AI Agent

MagpieTTS-LF: Inference-Time Long-Form Speech Generation Without Training on Long-Form data

MagpieTTS-LF：无需长语音数据训练的推理时长生成长语音生成

Subhankar Ghosh, Jason Li, Paarth Neekhara, Shehzeen Hussain, Ryan Langman, Xuesong Yang, Roy Fejgin

机构 * NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

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

AI总结 提出MagpieTTS-LF推理时方法，通过软注意力先验、有状态推理和历史感知文本编码，在不重新训练模型的情况下实现连贯的长语音生成。

Journal ref Interspeech 2026

LoHoSearch: Benchmarking Long-Horizon Search Agents Beyond the Human Difficulty Ceiling

LoHoSearch: 超越人类难度上限的长时域搜索代理基准测试

Jiarui Zhao, Rongzhi Zhang, Lingchuan Liu, Hao Yang, Xunliang Cai, Xi Su

机构 * Meituan（美团） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出LoHoSearch基准，基于700万维基实体知识图谱自动构建544个复杂问题，评估显示最强模型仅34.74%准确率，远超人类难度上限。

Knowledge Reutilization in Meta-Reinforcement Learning

元强化学习中的知识复用

Yuan Meng, Bo Wang, Juan de los Rios Ruiz, Xiangtong Yao, Zhenshan Bing, Fuchun Sun, Alois Knoll

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种元知识复用框架，通过动力学简化智能体学习任务知识并迁移至异构智能体，利用贝叶斯非参数先验和高层策略生成任务级指导，显著降低跟踪误差并提高样本效率。

Comments 18 pages initial submission

Learn to Quantify Social Interaction with Constraints for Pedestrian Walking

学习量化行人行走中的社交互动约束

Xiaodan Shi

机构 * Department of Computer and Systems Sciences, Stockholm University（斯德哥尔摩大学计算机与系统科学系） 纠错

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

AI总结 提出Learn to Cluster方法，通过概率潜变量生成模型从轨迹观测中无监督学习社交互动模式，并有效集成到行人轨迹预测中，提升预测鲁棒性。

LongWebBench: Evaluating Structural and Functional Webpage Generation in Long-Horizon Settings

LongWebBench: 评估长程设置下的结构和功能性网页生成

Yi Zhao, Zhen Yang, Mengpan Chen, Mingde Xu, Shanghui Gong, Xijun Liu, Jibing Gong, Jie Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Yanshan University（燕山大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出LongWebBench基准，通过结构保真度和功能可执行性评估长网页生成，发现视觉相似性高但多步交互失败。

Comments 49 pages, 38 figures

Transformer-Based Warm-Starting for Feasible and Optimal Terminal Approach to Tumbling Objects with Space Manipulators

基于Transformer的可行且最优末端接近翻滚目标的空间机械臂热启动方法

Yuji Takubo, Maximilian Adang, Mac Schwager, Simone D'Amico

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 针对空间机械臂末端接近翻滚目标的实时轨迹生成问题，提出基于因果Transformer的热启动方法，通过分解规划并热启动姿态-力矩分配阶段，在300个测试场景中减少28%迭代次数和23%运行时间，同时保持控制成本分布。

Comments 8 pages, 4 figures

Medical world models: representing medical states, modelling clinical dynamics and guiding intervention policies

医疗世界模型：表示医疗状态、建模临床动态与指导干预策略

Ke Liu, Mengxuan Li, Yanyi Bao, Tianyun Zhang, Chong Chu, Jiajun Bu, Haishuai Wang

机构 * College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Medicine, Zhejiang University（浙江大学医学院） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard University（哈佛大学生物医学信息学系） 纠错

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

AI总结 本文提出医疗世界模型框架，通过构建患者状态、建模临床动态和支持干预决策，推动医疗AI从静态诊断向动态模拟演进。

Multi-Modal Spatio-Temporal Graph Neural Network with Mixture of Experts for Soil Organic Carbon Prediction

基于专家混合的多模态时空图神经网络用于土壤有机碳预测

Daniele Mos, Felipe Drummond, Anton Bossenbroek, Soufiane el Khinifri

机构 * Spatialise B.V. 纠错

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

AI总结 提出SpTGNN，一种多模态时空图神经网络，通过异构图注意力、微调基础模型特征提取和稀疏专家混合融合，结合异方差回归与深度集成的不确定性量化，在三个区域数据集上优于XGBoost基线。

