What if Pinocchio Were a Reinforcement Learning Agent: A Normative End-to-End Pipeline
如果匹诺曹是一个强化学习代理：一种规范性端到端流程
专题命中 工作流自动化 ：agent(title)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种端到端流程，通过结合AJAR、Jiminy和NGRL架构，引入混合模型，使强化学习代理在规范下运作，并探讨规范规避现象及其缓解策略。
Comments PhD thesis
AI 大模型
AI Agent
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
1. 工作流自动化 31 篇
Consensus-based Recursive Multi-Output Gaussian Process
基于共识的递归多输出高斯过程
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出基于共识的递归多输出高斯过程框架，通过共享基向量的递归推断与邻居间的信息共识更新，实现并行分布式学习，保持输出间相关性并校准不确定性。
Comments Submitted to International Workshop on Signal Processing and Artificial Intelligence in Wireless Communications (IEEE SPAWC 2026)
Visible, Trackable, Forkable: Opening the Process of Science
可见、可跟踪、可分支：开启科学进程
专题命中 工作流自动化 ：AI agent(abstract)；workflow(abstract)
AI总结 本文提出通过开放科学进程而非仅其产出，提升科学进展速度、推理可及性、主张可信度及质量保障可扩展性，提出可见、可跟踪、可分支三大属性。
Exploring Structural Complexity in Normative RAG with Graph-based approaches: A case study on the ETSI Standards
探索规范性RAG中的结构性复杂性：基于图的方法的案例研究——以ETSI标准为例
机构 * Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering, University of Pavia（帕维亚大学电气、计算机与生物医学工程系） ； Comitato Elettrotecnico Italiano (CEI)（意大利电工委员会（CEI））
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 本文探讨了基于图的方法在处理规范性文档中的有效性，通过ETSI标准案例研究，提出了一种专为规范性文档设计的RAG方法，以提升检索性能。
Comments 6 pages, 7 figures
Autonomous Diffractometry Enabled by Visual Reinforcement Learning
由视觉强化学习实现的自主衍射测量
机构 * Jeremiah Horrocks Institute for Mathematics, Physics and Astronomy, University of Central Lancashire（中央兰开夏大学杰里迈亚·霍罗克斯数学、物理与天文研究所） ； Department of Physics, Clarendon Laboratory, University of Oxford（牛津大学克拉伦登实验室物理系） ； State Key Laboratory of Surface Physics and Department of Physics, Fudan University（复旦大学表面物理国家重点实验室和物理系） ； Department of Physics, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学物理系） ； State Key Laboratory of Quantum Information Technologies and Materials, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学量子信息与材料国家重点实验室）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出一种无需晶体学知识的自主系统，利用强化学习从劳厄衍射图中自动对齐单晶体，提升材料科学自动化实验流程的能力。
Comments 20 pages, 16 figures
AutonomyLens: A Self-Evolving Simulation-Based Testing Loop for Autonomous Systems
AutonomyLens：自主系统基于模拟的测试循环
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 AutonomyLens通过整合场景设计、模拟执行和 telemetry 分析，提供统一的验证流程，提升自主系统验证的可追溯性、可重复性和可扩展性。
Comments To appear in the 34th ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering (FSE Companion '26), July 05-09, 2026, Montreal, QC, Canada
From Redaction to Restoration: Deep Learning for Medical Image Anonymization and Reconstruction
从遮蔽到重建：深度学习在医学图像匿名化与重建中的应用
机构 * Center for Artificial Intelligence, BCVI, Northwestern Medicine（西北医学BCVI人工智能中心） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Northwestern University（西北大学电气与计算机工程系） ； Department of Surgery, Northwestern University（西北大学外科学系） ； Xtasis Inc.（Xtasis公司） ； Medtronic（美敦力公司） ； Departments of Radiology and Clinical Neurosciences, University of Calgary（卡尔加里大学放射学与临床神经科学系）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种端到端的深度学习框架，用于将原始临床图像转换为去标识、适合分析的数据集，同时减少患者重新识别的风险。
Inspectable AI for Science: A Research Object Approach to Generative AI Governance
可检验的AI用于科学：一种研究对象方法用于生成式AI治理
机构 * Macquarie University（麦考瑞大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出将AI视为研究对象，以规范生成式AI在科学中的使用。通过记录模型配置、提示和输出，确保研究过程的可追溯性和问责性，尤其在安全和隐私领域具有重要影响。
Brief2Design: A Multi-phased, Compositional Approach to Prompt-based Graphic Design
Brief2Design: 一种多阶段、组合式的方法用于基于提示的图形设计
机构 * CyberAgent
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出Brief2Design，通过需求提取与推荐、元素级探索及灵活重组，解决设计提示转换问题，发现结构化流程提升需求清晰度但牺牲效率。
