A Dynamic Coupling Theory of Expertise Through Thinking Flow and Workflow Evolution
通过思维流与工作流演化的专长动态耦合理论
专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)
AI总结 提出工作流认知框架，将专长定义为思维流与工作流演化的递归耦合，揭示专长作为动态认知现象的本质，并建立动态耦合模型。
Comments 19 pages, 4 figures
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 26 篇
A global log for medical AI
医疗AI的全局日志
机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Institute for Ethics in AI（人工智能伦理研究所） ； Cosmos Institute（宇宙研究所） ； Harvard Medical School and Clalit Research Institute（哈佛医学院和Clalit研究机构） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Joan and Irwin Jacobs Center for Health Innovation（乔安和伊万·雅各布健康创新中心） ； Oxford University Clinical Research Unit（牛津大学临床研究中心） ； Icahn School of Medicine at Mount Sinai（辛格纳医学中心） ； The Hasso Plattner Institute for Digital Health at Mount Sinai（辛格纳医学中心数字健康研究所） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University Hospital, University of Bern（伯恩大学医院） ； Beth Israel Deaconess Medical Center（贝斯以色列医疗中心） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； The Mount Sinai AI Assurance Lab（辛格纳医学中心人工智能保证实验室） ； University of Birmingham（伯明翰大学） ； PATH（PATH组织） ； Seattle Children’s Hospital（西雅图儿童医院） ； Department of Pediatrics, University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校儿科部） ； Kaiser Foundation Health and Hospitals（凯撒基金会健康与医院） ； e-Patient Dave, LLC（e-Patient Dave公司） ； Regional Office for Europe, World Health Organization（世界卫生组织欧洲地区办公室） ； University of Malta（马耳他大学） ； Centre for Tropical Medicine and Global Health, University of Oxford（牛津大学热带医学与全球健康中心） ； Healthcare Information and Management Systems Society（医疗信息与管理系统协会） ； Clalit Research Institute, Innovation Division, Clalit Health Services（Clalit研究机构创新部门，Clalit健康服务） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Gates Foundation（比尔及梅琳达·盖茨基金会） ； Computational Health Informatics Program, Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院计算健康信息学项目）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出MedLog协议，为医疗AI系统提供事件级日志记录，包含九个核心字段，并在多个部署中验证其监测模型行为、工作流交互及下游结果的能力。
Comments MedLog website: https://medlogprotocol.ai
Agon: An Autonomous Large-Scale Omnidisciplinary Research System Built on Prompt Economy
Agon：基于提示经济学的自主大规模全学科研究系统
机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE
AI总结 提出Agon研究编排系统，通过提示经济学循环实现大规模自主研究，将可验证任务自动化，不可验证判断留给人类，并分类了系统失败类型。
FALCON: Transforming Cyber Threat Intelligence into Deployable IDS Rules with Self-Reflection
FALCON：通过自我反思将网络威胁情报转化为可部署的入侵检测系统规则
机构 * Meharry Medical College（梅哈里医学院） ； The University of Texas at El Paso（德克萨斯理工大学） ； The University of Alabama（阿拉巴马大学） ； National Security Agency（国家安全局）
专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 提出FALCON框架，通过新颖的CTI-规则语义评分器实现规则检索、生成和验证，解决签名型入侵检测系统中规则创建的手动瓶颈和验证难题，在Snort和YARA平台上达到0.72平均相关性。
Comments 17 pages, 10 figures, 8 tables
When Top-1 Fails: Calibrating LoRA Monitors for Masked Diffusion LMs
当Top-1失败时：为掩蔽扩散LM校准LoRA监控器
机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 针对离散扩散语言模型微调中top-1 argmax作为崩溃预警的零精度问题，提出使用最大LoRA梯度范数作为参数侧信号，在LLaDA族上实现0.68精度和0.79 F1分数，并建议每族DLM校准阈值。
Comments 14 pages, 3 figures. Code and result artifacts: https://github.com/lucky-verma/top1-fails-dlm-lora-monitors
Synergizing Physically Constrained MCMC and Chemical-Informed Gaussian Processes for Reaction Network Discovery
