AI Agent

EffiNav: Fusing Depth and Vision-Language for Efficient Object Goal Navigation

EffiNav: 融合深度与视觉语言实现高效物体目标导航

Zecheng Yin, Benedict Jun Ma

机构 * Systems Hub of Intelligence Transportation HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）智能交通系统中心） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出EffiNav框架，融合深度信息与视觉语言模型，通过预测探索边界和语义先验指导导航，在HM3D和OVON数据集上匹配或超越基线，提升路径效率与泛化性。

VISUALSKILL: Multimodal Skills for Computer-Use Agents

VISUALSKILL：面向计算机使用智能体的多模态技能

Ziyan Jiang, Li An, Yujian Liu, Jiabao Ji, Qiucheng Wu, Jacob Andreas, Yang Zhang, Shiyu Chang

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出VISUALSKILL分层多模态技能库，通过结合文档与UI探索构建，使智能体在CUA基准上平均得分提升15.3点，且多模态优于纯文本技能。

Minim: Privacy-Aware Minimal View for Agents via Trusted Local Sanitization

Minim: 通过可信本地净化实现代理的隐私感知最小化视图

Hexuan Yu, Chaoyu Zhang, Heng Jin, Shanghao Shi, Ning Zhang, Y. Thomas Hou, Wenjing Lou

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM代理传输完整UI状态导致隐私泄露的问题，提出MINIM框架，在客户端基于上下文完整性学习双重分数（敏感性和必要性），通过三元披露策略实现隐私感知的最小化视图，在减少敏感泄露的同时保留任务关键信息。

Comments Accepted at ICML 2026 (43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea). Code available at https://github.com/yyyyhx/MINIM

Web Agents Should Use Typed Actions Instead of Click-Based Browsing

Web 智能体应使用类型化动作而非基于点击的浏览

Linxi Jiang, Rui Xi, Zhijie Liu, Shuo Chen, Zhiqiang Lin, Suman Nath

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过语义层支持的类型化动作（web verbs）替代低层交互原语，以构建可靠、可审计的Web智能体，并通过案例展示其优势。

Comments Accepted to the ICML 2026 Position Paper Track

"I Strongly Suspect This Website Is a Scam": Benchmarking PII Leakage and Detection without Defense in Autonomous Web Agents

“我强烈怀疑这个网站是骗局”：自主网络代理中无防御的PII泄露与检测基准测试

Soham Roy, Sarthakbrata Halder, Arya Bharaty, Vaibhav Bhaskar, Yash Sinha, Dhruv Kumar, Srikant Panda, Murari Mandal

机构 * KIIT Bhubaneshwar（KIIT布巴内什瓦尔） ； BITS Pilani（比特斯理工学院） ； Lam Research（拉姆研究） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过构建包含91个攻击者控制环境和10个良性孪生基线的基准Scammer4U，评估前沿自主网络代理在社交工程攻击下的PII泄露风险，发现关键PII泄露率高达54-93%，并揭示了代理检测到攻击但仍有35.9%概率提交PII的检测-行动差距。

Comments 24 pages

UI-KOBE: Knowledge-Oriented Behavior Exploration for Lightweight Graph-Guided GUI Agents

UI-KOBE：面向轻量级图引导GUI代理的知识导向行为探索

Yuxiang Chai, Han Xiao, Xinyu Fu, Jinpeng Chen, Rui Liu, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（香港大学多模态实验室） ； Huawei Research（华为研究） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； CPII under InnoHK（创新香港下的CPII） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出UI-KOBE框架，通过自动构建应用知识图谱并引导轻量级GUI代理进行运行时决策，以提升其移动端GUI任务执行效果。

Skim: Speculative Execution for Fast and Efficient Web Agents

Skim：用于快速和高效网络代理的推测执行

Mike Wong, Kevin Hsieh, Suman Nath, Ravi Netravali

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Skim通过利用专门构建网站的可预测结构，提出了一种推测执行框架，以降低网络代理的任务成本和延迟，同时保持准确性。

Comments 14 pages, 21 figures

SE-GA: Memory-Augmented Self-Evolution for GUI Agents

SE-GA：基于记忆的自进化GUI代理

Shilong Jin, Lanjun Wang, Zhuosheng Zhang

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin, China（天津大学智能与计算学院） ； School of New Media and Communication, Tianjin University, Tianjin, China（天津大学新媒体与传播学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出SE-GA框架，通过整合分层记忆结构和迭代自我改进机制，解决GUI代理在多步骤任务中因上下文窗口受限和静态策略无法适应动态环境的问题，实验表明其在多个基准测试中均达到领先性能。

