AI Agent

Time-Series Retrieval for Grounding Multimodal Language Models in Remaining Useful Life

用于将多模态语言模型与剩余使用寿命关联的时间序列检索

Valeriu Dimidov, Raphaël Frank

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出时间序列检索关联的多模态大语言模型框架，在C-MAPSS基准FD001分区实验显示，该方法可提升RUL预测的误差与稳定性，且效果随模型容量变化。

What is Missing from AI Post-Training AI: An Empirical Analysis

AI后训练AI缺失了什么？一项实证分析

Joy Jia Yin Lim, Xin Huang, Hao Peng, Yaxi Lu, Xin Cong, Zhong Zhang, Maosong Sun, Yankai Lin

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 本文通过实证分析发现，LLM智能体后训练时存在策略锁定问题，其缺失的是执行过程中自发重新评估训练策略的机制，而非经验、指导或推理计算。

Model Predictive Supervisory Control for Hierarchical and Distributed UAS Traffic Management

面向分层分布式无人机交通管理的模型预测监督控制

Matheus P. Loures, Guilherme V. Raffo, Patrícia N. Pena

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本研究提出分层模型预测监督控制（MPSC）框架，结合滚动时域最优控制与监督控制理论保障安全等特性，开发城市UTM模型，实现时变需求下取送任务的高效支持。

Comments 6 pages, 7 figures, IFAC conference

REChart: Reasoning-Efficient Chart Editing with Large Reasoning Models

REChart：基于大型推理模型的推理高效图表编辑方法

Yuanbang Liu, Chenxi Ruan, Yihan Hou, Qiong Luo, Wei Zeng

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 REChart是两阶段训练框架，通过过程级监督提升图表编辑的保真度与推理效率，在两个基准上实现同规模开源模型最优性能，推理token用量降低79.0%。

PDDL-ART: Autonomous Symbolic Abstraction From Demonstration For Long-Horizon Robotic Manipulation Using Vision-Language Models

PDDL-ART：基于演示的自主符号抽象方法，用于使用视觉语言模型的长时程机器人操纵

Disha Kamale, Dmitry Berenson

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：tool-use(abstract)；planning(abstract)

AI总结 PDDL-ART是一种基于VLM的框架，可自主从演示生成PDDL描述，经多阶段校正确保语义对齐，在发动机维护和家庭操纵任务上平均成功率达93.3%，优于基线规划器。

Simulation tools for realistic high-order wavefront correction with the Roman Coronagraph

用于罗曼日冕仪真实高阶波前校正的模拟工具

A. Lau, A. J. Riggs, S. F. Redmond, E. Cady, J. Krist, I. Laginja, D. Sirbu, L. Delaye, R. Soummer, S. Noiret, J. C. Lambert, A. Bidot

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 本文介绍了可配置模拟框架corgihowfsc，用于罗曼日冕仪真实高阶波前校正研究，可保留参考工作流程并结合高保真图像模型，支持受控对比研究。

AccountAgent: AI Accounting Assistant System

AccountAgent：AI会计助手系统

Yulu Huang, Niannian Yu, Yaxin Yang, Jinpeng Lv

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 AccountAgent是一款AI会计助手系统，依托机器学习等技术实现会计全流程自动化，解决传统会计痛点，推动行业向管理导向转型。

RoboStriker: Latent-Space Strategic Games for Autonomous Humanoid Boxing

RoboStriker：用于自主人形机器人拳击的隐空间策略博弈

Kangning Yin, Kaige Liu, Zhe Cao, Wentao Dong, Weishuai Zeng, Tianyi Zhang, Qiang Zhang, Jingbo Wang, Jiangmiao Pang, Yang Li, Ming Zhou, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本研究提出RoboStriker框架，将人形拳击任务形式化为隐空间零和马尔可夫博弈，通过分层结构解耦推理与执行，实现了优于原始动作空间方法的战术性能并成功部署到现实人形机器人。

MINT: Min-Selection Preference Distillation for Balanced Multi-Objective Alignment

MINT：用于平衡多目标对齐的最小选择偏好蒸馏

Tony Tu, Sayan Chakraborty, Ruomeng Xu, Tony Qin, Austin Tian

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Zillow Group（齐洛集团） 纠错

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

AI总结 该研究针对多目标对齐的不平衡问题，提出MINT方法，通过按最弱目标排名候选替代加权和排名，在情感支持等任务中显著提升双目标表现并降低不平衡性。

OccPlanner: Goal-Aware Occupancy-Conditioned Diffusion Planner for Pixel-Goal Navigation

