Federated Ensemble Forecasting Under Supply-Chain Market Volatility
供应链市场波动下的联邦集成预测
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本研究针对供应链市场波动下的预测需求，提出FEF NCL分布式方法，在合成数据集上实现了预测误差降低、延迟风险宏观F1提升及高波动误差减少的效果，为供应链预测提供了可行方案。
Comments 8 Pages
AI 大模型
AI Agent
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
1. 规划决策 2137 篇
RoboShape: Information-Theoretic Point Cloud Representations for Privacy-Aware Robot Perception
RoboShape：面向隐私感知机器人感知的信息论点云表示
机构 * The University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； Bogazici University（博加齐大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 RoboShape 是一种信息论引导的点云压缩工具，可在保留物体分类效用的同时降低敏感属性泄露，缩小嵌入体积，发布代码库供机器人社区使用。
Comments under review
DySCo: Dynamically consistent data-driven downscaling of extremes in climate projections
DySCo：气候预测中极端事件的动态一致数据驱动降尺度方法
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Google Research（谷歌研究院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对气候降尺度中动态一致性缺失的挑战，提出DySCo框架，通过数据驱动的张弛法重构训练动态配对轨迹，训练两阶段算子，在保持统计性能的同时提升动态一致性，优于现有方法。
AUSO: Action-Level Unified Skill Optimization from Internalization to Utilization
AUSO：从内化到利用的动作级统一技能优化
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 AUSO是一种统一技能学习与使用的动作级优化方法，通过渐进式过程解决现有技能建模问题，在ALFWorld等数据集上提升了智能体性能与分布外泛化能力。
ReFrame: Evidence-Guided Test-Time Safety Alignment in Multimodal Large Language Models
ReFrame：多模态大语言模型中基于证据的测试时安全对齐
机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机学院） ； State Key Laboratory of Complex & Critical Software Environment（复杂与关键软件环境国家重点实验室） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对现有多模态安全对齐方法不适用于闭源模型的问题，提出无需训练的ReFrame框架，通过两个智能体协作实现测试时安全对齐，在提升安全性能的同时保留多模态效用。
Comments Accepted to EMNLP 2026. 22 pages, 7 figures, 5 tables
Generalizing Soft Tissue Deformation and Force Prediction Across Material Stiffness and Geometry
跨材料刚度与几何形状的软组织变形及力预测的泛化
机构 * University of Basel（巴塞尔大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究在SOFA Framework中校准超弹性本构模型，采用软度条件等变图神经网络，实现跨刚度与几何的软组织变形及力预测，精度达亚毫米级，推理时间0.010秒，力预测质量与校准一致性直接相关。
Neural-Primitive: An Efficient End-to-end Local Planner with Primitive-based Imitation Learning for Autonomous Flight
Neural-Primitive：一种用于自主飞行的基于原语模仿学习的高效端到端局部规划器
机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院 Cyber-系统与控制研究所） ； Huzhou Institute, Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； Institute of Systems Engineering, China Academy of Engineering Physics（中国工程物理研究院系统工程研究所） ； School of Automation, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学自动化学院） ； Department of Automation, North China Electric Power University (Baoding)（华北电力大学（保定）自动化系） ； Differential Robotics Technology Company（差分机器人技术公司）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对自主飞行机载轨迹生成的计算-质量-内存困境，提出基于模仿学习的Neural-Primitive规划器，通过轻量级原语框架与紧凑神经网络实现高效规划，仿真与实飞验证其性能优势与迁移能力。
Comments Accepted by IEEE Transactions on Industrial Informatics
No Judgment Without a Reason: Counterfactual Receipts for Versioned AI Evaluators
无理由不判断：面向版本化AI评估器的反事实收据
机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Cheung Kong Graduate School of Business（长江商学院）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对AI评估器的推理问责问题，提出反事实收据方法与ReasonBench基准，发现模型标准准确率掩盖鲁棒性缺陷，需解耦预测与认证以实现可信审计。
Comments 26 pages, 11 tables, 7 figures
Graph-Operator World Models for Morphology-Parameter Generalization in Continuous Control
用于连续控制中形态参数泛化的图算子世界模型
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出GraphOp-WM结构化世界模型，通过分解转移为形态无关局部基与形态相关算子，实现连续控制中铰接机器人家族的形态参数泛化，定义MuJoCo参数划分验证方法。
Beyond End-to-End Success: Diagnosing Failures in Long-Horizon Security LLM Agents
超越端到端成功：诊断长视野安全大语言模型智能体的失败
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对长视野安全LLM智能体，提出带检查点的诊断方法，发现Gemini 2.5 Flash失败多因未观测到需复用状态，92种子研究显示针对性指导可提升其状态观测率至95.4%，且失败主因随模型代际变化，需诊断失败根源而非仅看总体成功。
ImmigrationReason: A Structured Dataset of U.S. Immigration Appeals for Legal Reasoning Research
