AI Agent

NNStar: An end-to-end AI agent for nuclear matter and neutron star physics

NNStar：用于核物质和中子星物理的端到端人工智能代理

Yao Ma, Yong-Liang Ma, Jia-Ying Xiong

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

AI总结 研究针对核物质和中子星物理中约束致密物质状态方程需处理大量数据及高维耦合空间微调难的问题，提出NNStar这一端到端人工智能代理，可自动化工作流程，为相关观测分析提供新的AI驱动框架。

Comments 14 pages; comments are welcome

CAVA: Canonical Action Verification and Attestation for Runtime Governance of Agentic AI Systems

CAVA：用于智能代理人工智能系统运行时治理的规范动作验证与认证

Zexun Wang

机构 * Ond Holdings Inc（Ond控股公司） 纠错

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

AI总结 研究智能代理人工智能系统异构运行时带来的治理问题。提出CAVA，将异构代理活动转换为规范动作对象。通过基准参考实现研究，为部署者端人工智能治理提供动作级规范化和语义模式的系统表述。

Comments 35 pages. Working paper on canonical action verification, runtime governance, semantic pattern detection, and approval-bound action receipts

Phantom Guardrails: When Self-Improving Agent Harnesses Fix Failures That Never Happened

幻影护栏：当自我改进的智能体利用从未发生过的修复失败时

Su Wang, Pin Qian, Yifan Lin, Jingzhou Xu, Yihang Chen, Xiaochong Jiang, Lifei Liu, Haoran Yu

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

AI总结 研究自我改进智能体在自动化工具优化中虚构从未发生的错误这一现象，通过反事实制造实验室进行研究，发现当合法输入含特定模式等条件时会出现虚构失败，提出该实验室用于测量此类虚构失败。

Automatic Ordinary Differential Equations Discovery For Biological Systems Using Large Language Model Powered Agentic System

使用由大语言模型驱动的智能体系统自动发现生物系统中的常微分方程

David Krongauz, Arad Zulti, Eran Segal, Teddy Lazebnik

机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Haifa（海法大学） ； Jonkoping University（延雪平大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在用大语言模型驱动智能体系统自动发现生物系统常微分方程。提出MEDA系统，能检索知识、定义变量、生成约束等。通过多种任务评估，该系统可恢复正确变量，实现结构恢复，生成合理模型，还明确关键组成部分。

A Telemetry-Driven Model for Quantifying Upgrade Risk in Durable Workflow Execution

一种用于量化持久工作流执行中升级风险的遥测驱动模型

Luca Maraschi, Matteo Collina

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

AI总结 研究持久工作流执行中升级风险量化问题，提出基于遥测数据的封闭形式概率模型，结合向后和向前项分解风险，全程贝叶斯估计，给出风险分数可信区间，还能划分运行类别，放弃独立性假设后可计算耦合感知分区。

Comments 29 pages, 3 figures

AI-Native Insurance for Agentic AI: Pricing, Underwriting, and End-to-End Automation

面向智能体人工智能的原生人工智能保险：定价、承保与端到端自动化

Quanyan Zhu

机构 * NYU Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院） 纠错

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

AI总结 针对智能体人工智能带来的保险挑战，开发原生人工智能数学框架，通过风险状态映射相关要素并制定优化问题，建立可保性结构属性，经医疗案例展示了合同优化等内容。

AgentSociety 2: An Integrated Research Environment for Executable Social Science

AgentSociety 2：用于可执行社会科学的集成研究环境

Jinghua Piao, Jun Zhang, Haoyu Huang, Keming Zhang, Jing Yi Wang, Xinran Zhao, Songwei Li, Boyuan Sun, Jiayi Chang, Fengli Xu, Chunyan Wang, Fang Zhang, Ke Rong, Jun Su, Tianguang Meng, Yi Liu, Qingguo Meng, Yu Wang, Yong Li

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

AI总结 针对社会科学研究对象的独特性及现有系统缺陷，AgentSociety 2集成研究环境结合大语言模型代理的两个角色，支持端到端工作流程，通过多领域研究展示其能力，为计算社会科学提供可控基础设施。

Memory as a Controlled Process: Learned Adaptive Memory Management for LLM Agents

作为受控过程的记忆：为大语言模型智能体学习自适应内存管理

Eric Hanchen Jiang, Zhi Zhang, Yuchen Wu, Levina Li, Dong Liu, Xiao Liang, Rui Sun, Yubei Li, Edward Sun, Haozheng Luo, Zhaolu Kang, Aylin Caliskan, Kai-Wei Chang, Ying Nian Wu