Evaluating the Impact of Medical Image Reconstruction on Downstream AI Fairness and Performance
评估医学图像重建对下游AI公平性和性能的影响
机构 * Department of Data Science, Dana-Farber Cancer Institute（丹娜-法伯癌症研究所数据科学系） ； AI in Medicine, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学医学人工智能） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算系） ； Harvard Medical School（哈佛医学院）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究通过结合重建与诊断AI模型，评估不同重建方法对下游任务性能和公平性的影响，发现传统指标无法准确反映任务表现，且重建可能放大性别偏见，但整体偏移量较小。
Comments Proceedings of the Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) Conference 2026
Investigating CI/CD-based Technical Debt Management in Open-source Projects
研究基于CI/CD的技术债务管理在开源项目中的应用
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文通过分析GitHub上的60万Travis CI配置文件，探讨了技术债务管理工具在CI/CD流水线中的使用情况，发现大多数工具通过外部脚本执行，且'无反馈'是常见配置反模式。
Data-Efficient Surgical Phase Segmentation in Small-Incision Cataract Surgery: A Controlled Study of Vision Foundation Models
小切口白内障手术中数据高效的手术阶段分割：视觉基础模型的受控研究
机构 * Institute of Artificial Intelligence, University of Central Florida（中佛罗里达大学人工智能研究所）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文通过对比视觉表示模型，研究了小切口白内障手术中数据高效的手术阶段分割，发现基础模型在低标注医疗视频设置中具有良好的迁移能力。
fastml: Guarded Resampling Workflows for Safer Automated Machine Learning in R
fastml: 用于 R 中更安全的自动化机器学习的受保护重采样工作流
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 fastml 通过受保护重采样提供泄漏感知机器学习，减少预处理泄漏对性能的夸大影响，提升模型评估的可靠性。
Comments 36 pages, 2 figures
What's DAT? Three Case Studies of Measuring Software Development Productivity at Meta With Diff Authoring Time
什么是DAT？在Meta中通过差异作者时间测量软件开发生产力的三个案例研究
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文通过三个案例研究展示DAT如何通过差异作者时间测量软件开发生产力，验证了DAT在提升开发效率和优化内部工作流程方面的有效性。
Flow Gym: A framework for the development, benchmarking, training, and deployment of flow-field quantification methods
Flow Gym: 一个用于开发、基准测试、训练和部署流场量化方法的框架
机构 * Institute for Dynamic Systems ； Control, ETH Z\"urich, Z\"urich, Switzerland
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文提出Flow Gym框架，旨在解决流场量化方法开发和评估中的软件碎片化、接口不一致和可重复性差问题，通过标准化接口整合经典和基于学习的算法，提升方法的可重复性和应用性。
Comments Code: https://github.com/antonioterpin/flowgym. Published in SoftwareX
Journal ref SoftwareX 34 (2026) 102641
Revealing the Hidden Third Dimension of Point Defects in Two-Dimensional MXenes
揭示二维MXenes中点缺陷的隐藏第三维度
机构 * National Renewable Energy Laboratory（美国国家可再生能源实验室） ； School of Materials Engineering, Purdue University（普渡大学材料工程学院） ； Applied Materials Division, Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室应用材料部） ； Metallurgical and Materials Engineering Department, Colorado School of Mines（科罗拉多矿业学院冶金与材料工程系） ； Department of Physics and Astronomy, Materials Science Program, Baylor University（贝勒大学物理与天文学系材料科学项目） ； School of Mechanical Engineering, Purdue University（普渡大学机械工程学院） ； Renewable and Sustainable Energy Institute, University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校可再生能源与可持续能源研究所）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文通过人工智能引导的电子显微镜技术，揭示了二维MXenes中点缺陷的三维排列，为理解缺陷工程提供了新方法。
Comments 38 pages, 13 figures
The Devil is in the Details -- From OCR for Old Church Slavonic to Purely Visual Stemma Reconstruction
细节决定成败——从OCR处理旧教会斯拉夫语到纯粹视觉谱系重建
专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)
AI总结 本文通过对比多种OCR系统，探讨OCR在处理18世纪手写教会斯拉夫语文本中的准确性，并引入基于图像处理的纯视觉谱系重建方法。
Comments International conference at Valamo monastery, Finnland, 2026
Accuracy-Cost Trade-offs for Reference VQE Calculations of H$_2$ on IBM Quantum Hardware
在IBM量子硬件上对H₂参考VQE计算的精度与成本权衡
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文通过标准化流程评估了IBM量子处理器上H₂变分基态能量计算中射线数量、后端选择、优化策略和运行时间波动对精度的影响，提供了一个透明的基准以评估当前量子硬件在量子化学应用中的能力和限制。
