AI Agent

Position: Collusion Risks Among AI Reasoning Agents Justify Certification Requirements for Making Market Decisions

立场：AI推理智能体间的合谋风险证明其在制定市场决策时需满足认证要求

Matthew Riemer, Tommaso Tosato, Amin Memarian, Maximilian Puelma Touzel, Glen Berseth, Irina Rish, Guillaume Dumas

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

AI总结 该研究指出具备思维链推理能力的AI智能体易出现合谋倾向，提出需对其进行行为认证，实验显示DeepSeek-R1智能体在伯特兰寡头定价场景中存在默契合谋，且其思维链可被隐蔽引导至合谋或竞争状态。

Comments ICML 2026

Self-supervised In-context Operator Learning for Stochastic Mean-Field Control

面向随机平均场控制的自监督上下文算子学习

Suyi Gao, Mo Zhou, Rongjie Lai

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

AI总结 本研究提出首个无网格自监督神经算子NFIST，通过结合概率流ODE与可逆归一化流Transformer解决随机平均场控制问题，可实现未见任务的一次前向求解，在多任务上展现零样本泛化并降低计算成本。

Beyond Suspicious Steps: Ontological Trust in Long-Horizon Agents

超越可疑步骤：长周期智能体的本体论信任

An He, Yao Wang, Haibin Zhang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出本体论信任概念，构建沿角色、目标、证据分解信任的在线监控器RGE，在跨领域轨迹语料库上，RGE的前缀配对漂移检测性能优于各类基线，漂移F1超93%且良性覆盖率达95.8%以上。

tinyDSM: A Framework for Skill Modeling and Development for Resource-Constrained Millirobots

tinyDSM：面向资源受限毫米级机器人的技能建模与开发框架

Markus D. Kobelrausch, Michael Miedler, Axel Jantsch

机构 * Institute of Computer Technology, TU Wien（维也纳工业大学计算机技术研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出面向资源受限毫米级机器人的 tinyDSM 框架，结合内在动机与适应性评估，依托分层知识图谱等实现技能建模，使机器人15分钟内自主掌握从基础到复杂的运动技能。

Comments Manuscript submitted to IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems

LLM-Only PDDL Domain Repair with Open-Weight Models

仅使用大语言模型的PDDL领域修复：基于开放权重模型

Nader Karimi Bavandpour, Pascal Bercher

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

AI总结 本文评估开放权重大语言模型仅用LLM方法修复PDDL模型错误的能力，发现其F1分数优于符号基线，但测试通过率仍不足，无法保证满足修复所需的测试约束。

Policy Optimization and Statistical Inference for Online Contextual Matrix Games

在线上下文矩阵博弈的策略优化与统计推断

Liner Xiang, Yixin Wang, Hengrui Cai

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对策略收益随情境变化的在线博弈问题，提出在线上下文矩阵博弈框架与OnGameLearn算法，经模拟和酒店定价应用验证，可有效平衡探索利用并具备统计保证。

CityReal: Human-Aligned Urban Behavior and City Dynamics Simulation with Large-Scale LLM Agents

CityReal：基于大规模大语言模型智能体的人类对齐城市行为与城市动态模拟

Nicolas Bougie, Xiaotong Ye, Narimasa Watanabe

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CityReal是人类对齐城市模拟的模块化框架，将智能体建模为意图驱动的决策者，通过文本适配器提升人群行为对齐度，可扩展至数万个智能体，为城市模拟与预测提供可扩展测试平台。

The Ethical Decision Head: Operationalizing Normative Ethics in Autonomous Vehicles via Reinforcement Learning from Human Feedback

伦理决策头：基于人类反馈的强化学习在自动驾驶中实现规范伦理

Thomas Mbrice, Ammar Ali, Sami Mian, Khai Hern Low, Eric Chen, Arshia Aghajani, Wolf Schäfer, Amin Shirangi

机构 * Stony Brook University（石溪大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出伦理决策头（EDH）框架，结合PPO与人类偏好奖励模型，在CARLA仿真中训练自动驾驶智能体，发现人类对自动驾驶伦理的理论规定与实践奖励存在差异。

