AI Agent

AgentExpt: Automating AI Experiment Design with LLM-based Resource Retrieval Agent

AgentExpt: 基于LLM的资源检索代理自动化AI实验设计

Yu Li, Lehui Li, Lin Chen, Qingmin Liao, Fengli Xu, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shandong University（山东大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM的资源检索代理框架，通过自动化数据收集和集体感知增强检索，提升实验设计的自动化和可解释性，实验结果显示在Recall@20和HitRate@5上分别提升5.85%和8.30%。

Comments 10 pages

Unify-Agent: A Unified Multimodal Agent for World-Grounded Image Synthesis

Unify-Agent：一种用于世界 grounded 图像合成的统一多模态代理

Shuang Chen, Quanxin Shou, Hangting Chen, Yucheng Zhou, Kaituo Feng, Wenbo Hu, Yi-Fan Zhang, Yunlong Lin, Wenxuan Huang, Mingyang Song, Dasen Dai, Bolin Jiang, Manyuan Zhang, Shi-Xue Zhang, Zhengkai Jiang, Lucas Wang, Zhao Zhong, Yu Cheng, Nanyun Peng

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Unify-Agent，一种统一多模态代理，用于世界 grounded 图像合成，通过代理流程提升图像生成质量，结合事实IP基准测试，展示其在多种任务中的优越表现。

Comments Project Page: https://github.com/shawn0728/Unify-Agent

RoboNeuron: A Middle-Layer Infrastructure for Agent-Driven Orchestration in Embodied AI

RoboNeuron：面向具身AI的代理驱动编排中层基础设施

Weifan Guan, Qinghao Hu, Huasen Xi, Chenxiao Zhang, Aosheng Li, Jian Cheng

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； AiRiA ； MAICRO 纠错

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

AI总结 本文提出RoboNeuron中层框架，解决视觉-语言-动作模型与机器人中间件间的接口不匹配问题，通过统一执行抽象实现模块化编排与后端切换。

The Energy Footprint of LLM-Based Environmental Analysis: LLMs and Domain Products

基于大语言模型的环境分析能耗：LLM与领域产品

Alicia Bao, Jiamian He, Angel Hsu, Diego Manya, Ji, Zhang

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Arboretica ； Data-Driven EnviroLab UNC Institute for Environment（北卡罗来纳大学环境研究所数据驱动环境实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究了领域特定RAG系统与通用LLM在能耗上的差异，通过分解工作流程评估了ChatNetZero和ChatNDC的能耗，发现领域设计显著影响能耗与输出质量。

How Do Language Models Process Ethical Instructions? Deliberation, Consistency, and Other-Recognition Across Four Models

语言模型如何处理道德指令？在四个模型中的反思、一致性及其他认知

Hiroki Fukui

机构 * Research Institute of Criminal Psychiatry / Sex Offender Medical Center（刑事精神病学研究所/性犯罪者医疗中心） ； Department of Neuropsychiatry, Kyoto University（京都大学神经精神医学系） 纠错

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

AI总结 研究通过多代理模拟探讨语言模型处理道德指令的机制，发现不同模型存在不同的处理类型，且处理能力与指令格式的交互影响内部处理。

Comments 34 pages, 7 figures, 4 tables. Preprint. OSF pre-registration: osf.io/4n5uf. Companion paper: arXiv:2603.04904

Automatic Method Illustration Generation for AI Scientific Papers via Drawing Middleware Creation, Evolution, and Orchestration

通过绘制中间件的创建、进化和协调实现AI科学论文的自动方法图示生成

Zhuoling Li, Jiarui Zhang, Ping Hu, Jason Kuen, Jiuxiang Gu, Hossein Rahmani, Jun Liu

机构 * Lancaster University（兰卡斯特大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出FigAgent框架，通过绘制中间件自动生成高质量方法图示，结合探索-选择策略模拟人类试错过程，实验验证了方法的有效性。

From Domain Understanding to Design Readiness: a playbook for GenAI-supported learning in Software Engineering

从领域理解到设计准备：一种支持生成式AI学习的软件工程教学指南

Rafal Wlodarski

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了利用生成式AI辅助学习在软件工程领域理解与建模方法中的应用，通过实验发现AI tutor在准确性与相关性方面表现优异，但支持性不足，提出17项教学实践以优化AI辅助学习效果。

Stiff-FCS: Single-Cell Stiffness Profiling With Integrated Molecular and Functional Analysis

Stiff-FCS：整合分子和功能分析的单细胞刚性分析

Yuhao Zhang, Luyao Zhao, Zhengfu Huang, Kenan Song, Xianqiao Wang, Xianyan Chen, Jin Xie, Yiping Zhao, He Li, Leidong Mao, Yong Teng, Yang Liu

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 Stiff-FCS通过微流体平台实现单细胞刚性高通量检测，结合分子分析与功能研究，揭示Lamin A/C与刚性关联及癌症细胞亚群特性。

The 1st Winner for 5th PVUW MeViS-Text Challenge: Strong MLLMs Meet SAM3 for Referring Video Object Segmentation

第五届PVUW MeViS-Text挑战赛第一名：强多模态大语言模型与SAM3的结合用于指代视频对象分割

Xusheng He, Canyang Wu, Jinrong Zhang, Weili Guan, Jianlong Wu, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种无需微调的管道，结合强多模态大语言模型与SAM3，实现视频对象分割，取得PVUW 2026 MeViS-Text测试集第一名，得分为0.909064。

Comments 1st Place Solution for the 5th PVUW MeViS-Text Challenge (CVPR 2026 Workshop)

AI-assisted Human-in-the-Loop Web Platform for Structural Characterization in Hard drive design

人工智能辅助的人机协同网络平台用于硬盘设计中的结构表征

Utkarsh Pratiush, Huaixun Huyan, Maryam Zahiri Azar, Esmeralda Yitamben, Allen Bourez, Sergei V Kalinin, Vasfi Burak Ozdol

机构 * University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校） ； Western Digital corporation（西部数据公司） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种可调节的人机协同工作流程框架，用于STEM图像的设备表征分析，通过结合梯度峰值检测与交互式修正模块，实现模块化和自适应的自动化分析，提升半导体制造中的计量流程标准化和可扩展性。

Learning Informed Prior Distributions with Normalizing Flows for Bayesian Analysis

利用归一化流学习有信息先验分布用于贝叶斯分析

Hendrik Roch, Chun Shen

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文探讨了使用归一化流作为灵活先验在贝叶斯推断中的应用，通过MCMC采样进行迭代贝叶斯校准。实验表明基于KL散度和无监督学习的训练策略能更准确地复现参考分布，且在高能核物理问题中表现良好，但需注意多模态分布可能带来的影响。

Comments 13 pages, 7 figures

Journal ref Phys.Rev.C 113 (2026) 3, 034903