AI Agent

Automated Mediator for Human Negotiation: Pre-Mediation via a Structured LLM Pipeline

人类谈判的自动调解器：通过结构化LLM流水线进行预调解

Jamie Bergen, Sarit Kraus

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Haifa（海法大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种结构化LLM流水线作为自动调解器，在整合性谈判中支持预调解，通过分解准备任务为专用模块，在短期自我报告结果上与人类调解员相当，并在偏好推理任务上误差降低36%。

Comments 12 pages, 7 figures

SwarmSense-DNN: A Trustworthy and Decentralized Neural Framework for Proactive Anomaly Defense in Consumer IoT

SwarmSense-DNN：面向消费物联网中主动异常防御的可信去中心化神经框架

Jing Yang, Vijay Govindarajan, Saad Arif, Xu Xu, Mohamed Kallel, Zaffar Ahmed Shaikh, Zhe Liu, Chunhong Yuan, Lip Yee Por

专题命中 多智能体 ：autonomous agent(abstract)

AI总结 提出SwarmSense-DNN，一种结合群体智能与深度神经网络的去中心化框架，通过分层联邦学习与图注意力机制实现分布式IoT环境中的协同异常检测，在五个基准数据集上达到95.44%平均检测精度并降低67%通信开销。

Comments 11 pages, 14 figures

DynaMate2: runtime registration of expert-defined tools for agentic scientific workflow automation

DynaMate2：使代理AI民主化，用于专家设计的定制工作流

Orlando A. Mendible-Barreto, Ajay Vallabh, Ubaldo M. Córdova-Figueroa, Yamil J. Colón

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

AI总结 本文提出DynaMate2，一种分层代理框架和开源模板，旨在降低研究人员将现有专家定义的Python函数转换为AI可调用工具的门槛，通过让LLM负责任务路由和工具选择，而非生成科学代码，从而实现自动化科学工作流的民主化。

Engineering Robustness into Personal Agents with the AI Workflow Store

通过AI工作流存储增强个人代理的鲁棒性

Roxana Geambasu, Mariana Raykova, Pierre Tholoniat, Trishita Tiwari, Lillian Tsai, Wen Zhang

机构 * Columbia University and Google（哥伦比亚大学和谷歌） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 本文探讨将严谨的软件工程流程整合到代理循环中，以生成可靠、安全且确定性约束的代理工作流，提升高风险场景下的性能。

ParseFixer: An Agentic Framework for Document Parsing via Selective Multimodal Correction

ParseFixer: 一种通过选择性多模态校正的文档解析智能体框架

LeKai Yu, Hao Liu, Kun Wang, Zhiran Li, Ruping Cao, Fan Liu, Yupeng Hu

机构 * Shandong University（山东大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出ParseFixer框架，结合全页骨干解析和智能体选择性校正，通过验证-回滚机制修复高价值解析错误，在DataMFM挑战赛文档解析任务中获得第三名。

TAHOE: Text-to-SQL with Automated Hint Optimization from Experience

TAHOE: 基于经验的自动提示优化文本到SQL系统

Zhiyi Chen, Jie Song, Peng Li

机构 * ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出TAHOE系统，通过错误驱动的提示学习管道将调试痕迹转化为结构化提示库，结合策略层建模用户意图，在Spider 2.0-Snow上无需更新参数即可显著提升Text-to-SQL性能。

AI4SLT: Empirical Processes in Lean 4 for Formal Statistical Learning Theory

AI4SLT: 基于 Lean 4 的形式化统计学习理论实证过程

Yuanhe Zhang, Jason D. Lee, Fanghui Liu

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文首次在 Lean 4 中完整形式化统计学习理论，基于实证过程理论，通过人机协作工作流构建了可验证的定理证明工具箱，并揭示了教材中的隐含假设。

Comments Accepted by ICML 2026

ICA Lens: Interpreting Language Models Without Training Another Dictionary

ICA Lens: 无需训练另一本词典即可解释语言模型

Sida Liu, Feijiang Han

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 提出ICALens，基于独立成分分析（ICA）高效提取语言模型表示中可解释方向，无需训练稀疏自编码器，在SAEBench上表现竞争力。

Comments Ongoing Project

When Do Data-Driven Systems Exhibit the Capability to Infer?

