AI Agent

Self-evolving AI agents for protein discovery and directed evolution

具有自我进化的AI代理用于蛋白质发现和定向进化

Yang Tan, Lingrong Zhang, Mingchen Li, Yuanxi Yu, Bozitao Zhong, Bingxin Zhou, Nanqing Dong, Liang Hong

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； Zhangjiang Institute for Advanced Study, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学张江高等研究院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：AI agent(title)；agent(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出VenusFactory2框架，通过自我进化的多代理基础设施实现动态工作流合成，解决蛋白质发现中的手动信息协调问题，并在基准测试中超越现有代理。

Comments 100 pages, 6 figures

Heddle: A Distributed Orchestration System for Agentic RL Rollout

Heddle：一种用于代理强化学习 rollout 的分布式编排系统

Zili Zhang, Yinmin Zhong, Chengxu Yang, Chao Jin, Bingyang Wu, Xinming Wei, Yuliang Liu, Xin Jin

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Heddle通过轨迹中心化设计优化代理rollout执行的时机、地点和方式，解决长尾轨迹生成中的队列延迟、干扰开销和单位令牌时间问题，提升rollout吞吐量。

HeteroHub: An Applicable Data Management Framework for Heterogeneous Multi-Embodied Agent System

HeteroHub：一种适用于异构多具身代理系统的数据管理框架

Xujia Li, Xin Li, Junquan Huang, Beirong Cui, Zibin Wu, Lei Chen

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HeteroHub框架，整合静态元数据、任务对齐训练语料和实时数据流，支持任务感知模型训练和闭环控制，实现复杂任务的协调执行。

Comments 4 pages, 2 figures

LLM-Powered Workflow Optimization for Multidisciplinary Software Development: An Automotive Industry Case Study

基于大语言模型的多学科软件开发工作流优化：汽车工业案例研究

Shuai Wang, Yinan Yu, Earl Barr, Dhasarathy Parthasarathy

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于图的工作流优化方法，利用大语言模型替代手动协调，提升多学科软件开发效率，通过汽车行业案例验证，实现93.7%的F1分数，将API开发时间从5小时缩短至7分钟。

Comments Accepted to FSE 2026 Industrial Track

AIM: A User-friendly GUI Workflow program for Isotherm Fitting, Mixture Prediction, Isosteric Heat of Adsorption Estimation, and Breakthrough Simulation

AIM：一种用户友好的GUI工作流程程序，用于等温线拟合、混合预测、等熵热吸附量估计和突破模拟

Muhammad Hassan, Sunghyun Yoon, Yu Chen, Pilseok Kim, Hongryeol Yun, Hyuk Taek Kwon, Youn-Sang Bae, Chung-Yul Yoo, Dong-Yeun Koh, Chang-Seop Hong, Ki-Bong Lee, Yongchul G. Chung

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 AIM通过集成工作流程简化固定床吸附建模与分析，支持13种等温线模型及IAST和扩展Langmuir模型，实现混合行为预测和多组分突破模拟，提升吸附实验的可重复性和数据共享。

Comments 70 pages, 15 figures

Toward Actionable Digital Twins for Radiation-Based Imaging and Therapy: Mathematical Formulation, Modular Workflow, and an OpenKBP-Based Dose-Surrogate Prototype

迈向基于辐射成像和治疗的可操作数字孪生：数学公式、模块化工作流及基于OpenKBP的剂量代理原型

Hsin-Hsiung Huang, Bulent Soykan

机构 * School of Data, Mathematical, and Statistical Sciences, University of Central Florida（中佛罗里达大学数据、数学与统计科学学院） ； Institute for Simulation and Training, University of Central Florida（中佛罗里达大学模拟与训练研究所） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)

AI总结 本文提出了一种模块化框架，用于辐射成像和治疗中的可操作数字孪生，通过OpenKBP基准测试验证了剂量代理原型，展示了剂量预测、不确定性传播和代理闭环适应的可重复测试平台。

Learning to Diagnose Privately: DP-Powered LLMs for Radiology Report Classification

在隐私保护下学习：用于放射报告分类的DP驱动LLM

Payel Bhattacharjee, Fengwei Tian, Geoffrey D. Rubin, Joseph Y. Lo, Nirav Merchant, Heidi Hanson, John Gounley, Ravi Tandon

