律系心理咨询中心） ； School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于统计驱动LLM的代理方法，整合心理和环境因素分析电动汽车用户充电行为，揭示行为异质性及决策影响因素。

Comments Accepted for publication in CSEE Journal of Power and Energy Systems

See, Act, Adapt: Active Perception for Unsupervised Cross-Domain Visual Adaptation via Personalized VLM-Guided Agent

看见、行动、适应：通过个性化VLM引导代理的主动感知用于无监督跨域视觉适应

Tianci Tang, Tielong Cai, Hongwei Wang, Gaoang Wang

机构 * Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学） 纠错

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

AI总结 Sea$^2$通过智能姿态控制代理实现无监督跨域视觉适应，利用现成感知模型提升视觉任务性能。

Let There Be Claws: An Early Social Network Analysis of AI Agents on Moltbook

让爪子显现：Moltbook上AI代理的早期社会网络分析

H. C. W. Price, H. AlMuhanna, P. M. Bassani, M. Ho, T. S. Evans

机构 * Centre for Complexity Science（复杂科学中心） ； Abdus Salam Centre for Theoretical Physics（阿布杜斯·萨拉姆理论物理中心） ； Centre for Science Technology & Innovation Policy（科学技术与创新政策中心） ； Department of Engineering（工程系） 纠错

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

AI总结 研究分析了Moltbook上AI代理的早期社会网络结构，揭示了注意力集中、层级角色分离及不平等参与现象，提出代理生态系统中分层结构可迅速形成。

BEV-VLM: Trajectory Planning via Unified BEV Abstraction

BEV-VLM：通过统一的鸟瞰抽象进行轨迹规划

Guancheng Chen, Sheng Yang, Tong Zhan, Jian Wang

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

AI总结 BEV-VLM通过统一的BEV抽象与VLMs实现高精度轨迹规划，实验显示其在准确性上比现有方法提升53.1%并实现无碰撞。

FactGuard: Agentic Video Misinformation Detection via Reinforcement Learning

FactGuard：通过强化学习进行代理视频虚假信息检测

Zehao Li, Hongwei Yu, Hao Jiang, Qiang Sheng, Yilong Xu, Baolong Bi, Yang Li, Zhenlong Yuan, Yujun Cai, Zhaoqi Wang

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； The University of Queensland, Brisbane, Australia（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 FactGuard通过强化学习和代理框架，提升视频虚假信息检测的鲁棒性和泛化能力。

Sparse Imagination for Efficient Visual World Model Planning

稀疏想象用于高效的视觉世界模型规划

Junha Chun, Youngjoon Jeong, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（数据科学研究生院，首尔国立大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（电气与计算机工程系，首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出稀疏想象方法，通过减少标记处理数量提升视觉世界模型规划效率，同时保持高控制保真度。

Comments Accepted to ICLR 2026; Project Page: https://nikriz1.github.io/sparse_imagination/

Instruction-based Image Editing with Planning, Reasoning, and Generation

基于指令的图像编辑与规划、推理和生成

Liya Ji, Chenyang Qi, Qifeng Chen

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多模态模型，通过链式思考规划、编辑区域推理和编辑，提升基于指令的图像编辑能力，以应对更复杂的真实场景。

Comments 10 pages, 7 figures

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, 2025, Page 17506--17515

ArchAgent: Agentic AI-driven Computer Architecture Discovery

ArchAgent: 由人工智能驱动的计算机架构发现

Raghav Gupta, Akanksha Jain, Abraham Gonzalez, Alexander Novikov, Po-Sen Huang, Matej Balog, Marvin Eisenberger, Sergey Shirobokov, Ngân Vũ, Martin Dixon, Borivoje Nikolić, Parthasarathy Ranganathan, Sagar Karandikar

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Google（谷歌） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 ArchAgent利用人工智能驱动的自动化方法，快速发现并优化计算机架构中的缓存替换策略，显著提升性能并展示出在模拟器中的新发现。