Comments Accepted by ICML 2026

NaviRAG: Towards Active Knowledge Navigation for Retrieval-Augmented Generation

NaviRAG：迈向检索增强生成的主动知识导航

Jihao Dai, Dingjun Wu, Yuxuan Chen, Zheni Zeng, Yukun Yan, Zhenghao Liu, Maosong Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 NaviRAG通过主动知识导航框架提升检索增强生成的复杂任务处理能力，通过分层知识组织和动态信息检索提高检索准确率和生成性能。

PAGER: Bridging the Semantic-Execution Gap in Point-Precise Geometric GUI Control

PAGER:弥合点精确几何GUI控制中的语义-执行鸿沟

Jingxuan Wei, Xi Bai, Shan Liu, Caijun Jia, Zheng Sun, Xinglong Xu, Siyuan Li, Linzhuang Sun, Bihui Yu, Conghui He, Cheng Tan

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； China University of Petroleum-Beijing（中国石油大学（北京）） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出PAGER，通过依赖结构规划与像素级执行，解决对点精确几何GUI任务的需求，提升任务成功率至62%以上，填补语义-执行鸿沟。

Comments 27 pages, 11 figures, 3 tables

GUIGuard-Bench: Toward a General Evaluation for Privacy-Preserving GUI Agents

GUIGuard-Bench：面向隐私保护GUI代理的通用评估

Yanxi Wang, Zhiling Zhang, Wenbo Zhou, Weiming Zhang, Jie Zhang, Qiannan Zhu, Yu Shi, Shuxin Zheng, Jiyan He

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； A*STAR ； Zhongguancun Institution of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究所） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GUIGuard-Bench通过241个真实GUI代理轨迹和4080张截图，评估隐私保护GUI代理的隐私识别、规划一致性和保护策略影响，揭示隐私识别是实际应用中的关键瓶颈。

PROPER Agents: Proactivity Driven Personalized Agents for Advancing Knowledge Gap Navigation

PROPER代理：基于主动性的个性化代理以推进知识缺口导航

Kirandeep Kaur, Vinayak Gupta, Aditya Gupta, Chirag Shah

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Chan Zuckerberg Biohub（查纳·楚克生物枢纽） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出PROPER框架，通过显式建模用户特定的知识缺口，改进主动帮助系统，提升任务完成质量与效率。

Comments ACL 2026

PlayCoder: Making LLM-Generated GUI Code Playable

PlayCoder: 使LLM生成的GUI代码可播放

Zhiyuan Peng, Wei Tao, Xin Yin, Chenhao Ying, Yuan Luo, Yiwen Guo

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出PlayCoder框架，通过生成、评估和迭代修复GUI代码，提升代码的逻辑正确性和语义对齐，实现功能正确性和交互逻辑的改进。

Comments September 11, 2025 Submitted to FSE2026

HalluClear: Diagnosing, Evaluating and Mitigating Hallucinations in GUI Agents

HalluClear：诊断、评估和缓解GUI代理中的幻觉

Chao Jin, Wenkui Yang, Hao Sun, Yuqi Liao, Qianyi Jiang, Kai Zhou, Jie Cao, Ran He, Huaibo Huang

机构 * MAIS&NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（自动化研究所人工智能与自然语言处理实验室，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学院大学人工智能学院） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 HalluClear通过引入专门的幻觉分类、校准的评估流程和闭环推理方案，有效减少GUI代理中的幻觉，提升自动化可靠性。

Comments 47 pages, 44 figures

Towards Scalable Lightweight GUI Agents via Multi-role Orchestration

通过多角色编排实现可扩展的轻量级GUI代理

Ziwei Wang, Junjie Zheng, Leyang Yang, Sheng Zhou, Xiaoxuan Tang, Zhouhua Fang, Zhiwei Liu, Dajun Chen, Yong Li, Jiajun Bu

机构 * Zhejiang Key Laboratory of Accessible Perception and Intelligent Systems, Zhejiang University（浙江可及感知与智能系统重点实验室，浙江大学） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； AntGroup（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出LAMO框架，通过多角色编排提升轻量级GUI代理的任务扩展性，开发出支持单体执行和多代理系统编排的LAMO-3B代理，结合先进规划器实现持续性能提升。

Comments Findings of ACL 2026

ProRe: A Proactive Reward System for GUI Agents via Reasoner-Actor Collaboration

ProRe：通过推理器-执行器协作的GUI代理前瞻性奖励系统

Gaole Dai, Shiqi Jiang, Ting Cao, Yuqing Yang, Yuanchun Li, Rui Tan, Mo Li, Lili Qiu