A Shop Floor Production Scheduling Case based on RFID-supported Smart Factory

基于RFID支持的智能工厂的车间生产调度案例

Zhihui Chen, Yize Sun, Yuhao Dong, Zeyu Xiao, Ray Y. Zhong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文针对配备RFID的智能工厂案例，通过挖掘RFID数据量化生产不确定性，提出基于深度强化学习的动态调度框架，仿真显示其在最小化总完工时间上优于FIFO、LIFO和DQN方法。

CACSurv: Concordance-Aligned Comparative Learning with Large Language Models for Cancer Survival Prediction

CACSurv：基于大型语言模型的一致性对齐比较学习用于癌症生存预测

Tianqi Xiang, Qixiang Zhang, Xinpeng Ding, Yi Li, Xiaomeng Li

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

AI总结 该研究针对癌症生存预测中LLM时间回归的公式与监督不匹配问题，提出CACSurv框架，构建TCGA-SurvReport基准，在6个TCGA癌症队列上的平均C指数达0.722，显著优于现有模型与基线。

HaReCAP: Habitual-action Grounding for Recursive Large Language Model Agents

HaReCAP：面向递归大语言模型智能体的习惯性动作 grounding 方法

Shen Liu, Zhenguo Xu, Shaopu Wang, Yike Gao, Chunlei Wang

机构 * North China Institute of Computer System Engineering（华北计算机系统工程研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； China Information Security Research Institute Co., Ltd.（中国信息安全研究院有限公司） 纠错

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

AI总结 HaReCAP 是针对 ReCAP 的低侵入性扩展，通过编译叶子反射规则减少长视距具身任务中 LLM 的重复调用，在 Robotouille 和 ALFWorld 上显著降低了 token 消耗。

Comments 15 pages, 3 figures

DriveCache: Action-Aware Caching for Driving World Model Inference

DriveCache：面向驾驶世界模型推理的动作感知缓存

Jianchun Yang, Jian Liang, Xianda Guo, Pinhan Fu, Yanlun Peng, Conglang Zhang, Wenke Huang, Mang Ye

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

AI总结 针对扩散驾驶生成器吞吐量受限的问题，提出动作感知的DriveCache控制器，利用规划运动与动态规划优化缓存，提升保真度-效率权衡，代码将公开。

Comments 9 pages, 7 figures, 4 tables

Adaptive Mixing of Policies from Searching and Policies from Learning

搜索策略与学习策略的自适应混合

Gavin B. Rens

机构 * Stellenbosch University（斯泰伦博斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对强化学习中搜索耗时问题，提出Flexer架构自适应混合神经网络与MCTS策略，在三类玩具符号问题实验中性能优于AlphaZero、DQN和ADP。

Comments 23 pages, 16 figures

Temporal Logic Guided Universal Task Representations for Reinforcement Learning

用于强化学习的时序逻辑引导通用任务表示

Hao Zhang, Zhangli Zhou, Zhen Kan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui Provincial Key Laboratory of Humanoid Robots（安徽省人形机器人重点实验室） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出受时序逻辑启发的通用任务表示框架LOTUS，将其集成至强化学习算法，通过LTL编码器建模语义、双模拟度量保障稳定性，在多场景下的学习效率、泛化能力等指标优于现有方法。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (Early Access). Project page: https://lotus-website.github.io/

Divergent-Convergent Reasoning: Scaling Test-Time Compute through Structured Solution Synthesis

发散-收敛推理：通过结构化解决方案合成扩展测试时计算

Bo Wen, Yuhao Chen, Erhan Bilal, Carla Agurto Rios, Chen Wang, Junchen Jiang

机构 * School of Computing, Queen’s University（女王大学计算学院） ； IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J.沃森研究中心） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Tensormesh Inc.（Tensormesh公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出发散-收敛推理（DCR），引入递归DCR方法，利用分歧信息优化测试时计算分配，在AIME 2024、2025数据集上实现高准确率且减少计算量，揭示LLM测试时推理的扩展规律。

FZ-VLM: A Two Stage Florence-Zephyr Vision Language Model Framework for Pulmonary Nodule Characterization and Clinical Decision Making