机构 * National Institute of Standards and Technology（美国国家标准与技术研究院） ； Colorado State University（科罗拉多州立大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合差分隐私与LoRA的隐私保护LLM微调框架，用于多异常放射报告分类，通过生成标签训练小型模型，在强隐私保障下实现高效推理。

Comments Accepted in IEEE ACCESS, 2026

Entropic Claim Resolution: Uncertainty-Driven Evidence Selection for RAG

熵驱动的声明解析：面向RAG的不确定性驱动的证据选择

Davide Di Gioia

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

AI总结 本文提出ECR算法，通过熵最小化解决RAG中的不确定性问题，改进证据选择方法，提升在复杂场景下的决策能力。

Comments Preprint

MiroEval: Benchmarking Multimodal Deep Research Agents in Process and Outcome

MiroEval: 多模态深度研究代理的流程与成果评估基准

Fangda Ye, Yuxin Hu, Pengxiang Zhu, Yibo Li, Ziqi Jin, Yao Xiao, Yibo Wang, Lei Wang, Zhen Zhang, Lu Wang, Yue Deng, Bin Wang, Yifan Zhang, Liangcai Su, Xinyu Wang, He Zhao, Chen Wei, Qiang Ren, Bryan Hooi, An Bo, Shuicheng Yan, Lidong Bing

机构 * MiroMind Team（MiroMind团队） 纠错

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

AI总结 MiroEval通过100个真实需求任务评估多模态深度研究代理的流程与成果，揭示系统在适应性合成、事实验证和过程审计方面的差异，证明流程质量对整体表现的预测作用。

Comments GitHub: https://github.com/MiroMindAI/MiroEval

On the Carbon Footprint of Economic Research in the Age of Generative AI

在生成式人工智能时代经济研究的碳足迹

Andres Alonso-Robisco, Carlos Esparcia, Francisco Jareño

机构 * Banco de España（西班牙银行） ； Universidad de Castilla-La Mancha（卡斯蒂利亚-拉曼恰大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨生成式AI在经济研究中的碳足迹，分析了模型与工作流的差异，并提出通过人类在循环治理来提升环境效率。

Quid est VERITAS? A Modular Framework for Archival Document Analysis

真理为何？面向档案文档分析的模块化框架

Leonardo Bassanini, Ludovico Biancardi, Alfio Ferrara, Andrea Gamberini, Sergio Picascia, Folco Vaglienti

机构 * Università degli Studi di Milano（米兰大学） ； University Library Service（大学图书馆服务部） ； Department of Literary Studies, Philology and Linguistics（文学、语文学与语言学系） ； Department of Historical Studies（历史研究系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出VERITAS框架，通过整合转录、版式分析和语义增强，提升历史文档数字化分析能力，实验显示其在词错误率和处理时间上均有显著提升。

Comments to be published in: LLMs4SSH: Shaping Multilingual, Multimodal AI for the Social Sciences and Humanities, organized within the 15th Language Resource and Evaluation Conference (2026)

Synonymix: Unified Group Personas for Generative Simulations

Synonymix：生成模拟的统一群体人格

Huanxing Chen, Aditesh Kumar

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Synonymix，通过图抽象和融合构建统一群体人格，实现群体层面的交互与模拟，验证了在社会调查中保留行为信号并保障隐私。

Comments 6 pages (excluding appendix), 3 figures, CHI'26 Extended Abstract (Poster)

Evolving with AI: A Longitudinal Analysis of Developer Logs

与AI共进：开发者日志的纵向分析

Agnia Sergeyuk, Eric Huang, Dariia Karaeva, Anastasiia Serova, Yaroslav Golubev, Iftekhar Ahmed

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

AI总结 研究通过纵向数据和调查分析AI对开发者日常编码实践的长期影响，发现AI使用提高了代码产出但也增加了删除量，同时开发者报告生产力提升但其他维度变化不明显。

Comments Accepted to ICSE'26 Research track. 12 pages, 5 figures, 1 table

Optimizing Coverage and Difficulty in Reinforcement Learning for Quiz Composition

在问答生成中优化覆盖度和难度

Ricardo Pedro Querido Andrade Silva, Nassim Bouarour, Dina Fettache, Sarab Boussouar, Noha Ibrahim, Sihem Amer-Yahia

