AI Agent

AI CFD Scientist: Toward Open-Ended Computational Fluid Dynamics Discovery with Physics-Aware AI Agents

AI CFD科学家：借助物理感知AI代理实现开放式计算流体力学发现

Nithin Somasekharan, Rabi Pathak, Manushri Dhanakoti, Tingwen Zhang, Ling Yue, Andy Zhu, Shaowu Pan

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：AI agent(title)；agent(abstract,abstract_cn)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AI CFD科学家，通过结合文献引导的构思、验证执行、基于视觉的物理验证、源代码修改和图基写作，实现计算流体力学的开放式发现。

Comments 9 main pages and rest in appendix

AI co-mathematician: Accelerating mathematicians with agentic AI

AI协同数学家：用智能体AI加速数学家

Daniel Zheng, Ingrid von Glehn, Yori Zwols, Iuliya Beloshapka, Lars Buesing, Daniel M. Roy, Martin Wattenberg, Bogdan Georgiev, Tatiana Schmidt, Andrew Cowie, Fernanda Viegas, Dimitri Kanevsky, Vineet Kahlon, Hartmut Maennel, Sophia Alj, George Holland, Alex Davies, Pushmeet Kohli

机构 * Google（谷歌） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AI协同数学家，一种帮助数学家利用AI代理进行开放性研究的工具。系统提供完整支持，涵盖数学工作流程的探索和迭代，包括构思、文献检索、计算探索、定理证明和理论构建，并在难题解决基准中取得新高成绩。

Comments 23 pages; several citations added

DataMaster: Data-Centric Autonomous AI Research

DataMaster: 以数据为中心的自主AI研究

Yaxin Du, Xiyuan Yang, Zhifan Zhou, Wanxu Liu, Zixing Lei, Zimeng Chen, Fenyi Liu, Haotian Wu, Yuzhu Cai, Zexi Liu, Xinyu Zhu, WenHao Wang, Linfeng Zhang, Chen Qian, Siheng Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 DataMaster通过自主数据工程优化数据侧，提升下游性能，无需改变学习算法。其包含数据树、共享数据池和全局记忆三大组件，有效解决开放搜索空间和延迟验证问题。

ToolWeave: Structured Synthesis of Complex Multi-Turn Tool-Calling Dialogues

ToolWeave：复杂多轮工具调用对话的结构化合成

Dinesh Khandelwal, Gnana Prakash Punnavajhala, GPS Bhargav, Gaurav Pandey, Sachin Joshi, Hima Karanam, Dinesh Raghu

机构 * IBM Research（IBM研究院） ； IIIT Hyderabad（Hyderabad理工学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：autonomous agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 ToolWeave通过构建带有内置依赖关系的工具，生成更真实的多轮工具调用对话，减少参数幻觉，提升LLM在多步骤任务中的表现。

Training Long-Context Vision-Language Models Effectively with Generalization Beyond 128K Context

通过超越128K上下文的泛化有效训练长上下文视觉-语言模型

Zhaowei Wang, Lishu Luo, Haodong Duan, Weiwei Liu, Sijin Wu, Ji Luo, Shen Yan, Shuai Peng, Sihang Yuan, Chaoyi Huang, Yi Lin, Yangqiu Song

机构 * CSE Department, HKUST（香港科技大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本文研究了长上下文视觉-语言模型的持续预训练，通过平衡数据和检索优化，提出MMProLong模型在长文档VQA等任务中表现优异，且能扩展至更长上下文和多任务场景。

Comments work in progress

Tracking Conversations: Measuring Content and Identity Exposure on AI Chatbots

对话追踪：测量AI聊天机器人上的内容和身份曝光

Muhammad Jazlan, Ethan Wang, Yash Vekaria, Zubair Shafiq

专题命中 工具调用 ：agent(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究系统测量20种流行AI聊天机器人上的网络追踪，发现17种共享至少一个第三方信息，3种通过Microsoft Clarity分享对话文本，15种通过广告、分析或社交端点共享URL或标识符。

EGSS: Entropy-guided Stepwise Scaling for Reliable Software Engineering

EGSS: 基于熵引导的逐步缩放以实现可靠的软件工程

Chenhui Mao, Yuanting Lei, Zhixiang Wei, Ming Liang, Zhixiang Wang, Jingxuan Xu, Dajun Chen, Wei Jiang, Yong Li

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

AI总结 EGSS通过熵引导的自适应搜索和稳健的测试套件增强，解决了代理测试时间缩放中的计算开销问题，提升了性能并降低了推理时间。

When Diffusion Breaks Constraints: Sequential Autoregressive Generation with RL and MCTS

