AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
基于信息增益的展开策略优化：一种用于多轮语言模型智能体的自适应树结构展开方法
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对LLM智能体长期搜索任务中展开预算分配不合理问题，提出基于信息增益的展开策略优化（IGRPO），通过按节点信息性分配预算进行树结构展开，并利用诱导教师分布指导策略优化，实验验证该方法在相同预算下优于基线。
大语言模型对软件工程术语的理解不可靠
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究大语言模型对软件工程术语的理解程度，通过用正确及伪造定义提示，测量分类准确率与推理令牌合理性，发现多数模型虽能检测伪造定义，但存在拒绝正确定义的偏差，明确推理未持续改善结果，揭示了LLMs在术语理解上的问题。
Nemotron-Labs-Diffusion：一种统一自回归、扩散和自推测解码的三模式语言模型
机构 * Nemotron-Labs（Nemotron实验室）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 介绍了统一AR、扩散和自推测解码的三模式语言模型Nemotron-Labs-Diffusion，通过联合目标训练，能切换模式。研究表明其目标互补，自推测模式表现优，有长期潜力，该模型家族在精度和速度上优于现有开源模型。
学习何时自动化：人机服务系统中的队列控制
机构 * Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； CREST（法国国立统计与经济管理学院） ； ENSAE（法国国立统计与经济管理学院） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院） ； Luiss University（罗马路易斯大学） ； Criteo AI Lab（Criteo人工智能实验室）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究人机服务系统中任务处理的资源分配问题，提出UCB - DPP策略，结合上置信界与漂移加惩罚控制学习未知参数并做队列感知决策，实现\(\widetilde{\mathcal{O}}(K\sqrt{T})\)遗憾值，保证人工服务队列平均速率稳定性，优于自然基线。
从闭环优化到开放决策：用于预测性和自主性显微镜的耦合数字孪生
机构 * Department of Materials Science and Engineering, University of Tennessee, Knoxville, Tennessee, 37996, USA（田纳西大学材料科学与工程系） ； Materials Science and Engineering Department, Materials Research Institute, the Pennsylvania State University, University Park, Pennsylvania, 16802, USA（宾夕法尼亚州立大学材料研究学院材料科学与工程系）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究从闭环优化到开放决策的自动化实验，提出耦合数字孪生框架，通过样本孪生和仪器孪生分别编码材料状态与信号等，用于预测显微镜操作等，以力 - 距离曲线编码器等实现框架，为预测性操作和自主实验规划奠定基础。
用于深度影像组学特征在肿瘤分类中发现与临床验证的可解释深度学习框架
机构 * Department of Health Outcomes and Biomedical Informatics, University of Florida（健康结果与生物医学信息学系，佛罗里达大学） ； Tiktok ； Department of Biostatistics, MD Anderson Cancer Center（生物统计学系，MD安德森癌症中心） ； Department of Urology, University of Florida（泌尿科，佛罗里达大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对深度学习影像特征可解释性差阻碍临床落地的问题，该框架融合分割、可解释分类与影像组学分析，多数据集验证可提升肿瘤分类性能与生物可解释性。
CompactionRL：面向长视界智能体的带上下文压缩强化学习
机构 * Tsinghua University（清华大学）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对长视界大语言模型智能体受上下文窗口限制的问题，提出结合上下文压缩的强化学习方法，联合优化任务执行与摘要生成，在智能体编码任务上取得显著性能提升。
GeoFlow：用于起讫点流预测与生成的区域间关系地理感知建模
机构 * Zherui Huang（黄泽睿） ； Guanjie Zheng（郑冠杰） ； Hao Xue（徐浩） ； Linghe Kong（孔令和）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对现有OD流建模忽略地理属性的缺陷，提出GeoFlow框架融合多类地理特征与定制编解码器，提升OD流预测精度与生成样本的真实性多样性。
Comments Accepted by ICML 2026
AgentGym2：在去理想化真实世界环境中评测大语言模型智能体
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghaijiaotong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对现有LLM智能体基准过于理想化的问题，提出去理想化评测框架AgentGym2，可全面测查智能体实操能力，实验显示当前SOTA模型仍存在明显性能缺口。
Comments Accepted as a main conference paper at ACL 2026
Qantara：用于多范式联合嵌入预测架构控制的桥流训练
机构 * T-Tech
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对联合嵌入预测架构（JEPAs）单一推理范式问题，提出Qantara，通过端到端联合训练目标，同一检查点服务三种推理范式，提升控制性能，推动JEPAs从单范式规划器向多范式控制器转变。
Comments 16 pages, 3 figures, 6 tables. Project page: https://corl-team.github.io/qantara
自动驾驶系统的真实世界扰动测试
机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； fortiss GmbH（fortiss公司）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究自动驾驶系统在多样条件下的可靠性，通过72种相机和激光雷达扰动，在三种测试模式下评估，揭示测试水平差距及实时可行性的关键作用。
Comments In proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE '26)
行星的田地：超越10米的田地边界测绘
机构 * Taylor Geospatial（泰勒地理空间公司） ； Microsoft AI for Good Research Lab（微软公益人工智能研究实验室） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 介绍Fields of the Planet（FTP），作为Fields of The World（FTW）的3米分辨率配套产品，通过矢量预测评估田地划分，在匹配架构和训练方法下，3米图像提升了全景质量等指标。
迈向自动驾驶系统的正确分析模型和系统软件：开放问题与研究方向
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 探讨自动驾驶系统中，需何种分析模型及系统软件来处理定时问题。通过调研相关工作，从定时约束单元等五个维度找出差距。
Journal ref RTSOPS 2026 invited paper
预思考：神经符号原始编程的可验证推理
机构 * CoreThink AI ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究改进智能体工作流推理能力问题，提出神经符号推理系统Forethought，将推理视为可验证程序，由符号和神经原语库构建，经特定语言组合，提升了基础模型准确率。
