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。
比较损失：一种序对比损失，用于语音基健康监测中的严重程度评分
机构 * Institute of Adaptive and Neural Computation（自适应与神经计算研究所）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出一种序对比损失，用于从训练模型最小化该损失的模型中推导出严重程度评分，以监测神经退行性疾病进展，利用不同健康指标信息提升小数据集利用效率。
Comments Accepted to Odyssey 2026
QuadPiPS: 一种基于语义可及性预测的四足机器人感知引导步态规划器
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 QuadPiPS通过结合几何与语义编码的腿足自体环境表示，实现四足机器人的感知引导步态规划，提升在有限 foothold 情况下的安全性和地形适应能力。
Comments Under review. Project site: https://quadpips.github.io/
向流体力学中的多智能体自主推理迈进
机构 * Oden Institute（奥登研究所） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Notre Dame（北德克萨斯大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)
AI总结 本文提出一种多智能体系统，通过分层执行图协调专业智能体，解决单智能体在流体力学中的上下文饱和问题，实现高精度和可靠性。
MAD-OPD: 突破基于策略的蒸馏的天花板：多智能体辩论
机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 MAD-OPD通过多智能体辩论机制突破单教师限制，提出多教师辩论框架和基于任务的分歧原理，提升代理任务和代码生成性能。
Comments Preprint. 9-page main paper + appendix. 8 figures, 7 tables. Code: https://github.com/chiefovoavicii/MAD-OPD
基于约束的多智能体反编译用于可执行二进制恢复
机构 * Vanderbilt University（范德比大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文提出一种多智能体框架，通过多级约束引导反编译（MCGD）将反编译代码转换为可执行源代码，提升反编译结果的可执行性与正确性。
GA-VisAgent：一种用于交互式学习中代码生成和可视化的多智能体应用
机构 * School of Geography, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（地理学院，南京师范大学） ； School of Environment, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（环境学院，南京师范大学） ； Key Laboratory of Virtual Geographic Environment, Ministry of Education, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（虚拟地理环境重点实验室，南京师范大学） ； Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development（江苏省地理信息资源开发与应用协同创新中心）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 GA-VisAgent基于GAGPT提出多智能体应用，通过任务规划和ReAct策略生成代码并提供可视化，实验显示在40个典型Conformal GA任务中代码生成成功率达90%，比GPT-4o提升70%。
自主测试修复的实践极限：基于LLM驱动发现与自我校正的多智能体案例研究
机构 * Independent Researcher（独立研究者）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文通过多智能体系统在企业UI测试中的应用，探讨自主测试的限制，发现受限自主性能提升系统稳定性与可靠性，需结合验证边界和人工监督。
Comments Industrial case study; submitted for review
共识的成本：孤立自我修正胜过无指导的同质多智能体辩论
机构 * Jo z ef Stefan Institute Ljubljana Slovenia ； Jo z ef Stefan Institute
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI；agentic(comments)
AI总结 研究探讨了同质多智能体辩论中共识失败的机制，发现孤立自我修正在成本与准确性上优于无指导的同伴交流，尤其在参数规模7-8B时效果更佳。
Comments 19 pages, ACM Conference on AI and Agentic Systems
多智能体推理提升计算效率：帕累托最优测试时缩放
机构 * University of Göttingen（戈滕堡大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文分析了多智能体推理策略的计算效率，通过实验确定在不同模型规模下，帕累托最优方法能以最低计算成本获得最高准确性，尤其在复杂任务中多智能体方法表现更优。
Comments Accepted at SRW at ACL 2026, long paper
谁决定什么是有害的？通过多智能体个性化推理框架进行内容审核政策
机构 * Warsaw University of Technology（华沙技术大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出基于LLM的多智能体个性化推理框架，通过用户敏感性档案过滤内容，提升审核准确性，并为平台治理提供政策相关洞察。
Comments The paper has been accepted to the 34th European Conference on Information Systems (ECIS 2026). The official paper version will appear in the conference proceedings
近优隐私保护学习用于最大-最小公平多智能体老虎机