协同物理约束MCMC与化学信息高斯过程进行反应网络发现
机构 * State Key Laboratory of Fine Chemicals, Frontier Science Center for Smart Materials, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China（精细化学品国家重点实验室，智能材料前沿科学中心，大连理工大学，大连，116024，中国） ； Dalian Key Laboratory of Intelligent Chemistry, CR Belt and Road Joint Laboratory on Intelligent Chemistry and Advanced Materials of Liaoning Province, School of Chemistry, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China（大连智能化学重点实验室，辽宁省“一带一路”智能化学与先进材料联合实验室，化学学院，大连理工大学，大连，116024，中国） ； Academy of Interdisciplinary Studies, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon, Hong Kong（交叉学科研究院，香港理工大学，清水湾，九龙，香港）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出PC-MCMC-CIGP灰箱工作流，结合尖峰-板拓扑采样、硬守恒与热力学筛选及化学信息高斯过程残差模型，用于反应网络发现与实验设计，在H2+Br2基准和苯乙烯环氧化反应上验证了其区分机理和优化产量的能力。
An Approach to Simultaneous Acquisition of Real-Time MRI Video, EEG, and Surface EMG for Articulatory, Brain, and Muscle Activity During Speech Production
一种用于言语产生过程中发音、大脑和肌肉活动的实时MRI视频、脑电图和表面肌电图同步采集方法
机构 * Signal Analysis and Interpretation Laboratory, University of Southern California（南加州大学信号分析与解释实验室） ； Ming Hsieh Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Southern California（南加州大学明希斯电气与计算机工程系） ； Dept. of Linguistics, University of Southern California（南加州大学语言学系）
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 本文首次实现了言语产生过程中实时MRI、EEG和表面EMG的同步采集，并提出了针对三模态设置的伪影抑制流程，为言语神经科学和脑机接口提供新视角。
Comments Accepted for Interspeech 2026
Beyond Logprobs: A Multi-Signal Confidence Engine for LLM-Based Document Field Extraction
超越Logprobs：基于LLM的文档字段提取的多信号置信度引擎
机构 * Perfios Software Solutions Pvt. Ltd.（Perfios软件解决方案私人有限公司）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出ExtractConf，通过双视角文档解析（字段引导与文档引导）的不一致性，融合多信号实现高可靠置信度估计，在DocILE上AUC达0.928，准确率99.1%。
Comments Extended version of a paper accepted (Oral) at the RobustifAI Workshop, IJCAI-ECAI 2026, Bremen, Germany. 9 pages, 5 figures, 2 tables
Breaking the Filter Bubble: A Semantic Pareto-DQN Framework for Multi-Objective Recommendation
打破过滤气泡：面向多目标推荐的语义Pareto-DQN框架
机构 * A3Data
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出语义Pareto-DQN框架，将推荐建模为多目标马尔可夫决策过程，通过超体积动作选择同时优化用户参与度、信息多样性和提供者公平性，在MovieLens数据集上验证了其在不显著牺牲参与度的情况下提升社会目标的能力。
Comments IEEE International Conference on Responsible Artificial Intelligence (IRAI) - 2026
Ground Then Rank: Revisiting Knowledge-Based VQA with Training-Free Entity Identification
先定位再排序：基于知识的视觉问答中无训练实体识别的再探讨
机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； AT&T Chief Data Office（AT&T首席数据办公室）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对知识型视觉问答中实体与证据双重定位瓶颈，提出解耦实体识别与段落排序的无训练IBA框架，利用MLLM候选名称选择与文本重排序器，在降低复杂度同时提升性能。
Comments Accepted by ACL 2026 Findings. Project page https://github.com/VAN-QIAN/ACL26-IBA/
Machine Learning and Deep Learning for Exoplanet Detection and Atmospheric Characterization with JWST and the Upcoming Ariel Mission
利用JWST和即将到来的Ariel任务进行系外行星探测与大气表征的机器学习和深度学习
机构 * Department of Industrial Physics, Enugu State University of Science and Technology（恩古州科技大学工业物理系） ； Department of Physics, Dennis Osadebay University（德尼斯·奥萨德贝大学物理系）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文综述了机器学习和深度学习在JWST及Ariel任务背景下，用于系外行星探测（凌星识别、候选体筛选、假阳性排除）和大气表征（反演、去趋势、互相关、替代建模）的最新进展，指出DL方法在速度和精度上匹配或超越传统流程，ML驱动的反演将推理时间从CPU小时级降至秒级。
