AI Agent

From Tokens to Regions: CUDA-Sensitive Instruction Tuning for GPU Kernel Generation

从令牌到区域：面向GPU内核生成的CUDA敏感指令微调

Wentao Chen, Jiace Zhu, Xing Zhe Chai, Zeng Qu, Qiaoling Xiao, Liucheng Duan, An Zou

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Biren Technology（壁仞科技） 纠错

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

AI总结 提出CuSeT方法，通过自适应令牌级掩码和区域感知样本重加权，在简单SFT框架内提升LLM生成CUDA内核的功能正确性。

Snyk VulnBench JS 1.0: Can LLMs Find the Same Bugs Twice?

Snyk VulnBench JS 1.0: LLM 能否两次发现相同的漏洞？

Liran Tal, Johannes Kloos, Arsenii Rudich, Stephen Thoemmes, Manoj Nair

机构 * Snyk 纠错

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

AI总结 通过300次重复漏洞扫描实验，评估LLM在相同JavaScript代码上安全审查的可重复性，发现引用匹配结果稳定但额外报告波动大，建议结合确定性SAST使用。

Comments 12 pages, 9 figures

CODA-BENCH: Can Code Agents Handle Data-Intensive Tasks?

CODA-BENCH：代码智能体能否处理数据密集型任务？

Yuxin Zhang, Ju Fan, Meihao Fan, Shaolei Zhang, Xiaoyong Du

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 提出CODA-BENCH基准，在数据密集型环境中联合评估代码与数据智能，包含1009个任务，平均每个环境980个文件，揭示当前智能体在数据发现与代码执行整合上的不足。

Comments Accepted at ICML 2026. 37 pages, 11 figures. Project page: https://coda-bench.github.io/ Code: https://github.com/ruc-datalab/CoDA-Bench Data: https://huggingface.co/datasets/RUC-DataLab/CoDA-Bench

Code as a Weapon: A Consensus-Labeled Prompt Bank for Measuring Coding-Model Compliance with Malicious-Code Requests

代码即武器：用于衡量编码模型对恶意代码请求遵从性的共识标记提示库

Richard J. Young, Gregory D. Moody

机构 * University of Nevada Las Vegas（内华达大学拉斯维加斯分校） ； Department of Information Systems（信息系统系） 纠错

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

AI总结 本文通过构建一个经五名评审共识标记的提示库（包含4,748个可执行恶意代码请求和1,923个有害安全知识请求），为编码模型对恶意代码请求的拒绝行为提供了可靠且可跨语料库比较的测量基准。

Comments 23 pages, 9 figures, 6 tables. Consensus-labeled prompt bank consolidating eight malicious-code corpora (ASTRA, CySecBench, AdvBench/harmful_behaviors, JailbreakBench, MalwareBench, RedCode, RMCBench, Scam2Prompt) spanning diverse elicitation paradigms; 6,675 prompts, 33,375 classification calls

Automating Low-Risk Code Review at Meta: RADAR, Risk Calibration, and Review Efficiency

自动化低风险代码审查在Meta：RADAR、风险校准与审查效率

Chris Adams, Arjun Singh Banga, Parveen Bansal, Souvik Bhattacharya, Payal Bhuptani, Rujin Cao, Pedro Canahuati, Nate Cook, Brian Ellis, Prabhakar Goyal, Gurinder Grewal, Tianyu He, Matt Labunka, Alex Manners, David Molnar, Ging Cee Ng, Vishal Parekh, Jiefu Pei, Frederic Sagnes, James Saindon, Will Shackleton, Sid Sidhu, Gursharan Singh, Karthik Chengayan Sridhar, Matt Steiner, Pratibha Udmalpet, Sean Xia, Stacey Yan, Audris Mockus, Peter Rigby, Nachiappan Nagappan

