AI Agent

UCAgent: An End-to-End Agent for Block-Level Functional Verification

UCAgent：一种端到端的块级功能验证代理

Junyue Wang, Zhicheng Yao, Yan Pi, Xiaolong Li, Fangyuan Song, Jinru Wang, Yunlong Xie, Sa Wang, Yungang Bao

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所处理器国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Institute of Open Source Chip（北京开源芯片研究院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 UCAgent通过构建纯Python验证环境和31阶段细粒度验证流程，解决传统方法在复杂半导体设计验证中的不足，实现98.5%的代码覆盖率和100%的功能覆盖率。

JAL-Turn: Joint Acoustic-Linguistic Modeling for Real-Time and Robust Turn-Taking Detection in Full-Duplex Spoken Dialogue Systems

JAL-Turn：联合声学-语言建模用于全双工语音对话系统中实时且鲁棒的轮流检测

Guangzhao Yang, Yu Pan, Shi Qiu, Ningjie Bai

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出JAL-Turn框架，通过联合声学-语言建模实现高效实时轮流检测，利用交叉注意力模块整合预训练声学表示与语言特征，同时共享冻结的ASR编码器以并行处理，提升准确性和实时性。

Comments 8 pages, in porgress

DataFlex: A Unified Framework for Data-Centric Dynamic Training of Large Language Models

DataFlex: 一种统一的以数据为中心的大型语言模型动态训练框架

Hao Liang, Zhengyang Zhao, Meiyi Qiang, Mingrui Chen, Lu Ma, Rongyi Yu, Hengyi Feng, Shixuan Sun, Zimo Meng, Xiaochen Ma, Xuanlin Yang, Qifeng Cai, Ruichuan An, Bohan Zeng, Zhen Hao Wong, Chengyu Shen, Runming He, Zhaoyang Han, Yaowei Zheng, Fangcheng Fu, Conghui He, Bin Cui, Zhiyu Li, Weinan E, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Institute for Advanced Algorithms Research, Shanghai（上海先进算法研究所） ； OriginHub Technology ； LLaMA-Factory Team（LLaMA-Factory团队） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； OpenDataLab, Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室OpenDataLab） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 DataFlex 提供了一种统一的以数据为中心的动态训练框架，支持样本选择、领域混合调整和样本再加权，提升了大型语言模型的训练效率和可重复性。

Spectral Coherence Index: A Model-Free Metric for Protein Structural Ensemble Quality Assessment

谱相干指数：一种无模型的蛋白质结构集合质量评估指标

Yuda Bi, Huaiwen Zhang, Jingnan Sun, Vince D Calhoun

机构 * Tri-institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS), Georgia State University, Georgia Institute of Technology, and Emory University（三机构神经影像与数据科学转化研究中心（TReNDS），佐治亚州立大学，佐治亚理工学院，埃默里大学） ； School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Departments of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学生物医学工程系） ； School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院电气与计算机工程学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出谱相干指数（SCI）作为无模型指标，用于评估蛋白质结构集合的质量。通过分析NMR结构集合，SCI能有效区分实验集合与合成不相干对照，展现出高鉴别能力。

SocialX: A Modular Platform for Multi-Source Big Data Research in Indonesia

SocialX：一个模块化平台，用于印度尼西亚多源大数据研究

Muhammad Apriandito Arya Saputra, Andry Alamsyah, Dian Puteri Ramadhani, Thomhert Suprapto Siadari, Hanif Fakhrurroja

机构 * Center of Excellence SAKTI, Research Institute Intelligent Business & Sustainable Economy, Telkom University（Telkom大学智能商业与可持续经济研究所SAKTI卓越中心） ； Biomedical Engineering Study Program, School of Electrical Engineering, Telkom University（Telkom大学电气工程学院生物医学工程研究项目） ； Research Center for Smart Mechatronics, National Research and Innovation Agency (BRIN)（国家研究与创新署智能机电一体化研究中心） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SocialX通过整合异构数据采集、语言感知预处理和可插拔分析，为印度尼西亚多源大数据研究提供统一管道，解决数据碎片化问题。

Comments 10 pages, 1 Figure, 4 Tables

Toward Reliable Scientific Visualization Pipeline Construction with Structure-Aware Retrieval-Augmented LLMs