机构 * CNRS, Univ. Grenoble Alpes（法国国家科学研究中心，格勒诺布尔阿尔卑斯大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文旨在自动化从多项选择题中生成测验，通过强化学习方法优化测验的覆盖范围和难度，通过实验验证不同算法在不同数据分布下的表现。

Drag or Traction: Understanding How Designers Appropriate Friction in AI Ideation Outputs

拖拽或牵引：理解设计师如何在AI构思输出中利用摩擦

A. Baki Kocaballi, Joseph Kizana, Sharon Stein, Simon Buckingham Shum

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨设计师如何通过引入摩擦来改变AI输出，提出生成摩擦概念，分析不同摩擦类型对设计的影响，并提出摩擦倾向作为调节因素。

Comments Paper accepted to ACM CHI Workshop on Tools for Thought, 2026

Visualization of Machine Learning Models through Their Spatial and Temporal Listeners

通过空间和时间监听器可视化机器学习模型

Siyu Wu, Lei Shi, Lei Xia, Cenyang Wu, Zipeng Liu, Yingchaojie Feng, Liang Zhou, Wei Chen

机构 * School of Computer Science & Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Institute of Medical Technology, Peking University Health Science Center and National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学医学部医学技术研究院与北京大学健康数据科学国家研究所） ； School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； State Key Laboratory of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种以模型为中心的两阶段框架，通过抽象监听器捕捉模型的空间和时间行为，并将其连接到经典信息可视化流程，分析显示可视化模型结果、定量/名义数据类型和统计图表是主要关注点。

Efficiently Reproducing Distributed Workflows in Notebook-based Systems

在基于笔记的系统中高效重现分布式工作流

Talha Azaz, Raza Ahmad, Md Saiful Islam, Douglas Thain, Tanu Malik

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

AI总结 本文提出NBRewind系统，通过增量检查点和日志提升分布式工作流在笔记中的可重现性与效率，减少全量重执行开销。

Comments 10 pages

Optimal bounds for an Erdős problem on matching integers to distinct multiples

关于埃尔多斯问题的最优界限

Wouter van Doorn, Yanyang Li, Quanyu Tang

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文研究了将整数匹配到不同倍数的问题，确定了最优界限f(m)=min(m,⌈2√m⌉)，并通过AI辅助流程证明。

Comments 8 pages. Comments and suggestions are welcome

Process Development and First Cryogenic Operation of Compact Germanium Ring-Contact HPGe Prototypes

紧凑型锗环接触高纯锗探测器的工艺开发与首次低温操作

Kunming Dong, Shasika Panamaldeniya, Dongming Mei

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文报道了两种紧凑型n型GeRC工艺验证原型的制备与首次低温操作，验证了GeRC几何结构的可行性，为后续大规模生产奠定了基础。

Comments 27 pages, 12 figures and 3 tables

A Framework for Exploring Social Interactions in Multiagent Decision-Making for Two-Queue Systems

多队列系统中多智能体决策的社交互动探索框架

Mallory E. Gaspard, Naomi Ehrich Leonard

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一个新框架，利用非线性意见动态的敏捷性和鲁棒性，通过队列选择中的决策突破和捕捉社交互动对集体行为的影响。

Comments Submitted to the 2026 IEEE Conference on Decision and Control

Energy Efficient Orchestration in Multiple-Access Vehicular Aerial-Terrestrial 6G Networks

多接入车载天地6G网络中的能效编排

Mohammad Farhoudi, Hamidreza Mazandarani, Masoud Shokrnezhad, Tarik Taleb, Ignacio Lacalle

专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种新型框架，整合无人机轨迹规划、多接入控制和服务放置，以实现高效能服务覆盖和超低延迟通信，解决动态车载环境中的干扰、资源稀缺和移动性挑战。

Engineering Mythology: A Digital-Physical Framework for Culturally-Inspired Public Art

神话工程：一种融合文化灵感的公共艺术数字-物理框架

Jnaneshwar Das, Christopher Filkins, Rajesh Moharana, Ekadashi Barik, Bishweshwar Das, David Ayers, Christopher Skiba, Rodney Staggers, Mark Dill, Swig Miller, Daniel Tulberg, Patrick Smith, Seth Brink, Kyle Breen, Harish Anand, Ramon Arrowsmith

