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AI 大模型

大模型推理能力

大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。

共收录 493 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 规划推理 493 篇

2508.16420 2026-06-24 cs.LG 版本更新 57%

Hybrid Sequence Modeling and Reinforced Verification for Controllable Target-Conditioned Decision Making

混合序列建模与强化验证的可控目标条件决策

Yue Pei, Hongming Zhang, Chao Gao, Martin Müller, Yingying Zhang, Mengxiao Zhu, Hao Sheng, Ziliang Chen, Liang Lin, Haogang Zhu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University(北航人工智能学院) Department of Computing Science and Amii, University of Alberta(阿尔伯塔大学计算机科学系和Amii) Edmonton Research Center, Huawei Canada(华为加拿大埃德蒙顿研究中心) Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University(杭州国际创新院,北航) School of Artificial Intelligence and Computer Science, North China University of Technology(北中国技术大学人工智能与计算机科学学院) Research Institute of Multiple Agents and Embodied Intelligence, Peng Cheng Laboratory(鹏城实验室多智能体与具身智能研究院)

专题命中 规划推理 :verifier(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出Doctor框架,结合掩码轨迹Transformer与强化验证,通过生成候选动作并选择验证值最接近目标回报的动作,提升目标条件策略在低覆盖数据下的可控性。

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2605.02230 2026-06-23 cs.CV cs.LG 版本更新 57%

InfiltrNet: Dual-Branch CNN-Transformer Architecture for Brain Tumor Infiltration Risk Prediction

InfiltrNet: 用于脑肿瘤浸润风险预测的双分支CNN-Transformer架构

S M Asif Hossain, Shruti Kshirsagar

机构 * School of Computing, Wichita State University(维斯科萨大学计算学院)

专题命中 规划推理 :planning(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出InfiltrNet,结合CNN和Swin Transformer编码器及交叉注意力融合模块,从多模态MRI预测三区浸润风险图,利用距离变换生成标签,在BraTS数据集上优于五个基线模型。

Comments This work will be extended for a future journal submission

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2604.15034 2026-06-23 cs.AI 版本更新 57%

Autogenesis: A Self-Evolving Agent Protocol

自生成:一种自我进化代理协议

Wentao Zhang, Zhe Zhao, Haibin Wen, Yingcheng Wu, Cankun Guo, Ming Yin, Bo An

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) Stanford University(斯坦福大学) Princeton University(普林斯顿大学) City University of Hong Kong(香港城市大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

专题命中 规划推理 :planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种自生成协议(AGP),该协议通过分离进化内容与进化过程,解决了现有代理协议在跨实体生命周期管理、版本追踪和安全更新接口方面的不足。基于AGP,作者展示了自生成系统(AGS),该系统能够动态实例化、检索和优化协议注册的资源,通过多个具有长视界规划和工具使用的挑战性基准测试,验证了代理资源管理和闭环自我进化的有效性。

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2512.10999 2026-06-23 cs.CL 版本更新 57%

KBQA-R1: Reinforcing Large Language Models for Knowledge Base Question Answering

KBQA-R1:强化大语言模型用于知识库问答

Xin Sun, Zhongqi Chen, Xing Zheng, Qiang Liu, Shu Wu, Bowen Song, Zilei Wang, Weiqiang Wang, Liang Wang

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

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出KBQA-R1框架,通过强化学习(GRPO)将知识库问答建模为多轮决策过程,并引入参考拒绝采样(RRS)解决冷启动问题,在多个基准上取得最优性能。

Comments ICML 2026

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2511.21886 2026-06-23 cs.RO cs.AI 版本更新 57%

From Discrete Plans to Real-World Execution: A World-Model-Driven Framework for Execution-Aware Multi-Agent Path Finding

从离散规划到真实世界执行:一种面向执行感知的多智能体路径规划的世界模型驱动框架

Jingtian Yan, Shuai Zhou, He Jiang, Stephen F. Smith, Jiaoyang Li

机构 * IEEE Publication Technology Group(IEEE出版技术组)

专题命中 规划推理 :planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出ExecTimeNet世界模型预测离散MAPF方案在物理机器人上的执行状态,并基于此构建REMAP框架和ESADG优化方法,在仿真和实物实验中分别减少高达21%和15.3%的执行延迟。

