强化学习与具身智能 / CVPR2026
HiconAgent：面向 GUI 智能体的历史上下文感知策略优化
HiconAgent: History Context-aware Policy Optimization for GUI Agents
把「历史观测该保留多少」变成策略优化里的显式变量：DCS 在采样阶段给智能体不同长度的历史，AHC 用双分支（压缩分支丢观测、保留动作作为信息流锚点）加对齐损失约束两分支一致，这套「变长历史采样 + 压缩分支对齐」可直接迁移到视频/多帧输入的视觉决策模型，用来在长时序视觉上下文下省算力。
策略优化历史上下文建模动态采样