机构 * University of California Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 研究LLM智能体内存管理问题，提出MemCon框架将内存操作建模为马尔可夫决策过程，通过在线策略自适应管理内存，该框架与后端无关，实验表明其在多基准测试中优于基线，提升任务成功率并减少令牌消耗。

AEGISS -- Atomic orbital and Entropy-based Guided Inference for Space Selection -- A novel semi-automated active space selection workflow for quantum chemistry and quantum computing applications

AEGISS——基于原子轨道和熵的空间选择引导推理——一种用于量子化学和量子计算应用的新型半自动活性空间选择工作流程

Fabio Tarocco, Pi A. B. Haase, Fabijan Pavošević, Vijay Krishna, Leonardo Guidoni, Stefan Knecht, Martina Stella

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)

AI总结 针对多参考量子化学计算中活性空间选择问题，提出受AVAS和AutoCAS启发的新方法，结合轨道熵分析与原子轨道投影构建活性空间，经验证适用于经典和量子计算框架，还开发出便于使用且可对接多种应用的软件包。

Rethinking Penetration Testing for AI-Enabled Systems: From Resource Compromise to Behavioral Objective Violation

重新思考人工智能系统的渗透测试：从资源妥协到行为目标违反

Mohammad Allahbakhsh, Mohammad Hassan Bahari, Moslem Attar-Raouf

机构 * Sensifai BV（Sensifai公司） 纠错

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

AI总结 本文重新思考人工智能系统渗透测试，将其定义为目标驱动的行为评估，涵盖多种对抗途径。提出测试工作流程，通过实例展示渗透可通过行为影响发生，为评估已部署人工智能系统中的对抗成功提供技术框架。

Comments 42 pages, 5 Tables, 21 references

SeedSmith: LLM-Driven Seed Synthesis for Directed Fuzzing

SeedSmith：用于定向模糊测试的基于大语言模型的种子合成

Junmin Zhu, Siyu Liu, Jie Hu, Fabio Gritti, Ati Priya Bajaj, Hulin Wang, Wenbo Guo, Tiffany Bao, Christopher Kruegel, Giovanni Vigna

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

AI总结 研究针对定向模糊测试常无法触发崩溃的问题，提出SeedSmith这一基于大语言模型的管道，通过复制分析师工作流程合成种子，提升模糊器性能，在Magma和ARVO上取得显著加速和发现新漏洞的成果。

RAGthoven at SemEval-2026 Task 1: A Multi-Stage Pipeline Walks Into a Benchmark and Barely Clears the Bar

RAGthoven参加SemEval-2026任务1：一个多阶段管道进入基准测试且勉强达标

Marek Šuppa, Viktória Ondrejová, Lucia Ganajová, Gregor Karetka, Daniel Skala

机构 * Comenius University in Bratislava（布拉迪斯拉发的夸美纽斯大学） ； Cisco Systems（思科系统公司） ； Zaitra s.r.o.（扎伊特拉有限公司） ； NaiveNeuron（天真神经元） 纠错

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

AI总结 介绍用于SemEval-2026任务1子任务A的RAGthoven系统，它将幽默文本生成分解为多阶段LLM管道，经多次实验优化，最终配置用RAG增强规划器，还评估两种智能变体，虽工具调用预算增加，但在英语样本上未超非智能管道，在三种语言中与基线并列第一，显示语言相关回报递减。

Comments SemEval-2026 Task 1

Operational Evidence Gaps for LLMs in Fraud Detection and Trust-and-Safety Workflows

大语言模型在欺诈检测和信任与安全工作流程中的操作证据差距

Keyur Gabani

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

AI总结 研究LLMs用于欺诈检测等信任与安全工作流程时的操作证据差距。通过对相关操作源编码调查发现证据失衡，欺诈任务部分大但缺乏关键证据。贡献了FORTE框架和部署证据清单，确定支持LLMs部署所需研究。

Comments 22 pages, 3 figures, 6 tables. Ancillary files include the evidence matrix, search note, and numeric claim check

A POS Tier Is the Key to Automated Annotation for Low-Resource Language Documentation: Neural Interlinear Glossing for Irabu, a Southern Ryukyuan Language

