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基于约束的多智能体路径寻找算法分析
机构 * Parasol Lab, School of Computer Science, University of Illinois at Urbana Champaign（帕索尔实验室，计算机科学学院，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Computer Science at Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM)（墨西哥自治理工学院（ITAM）计算机科学系）
AI总结 本文分析了基于约束的多智能体路径寻找算法，探讨了保守型与激进型约束在不同场景下的性能差异，并提供了决策流程图以指导约束选择，同时强调了拓扑特征在多机器人运动规划中的重要性。
认知基础与推理及其在大语言模型中的体现
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 本文通过分析LLMs推理机制，揭示其在复杂问题上的表现优于简单变体，提出基于认知科学的28项元素分类，并开发测试时推理指导方法，提升复杂问题性能达66.7%。
Comments 40 pages, 4 tables, 6 figures
Live-SWE-agent: 软件工程代理能否在飞行中自我进化？
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 Live-SWE-agent是一种能够在运行时自主进化其自身框架的软件代理，通过解决现实软件问题实现了77.4%的解决率，优于现有所有软件代理。
WaveletDiff: 多级小波扩散用于时间序列生成
机构 * Department of Electrical & Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 WaveletDiff通过多级小波扩散模型生成高质量时间序列，优于现有时域和频域生成方法。
TRAP：面向目标的代理偏好重定向
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 TRAP通过语义引导的跨模态操纵，诱导代理AI系统产生一致的选择偏见，揭示了语义层面的安全漏洞。
Comments Accepted to NeurIPS 2025
在线学习多种量子对象
机构 * Department of Computer Science, Virginia Polytechnic Institute and State University（计算机科学系，弗吉尼亚理工学院和州立大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（电气与计算机工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Computer Science, University of Chicago（计算机科学系，芝加哥大学）
AI总结 本文提出了一种在线学习多种量子对象的方法，通过正则化跟随领导者算法证明了子线性遗憾界，适用于学习量子态、效应、通道等多种量子对象。
Comments 34 pages. Comments welcome; added clarifications and references
Journal ref Quantum Mach. Intell. 7, 78 (2025)
关联序列差分隐私
机构 * Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳人工智能与机器人研究院） ； School of Science and Engineering（科学与工程学院） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； ZJU-UIUC Institute（浙大-伊利诺伊大学联合学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； School of Management（管理学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shenzhen Future Network of Intelligence Institute (FNii-Shenzhen)（深圳未来智能网络研究院（FNii-Shenzhen）） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Key Laboratory of Crowd Intelligence Empowered Low-Carbon Energy Network（深圳群智赋能低碳能源网络重点实验室） ； CSIJRI Joint Research Centre on Smart Energy Storage（CSIJRI联合智能储能研究中心）
AI总结 本文提出CSDP框架，通过关联序列差分隐私方法，在保持数据有用性的同时提升隐私保护效果。
Comments 11 pages, 5 figures. Published in 2025 34th International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN), IEEE, August 2025
Journal ref Proceedings of the 34th International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN 2025), IEEE, pp. 1-9, 2025
生成式缓存用于结构相似的提示和响应
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft Research（微软研究院）
AI总结 本研究提出生成式缓存方法，通过识别结构相似提示的响应模式，提升缓存命中率和执行效率。
基于大型语言模型的数据科学代理：综述
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文综述了基于LLM的数据科学代理，从代理设计和数据科学流程两个角度探讨其关键原则与应用。
FalconWing：一种超轻量级室内固定翼无人机平台用于基于视觉的自主性
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 FalconWing是一款超轻量级室内固定翼无人机平台，通过结合轻量级硬件和基于视觉的仿真系统，实现了高精度的自主飞行控制与实验验证。
DemoShapley：为上下文学习评估演示
机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Intel Lab（英特尔实验室） ； Department of Psychology（心理学系） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Data Science（数据科学系） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
AI总结 DemoShapley通过Shapley值评估演示贡献，Beta-DemoShapley优化低样本场景，提升ICL演示评估的鲁棒性和性能。
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