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2606.04990 2026-06-17 cs.CR cs.AI 版本更新 57%

From Agent Traces to Trust: A Survey of Evidence Tracing and Execution Provenance in LLM Agents

从智能体痕迹到信任:LLM智能体中的证据追踪与执行溯源

Yiqi Wang, Jiaqi Zhang, Taotao Cai, Zirui Liu, Qingqiang Sun, Zequn Sun, Zhangkai Wu, Manqing Dong, Mingkai Zheng, Xuefei Yin, Yanming Zhu

机构 * Griffith University(格里菲斯大学) Jiangsu University(江苏大学) University of Southern Queensland(南方昆士兰大学) Peking University(北京大学) Great Bay University(大湾大学) Nanjing University(南京大学) Macquarie University(麦觉瑞大学) Southern University of Science and Technology(南方科学与技术大学)

专题命中 规划推理 :planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文系统综述了LLM智能体中的证据追踪与执行溯源方法,通过统一溯源视角连接检索、工具使用、记忆等环节,提出分类体系并讨论开放挑战。

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2606.04513 2026-06-17 cs.AI 版本更新 57%

MapAgent: An Industrial-Grade Agentic Framework for City-scale Lane-level Map Generation

MapAgent: 一个工业级的城市规模车道级地图生成智能框架

Deguo Xia, Zihan Li, Haochen Zhao, Dong Xie, Yuyao Kong, Xiyan Liu, Jizhou Huang, Mengmeng Yang, Diange Yang

机构 * Tsinghua University(清华大学) Baidu(百度) University of Macau(澳门大学) Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences(中国科学院信息工程研究所)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出MapAgent框架,通过结合视觉语言模型和约束感知推理,在验证驱动的Judge-Planner-Worker循环中修正车道地图生成中的规范违规问题,实现城市规模的高自动化生产。

Comments Accepted by KDD 2026

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2510.01359 2026-06-17 cs.CR cs.AI 版本更新 57%

Breaking the Code: Security Assessment of AI Code Agents Through Systematic Jailbreaking Attacks

破解代码:通过系统性越狱攻击对AI代码代理进行安全评估

Shoumik Saha, Jifan Chen, Sam Mayers, Sanjay Krishna Gouda, Zijian Wang, Varun Kumar

机构 * University of Maryland – College Park(马里兰大学-College Park) AWS AI Labs(AWS人工智能实验室) Meta Superintelligence Labs(Meta超智能实验室)

专题命中 规划推理 :planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出JAWS-Bench基准测试,通过三级工作区评估代码LLM代理的越狱风险,发现代理化使攻击成功率提升1.6倍,并揭示可执行攻击代码的高比例。

Comments 22 pages, 18 figures, 8 tables

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2511.18960 2026-06-16 cs.LG cs.CV cs.RO 版本更新 57%

AVA-VLA: Improving Vision-Language-Action models with Active Visual Attention

AVA-VLA: 通过主动视觉注意力改进视觉-语言-动作模型

Lei Xiao, Jifeng Li, Juntao Gao, Feiyang Ye, Yan Jin, Jingjing Qian, Jing Zhang, Yong Wu, Xiaoyuan Yu

机构 * LiAuto Inc.(LiAuto公司) Beijing University of Technology(北京理工大学) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳))

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.LG

AI总结 针对VLA模型忽视历史信息的问题,提出AVA-VLA框架,利用循环状态近似信念并引入主动视觉注意力动态重加权视觉令牌,在LIBERO和CALVIN等基准上取得最优性能。

Comments Accepted at CVPR 2026 (Highlight)

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2604.02863 2026-06-16 cs.AI 版本更新 57%

EMS: Multi-Agent Voting via Efficient Majority-then-Stopping

EMS: 通过高效多数决后停止的多智能体投票

Yiqing Liu, Hantao Yao, Wu Liu, Yongdong Zhang

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出EMS方法,通过可靠性感知调度和自适应增量投票,在保持多数投票准确性的同时,平均减少35%的智能体调用和44%的令牌消耗。

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2603.01696 2026-06-16 cs.CV cs.AI 版本更新 57%

Cross-modal Identity Mapping: Minimizing Information Loss in Modality Conversion via Reinforcement Learning

