LiveFigure: Generating Editable Scientific Illustration with VLM Agents
LiveFigure: 利用VLM智能体生成可编辑的科学插图
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)
AI总结 提出LiveFigure框架，通过VLM智能体模拟人类多步绘图流程，生成完全矢量化的可编辑科学插图，在17次手动编辑后达到80%的出版就绪率。
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 22 篇
Curriculum reinforcement learning with measurable task representation learning
基于可度量任务表征学习的课程强化学习
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； China Academy of Sciences（中国科学院）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出一种基于可度量任务表征学习的自动课程生成方法，通过变分自编码器将任务空间映射到具有相似性度量的潜在空间，并据此生成逐步接近目标任务的课程，在复杂导航任务中优于现有插值和生成对抗网络方法。
Journal ref Neural Networks, 109019 (2026)
Scalable Heterogeneous Graph Foundation Models for Data-Driven Optimal Power Flow in Smart Grids
面向智能电网数据驱动最优潮流问题的可扩展异构图基础模型
机构 * Computational Sciences and Engineering Division, Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室计算科学与工程部） ； Mathematics and Computer Science Division, Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室数学与计算机科学部） ； UT-Battelle, LLC（UT-巴特勒公司）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出基于HydraGNN的可扩展异构图神经网络工作流，用于数据驱动最优潮流代理建模和基础模型开发，保留电网异质结构并支持大规模分布式训练与微调。
Comments 10 pages, 6 tables, 4 figures
The AI-Native Large-Scale Agile Software Development Manifesto
AI原生大规模敏捷软件开发宣言
机构 * Ericsson, Sweden（爱立信（瑞典）） ； Blekinge Institute of Technology, Sweden（布莱金厄技术学院（瑞典））
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 提出AI原生大规模敏捷软件开发宣言，通过六项原则将AI作为一等参与者，将开发从会议驱动、文档繁重的顺序流程转变为智能、自适应、持续学习的系统。
Millimeter-wave Imaging for Anthropometric Body Measurement
毫米波成像用于人体测量
机构 * Chair for Computer Aided Medical Procedures（计算机辅助医疗程序研究所） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG（罗德与施瓦茨 GmbH & Co. KG） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； ELLIS Unit Helsinki, Dept. Computer Science, Aalto University（赫尔辛基ELLIS单位，计算机科学系，阿alto大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出基于毫米波雷达的优化框架，通过加权配准和SMPL模型从点云恢复3D人体形状并提取围度等测量值，实现穿衣服况下的快速无接触测量。
WellPINN: Accurate Well Representation for Transient Fluid Pressure Diffusion in Subsurface Reservoirs with Physics-Informed Neural Networks
WellPINN：基于物理信息神经网络的瞬态流体压力扩散在储层中的精确井表征
机构 * Global Change Research Group (GCRG), IMEDEA, CSIC-UIB（全球变化研究组（GCRG），IMEDEA，CSIC-UIB）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出WellPINN工作流，通过多阶段顺序训练物理信息神经网络（PINNs）并逐步缩小等效井半径，解决了现有PINN方法在注入早期井附近压力捕捉不准的问题，实现了全注入周期内由泵注速率精确推断流体压力。
Evaluating PhaseNet on Teleseismic Data with MsPASS
使用 MsPASS 评估 PhaseNet 在远震数据上的表现
机构 * Texas Advanced Computing Center, The University of Texas at Austin（德克萨斯高级计算中心，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Department of Earth and Atmospheric Sciences, Indiana University, Bloomington, IN 47405（地球与大气科学系，印第安纳大学，印第安纳波利斯，IN 47405）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对 PhaseNet 在远震信号上性能下降的问题，提出基于 MsPASS 的可重现工作流，通过训练新模型将 P 波拾取召回率提升 741.5%，并分析模型规模对精度和吞吐量的影响。
AI at the Front Lines of Platform Governance: Using LLMs to Support Illegal Content Reporting under the Digital Services Act
平台治理前线的AI：利用大语言模型支持《数字服务法案》下的非法内容举报
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本研究通过受控用户实验（N=450），比较了无辅助、传统可解释AI（XAI）和评估性AI（EvalAI）三种条件下，大语言模型辅助用户举报非法内容的效果，发现EvalAI在AI错误时提高了条款级准确性并减少了分类偏差，但两种AI均未显著提升用户解释质量。
FPGA Acceleration of Matrix-Element Calculations for Monte Carlo Event Generation
用于蒙特卡罗事件生成的矩阵元计算的FPGA加速
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文基于MadGraph5_aMC@NLO框架，研究了FPGA加速矩阵元计算在蒙特卡罗事件生成中的应用，通过两种互补场景展示了FPGA在数值精度、性能和能效方面的优势。
Comments 25 pages, 6 figures
Adjoint inverse design of microresonator frequency combs