Comments 15 pages
Knowledge-Graph Grounding Helps LLMs Only for Out-of-Training Knowledge: A Controlled Study on Clinical Question Answering
知识图谱基础仅对训练外知识帮助LLM：临床问答的受控研究
专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 通过受控实验发现，知识图谱基础仅在问题涉及模型训练外知识时提升LLM性能，对已知事实无帮助，且公共KG信息冗余。
Comments 9 pages. Code: https://github.com/samyama-ai/clinical-llm-graphrag
AgentRivet: an automated system for producing Rivet routines from journal publications
AgentRivet：从期刊论文自动生成Rivet例程的系统
机构 * Department of Physics & Astronomy, University of Manchester（曼彻斯特大学物理与天文学系） ； Centre for Advanced Research Computing, University College London（伦敦大学学院先进计算中心）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出基于大语言模型的自动化工作流AgentRivet，从论文提取物理分析信息并生成缺失的Rivet例程，经代码和物理审查实现质量控制，在ATLAS和CMS测量中生成语法错误少、物理保真度合理的例程。
MyoInteract: A Framework for Fast Prototyping of Biomechanical HCI Tasks using Reinforcement Learning
MyoInteract：一种使用强化学习快速原型设计生物力学人机交互任务的框架
机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI) Dresden/Leipzig, Leipzig University（可扩展数据与人工智能分析中心（ScaDS.AI）德累斯顿/莱比锡，莱比锡大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出MyoInteract框架，通过强化学习生物力学模拟，将设置和训练时间从数天缩短至数分钟，使非专家也能快速原型化人机交互任务。
Comments Published at Designing Interactive Systems (DIS) 2026
Sequential Probability Ratio Test using Z-Statistics (SPRT-z): A Practical Approach for Online Experimentation
基于Z统计量的序贯概率比检验（SPRT-z）：在线实验的实用方法
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 针对在线实验中的重复窥视问题，提出SPRT-z方法，结合大样本正态近似、无标度视界校准和布朗中位无偏估计，实现早期有效性和无效性停止，控制错误率并减少样本量。
Learning Nonlinear Dynamics: Improving the Estimation Efficiency and Reliability of Gaussian Process State-Space Models
学习非线性动力学：提高高斯过程状态空间模型的估计效率和可靠性
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文通过改进吉布斯采样器、引入验证性因子分析测量模型和提供系统验证的软件实现，提高了高斯过程状态空间模型的贝叶斯估计效率和可靠性，促进非线性动态系统的统计学习。
Comments 72 pages, 23 figures
ArtiTwinSplat: Interactable Digital Twin Reconstruction via Gaussian Splatting from RGB-D videos
ArtiTwinSplat：基于RGB-D视频的高斯泼溅实现可交互数字孪生重建
机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft（微软） ； University of Bonn（波恩大学）
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)
AI总结 提出ArtiTwinSplat框架，利用3D高斯泼溅从RGB-D视频自动构建可交互的铰接物体数字孪生，无需CAD模型或人工标注，支持实时渲染与交互操作。
Comments Presented at the ICRA 2026 Workshop on Advances and Challenges in AI-Driven Automation and Robotic System Integration with Digital Twins, Vienna, June 2026
Optimizing Visual Analytics Workflows: From Theory to Practice
优化可视化分析工作流：从理论到实践
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文通过行动研究方法，将基于信息论的可视化分析工作流优化方法论从理论转化为实践，通过案例研究分析其优势、可行性和部署障碍，并提出了消除障碍的路线图。
Comments 22 pages, 15 figures
BiJuTy: An Interactive HPC-Aware Big Data Cluster Lifecycle Manager and Performance Assessment Utility for JupyterHub
BiJuTy: 面向JupyterHub的交互式HPC感知大数据集群生命周期管理器与性能评估工具
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 提出BiJuTy，通过Jupyter交互界面简化HPC上大数据集群的生命周期管理和性能评估，降低使用门槛，支持多集群管理和迭代优化。
Comments 12 Pages, 7 Figures
Do Waders, Swimmers, and Divers Exist? A GPS-Based Pilot Study of Site-Dependent Visitor Movement in Theme Parks
涉水者、游泳者和潜水者是否存在？基于GPS的主题公园游客移动站点依赖性研究
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)
AI总结 本研究通过GPS追踪游客在多个主题公园的移动，发现行为类型呈连续谱而非离散类别，且站点间行为关系可逆，强调移动行为需就地校准。
Proximity-Induced Spin Reorientation in Monolayer CrI$_3$ on Hexagonal WTe$_2$
