AI Agent

Digital Pantheon: Simulating and Auditing Coalition Formation with LLM Agents

数字万神殿：使用大语言模型智能体模拟和审计联盟形成

Dylan Van Mulders, Matthias Bogaert, Dirk Van den Poel

机构 * Ghent University（根特大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 该研究针对政治联盟形成谈判，提出结合多种技术的多智能体框架，在弗拉芒选举中实施，通过引入相关拓扑、分数和检验使其可解释，模拟产生稳定结果，能可靠预测现实，提供了探索政党兼容性等的测试平台。

Comments 11 pages, 2 figures, 5 tables, To be published in the AIDEM Workshop proceedings of the ECML PKDD 2026 Conference

Evaluating Open-Weight LLMs for Generating Structured Threat Information for Autonomous Vehicle Vulnerabilities

评估开放权重语言模型用于生成自动驾驶车辆漏洞的结构化威胁信息

Md Erfan, Ahmed Ryan, Md Kamal Hossain Chowdhury, Md Rayhanur Rahman

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究自动驾驶车辆漏洞相关结构化威胁信息生成问题，利用开放权重语言模型，通过构建CAV-STIXGen数据集评估11个模型，分析CWE和MITRE ATT&CK共现，展示AI辅助转换可自动化威胁情报并优先防御运输安全。

Comments 9 pages

PRISA: Proactive Infrastructure LiDAR Framework for Intersection Safety Assessment

PRISA：用于交叉路口安全评估的主动式基础设施激光雷达框架

Tam Bang, Hussam Abubakr, Emiliano de la Garza Villarreal, Truc Phuong Nguyen, Austin Harris, Toru Hirano, Mina Sartipi, Yunfei Xu, Hoang H. Nguyen

机构 * University of Tennessee at Chattanooga（田纳西大学查塔努加分校） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对城市交叉路口危险问题，提出PRISA框架，利用隐私保护、低光鲁棒的路边传感器，通过自动整理训练数据训练轨迹预测模型，进行连续运动预测和双重替代安全评估，经实验验证其在交叉路口安全监测方面具有实际可行性。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE 29th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2026). 8 pages, 2 figures

Data-Native Global Optimization for Big Data K-means Clustering

大数据K均值聚类的数据原生全局优化

Ravil Mussabayev, Rustam Mussabayev, Zukhra Yerdaliyeva, Kuldeyev Nursultan

机构 * AI Research Lab, Satbayev University（人工智能研究实验室，萨特巴耶夫大学） ； Laboratory for Analysis and Modeling of Information Processes, Institute of Information and Computational Technologies（信息与计算技术研究所信息过程分析与建模实验室） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对大数据K均值聚类难题，提出Big-means++算法，通过策划输入实现可扩展性与全局搜索质量，利用遍历样本诱导景观、流动在位策略、新抖动机制及竞争多智能体系统等方法，经实验验证其有效性、效率和鲁棒性。

Physics-enhanced reinforcement learning for real-time optimal control of dynamical systems

用于动态系统实时最优控制的物理增强强化学习

Matteo Tomasetto, Nicolò Botteghi, Gabriele Bruni, Andrea Manzoni

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； MOX - Department of Mathematics, Politecnico di Milano（米兰理工大学数学MOX系） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对高维和参数化动态系统控制，提出物理增强强化学习（PEARL）范式，利用其动力学可微性，采用演员-伴随算法，经实验验证该方法能减少环境交互、样本效率高、可泛化并能扩展到高维空间。

LLM Latent Edge Measurement: Point-in-Time Economic Graphs for Quantitative Investing from Corporate Disclosures

大语言模型潜在边缘测量：基于公司披露的定量投资实时经济图谱

Fan Yang, Lin Zhang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究从公司披露文本构建公司网络，提出基于大语言模型的流程，应用于纳斯达克100指数成份股公司文件，生成含149条边的网络，经审计确认部分边有效，恢复跨行业关系，消融研究表明相关方法对网络质量有贡献。

Comments 9 pages, 4 figures and 4 tables

Symbolic Predicate-Guided Language Agents for Inverse Design of Perovskite Oxides

用于钙钛矿氧化物逆设计的符号谓词引导语言智能体

Dong Hyeon Mok, Seoin Back, Victor Fung, Guoxiang Hu

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究钙钛矿氧化物逆设计，引入 DSL 引导策略，将自然语言规则转化为符号谓词，开发 ORCHESTRA 框架。该策略能增强 LLM 智能体推理能力，无需大量特定任务数据集或额外训练，提升材料设计性能。

Time-varying Mixing Matrix Design for Energy-efficient Decentralized Federated Learning

