Submodular Optimization with Applications to Decision and Control
子模优化及其在决策与控制中的应用
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文综述子模集函数的理论、算法及其在决策与控制中的应用，重点介绍基于贪心算法的近似保证和曲率、子模比等结构性质，并涵盖传感器调度、多智能体协调等应用场景。
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. 多智能体 30 篇
People-Centred Medical Image Analysis via Fairness-Aware Human-AI Cooperation
以人为本的医学图像分析：通过公平感知的人机协作
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出PecMan框架，联合建模子群依赖可靠性、决策分配和协作预测，通过门控与整合机制动态分配病例给自动模型或人类专家，无需测试时敏感属性，实现公平感知的人机协作分类。
Comments Submitted to Medical Image Analysis
The Shibboleth Effect: Auditing the Cross-Lingual Distributional Skew of Large Language Models
示播列效应：审计大型语言模型的跨语言分布偏斜
机构 * Kellogg Institute for International Studies, University of Notre Dame（凯洛格国际研究学院，圣约翰大学） ； Marmara University（马尔马拉大学）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本研究通过多智能体地缘政治兵棋推演，发现前沿LLM在跨语言条件下存在行为偏斜，且该效应依赖于模型架构与训练机制，而非西方起源模型的普遍属性。
Comments 25 pages, 2 figures, 6 tables, Research Article
Beyond Static Evaluation: Co-Evolutionary Mechanisms for LLM-Driven Strategy Evolution in Adversarial Games
超越静态评估：对抗性游戏中LLM驱动策略演化的协同进化机制
机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对LLM驱动代码进化在对抗性多智能体游戏中因评估景观变化导致停滞的问题，提出评估器协同进化、层次深度评估和弱点压力三种机制，在MCTF任务中实现最优性能和泛化能力。
Learn to Match: Two-Sided Matching with Temporally Extended Feedback
学会匹配：具有时间扩展反馈的双边匹配
机构 * Department of Economics, University of Washington（华盛顿大学经济系） ； Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington（华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出一个具有时间扩展反馈的双边匹配框架，将其建模为部分可观测马尔可夫博弈，并基于多智能体强化学习构建Learn2Match基准，实验表明独立PPO优于bandit基线，但存在信息摩擦损失。
LLM-Mediated Demand Response Coordination in Smart Microgrids
LLM介导的智能微电网需求响应协调
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 针对智能微电网中产消者自愿合作的需求响应协调问题，提出一种结合博弈论与LLM叙事评估的混合决策架构，通过结构化指令实现33.3%的需求削减合作率，优于非结构化消息和基线。
Comments Accepted for publication in 18th International Conference on Sustainability in Energy and Buildings (SEB-26), to appear in Springer Nature proceedings (KES Smart Innovation Systems and Technologies). The final authenticated version will be available online at Springer
TinyTroupe: An LLM-powered Multiagent Persona Simulation Toolkit
TinyTroupe：一个基于LLM的多智能体人物模拟工具包
机构 * Microsoft Corporation（微软公司） ； Dipeak Technology（迪佩克技术）
专题命中 多智能体 ：autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 针对现有LLM多智能体系统在细粒度人物模拟方面的不足，提出TinyTroupe工具包，支持详细人物定义和程序化控制，用于行为研究和社会模拟。
Comments 9 pages
VQA for Dynamic Portfolio Optimization: Sampling Strategies, Optimizer Scheduling, and Hardware-Aware Ansatz Design
用于动态投资组合优化的VQA：采样策略、优化器调度和硬件感知的拟设设计
专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)
AI总结 研究变分量子算法在动态投资组合优化中的性能，提出自适应CVaR调度、两阶段优化器和两种硬件感知拟设布局，在150量子比特实例和ibm_quebec QPU上验证了采样策略、优化器调度和布局设计对性能的显著影响。
Complexity synchronization as a diagnostic and control principle for adaptive systems
自适应系统的复杂性同步作为诊断与控制原则
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)
AI总结 提出复杂性同步（CS）作为自适应系统的诊断与干预原则，通过多智能体模型验证其与协作性能的关系，揭示功能相关子系统并指导修复。
Deep reinforcement learning for the management of the wall regeneration cycle in wall-bounded turbulent flows
深度强化学习在壁湍流壁再生周期管理中的应用
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)
AI总结 本文利用深度强化学习管理湍流壁再生周期，通过DRL与DNS求解器结合实现动态流体控制，实验显示DRL可实现与传统方法相当的减阻效果，未来将优化控制策略和计算架构。
2. 工作流自动化 25 篇
Advancing Subsurface Discovery and Geothermal Monitoring with an Agentic Artificial Intelligence Framework
基于智能体人工智能框架推进地下发现与地热监测
专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract,abstract_cn)；workflow(abstract)
AI总结 提出GAIA系统，结合大语言模型、数字孪生与检索增强生成，实现地热开发中的多学科任务自动化与智能决策。