From GDSII to Wafer: EDA Design Flow and Data Conversion for Wafer-Scale Manufacturing of Superconducting Quantum Chips
从GDSII到晶圆：面向超导量子芯片晶圆级制造的EDA设计流程与数据转换
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)
AI总结 本文研究了超导量子芯片晶圆级制造中EDA设计流程与数据转换的关键问题，提出系统性的Q-EDA技术栈，涵盖从GDSII到晶圆制造文件的全流程转换方法。
CTF as a Service: A reproducible and scalable infrastructure for cybersecurity training
CTF as a Service：一种可重复和可扩展的网络安全培训基础设施
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文提出CTF as a Service平台，利用虚拟化和IaC工具实现自动化部署和可扩展的网络安全培训。
Comments 6 pages, 2 figures, sent to conference Jornadas Nacionales de Investigacion en Ciberseguridad JNIC 2026
An experimentally validated end-to-end framework for operando modeling of intrinsically complex metallosilicates
一种经过实验验证的端到端框架，用于原位建模内在复杂金属硅酸盐
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文提出一种端到端框架，用于原位建模内在复杂金属硅酸盐，结合机器学习势能和计算合成，实现对材料性质的定量模拟。
Comments 20 pages, 8 figures, supplementary 34 pages
Driving-Cycle-Aware Shape and Topology Optimization of an Interior Permanent Magnet Synchronous Machine for a Traction Drive
面向驾驶循环的永磁同步电机形状与拓扑优化
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文提出了一种面向驾驶循环的永磁同步电机形状与拓扑优化方法，通过聚类减少完整驾驶循环至代表性运行点，结合二进制拓扑优化、NGnet和样条形状优化，在电磁、机械超速和逆变器电压约束下实现永磁体减少10%的同时保持扭矩能力和近参考全循环效率。
Trace-Aware Workflows for Co-Creating Branded Content with Generative AI
具有痕迹意识的工作流：利用生成式AI共同创建品牌内容
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文探讨小型企业主在利用生成式AI进行品牌内容创作时面临的挑战，并提出一个原型系统，通过痕迹记录支持迭代流程中的反馈探索与内容优化。
Comments Accepted to CHI 2026 Workshop
HetRL: Efficient Reinforcement Learning for LLMs in Heterogeneous Environments
HetRL：异构环境下高效的大语言模型强化学习
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文提出HetRL系统，通过混合调度算法和整数线性规划方法，解决异构GPU环境下大语言模型强化学习的调度问题，实验表明其在吞吐量上优于现有系统。
Comments To appear at MLSys 2026
2. 软件智能体 19 篇
Inside the Scaffold: A Source-Code Taxonomy of Coding Agent Architectures
在框架内：基于源代码的编码代理架构分类
专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文通过分析13个开源编码代理框架的源代码，提出了一种基于架构的分类方法，揭示了控制策略、工具使用和资源管理的多样性，为研究代理行为和设计新框架提供了可复用的参考。
Agentic Verification of Software Systems
软件系统的代理验证
专题命中 软件智能体 ：agentic(title)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文提出AutoRocq代理，通过与Rocq定理证明器协作实现程序验证，采用迭代优化提升证明质量，实验显示在SV-COMP和Linux内核模块上具有良好的自动验证效果。
Comments Camera-ready version appeared in the Proceedings of the ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE 2026)
Verify Before You Fix: Agentic Execution Grounding for Trustworthy Cross-Language Code Analysis
在修复前验证：面向可信跨语言代码分析的代理执行 grounding
专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE
AI总结 本文提出统一的跨语言漏洞生命周期框架，通过LLM驱动的三个阶段：混合结构-语义检测、执行 grounding 的代理验证和验证-aware 的迭代修复，确保修复前有执行验证。框架利用uAST和图神经网络融合，实现高准确率的漏洞检测与跨语言修复。
Comments 20 pages (13 main + 7 appendices), 9 figures, 10 tables. Submitted to NeurIPS 2026
SWE-AGILE: A Software Agent Framework for Efficiently Managing Dynamic Reasoning Context
SWE-AGILE：一种用于高效管理动态推理上下文的软件代理框架
机构 * Microsoft（微软）
专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 SWE-AGILE通过动态推理上下文策略平衡推理深度与效率，实现高效多轮软件工程任务处理，实验证明其在SWE-Bench-Verified上优于7B-8B模型。
ACE-TA: An Agentic Teaching Assistant for Grounded Q&A, Quiz Generation, and Code Tutoring
ACE-TA：一种基于代理的教学助手用于 grounded Q&A、测验生成和代码辅导
机构 * University of Alabama（阿拉巴马大学） ； Brown University（布朗大学） ； Meharry Medical College（梅哈里医学院） ； Iowa State University of Science and Technology（爱荷华州立科技大学）
专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 ACE-TA利用预训练大语言模型，通过三个协调模块实现概念性问题的路由，提供精确解释、生成自适应测验并指导学生逐步学习代码。
CodeComp: Structural KV Cache Compression for Agentic Coding
CodeComp: 用于代理编程的结构化KV缓存压缩
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； LMSYS Org（LMSYS组织）
专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 CodeComp通过引入静态程序分析，在LLM推理中整合代码属性图先验，有效压缩KV缓存，提升代码定位和生成任务的准确性与效率。