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文介绍了为Burn Man 2025设计的'Navagunjara Reborn'项目所采用的数字-物理工作流程，融合神话、工艺与计算，探讨了跨学科合作与文化传承的未来框架。

Comments 19 pages, 28 figures, 4 tables

Simulating Novice Students Using Machine Unlearning and Relearning in Large Language Models

利用机器去学习和再学习在大语言模型中模拟新手学生

Jiajia Song, Zhihan Guo, Jionghao Lin

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出基于机器去学习的知识级模拟方法，通过转换知识丰富的LLM为新手级AI学生，评估其通过教学对话重新学习知识的能力，揭示了学生行为随时间的变化轨迹。

Unseen Risks of Clinical Speech-to-Text Systems: Transparency, Privacy, and Reliability Challenges in AI-Driven Documentation

临床语音转文本系统未见的风险：人工智能驱动的文档中透明性、隐私和可靠性挑战

Nelly Elsayed

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文研究了临床语音转文本系统在透明性、隐私和可靠性方面的风险，提出了一种社会技术框架来识别和管理相关风险，强调透明性、患者自主权和问责制的重要性。

Comments Accepted in the International Journal of Medical Informatics

Comparing Bayesian and Frequentist Inference in Biological Models: A Comparative Analysis of Accuracy, Uncertainty, and Identifiability

比较生物模型中的贝叶斯推断与频率主义推断：准确性、不确定性和可识别性的比较分析

Mohammed A. Y. Mohammed, Hamed Karami, Gerardo Chowell

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文比较了贝叶斯与频率主义推断在生物模型中的表现，通过三个模型和四个数据集评估了准确性、不确定性和可识别性，发现频率主义在数据丰富时表现最佳，而贝叶斯在数据稀疏且存在潜在状态不确定性时更优。

Comments 59 pages, 19 figures, 29 tables

NeedleDB: A Generative-AI Based System for Accurate and Efficient Image Retrieval using Complex Natural Language Queries

NeedleDB: 一种基于生成式AI的图像检索系统，用于通过复杂自然语言查询实现精确高效的检索

Mahdi Erfanian, Abolfazl Asudeh

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 NeedleDB通过生成式AI合成引导图像，将文本到图像检索转化为图像到图像搜索，提升复杂查询的精度和效率，实现93%的精度提升。

Sal: Multi-modal Verification of Replicated Data Types

Sal：多模态验证复制数据类型

Pranav Ramesh, Vimala Soundarapandian, KC Sivaramakrishnan

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 Sal通过结合内核可验证的自动化、SMT辅助自动化及AI辅助交互式定理证明，实现CRDT和MRDT的多模态验证，69%的验证条件由内核验证自动化解决，自动生成反例暴露隐秘错误。

BrainRing: An Interactive Web-Based Tool for Brain Connectivity Chord Diagram Visualization

BrainRing: 一种用于脑连接弦图可视化交互式网页工具

Xiao Fan, Yi Zhang

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 BrainRing是一款无需安装或编程的交互式网页工具，可生成高质量的脑连接弦图，支持多种脑图集，提供实时参数调整和全面的边管理功能，实现快速生成出版级图像。

ADEPT-PolyGraphMT: Automated Molecular Simulation and Multi-Task Multi-Fidelity Machine Learning for Polymer Property Generation and Prediction

ADEPT-PolyGraphMT：自动化分子模拟与多任务多保真度机器学习用于聚合物性质生成与预测

Sobin Alosious, Yuhan Liu, Jiaxin Xu, Gang Liu, Renzheng Zhang, Meng Jiang, Tengfei Luo

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出结合自动化分子动力学引擎与多任务多保真度机器学习的聚合物信息学框架，通过分子图神经网络学习结构-性质关系，利用模拟数据与实验数据构建62000个聚合物性质数据集，实现多任务学习在预测聚合物性质中的高效应用。

Defining causal mechanism in dual process theory and two types of feedback control

在双过程理论中定义因果机制及两种反馈控制

Yoshiyuki Ohmura, Yasuo Kuniyoshi

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出通过整合双过程理论与跨层级因果机制，构建意识和自主决定模型，统一了意识、代理和双过程理论，揭示了类型1和类型2过程的特征。