机构 * Faculty of Engineering, Bar-Ilan University（巴伊兰大学工程学院）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出一种分布式算法，在未知支持下实现最大-最小公平分配，保持每个智能体的奖励样本和经验估计本地化，达到O(N³f(logT))的 regret，同时保留近对数依赖于T 的性能。
Comments 17 pages, 3 figures
打破通信-精度权衡：一种稀疏信息扩散框架用于多智能体协作感知
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)
AI总结 本文提出一种高效的事件触发扩散滤波器，用于多智能体实时目标跟踪，通过减少数据传输并提升通信效率，同时保持跟踪性能。
6G需要智能体：迈向面向自主智能的智能体AI原生网络
机构 * Department of Computer and Network Engineering, United Arab Emirates University, UAE（计算机与网络工程系，阿联酋大学） ； Research Institute for Digital Future, Khalifa University, UAE（数字未来研究院，哈利法大学）
专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于大语言模型的智能体架构，用于构建AI原生6G网络，通过分层推理和分布式多智能体系统平衡性能与效率，揭示了模型异构部署和量化影响的重要性。
欧盟人工智能法案所排除的治理：自主AI代理在智能城市关键基础设施中的问责制
机构 * Higher Colleges of Technology（高等技术学院） ； Central Michigan University（中央密歇根大学）
专题命中 多智能体 ：AI agent(title)；agent(abstract,abstract_cn)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文探讨了欧盟人工智能法案在智能城市关键基础设施中自主AI代理问责制的不足，提出AgentGov-SC治理架构以弥补监管空白。
Comments 24 pages, 3 figures, 8 tables. Submitted to Computer Law & Security Review
少互动但更多解释：从沟通视角看代理AI接口
机构 * Media Effects Research Laboratory, Pennsylvania State University（媒体影响研究实验室，宾夕法尼亚州立大学） ； Center for Socially Responsible AI, Pennsylvania State University（负责任人工智能中心，宾夕法尼亚州立大学）
专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文从沟通视角探讨代理AI接口，指出用户需更关注监督和解释，而非常规交互。提出三种解释类型以维持人类自主性。
Journal ref Proceedings of the CHI 2026 Workshop on Human-Centered Explainable AI (HCXAI), Barcelona, Spain, 2026
AI-Gram：当视觉代理在社交网络中互动
机构 * Faculty of Science and Technology（科学与技术学部）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 AI-Gram是一个自主运行的社交平台，研究AI在大规模社交动态中的行为，通过视觉代理生成和回应视觉内容，揭示三阶段动态：视觉回复链、审美主权和审美复调。
协调架构影响建筑群连续需求响应结果
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 研究探讨协调架构对建筑群跟踪聚合负载轮廓能力的影响，比较四种方法发现混合架构在跟踪精度、舒适度和空间均衡性上表现最佳。
Journal ref ACM BuildSys, 2026
基于模型预测博弈控制器的目标误标稳定性与灵敏度分析
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文分析了多智能体系统中因目标误标导致的预测偏差及其对系统行为的影响，提出了异构模型预测博弈控制器的稳定性准则，并量化了均衡对个体博弈参数的灵敏度。
壳中的假朋友：揭示大型语言模型中的表情符号语义混淆
机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 研究揭示大型语言模型对表情符号的语义混淆问题，通过构建数据集发现平均混淆率超38%，且多数混淆响应导致安全风险，呼吁开发有效缓解方法。
Agentopic：一种用于可解释主题建模的生成式AI代理工作流
机构 * The University of Auckland, New Zealand（奥克兰大学，新西兰）
专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；workflow(title,abstract)；AI agent(title)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 Agentopic通过多代理协作实现主题识别与解释，提升可解释性与准确性，其在BBC数据集上达到0.95的F1分数，优于LDA并接近BERTopic。
Comments 16 pages, 2 figures
将智能与执行分离：一种用于模型上下文协议的工作流引擎
机构 * Infosys
专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文提出一种MCP原生编排层，将智能决策与执行分离，通过工作流蓝图减少token消耗，提升执行效率。
Comments 16 pages, 5 figures
GDPR自动形式化与AI代理和人类验证
机构 * Center for Juris-Informatics, ROIS-DS（法律信息中心，ROIS-DS） ； Ruhr-University Bochum, RC-Trust（波恩鲁尔大学，RC-Trust） ； Alberta Machine Intelligence Institute, University of Alberta（阿尔伯塔机器智能研究所，阿尔伯塔大学）
专题命中 工作流自动化 ：AI agent(title)；agent(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文研究利用大语言模型在人类在环验证框架下实现GDPR条款自动形式化的整体过程，通过角色专业化工作流结合人类审查，构建高质量数据集并分析成功与问题案例，证明结构化验证和针对性人类监督对可靠法律形式化至关重要。