FZ-VLM：用于肺结节特征表征与临床决策的两阶段Florence-Zephyr视觉语言模型框架

Pramit Dutta, Jenita Manokaran, Richa Mittal, Ryan Appleby, Eranga Ukwatta

机构 * College of Engineering, University of Guelph（圭尔夫大学工程学院） ； Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital（霍兰德布鲁尔维尤儿童康复医院） ； Guelph General Hospital（圭尔夫综合医院） ； Ontario Veterinary College, University of Guelph（圭尔夫大学安大略兽医学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出首个两阶段视觉语言模型框架FZ-VLM，通过微调Florence-2与Zephyr-7B模型，实现肺CT中肺结节的结构化特征表征与临床决策，性能优于GPT-4基线及人类基线。

Diagnosing and Mitigating Perception-Decision Misalignment in Omni-LLMs via Modality Subspace Activation

通过模态子空间激活诊断并缓解全模态大语言模型（Omni-LLMs）中的感知-决策失配问题

Hongbo Jiang, Jie Li, Yunhang Shen, Tianyu Xie, Pingyang Dai

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

AI总结 针对Omni-LLMs存在的感知-决策失配问题，本文提出因果模态敏感性及对应诊断方法，构建CausalMSBench数据集，提出无需训练的MSA框架以恢复模型的因果模态敏感性。

Efficient Block-Layer Parallel Inference for Vision-Language-Action on Hybrid Architectures

面向混合架构的视觉-语言-动作（VLA）高效块级并行推理

Haibo HU, Lianming Huang, Qiao Li, Nan Guan, Chun Jason Xue

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

AI总结 该研究针对VLA模型部署于车载平台的延迟与内存压力问题，提出混合CPU-GPU推理框架，通过块级划分实现资源调度，在Bench2Drive数据集及实车部署中均取得性能提升。

Coarse-to-Fine Multi-Resolution Diffusion Models for Trajectory Generation in Urban Systems

面向城市系统轨迹生成的粗到细多分辨率扩散模型

Wen Ye, Muyan Weng, Chuizheng Meng, Hao Niu, Yizhou Zhang, Yan Liu

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； KDDI Research, Inc.（KDDI研究所） 纠错

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

AI总结 针对城市轨迹生成的隐私与多分辨率模式问题，提出MR-Traj多分辨率扩散框架，建模粗粒度里程碑与细粒度片段，在全局分布相当的同时提升细粒度性能并降低轨迹链接风险。

Comments 12 pages, 4 figures. Accepted to KDD 2026

Optimal Scheduling of Road Maintenance Jobs Considering Impact on Traffic Flows

考虑对交通流影响的道路养护作业最优调度

Charitha Nandepu, Lohitha Kalepu, Gabriele Ciavarella, SangWoo Park

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

AI总结 该研究针对路网养护规划中反复求解均衡交通流计算成本过高的问题，提出以优化均衡解为真值的数据驱动代理模型，经纽瓦克交通数据验证，可作为可扩展构件用于养护调度框架。

Comments Case Study paper presented in IISE Annual Conference and Expo 2026

The Past and Future of AI Scientists

AI科学家的过去与未来

Ross D. King

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

AI总结 本文综述AI科学家的过去与未来，指出其核心挑战是多技术集成，现有技术已支持构建更通用系统，其有望变革科学，诺贝尔图灵挑战目标进展超前。

AgentRewind: Recoverable Execution for Long-Horizon LLM Agents

AgentRewind：面向长 horizon LLM 智能体的可恢复执行框架

Yu Zhuang, Kefei Chen, Yitong Duan, Shuxin Zheng, Jian Li, Xu-Yao Zhang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AgentRewind 是面向长周期 LLM 智能体的运行时恢复框架，通过记录检查点支持状态回退，结合自建基准 MettleBench 实验，可提升智能体任务成功率与清单进度。

Comments 19 pages, 5 figures

RAIL: An Automatic Classifier of the Artificial Intelligence Readiness Level

RAIL：一种人工智能就绪水平的自动分类器

Juan Irving Vasquez, Juan Terven, Laura-Ivoone Garay-Jimenez

机构 * CIETEC-IPN ； Instituto Politécnico Nacional（墨西哥国立理工学院） ； CICATA-QRO ； UPIITA 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出RAIL分类器，将三类AI就绪框架统一为AIRL量表，通过大语言模型智能体小组裁决实现自动评估，测试显示其一致性好且避免高估。

Comments Under review at journal

Beyond Final Scores: A Systematic Evaluation of Agents for Long-Horizon AI Research and Development

