AI Agent

Decentralised Consensus Learning Networks: SME Rotation Without Centralised Reward

去中心化共识学习网络：无需集中奖励的主题专家轮换

Florin Neagu

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究提出去中心化多智能体学习框架，智能体通过加权社会共识更新信念，信任依同伴一致性推断的能力分配。经多场景模拟运行评估，发现SME轮换具多种特性，高维时知识集中于单个智能体，解释为去中心化学习的涌现属性。

Algorithms for Equilibria in Concurrent Stopping Games

并发停止博弈中的均衡算法

Léonard Brice, Thomas A. Henzinger, K. S. Thejaswini

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究并发停止博弈中均衡算法，通过放宽精确性考虑近似约束存在问题，给出指数时间算法并证明其\(\PSPACE\)-难下界，还通过转向极端风险敏感均衡，证明其约束存在问题在并发博弈中是\(\NP\)-完全的。

SHARE: Towards Head-Mounted AR with User-Centric SLAM in Shared Human-Robot Workspaces

SHARE：在共享人机工作空间中实现以用户为中心的头戴式AR与SLAM

Tianyuan Du, Tianyi Hu, Hanting Ye, Maria Gorlatova

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究针对共享人机工作空间中现有多智能体SLAM系统忽略异构智能体不同延迟要求的问题，设计实现SHARE系统。该系统以用户为中心，构建体验模型并调整传输优先级，利用视觉特征冗余降低延迟，实际部署效果良好，提升了用户感知。

Comments 28 pages, 15 figures, 1 table

Child-Oriented AIGC Video Risk Reviewing: A Benchmark and Knowledge-Supported Iterative Reasoning Framework

面向儿童的AIGC视频风险审查：一个基准和知识支持的迭代推理框架

Lewen Mi, Manyi Li, Yuling Sun, Yufan Zhang, Yuxin Shi, Yulong Bian, Xiangxian Li, Juan Liu

机构 * Shandong University（山东大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究面向儿童的AIGC视频审查问题，构建CAVSR基准和分层风险分类法，提出结合多智能体协作与知识经验的QVRS-E框架，实验证明该方法能增强儿童相关风险审查，产生更可靠报告。

Predictive Lightweight MARL for Resilient Coverage in Sparse-Signaling Aerial Networks

用于稀疏信号空中网络弹性覆盖的预测轻量级多智能体强化学习

Chuan-Chi Lai, Ang-Hsun Tsai

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对带宽受限无人机群的弹性覆盖问题，提出PL-MARL框架，引入运动感知推理引擎应对稀疏信号等问题，实现计算与通信权衡。仿真显示其在极端情况下能保持良好性能，验证了主动推理是鲁棒空中协调的有效方案。

Comments Accepted for publication in IEEE Wireless Communications Letters. ©2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses

Human-in-the-Loop Distributed Control of Grid-Interactive Buildings for Demand Response Participation

用于需求响应参与的电网交互式建筑的人在回路分布式控制

Kasra Mazarei Saadabadi, Dongming Wang, Wei Ren, Alfredo Martinez-Morales, Hamidreza Nazaripouya

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 该研究针对多建筑需求侧管理，提出人在回路分布式共识控制方法，引入含非自主领导者的框架，用非线性未知输入滑模观测器应对挑战，设计共识协议，仿真验证其能在需求响应中灵活管理能源、平衡舒适度及提升电网适应性。

Comments 10 pages, 8 figures

Rank-One Fluctuations in Averaging-Learning Dynamics

平均学习动力学中的一阶涨落

Ionel Popescu, Tushar Vaidya

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究无外部真实基准的平均学习动力学，通过多布鲁申型收缩等方法，在可和性条件下得出反向乘积收敛到一阶极限，可和扰动下过程收敛到随机共识状态，独立同分布扰动时有中心极限定理，揭示长期涨落渐近一维及相关几何。

Comments 12 pages

Intelligent Code-Division Multiplexing for Resilient Underwater Optical Wireless Communications