用于节能分散式联邦学习的时变混合矩阵设计

Xusheng Zhang, Tuan Nguyen, Ting He

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对无线网络中分散式联邦学习，设计混合矩阵以最小化节点最大能耗。基于新收敛定理提出多阶段设计框架，权衡能耗与收敛速度，平衡节点能耗，经真实数据评估验证了该方案结合稀疏与密集矩阵优势的有效性。

Network-Induced Strategic Communication in Opinion Dynamics

意见动态中的网络诱导战略通信

Hassan Munif, Anthony Couthures, Vineeth S. Varma, Samson Lasaulce, Tamer Başar

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究意见动态中网络诱导的战略通信，通过加权影响网络上的战略通信博弈推导通信映射，证明网络对发送者影响由夸张因子概括，通信规则成行为机制，为CODA动态提供基础，还预测了说话者夸张与表达情况。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Clinical Audit Logs as Multi-Axial Traces of Care Delivery

临床审计日志作为护理交付的多轴轨迹

Braden Eberhard, Nate Apathy, Kevin Johnson

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 研究以电子健康记录审计日志为对象，将其视为多轴事件流，通过基础模型预训练学习可重复使用的表示，阐述了审计日志在表示学习、评估和治理方面的作用及相关规定。

Distributed Cooperative Control of BESSs in AC and DC Hybrid Microgrid and Its Energy Internet Paradigm

交直流混合微电网中电池储能系统的分布式协同控制及其能源互联网范式

Yalin Zhang, Zhongxin Liu, Zengqiang Chen

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究交直流混合微电网中电池储能系统分布式协同控制，提出能源互联网范式下灵活可扩展控制框架，能实现荷电状态平衡等，通过添加或移除交互链路实现即插即用，经仿真验证方案正确性。

Distributed Continuous Aerial Surveillance by UAS Swarms Under Formal Mission Specifications

基于形式化任务规范的无人机群分布式连续空中监视

Hossein Rastgoftar

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究在有界线性时态逻辑任务规范下无人机群的分布式连续空中监视，提出将团队分固定锚点和移动工作者，构建通信拓扑，证明协调动力学有限时间收敛，用信息论优化框架合成参考配置，实现持续监视覆盖及多种特性。

Precision positioning in free-space optical communication systems via PID control tuned by RL

基于强化学习调谐PID控制的自由空间光通信系统精确位置控制

K. Prikhodko, S. Kuznetsov, S. Vorobey, A. Katanskiy, V. Balakirev, A. Reutov

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究自由空间光通信系统中光学组件精确位置控制问题，采用深度确定性策略梯度（DDPG）智能体调谐PID控制器，经实验表明其在动态定位任务中有潜力，不同目标轨迹下效果有差异，需多模式优化。

Workflow-GYM: Towards Long-Horizon Evaluation of Computer-use Agentic tasks in Real-World Professional Fields

Workflow-GYM：面向真实世界专业领域的长周期计算机使用代理任务评估

Liya Zhu, Jingzhe Ding, Jian Zhang, Jianbo Xue, Shihao Liang, Ge Zhang, Yi Zhu, Duju Zeng, Xiang Gao, Qingshui Gu, Mailun Gao, Huimin Che, Yan Zhao, Peiheng Zhou, Haojun Wang, Chaobo Xian, Lili Le, Chi Wu, Yiwei Liu, Shengda Long, Jiale Yang, Fangzhi Xu, Sijin Wu, Haodong Duan, Chao He, Zhaojian Li, Minchao Wang, Huan Zhou, Jiani Hou, Chuqian Yu, Weiran Shi, Hongwan Gao, Jiamin Chen, Guanhong Chen, Tingqin Luo, Kaiyuan Zhang, Zhixin Yao, Qing Hua, Yuhao Jiang, Jin Chen, Pu Chen, Zhenyu Hu, Xingyu Li, Zhengxuan Jiang, Meng Cao, Tianfeng Long, Haozhe Wang, Mingzhang Wang, Yichen Zhang, Yiming Dai, Chenchen Zhang, Jiaying Wang, Xinying Liu, Xingzu Liu, Lingling Zhang, Xinjie Chen, Yujia Qin, Wangchunshu Zhou, Zhiyong Wu, Yang Liu, Jiaheng Liu, Lei Zhang, Shen Yan, Wenhao Huang, Zaiyuan Wang, Xiaolong Chang

机构 * ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； M-A-P ； Humanlaya 纠错

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

AI总结 提出Workflow-GYM基准，评估AI代理在专业软件中执行长周期、高价值工作流的能力，发现最强模型成功率仅略超30%，揭示当前代理在长周期工作流一致性方面的严重不足。