数据驱动系统何时展现出推理能力？

Maximilian Poretschkin, Tabea Naeven

机构 * Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems (IAIS)（弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所） ； University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习和人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 针对欧盟AI法案中推理能力定义模糊的问题，基于统计学习理论提出分级框架，通过信用评分案例展示如何判断系统是否具备推理能力。

Which Models Are Our Models Built On? Auditing Invisible Dependencies in Modern LLMs

我们的模型建立在哪些模型之上？审计现代LLM中的隐形依赖

Sanjay Adhikesaven, Haoxiang Sun, Sewon Min

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出ModSleuth系统，通过递归重建LLM依赖图，揭示多跳许可义务、训练-评估耦合等隐藏依赖问题，并发布工具和依赖图以支持透明分析。

Intelligent Automation for Embodied Benchmark Construction: Pipelines, Embodiments, Simulators, and Trends

具身基准构建的智能自动化：流程、具身、模拟器与趋势

Jinshan Lai, Jianwei Hu, Baoyang Jiang, Fengchun Zhang, Leyuan Wang, Haotian Li, Yida Wang, Tingxuan Huang, Xi Ren, Qiang Ma

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Qiyuan Lab（启元实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文综述具身智能基准构建的五阶段流程，分析从人工到自动化再到智能体闭环的转变，指出自动化将成本转向验证与治理。

Learning Object Manipulation from Scratch via Contrastive Interaction

通过对比交互从零开始学习物体操作

Tongle Shen, Caleb Chuck, Fan Feng, Biwei Huang

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对对比强化学习在交互密集操作任务中表现不佳的问题，提出交互加权重采样方法，通过保留模式边界提升多模态分段非线性可达性表示，在仿真和真实机器人空气曲棍球任务中取得显著改进。

ShrinkageTrees: An R Package for Bayesian Tree Ensembles for Survival Analysis and Causal Inference

ShrinkageTrees: 用于生存分析和因果推断的贝叶斯树集成R包

Tijn Jacobs

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 ShrinkageTrees是一个R包，通过贝叶斯加性回归树模型处理右删失和区间删失生存数据，支持因果推断中的预后和治疗效应分解，并引入深度惩罚、Dirichlet分裂和马蹄铁先验等正则化策略，适用于高维场景。

A Modular Dual-Camera Pipeline for Micro-Inspection Using Aerial Robots

一种用于空中机器人微检测的模块化双相机流水线

S. H. Mirtajadini, N. Rublein, R. M. Ramakrishnan, G. ter Maat, M. Aldibaja, A. Y. Mersha

机构 * Netherlands Organization for Scientific Research (NWO)（荷兰科学研究组织） ； Saxion University of Applied Sciences（萨克逊应用科学大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种模块化双相机空中微检测流水线，通过变焦云台相机和广角立体导航相机协同工作，结合视觉反馈回路，实现对树木和温室粘虫板等非结构目标的鲁棒微检测。

fitPALSpectra: Python fitting of positron annihilation lifetime spectra

fitPALSpectra: 正电子湮灭寿命谱的Python拟合

Georgios E. Pavlou

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出开源Python工作流fitPALSpectra，通过解析积分指数-高斯响应模型、约束优化和最小二乘精化，实现可配置的PALS谱模拟、拟合、可视化和报告，在合成谱上准确恢复寿命、强度等参数。

Comments 6 pages, 2 figures

Multilayer Screening of Double and Conventional Perovskite Solar Cells Using SCAPS-1D and Machine Learning: Optimization of ETL, HTL, and Absorber for High-Efficiency Architectures

基于SCAPS-1D和机器学习的双层与常规钙钛矿太阳能电池多层筛选：面向高效架构的ETL、HTL和吸收层优化

Neda Nasiri, Seyed Mahdi Mastoor, Amirhosein Ahmadkhan Kordbacheh

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 结合SCAPS-1D模拟与机器学习，系统筛选125种多层钙钛矿电池结构，发现Cs2AgInBr6基无铅双钙钛矿器件效率达28.62%，SHAP分析揭示HTL带隙等关键参数。

"Do Not Mention This to the User": Detecting and Understanding Malicious Agent Skills in the Wild

