AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
安全双层委托(SBD):一种用于多智能体系统运行时委托安全性的正式框架
机构 * Jilin University（吉林大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出SBD框架，通过双层优化问题在运行时动态调整安全与效率的权衡，理论证明了安全单调性、内政策收敛性和责任传播界，应用于医疗AI、金融风险控制和教育代理监督领域。
METASYMBO: 多智能体语言引导的超材料发现 via 符号驱动的潜在进化
机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Meta AI ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出MetaSymbO框架，通过符号驱动的潜在进化实现语言引导的超材料发现，提升结构有效性和语言指导得分，验证其在实际应用中的有效性。
一种高吞吐量、计算高效的POMDP捉迷藏引擎（HASE）用于多智能体操作
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出一种高效的Dec-POMDP引擎，通过C++架构和优化技术实现高吞吐量，验证了其在多智能体协作策略训练中的性能和通用性。
Comments 21 pages, 10 figures, 5 tables. Includes appendix
R3DM：通过动态模型在多智能体强化学习中实现角色发现与多样性
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)
AI总结 R3DM通过动态模型最大化智能体角色、观察轨迹与预期未来行为间的互信息，提升多智能体协作效率，实验表明其在SMAC和SMACv2环境中显著提升胜率。
Comments 21 pages, To appear in the International Conference of Machine Learning (ICML 2025)
多智能体系统中信息污染的跟踪级分析
机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of Illinois（伊利诺伊大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究多智能体系统中信息污染现象，通过跟踪差异量化污染影响，提出污染表现类型分类及测量框架，揭示验证防护失效原因。
CareGuardAI：面向临床安全与幻觉抑制的上下文感知多智能体守卫机制
机构 * Grado Department of Industrial & Systems Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061, USA（弗吉尼亚理工大学格拉多工业与系统工程系，弗吉尼亚理工大学，布莱克斯堡，VA 24061，美国） ； Department of Computer Science, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061, USA（弗吉尼亚理工大学计算机科学系，弗吉尼亚理工大学，布莱克斯堡，VA 24061，美国） ； Dept of Industrial, Manufacturing, and Systems Engineering at University of Texas at Arlington, Arlington, TX 76019, USA（德克萨斯理工大学阿灵顿分校工业、制造与系统工程系，阿灵顿，TX 76019，美国）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)；分类 cs.AI
AI总结 CareGuardAI通过引入临床安全风险评估和幻觉风险评估，结合多阶段管道和迭代优化，提升患者面对LLM的可靠性与安全性，优于基线模型。
逆智慧定律：代理群中的建筑部落主义与共识悖论
机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学）
专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究挑战了代理协作遵循'群体智慧'的假设，揭示了代理群优先内部架构一致而非外部逻辑真理的悖论，通过实验证明逆智慧定律，并定义部落主义系数和谄媚权重作为群失败的主要决定因素。
自主交易代理群的最优止损和止盈参数设置
机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Vela Research（Vela研究）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文研究了优化止损和止盈参数对自主交易代理群性能的影响，通过历史交易数据验证了退出策略设计的重要性，并讨论了评估中的挑战。
Comments 4 pages, 2 figures, 3 tables
TRUST：一种去中心化AI服务框架v.0.1
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 TRUST框架通过去中心化方法解决高风险领域中大型推理模型和多智能体系统可靠性验证的问题，采用HDAG、DAAN协议和多层共识机制，提升透明性、鲁棒性和隐私保护，实现安全且可问责的AI部署。
当角色失效时：基于大语言模型的政治声明分析中的知识约束与倡导角色一致性
机构 * TRUST Project（TRUST项目）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 本文研究了基于大语言模型的多智能体系统中倡导角色一致性的知识约束，通过TRUST管道测试发现两种失效模式，并揭示模型选择和事实核查提供商对角色一致性的影响。
Comments 22 pages
一种统一贝叶斯推理、博弈论和热力学的集体变分原理