机构 * Meta USA, UK, Canada（Meta美国、英国、加拿大） 纠错

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

AI总结 提出RADAR系统，通过多阶段漏斗对代码差异进行风险分层自动化审查，在Meta部署后显著提升审查效率并降低风险。

HyDRA: Hybrid Dynamic Routing Architecture for Heterogeneous LLM Pools

HyDRA：异构LLM池的混合动态路由架构

Aashna Garg, Siddharth Singha Roy, Jinu Jang, Federico Brancasi, Shengyu Fu

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 软件智能体 ：tool use(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出HyDRA，一种能够根据查询预测细粒度多维能力需求并匹配配置定义模型配置的混合动态路由架构，实现了在异构LLM池中高效且无需重新训练的模型选择。

Comments preprint v2

DualGauge: Automated Joint Security-Functionality Benchmarking of Specification-Only Code Generation by LLMs and Coding Agents

DualGauge: 对仅由LLM和编码代理生成的规范代码进行自动化联合安全-功能基准测试

Rupam Patir, Keyan Guo, Suvadra Barua, Abhijeet Pathak, Dinesh Gudimetla, Jiawei Guo, Hongxin Hu, Haipeng Cai

机构 * University at Buffalo, SUNY（布法罗大学） 纠错

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

AI总结 提出DualGauge框架，首个自动化联合评估规范代码正确性与安全性的系统，通过307个任务基准测试发现功能正确性高估可靠代码生成，联合成功率低于15%，且模型因素和代理系统均无法可靠提升。

Skill-to-LoRA: From Using Skills to Learning Behaviors for Token-Efficient LLM Agents

Skill-to-LoRA：从使用技能到学习行为以实现令牌高效的LLM智能体

Tianyi Zhang, Zhonghao Qi

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Skill-to-LoRA方法，将技能文本转换为LoRA适配器，替代运行时注入技能文档，在SWE-Skills-Bench上提升通过率并降低令牌成本。

Comments Preprint. 10 pages, 4 figures

Can LLM Coding Agents Reason About Time Series?

LLM 编码智能体能否推理时间序列？

Filip Rechtorík, Ondřej Dušek, Zdeněk Kasner

机构 * Institute of Formal and Applied Linguistics, Faculty of Mathematics and Physics, Charles University（查尔斯大学数学与物理学院形式与应用语言学研究所） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究 LLM 编码智能体在时间序列分析中的能力，发现代码访问可提升性能达 10%，但仍有 22-34% 错误，并分析了推理差距。

Comments 17 pages, 7 figures

MultiMolecule: a modular ecosystem for biomolecular sequence-model workflows

MultiMolecule: 一个用于生物分子序列模型工作流的模块化生态系统

Zhiyuan Chen

机构 * DanLing Team（丹 Ling 团队） 纠错

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

AI总结 提出MultiMolecule开源生态系统，通过标准化接口整合RNA、DNA和蛋白质序列模型，提供53个模型族实现、112个检查点和16个数据集资源，支持模型复用、评估和生物预测。

LearnOpt: Recovering the Latent Cognitive Structure of Standardized Examinations via Knowledge Graphs and Constrained Optimization

LearnOpt: 通过知识图谱和约束优化恢复标准化考试的潜在认知结构

Joy Bose, Om Thomas

机构 * Independent Researchers（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出LearnOpt框架，利用知识图谱和约束优化从历史试题中恢复潜在认知结构，生成个性化学习计划；在NEET和JEE Advanced考试数据上验证了潜在结构的稳定性和可检测的转变。

Comments 26 pages, 2 figures, 6 tables. Code, data, and calibration tooling: https://github.com/joyboseroy/learnopt. Datasets on HuggingFace: joyboseroy/neet-skill-tags-2016-2024, joyboseroy/jee-advanced-skill-tags-2016-2023

Intrinsic Computational Functionalism and Simulated Consciousness

内在计算功能主义与模拟意识

Ryota Kanai, Shuqin Ma

机构 * Araya Inc.（Araya公司） ； School of Philosophy, Fudan University（复旦大学哲学学院） ； Sussex Centre for Consciousness Science, University of Sussex（Sussex大学意识科学中心） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文从内在计算功能主义出发，提出机制丰富的规范结构，论证若意识是计算构成的，则任何满足内在因果-计算实现关系的系统（生物、人工或模拟）都实现相同的意识相关属性。