Agents-K1: Towards Agent-native Knowledge Orchestration

Agents-K1：迈向智能体原生的知识编排

Zongsheng Cao, Bihao Zhan, Jinxin Shi, Jiong Wang, Fangchen Yu, Zhijie Zhong, Yingnan Han, Zijie Guo, Tianshuo Peng, Zhuo Liu, Yi Xie, Xiang Zhuang, Shengji Tang, Yue Fan, Runmin Ma, Shiyang Feng, Xiangchao Yan, Anran Liu, Peng Ye, Wenlong Zhang, Xiaosong Wang, Shufei Zhang, Chunfeng Song, Fenghua Ling, Jie Zhou, Liang He, Bo Zhang, Lei Bai

机构 * PJLab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出Agents-K1管道，将原始文档转化为智能体原生科学知识图谱，通过多模态解析器、GRPO训练的4B信息抽取骨干和三源智能体接口，实现科学信息抽取、知识图谱构建和多跳推理。

exa-PD: A scalable high-performance workflow for multi-element phase diagram construction

exa-PD：用于多元素相图构建的可扩展高性能工作流程

Zhuo Ye, Feng Zhang, Maxim Moraru, Weiyi Xia, Ying Wai Li, Yongxin Yao, Cai-Zhuang Wang

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 研究旨在构建多元素相图，核心方法是利用Exa-PD工作流程，结合标准采样技术、MD及MC，通过Parsl协调任务实现大规模并行化，主要贡献是能高效构建多元素相图。

Comments 5 pages, 3 figures. The source code associated with this work is available at https://github.com/ML-AMD/exa-pd

Process Reward Informed Tree Rollout for Effective Multi-Turn RL

用于有效多轮强化学习的过程奖励引导树展开

Xintong Li, Sha Li, Yuwei Zhang, Changlong Yu, Rongmei Lin, Hongye Jin, Shuyi Guan, Xin Liu, Linwei Li, Qingyu Yin, Jingbo Shang

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Amazon（亚马逊） ； MIT Alumni（麻省理工学院校友） 纠错

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

AI总结 研究多轮强化学习中有效探索问题，提出过程评分器引导的自适应树展开框架PATR，利用过程反馈评分轨迹、选择性分支等，在FrozenLake和SWE - Bench实验中提升性能，是可扩展多轮强化学习的有效策略。

Comments Preprint

Enhancing Hepatopathy Clinical Trial Efficiency: A Secure, Large Language Model-Powered Pre-Screening Pipeline

提升肝病临床试验效率：一种安全的、基于大语言模型的预筛选流程

Xiongbin Gui, Hanlin Lv, Xiao Wang, Longting Lv, Yi Xiao, Lei Wang

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

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型的安全预筛选流程，通过两种策略提升肝病临床试验的效率与精度。

Comments 30 pages, 5 figures

A Methodology for Auditable Trustworthiness Levels in AI Lifecycle Governance

人工智能生命周期治理中可审计可信度水平的一种方法

Andrea Ferrario

机构 * Institute of Biomedical Ethics and History of Medicine, University of Zürich（生物医学伦理与医学史研究所，苏黎世大学） ； SUPSI, Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA)（SUPSI人工智能研究所） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 研究人工智能治理中系统可信度判断问题，提出轻量级方法，含形式框架与治理程序两部分，用决策树建模，能产生可信度平台等，通过合成轨迹说明方法可支持合规文档编制和生命周期监测。

Comments 32 pages; 7 figures

Inertial Human Motion Capture: From Biomechanics to Recent Sensor Fusion Methods and Back

惯性人体运动捕捉：从生物力学到近期的传感器融合方法再回归

Manon Kok, Ive Weygers, Hassan Osman, Daniel Weber, Ruiyuan Li, Thomas Seel, Ajay Seth

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该综述聚焦惯性人体运动捕捉的运动学，介绍确定生物力学问题转化公式的关键方面，指出从IMU估计运动学的挑战及常用方法局限，分享近期有潜力的方法，并通过下肢关节角度估计用例说明相关问题及应用，旨在弥合两社区差距。

Comments 31 pages, 5 figures

GoStop: Reinforcement Learning for Adaptive Temporal Aggregation in Event-Based Feature Tracking

GoStop：基于强化学习的事件驱动特征跟踪中的自适应时间聚合

Youngho Kim, Hoonhee Cho, Jae-Young Kang, Kuk-Jin Yoon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 研究基于事件相机的特征跟踪问题，提出用强化学习框架自适应控制事件累积过程，训练智能体依运动线索决策，引入新数据集评估，集成该框架到现有方法可提升性能，在动态运动下更具鲁棒性且平衡跟踪精度与效率。

Comments Accepted to ECCV 2026

Adaptive Model-Based Transfer Learning for Dynamic HVAC Control

用于动态暖通空调控制的基于自适应模型的迁移学习

Quang-Thang Le, Kevin Wijaya, Hsin-Yi Lai, Che-Kai Liu, Ching-Chun Huang

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 研究如何自动调整HVAC系统中AHU设定点，提出基于自适应模型的迁移学习方法，利用模拟软件生成训练数据，通过物理规则嵌入和长期感知设定点选择策略提升性能，实现相似实际建筑间知识转移，加速新建筑部署。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

