AI Agent

Any2Any 3D Diffusion Models with Knowledge Transfer: A Radiotherapy Planning Study

任意到任意的3D扩散模型与知识转移：放射治疗计划研究

Yuhan Wang, Zihan Li, Han Liu, Simon Arberet, Martin Kraus, Yuyin Zhou, Florin-Cristian Ghesu, Dorin Comaniciu, Ali Kamen, Riqiang Gao

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； Siemens Healthineers（西门子医疗） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DiffKT3D，一种利用预训练视频扩散模型知识的统一Any2Any 3D扩散框架，通过模态特定嵌入实现多临床模态灵活条件化，结合临床导向的强化学习机制，提升放射治疗计划中的剂量预测精度与图像质量。

Comments Accepted by CVPR 2026 main conference. Compare to CVPR version, minor updates here are included (e.g., combine main text and appendix; clarify the timing scenario in appendix)

NEXUS: Continual Learning of Symbolic Constraints for Safe and Robust Embodied Planning

NEXUS：用于安全和稳健体素规划的符号约束连续学习

Tiehan Cui, Peipei Liu, Yanxu Mao, Congying Liu, Mingzhe Xing, Datao You

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation（人工智能与自动化学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； School of Software（软件学院） ； Henan University（河南大学） ； Institute of Information Engineering（信息工程研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； School of Cyberspace Security（网络空间安全学院） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 NEXUS通过模块化框架实现体素代理的连续学习，将符号 artifacts 用于符号 grounding 和知识演化，将概率风险评估转化为确定性硬约束，提升任务成功率并抵御对抗攻击。

DeltaRubric: Generative Multimodal Reward Modeling via Joint Planning and Verification

DeltaRubric: 通过联合规划和验证实现生成式多模态奖励建模

Rui Liu, Dian Yu, Zhenwen Liang, Yucheng Shi, Tong Zheng, Runpeng Dai, Haitao Mi, Pratap Tokekar, Leoweiliang

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文元） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） ； University of North Carolina, Chapel Hill（北卡罗来纳大学 Chapel Hill 分校） 纠错

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

AI总结 DeltaRubric通过联合规划和验证流程，提升多模态奖励建模的可靠性与泛化能力，实验表明其在多模态任务中表现优异。

Do Agents Need to Plan Step-by-Step? Rethinking Planning Horizon in Data-Centric Tool Calling

智能体是否需要分步规划？重新审视数据导向工具调用中的规划范围

Naoki Otani, Nikita Bhutani, Hannah Kim, Dan Zhang, Estevam Hruschka

机构 * Megagon Labs（Megagon实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究了数据导向任务中规划范围的影响，发现全范围规划结合延迟重规划在准确性和效率上优于单步规划。

Comments CAIS 2026

Parallel Lifted Planning via Semi-Naive Datalog Evaluation

通过半 naive Datalog 评估实现并行提升规划

Dominik Drexler, Oliver Joergensen, Jendrik Seipp

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

AI总结 本文提出一种基于半 naive Datalog 评估的并行提升规划方法，通过两级并行性提升规划效率，在多核环境下实现显著加速。

MORPH-U: Multi-Objective Resilient Motion Planning for V2X-Enabled Autonomous Driving in High-Uncertainty Environments via Simulation

MORPH-U：基于仿真实现多目标鲁棒运动规划的V2X赋能自动驾驶高不确定性环境

Shih-Yu Lai

机构 * CARLA-based vehicle-side pipeline（基于CARLA的车辆侧流水线） 纠错

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

AI总结 本文提出MORPH-U，通过融合V2X与传感器数据构建局部动态地图，采用多目标优化方法在跟踪误差、安全余量、响应性和平滑度之间进行权衡，通过Pareto前沿分析选择操作点，并利用拜占庭启发的接受门防止故障触发下的不安全重规划。

ARMOR: An Agentic Framework for Reaction Feasibility Prediction via Adaptive Utility-aware Multi-tool Reasoning

ARMOR：一种通过自适应效用感知多工具推理的代理框架用于反应可行性预测

Ye Liu, Botao Yu, Xinyi Ling, Daniel Adu-Ampratwum, Xia Ning

机构 * Department of Biomedical Informatics（生物医学信息学系） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Division of Medicinal Chemistry and Pharmacognosy（药物化学与药理学系） ； Translational Data Analytics Institute（转化数据分析研究所） 纠错

