California Institute of Technology（加州理工学院）

Understanding Agent Scaling in LLM-Based Multi-Agent Systems via Diversity

通过多样性理解基于大语言模型的多智能体系统中的智能体扩展

Yingxuan Yang, Chengrui Qu, Muning Wen, Laixi Shi, Ying Wen, Weinan Zhang, Adam Wierman, Shangding Gu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本文通过引入K*指标，揭示了基于大语言模型的多智能体系统中，异质性智能体配置比同质配置更有效，且性能受任务不确定性限制。

Input-to-State Safe Backstepping: Robust Safety-Critical Control with Unmatched Uncertainties

输入到状态安全回步：具有不匹配不确定性的鲁棒安全关键控制

Max H. Cohen, Pio Ong, Aaron D. Ames

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, North Carolina State University（电气与计算机工程系，北卡罗来纳州立大学） ； Department of Mechanical and Civil Engineering, California Institute of Technology（机械与土木工程系，加州理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种针对具有不匹配不确定性的非线性系统，通过构造输入到状态安全框架和最优衰减约束前馈，实现鲁棒安全关键控制的方法，并通过倒立摆和四旋翼实验验证。

Comments To appear at the 2026 American Control Conference

NOBLE -- Neural Operator with Biologically-informed Latent Embeddings to Capture Experimental Variability in Biological Neuron Models

NOBLE -- 基于生物启发性潜在嵌入的神经算子：捕捉生物神经元模型中的实验变异

Luca Ghafourpour, Valentin Duruisseaux, Bahareh Tolooshams, Philip H. Wong, Costas A. Anastassiou, Anima Anandkumar

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔人工智能研究所） ； Cedars-Sinai Medical Center（Cedars-Sinai 医疗中心） ； Archimedes AI, Athena Research Center（Archimedes AI，Athena 研究中心） 纠错

AI总结 NOBLE通过生物启发性潜在嵌入和神经算子框架，高效生成具有实验变异性的合成神经元，实现神经动态的准确预测和模拟。

Downscaling land surface temperature data using edge detection and block-diagonal Gaussian process regression

利用边缘检测和块对角高斯过程回归下推土地表面温度数据

Sanjit Dandapanthula, Margaret Johnson, Madeleine Pascolini-Campbell, Glynn Hulley, Mikael Kuusela

机构 * Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology（喷气推进实验室，加州理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出利用边缘检测和块对角高斯过程回归方法，从ECOSTRESS数据中高分辨率估计土地表面温度，以提高农业应用中的蒸散发估算精度。