用于弹性水下光无线通信的智能码分复用

Gaurav Mahadik, Ananya Hazarika, Mehdi Rahmati

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究水下光无线通信性能下降问题，提出基于智能混沌的CDMA方案，利用逻辑映射生成混沌序列，通过多智能体强化学习框架动态调整参数，并经实验验证该方案性能优越，适用于分布式水下网络。

InLiER: Learning-Free Heterogeneous LiDAR Place Recognition via Intermediate Mixed-Radix Structural Keypoint Tokenization

InLiER：通过中间混合基数结构关键点令牌化实现无学习的异构激光雷达地点识别

Nikolaos Stathoulopoulos, George Nikolakopoulos

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究针对机器人平台结合多种激光雷达致现有描述符性能下降的问题，提出无学习管道InLiER，通过混合基数令牌ID编码关键点信息，经三个检索阶段处理，在相关数据集和实验中表现出色，优于基于学习的基线。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 8 pages, 8 figures

Cooperative MARL-Based Energy-Efficient Power Control for Two-Hop Relaying Networks

基于合作多智能体强化学习的两跳中继网络节能功率控制

Xinyu Qu, Yuanzhe Geng, Erwu Liu, Rui Wang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究两跳中继网络中合作博弈的节能功率控制问题，在难以获取瞬时CSI的非理想情况下，提出基于延迟奖励的状态 - 动作值函数和多智能体深度Q网络学习框架，该方法优于其他方法且接近最优解。

AI-Augmented Model Predictive Control for Safe and Adaptive Rendezvous and Proximity Operations

用于安全和自适应交会及接近操作的人工智能增强模型预测控制

Luca Sportelli, Tyler Barr, Cagri Kilic, Di Wu

机构 * Embry–Riddle Aeronautical University（安柏瑞德航空航天大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究多智能体对抗场景下航天器自主交会及接近操作问题，提出结合约束滚动时域MPC与数据驱动监督调整层的框架，经蒙特卡罗模拟评估，该框架相比固定参数MPC有更好性能，为自适应航天器RPO提供模块化、可解释基础。

Comments 34 pages, 7 figures

Compositional Semantic Communication for Physical AI: Category Theory Meets Game Theory

用于物理人工智能的组合语义通信：范畴论与博弈论相遇

Christo Kurisummoottil Thomas, Walid Saad, Emilio Calvanese Strinati

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究物理人工智能系统中传输原始传感器数据的问题，提出组合语义通信框架，利用范畴论度量、格罗滕迪克拓扑等，将多设备协调表述为斯塔克尔伯格博弈，用ADMM算法计算策略，实现带宽减少和延迟降低，保持推理准确率。

Evolution of cooperation with temporal information

具有时间信息的合作演化

Tianxing Zhao, Lei Zhou, Aming Li

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究多智能体系统中合作演化，开发含时间信息的演化动力学框架，用时间网络表征信息动态变化。发现时间信息促进合作，稀疏网络优势更明显，据此开发算法增强合作，确定时间信息是促进集体合作的实用机制。

LLM Latent Edge Measurement: Point-in-Time Economic Graphs for Quantitative Investing from Corporate Disclosures

大语言模型潜在边缘测量：基于公司披露的定量投资实时经济图谱

Fan Yang, Lin Zhang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究从公司披露文本构建公司网络，提出基于大语言模型的流程，应用于纳斯达克100指数成份股公司文件，生成含149条边的网络，经审计确认部分边有效，恢复跨行业关系，消融研究表明相关方法对网络质量有贡献。

Comments 9 pages, 4 figures and 4 tables

Symbolic Predicate-Guided Language Agents for Inverse Design of Perovskite Oxides

用于钙钛矿氧化物逆设计的符号谓词引导语言智能体

Dong Hyeon Mok, Seoin Back, Victor Fung, Guoxiang Hu

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究钙钛矿氧化物逆设计，引入 DSL 引导策略，将自然语言规则转化为符号谓词，开发 ORCHESTRA 框架。该策略能增强 LLM 智能体推理能力，无需大量特定任务数据集或额外训练，提升材料设计性能。

Finite-Sample Conformal Coverage Recovery via Fusion under Degraded Local Guarantees in Occupancy Map Estimation