Journal ref IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 23, 2026

Complete Trip: A Linked Multimodal Human Mobility Dataset

完整行程：一个链接的多模式人类移动数据集

Ruohan Li, Weiyu Luo, Xin Wu, Chenfeng Xiong

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究提出完整行程数据集，通过四阶段工作流程从LBS数据重建多模式旅行行为，涵盖犹他州六个县。能保留行程关系、提供路线表示并支持人口级分析，推动交通、公共卫生等多领域可重复研究。

Comments 16 pages, 9 figures, 5 tables

Lightweight return-mapping surrogates for multiscale plasticity: a practical guide

用于多尺度塑性的轻量级回映替代模型：实用指南

Alireza Daneshyar, Leon Herrmann, Stefan Kollmannsberger

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文针对并发多尺度模拟中的塑性回映过程，介绍用简单前馈网络构建轻量级神经网络替代模型的方法，阐述工作流程、进行敏感性研究，该模型能大幅降低分析成本，且方法可扩展到三维及其他情况。

Harnessing GPU Acceleration in Large-Scale Process Optimization

在大规模过程优化中利用GPU加速

Boxun Huang, David Y. Shu, Michel Schanen, Mihai Anitescu, Rahul Gandhi, Sungho Shin

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对过程优化模型计算需求大及GPU求解器应用受限问题，利用现有GPU优化软件栈构建工作流程，在二氧化碳吸收器设计问题中验证，最大情况下GPU工作流程比单线程CPU基线加速约21倍。

Comments Submitted to FOCAPO-CPC 2027

Efficient routing and spectrum allocation in arbitrary flex-grid entanglement networks

任意灵活网格纠缠网络中的高效路由与频谱分配

Zachary Goisman, Matthew L. Stevens, Maxwell Goisman, Taman Truong, Gayane Vardoyan, Don Towsley, Nicholas A. Peters, Nageswara S. V. Rao, Guoliang Xue, Joseph M. Lukens

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对实用量子网络中用户间频率分配问题，提出基于超纠缠光子的无中继灵活网格量子网络的三阶段流水线方法，结合经典网络工具与数值优化进展，经实验验证在多方面优于遗传算法，为宽带纠缠分发提供高效工作流程。

Comments 16 pages, 8 figures, 1 table; submitted to Optics Express

Causality from the spectrum: Emergence of causal order from process-matrix mereology

从谱中看因果性：从过程矩阵组合论中涌现因果序

Varun Kushwaha, Nicolas Loizeau, Alexei Grinbaum, Oliver Friedrich

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 研究从过程矩阵组合论的谱中涌现因果序的机制，推导了与确定因果序兼容的过程的谱约束，发现在热力学极限下一般量子过程允许有确定因果序的优选分解，揭示仅从代数成分中涌现经典因果性的机制。

Video = World + Event Stream

视频 = 世界 + 事件流

Lianghua Huang, Zhi-Fan Wu, Yupeng Shi, Wei Wang, Mengyang Feng, Cheng Yu, Chen Liang, Junjie He, Chen-Wei Xie, Yu Liu, Jingren Zhou, Ang Wang, Bang Zhang, Baole Ai, Chongyang Zhong, Jinwei Qi, Kai Zhu, Pandeng Li, Peng Zhang, Wenyuan Zhang, Xinhua Cheng, Yitong Huang, Yun Zheng, Yuxiang Bao, Yuzheng Wang, Zhiwei Lin, Zoubin Bi

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 研究提出Wan-Streamer v0.3，将视频视为世界加事件流，据此有通用预训练任务，应用于实时全双工视听交互，保留v0.2运行点，为实时下游任务提供能力。

Comments website: https://wan-streamer.com/v0.3/

Fast social-like learning of complex behaviors based on motor motifs

基于运动动机的复杂行为快速社会学习

Carlos Calvo Tapia, Ivan Y. Tyukin, Valeriy A. Makarov

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出基于运动动机的复杂行为快速社会学习方法，通过神经网络和赢家无竞争机制实现学习者在有限循环内模仿教师行为。

Journal ref Physical Review E 97(5) 052308, 2018

TARS: A Theory-of-Mind Agent for Personalized In-IDE Code Comprehension

TARS：用于个性化IDE内代码理解的心理理论智能体

Leopoldo Todisco, Antonio Della Porta, Stefano Lambiase, Fabio Palomba

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

AI总结 研究针对代码理解中LLM助手的不足，提出TARS智能体，基于心理理论范式，剖析开发者特点并调整解释，通过检索增强生成联系项目文档。实验表明它能提升效率、降低认知负荷，解释更适配开发者。

Comments Accepted at ICSME 2026, Tool Demonstration and Data Showcase Track