ImmigrationReason：面向法律推理研究的美国移民上诉结构化数据集
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本研究推出ImmigrationReason大规模结构化数据集，涵盖美国移民上诉裁决相关数据，可支撑法律推理领域的结果预测、错误分析及高风险监管智能体设计等研究方向。
Self-Speculation for Faster Reasoning Models
用于更快推理模型的自推测技术
机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 该研究针对LLM推理延迟问题，提出无需训练的SSR自推测解码方法，结合思维链与后缀解码，在Qwen3.5、Gemma-4等模型上实现总生成延迟最高24.1%的相对提升。
An integrated diffusion-weighted imaging processing and interpretation platform for MR-guided radiotherapy
用于磁共振引导放疗的扩散加权成像处理与解释一体化平台
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究开发了一体化网络平台，整合MR-Linac的DWI后处理与可追溯的RAG临床解释，经专家评分验证其在胶质母细胞瘤病例中具有高临床实用性。
Comments 29 pages
Orthogonal JEPA: Factorized Predictive States for Latent World Models
正交JEPA：用于潜在世界模型的分解预测状态
机构 * The Chinese University of Hong Kong (CUHK)（香港中文大学（CUHK））
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 该研究提出正交JEPA框架，通过正交预测分解改进潜在世界模型，在多类任务实验中评估了其表示质量、预测、规划及长时程稳定性。
Distilling Aggregate Mobility Statistics into a Language Model Policy for Post-Event Crowd Simulation
将聚合出行统计数据提炼为语言模型策略以用于事件后人群模拟
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对仅能获取聚合出行统计数据的场景，通过微调语言模型人群智能体并结合迭代比例拟合与低秩适配器，降低了事件后人群模拟的目的地份额误差。
Comments 4 pages, 3 figures. Accepted as a short paper at ACM SIGSPATIAL 2026
Scaffolding Minds: Optimizing Latent Visual Target Representations for Multimodal Reasoning
搭建心智：优化多模态推理的潜在视觉目标表示
机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对潜在推理框架的 SFT 阶段潜在表示对齐差、RL 阶段缺乏探索性潜在轨迹的局限，提出 Scaffolding Minds，学习专用搭建编码器与 RL 采样器的均值方差，在多基准任务上取得显著性能提升。
Graph-Based Approaches to Learning Epileptogenic Zone Localization Using Stereo-EEG Recordings
基于立体脑电图记录的致痫灶定位图学习方法
机构 * University of Cincinnati（辛辛那提大学） ； Cincinnati Children’s Hospital Medical Center（辛辛那提儿童医院医疗中心）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 该研究针对40例患者，对比不同图拓扑的图学习模型，发现Region-Bridge-$c$拓扑在致痫灶定位中表现最优，证明图构建需明确评估。
Comments 8 pages, 2 figures. Accepted for the Proceedings of IEEE WCCI 2026 (IJCNN), Maastricht, Netherlands
A Few Cases Are All You Need: An Empirical Study of Annotation-Efficient LoRA Fine-Tuning of MedSAM3
少数案例足矣：对MedSAM3的标注高效LoRA微调的实证研究
机构 * Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学） ； St. Olavs Hospital, Trondheim University Hospital（圣奥拉夫斯医院（特隆赫姆大学医院））
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对MedSAM3，用LoRA微调实现仅10个标注案例即可让医学图像分割达到临床可用性能，在腹部器官和心脏分割任务上优于部分专业工具，且训练速度更快。
Learning What to Fail On: Failure-Mode Contextual Bandits for Adversarial Data Curation
学习失败的诱因：用于对抗性数据策展的失败模式上下文多臂老虎机
机构 * Ben Gurion University of The Negev（本古里安大学内盖夫分校）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 该研究提出失败模式上下文多臂老虎机框架，通过检索增强等技术优化对抗性数据策展，在多项自然语言理解基准上提升模型准确率，还可迁移至事实核查任务，实现无需额外人工标注的鲁棒性提升。
Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR), August 2026
Scalable Geospatial Machine Learning for Power-Line Asset Risk: Integrating Remote Sensing for Lightning and Vegetation Risk Modelling
面向电力线资产风险的可扩展地理空间机器学习：整合遥感技术开展雷击与植被风险建模
机构 * SA Power Networks（SA电力网络公司）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本研究提出一种模块化可扩展的故障概率建模框架，整合多源地理空间数据开展植被与雷击相关电力线资产风险建模，可支持公用事业级网络韧性规划。
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
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
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
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
机构 * Institute of Computer Technology, TU Wien（维也纳工业大学计算机技术研究所）
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
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
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
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
机构 * Stony Brook University（石溪大学）
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
机构 * The University of Hong Kong（香港大学）
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
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。