Comments Paper is 27 pages, 14 figures, 12 tables

Evolutionary Bilevel Reward Shaping for Generalization in Reinforcement Learning

进化双层奖励塑形以增强强化学习的泛化能力

Ekasit Usaratniwart, Xilin Gao, Marc Ong, Youhei Akimoto

机构 * University of Tsukuba（筑波大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（理化学研究所革新智能综合研究中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出GERS方法，通过双层优化利用标量验证反馈调整奖励函数，在限制轨迹访问下提升强化学习在未见环境中的泛化性能。

Comments Accepted at PPSN 2026

EgoPhys: Learning Generalizable Physics Models of Deformable Objects from Egocentric Video

EgoPhys: 从第一人称视频学习可变形物体的通用物理模型

Hyunjin Kim, Ri-Zhao Qiu, Guangqi Jiang, Xiaolong Wang

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 提出EgoPhys框架，从第一人称RGB视频中通过可泛化先验构建可变形物体的物理数字孪生，无需测试时优化即可预测弹簧刚度场，在重建、未来预测和零样本泛化上优于基线。

Comments Project Page: https://hjhyunjinkim.github.io/EgoPhys

A Comprehensive Survey of Medical Image Segmentation: Challenges, Benchmarks, and Beyond

医学图像分割综述：挑战、基准与未来展望

Pengyu Zhu, Xiaojing Zhang, Kunbo Zhang, Chunyan Zhang, Zhenyu Wang

机构 * School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University（华北电力大学控制与计算机工程学院） ； SPIC Digital Technology Co., Ltd（国家电投数字科技有限公司） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Department 6 of Health Care, Second Medical Center, People’s Liberation Army General Hospital（中国人民解放军总医院第二医学中心健康医学科六病区） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了基于U-Net、Transformer和SAM架构的医学图像分割方法，分析主要挑战，旨在指导未来研究并推动临床转化。

Comments 12 pages,3 figures,1 table. All related resources are available at https://github.com/andrew-pengyu/Awsome_MedSeg/tree/main

Towards Pareto-Optimal Tool-Integrated Agents with Pareto Ranking Policy Optimization

面向帕累托最优工具集成智能体的帕累托排名策略优化

Junyi Li, Xiaowei Qian, Yingyi Zhang, Wenlin Zhang, Guojing Li, Sheng Zhang, Xiao Han, Yichao Wang, Xiangyu Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出ParetoPO框架，通过超体积引导动态标量化和帕累托排名优势计算，在多目标下优化工具使用语言模型的准确性与效率权衡。

Comments ICML 2026 Spotlight Paper

Mutual Distillation of Dual-Foundation Models for Semi-Supervised PET/CT Segmentation

双基础模型的相互蒸馏用于半监督PET/CT分割

Fuyou Mao, Beining Wu, Yanfeng Jiang, Bohan Xu, Lixin Lin, Naye Ji, Hao Zhang, Yan Tang

机构 * Central South University（中南大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Communication University of Zhejiang（浙江传媒学院） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出MuDuo框架，利用SAM-Med3D和SegAnyPET分别从CT和PET中蒸馏知识到轻量学生网络，实现半监督器官分割，仅用5个标注样本在AutoPET数据集上达到最优性能。

Comments MICCAI 2026

Defending against Adaptive Prompt Injection Attacks via Reasoning-enabled Task Alignment

通过推理启用的任务对齐防御自适应提示注入攻击

Lipeng He, Yihan Wang, Jiawen Zhang, N. Asokan

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RETA方法，通过基于用户任务的多目标强化学习训练防御器，利用思维链推理验证行动一致性，并采用字典学习多样性奖励生成对抗样本，在六种自适应攻击下平均攻击成功率低于4%。

Cognitive Debt: AI as Intellectual Leverage and the Dynamics of Systemic Fragility

认知债务：作为智力杠杆的AI与系统性脆弱性的动态机制

Shuchen Meng

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出认知债务的形式化理论，通过建立包含认知资本和认知债务的状态变量模型，证明理性代理人会积累认知债务，并导致认知明斯基时刻和系统性脆弱性。