Harnessing the Collective Intelligence of AI Agents in the Wild for New Discoveries
利用野外AI代理的集体智慧实现新发现
机构 * Together AI ； Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 工作流自动化 ：AI agent(title)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 提出EinsteinArena平台，通过开放分布式环境中的自主代理交互，在数学问题中实现12项新最优结果，展示了集体AI驱动研究的范式。
GCA Framework: A GCC Countries-Grounded Dataset and Agentic Pipeline for Climate Decision Support
GCA框架：面向海湾合作委员会国家的数据集与气候决策支持智能体管道
机构 * Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（莫扎德人工智能大学） ； University of Missouri（密苏里大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Linköping University（林肯大学）
专题命中 工作流自动化 ：agentic(title)；agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出GCA框架，包含GCC国家多模态数据集GCA-DS和工具增强型智能体GCA，通过领域微调和工具集成提升气候决策可靠性。
From Quality Properties to Practice: A Guideline and Workflow for Explainability Requirements
从质量属性到实践：可解释性需求的指南与工作流
专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)；分类 cs.SE
AI总结 提出一个基于指南的迭代工作流，通过结构化文献综述、开发者访谈和从业者调查提炼出十个核心质量属性，并开发工具支持，实验表明工具辅助可减少23.5%的制定时间且需求质量与手动编写相当。
Comments This paper has been accepted at the research track of the 34th IEEE International Requirements Engineering Conference (RE 2026)
Beyond the YAML File: Understanding Real-World GitHub Actions Workflow Adoption
超越YAML文件：理解真实世界的GitHub Actions工作流采用
专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)；分类 cs.SE
AI总结 通过分析952个仓库的258,300条工作流运行记录，识别出三种失败响应模式，发现高使用强度与低失败率相关，并揭示了配置-使用差距。
Sketch-to-Layout: A Human-Centric Computational Agent for Constraint-Aware Synthesis of Modular Photobioreactors
草图到布局：面向约束感知的模块化光生物反应器合成的人本计算代理
机构 * Qrafty Technology Inc.（Qrafty技术公司） ； University of Michigan（密歇根大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)
AI总结 提出一种计算框架，将用户草图转化为模块化光生物反应器立面布局，通过约束满足问题（CSP）求解器实现近实时合成，并引入弱监督藻类健康监测管道，实现碳中性和自主维护。
Comments 13 pages, 6 figures
A Processing Workflow for Cassini VIMS Jupiter Cubes
卡西尼号VIMS木星立方体数据处理流程
专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)
AI总结 提出卡西尼号VIMS木星观测数据的校准目录及处理流程，包括可见光和红外通道校准、指向校正等，生成一致性验证后的公开数据集。
Comments Accepted for publication in The Astrophysical Journal Supplement Series; 30 pages, 15 figures
Regimes: An Auditable, Held-Out-Gated Improvement Loop Demonstrated on LongMemEval with ActiveGraph
Regimes: 一种可审计的、保留验证集的改进循环——在ActiveGraph上的LongMemEval演示
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Regimes，一种基于事件溯源的可审计自主改进循环，通过ActiveGraph运行时实现故障记录、重放和保留集验证，在LongMemEval-S上提升0.05-0.10的准确率。
Comments 30 pages, 5 figures. Code and committed runs: https://github.com/yoheinakajima/regimes
++nnU-Net: Scaling nnU-Net with Prefix-Based Data Augmentation
++nnU-Net: 基于前缀数据增强的nnU-Net扩展
机构 * Center Algoritmi / LASI, University of Minho, Braga, Portugal（阿尔戈里米中心/拉斯伊大学，明霍大学，布拉加，葡萄牙） ； Institute for Artificial Intelligence in Medicine, University Medicine Essen, Essen, Germany（医学人工智能研究所，埃森医学院，埃森，德国） ； Institute of Medical Informatics / Dept. of Oral and Maxillofacial Surgery, University Hospital RWTH Aachen, Germany（医学信息学研究所/口腔和颅面外科部，亚琛大学医院，德国） ； Faculty of Computer Science, University of Duisburg-Essen, Essen, Germany（计算机科学学院，杜伊斯堡-埃森大学，埃森，德国）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出++nnU-Net，通过图像配准进行数据增强，在预处理和训练前生成变形图像，在5个2D数据集上提升Dice系数最高约22%。
Comments 7 pages, 1 figure, 2 tables
Learning Where to Simulate: Generative Active Sampling for Online PDE Surrogate Training
学习何处模拟：在线PDE代理训练的生成式主动采样
机构 * Univ. Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学） ； Inria（法国国家科学研究中心） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Grenoble INP（格勒诺布尔研究所） ； LIG（实验室）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出在线生成式主动采样（OGAS），通过扩散模型学习配置参数与代理性能的关系，主动采样高难度区域，显著降低尾部分布误差，提升代理最坏情况可靠性。
