AI Agent

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

Convergent Detour Hijacking: Task-Preserving Resource Amplification in Skill-Based LLM Agents

收敛式绕路劫持：基于技能的大语言模型智能体中的任务保留型资源放大

Junliang Liu, Ruoyu Li, Wenxin Tang, Jingyu Xiao, Zhenyu Liu, Jingheng Xu, Laizhong Cui

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

AI总结 该研究提出收敛式绕路劫持攻击，耦合LLM智能体技能选择与规划阶段，可放大任务资源消耗，在DeepSeek-V4-Pro上80.02%的任务会被选中攻击者控制的协调器，任务完成率不变但成本显著提升。

Learning Loco-Manipulation From SMPC Demonstrations With Sparse Offline-to-Online RL

基于稀疏离线到在线强化学习从SMPC演示中学习移动操作

Martin Schuck, Maks Sorokin, Simone Manni, Duy Ta, Angela P. Schoellig, Marco Hutter, Simon Le Cleac'H, Jan Brüdigam

机构 * RAI Institute（RAI研究所） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究利用仿真中SMPC生成的离线数据，结合稀疏奖励训练离策略RL智能体，整合动态稳定性控制器，实现机器人移动操作技能的仿真到真实迁移，性能超越原最优控制方法。

TRACES: A Benchmark for Epistemic Reliability in Scientific Reasoning by LLMs

TRACES：用于评估大型语言模型科学推理中认知可靠性的基准

Valentin Rodionov, Shamil Assylbekov

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究构建了名为TRACES的基准，发现30种大型语言模型在识别42篇不可靠科学论文的认知可靠性时表现不佳，仅少数模型能有效拒绝有缺陷前提，凸显科学部署需护栏。

Comments 16 pages + appendices. 4 figures in the main text

Conformity Mitigations in Large Language Models Lie on a Single Resistance-Receptivity Frontier

大语言模型中的从众效应缓解措施存在于单一的抵抗-接受边界上

Zafar Hussain, Kristoffer Nielbo

机构 * Aarhus University（奥胡斯大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对大语言模型的从众效应，提出抵抗-接受双维度评估，发现多数缓解措施存在此消彼长的边界，仅Reasoning可同时提升抵抗性与接受性。

Scheduling Mixed RL Rollouts Beyond Prefix Locality

超越前缀局部性的混合强化学习回滚调度

Zetao Hong, Song Yuan, Yuanhao Ding, Yibo Zhu, Daxin Jiang, Zhibin Wang, Chen Tian

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对混合RL回滚调度的异构性问题，提出MISA-T策略，在多基准实验中显著提升回滚吞吐量并降低平均轮次时间，同时维持缓存命中率与工作负载混合比例。

A Systematic Sample Size Analysis of ML-Based Path Loss Prediction for LPWAN

面向低功耗广域网（LPWAN）的基于机器学习的路径损耗预测的系统样本量分析

Robert Bitterling, Christian Nettersheim, Jörn Hees, Michael Rademacher

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

AI总结 该研究针对LPWAN的路径损耗预测，采用结合LiDAR地形特征的随机森林与坐标数据的k近邻，发现两种机器学习模型在不同训练规模下均优于基线模型，且留一网关验证显示随机森林迁移性能更优。

Comments Accepted at IEEE Conference on Local Computer Networks (LCN)

XCoT-VLA: Executable Chain-of-Thought for Vision-Language-Action Driving

XCoT-VLA：面向视觉-语言-动作自动驾驶的可执行思维链

Foundation Model Team, XPeng Inc

机构 * XPeng Inc（小鹏汽车） 纠错

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

AI总结 该研究提出XCoT-VLA，用可执行CoT令牌替代自然语言CoT，结合Reason FFN与Control FFN实现轨迹生成，在自动驾驶任务中降低了误差并满足实时规划要求。

IO Factory: Simulating AI-Enabled Influence Campaigns at Scale

IO Factory：大规模模拟AI驱动的影响力行动

Lukasz Olejnik, Wenchao Dong, Jonas R. Kunst, Signe Riemer-Sørensen, Tobias Herb, Meeyoung Cha, Daniel Thilo Schroeder

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Max Planck Institute for Security and Privacy（马克斯·普朗克安全与隐私研究所） ； BI Norwegian Business School（挪威商学院） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； SINTEF Digital（SINTEF数字研究所） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 IO Factory是AI驱动的大规模影响力行动模拟框架，可在受控平台中关联多环节数据，在10万智能体配置下可执行行动并生成可检查证据，支持可重复研究与红队分析。

Operationalising Relative Causal Knowledge: Backbone Identifiability from Private Reports on a Shared Outcome

相对因果知识的可操作化：基于共享结果的私人报告的主干可识别性

Fabrizio Russo, Mark Somers

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Fifty One Degrees Ltd（51度公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究相对因果知识的主干可识别性，针对双智能体共同效应案例，明确局部因果边际无法唯一确定主干，提出需智能体传递因果识别的响应函数方可实现识别，以教育增值示例说明其兼具通信与政策组合属性。

Comments Accepted at Causal Decision Making Workshop, UAI2026. 4 pages + Appendix (13 total)

Continuous Interaction Diffusion: A Diffusion-Native Runtime for Asynchronous Tool-Augmented Reasoning

连续交互扩散：面向异步工具增强推理的原生扩散运行时

Yuhang Cao

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 针对扩散语言模型异步工具增强推理的局限，提出连续交互扩散架构，将工具交互整合至迭代去噪，可提升效率并减少冗余，首次聚焦只读工具。

Comments 15 pages, 5 figures, 1 table

The Deliberative Deficit: An Empirical Critique of LLMs in Democratic Discourse

审议缺陷：对大型语言模型在民主讨论中的实证批判

Maurice Flechtner

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究通过审议推理指数（DRI）评估1980次五智能体LLM运行，发现LLM群体讨论程序性质量与人类相当但主体间一致性提升小、视角多样性仅为人类的1/3，反转人类收敛模式，仅可作为人类推理的辅助工具而非自主审议智能体。

Comments 10 pages, archival publication at AIES 2026