词性层级是低资源语言文献自动标注的关键：针对南琉球语伊良部语的神经语符标注

Michinori Shimoji

机构 * Kyushu University（九州大学） 纠错

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

AI总结 研究针对濒危语言伊良部语语符标注成本高的问题，用小型BiLSTM-CRF模型构建神经标注管道。发现黄金词性标注可提升语法语符标注，词性层级能减少所需语符化数据量，虽全自动管道未完全实现增益，但为文献实践提供四线标注建议。

Comments 15 pages, 9 figures, 8 tables. Code, corpus, and complete per-sentence test outputs: https://github.com/MichinoriShimoji/ML_autogloss

Design-System-Aware Development with AI: Evaluating Productivity and Design Consistency

基于人工智能的设计系统感知开发：评估生产力和设计一致性

Luciane Silva, Thayssa Rocha, Nicole Davila, Gustavo Pinto

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

AI总结 研究前端开发中从高保真原型转换界面的挑战，通过在巴西企业的对照实验，比较手动、仅DS及DS感知的AI辅助开发，发现AI辅助能显著加速开发、提高设计保真度，为工业前端工作流带来实际益处。

Comments SBES Industry 2026

Final Authority in AI Governance: Frontier-Provider Sovereignty and Action-Centered Deployer Governance

人工智能治理中的最终权威：前沿提供者主权与以行动为中心的部署者治理

Zexun Wang

机构 * Ond Holdings Inc.（奥恩德控股公司） 纠错

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

AI总结 探讨人工智能系统嵌入组织流程后最终权威归属，比较前沿提供者主权与以行动为中心的部署者主权两种模式，通过多种分析发现支持分布式运营问责制，强调可移植治理层价值，得出分层结论。

Comments 23 pages, 5 figures, 6 tables

From Continuous Deployment to Queryable Dataset: Terabyte-Scale AIS-Aligned Passive Acoustic Labelling

从持续部署到可查询数据集：PB 级 AIS 对齐的被动声学标记

Wayne Renaud, Priyanka Aravindan, Gabriel Spadon

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对长时间被动声学部署录音与船只轨迹等未关联问题，提出数据库原生工作流程，将水听器录音与 AIS 位置报告对齐生成距离解析数据，经处理大量数据生成结构化表，实现地理人工智能框架，支持相关海洋环境分析建模。

Comments OCEANS'26 - Monterey

Marker-free deformable registration and fusion for augmented reality-guided positive margin localization during tumor resection surgery

用于肿瘤切除手术中增强现实引导的阳性切缘定位的无标记可变形配准与融合

Yue Yang, Annie Benson, Matthieu Chabanas, Jason Slagle, Thomas Myles, Matthew B. Weinger, Jon S. Heiselman, Michael I. Miga, Michael Topf, Jie Ying Wu

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对头颈部肿瘤手术中阳性切缘定位难题，提出无标记增强现实工作流程，结合多种技术实现标本扫描到切除床的映射，经实验验证该方法能有效降低定位误差，支持更精确肿瘤切除。

Aromatic Molecule Solvation in Liquid Water with Coupled Cluster Accuracy: The Balance of Pi-Interactions and Hydrophobicity

液态水中芳香分子溶剂化达到耦合簇精度：π相互作用与疏水性的平衡

Nore Stolte, Harald Forbert, Yury Lysogorskiy, Ralf Drautz, Dominik Marx

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究水中芳香分子溶剂化中π相互作用与疏水性平衡问题，采用基于图形原子簇扩展训练机器学习原子间势的方法，得到CCSD(T)质量的MLIP，能再现相关能量和力，揭示常用方法不足，为高精度模拟打开大门。

Estimation of Elastic Parameters with Guidance-based Diffusion model

基于引导扩散模型的弹性参数估计

Anjali Dixit, Francesco Brandolin, Tariq Alkhalifah

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对弹性参数从角度叠加地震数据中可靠估计的难题，提出基于引导扩散模型的反演工作流程，经无监督训练学习参数耦合，用扩散后验采样近似似然函数，在两个数据集上评估，相比基线能恢复更好剖面并实现不确定性量化。

Scaling analysis of quantum geometry in second-order nonlinear transport

二阶非线性输运中量子几何的标度分析

Zhen-Hao Gong, Z. Z. Du, Hai-Peng Sun, Hai-Zhou Lu, X. C. Xie

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究二阶非线性输运中量子几何贡献难以分离的问题，通过列举相关机制并推导标度律，以线性纵向电导率多项式表示非线性霍尔电导率，利用各机制“权重指纹”定量分离量子几何与无序背景，提供识别量子几何贡献的工作流程。

Comments 8 pages, 3 figures, 4 tables