迈向可靠科学可视化管道构建的结构感知检索增强型大语言模型

Guanghui Zhao, Zhe Wang, Yu Dong, Guan Li, GuiHua Shan

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出结构感知检索增强型大语言模型，用于生成可执行的科学可视化管道，通过提供 vtk.js 代码示例提高模块选择和执行顺序的准确性，降低人工修正成本。

Binary Verification for Zero-Shot Vision

零样本视觉的二元验证

Rongbin Hu, Jeffrey Liu

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种无需训练的二元验证流程，通过量化和二元化步骤提升零样本视觉任务性能，适用于引用表达定位、空间推理和BLINK-Jigsaw等任务。

KANEL: Kolmogorov-Arnold Network Ensemble Learning Enables Early Hit Enrichment in High-Throughput Virtual Screening

KANEL：Kolmogorov-Arnold网络集成学习实现高通量虚拟筛选中的早期命中富集

Pavel Koptev, Nikita Krainov, Konstantin Malkov, Alexander Tropsha

机构 * AI1 Technologies（AI1 科技公司） ； KAN Technologies, LLC（KAN 科技有限公司） ； UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 KANEL通过结合可解释的Kolmogorov-Arnold网络与XGBoost等模型，提升高通量虚拟筛选中早期命中富集的准确性。

Comments 8 Pages

Innovation Discovery System for Networking Research

网络研究创新发现系统

Mengrui Zhang, Bang Huang, Yunxin Xu, Haiying Huang, Luxi Zhao, Mochun Long, Qingyu Song, Qiao Xiang, Xue Liu, Jiwu Shu

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出SciNet，通过构建网络科研数据集、模拟人类创新流程和开发评估方法，生成实用且新颖的网络研究想法，优于传统LLM生成。

Coupling Quantum Mechanical Modeling and Molecular Dynamics on Heterogeneous Supercomputers for Studying Distal Mutation Effects on Drug Binding in HIV-1

在异构超级计算机上结合量子力学建模和分子动力学研究HIV-1中距突变对药物结合的影响

William Dawson, Louis Beal, Marco Zaccaria, Luigi Genovese

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出结合长时标分子动力学与高通量量子力学分析的方法，揭示HIV-1蛋白酶突变诱导的药物抗性电子结构特征，展示了一种可扩展的计算策略，用于研究复杂生物物理机制。

Comments 22 pages, 11 figures

Integration Adapter Architecture for Food Traceability Blockchain

食品追溯区块链的集成适配器架构

André Romão, Francisco Faria, João R. Matos, Emanuel Nunes, Samih Eisa, Miguel L. Pardal

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种模块化适配器架构，旨在通过连接企业应用与区块链网络，支持技术资源有限的中小型企业，实现遗留系统与区块链的高效集成。

Comments 12 pages, 4 figures, 5 tables

One Is Not Enough: How People Use Multiple AI Models in Everyday Life

一个不够：人们如何在日常生活中使用多个AI模型

Seunghwa Pyo, Donggun Lee, Jungwoo Rhee, Soobin Park, Youn-kyung Lim

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 研究探讨了人们如何在日常生活中协调多个多模态大语言模型，揭示用户构建模型层级和切换策略以优化任务效率与输出可信度。

Comments Accepted as a poster at CHI 2026

Zero-Shot Personalized Camera Motion Control for Image-to-Video Synthesis

零样本个性化摄像机运动控制用于图像到视频合成

Pooja Guhan, Divya Kothandaraman, Geonsun Lee, Tsung-Wei Huang, Guan-Ming Su, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出零样本扩散框架，实现从单参考视频向静态图像转移电影级运动，提升非专家创作者的创意表达与视频制作可及性。

Bayesian Deep Count Regression and Anomaly Detection: Evidence from GDELT Event Panels

贝叶斯深度计数回归与异常检测：来自GDELT事件面板的证据

Hsin-Hsiung Huang, Yuh-Haur Chen, Mahlon Scott

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出基于贝叶斯计数回归的深度模型，结合负二项和零膨胀负二项分布头，用于预测和检测异常，通过地理统计方法分析事件传播。