六方WTe$_2$上单层CrI$_3$中邻近诱导的自旋重取向
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 通过第一性原理到有限温度的工作流程，发现WTe$_2$衬底将单层CrI$_3$的磁化方向从面外重取向为面内，并增强磁有序尺度，机制是衬底改变对称各向异性交换与现场各向异性的平衡。
First Results from the LSST Shadow Survey: The Restless Luminous Blue Variable AT2017des in the Virgo-Cluster Galaxy, NGC4532
LSST阴影巡天的首批结果：室女座星系团NGC4532中的躁动亮蓝变星AT2017des
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文介绍LSST阴影巡天项目，利用DECam对星系团场进行每日观测，发现室女座星系团中亮蓝变星AT2017des的剧烈爆发，其峰值亮度逐年增强，可能预示最终爆炸。
Comments 23 pages, 9 figures, submitted to ApJL
Characterizing Dislocation Substructures in Creep-Deformed Olivine Using Electron Channeling Contrast Imaging
利用电子通道对比成像表征蠕变变形橄榄石中的位错亚结构
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 通过电子通道对比成像与电子背散射衍射结合，研究蠕变变形橄榄石中的位错亚结构，揭示其复杂性及对蠕变模型的约束作用。
Comments Preprint (as-submitted version after the first peer review)
Journal ref J. Geophys. Res. Solid Earth 131 (2026) e2026JB034771
2. 软件智能体 13 篇
SHERLOC: Structured Diagnostic Localization for Code Repair Agents
SHERLOC: 代码修复智能体的结构化诊断定位
机构 * NVIDIA（英伟达） ； Santa Clara, CA 95051, USA（美国加利福尼亚州圣克拉拉） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（国家应用网络安全研究中心 ATHENE）
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 提出SHERLOC框架，通过推理LLM与紧凑仓库工具及自恢复机制，实现无需微调的结构化诊断定位，在SWE-Bench上达到最优定位精度，并提升修复率、降低令牌消耗。
Skills for the future software profession: beyond agentic AI!
未来软件职业的技能：超越智能体AI！
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文通过2026年在纽约和新加坡举行的两场圆桌会议，总结未来软件工程师所需的核心技能，强调验证与确认在智能体处理实现时的重要性。
OmniPath: A Multi-Modal Agentic Framework for Auditing Wheelchair Accessibility
OmniPath: 用于审计轮椅可达性的多模态智能体框架
机构 * Causal AI Lab, Department of Information Systems, University of Maryland Baltimore County（因果AI实验室，信息系统系，马里兰大学巴尔的摩分校） ； Department of Computer Science & Software Engineering, Miami University（计算机科学与软件工程系，迈阿密大学）
专题命中 软件智能体 ：agentic(title,comments)；agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出OmniPath框架，融合OSM网络拓扑与机载LiDAR数据，通过虚拟遍历量化坡度、横坡等物理摩擦点，按ADA标准分级评估轮椅可达性，经实地验证有效识别标准地图遗漏的障碍。
Comments 10 pages, 13 figures. Submitted to IEEE COMPSAC 2026. OmniPath: A Multi-Modal Agentic Framework for Auditing Wheelchair Accessibility
Understanding the (In)Security of Vibe-Coded Applications
理解“氛围编码”应用的安全性（与非安全性）
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文系统研究了通过“氛围编码”范式开发的应用的安全性，发现其存在占位符逻辑、未过滤输入和秘密泄露等重复性漏洞模式，根源在于AI代理的系统性局限，且即使改进LLM能力也无法消除根本风险。
Bayesian control for coding agents
编码智能体的贝叶斯控制
机构 * PolyShape ； National Technical University of Athens（雅典国家技术大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 软件智能体 ：tool-use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 将编码智能体的编排建模为成本敏感的序贯假设检验，贝叶斯控制器动态决策证据收集、候选优化、验证或停止，在昂贵验证下最有效，且信念状态提供可解释的正确性分数。
Detecting AI Coding Agents in Open Source: A Validated Multi-Method Census of 180 Million Repositories
检测开源中的AI编码代理：对1.8亿个仓库的多方法普查验证
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 提出多层面检测框架，整合配置扫描、提交消息分析等四种方法，发现单一信号低估AI代理活动达30倍，揭示不同检测渠道捕获的代理群体几乎不重叠。
Metis: Bridging Text and Code Memory for Self-Evolving Agents
Metis: 连接文本与代码记忆以实现自我进化智能体
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei（华为） ； Wuhan University（武汉大学）
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 提出Metis系统，通过分层双表示记忆（文本与代码）平衡构建成本、执行效率和可迁移性，在AppWorld上任务准确率提升20.6%，执行成本降低22.8%。
Comments Work in progress
