AI Agent

Animating Petascale Time-varying Data on Commodity Hardware with LLM-assisted Scripting

在消费级硬件上利用LLM辅助脚本动画化exascale时变数据

Ishrat Jahan Eliza, Xuan Huang, Aashish Panta, Alper Sahistan, Zhimin Li, Amy A. Gooch, Valerio Pascucci

机构 * University of Utah（犹他大学） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； ViSOAR LLC 纠错

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

AI总结 本文提出一个用户友好的框架，用于在消费级工作站上生成exascale时变数据的3D动画，通过通用动画描述符、高效数据访问、定制渲染系统和LLM辅助交互接口，使非可视化专家科学家能快速生成高质量动画。

Comments ©2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. 2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses. N.B. Due to the limitation "The abstract field cannot be longer than 1,920 characters", the abstract here is shorter than that in the original PDF file

A User-oriented Portable, Reproducible, and Scalable Software Ecosystem

面向用户的便携式、可重现且可扩展的软件生态系统

Alfio Lazzaro, Utz-Uwe Haus, Sandrine Charousset, Nina Mujkanovic

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文针对科学家在多样硬件上做研究的情况，提出一种软件生态系统，通过模块化、统一命令行界面，让用户在不同资源上有相同开发环境运行工作流，已在项目中成功测试且可扩展至其他项目。

Comments 13 pages, 4 figures

Journal ref High Performance Computing. ISC High Performance 2024 International Workshops. 402-414, Springer Nature Switzerland (2025)

Analysis Preservation and Reproducibility in Collider Physics: An ADL/CutLang Implementation of ATLAS Open Data Analyses

对撞机物理中的分析保存与可重复性：ATLAS开放数据分析的ADL/CutLang实现

Aytül Adıgüzel, Ahmetcan Sansar, Kağan Şahan, Kürşat Karaca

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对高能物理中分析保存和可重复性难题，利用分析描述语言ADL及CutLang运行时解释器，以人类可读形式表达物理对象和标准，无需翻译。在ATLAS开放数据框架中重新实现基准分析，结果验证该工作流程可靠性，并评估CutLang能力及给出发展方向。

Data-driven Design of Metal-Organic Frameworks with Tunable Negative Thermal Expansion

具有可调负热膨胀的金属有机框架的数据驱动设计

Prathami Divakar Kamath, Francesco Tavani, Alin Marin Elena, Théo Jaffrelot Inizan, Yen-hsu Lin, Jian Yin, Wenqian Xu, Omar M. Yaghi, Kristin A. Persson

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究如何通过数据驱动策略设计具有可调负热膨胀的金属有机框架。利用基于MACE-MP-MOF0的高通量工作流程构建数据库，筛选出影响因素，经实验验证设计方案，获得高NTE系数，开启预测性材料设计。

Vacancy Diffusion Across FeCrAl Alloy Composition Space for Accident-Tolerant Fuel Cladding

用于耐事故燃料包壳的空位在FeCrAl合金成分空间中的扩散

Mihai Pitigoi, Peter Hatton

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究FeCrAl合金中用于耐事故燃料包壳的空位扩散，用物种分辨的KMC模型结合线性替代模型，通过采样不同成分映射局部化学环境对空位跳跃及扩散率的影响，发现增加Cr含量降低扩散率，富Cr合金空位迁移受抑制。

Signature-Based Optimal Execution for Statistical Arbitrage with Path-Dependent Trading Signals

基于签名的路径依赖交易信号统计套利最优执行

Gianmarco Morbelli, Sven Karbach, Mike Derksen

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出基于截断签名的线性框架，将alpha过程和交易速度建模为路径的函数，通过二次规划求解最优执行策略，在合成数据和历史回测中优于z-score阈值基准。

SAFE ma-QAOA: Surrogate-Assisted and Fine-Tuning Enhanced Multi-Angle QAOA with Parameter Distillation

SAFE ma-QAOA：基于代理辅助和微调增强的多角度QAOA与参数蒸馏

Hyunwoo Kim, Youngseok Lee

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出SAFE框架，结合低权重泡利传播代理预训练、参数蒸馏和精确微调，在减少量子资源的同时加速多角度QAOA收敛到高质量解。

