TMLR

A Survey on Foundations and Frontiers of Multimodal Agentic Frameworks: Techniques and Applications

多模态智能体框架的基础与前沿：技术及应用综述

Neel Mokaria, Rishie Raj, Dheeraj Baiju, Xiaoqian Shen, Shraman Pramanick, Kevin Qinghong Lin, Arda Senocak, Mike Zheng Shou, Philip Torr, Mohamed Elhoseiny, Yapeng Tian, Ruohan Gao, Salman Khan, Sayan Nag, Sanjoy Chowdhury, Dinesh Manocha

AI总结 本综述针对多模态在智能体框架核心模块的作用展开系统分析，梳理了其架构整合方式、应用领域及效率权衡，为通用智能系统研究指明方向。

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Continual Test-Time Adaptation in Computer Vision: Methods, Benchmarks, and Future Directions

计算机视觉中的持续测试时间适应：方法、基准和未来方向

Sarthak Kumar Maharana, Shambhavi Mishra, Yunbei Zhang, Shuaicheng Niu, Taki Hasan Rafi, Jihun Hamm, Marco Pedersoli, Jose Dolz, Yunhui Guo

机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； LIVIA ETS Montreal, ILLS International Laboratory on Learning Systems (ILLS)（蒙特利尔LIVIA ETS，学习系统国际实验室（ILLS）） ； Tulane University（路易斯安那州立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hanyang University（翰阳大学） 纠错

AI总结 本文针对计算机视觉中训练与测试数据分布不同的问题，定义CTTA问题，分析持续域转移模式，提出分层分类法将现有方法分为三类，回顾代表性方法并展示实验结果，讨论局限性与新兴方向，为持续测试时间适应研究提供路线图。

Comments TMLR 2026 (July edition)

Complete Cyclic Subtask Graphs for Tool-Using LLM Agents: Flexibility, Cost, and Bottlenecks in Long-Horizon Workflows

完全循环子任务图用于工具使用LLM代理：多代理工作流程中的灵活性、成本和瓶颈

Luay Gharzeddine, Samer Saab Jr

机构 * Lebanese American University（黎巴嫩美国大学） 纠错

AI总结 本文研究了完全循环子任务图，通过分析不同基准测试发现，多代理工作流程中灵活性可能带来协调成本和推理成本，而外部任务瓶颈可能主导性能。

Comments 37 pages, 8 figures. Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026. Supplementary material included as ancillary material

Generalization Measures under Controlled Covariate Shift: A Regime-Aware Benchmark

重新审视超越独立同分布的泛化度量：在分布偏移下的实证研究

Sora Nakai, Youssef Fadhloun, Kacem Mathlouthi, Kotaro Yoshida, Ganesh Talluri, Ioannis Mitliagkas, Hiroki Naganuma

机构 * Kyoto University, Kyoto, Japan（京都大学） ； National Institute of Applied Science（应用科学国家研究所） ； Institute of Science Tokyo, Tokyo, Japan（东京科学研究所） 纠错

AI总结 本文通过实证研究评估了多种泛化度量在不同分布偏移下的稳健性，发现部分度量在不同设置中表现稳定，而其他度量易受分布偏移影响。

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