机构 * NTU（国立新加坡大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； HKUST（香港理工大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 ProRe通过推理器与领域特定评估器协作，提升GUI代理奖励准确性与F1分数，实验显示奖励准确性和F1分数提升达5.3%和19.4%。

Comments 23 pages, 12 figures, ICLR'2026

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations, 2026

Invisible to Humans, Triggered by Agents: Stealthy Jailbreak Attacks on Mobile Vision-Language Agents

对人类不可见，由智能体触发：针对移动视觉-语言智能体的隐秘劫持攻击

Renhua Ding, Xiao Yang, Zhengwei Fang, Jun Luo, Kun He, Jun Zhu

机构 * School of Computer Science, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； Dept. of Comp. Sci. and Tech., Institute for AI, Tsinghua-Bosch Joint ML Center, THBI Lab, BNRist Center, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系、人工智能研究院、清华-博世机器学习联合中心、清华脑与智能实验室、北京国家信息科学与技术研究中心） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种隐秘的劫持攻击方法，通过智能体交互时的感知注入，避免被人类察觉，同时在移动设备上有效绕过安全过滤器。

A Comprehensive Survey of Agents for Computer Use: Foundations, Challenges, and Future Directions

用于计算机的代理全面综述：基础、挑战与未来方向

Pascal J. Sager, Benjamin Meyer, Peng Yan, Rebekka von Wartburg-Kottler, Layan Etaiwi, Aref Enayati, Gabriel Nobel, Ahmed Abdulkadir, Benjamin F. Grewe, Thilo Stadelmann

机构 * Zurich University of Applied Sciences（苏黎世应用科技大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； University of Fribourg（弗里堡大学） ； European Centre for Living Technology（欧洲生活技术中心） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文综述了用于计算机的代理（ACUs）的发展现状、趋势及研究空白，提出统一的分类体系，分析了六个主要研究缺口，并提出改进方向。

Journal ref Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 85, 2026

Audio Spatially-Guided Fusion for Audio-Visual Navigation

音频空间引导融合用于音频视觉导航

Xinyu Zhou, Yinfeng Yu

机构 * Joint Research Laboratory for Embodied Intelligence, Xinjiang University（新疆大学联合研究实验室，具身智能） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语言认知计算国际联合研究实验室） ； School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种音频空间引导融合方法，通过自适应提取空间状态信息，实现多模态特征动态对齐与融合，提升在未知声源分布下的导航泛化能力。

Comments Main paper (6 pages). Accepted for publication by the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026)

C-STEP: Continuous Space-Time Empowerment for Physics-informed Safe Reinforcement Learning of Mobile Agents

C-STEP：连续时空赋能用于物理引导的移动智能体安全强化学习

Guihlerme Daubt, Adrian Redder

机构 * Faculty of Technology, Bielefeld University, Germany（比勒菲尔德大学技术学院，德国） ； Department of Electrical Engineering and Information Technology, Paderborn University, Germany（帕德博恩大学电气工程与信息科技系，德国） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出C-STEP方法，通过结合导航奖励设计物理引导的内在奖励，提升移动智能体在复杂环境中的安全导航能力，减少碰撞并优化任务完成。

PowerLens: Taming LLM Agents for Safe and Personalized Mobile Power Management

PowerLens：利用大语言模型安全且个性化地管理移动设备电源

Xingyu Feng, Chang Sun, Yuzhu Wang, Zhangbing Zhou, Chengwen Luo, Zhuangzhuang Chen, Xiaomin Ouyang, Huanqi Yang

机构 * China University of Geosciences (Beijing)（中国地质大学（北京）） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 PowerLens通过利用大语言模型的常识推理，实现安全且个性化的移动电源管理。系统通过用户活动与系统参数之间的语义桥梁，生成适应个人偏好的零样本策略，通过隐式反馈学习用户偏好，无需显式配置，3-5天内收敛。

OS-Themis: A Scalable Critic Framework for Generalist GUI Rewards

OS-Themis：一种可扩展的通用GUI奖励批评框架

Zehao Li, Zhenyu Wu, Yibo Zhao, Bowen Yang, Jingjing Xie, Zhaoyang Liu, Zhoumianze Liu, Kaiming Jin, Jianze Liang, Zonglin Li, Feng Wu, Bowen Zhou, Zun Wang, Zichen Ding

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出OS-Themis框架，通过分解轨迹为可验证里程碑并采用审核机制，提升GUI奖励的可扩展性和准确性，实验表明其在AndroidWorld中提升了在线强化学习和轨迹验证的性能。