Comments 13 pages, 5 figures, 2 tables

Petri Net Relaxation for Infeasibility Explanation and Sequential Task Planning

Petri网松弛用于不可行性解释和顺序任务规划

Nguyen Cong Nhat Le, John G. Rogers, Claire N. Bonial, Neil T. Dantam

机构 * Colorado School of Mines（科罗拉多矿业学院） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出基于Petri网松弛的方法，用于提升计划更新中不可行性的检测与解释能力，同时在顺序任务规划中表现更优。

Comments 16 pages, 5 figures. Submitted to 17th World Symposium on the Algorithmic Foundations of Robotics (WAFR) on 01/14/2026

Beyond Refusal: Probing the Limits of Agentic Self-Correction for Semantic Sensitive Information

超越拒绝：探求代理自我校正对语义敏感信息的极限

Umid Suleymanov, Zaur Rajabov, Emil Mirzazada, Murat Kantarcioglu

机构 * Department of Computer Science, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学计算机科学系） ； School of IT and Engineering, ADA University（ADA大学信息科技与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SemSIEdit框架，通过代理代理迭代批评和重写敏感信息，减少泄露并平衡隐私与效用，揭示规模依赖的安全分歧和推理悖论。

Comments Under Review

Efficient Hierarchical Any-Angle Path Planning on Multi-Resolution 3D Grids

高效多分辨率3D网格上的分层任意角度路径规划

Victor Reijgwart, Cesar Cadena, Roland Siegwart, Lionel Ott

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

AI总结 本文提出了一种基于多分辨率表示的高效任意角度路径规划方法，兼顾最优性和完备性，克服了传统搜索方法的计算瓶颈，实验表明其在真实和合成环境中的优越性能。

Comments 12 pages, 9 figures, 4 tables, accepted to RSS 2025, code is open-source: https://github.com/ethz-asl/wavestar

Journal ref Proceedings of Robotics: Science and Systems 2025

POMDPPlanners: Open-Source Package for POMDP Planning

POMDPPlanners：用于POMDP规划的开源包

Yaacov Pariente, Vadim Indelman

机构 * Faculty of Mathematics Technion - Israel Institute of Technology（数学系技术学院 - 以色列理工学院） ； Stephen B. Klein Faculty of Aerospace Engineering Faculty of Data and Decision Sciences Technion - Israel Institute of Technology（Stephen B. Klein航空航天工程系数据与决策科学系技术学院 - 以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 POMDPPlanners是一个开源工具包，提供先进的POMDP规划算法、安全关键环境、自动超参数优化和并行模拟功能，用于支持不确定性决策下的可扩展研究。

NovaPlan: Zero-Shot Long-Horizon Manipulation via Closed-Loop Video Language Planning

NovaPlan: 通过闭环视频语言规划实现零样本长周期操控

Jiahui Fu, Junyu Nan, Lingfeng Sun, Hongyu Li, Jianing Qian, Jennifer L. Barry, Kris Kitani, George Konidaris

机构 * Robotics and AI Institute（机器人与人工智能研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Brown University（布朗大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 NovaPlan通过闭环视频语言规划实现零样本长周期操控，结合高层任务分解与底层物理执行，无需先验演示即可完成复杂装配任务。

Comments 25 pages, 15 figures. Project webpage: https://nova-plan.github.io/

Discrete Diffusion Models Exploit Asymmetry to Solve Lookahead Planning Tasks

离散扩散模型利用不对称性解决前瞻规划任务

Itamar Trainin, Shauli Ravfogel, Omri Abend, Amir Feder

机构 * Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 离散扩散模型通过反向生成机制在无需复杂遍历机制的情况下解决前瞻规划任务，相比自回归模型更高效。

Lifted Forward Planning in Relational Factored Markov Decision Processes with Concurrent Actions

关系因式马尔可夫决策过程中的提升前向规划

Florian Andreas Marwitz, Tanya Braun, Ralf Möller, Marcel Gehrke

机构 * University of Hamburg（汉堡大学） ； University of Münster（穆尔斯特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Foreplan，一种高效的关联前向规划器，通过一阶表示方法解决大规模对象下的策略计算问题，并提供近似版本以保证误差可控。

Comments Accepted at AAMAS 2026