Comments 46 pages, 3 figures. Preliminary version; comments welcome

Bridging Geographic Bias in Urban Streetscape Inference via Lifelong Learning with Visual-Semantic Pivoting

通过视觉-语义枢轴终身学习弥合城市街景推理中的地理偏差

Xinze Zhang

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 提出HVSP-LL终身学习框架，通过分层视觉-语义枢轴模块和公平感知重放机制，在跨城市街景推理中减少地理偏差，实现城市间感知差距缩小38%。

How Should World Models Be Evaluated for Embodied Decision-Making? A Decision-Making-Centric Position

世界模型应如何评估？一个以决策为中心的立场

Yang Yu, Shiyuan Zhang, Yifei Sheng, Haoxiang Ren, Haoxin Lin

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Cirquar Technologies 纠错

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

AI总结 本文指出世界模型评估中声明与证据不匹配的问题，提出以决策为中心的评估框架，强调反事实推理、策略优化等能力，并定义L0-L7评估阶梯。

Lyapunov-Based Sample Complexity Analysis for Weakly-Coupled MDPs

基于Lyapunov的弱耦合MDP样本复杂度分析

Tianhao Wu, Matthew Zurek, Weina Wang, Qiaomin Xie

机构 * Department of Industrial and Systems Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校工业与系统工程系） ； Department of Computer Sciences, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学系） ； Computer Science Department, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对平均奖励弱耦合MDP和Restless Bandits，提出基于Lyapunov的分析框架，实现样本和计算复杂度关于臂数N的多项式级界限，并给出首个有限样本PAC保证。

Comments Accepted for presentation at the Conference on Learning Theory (COLT) 2026

Quantizing Time-Series Models As Dynamical Systems: Trajectory-Based Quantization Sensitivity Score

将时间序列模型量化为动力系统：基于轨迹的量化敏感度评分

Mariya Pavlova, Harrison Bo Hua Zhu, Lidia Vitanova, Elizaveta Semenova, Yingzhen Li

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

AI总结 提出基于轨迹的量化敏感度评分（TQS），从动力系统稳定性角度分析量化误差传播，实现无需校准数据的混合精度量化。

Comments ICML 2026, Workshop on Forecasting as a New Frontier of Intelligence

EV-WM: Event-Verified World Models for Long-Horizon Robotic Manipulation

EA-WM: 基于任务规范基础的事件感知世界模型用于长时域操作

Kailin Wang, Haoxiang Jie, Yaoyuan Yan, Jiacheng Zhou, Zhiyou Heng

机构 * AI Lab, Country Garden Services Group（碧桂园服务集团AI实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Omni AI 纠错

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

AI总结 提出EA-WM框架，通过事件预测和验证增强预训练特征世界模型，实现长时域操作中任务进展信号的可靠评估与规划。

Measuring Epistemic Resilience of LLMs Under Misleading Medical Context

测量大语言模型在误导性医疗上下文下的认知韧性

Hongjian Zhou, Xinyu Zou, Jinge Wu, Sean Wu, Junchi Yu, Bradley Max Segal, Tobias Erich Niebuhr, Sara Amro, Michael Petrus, Sheikh Momin, Alexandra M. Cardoso Pinto, Rachel Niesen, Laura Sophie Wegner, Dhruv Darji, Jung Moses Koo, Joshua Fieggen, Kapil Narain, Mingde Zeng, Lei Clifton, Linda Shapiro, Fenglin Liu, David A. Clifton

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出MedMisBench基准，通过注入误导性上下文测试大语言模型在医疗场景中的认知韧性，发现模型准确率从71.1%降至38.0%，权威性虚假信息攻击成功率达69.5%。

Knowing When to Ask: Self-Gated Clarification for Hierarchical Language Agents

知道何时提问：分层语言代理的自门控澄清机制

Aijing Gao, Yiming Kang, Mengdie Flora Wang, Jae Oh Woo

机构 * Amazon Web Services（亚马逊云科技） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ACTION-RATING框架，将澄清请求纳入代理的动作空间，与导航共享序数尺度，在分层推理中实现自门控澄清，通过强制性和机会性两种信息寻求模式提升决策准确性。