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

AI总结 ARMOR通过自适应效用感知多工具推理框架，有效整合多个工具的优势，提升反应可行性预测的准确性，尤其在存在工具预测冲突时表现突出。

Learning and Reusing Policy Decompositions for Hierarchical Generalized Planning with LLM Agents

基于LLM代理的分层通用规划中的策略分解学习与重用

Shirin Sohrabi, Haritha Ananthakrishnan, Harsha Kokel, Kavitha Srinivas, Michael Katz

机构 * IBM 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合通用规划与分层任务分解的动态策略学习方法，通过自动分解学习可重用的策略组件，提升任务执行效率与准确性。

A$^2$RD: Agentic Autoregressive Diffusion for Long Video Consistency

A$^2$RD：基于代理的自回归扩散用于长视频一致性

Do Xuan Long, Yale Song, Min-Yen Kan, Tomas Pfister, Long T. Le

机构 * Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） 纠错

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

AI总结 A$^2$RD通过Retrieve-Synthesize-Refine-Update循环实现长视频一致性合成，提升视频生成的连贯性和叙事一致性。

Comments Project page: http://dxlong2000.github.io/AARD

Exponential Sample Complexity Separation between Flat and Hierarchical Agentic Theorem Provers

平坦与分层代理定理证明器的指数样本复杂度分离

Sho Sonoda, Shunta Akiyama, Yuya Uezato

机构 * CyberAgent ； RIKEN AIP（RIKEN先进研究所） 纠错

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

AI总结 研究通过分析教师证明器生成的数据分布，探讨了分层证明器在重复子证明中通过预测可重用证明图来减少样本需求的机制。

Hitting Time Isomorphism for Multi-Stage Planning with Foundation Policies

多阶段规划中的击中时间同构性

Magnus Victor Boock, Abdullah Akgül, Mustafa Mert Çelikok, Melih Kandemir

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于击中时间同构性的新框架，通过学习希尔伯特空间位移几何，实现离线强化学习中的非对称表示学习，提升多阶段规划在长周期导航中的鲁棒性。

A$^2$TGPO: Agentic Turn-Group Policy Optimization with Adaptive Turn-level Clipping

A$^2$TGPO: 基于自适应回合裁剪的代理回合策略优化

Dingwei Chen, Zefang Zong, Zhipeng Ma, Leo Luo, Yang Li, Chengming Li, Peng Chen, Jie Jiang

机构 * Tencent Inc（腾讯公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） 纠错

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

AI总结 本文提出A$^2$TGPO，通过自适应回合裁剪和改进的归一化与累积方法，解决强化学习中代理大语言模型的回合级信用分配问题，提升多轮交互中单个工具调用的评估准确性。

HaM-World: Soft-Hamiltonian World Models with Selective Memory for Planning

HaM-World: 带选择性记忆的软哈密顿世界模型用于规划

Haoyun Tang, Haodong Cui, Keyao Xu, Kun Wang, Zhandong Mei

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Nankai University（南开大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 HaM-World通过分解潜在状态为规范子空间和上下文子空间，结合Mamba选择性状态空间记忆，提升规划稳定性与鲁棒性，实现高精度预测和任务完成。

Comments 22 pages, 5 figures. Code: https://github.com/HaoyunT/HaM_World

Selective Rollout: Mid-Trajectory Termination for Multi-Sample Agent RL

选择性回放：多样本代理强化学习中的中程轨迹终止

Zhiyuan Zhai, Xin Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种中程轨迹终止方法，通过在轨迹中途检测行动序列的编辑距离来提前停止无方差组，从而减少计算开销并提升测试任务的成功率。

FoodCHA: Multi-Modal LLM Agent for Fine-Grained Food Analysis

FoodCHA：多模态LLM代理用于细粒度食物分析

Woojin Lee, Pranav Mekkoth, Ye Tian, Onat Gungor, Tajana Rosing

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出FoodCHA，一种多模态代理框架，通过分层决策过程提升食物识别的细粒度属性区分能力，实验显示其在类别和子类识别精度上优于现有模型。

SAT: Sequential Agent Tuning for Coordinator Free Plug and Play Multi-LLM Training with Monotonic Improvement Guarantees