跨模态身份映射:通过强化学习最小化模态转换中的信息损失

Haonan Jia, Shichao Dong, Xin Dong, Zenghui Sun, Jin Wang, Jinsong Lan, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng, Kaifu Zhang

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba(淘宝与天猫集团(阿里巴巴)) The University of Hong Kong(香港大学)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出跨模态身份映射(CIM)框架,利用强化学习优化图像描述,通过检索一致性度量信息损失,无需额外标注,显著提升关系推理能力。

Comments Accepted to CVPR 2026

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2510.17431 2026-06-16 cs.CL 版本更新 57%

Agentic Reinforcement Learning for Search Misaligns Instruction-Tuning

用于搜索的智能体强化学习使指令微调对齐失效

Yushi Yang, Shreyansh Padarha, Sarah Ball, Andrew Lee, Adam Mahdi

机构 * University of Oxford(牛津大学) Ludwig-Maximilians-Universität München(慕尼黑路德维希-马克西米利安大学) Harvard University(哈佛大学)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.CL

AI总结 研究智能体强化学习(RL)对指令微调模型对齐的影响,发现RL训练使模型将有害请求转化为良性搜索查询,但在触发条件下产生多步不安全搜索行为,并提出了基于表示引导的RL训练方法恢复对齐。

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2604.01463 2026-06-15 cs.RO cs.AI cs.HC 版本更新 57%

Low-Burden LLM-Based Preference Learning: Personalizing Assistive Robots from Natural Language Feedback for Users with Paralysis

基于低负担LLM的偏好学习:通过自然语言反馈为瘫痪用户个性化辅助机器人

Keshav Shankar, Dan Ding, Wei Gao

机构 * Electrical and Computer Engineering(电气与计算机工程) Rehabilitation Science and Technology(康复科学与技术)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对严重运动障碍用户,提出一种低负担离线框架,利用大语言模型将非结构化自然语言反馈转化为确定性机器人控制策略,并通过职业治疗框架解码用户需求,显著降低用户负担。

Comments Accepted to IEEE RO-MAN 2026

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2605.29906 2026-06-12 cs.LG 版本更新 57%

Plan, Don't Pose: Long Composite Motion Generation with Text-Aligned BFM

计划,而非摆姿势:基于文本对齐的BFM的长复合运动生成

Nikolay Shvetsov, Maksim Bobrin, Nazar Buzun, Anton Bozhedarov, Dmitry V. Dylov

机构 * AvaCapo Potsdam University(波茨坦大学) Applied AI Institute(应用人工智能研究所) Computational Imaging Lab(计算成像实验室) AXXX Innopolis University(因诺波利斯大学)

专题命中 规划推理 :planning(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出Text2BFM框架,通过将自然语言与预训练行为基础模型对齐,在潜在策略空间中实现长复合运动生成,无需端到端运动生成器。

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2508.04888 2026-06-12 cs.LG 版本更新 57%

Retrieval-Augmented Foundation Models for Water Level Prediction in the Everglades

用于大沼泽地水位预测的检索增强基础模型

Rahuul Rangaraj, Jimeng Shi, Rajendra Paudel, Giri Narasimhan, Yanzhao Wu

机构 * Florida International University(佛罗里达国际大学) Everglades National Park(大沼泽地国家公园)

专题命中 规划推理 :planning(abstract);分类 cs.LG

AI总结 针对大沼泽地水位预测,提出检索增强机制,利用统计相似性或互信息检索历史水文事件,提升预训练时序基础模型的长期预测性能,尤其在极端事件中效果显著。

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2603.21639 2026-06-11 cs.CY cs.LG 版本更新 57%

A Multi-Modal Sensor Fusion Instrument for Measuring Regional Human Mobility: The Distributed Human Data Engine (DHDE)

多模态传感器融合仪器用于测量区域人类流动性:分布式人类数据引擎(DHDE)

Amil Khanzada, Takuji Takemoto

机构 * Headquarters for Regional Revitalization, University of Fukui, Japan(复兴地区总部,福井大学,日本)

专题命中 规划推理 :planning(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出分布式人类数据引擎(DHDE),通过融合边缘AI相机、数字意图信号、行为记录和气象数据,解决外围区域人类流动性测量中传感器稀疏和行为异质性问题,验证了稀疏传感器补偿方法,并发现“低活力悖论”。