机构 * DAVID Lab, University of Paris-Saclay, UVSQ（巴黎-萨克雷大学DAVID实验室） ； TSAM, ASM, Centre for Development of Advanced Technologies（塔山、ASM先进技术发展中心） ； LIPN, UMR CNRS 7030, Sorbonne Paris Nord University（巴黎-北大学术研究所）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种统一框架，展示多智能体系统通过局部自由能最小化隐式实现随机博弈，并建立贝叶斯推理与战略互动的桥梁。
Comments Submitted to Nature. 21 pages, 4 figures. Code and data available at https://github.com/dbouchaffra/game-theoretic-free-energy-principle
当智能体进化时，制度随之演变
机构 * Fudan University（复旦大学）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文研究了多智能体系统在集体行动组织中的挑战，通过历史政治制度翻译成可执行架构，发现治理拓扑结构显著影响集体性能，最优架构随模型能力变化而变化。
PALCAS：基于联邦强化学习的优先级感知智能变道建议系统用于自动驾驶车辆
机构 * School of Computing, Wichita State University（维斯科大学计算学院） ； Department of Computer Science, University of Memphis（孟菲斯大学计算机科学系）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于多智能体联邦强化学习的优先级感知智能变道建议系统PALCAS，用于自动驾驶车辆，通过引入新的优先级感知安全变道奖励函数，提升变道决策的合理性和交通效率。
联合行动是一种理解人与上肢假体之间合作关系的框架
机构 * Division of Physical Medicine and Rehabilitation, Department of Medicine, University of Alberta（阿尔伯塔大学物理医学与康复科，医学部） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所） ； Faculty of Rehabilitation Medicine（康复医学学院） ； Department of Biomedical Engineering, University of Alberta（阿尔伯塔大学生物医学工程系） ； Faculty of Kinesiology, Sport, and Recreation（运动、体育与休闲学院）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文比较了不同假体控制器在展现联合行动特征方面的表现，提出新的理解视角并推荐增强合作通信以改进系统。
Comments Submitted to Frontiers in Neurorobotics
Journal ref 2024 10th IEEE RAS/EMBS International Conference for Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob), 2024, pp. 605-611
NetSatBench：一种用于大规模低轨卫星系统的分布式仿真平台及其SRv6案例研究
专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)
AI总结 NetSatBench通过分布式容器和VXLAN overlay实现低轨卫星通信协议和应用负载的仿真，支持IPv4/IPv6路由，并通过SRv6案例展示其在动态卫星动态下的协议实验能力。
均场系统与异质子团队：集群对称独立策略的最优性及与去中心化麦肯-瓦拉斯控制的等价性
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)
AI总结 本文研究了异质子团队的均场系统，证明了集群对称独立策略的最优性，并展示了其与去中心化麦肯-瓦拉斯控制的等价性，为复杂合作系统的分析提供了新途径。
Comments 35 pages
上下文提示使代理协调在过程性任务中过时
机构 * University of Melbourne（墨尔本大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文通过对比实验表明，对于过程性任务，将整个流程置于系统提示中让模型自主协调优于传统的外部代理协调框架。
Comments 23 pages
面向网络安全的代理AI：一种用于可控自主性的元认知架构
专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种基于概率的代理框架，通过元认知机制协调多个代理，提升网络安全决策的鲁棒性和准确性，减少误报并增强适应性。
代理编译：缓解LLM重跑危机以实现最小化推理成本的网络自动化
机构 * Selfotix
专题命中 工作流自动化 ：agentic(title)；agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出编译与执行架构，通过分离LLM推理与浏览器执行，将每项工作流的推理成本降至0.1美元以下，实现零样本编译成功率80-94%，并证明确定性编译可经济可行地实现大规模自动化。
Comments 12 pages, 4 figures, 2 tables. v2: Expanded literature review and clarified architecture limitations
Pragmos：一个过程代理建模系统
机构 * Tecnologico de Monterrey（墨西哥技术学院）