OccPlanner：面向像素目标导航的目标感知占用条件扩散规划器

Binling Huang, Nianjin Ye, Xi Yang, Liang Hu, Zhou Huang, Shuang Wei, Longrui Yang, Yanchi Chen, Lanpeng Jia

机构 * Changhong Intelligent Robot（长虹智能机器人） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 该研究针对像素目标导航的3D目标定位与无碰撞规划难题，提出OccPlanner模型，引入L3ROcc生成监督，在仿真中大幅提升导航成功率，还验证了其仿真到真实的迁移适配性。

Comments Technical report. 11 pages, 6 figures, and 2 tables

MLLM-Routed Heterogeneous Ensembles for Robust Cross-Dataset Image Classification

用于鲁棒跨数据集图像分类的MLLM路由异质集成模型

Daniel Perkins, John Squires, Janou Milligan, Chandra Raskoti, Linda Ungerboeck

机构 * The Bredesen Center for Interdisciplinary Research and Graduate Education（布雷德森跨学科研究与研究生教育中心） ； University of Tennessee Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对跨数据集图像分类泛化难题，提出ARMDIL模型，通过MLLM智能体动态路由图像到适配的视觉骨干，兼具竞争力、高适应性与可解释性，为通用视觉系统奠定基础。

Comments 8 pages, 4 figures, 7 tables

ARIES-Mission2: A Zero-Shot Vision-Language-Action Framework for Fast Large-Scale Aerial Mission Generation

ARIES-Mission2：用于快速大规模空中任务生成的零样本视觉-语言-动作框架

Junhao Wei, Yanxiao Li, Haochen Li, Yifu Zhao, Dexing Yao, Baili Lu, Zikun Li, Yapeng Wang, Sio-Kei Im, Dingcheng Yang, Xu Yang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 ARIES-Mission2是解耦视觉语义感知与路径优化的零样本VLA框架，在UAV基准上，其飞行距离更短、任务生成速度更快，且TSP模块可扩展性佳。

When Do Institutions Beat Intelligence?

何时制度优于智能？

Zhengye Han

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 该研究通过构建受控人工生态，实验揭示制度在修复集体构建可用公共状态的失败时优于智能，反之则不然，为智能与制度的选择提供了诊断依据。

HarnessWAM: Bridging Prediction and Deliberation in World Action Models

HarnessWAM：弥合世界动作模型中的预测与审议差距

Zhaopeng Gu, Bingke Zhu, Tianxi Lin, Guibo Zhu, Yingying Chen, Kai Wang, Tingyu Yuan, Chaoyang Zhao, Zhaowen Li, Peng Su, Jinqiao Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银湾智能科技有限公司） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 针对世界动作模型的预测-审议差距，提出HarnessWAM框架，通过双时间尺度反馈环等机制，在两个基准数据集上取得最优任务成功率，扩展了WAMs的具身任务执行能力。

AI as a Democratizing Force in Indie Game Development

AI作为独立游戏开发中的民主化力量

Brian Madanamootoo, Jatin Alla

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 该研究考察AI对2024-2026年游戏行业分化的影响，发现AI大幅降低独立游戏制作的协调成本，推动第三波民主化浪潮，披露AI的游戏接受度与传统游戏相当，但市场已呈现结构性过剩的前提条件。

HELENA:Hierarchical Sparse Coordination over a Union of Complementary Topologies for MAS

HELENA：面向多智能体系统的互补拓扑联合上的分层稀疏协调框架

Zhifang Mao, Linyao Zheng, Xuhang Shi, Xiuquan Hou

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 HELENA 是一种 MAS 框架，通过互补拓扑联合与分层稀疏协调抑制冗余噪声，在八个基准测试上实现最优结果，平均提升 3.47%，MMLU-Pro 最高提升 10.34%，难基准提升更显著且附加成本合理。

OmniRouting: A Semantic-Coupled Multimodal Benchmark for Constraint-Aware Spatial Reasoning in PCB Routing