HiMe：用于长距离视觉-语言-动作控制的分层具身记忆
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； East China Normal University（华东师范大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对视觉-语言-动作模型处理非马尔可夫任务的不足，提出HiMe分层具身记忆框架，解耦智能为高频执行器等，引入动态知识系统，平衡实时执行与思考规划冲突，提升长距离任务成功率。
用于全模态密集视频字幕的并行自回归解码
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究密集视频字幕生成，提出并行自回归框架，利用事件间弱局部依赖重组因果依赖图，引入全局规划和事件分解并行解码机制，提升效率与字幕性能。
Comments ECCV 2026. Project website: https://github.com/showlab/PadCaptioner
OmniPresent：从科学论文生成连贯的演示文稿套件
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究如何将静态论文转化为动态媒体，提出OmniPresent框架，采用可渲染HTML表示和自校正循环解决模态冲突，还发布数据集与评估协议，生成的演示文稿套件质量高。
Comments In progress
人工智能时代美国超大规模数据中心隐藏的水地理情况
机构 * Harvard University（哈佛大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究美国超大规模数据中心用水路径，通过关联设施位置与电力区域等数据绘制472个设施的两种用水路径图，明确不同路径热点地理分布及占比，指出决策重点。
通过拉格朗日对偶流进行约束流匹配
机构 * DePaul University（德保罗大学） ； Rice University（里士满大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究在生成建模中加入推理时约束的问题，提出基于拉格朗日对偶动力学的拉格朗日对偶流技术，能保证非线性约束满足，算法简单有效并建立新理论联系。
面向安全关键实时自主系统的硬件强制语义协调
机构 * Department of Computer Science University of the Bundeswehr Munich Neubiberg, Germany ； Department of Computer Science Sapienza University of Rome Rome, Italy ； STAKE Lab University of Molise Campobasso, Italy
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对异构组件并发运行下的协调问题，提出基于FPGA的硬件强制语义协调架构，将TB-CSPN协调机制映射到硬件原语，实现确定性协调和安全保障。
Comments 1 figure, 6 pages
基于时间序列基础模型的概率低压峰值负荷预测及其面向应用的评估指标
机构 * Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Netze BW GmbH（Netze BW有限公司）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本研究评估时间序列基础模型在200个实际低压馈线短期净负荷预测中的性能，提出面向应用的指标连接峰值预测与电网资产规划中的成本-风险权衡。
Comments A poster abstract of this publication will be available at the 15th DACH+ Conference on Energy Informatics (2026 in Linz, Austria)
FaithMed: 训练大语言模型进行忠实于证据的医学推理
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院） ； Xlue
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出FaithMed框架，通过过程级奖励和优势分组强化学习，监督LLM在医学推理中忠实评估和应用检索证据，在7个基准上平均提升9%。
Comments 15 pages, 5 figures
AGC-Bench：衡量人工通用创造力
机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Amazon AGI（亚马逊AGI） ； Dartmouth College（达特茅斯学院）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出AGC-Bench基准，通过系统文献综述和标准化框架评估LLM创造力，发现单一创造力因子'c'，并验证提示'要有创造力'比推理更有效。
局部运动至关重要：一种用于从视频中进行强化学习预训练的解构-重组范式
机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence（北京交通数据挖掘与具身智能重点实验室）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出解构-重组范式（DRP），通过解构全局运动为原子动作学习局部运动表示，再重组以加速下游策略学习，在机器人控制任务中显著提升样本效率。
Comments 20 pages, 16 figures
Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026, pages 9859-9868
Self-GC：面向长周期LLM智能体的自管理上下文
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Self-GC框架，通过将工具结果、文件等上下文对象索引化，并利用侧信道规划器进行折叠、掩码和剪枝操作，实现长周期智能体的上下文生命周期管理，显著减少前缀令牌且不影响未来延续。
量子软件中经验比较的审计
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 提出CLAIMSTAB-QC框架，通过锁定比较设计并分类结果方向，审计量子软件论文中的经验比较，发现多数比较存在证据不足的“物化差距”。
Comments 12 pages, 4 figures, 5 tables
VideoSearch-R1: 通过软查询细化实现迭代视频检索与推理
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Korea University（高丽大学）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出VideoSearch-R1框架，通过软查询细化（SQR）在连续潜空间优化搜索查询，结合GRPO训练，实现大规模视频库的迭代检索与精确时序定位，性能达SOTA。
Comments Accepted to ECCV 2026
面向LLM智能体的生成式技能组合
机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Honda Research Institute USA（本田美国研究院）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出SkillComposer方法，将技能组合形式化为任务条件技能序列预测，通过约束自回归解码器联合决定技能子集、数量和顺序，在真实技能库上训练并验证其提升下游任务成功率。
面向工业规模车辆路径问题的自适应先聚类后路由分解方法
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出一种自适应先聚类后路由分解系统，利用大语言模型作为高层决策者，迭代执行聚类、平衡和细化操作，实现容量感知的客户与车辆联合划分，在高达50万客户的实例上展现出竞争性性能和可扩展性。
Comments 29 pages, 6 figures, 5 tables
基于基础模型的图结构能源时间序列的关系与序列共形推断
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出STOIC框架，结合图神经网络与表格基础模型，通过零样本校准实现图结构能源时间序列的共形预测，提供可靠的不确定性估计。
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