SAT: 为无协调自由插拔多LLM训练的单调改进保证的序列代理调优

Yi Xie, Yangyang Xu, Yi Fan, Bo Liu

机构 * Department of Electrical \& Computer Engineering, University of Arizona Tucson, Arizona USA ； Department of Mathematical Sciences, Rensselaer Polytechnic Institute Troy, New York USA ； Amazon Web Services New York USA ； Department of Electrical \& Computer Engineering, University of Arizona ； Department of Mathematical Sciences, Rensselaer Polytechnic Institute ； Amazon Web Services 纠错

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

AI总结 本文提出SAT方法，通过因子化策略和块坐标更新实现无协调的分布式训练，保证训练过程单调改进和插拔不变性，实验表明其在AIME24/25基准上性能优于Qwen3-32B。

Comments Published at AAMAS 2026

The Garden of Forking Paths: Narrative Arc-Conditioned Gameplay Planning

分叉花园：叙事弧条件下的游戏玩法规划

Yunge Wen, Chenliang Huang, Hangyu Zhou, Zhuo Zeng, Chun Ming Louis Po, Julian Togelius, Timothy Merino, Sam Earle

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Forking Garden框架，通过用户提供的故事情节生成分支游戏，采用弧引导约束算法构建 dungeon 图，实现游戏元素的多模态对齐。

Zero-Shot Signal Temporal Logic Planning with Disjunctive Branch Selection in Dynamic Semantic Maps

动态语义地图中基于零样本信号时间逻辑的规划与离散分支选择

Bowen Ye, Ancheng Hou, Junyue Huang, Ruijia Liu, Xiang Yin

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, the Ministry of Education of China（中国教育部系统控制与信息处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种零样本STL规划求解器，通过映射条件Transformer与轻量启发式结合，有效处理复杂离散子公式，利用传递强化学习确保时间一致性和逻辑连贯性，实验证明其在动态语义地图中具有优越的零样本泛化能力。

Fairness for distribution network operations and planning

配电网运营与规划中的公平性

Pedro F. C. de Carvalho, Zijie Liu, Md Umar Hashmi, Dirk Van Hertem

机构 * KU Leuven, division Electa in Leuven（KU莱顿，Electa部门，位于莱顿） ； & EnergyVille in Genk, Belgium（& EnergyVille，位于比利时根特） 纠错

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

AI总结 本文探讨了将公平性纳入配电网规划与运营的关键目标，分析了公平性指标对利益相关者及资源分配问题的影响，旨在提升规划与决策的透明度和一致性。

Comments 16 pages, 0 figures, 2 tables, CIRED Conference Workshop Brussels 2026

FeaXDrive: Feasibility-aware Trajectory-Centric Diffusion Planning for End-to-End Autonomous Driving

FeaXDrive: 为端到端自动驾驶的可行性感知轨迹导向扩散规划

Baoyun Wang, Zhuoren Li, Ran Yu, Yu Che, Xinrui Zhang, Ming Liu, Jia Hu, Chen Lv, Bo Leng

机构 * College of Automotive and Energy Engineering, Tongji University（同济大学汽车与能源工程学院） ； College of Transportation Engineering, Tongji University（同济大学交通工程学院） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） 纠错

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

AI总结 FeaXDrive通过轨迹导向的扩散规划方法，提升自动驾驶中轨迹空间的可行性建模，改进轨迹几何和运动学可行性，增强可行驶区域一致性，实验表明其在NAVSIM基准上表现优异。

Comments 22 pages, 6 figures

PPA-Plan: Proactive Pitfall Avoidance for Reliable Planning in Long-Context LLM Reasoning

PPA-Plan: 长上下文LLM推理中的前瞻性坑洞避免规划

Byeongjin Kim, Gyuwan Kim, Seo Yeon Park

机构 * Hanyang University（翰阳大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 针对长上下文推理中计划生成不可靠的问题，PPA-Plan通过前瞻性策略预防逻辑错误，提升计划执行效果。

Comments Accepted to the Main Conference of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026). 27 pages, 6 figures

Hybrid Diffusion for Simultaneous Symbolic and Continuous Planning

混合扩散用于同时符号化和连续规划

Sigmund Hennum Høeg, Aksel Vaaler, Chaoqi Liu, Olav Egeland, Yilun Du

机构 * Department of Mechanical and Industrial Engineering, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科学技术大学机械与工业工程系） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本文提出混合扩散方法，结合离散变量扩散和连续扩散，提升机器人长周期任务规划性能，实现符号计划与连续轨迹生成的协同优化。

Comments 10 pages, 11 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication. See https://sigmundhh.com/hybrid_diffusion/ for the project website

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 4, pp. 4489-4496, April 2026