Comments Accepted at ICAIL 2026
你将永远不需要再构建的最后一个Harness
专题命中 工作流自动化 ：agent(summary_cn,abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出双层框架，通过Harness进化循环和元进化循环自动化Harness工程，使agent适应新领域无需人工干预。
基于PPO的代理流水线：自适应提示选择与测试用例生成
机构 * Department of Computer Science and Engineering, SRM University AP, India（印度SRM大学计算机科学与工程系）
专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.LG、cs.SE
AI总结 本文提出一种基于强化学习的代理框架，利用PPO与LLM生成测试用例，通过自适应提示选择提升代码覆盖率。实验表明PPO-LLM在分支和行覆盖率上优于现有方法。
为可持续中小企业的AI代理：一个绿色ESG评估框架
机构 * European Union（欧洲联盟）
专题命中 工作流自动化 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一个基于AI的ESG评估框架，利用AI代理系统对欧洲中小企业的ESG表现进行自动化分类和推荐，验证了其与人工结果的一致性，支持绿色协议下的有效监控。
铁路维修车间集成数字管理系统：一种模块化多流程架构用于机器、许可、合同和事件管理
专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)
AI总结 本文提出一种模块化多流程数字平台，用于提升铁路维修车间的安全治理和流程透明度，通过整合机器管理、许可管理、合同管理和事件管理模块，实现流程自动化和安全改进。
Comments 6 pages, 6 figures. Digital workflow and safety management system for railway workshop environments with industrial safety applications
用AI接口加速电池研究：连接FINALES与Kadi4Mat
机构 * Institute for Applied Materials - Microstructure Modeling and Simulation (IAM-MMS)（应用材料研究所-微结构建模与模拟研究所） ； Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） ； TUM School of Natural Sciences, Department of Chemistry, Chair of Digital Catalysis, Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑工业大学自然科学学院，化学系，数字催化学系，慕尼黑机器人与智能机器研究所） ； Munich Data Science Institute (MDSI)（慕尼黑数据科学研究所） ； Munich Institute of Integrated Materials, Energy and Process Engineering (MEP)（慕尼黑集成材料、能源与过程工程研究所） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Helmholtz Institute Ulm (HIU)（乌尔姆赫尔姆霍尔茨研究所） ； Institute of Nanotechnology - Research Data Management (INT-RDM)（纳米技术研究所-研究数据管理研究所） ； Institute of Nanotechnology - Microstructure Simulation (INT-MSS)（纳米技术研究所-微结构模拟研究所）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文通过AI接口优化电池形成协议，平衡形成时间和EOL性能，建立可互操作的框架促进数据驱动优化。
Comments Main manuscript: 21 pages, 9 figures. Supporting material: 3 pages, 5 figures. Submitted to "Batteries & Supercaps", currently under revision
人工智能能成为良好的同行评审者吗？同行评审流程、评估与未来的调查
机构 * Yale University（耶鲁大学） ； New York University（纽约大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 本文调查了同行评审流程中的生成、 rebuttals 和 meta-review 等任务，以及评估方法，探讨了 LLM 在整个同行评审流程中的应用与未来方向。
Comments ACL 2026
HepScript：一种双用途DSL，用于高能物理中的人工智能协作数据分析工作流
机构 * Jilin University（吉林大学） ； Institute of High Energy Physics, CAS（高能物理研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
专题命中 工作流自动化 ：AI agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 HepScript通过双用途DSL提升高能物理数据分析效率，减少人工编写代码93%，AI可自主生成95%的成功执行规范。
面向B5G边缘网络的时间敏感路径选择的智能eUPF
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出一种改进的eUPF设计，利用深度Q网络代理实现MEC与云端点间的实时路径选择，通过被动延迟测量方法提升B5G核心网络的智能控制能力。
Comments 26th International Conference on Computational Science and Its Applications (ICCSA 2026), June 30 - July 3, 2026, Braga, Portugal
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