多模态大模型

MEDVISTAGYM: A Scalable Training Environment for Thinking with Medical Images via Tool-Integrated Reinforcement Learning

MEDVISTAGYM：一种通过工具集成强化学习进行医学图像思考的可扩展训练环境

Meng Lu, Yuxing Lu, Yuchen Zhuang, Megan Mullins, Yang Xie, Guanghua Xiao, Charles Fleming, Wenqi Shi, Xuan Wang

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； UT Southwestern Medical Center（德克萨斯大学西南医学中心） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Cisco（思科公司） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 MedVistaGym通过工具集成强化学习提升医学图像分析的代理训练效果。

OS-Symphony: A Holistic Framework for Robust and Generalist Computer-Using Agent

OS-Symphony: 一个用于鲁棒且通用计算机使用代理的综合框架

Bowen Yang, Kaiming Jin, Zhenyu Wu, Zhaoyang Liu, Qiushi Sun, Zehao Li, JingJing Xie, Zhoumianze Liu, Fangzhi Xu, Kanzhi Cheng, Qingyun Li, Yian Wang, Yu Qiao, Zun Wang, Zichen Ding

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； CUHK MMLab（香港中文大学MMLab） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 OS-Symphony通过反思记忆代理和多功能工具代理，提升计算机使用代理在长周期任务和新领域中的鲁棒性和泛化能力。

Comments 31 pages, 11 figures, 12 tables

BackdoorAgent: A Unified Framework for Backdoor Attacks on LLM-based Agents

BackdoorAgent: 一个统一框架用于针对基于LLM的代理的后门攻击

Yunhao Feng, Yige Li, Yutao Wu, Yingshui Tan, Yanming Guo, Yifan Ding, Kun Zhai, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Deakin University（德肯大学） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南高级技术研究所） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 BackdoorAgent提出一个统一框架，分析LLM代理中后门攻击的跨阶段传播和触发器持续性，揭示代理工作流的脆弱性。

Explicit World Models for Reliable Human-Robot Collaboration

显式世界模型以实现可靠的人机协作

Kenneth Kwok, Basura Fernando, Qianli Xu, Vigneshwaran Subbaraju, Dongkyu Choi, Boon Kiat Quek

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过构建显式世界模型来实现可靠的显式人机协作，强调动态模糊的人机交互需求。

Comments Accepted to AAAI-26 Bridge Program B10: Making Embodied AI Reliable with Testing and Formal Verification

A3: Android Agent Arena for Mobile GUI Agents with Essential-State Procedural Evaluation

A3: 用于移动GUI代理的Android代理竞技场：基于本质状态的程序评估

Yuxiang Chai, Shunye Tang, Han Xiao, Weifeng Lin, Hanhao Li, Jiayu Zhang, Liang Liu, Pengxiang Zhao, Guangyi Liu, Guozhi Wang, Shuai Ren, Rongduo Han, Haining Zhang, Siyuan Huang, Hongsheng Li

机构 * Nankai University（南开大学） ； vivo AI Lab（vivo 人工智能实验室） ； SJTU（上海交通大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 A3提出了一种基于本质状态的程序评估系统，通过动态在线应用的100个任务基准和工具包，提升移动GUI代理的评估能力。

Lifelong Learning of Large Language Model based Agents: A Roadmap

基于大语言模型代理的终身学习：路线图

Junhao Zheng, Chengming Shi, Xidi Cai, Qiuke Li, Duzhen Zhang, Chenxing Li, Dong Yu, Qianli Ma

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型代理的终身学习框架，通过三个模块整合多模态输入、知识存储与动态环境交互，以实现持续适应和长期性能提升。

Comments Accepted to IEEE TPAMI

SwarmFoam: An OpenFOAM Multi-Agent System Based on Multiple Types of Large Language Models

SwarmFoam: 基于多种大语言模型的开放FOAM多智能体系统

Chunwei Yang, Yankai Wang, Jianxiang Tang, Haojie Qu, Ziqiang Zou, YuLiu, Chunrui Deng, Zhifang Qiu, Ming Ding

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(abstract)

AI总结 SwarmFoam通过整合多模态感知与智能校正技术，提升复杂CFD模拟的适应性与准确性。

Comments 26 pages, 15 figures

Calibrating Agent-Based Financial Markets Simulators with Pretrainable Automatic Posterior Transformation-Based Surrogates

基于可预训练的自动后验变换的代理基于金融市场模拟器校准

Boquan Jiang, Zhenhua Yang, Chenkai Wang, Muyao Zhong, Heping Fang, Peng Yang

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出ANTR方法，通过可预训练的神经密度估计器和自适应信任区域策略，提升代理基于金融市场模拟器的校准精度和效率。

Comments 32 pages, 4 figures