“不要向用户提及此事”：检测与理解恶意代理技能

Yi Liu, Zhihao Chen, Yanjun Zhang, Gelei Deng, Yuekang Li, Jianting Ning, Leo Yu Zhang

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Digital Fashion and Data Governance, Zhejiang Sci-Tech University（浙江数字时尚与数据治理重点实验室，浙江科技大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文通过对两个主要注册中心的98,380个技能进行系统安全分析，结合静态模式匹配和动态行为验证，识别出157个恶意技能，揭示了13种攻击技术中的632个不同漏洞，并发现攻击复杂性与隐藏投入相关。

Comments Accepted to the 35th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2026)

Runtime Skill Audit: Targeted Runtime Probing for Agent Skill Security

运行时技能审计：针对智能体技能安全的目标运行时探测

Tu Lan, Chaowei Xiao

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出运行时技能审计（RSA）动态分析方法，通过目标运行时条件探测技能行为，在100个技能上达到90.0%准确率，优于静态基线。

Toward Generalist Autonomous Research via Hypothesis-Tree Refinement

通过假设树精炼迈向通用自主研究

Jiajie Jin, Yuyang Hu, Kai Qiu, Qi Dai, Chong Luo, Guanting Dong, Xiaoxi Li, Tong Zhao, Xiaolong Ma, Gongrui Zhang, Zhirong Wu, Bei Liu, Zhengyuan Yang, Linjie Li, Lijuan Wang, Hongjin Qian, Yutao Zhu, Zhicheng Dou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出Arbor框架，通过假设树精炼（HTR）实现长期自主研究循环，在六项真实任务中平均相对保留增益超过Codex和Claude Code的2.5倍。

AI Coding Agents in Social Science: Methodologically Diverse, Empirically Consistent, Interpretively Vulnerable

社会科学中的AI编码智能体：方法多样，经验一致，解释脆弱

Meysam Alizadeh, Fabrizio Gilardi, Mohsen Mosleh, Enkelejda Kasneci

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究LLM智能体在科学分析中的方法多样性与解释脆弱性，通过20次独立实验发现智能体在设计层匹配或超越人类多样性，但在裁决层易受提示影响，偏差源于解释而非估计。

Rule Taxonomy and Evolution in AI IDEs: A Mining and Survey Study

AI IDE中的规则分类与演化：挖掘与调查研究

Guangzong Cai, Ruiyin Li, Peng Liang, Zengyang Li, Mojtaba Shahin

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Computer Science, Central China Normal University（中央师范大学计算机学院） ； School of Computing Technologies, RMIT University（皇家墨尔本理工大学计算技术学院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 通过挖掘83个开源项目中的7310条规则和99份从业者调查，建立了包含5个主类和25个子类的规则分类法，发现开发者重视架构约束但实际配置多为低级工作流和代码格式规则，规则演化主要由建设性上下文扩展和丰富驱动，且更新规则可使工件合规率平均提升22.99%。

Comments 52 pages, 21 images, 8 tables, Manuscript submitted to a Journal (2026)

PROJECTMEM: A Local-First, Event-Sourced Memory and Judgment Layer for AI Coding Agents

PROJECTMEM：面向AI编码代理的本地优先、事件溯源记忆与判断层

Ripon Chandra Malo, Tong Qiu

机构 * University of Utah（犹他大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PROJECTMEM，一种本地优先、事件溯源的记忆与判断层，通过记录事件日志并生成紧凑摘要，帮助AI编码代理避免重复错误，实现记忆即治理。

Comments 12 pages, 5 figures, 1 table. Code: https://github.com/riponcm/projectmem

SentTrack: Sentiment-Driven Bottleneck Detection in GitHub Issue Repositories

SentTrack: GitHub问题仓库中情感驱动的瓶颈检测

Xinyu Hu, Ali Behbahani, Daniel Moon, Yaren Dogan, Nasir U. Eisty

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出SentTrack双管道框架，结合大语言模型摘要与ABCDE交互分类，从约9000个GitHub问题线程中检测社会技术瓶颈，发现49%线程停滞，仅13%解决，并通过加权评分引擎优先处理高摩擦讨论。

AI Coding Agents Can Reproduce Social Science Findings

AI编码智能体能够复现社会科学研究结果

Meysam Alizadeh, Mohsen Mosleh, Fabrizio Gilardi, Atoosa Kasirzadeh, Joshua Tucker