Dynamic UGV-UAV Cooperative Path Planning in Uncertain Environments

动态不确定环境中UGV-UAV协同路径规划

Ninh Nguyen, Srinivas Akella

机构 * Department of Computer Science, University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出动态UGV-UAV协同路径规划方法，通过无人机动态检测道路以提高地面车辆路径安全性与效率，实验表明双向策略在多数情况下表现最佳，多无人机可减少地面车辆行驶时间但增加计算时间。

Comments Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

Beyond the Attention Stability Boundary: Agentic Self-Synthesizing Reasoning Protocols

超越注意力稳定性边界：代理自我合成推理协议

Dahlia Shehata, Ming Li

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SSRP框架，通过分离高层规划与执行流程，解决多轮对话中注意力锁定问题，实验显示其在多任务中显著提升稳定性。

From Coarse to Fine: Self-Adaptive Hierarchical Planning for LLM Agents

从粗到细：为LLM代理设计的自适应分层规划

Haoran Tan, Zeyu Zhang, Chen Ma, Tianze Liu, Quanyu Dai, Xu Chen

机构 * Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京大模型与智能治理重点实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（下一代智能搜索与推荐工程技术研究中心，教育部） ； Gaoling School of Artificial, Renmin University of China（人大北京校区人工智能学院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaPlan-H，一种自适应分层规划机制，通过逐步细化策略提升复杂任务执行效率，减少过度规划，提供灵活高效的多步骤决策方案。

Probing Visual Planning in Image Editing Models

探测图像编辑模型中的视觉规划

Zhimu Zhou, Yanpeng Zhao, Qiuyu Liao, Bo Zhao, Xiaojian Ma

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） 纠错

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

AI总结 本文提出EAR框架，通过抽象谜题和生成数据集AMAZE，评估图像编辑模型的视觉规划能力，发现模型在零样本设置下表现不佳，但微调后能有效泛化。

Comments Accepted to ES-Reasoning Workshop @ ICLR 2026. Our code is available at https://github.com/spatigen/amaze

Towards Long-horizon Agentic Multimodal Search

面向长视界代理多模态搜索

Yifan Du, Zikang Liu, Jinbiao Peng, Jie Wu, Junyi Li, Jinyang Li, Wayne Xin Zhao, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学 polled 智能学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LMM-Searcher框架，通过文件化视觉表示和定制化图像加载工具，解决长视界多模态搜索中的信息管理与成本问题，实验证明其在长视界基准测试中表现优异。

Reasonably reasoning AI agents can avoid game-theoretic failures in zero-shot, provably

合理推理的AI代理可以在零样本情况下避免博弈论失败并得到证明

Enoch Hyunwook Kang

机构 * Foster School of Business, University of Washington（华盛顿大学福斯特商学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了AI代理在重复博弈中的稳定性，证明了基于贝叶斯后验采样的代理能趋近纳什均衡，且在未知收益情况下仍保持收敛性。

LLM-Assisted Op-Amp Behavioral-Level Design via Agentic Human-Mimicking Reasoning

通过代理人类模拟推理的LLM辅助运算放大器行为级设计

Zihao Chen, Ziyi Sun, Jiayin Wang, Ji Zhuang, Jinyi Shen, Xiaoyue Ke, Li Shang, Xuan Zeng, Fan Yang

机构 * State Key Laboratory of Integrated Chips and Systems（集成芯片与系统国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出White-Op框架，利用大语言模型代理的类人推理能力，实现运算放大器行为级参数设计，通过符号推理与数值求解分离方法，结合模拟验证和迭代优化，提升设计可解释性与电路功能保持性。

How attention simplifies mental representations for planning

注意力如何简化心理表征以促进规划

Jason da Silva Castanheira, Nicholas Shea, Stephen M. Fleming

机构 * Department of Experimental Psychology, University College London（伦敦大学实验心理学系） ； Institute of Philosophy, School of Advanced Study, University of London（伦敦大学哲学研究所） ； Max Planck UCL Centre for Computational Psychiatry and Ageing Research, University College London（伦敦大学Max Planck UCL计算精神病学与衰老研究中心） ； Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR), Brain, Mind and Consciousness Program（加拿大高级研究研究院（CIFAR）脑、心智与意识项目） 纠错

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

AI总结 研究探讨了空间注意力如何影响心理表征的简化过程，发现注意力的自然轮廓能提升规划效率，且个体差异显著。