超越最终得分：面向长期人工智能研究与开发的智能体系统评估

Yiwei Li, Wanli Yang, Hexiang Tan, Xiangzhou Huang, Zhengyu Chen, Ziran Li, Borun Chen, Shanglin Lei, Huaisheng Zhu, Hao Tian, Fei Sun, Xunliang Cai, Jingang Wang

机构 * Meituan（美团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文通过新框架评估7个前沿模型在36项长期任务上的表现，发现当前智能体更像工程优化器，方案多基于已有技术，为模型训练等环节改进指明方向。

Deliberate Practice: Learning Robot Skills under a Budget

刻意练习：有限预算下的机器人技能学习

Shivam Vats, Sudarshan Harithas, Mete Tuluhan Akbulut, Arvind Raghunathan, George Konidaris

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

AI总结 研究有限预算下机器人序列任务技能学习问题，提出刻意练习算法，通过双线性规划计算预算最优分配，经仿真与真实实验验证可提升机器人长程规划能力。

Comments 16 pages including appendices

Teach the Magnitude, Not the Direction: Verifier-Bounded Credit Assignment for Multi-Turn Multi-step LLM Agents

学习幅度而非方向：面向多轮多步骤大语言模型智能体的验证器约束信用分配

Zechuan Wang, Siyuan Lu, Hongxuan Zhang, Linjian Mo, Chenyi Zhuang, Leilei Gan

专题命中 规划决策 ：tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出CrEST分层信用分配框架，保留RL的验证器约束上限并结合自我教师的密集token级信号，在BFCL V3和WildToolBench上优于基线，可简化教师在策略优化中的作用。

Practice Makes Unsafe: Skill Misevolution in Self-Improving LLM Agents

熟能生险：自我改进的大语言模型智能体中的技能误演化

Xutao Mao, Liangjie Zhao, Xiang Zheng, Cong Wang

机构 * Adelaide University（阿德莱德大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对自我改进LLM智能体的技能误演化问题，构建SkillMisevo-Gym与SkillMisevo-Bench基准，提出SafeEvolve方法，可显著降低不安全检索与新会话危害，同时对良性效用影响极小。

Analysis of Motor Signatures of Social Adaptation in Autism for Efficient Human-Centric Systems

自闭症社会适应的运动特征分析——面向高效的以人为中心的系统

Lara Pereira, Teresa Sousa, Miguel Castelo-Branco, João Ruivo Paulo

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

AI总结 本研究通过分析舞蹈模仿任务的运动数据，提出SCSI指数，以79.2%的平衡准确率区分自闭症与神经典型成人，发现社会情境敏感性可作为自闭症运动行为的生物标志物，为开发包容性以人为中心技术提供支撑。

Comments Accepted at IEEE SMC2026

Transit Destination Inference from Tap-In-Only Bus Smart-Card Data: A Hierarchical Bayesian Approach

仅刷卡进站的公交智能卡数据的出行目的地推断：一种分层贝叶斯方法

Gefei Zhao, Jiahe Ling, Yuelong Su

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

AI总结 针对仅刷卡进站公交智能卡数据无法构建OD矩阵的问题，本研究提出分层贝叶斯潜在目的地（HBLD）模型，结合多类数据推断出行目的地，经评估其表现优于基线，可生成不确定性感知的OD矩阵用于公交相关管理工作。

A Neighborhood Attention Transformer Network for Enhanced 3D Segmentation of the Left Anterior Descending Artery

用于增强左前降动脉三维分割的邻域注意力Transformer网络

Rafi Ibn Sultan, Chengyin Li, Yiannos Demetriou, Ahmed I. Ghanem, Joshua P. Kim, Justine Cunningham, Hassan Bagher-Ebadian, Dongxiao Zhu, Kundan S. Thind

机构 * Wayne State University（韦恩州立大学） ； Henry Ford Health（亨利福特医疗集团） ； Alexandria University（亚历山大大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； Oakland University（奥克兰大学） ； Institute for AI and Data Science, Wayne State University（韦恩州立大学人工智能与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出NA-UNETR模型，结合邻域注意力等模块，经预训练和LoRA微调，在低对比度CT中提升左前降动脉分割精度，为放疗规划提供高效心脏亚结构分割框架。

Comments Acceteed by Medical Physics 2026