通过占用地图估计中退化局部保证下的融合实现有限样本共形覆盖恢复

Ritvik Mahajan, Aneesh Raghavan, Karl Henrik Johansson

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究针对多机器人环境映射中高斯过程占用映射缺乏有限样本预测保证、共形预测局部保证退化的问题，开发分布式融合算法，通过机器人交换e值及接收器融合，实现恢复目标覆盖水平，提升地图效率。

A Distributed PI+Reset Scheme for Discrete-Time Economic Dispatch of A Grid-connected BESS Network

一种用于并网电池储能系统网络离散时间经济调度的分布式PI+复位方案

Yalin Zhang, Zhongxin Liu, Fuyong Wang, Zengqiang Chen

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究并网电池储能系统网络离散时间经济调度问题，基于离散时间多智能体系统设计含新型PI控制器的分布式方案，通过MC共识控制器等实现调度，相比现有P控制器方案，加速收敛且提高精度，仿真验证算法有效。

A Slow-Fast Stochastic Framework for Zeroth-Order Distributed Time-Varying Optimization

用于零阶分布式时变优化的慢-快随机框架

Wanying Li, Nan-jing Huang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究仅用零阶信息的随机多智能体系统分布式时变优化，构建慢-快随机框架，引入辅助变量和快速子系统生成梯度估计，慢子系统进行优化和一致性，分析收敛性并通过模拟验证，建立界表征参数等对跟踪性能的影响。

SkillComm: Skill-Driven Semantic Communication for Sequential Workflows via Incremental Token Transmission

SkillComm：通过增量令牌传输实现用于顺序工作流的技能驱动语义通信

Ziyang Meng, Lu Lu

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 针对无线视觉智能中工作流的通信瓶颈问题，提出SkillComm框架，利用可重复使用技能状态进行工作流感知令牌优先级排序和内存辅助令牌网格重建，实验表明该框架能降低令牌传输成本并保持精度。

Power-law and log-periodic degree tails for a family of probability generating function equations arising in evolving networks

一族演化网络中出现的概率生成函数方程的幂律和对数周期度尾

Qunqiang Feng, Xiao-Ming Fu, Tianyang Sun

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究一族演化网络模型的概率生成函数方程，通过对超临界高尔顿 - 沃森过程自包含局部分析，确定其极限度分布系数尾，解决了Feng等人的两个猜想，包括幂律阶及乘性周期形式。

Comments 21 pages

Swarming and Opinion Dynamics

群体行为与观点动态

Rommel Tchinda Djeudjo, Dibakar Ghosh, Timoteo Carletti

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究多智能体系统中集体运动与观点动态的关系，提出耦合模型，空间动力学由吸引 - 排斥作用控制，内部动力学用德弗安特型观点模型描述，揭示了置信阈值和吸引强度对观点簇及群体分布的影响，对相关研究有重要意义。

Inferring Inventory Dynamics from Supply Chain Networks: A Graph Learning Approach with Autonomous Validation

从供应链网络推断库存动态：一种具有自主验证的图学习方法

Tiancheng Gao, Xiang Zhang, Wei Lan, Bin Liu

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对中小企业库存数据稀缺致预测难问题，提出多智能体半监督推理框架，构建图机器学习模型结合多个计量模型，能从供应链网络推断库存动态，有效验证预测，且与经济理论相符，解决无真实观测时的预测验证难题。

Can LLMs Perform Deep Technical Comprehension of Computer Architecture Papers?

大语言模型能否对计算机体系结构论文进行深度技术理解？

Nishant Aggarwal, Ayushi Dubal, Sreeraj Kannakarankodi, Ian McDougall, Adarsh Mittal, Vishnu Ramadas, Noah Scott, Ranganath Selagamsetty, Weichu Yang, Karthikeyan Sankaralingam

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究大语言模型对计算机体系结构论文的深度理解，通过开源管道Gauntlet进行分析，经与人类分析对比及消融实验，发现其多智能体结构有优势，尤其合成阶段，还将相关资源作为社区资源发布。

Comments 4 pages, 1 figure

Rethinking MCP Security: A Large-Scale Study of Runtime MCP Servers and Security Scanner Reliability