On the number of symmetric chain decompositions of the minuscule lattices $L(m,n)$ and $M(n)$

关于极小格 $L(m,n)$ 和 $M(n)$ 的对称链分解的数量

Robert Dorward

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究极小格 $L(m,n)$ 和 $M(n)$ 的对称链分解计数，给出 $L(2,n)$ 的显式公式，并猜想 $\#SCD(L(m,n))$ 和 $\#SCD(M(n))$ 超指数增长，与晶体基和Lusztig对合等建立联系。

Comments 27 pages, 6 figures. In preparation for submission. Comments welcome

Bayesian Optimization for Learning Nonlinear MPC in Autonomous Agent Navigation

自主智能体导航中学习非线性模型预测控制的贝叶斯优化

Lorenzo Ortolani, Gabriel Voss, Gabriele Beltrami, Francesco Dorati, Tommaso Felice Banfi

机构 * Talos Robotics AI 纠错

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

AI总结 提出一种无地图框架，结合滚动时域规划与非线性MPC，利用贝叶斯优化自动调参，在仿真和实物四足机器人上实现高效导航。

Comments Published at the IEEE ICRA 2026 Xplore Workshop (Oral), Cross-Disciplinary aspects of Exploration in Robotics, Reinforcement Learning, and Search

MUZZLE: Adaptive Agentic Red-Teaming of Web Agents Against Indirect Prompt Injection Attacks

MUZZLE: 针对间接提示注入攻击的自适应智能体红队测试框架

Georgios Syros, Evan Rose, Brian Grinstead, Christoph Kerschbaumer, William Robertson, Cristina Nita-Rotaru, Alina Oprea

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Mozilla Corporation（Mozilla公司） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MUZZLE框架，利用智能体轨迹自动识别高显著性注入面，自适应生成上下文相关的恶意指令，评估网络智能体对间接提示注入攻击的安全性，发现44种新攻击和跨应用攻击策略。

FraudSMSWalker: Benchmarking Agentic Large Language Models for SMS-to-Webpage Fraud Detection

FraudSMSWalker: 用于短信到网页欺诈检测的智能体大语言模型基准测试

Y. H. Zhou, Z. M. Ma, Y. J. Zhou, Y. T. Li, H. X. Xiang, Y. M. Cheng, T. L. Chen, K. J. Zhang, Z. H. Nan, J. H. Ni, Z. Wu, Q. Y. Pan, S. Zhang, S. Cheng, M. Y. Luo

机构 * Baimaohui（白猫汇） ； PPSUC（中国人民公安大学） 纠错

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

AI总结 提出FraudSMSWalker基准，通过屏蔽URL的短信-网页对评估智能体大语言模型在跨渠道欺诈检测中的证据推理能力，发现模型能检测可疑线索但难以保持良性召回。

HeRo: Adaptive Orchestration of Agentic RAG on Heterogeneous Mobile SoC

HeRo: 异构移动SoC上智能体RAG的自适应编排

Maoliang Li, Jiayu Chen, Zihao Zheng, Ziqian Li, Xinhao Sun, Guojie Luo, Chenchen Liu, Xiang Chen

专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出HeRo框架，通过基于性能分析的在线调度器，结合形状感知子阶段划分、关键性加速器映射和带宽感知并发控制，在异构移动SoC上实现低延迟智能体RAG，端到端延迟降低达10.94倍。

Comments Will appear in DAC'2026, Camera Ready

LabOSBench: Benchmarking Computer Use Agents for Scientific Instrument Control

LabOSBench: 科学仪器控制的计算机使用智能体基准测试

Anqi Zou, Han Deng, Chengyu Zhang, Junquan Hu, Yu Wang, Yuxiang Xing, Aokai Zhang, Hanling Zhang, Zhaoyang Liu, Ben Fei, Zhihui Wang, Wanli Ouyang