专题命中 工作流自动化 ：agentic(title)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文提出Pragmos系统，通过人机协作的交互流程，利用LLM与领域专家共同构建可解释的过程模型，解决复杂过程建模问题。
Comments 22 pages
停止屏息：基于CT的高斯点云法用于动态支气管镜
机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；workflow(abstract)
AI总结 本文提出利用患者特定的呼吸模型消除屏息协议需求，通过配对呼气吸气CT扫描减少呼吸运动，实现连续的变形感知重建。
基于测井数据的无监督电性相分类及孔隙度表征：以近海凯塔盆地为例
机构 * Department of Earth Science（地球科学系） ； Department of Mathematics（数学系） ； Rhodes University（罗德斯大学） ； University of Ghana（加纳大学） ； Department of Actuarial Science（精算科学系）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出一种无监督机器学习方法，利用测井数据对近海凯塔盆地的电性相进行分类，通过聚类分析揭示了泥质含量、孔隙度和岩石框架属性的变化规律，为深部地质研究提供了可靠工具。
Comments 7 pages, 7 figures. Accepted to ICECET 2026
AutoREC：一种用于从电化学阻抗谱数据开发强化学习代理以生成等效电路模型的软件平台
机构 * Clean Energy Innovation Research Center, National Research Council Canada（清洁能源创新研究中心，加拿大国家研究委员会） ； Department of Material Science and Engineering, University of Toronto（材料科学与工程系，多伦多大学） ； Cheriton School of Computer Science, University of Waterloo（计算机科学学院，滑铁卢大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 AutoREC通过将等效电路模型生成建模为马尔可夫决策过程中的序列决策问题，利用深度强化学习解决传统手动试错方法的局限性，实现了高成功率的自动等效电路模型生成。
具有$\tilde{O}(\sqrt{dT})$后悔的逻辑斯蒂带宽问题无需上下文多样性假设
机构 * Department of Industrial & Systems Engineering, KAIST（工业与系统工程系，韩国科学技术院） ； Department of Mathematical Sciences, Seoul National University（数学科学系，首尔国立大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出SupSplitLog算法，在无需上下文多样性假设的情况下，实现了最优的$\tilde{\mathcal{O}}(\sqrt{dT})$后悔界，并改进了对维度d的依赖性。
基于强化学习的智能自适应电磁干扰滤波器用于电动汽车电力系统
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出基于强化学习的智能自适应电磁干扰滤波器，通过马尔可夫决策过程动态调整滤波参数，提升电磁兼容性和系统效率，实验显示在宽频范围内实现25-30dB的干扰衰减。
磁性金属-有机框架的生成
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文利用有机材料数据库生成包含15000多个单点第一性原理计算的训练集，通过微调CHGNet和位点替换工作流，发现具有高磁性的新型MOF结构。
Comments 6 pages, 5 figures
结构溶解：人工智能如何解构协调架构并重构生产的政治经济
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出结构溶解框架，探讨人工智能如何重构传统产业的协调架构，通过内部化人类多模态接口，导致生产关系的质变，产生四个主要转变：企业与行业边界的消解、价值创造从物理资源和人力协作转向持续的数据流、领域特定数据精炼基础设施的兴起以及区域数据主权实体的出现。
一种用于从LGE-MR图像中进行左心房壁约束瘢痕分割与定位的双阶段流程
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出一种双阶段nnUNet框架，利用左心房解剖结构提升瘢痕分割与定位精度，通过几何感知输入和边界不确定性监督策略，提高分割准确性并降低误检率。
FCMBench-Video：文档视频智能基准测试
机构 * AI Lab, Qifu Technology（启赋科技AI实验室） ； College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息学院） ； School of Future Technology, South China University of Technology（华南理工大学未来技术学院） ； Pazhou Lab（琶洲实验室）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文提出FCMBench-Video基准测试，用于评估文档视频理解中的文档感知、时间定位和证据推理能力，通过真实场景数据验证系统性能，揭示不同任务的敏感性和能力差异。
组合优化的实验工作流：迈向量子优势
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文提出一个混合量子经典工作流沙盒平台，用于研究图优化问题，通过经典预处理、量子优化和经典后处理相结合的方法，解决三个经典不可解的图问题，展示量子优势的实验方法。
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