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究构建SocSci-Repro-Bench基准测试，评估Claude Code和Codex两个前沿编码智能体在221项社会科学任务中的复现能力，发现它们能复现大部分结果，且Claude Code表现更优，同时提示框架会影响确认性规范搜索。

MPC-Patch-Bench: Security-Aware LLM Code Patch for Multi-Party Computation

MPC-Patch-Bench：面向多方计算的安全感知LLM代码补丁

Yukuan Zhang, Mengxin Zheng, Qian Lou

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多方计算（MPC）软件缺乏仓库级代码修复基准的问题，提出MPC-Patch-Bench，包含数据筛选框架和MPC验证器，评估LLM在MPC仓库级修复中的安全性和数值保真度。

Comments preprint

An Ocean Model Ported by a Large Language Model: Experience and Lessons from FESOM2 (Fortran to C to C++/Kokkos)

大型语言模型移植海洋模型：FESOM2（Fortran到C再到C++/Kokkos）的经验与教训

Nikolay V. Koldunov, Suvarchal K. Cheedela, Sergey Danilov, Dmitry Sidorenko, Sebastian Beyer, Thomas Jung

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文展示利用LLM将FESOM2海洋模型从Fortran移植到C再到C++/Kokkos，通过两阶段翻译、严格字面转换和逐级验证，在数周内保持物理准确性并实现GPU加速。

Demonstrating chart-plot: Closing the Last Mile of Academic Chart Generation

展示chart-plot：弥合学术图表生成的最后一英里

Yinghao Tang, Yupeng Xie, Yingchaojie Feng, Jiale Lao, Tingfeng Lan, Wei Chen

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract,comments)

AI总结 提出chart-plot系统，通过风格感知代码生成、部署感知渲染循环和结构化编辑层，解决学术图表从代码到发表的质量差距问题。

Comments 7 pages, 6 figures. Submitted to the VLDB ADS 2026 Workshop: The Joint Workshop on Agentic Data Systems and Data-Centric AI

SG2Loc: Sequential Visual Localization on 3D Scene Graphs

SG2Loc: 基于3D场景图的顺序视觉定位

Nicole Damblon, Olga Vysotska, Federico Tombari, Marc Pollefeys, Daniel Barath

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Google（谷歌） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 软件智能体 ：autonomous agent(abstract)

AI总结 提出一种轻量级顺序视觉定位方法，利用紧凑的3D场景图表示环境，通过粒子滤波和语义匹配实现高效定位，显著降低存储需求。

Comments The code will be available at https://github.com/DmblnNicole/sg2loc

Grounding Computer Use Agents on Human Demonstrations

基于人类演示的计算机使用智能体基础构建

Aarash Feizi, Shravan Nayak, Xiangru Jian, Kevin Qinghong Lin, Kaixin Li, Rabiul Awal, Xing Han Lù, Johan Obando-Ceron, Juan A. Rodriguez, Nicolas Chapados, David Vazquez, Adriana Romero-Soriano, Reihaneh Rabbany, Perouz Taslakian, Christopher Pal, Spandana Gella, Sai Rajeswar

机构 * Mila - Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； ServiceNow Research（ServiceNow研究） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； École de Technologie Supérieure（高级技术学院） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能主席） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 为解决桌面环境高质量基础数据稀缺问题，构建了包含87个应用、56K截图和3.56M人工标注的GroundCUA数据集，并基于此训练GroundNext模型，在5个基准上以少于先前十分之一的数据取得最优结果。

Comments Accepted at ICLR 2026

MobileFineTuner: A Mobile-Native Framework for On-Device LLM Fine-Tuning in Real-World Embedded AI Applications

MobileFineTuner：面向真实世界嵌入式AI应用中设备端大语言模型微调的移动原生框架

Jiaxiang Geng, Lunyu Zhao, Yiyi Lu, Bing Luo

机构 * Duke Kunshan University（Duke昆山大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出移动原生框架MobileFineTuner，通过C++实现资源感知训练运行时（内存高效注意力、激活检查点等），在商用手机上实现端到端LLM微调，显著降低内存压力并提升可执行性。

Comments 26 pages, 25 figures