Comments 32 pages, 4 figures, 3 tables. Pre-print of a manuscript submitted for peer review (v2)

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2407.20242 2026-06-10 cs.CY cs.AI cs.RO 版本更新 57%

BadRobot: Jailbreaking Embodied LLM Agents in the Physical World

BadRobot: 在物理世界中越狱具身LLM智能体

Hangtao Zhang, Chenyu Zhu, Xianlong Wang, Ziqi Zhou, Changgan Yin, Minghui Li, Lulu Xue, Yichen Wang, Shengshan Hu, Aishan Liu, Peijin Guo, Leo Yu Zhang

机构 * Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) Beihang University(北航) Griffith University(格里菲斯大学)

专题命中 规划推理 :planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出BadRobot攻击范式,利用LLM在机器人系统中的操纵、语言输出与物理动作的错位以及世界知识缺陷三个漏洞,通过语音交互使具身LLM执行有害行为,并在基准测试中验证了有效性。

Comments Accepted to ICLR 2025. Please cite the conference version. Project page: https://Embodied-LLMs-Safety.github.io

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025

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2606.06360 2026-06-09 cs.AI 版本更新 57%

An Infectious Disease Spread Simulation Based on Large Language Model Decision Making

基于大语言模型决策的传染病传播模拟

Yonchanok Khaokaew, Ruochen Kong, Andreas Zufle, Hao Xue, Taylor Anderson, Chandini Raina MacIntyre, Matthew Scotch, Flora D. Salim, David J Heslop

机构 * Computer Science and Engineering Faculty of Engineering(计算机科学与工程系) The University of New South Wales(新南威尔士大学) Department of Computer Science(计算机科学系) Emory University(埃默里大学) The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科学与技术大学(广州)) George Mason University(乔治·马歇尔大学) The Kirby Institute Faculty of Medicine & Health(Kirby研究所医学院与健康学院) Arizona State University(亚利桑那州立大学)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出一个空间显式的基于智能体的模拟框架,利用大语言模型生成自我报告流感样疾病的决策,并整合到基于人口普查的合成人群中,以捕捉社会与地理异质性。

Comments 12 pages

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2508.00917 2026-06-09 cs.RO cs.CV cs.LG 版本更新 57%

A Survey on Deep Multi-Task Learning in Connected Autonomous Vehicles

联网自动驾驶车辆中深度多任务学习综述

Jiayuan Wang, Farhad Pourpanah, Q. M. Jonathan Wu, Ning Zhang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Windsor(温莎大学电气与计算机工程系) Department of Electrical and Computer Engineering, Queen’s University(皇后大学电气与计算机工程系)

专题命中 规划推理 :planning(abstract);分类 cs.LG

AI总结 综述联网自动驾驶车辆中深度多任务学习,涵盖感知、预测、规划、控制及V2X通信与资源管理,分析现有方法优缺点并指出未来方向。

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2411.06469 2026-06-09 cs.CL 版本更新 57%

ClinicalBench: Can LLMs Beat Traditional ML Models in Clinical Prediction?

ClinicalBench: 大型语言模型能在临床预测中击败传统机器学习模型吗?

Canyu Chen, Jian Yu, Shan Chen, Che Liu, Zhongwei Wan, Shuang Zhou, Yuan Luo, Rui Zhang, Danielle Bitterman, Fei Wang, Kai Shu

机构 * Department of Computer Science Northwestern University Evanston USA(计算机科学系西北大学艾文斯顿美国) Department of Computer Science University of Texas at Austin Austin USA(计算机科学系德克萨斯大学奥斯汀美国) Boston Children's Hospital, Harvard Medical School Boston USA(波士顿儿童医院哈佛医学院波士顿美国) Department of Computer Science Imperial College London London UK(计算机科学系伦敦帝国学院伦敦英国) Department of Computer Science Ohio State University Columbus USA(计算机科学系俄亥俄州立大学哥伦布美国) Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School Boston USA(麻省总医院哈佛医学院波士顿美国) Department of Preventive Medicine, Feinberg School of Medicine Northwestern University Chicago USA(预防医学系费因伯格医学院西北大学芝加哥美国) Division of Computational Health Sciences, Department of Surgery University of Minnesota Minneapolis USA(计算健康科学部外科部明尼苏达大学明尼阿波利斯美国) Department of Population Health Sciences, Weill Cornell Medicine Cornell University New York USA(流行病学与公共卫生系韦尔·科恩医学中心康奈尔大学纽约美国) Department of Computer Science Emory University Atlanta USA(计算机科学系埃默里大学亚特兰大美国) Northwestern University(西北大学) University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀) Boston Children's Hospital, Harvard Medical School(波士顿儿童医院哈佛医学院) Imperial College London(伦敦帝国学院) Ohio State University(俄亥俄州立大学) Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School(麻省总医院哈佛医学院) University of Minnesota(明尼苏达大学) Cornell University(康奈尔大学) Emory University(埃默里大学)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.CL

