AI Agent

Toward Pre-Deployment Assurance for Enterprise AI Agents: Ontology-Grounded Simulation and Trust Certification

面向企业AI代理的部署前保障：基于本体的仿真与信任认证

Thanh Luong Tuan, Abhijit Sanyal

机构 * Golden Gate University（金门大学） ； Data, Digital & IT, Novartis Healthcare Pvt. Ltd.（数据、数字与IT，诺华健康护理私人有限公司） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

AI总结 提出一种基于本体的验证框架，通过本体驱动的场景生成和信任证书，实现企业AI代理在部署前的自动化监管合规与安全认证。

Comments 26 pages, 3 figures. Companion to arXiv:2604.00555. Code and data: https://github.com/frank-luongt/faos-research/tree/main/RA-6

CuTeGen: An LLM-Based Agentic Framework for Generation and Optimization of High-Performance GPU Kernels using CuTe

CuTeGen: 基于LLM的代理框架用于使用CuTe生成和优化高性能GPU内核

Tara Saba, Zhiyang Chen, Jikai Jason Li, Anne Ouyang, Xujie Si, Fan Long

机构 * Department of Computer Science, University of Toronto（计算机科学系，多伦多大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

AI总结 本文提出CuTeGen，一种基于LLM的代理框架，通过CuTe抽象层实现GPU内核的生成和优化，通过结构化生成-测试-优化工作流，在标准基准测试中实现了比PyTorch快1.71倍的速度提升，并在生成成本相近的情况下优于现有代理基线CudaForge。

Carrollian holography with agentic AI: Real mass is imaginary

Carrollian 全息术与智能体 AI：实质量是虚的

Reiko Liu, Wen-Jie Ma, Hu Zheng, Yu-fan Zheng

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)

AI总结 本文引入验证驱动的智能体 AI 工作流 LACIA，通过独立人工检查构建 Carrollian 共形基，发展 Poincare-Carrollian 交织子方法，为无质量粒子再现天球和 Carrollian 共形基，并为有质量和快子粒子构建缺失的 Carrollian 基，其中质量基需要在散射振幅中进行复动量平移。

Comments 5 pages, 1 figure

Staying with the Uncertainty: Uncertainty-Scaffolding Strategies for Artificial Moral Advisors in LLM-to-LLM Simulated Conversations

与不确定性共处：LLM对LLM模拟对话中人工道德顾问的不确定性支撑策略

Salvatore Greco, Hainiu Xu, Jacopo Domenicucci, Yulan He, Sylvie Delacroix

机构 * Centre for Data Futures, The Dickson Poon School of Law, King’s College London（数据未来中心、迪克森·普恩法学院、伦敦国王学院） ； Department of Informatics, King’s College London（信息学院、伦敦国王学院） ； LangAI, Center for Language AI Research, Tohoku University（LangAI、语言人工智能研究中心、东北大学） ； Neukom Institute for Computational Science, Dartmouth College（计算科学尼科姆研究所、达特茅斯学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究LLM作为人工道德顾问时，通过三种不确定性策略（视角倍增、张力保持、过程反思）与三种控制条件对比，在模拟对话中探讨如何帮助对话者“与不确定性共处”，发现不同策略在立场改变量上无差异但影响参与质量。

Goedel-Architect: Streamlining Formal Theorem Proving with Blueprint Generation and Refinement

Goedel-Architect: 通过蓝图生成与精炼简化形式定理证明

Jui-Hui Chung, Ziyang Cai, Zihao Li, Qishuo Yin, Rohit Agarwal, Simon Park, Rodrigo Porto, Narutatsu Ri, Ziran Yang, Shange Tang, Xingyu Dang, Hongzhou Lin, Mengdi Wang, Danqi Chen, Chi Jin, Liam H Fowl, Sanjeev Arora

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Goedel-Architect框架，通过生成和精炼依赖图蓝图，结合Lean 4证明器并行证明引理，在多个基准测试上达到开源最优性能。

The Generator-Eraser Paradox: Community Guidelines for Responsible LLM-Assisted Dialect Resource Creation

生成器-擦除器悖论：负责任的大语言模型辅助方言资源创建的社区指南

Wajdi Zaghouani

机构 * Northwestern University in Qatar（卡塔尔西北大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出生成器-擦除器悖论理论框架，推导出12条社区指南，并通过阿拉伯方言案例展示如何在大语言模型辅助方言资源创建中平衡效率与语言多样性保护。

Journal ref Proceedings of the Workshop on Dialects in NLP - A Resource Perspective (DialRes) @ LREC 2026

Uncertainty Aware Functional Behavior Prediction and Material Fatigue Assessment for Circular Factory