机构 * Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出LabOSBench基准，基于Web科学仪器模拟器评估多模态GUI智能体在仪器控制中的表现，揭示现有智能体在反馈驱动操作和长流程执行上的不足。

Binary Tracking for Spatial QA and Navigation with Open Vision-Language Models

基于开放视觉语言模型的空间问答与导航的二值追踪

Dongbin Na, Chanwoo Kim, Soonbin Rho, Giyun Choi, Gangbok Lee, Dooyoung Hong

机构 * RGA Inc.（RGA公司） 纠错

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

AI总结 提出BinTrack，一种全开源的空间定位代理，通过二值搜索轨迹段，在SpaceLocQA基准上准确率提升22.8%，推理速度提升1.5倍，并发布多行程室外数据集GangnamLoop。

Comments 21 pages, 4 figures, 15 tables. Project page: https://ndb796.github.io/BinaryTracking ; Code and dataset: https://github.com/ndb796/BinaryTracking

Are Online Skill and Memory Modules Always Worth Their Tokens? A Budget-Constrained Study of Web Agents

在线技能与记忆模块是否总是值得其令牌消耗？Web代理的预算约束研究

Sina Hajimiri, Masih Aminbeidokhti, Jose Dolz, Ismail Ben Ayed, Issam H. Laradji, Spandana Gella, Nicolas Gontier

机构 * ServiceNow AI Research（ServiceNow AI 研究院） ； ÉTS Montreal（蒙特利尔高等技术学院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 在固定推理预算下，对比三种在线增强模块与令牌匹配的基线，发现基线在总成功率上匹配或超越所有增强方法，且常使用更少令牌。

PhoneHarness: Harnessing Phone-Use Agents through Mixed GUI, CLI, and Tool Actions

PhoneHarness: 通过混合GUI、CLI和工具操作利用手机使用代理

Chenxin Li, Zhengyao Fang, Zhengyang Tang, Pengyuan Lyu, Xingran Zhou, Xin Lai, Fei Tang, Liang Wu, Yiduo Guo, Weinong Wang, Junyi Li, Yi Zhang, Yang Ding, Huawen Shen, Sunqi Fan, Shangpin Peng, Zheng Ruan, Anran Zhang, Benyou Wang, Chengquan Zhang, Han Hu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出PhoneHarness，一个混合动作基准和执行框架，用于评估手机代理在可验证移动工作流中的表现，通过GUI、CLI和工具动作的组合，达到75.0%通过率，比最强基线高12.9个百分点。

Comments Project Page: https://phoneharness.github.io/

Hidden Ghost Hand: Unveiling Backdoor Vulnerabilities in MLLM-Powered Mobile GUI Agents

隐藏的幽灵之手：揭示MLLM驱动的移动GUI代理中的后门漏洞

Pengzhou Cheng, Haowen Hu, Zheng Wu, Zongru Wu, Tianjie Ju, Zhuosheng Zhang, Gongshen Liu

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Huawei Inc.（华为公司） 纠错

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

AI总结 本研究提出AgentGhost框架，通过组合目标和交互层触发器，利用监督对比学习和微调注入后门，在移动GUI代理中实现高成功率和隐蔽性，攻击准确率达99.7%。

Comments EMNLP-Findings 2025 (Correcting model settings)

PolyMerge: Compressing 3D Gaussian Splats with Polytope Coverings for Provably Safe Resource-Constrained Navigation

PolyMerge: 用多面体覆盖压缩3D高斯泼溅以实现可证明安全的资源受限导航

Jihoon Hong, Chih-Yuan Chiu, Sara Fridovich-Keil, Glen Chou

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出PolyMerge，将大规模3D高斯泼溅模型转换为凸多面体覆盖，保证覆盖原模型所有障碍物，结合控制障碍函数实现实时安全路径规划，在Crazyflie无人机上验证。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 7, pp. 8512-8519, July 2026

The Missing Layer: Why EdTech Needs Design-Time Generative UI, Not Just Runtime Personalization