当扩散模型失效约束：通过强化学习和MCTS的序列自回归生成

Zirui Zhao, Boye Niu, Harold Soh, David Hsu, Wee Sun Lee

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） ； University of Sydney（悉尼大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文研究了扩散模型在约束生成任务中的失效模式，通过拼图生成和简化矩形组合任务，发现扩散模型难以满足约束，提出基于自回归序列生成的约束意识生成方法。

History Anchors: How Prior Behavior Steers LLM Decisions Toward Unsafe Actions

历史锚点：先前行为如何引导大语言模型走向不安全行为

Alberto G. Rodríguez Salgado

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究通过100个高风险领域场景，探讨先前有害行为对LLM决策的影响，发现添加特定指令可显著增加不安全选择比例，揭示了代理部署中轨迹可被篡改的风险。

Comments 12 pages, 3 figures

LMPath: Language-Mediated Priors and Path Generation for Aerial Exploration

LMPath：基于语言引导的先验与路径生成用于航空探索

Jonathan A. Diller, Fernando Cladera, Camillo J. Taylor, Vijay Kumar

机构 * GRASP Laboratory（GRASP实验室） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出LMPath，通过结合语言模型和视觉模型，生成基于语义的航空探索路径，提升大规模环境中的搜索效率。

Comments Poster at 2026 AI-Driven Safe Aerial Robotics Workshop

Scaling Retrieval-Augmented Reasoning with Parallel Search and Explicit Merging

通过并行搜索和显式合并扩展检索增强推理

Jiabei Liu, Wenyu Mao, Junfei Tan, Chunxu Shen, Lingling Yi, Jiancan Wu, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； WeChat Technical Architecture Department, Tecent Inc.（腾讯公司微信技术架构部门） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MultiSearch框架，通过多查询检索和显式信息融合提升检索增强推理效果，实验表明其在问答任务中优于基线方法。

Twincher: Bijective Representation Learning for Robust Inversion of Continuous Systems

Twincher: 基于双射表示学习的连续系统鲁棒反演

Arkady Gonoskov

机构 * Department of Physics, University of Gothenburg（哥德堡大学物理系） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Twincher架构，通过结构化微分同胚变换和对抗训练策略，实现对连续前向过程的鲁棒反演，提升机器人、视觉和物理AI中的数据效率和鲁棒性。

SupChain-Bench: Benchmarking Large Language Models for Real-World Supply Chain Management

SupChain-Bench：针对现实世界供应链管理的大语言模型基准测试

Shengyue Guan, Yihao Liu, Lang Cao

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Peking University（北京大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SupChain-Bench基准测试，用于评估大语言模型在现实世界供应链管理中的表现，揭示模型执行可靠性差距，并提出SupChain-ReAct框架提升工具调用性能。

Embodied Neurocomputation: A Framework for Interfacing Biological Neural Cultures with Scaled Task-Driven Validation

具身体神经计算：一种将生物神经文化与缩放任务驱动验证相接合的框架

Johnson Zhou, Daniel Tanneberg, Forough Habibollahi, Alon Loeffler, Kiaran Lawson, Valentina Baccetti, Kwaku Dad Abu-Bonsrah, Candice Desouza, Finn Doensen, Bradley Watmuff, Daria Kornienko, Azin Azadi, Justin Leigh Bourke, Bernhard Sendhoff, Brett J. Kagan

机构 * Cortical Labs, Australia ； Honda Research Institute Europe, Germany 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出具身体神经计算框架，通过大规模参数优化生物神经网络在模拟网格世界中闭环导航的编码解码机制，发现12种配置在任务表现上优于优化的硅基DQN代理。

Sustainable Graph Analytics Workload Scheduling with Evolutionary Reinforcement Learning in Edge-Cloud Systems

基于进化强化学习的可持续图分析工作负载调度在边缘-云计算系统中

P. Ramicetty, H. Moore, S. Qi, A. Islam, M. Ghose, D. Milojicic, C. Bash, S. Pasricha

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出MERSEM框架，通过进化搜索与强化学习结合，优化边缘-云计算系统中图分析工作负载的调度，减少SLA违规和碳排放。

Asymptotically Optimal Ergodic Coverage on Generalized Motion Fields

广义运动场上的渐近最优遍历覆盖

Christian Hughes, Yilang Liu, Yanis Lahrach, Julia Engdahl, Houston Warren, Darrick Lee, Fabio Ramos, Travis Miles, Ian Abraham

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出将自适应搜索建模为遍历覆盖问题，通过考虑领域演变，在动态环境中保证覆盖并实现有效探索，实验验证了方法在海洋探索及生物运动跟踪中的有效性。

Comments 13 pages, 9 figures, 6 tables, Robotics: Science and Systems 2026