面向循环工厂的不确定性感知功能行为预测与材料疲劳评估

Nehal Afifi, Mehdi Khabou, Victor Mas, Jonas Hemmerich, Patric Grauberger, Stefan Dietrich, Volker Schulze, Sven Matthiesen

机构 * IPEK Institute of Product Engineering, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（IPEK产品工程研究所，卡尔斯鲁厄理工学院） ； IAM-WK Institute for Applied Materials – Materials Science and Engineering, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（应用材料研究所–材料科学与工程，卡尔斯鲁厄理工学院） ； wbk Institute of Production Science, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（生产科学研究所，卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对循环工厂中回收产品异质退化状态下的再利用决策问题，提出一种结合不确定性感知功能预测与组件级疲劳评估的实例特定可靠性框架，通过卷积编码器提取载荷模式、LSTM预测功能变量、有限元应力重建与疲劳损伤评估，实现功能、材料和系统可靠性轨迹的融合。

Comments 27 pages, submitted to the Journal of Manufacturing Systems' special issue about circular factories, the manuscript is under review

Adversarial Agents: Black-Box Evasion Attacks with Reinforcement Learning

对抗代理：基于强化学习的黑盒逃逸攻击

Kyle Domico, Jean-Charles Noirot Ferrand, Ryan Sheatsley, Eric Pauley, Josiah Hanna, Patrick McDaniel

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于强化学习的对抗攻击方法，通过学习生成对抗样本的新算法，提高了攻击效率和成功率，同时在图像分类基准上展示了其优越的性能。

Comments Accepted to the Findings of CVPR 2026

Broadband Chromatic Dispersion of Thermo-refractive Coefficients and its Impact in Silicon Nitride Nonlinear Photonics

热折射系数的宽带色散及其在氮化硅非线性光子学中的影响

Shao-Chien Ou, Gregory Moille, Kartik Srinivasan

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文通过实验和理论模型揭示了氮化硅微环谐振器中热折射系数在电信到可见光波段存在7%的色散变化，并基于色散洛伦兹振荡器模型实现了精确预测，从而改进了集成光子器件的热控制。

An automated proof that R(B_8,B_10)=37

R(B_8,B_10)=37 的自动化证明

Jeremy Kalfus, Bernard Lidický

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 通过AI辅助工作流AutoMath，证明了书图Ramsey数R(B_8,B_10)=37，并给出了上界的Lean形式化证明。

Comments 8 pages

FQA: A Full-Space Quantization-Driven Architecture for Hardware-Efficient Piecewise Approximation of Nonlinear Activation Functions

FQA：一种面向硬件高效非线性激活函数分段近似的全空间量化驱动架构

Chenjun Hao, Feng Yan, Hongbing Pan, Yuxuan Wang

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出全空间量化驱动架构FQA，通过精确确定最优系数、解耦分数位宽和设计TBW加速方法，在减少分段数量的同时实现最优最大绝对误差，并显著降低Sigmoid函数硬件实现的面积和功耗。

Full-Field Calibration of Coupled Thermomechanical Material Models at Finite Strain

有限应变下耦合热机械材料模型的全场标定

L. River Spencer, William D. Meador, Adrian Buganza Tepole, Brian N. Granzow, Jin Yang, Manuel K. Rausch, D. Thomas Seidl, Jan N. Fuhg

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出一种全场标定框架，利用边界位移、反作用力和温度数据，通过伴随灵敏度自动微分求解PDE约束优化问题，实现有限应变热机械材料模型的梯度标定。

Comments 28 pages, 13 Figures

Clustering Guided Domain-Specific Pretrained Foundation Model for Very High-Resolution Arctic Remote Sensing

聚类引导的领域特定预训练基础模型用于极高分辨率北极遥感

Amal S. Perera, Chandi Witharana, Elias Manos, Michael Pimenta, Anna K. Liljedahl

机构 * Woodwell Climate Research Center（伍德沃德气候研究中心） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出结合多样性感知区域图像筛选与掩码自编码器自监督预训练的北极遥感基础模型，在四个标注数据集上显著提升前景F1分数。

KubePACS: Kubernetes Cluster Using Performant, Highly Available, and Cost Efficient Spot Instances

KubePACS: 一种使用高性能、高可用性和成本高效的Spot实例的Kubernetes集群

Taeyoon Kim, Kyumin Kim, Enrique Molina-Giménez, Pedro García-López, Kyungyong Lee

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出KubePACS，一种Kubernetes原生的Spot实例 provisioning系统，通过多目标优化问题优化节点池，同时保证高可用性，从而在成本和性能之间取得平衡。

Comments Accepted to the 27th ACM International Middleware Conference (Middleware 2026)