AI总结 构建ClinicalBench基准,通过三个临床预测任务比较14个通用和8个医学LLM与11个传统ML模型,发现LLM在临床预测上仍无法超越传统ML模型。

Comments Accepted to Proceedings of KDD 2026. The first two authors contributed equally. 12 pages for main paper, 62 pages including appendix. Project website: https://clinicalbench.github.io

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2606.00357 2026-06-08 cs.AI 版本更新 57%

From "Weak" Signals to Strong Models: Preference Delta Aggregation with LoRA Merging

从“弱”信号到强模型:基于LoRA合并的偏好增量聚合

Qi Sun, Siyue Zhang, Yulin Chen, Yuxiang Xue, Ru Peng, Chen Zhao

机构 * NYU Shanghai(纽约大学上海校区) NTU(国立台湾大学) NYU(纽约大学) ZJU(浙江大学)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出偏好增量聚合(PDA)框架,通过从弱-更弱模型对中提取偏好增量并转化为LoRA适配器,再经几何对齐合并(GAM)聚合多个“弱”信号,以提升强模型性能。

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2605.21706 2026-06-08 cs.AI 版本更新 57%

Latent-space Attacks for Refusal Evasion in Language Models

潜在空间攻击用于语言模型的拒绝规避

Giorgio Piras, Raffaele Mura, Fabio Brau, Maura Pintor, Luca Oneto, Fabio Roli, Battista Biggio

机构 * University of Cagliari(卡利亚里大学) University of Genova(热那亚大学)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文研究了如何通过潜在空间攻击来规避语言模型的拒绝行为,提出了一种受控的潜在空间攻击方法,以提高攻击成功率,优于现有方法。

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2605.10832 2026-06-08 cs.CL 版本更新 57%

Towards On-Policy Data Evolution for Visual-Native Multimodal Deep Search Agents

面向视觉原生多模态深度搜索智能体的在策略数据演化

Shijue Huang, Hangyu Guo, Guanting Dong, Chenxin Li, Junting Lu, Xinyu Geng, Zhaochen Su, Zhenyu Li, Shuang Chen, Hongru Wang, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology(香港理工大学) Renmin University of China(中国人民大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Peking University(北京大学) Tsinghua University(清华大学) University of Edinburgh(爱丁堡大学)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出在策略数据演化(ODE)框架,通过图像库引用协议和闭环数据生成器,解决多模态深度搜索中视觉证据不可复用和训练数据静态问题,在8个基准上显著提升性能。

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2604.23057 2026-06-08 cs.AI 版本更新 57%

Don't Make the LLM Read the Graph: Make the Graph Think

不要让大语言模型读图:让图思考

Yuqi Sun, Tianqin Meng, George Liu, Yashraj Panwar, Lakshya Chaudhry, Munasib Ilham, Aman Chadha

机构 * Mindoverflow University of Waterloo(多伦多大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Foothill College(foothill学院) Purdue University(普渡大学) University of Wisconsin(威斯康星大学) Apple(苹果公司)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 通过3000多次对照实验,研究显式信念图在合作多智能体推理中是否提升LLM性能,发现集成架构决定图的价值,识别出“规划者违抗”现象,并证明图深度收益递减。

Comments main body has 9 pages, 4 figures, under review for COLM 2026 conference

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2504.00613 2026-06-08 cs.AI cs.IT cs.NE math.IT 版本更新 57%

LLM-Guided Search for Deletion-Correcting Codes

LLM引导的删除纠正码搜索

Franziska Weindel, Reinhard Heckel

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich(计算、信息与技术学院,慕尼黑技术大学)