When Attribution Patching Lies: Diagnosis and a Second-Order Correction
当归因补丁说谎时：诊断与二阶修正
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究归因补丁（梯度一阶近似）在机制可解释性中的不可靠性，发现主要误差源于下游网络的非线性，并提出可靠性评分、误差界和HVP二阶修正方法。
Comments 30 pages, 12 figures
CANVAS: Captioning Art with Narrative Visual-Audio AI Systems
CANVAS: 用叙事视觉音频AI系统为艺术配文
机构 * BASIS Phoenix High School（BASIS凤凰高中）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 提出一种自动化工作流，利用大语言模型和文本转语音服务生成多感官艺术描述和同步音频解说，在20秒内以低于0.05美元的成本生成文本加音频输出，显著提高词汇多样性和叙事细节。
Comments 22 pages, 16 figures, 3 tables, 21 references
MedFeat: Model-Aware and Explainability-Driven Feature Engineering with LLMs for Clinical Tabular Prediction
MedFeat: 基于模型感知与可解释性驱动的LLM特征工程用于临床表格预测
机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； University of Oxford（牛津大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出MedFeat框架，利用模型感知和特征重要性信号迭代引导LLM生成针对性特征，在临床表格预测中平均提升超10%。
SCOPE: Sequential Causal Optimization of Process Interventions
SCOPE: 过程干预的顺序因果优化
机构 * Research Centre for Information Systems Engineering (LIRIS), KU Leuven, Leuven, Belgium（信息系统工程研究中心（LIRIS），鲁汶大学，比利时列文） ； School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich (TUM), Munich, Germany（计算、信息与技术学院，慕尼黑技术大学（TUM），德国慕尼黑）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出SCOPE方法，通过反向归纳和因果学习直接利用观测数据，优化业务流程中顺序干预的KPI，优于现有方法。
Data-Driven Runway and Taxiway Exits Prediction of Landing Aircraft: A Case Study at Hartsfield-Jackson Atlanta International Airport
基于数据驱动的着陆飞机跑道和滑行道出口预测：以哈茨菲尔德-杰克逊亚特兰大国际机场为例
机构 * Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校航空航天工程与工程力学系）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对机场场面运行效率问题，提出两阶段数据驱动决策辅助模型，分别预测着陆飞机选择的跑道出口及是否穿越活跃起飞跑道，在亚特兰大机场数据上验证，XGBoost和LightGBM表现最优，进近速度是出口选择的关键因素。
Exploration of Foundation Model-Based Robots in Patient and Elderly Care
基于基础模型的机器人在患者和老年人护理中的探索
机构 * Cornell University（康奈尔大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文综述了基于基础模型的护理机器人在设计特征、用户体验和护理效果方面的现状，指出当前系统多用于语音交互，多模态和物理自主性有限，并呼吁向护理特定评估标准和负责任自主性发展。
Spiking Neural Network inference on FPGAs with hls4ml
基于hls4ml的FPGA上脉冲神经网络推理
机构 * ISRC, Ulster University（ISRC、乌斯特大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文扩展hls4ml工具，实现将PyTorch训练的脉冲神经网络(SNN)部署到FPGA固件上，在Heidelberg Spiking Digits数据集上达到约34μs的推理延迟。
CatalyticMLLM: A Graph-Text Multimodal Large Language Model for Catalytic Materials
CatalyticMLLM: 一种用于催化材料的图-文本多模态大语言模型
机构 * AnnLab（安实验室） ； Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences（中国科学院半导体研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems（多模态人工智能系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of High Performance Ceramics（高性能陶瓷国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering（电子电气与通信工程学院） ； University of ChineseAcademy of Sciences（中国科学院大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种统一的图-文本多模态大语言模型QE-Catalytic-V2，用于催化材料的性质预测和逆向设计，通过共享的表示空间实现两者的联合建模，从而形成闭环优化流程。
Comments 71 page
Spatial Model Selection and Uncertainty Quantification: Comparing Continuous and Discrete Wound Healing Models
空间模型选择与不确定性量化：连续与离散伤口愈合模型的比较
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)
AI总结 针对空间过程建模中偏微分方程与基于智能体模型的选择问题，提出基于近似贝叶斯计算的模型选择流程，发现平均场PDE在计算速度和模型选择上优于ABM，并应用于伤口愈合数据。
Multi-Angular Reflectance Anisotropy Observed from UAV Multispectral Imagery
无人机多光谱影像观测的多角度反射率各向异性
机构 * University of Information Engineering（信息工程大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 提出一种几何感知的多角度观测提取流程，从BRDF角度量化观测几何效应，通过SFM精化相机参数并重投影同质区域，联合提取多波段反射率和观测几何参数，发现红边和近红外波段反射率变化达119-137%。