OmniRouting：面向PCB布线中约束感知空间推理的语义耦合多模态基准

Taiting Lu, Kaiyuan Lin, Ziwei Dong, Sisong Bei, Haolin Ye, Yuxin Tian, Runze Liu, Mingjia Wang, Jingying Zeng, Hongxing Pan, Kai Zhang, Haoyu Wang, Guoliang Shi, Ling Ma, Yifan Yang, Jiaying Lu, Qi He, Yi-Chao Chen, Sung-Liang Chen, Yincheng Jin, Mahanth Gowda

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本研究针对LLMs在PCB布线推理上的能力缺口，构建了OmniRouting基准，含1681个工业级PCB设计及四项任务，发现现有LMMs存在显著局限并计划开源相关资源。

LongHorizon-Harness: Advancing Long-Horizon Agents for Real-World Tasks

LongHorizon-Harness：推进面向真实世界任务的长时程智能体

Ziyu Ma, Hailang Huang, Shun Zou, Yong Wang, Shidong Yang, Yiming Hu, Fei Wei, XiangXiang Chu

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；tool use(abstract)

AI总结 本研究提出LongHorizon-Harness框架，通过MEA循环等设计解决长时程智能体的状态追踪与错误传播问题，在多个基准测试中显著提升了Qwen、Claude等模型的表现。

Comments 29 pages

SIPTraj: Map-Free End-to-End Trajectory Prediction via Physics-Guided Scene Interaction

SIPTraj：无高精地图的物理引导场景交互端到端轨迹预测

Feifei Liu, Zejun Wei, Haozhe Wang, Yazhi Ye, Yuying Zhang, Jintao Cheng, Chi Man Vong, Xieyuanli Chen, Xiaoyu Tang

机构 * School of Data Science and Engineering, Xingzhi College, South China Normal University（华南师范大学行知学院数据科学与工程学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Macau（澳门大学） ； College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学智能科学学院） ； School of Electronic Science and Engineering, South China Normal University（华南师范大学电子科学与工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 SIPTraj是一种无高精地图的端到端轨迹预测框架，通过分层智能体-场景编码器和物理引导迭代解码器解决场景锚定与物理可行性问题，在两个数据集上性能优于现有方法，推理无需高精地图。

A False Average: Chain-of-Thought Monitors Collapse Where They Are the Only Defense

虚假的平均值：思维链监控在其作为唯一防御的地方失效

Shikhar Shiromani, Leo Richter

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

AI总结 该研究指出思维链监控在作为唯一防御时会失效，攻击者通过重写智能体推理可大幅降低监控捕获率，攻击可跨模型迁移，仅轨迹防御难恢复，需外部信息辅助。

Native Multilingual Chain-of-Thought Reasoning in Low-Resource Southeast Asian Languages

低资源东南亚语言中的原生多语言思维链推理

Sean Gip Lim, William Chandra Tjhi, Hai Leong Chieu

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 针对低资源东南亚语言大模型推理的跨语言崩溃与微调瓶颈，提出OSCD算法，结合翻译智能体循环与联合嵌入语义对齐，在AIME25等基准上实现数学推理的显著提升。

Comments 22 pages, 16 figures, 12 tables

Deep Reinforcement Learning: From First Principles to Reasoning Models

深度强化学习：从第一性原理到推理模型

Ghoshana Bista

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本书介绍深度强化学习从经典方法到各类算法及多领域应用的演进，融合基础与研究视角，面向具备相关基础的学生、研究者和工程师。

Guided Exploration of Iterative Schedule Modifications: A Design Study on Railway Traction Unit Scheduling

迭代调度修改的引导式探索：铁路牵引单元调度的设计研究

Andreas Zajic, Vera Hechtl, Cornelia Geischläger, Maximilian Kunovjanek-Bachler, Thomas Hulka, Anna-Lena Penk, Belma Turan, Nadine Schwab, Maximilian Viehauser, Helwig Hauser, Krešimir Matković

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 该研究针对铁路牵引单元调度中交汇序列空间指数增长的问题，提出结合可视化、仿真与三级引导的交互式探索方法，可大幅减少调度修改的识别与评估时间精力。

Comments Accepted for IEEE VIS 2026, will be published in IEEE TVCG

Benchmarking the Residual: What Long-Horizon Evaluations Add Beyond Matched Short-Task Performance