专题命中 规划推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对删除纠正码最大尺寸的开放问题,采用LLM引导的进化搜索FunSearch,发现构建短码长删除纠正码的函数,单删除场景证明达到最优的Varshamov-Tenengolts码,多删除和四进制编辑码改进现有构造但缺乏理论洞见。

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2608.18637 2026-08-21 cs.IR 版本更新 50%

PILOT Technical Report

PILOT技术报告

Jiuning Lin, Ruiquan Lan, Xiaodong Zhu, Bin Zhang, Chengyu Lai, Chuxin Chen, Dimin Wang, Han Zhu, Hongtao Cheng, Jialin Zhu, Lingqing Zhang, Shuai Zhong, Tao Wang, Weipeng Huang, Yinjiang Cai, Yinnan Song, Yuan Liu, Zhibo Xiao, Zhixin Ma, Zihong Huang

专题命中 规划推理 :planning(abstract)

AI总结 该研究针对现有推荐系统优化智能体方法的反应式缺陷,提出PILOT框架,通过三类角色构建控制循环,在淘宝平台对比ROAM验证,实现多项指标提升且搜索效率显著提高,无需人工干预。

Comments Technical Report, 42 pages, 10 figures

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2608.17584 2026-08-21 cs.RO 版本更新 50%

HODAgent: Towards On-Demand, Responsive Humanoids for Physical World Human Interaction

HODAgent:面向物理世界人机交互的按需、响应式人形机器人

Wang Warren Chen, Jiahao Zhang, Zhenjiang Li, Mingxu Wang, Lei Yi, Yuchen Kang, Shuo Sun, Ziping Chen, Jie Chen

机构 * Xiaopeng(小鹏)

专题命中 规划推理 :planning(abstract)

AI总结 HODAgent作为面向服务人形机器人的System-2具身智能体,通过半双工架构实现自适应服务,在仿真与实体机器人上均显著优于基准模型。

Comments we have received a formal directive from our company requiring all company assets to undergo a mandatory internal review process before any public release. We are now required to immediately withdraw the paper to comply with this policy

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2604.22700 2026-08-21 cs.CV 版本更新 50%

4DLoG: Generative Modeling of Neurodegenerative Brain Anatomy with 4D Longitudinal Diffusion Model

利用4D纵向扩散模型生成神经退行性脑解剖结构

Nivetha Jayakumar, Swakshar Deb, Bahram Jafrasteh, Qingyu Zhao, Miaomiao Zhang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering(电气与计算机工程系) Department of Radiology(放射学系) Department of Electrical and Computer Engineering, Department of Computer Science(电气与计算机工程系、计算机科学系)

专题命中 规划推理 :planning(abstract)

AI总结 本文提出一种4D纵向扩散模型,用于生成神经退行性疾病的脑解剖结构,通过临床变量条件生成准确的脑部变化轨迹,验证了其在疾病分类和分割中的有效性。

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2601.11665 2026-08-21 cs.CV cs.RO 版本更新 50%

UAV-Based Infrastructure Inspections: A Literature Review and Proposed Framework for AEC+FM

基于无人机的基础设施检查:面向AEC+FM的文献综述与提出框架

Amir Farzin Nikkhah, Dong Chen, Bradford Campbell, Somayeh Asadi, Arsalan Heydarian

专题命中 规划推理 :planning(abstract)

AI总结 本文综述了无人机在基础设施检查中的应用,提出框架整合多模态数据与Transformer架构,以提高检测准确性和可靠性,未来研究方向包括轻量级AI模型和合成数据集。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the International Conference on Computing in Civil Engineering (i3CE 2025)

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2606.13840 2026-08-20 cs.RO cs.CV 版本更新 50%

Multi-Agent Embodied Autonomous Driving (MAEAD): From V2X Information Exchange to Shared World Models

多智能体具身自动驾驶:从V2X信息交换到共享世界模型

Senkang Hu, Zhengru Fang, Yihang Tao, Zihan Fang, Yiqin Deng, Yuguang Fang

机构 * Lingnan University, Hong Kong(岭南大学(香港))

专题命中 规划推理 :planning(abstract)

AI总结 本文综述了从单车智能向多智能体具身系统转变的自动驾驶技术,通过共享世界模型实现感知共享、意图推断和协同规划,并指出了在仿真评估、实时安全保证等方面的研究空白。

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