重新思考MCP安全性：对运行时MCP服务器和安全扫描器可靠性的大规模研究

Pei Chen, Baichao An, Mengying Wu, Binwang Wan, Geng Hong, Jinsong Chen, Xudong Pan, Jiarun Dai, Min Yang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究重新审视MCP安全性衡量方式，通过多智能体框架构建MCPZoo进行大规模测量。发现现有扫描器报告的风险信号不可靠，人工验证抽样警报真阳性率低且扫描器输出不一致。实现对MCP服务器安全性的大规模、可重复测量并揭示扫描局限，还发布公共查询接口。

Comments 18 pages, 11 figures, and 10 tables. This article substantially extends the preliminary 3-page MCPZoo dataset release arXiv:2512.15144. Includes appendices

Implicit Midpoint Gradient Descent: Fast and Learning rate free convergence for Zero-Sum Games

隐式中点梯度下降法：零和博弈的快速且无学习率收敛

Gaoqi Xue, James P. Bailey

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究无约束双线性零和博弈，引入由辛积分方法推导的隐式中点梯度下降规则，该方法继承连续时间动力学的强大特性，在零和博弈中同时具备有界轨道等特性，且计算实验显示其显著优于标准方法。

RED-SEGA:Resilient Decentralized Stochastic Proximal Optimization with Gradient Sketching over Time-Varying Networks

RED-SEGA：时变网络上基于梯度草图的弹性分散随机近端优化

Jinhui Hu, Guo Chen, Huaqing Li, Liang Ran, Hexi Liang, Tao Han, Tingwen Huang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究多智能体系统中拜占庭弹性分散随机优化问题，核心方法是通过梯度草图实现方差减少，提出算法RED-SEGA，推导其在时变网络上的理论条件，经实验验证算法有效性与弹性。

Comments 17 pages, 39 figures

Exploiting Structure with Anisotropic Consensus-Based Optimization

基于各向异性共识的优化方法利用结构

Sabrina Bonandin, Konstantin Riedl, Sara Veneruso

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究基于各向异性共识的优化方法（CBO），该方法能利用高维目标函数可加分离结构减轻维度诅咒。证明其计算复杂度仅指数依赖内在维度\(\mathbf{d}\)，数值实验验证理论结果，突出相关因素对算法性能和复杂度的影响。

CoDiMAD: Diffusion-Based Privileged Distillation for Communication-Free Multi-Robot Coordination

CoDiMAD：基于扩散的特权蒸馏用于无通信多机器人协调

Jiyue Tao, Shunheng Xin, Tongsheng Shen, Dexin Zhao, Feitian Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； National Innovation Institute of Defense Technology（国防科技创新研究院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究无通信多机器人协调问题，提出CoDiMAD三阶段框架，先训练特权预言机，再构建数据集，最后将预言机蒸馏到学生智能体中，通过扩散反向过程采样动作，实验证明其性能优于基线。

Energy Efficiency Optimization in Distributed MIMO vRAN via Cross-Layer Link Abstraction

通过跨层链路抽象实现分布式 MIMO vRAN 中的能效优化

Jaebum Park, Chan-Byoung Chae, Robert W. Heath

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究分布式 MIMO vRAN 的能效优化，构建功率模型，开发联合选择调制等参数最大化 EE 的框架，扩展节省功率频谱效率范围，提出流量感知策略，仿真表明该框架能高效预测链路性能，提升平均 EE 且保持高峰吞吐量。

Comments The manuscript was submitted to IEEE, and is currently under review

Learning Spatiotemporal Tubes for Full Class of Signal Temporal Logic Tasks for Control of Unknown Systems under Input Constraints

学习用于输入约束下未知系统控制的全类信号时序逻辑任务的时空管

Ahan Basu, Ratnangshu Das, Soumyodipta Nath, Siyuan Liu, Pushpak Jagtap

机构 * Electrical Engineering Department, Eindhoven Institute of Technology（埃因霍温理工大学电气工程系） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对输入约束下未知的非线性EL系统，提出基于时空管的控制框架，用PINN建模STT，将鲁棒性指标纳入训练，多智能体场景考虑全局任务指标，开发控制律并通过案例验证，以满足STL规范。