缺失的层次：为什么教育科技需要设计时的生成式用户界面，而非仅运行时个性化

Seyed Parsa Neshaei, Abhinand Shibu, Fatma Betül Güres

专题命中 GUI与网页智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 针对教育科技中运行时生成式UI导致可访问性不足的问题，提出在创作层采用基于卡片的语义单元编码，由生成式AI在教学设计时生成多种界面表示，经教师验证后交付，实现公平可扩展的适应性教育。

Comments Accepted at the NextGen Learning Interfaces Workshop in AIED 2026

Metis: A Generalizable and Efficient World-Action Model for Autonomous Driving and Urban Navigation

Metis: 一种用于自动驾驶和城市导航的通用高效世界-动作模型

Jingyu Li, Zhe Liu, Dongnan Hu, Junjie Wu, Zipei Ma, Wenxiao Wu, Chao Han, Zhihui Hao, Zhikang Liu, Kun Zhan, Jiankang Deng, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tongji University（同济大学） ； Li Auto Inc.（理想汽车） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出Metis框架，通过解耦视频生成与动作预测，采用混合专家架构和不对称注意力掩码，实现高效推理与泛化，在多个导航基准上取得最优性能。

New lower bounds for the degree/diameter problem via interaction with a browser-accessible LLM

通过浏览器可访问的LLM交互得到度/直径问题的新下界

Ryosuke Mizuno

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 通过与ChatGPT交互发现图构造，改进了度/直径问题的下界：N(12,5)≥34,992和N(16,5)≥147,456。

Task-Aware Environment Augmentation for Reliable Navigation via Shielded Conditional Diffusion

任务感知的环境增强：通过屏蔽条件扩散实现可靠导航

Bharawee Phoompho, Gokul Puthumanaillam, Yan Miao, Ruben Hernandez, Tim Bretl, Sayan Mitra, Melkior Ornik

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 针对部分可观测环境下的轨迹规划可靠性问题，提出任务感知的环境增强方法SCoDA，利用条件扩散模型学习最优视觉标记布局，通过屏蔽采样引导标记放置，提升轨迹执行可靠性和完成时间。

GuideWalk: Learning Unified Autonomous Navigation and Locomotion for Humanoid Robots across Versatile Terrains

GuideWalk: 面向人形机器人的统一自主导航与运动学习，适用于多种地形

Haoxuan Han, Chen Chen, Linao Gong, Xin Yang, Hao Hu, Junhong Guo, Zhicheng He, Yao Su, Fenghua He

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Leju Robotics（乐聚机器人） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出GuideWalk框架，通过可通行性感知导航引导与地形自适应运动教师蒸馏，实现人形机器人在复杂地形上的稳定导航与运动协调。

Bimanual High-Density EMG Control for In-Home Mobile Manipulation by Users with Quadriplegia

用于四肢瘫痪用户居家移动操作的双侧高密度肌电控制

Jehan Yang, Eleanor Hodgson, Cindy Sun, Zackory Erickson, Doug Weber

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 针对颈椎脊髓损伤用户，提出双侧高密度肌电（HDEMG）前臂袖套，结合共享自主框架实现实时手势控制移动操作器，经12天居家研究验证日常任务有效性。

Comments 17 pages, 20 figures

ReMoBot: Retrieval-Based Few-Shot Imitation Learning for Mobile Manipulation with Vision Foundation Models

ReMoBot: 基于检索的少样本模仿学习用于移动操作与视觉基础模型

Yuying Zhang, Wenyan Yang, Francesco Verdoja, Ville Kyrki, Joni Pajarinen

机构 * School of Electrical Engineering, Aalto University, Espoo, Finland（艾尔沃大学电气工程学院，埃斯波，芬兰） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 提出ReMoBot，一种基于检索的少样本模仿学习框架，利用视觉基础模型从演示中检索信息，解决移动操作任务中的部分可观测性和数据有限问题，在真实世界任务中取得高成功率。