EfficientNav: Towards On-Device Object-Goal Navigation with Navigation Map Caching and Retrieval

EfficientNav: 面向设备端目标物体导航的导航地图缓存与检索

Zebin Yang, Sunjian Zheng, Tong Xie, Tianshi Xu, Bo Yu, Fan Wang, Jie Tang, Shaoshan Liu, Meng Li

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Integrated Circuits, Peking University（北京大学集成电路学院） ； Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳人工智能与机器人研究院） ； School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits（北京集成电路先进制造创新中心） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出EfficientNav，通过语义感知记忆检索和离散记忆缓存技术，在设备端实现零样本目标物体导航，提升成功率并降低规划延迟。

Comments NeurIPS 2025

Jagarin: A Three-Layer Architecture for Hibernating Personal Duty Agents on Mobile

Jagarin：一种用于移动设备上休眠个人责任代理的三层架构

Ravi Kiran Kadaboina

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Jagarin通过三层架构解决移动设备上个人责任代理的休眠与唤醒问题，利用启发式引擎、身份代理和协议框架实现高效的责任管理。

Comments 12 pages, 4 figures

GhostEI-Bench: Do Mobile Agents Resilience to Environmental Injection in Dynamic On-Device Environments?

GhostEI-Bench: 移动代理在动态设备环境中的环境注入鲁棒性研究

Chiyu Chen, Xinhao Song, Yunkai Chai, Yang Yao, Haodong Zhao, Lijun Li, Jie Li, Yan Teng, Gongshen Liu, Yingchun Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University, School of Computer Science（上海交通大学计算机科学学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GhostEI-Bench通过动态环境注入攻击评估移动代理的鲁棒性，揭示现有模型对欺骗性UI的脆弱性，并提供量化和缓解该威胁的框架。

Towards Trustworthy GUI Agents: A Survey

迈向可信的GUI代理：综述

Yucheng Shi, Wenhao Yu, Jingyuan Huang, Wenlin Yao, Wenhu Chen, Ninghao Liu

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； Tencent AI Seattle Lab（腾讯AI西雅图实验室） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文综述了GUI代理的可信度挑战，提出信任分类法并分析了信任评估与安全可靠部署的开放问题。

Comments 14 pages, work in process

Curiosity Driven Knowledge Retrieval for Mobile Agents

基于好奇心的知识检索用于移动代理

Sijia Li, Xiaoyu Tan, Shahir Ali, Niels Schmidt, Gengchen Ma, Xihe Qiu

机构 * Shanghai University of Engineering Science（上海工程技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出一种基于好奇心的知识检索框架，通过结构化AppCards提升移动代理在复杂任务中的规划可靠性与执行稳定性。

EvoCUA: Evolving Computer Use Agents via Learning from Scalable Synthetic Experience

EvoCUA：通过可扩展的合成经验学习来进化计算机使用代理

Taofeng Xue, Chong Peng, Mianqiu Huang, Linsen Guo, Tiancheng Han, Haozhe Wang, Jianing Wang, Xiaocheng Zhang, Xin Yang, Dengchang Zhao, Jinrui Ding, Xiandi Ma, Yuchen Xie, Peng Pei, Xunliang Cai, Xipeng Qiu

机构 * Meituan（美团） ； Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 EvoCUA通过可扩展的合成经验学习进化计算机使用代理，实现更高性能和通用性。

Comments 26 pages, 8 figures

Conservative Bias in Multi-Teacher Learning: Why Agents Prefer Low-Reward Advisors

多教师学习中的保守偏见：为什么智能体更偏好低奖励顾问

Maher Mesto, Francisco Cruz

机构 * School of Computer Science and Engineering, University of New South Wales（新南威尔士大学计算机科学与工程学院） ； Escuela de Ingeniería, Universidad Central de Chile（智利中央大学工程学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文揭示了多教师学习中智能体偏好保守低奖励顾问的现象，发现其受保守偏见主导，并在特定阈值下失效，同时在概念漂移情况下显著优于基线Q学习。

Comments 10 pages, 5 figures. Accepted at ACRA 2025 (Australasian Conference on Robotics and Automation)

IndoorUAV: Benchmarking Vision-Language UAV Navigation in Continuous Indoor Environments

IndoorUAV：在连续室内环境中进行视觉-语言无人机导航的基准测试

Xu Liu, Yu Liu, Hanshuo Qiu, Yang Qirong, Zhouhui Lian

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 IndoorUAV通过构建室内无人机视觉-语言导航基准，结合多模态推理和任务分解，为长视距和短视距导航提供高质量数据与模型支持。