微谐振器频率梳的伴随逆向设计
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 提出基于伴随方法的逆向设计框架，直接优化微谐振器频率梳的频谱以满足预定义目标，通过三个挑战性问题展示其高效性和灵活性。
Comments 11 pages, 4 figures
Multi-Round Visibility: A Post-Consensus Ordering Layer for DAG-Based BFT
多轮可见性：基于DAG的BFT的后共识排序层
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 针对基于DAG的拜占庭容错协议中排序证据弱化的问题，提出后共识结构排序层MRV，通过重解释已提交DAG作为排序证据基底，在不增加共识路径消息的情况下实现多轮结构可见性，并保持高吞吐量。
A fast Physics-Informed Neural Networks based approach to the 2D design of turbine blades
基于快速物理信息神经网络的二维涡轮叶片设计方法
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 提出渐进式欧拉PINN框架，通过逐步放松边界条件和几何感知动态损失加权，实现涡轮叶片族在多种工况下的快速气动筛选，精度与CFD相当且计算成本显著降低。
Towards Generalizable Mapping of Hedges and Linear Woody Features from Earth Observation Data: a national Product for Germany
面向地球观测数据中树篱与线性木本特征的可泛化映射：德国国家产品
机构 * Earth Observation Center (EOC), German Aerospace Center (DLR)（地球观测中心（EOC），德国航空航天中心（DLR））
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 提出一个模块化工作流，结合灵活输入接口和深度神经网络，从多源遥感数据中生成全国尺度线性木本特征图，无需重新训练即可泛化应用。
Comments 33 pages, 17 figures
Strategic Network Abandonment
战略网络放弃
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)
AI总结 通过战略网络放弃框架，研究社会经济网络在外部机会上升时因内生退出而引发的级联衰退动态，揭示互补性强度如何决定衰退模式、可预测性及干预策略的有效性。
Extending Deep Event Visual Odometry with Sparse Point-Cloud Export
基于稀疏点云导出的深度事件视觉里程计扩展
机构 * st Sajad Ashraf（第一作者单位） ； nd Alireza Safdari（第二作者单位）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 通过添加稀疏点云导出管线，将DEVO内部估计的3D结构转化为显式点云表示，实现可视化与后续处理，在BOARD SLOW序列上验证了局部一致性。
Comments 9 Pages, 4 figures, 5 tabel
2. 软件智能体 9 篇
A measurement substrate for agentic Kubernetes operations: Methodology and a case study in retrieval-compounding falsification
面向代理化 Kubernetes 操作的测量基础：方法论与检索复合证伪案例研究
机构 * Independent（独立） ； LDE ； Cognyx
专题命中 软件智能体 ：agent(summary_cn,abstract)；agentic(title)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 提出一个闭环测量框架 agent-breakage，通过注入故障、评分响应并累积带标签元组，解决 Kubernetes 操作代理经验声明的不可证伪性问题，并在案例研究中发现检索复合能力被三个混杂因素（pgvector 索引错误、+19% 选择偏差、小样本夸大效应约 3 倍）所掩盖。
Comments 22 pages. Code at https://github.com/odmarkj/agent-breakage tag v0.1.0 (Apache 2.0). Source repo at https://github.com/odmarkj/agent-breakage-paper tag arxiv-v1
Agentic Proving for Program Verification
程序验证的智能体证明
机构 * Department of Computer Science（计算机科学系）
专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文评估Claude Code在Lean 4基准CLEVER上的智能体证明框架，结果显示其能生成98.8%问题的有效规范，87.5%的实现通过验证，端到端成功率达98.1%，并指出当前基准与智能体能力不匹配，需更严格的评估方法。
Documentation-Guided Agentic Codebase Migration from C to Rust
文档引导的从 C 到 Rust 的智能代码库迁移
专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.SE
AI总结 提出 RustPrint 框架，通过文档引导的智能体协调，实现仓库级别的 C 到 Rust 迁移，在编译性、特征保留和测试通过率上显著优于现有方法。
Inductive Deductive Synthesis: Enabling AI to Generate Formally Verified Systems
归纳演绎合成：使AI能够生成形式化验证的系统
机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Google（谷歌） ； UC Santa Cruz（圣克鲁兹大学）
专题命中 软件智能体 ：AI agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出归纳演绎合成（IDS）方法，通过联合增量合成实现与证明，并利用失败尝试学习，使AI在分布式系统规范上实现100%验证成功率，成本和时间远低于专家和现有AI代理。
Security of LLM-generated Code: A Comparative Analysis
LLM生成代码的安全性：一项比较分析
机构 * Carleton University（卡尔顿大学）
专题命中 软件智能体 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本研究通过模拟开发者使用LLM生成代码的行为，评估了七种流行LLM生成代码的安全性，发现所有模型均生成包含漏洞的代码，且多数为严重或高危漏洞。
MadEvolve: Evolutionary Optimization of Trading Systems with Large Language Models
MadEvolve: 基于大型语言模型的交易系统进化优化
机构 * Department of Physics, University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校物理系） ； Event Horizon Labs（事件地平线实验室）