评估残差：长时序评估在匹配短任务性能之外的补充作用

Chao Peng, Zhiheng Lyu, Peijie Dong, Hande Dong, Qiang Lin

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 该论文提出时序残差概念，指出长时序基准需将全任务成功与短阶段基线预测比较，以解释长任务失败的原因。

CinemaTraj: Composing Atomic Camera Trajectories for 3D Scenes with LLM Agents

CinemaTraj：用LLM智能体为3D场景合成原子相机轨迹

Qianru Li, Xuyang Chen, Erkin Türköz, Lu Liu, Xuqin Wang, Liqiu Meng, Tao Wu, Yanfeng Zhang

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Huawei Dresden Research Center（华为德累斯顿研究中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 CinemaTraj是将LLM智能体与3D场景图结合的框架，可从自然语言生成带旁白的3D场景相机轨迹，在真实环境中优于现有方法。

Comments 17 pages, including 8-page main paper, references, and supplementary material; project page: https://cinematraj.github.io/

Beyond Zooming: Learning Multi-Tool Visual Reasoning for Ultra-High-Resolution Remote Sensing

超越缩放：学习用于超高分辨率遥感的多工具视觉推理

Fengxiang Wang, Jiangnan Huang, Mingshuo Chen, Yueying Li, Yang Shi, Junwei Luo, Haoyu Wang, Yansheng Li, Jing Zhang, Haiyan Zhao, Wenjing Yang

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：tool-use(abstract)；planning(abstract)

AI总结 针对超高分辨率遥感图像给多模态大语言模型带来的挑战，提出GeoMTVR数据集，结合监督微调与以工具注意力为重点的强化学习算法开发GeoLens，实验证明其在多工具视觉推理方面优于直接推理和单工具放大基线。

CHILL-Harness: Counterfactual Harness Learning for Efficient Reasoning in Long-Horizon Agents

CHILL-Harness：用于长期智能体高效推理的反事实控制学习

Jiarun Fu, Lizhong Ding, Sida Chen, Honglei Xin, Chunhui Zhang, Pengqi Li, Qiuning Wei, Ye Yuan, Guoren Wang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 研究长期智能体控制中因依赖固定策略导致效率低的问题，提出CHILL-Harness方法，通过因果干预效应学习和优势实现因果编排，结合成功保留目标与约束，在多任务实验中减少消耗与时间，保持或提高任务成功率。

UrbanTrace: LLM-Assisted Discovery and Semantics-Aware Integration of Spatial Data

UrbanTrace：基于大语言模型的空间数据发现与语义感知集成

Sonia Castelo, Eden Wu, Joao Rulff, Harish Doraiswamy, Juliana Freire, Claudio Silva

专题命中 规划决策 ：AI agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 研究针对城市决策中异构空间数据整合问题，提出UrbanTrace视觉分析系统，利用离线分析器结合大语言模型，通过三个交互式视图实现有效空间聚合，经评估在数据发现上表现优异，将空间聚合敏感性转化为视觉资产。

Comments 11 pages, 7 figures. Accepted to IEEE VIS 2026 (Full Papers Track). Author's version accepted for publication in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

Macroscopic wall pressure and microscopic contact load in crowds without egress: social-group cohesion and boundary buffering

无出口人群中的宏观壁面压力和微观接触载荷：社会群体凝聚力和边界缓冲

Bo-Shiun Shen, Son-Hsien Chen

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 研究无出口人群中机械危险，通过弹性重定向模型和社会力模型及其耦合动力学，用社会群体凝聚力等量化风险，揭示耦合动力学产生的壁面压力/接触载荷权衡及相边界，为高密度场所人群风险缓解和安全规划提供指导。

Comments 16 pages, 8 figures

Bridging Reinforcement Learning and Optimal Control via Feasible Action Mapping

通过可行动作映射桥接强化学习与最优控制

Stefan Richter, Alberto Giammarino, Guillem Torrente, Sam Blakeman, Peter Dürr

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 针对操作受约束动态系统，提出FAOC框架，整合RL与OC。通过计算高效映射算法，将RL动作转换为OCP可行参数集，兼顾安全性与灵活性。应用于机器人乒乓球运动规划，模拟实验显示其在样本效率和闭环性能上优于现有基准。

Comments 26 pages, 6 figures