Sensitivity Shaping for Latent Modeling

潜变量建模中的灵敏度塑造

Hongzhan Yu, Chenghao Li, Ruipeng Zhang, Henrik Christensen, Sicun Gao

机构 * University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 针对生成动力学模型在策略诱导的分布外（OOD）转换检测中灵敏度不足的问题，提出支持条件控制灵敏度正则化，提升对控制输入变化的局部响应，实验验证了改进的OOD检测和更安全的闭环规划。

ORCA: A Platform for Open-Source Dexterity Research

ORCA: 开源灵巧性研究平台

Francesco Capuano, Maximilian Eberlein, Fabrice Bourquin, Clemens Claudio Christoph

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Orca Dexterity 纠错

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

AI总结 提出ORCA学习栈，统一灵巧手控制、仿真、遥操作和重定向，集成机器人学习框架，实现端到端灵巧操作研究。

Comments 15 pages

Communication Policy Evolution for Proactive LLM Agents

主动式LLM智能体的通信策略演化

Xinbei Ma, Jiyang Qiu, Yao Yao, Zheng Wu, Yijie Lu, Xiangmou Qu, Jiaxin Yin, Xingyu Lou, Jun Wang, Weiwen Liu, Weinan Zhang, Zhuosheng Zhang, Hai Zhao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对用户与智能体间信息不对称问题，形式化通信策略，提出基于文本和UI的策略，并引入自演化框架CPE，通过提示优化提升任务成功率。

VeriGeo: Controllable Geometry Question Generation with Numerical and Analytical Verification

VeriGeo: 可控几何问题生成与数值和分析验证

Xiaoxian Duan, Zequn Liu, Yingce Xia

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出VeriGeo框架，通过可执行推理轨迹和三级验证流水线，实现用户约束下的可控几何问题生成，并利用验证引导的反思修复无效生成，提升数据可靠性。

Comments 32 pages, 4 figures, 9 tables

Utility-Constrained Policy Optimization

效用约束策略优化

Mehrdad Moghimi, Bernardo Avila Pires

机构 * York University（约克大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种简单而强大的效用约束MDP方法，支持风险敏感约束，无需预先固定约束限值，在多个安全基准任务上匹配或超越现有基线。

Self-Evolving Visual Questioner

自演化视觉提问器

Yijun Liang, Hengguang Zhou, Ming Li, Lichen Li, Cho-Jui Hsieh, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Peking University（北京大学） ； Arena ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出自演化框架，让视觉语言模型作为提问器和过滤器，无需外部监督即可生成更难、更信息丰富、更视觉中心的问题，并保持探索多样性以避免训练崩溃，显著提升自主提问质量和难度边界。

Comments 21 pages, including references and appendix. Project Page is available at https://joliang17.github.io/SelfEvolvingVQG/

HierSVA: A Data Synthesis Pipeline, Dataset, and Benchmark for LLM-Driven Hierarchical Hardware Formal Verification

HierSVA：面向LLM驱动的层次化硬件形式化验证的数据合成流水线、数据集与基准

Maohua Nie, Jiang Zhu, Jingqun Zhang, Zhichen Zeng, Jiayi Wang, Sibo Zhang, Jialin Wang, C. -J. Richard Shi

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出HierSVA套件，包含数据合成流水线、数据集和基准，用于LLM驱动的层次化硬件形式化验证；通过RTL预处理与LLM在环流程生成SystemVerilog断言，并构建342模块数据集；设计六轴指标评估断言质量，揭示LLM在层次化验证中的性能与局限。

OmniDirector: General Multi-Shot Camera Cloning without Cross-Paired Data

OmniDirector: 无需配对数据的通用多镜头相机克隆

Jiwen Liu, Shujuan Li, Zhixue Fang, Xiaohan Li, Yan Zhou, Zijie Meng, Zhimin Zhang, Yawen Luo, Guoxin Zhang, Yu-Shen Liu, Pengfei Wan

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出OmniDirector框架，通过将相机参数编码为网格运动视频，并利用百万级配对数据训练，实现无需交叉配对数据的多镜头相机运动克隆，具备卓越的控制性能。

Comments 12 pages, 8 figures