专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出 MadEvolve 框架，利用大型语言模型驱动的进化算法优化量化金融中的交易策略与 alpha 生成，以比特币交易为例，在特征集演化、策略组件优化及联合演化上取得显著改进，并对比了其他智能搜索方法。
MileStone: A Multi-Objective Compiler Phase Ordering Framework for Graph-based IR-Level Optimization
MileStone：一种面向基于图的IR级优化的多目标编译器阶段排序框架
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 提出MileStone框架，将编译器阶段排序建模为多目标优化问题，利用图神经网络预测性能，并通过强化学习代理探索满足用户约束的优化序列，实现执行时间、代码大小和能耗的Pareto最优权衡。
Evaluating LLM-generated code for domain-specific languages: molecular dynamics with LAMMPS
评估LLM生成的领域特定语言代码：使用LAMMPS进行分子动力学模拟
专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 提出一种评估流程，结合标准化、解析、低成本执行和准确性检查，系统评估LLM为分子动力学代码LAMMPS生成输入文件的有效性，发现当前模型在科学准确性上有限，但通过可复用的智能体技能可显著提升。
Comments 19 pages, 5 figures, Supporting Info, 27 total pages
How Far Are We from Generating Missing Modalities with Foundation Models?
我们距离用基础模型生成缺失模态还有多远？
机构 * Institute of Data Science and Intelligent Decision Support, Beijing Jiaotong University（数据科学与智能决策支持研究所，北京交通大学） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（计算与信息系统学院，新加坡管理大学） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（计算机科学与技术学院，哈尔滨工业大学）
专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文系统评估了基础模型在缺失模态重建中的三种范式，发现其在细粒度语义提取和生成模态验证方面存在不足，并提出一个包含模态感知挖掘和自精炼机制的智能框架，显著提升了重建质量。
Comments T-PAMI
3. GUI与网页智能体 2 篇
Turning Adaptation into Assets: Cross-Domain Bridging for Online Vision-Language Navigation
将适应转化为资产：面向在线视觉语言导航的跨域桥接
机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学系） ； Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室） ； School of Electronics, Peking University, Beijing, China（北京大学电子学院）
专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)
AI总结 提出 IDEA 框架，通过 Fisher 引导的软提示优化和动态资产库构建跨域桥接，解决视觉语言导航中测试时适应的灾难性遗忘和负迁移问题。
Comments Accepted by ICML 2026
Deception and Counter Deception in Adversarial Graph Traversal Game
对抗性图遍历游戏中的欺骗与反欺骗
专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)
AI总结 研究移动代理在对抗性图遍历中的欺骗问题，通过扩展形式双Oracle算法求解具有双边不完全信息的无限期博弈，并利用信息价值刻画均衡策略中的欺骗与反欺骗行为。
Comments Submitted to Conference on Decision and Control (CDC) 2026
4. 记忆与上下文管理 9 篇
PhotoFlow: Agentic 3D Virtual Photography Missions
PhotoFlow: 智能体式3D虚拟摄影任务
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sichuan University（四川大学）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出PhotoFlow智能体框架，通过导演-评审-反思闭环搜索机制，在任意Blender场景中根据语言指令自动完成虚拟摄影，并引入VPhotoBench基准，实验表明其在外观质量对齐和成功率上优于现有方法。
MemAudit: Post-hoc Auditing of Poisoned Agent Memory via Causal Attribution and Structural Anomaly Detection
MemAudit：通过因果归因和结构异常检测对中毒代理记忆进行事后审计
机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Qiyuan Tech（齐元科技） ； Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理实验室） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出MemAudit框架，结合反事实记忆影响评分和记忆一致性图，对记忆增强型LLM代理中的恶意注入记忆进行事后因果审计，显著降低攻击成功率。
PathNavigate: A Training-Free Pathology Agent with Surprise-Guided Scan and Shared Slide Memory for Whole-Slide Image VQA
PathNavigate: 一种无需训练的病理学代理，具有惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆用于全切片图像VQA
机构 * School of Comp. Science & Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯Jarvis实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出PathNavigate，一种无需训练的病理学代理，通过惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆，在严格检查预算下高效定位证据并回答临床查询。
Classical State Preparation for Variational Quantum Algorithms via Reinforcement Learning
基于强化学习的变分量子算法经典态制备
机构 * Computer Science and Engineering University of Michigan（计算机科学与工程大学密歇根大学）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出CRiSP框架，利用强化学习和蒙特卡洛树搜索为变分量子算法生成高质量初始态，显著提升能量精度。
Comments 22 pages, 4 figures