Comments 12 pages, 8 figures, accepted to IEEE QCE 2026 (QALG Track). Replaced the schematic in Fig. 8 with results based on real data and expanded the accompanying discussion

Real-time, inline quantitative MRI enabled by scanner-integrated machine learning: a proof of principle with NODDI

通过扫描仪集成的机器学习实现实时、在线定量MRI：NODDI的原理验证

Samuel Rot, Iulius Dragonu, Christina Triantafyllou, Matthew Grech-Sollars, Anastasia Papadaki, Laura Mancini, Stephen Wastling, Jennifer Steeden, John S. Thornton, Tarek Yousry, Claudia A. M. Gandini Wheeler-Kingshott, David L. Thomas, Daniel C. Alexander, Hui Zhang

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出通过扫描仪集成的机器学习实现实时在线定量MRI，利用NODDI模型训练神经网络，验证了在健康志愿者中快速生成全脑参数估计的可行性，为临床应用奠定了基础。

Comments 27 pages total, 5 figures (6 pages), 8 supporting materials (9 pages)

Concurrency Testing in the Linux Kernel via eBPF

通过eBPF在Linux内核中进行并发测试

Jiacheng Xu, Dylan Wolff, Xing Yi Han, Jialin Li, Abhik Roychoudhury

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究如何在Linux内核中进行并发测试，核心方法是提出SECT框架，利用eBPF将可编程调度策略嵌入内核调度路径，实现细粒度控制。主要贡献是相比现有工具提升了分支覆盖率、减少开销、加快错误暴露速度，并发现多个未知并发错误。

Comments This work has been accepted by USENIX Security 2026

CRATOR: a Dark Web Crawler

CRATOR：一个暗网爬虫

Jessica De Pascale, Giuseppe Cascavilla, Damian A. Tamburri, Willem-Jan Van Den Heuvel

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 研究提出暗网爬虫CRATOR，结合种子URL列表、链接分析等方法，能高效提取处理安全协议的页面，还通过用户代理轮换等保持匿名性，经评估其可有效用于多种网络相关应用。

Agentic AI-assisted coding offers a unique opportunity to instill epistemic grounding during software development

智能AI辅助编码为软件开发过程中注入认知基础提供了独特契机

Magnus Palmblad, Jared M. Ragland, Benjamin A. Neely

机构 * Center for Proteomics and Metabolomics, Leiden University Medical Center（蛋白质组学与代谢组学中心，莱顿大学医学中心） ； National Institute of Standards and Technology - Charleston（国家标准与技术研究院-查尔斯顿） 纠错

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

AI总结 研究以蛋白质组学为例，提出社区管理的领域范围认知基础文档用于智能AI辅助编码。核心方法是文档编码硬约束和约定参数。主要贡献是助力非领域专家生成优质代码等，增强各方信心并让领域专家参与定制软件开发。

Comments Letter, 12 pages, 1 table

RECEIPT: Deterministic, Reward-Hacking-Resistant Verification for White-Box Agentic XSS Discovery

RECEIPT：用于白盒代理式XSS发现的确定性、抗奖励攻击验证

Muxi Lyu, Karen Shieh, Yiwei Hou, Hao Wang, Koushik Sen, David Wagner

专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 研究针对白盒代理式XSS发现中编码代理声明不可信的问题，提出RECEIPT验证框架，通过环境隔离等手段使发现可信，经实验评估，在预算内发现多个未知漏洞，相比其他方式能确认更多真实利用且无假阳性。

Don't Blame the Large Language Model: How Agent Harness Evolution Shapes Coding Agent Quality

不要责怪大语言模型：脚手架演化如何塑造编码代理质量

Oussama Ben Sghaier, Hao Li, Bram Adams, Ahmed E. Hassan

机构 * Queen’s University Canada（加拿大女王大学） 纠错

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

AI总结 研究编码代理中脚手架演化对其质量的影响。通过固定模型、仅改变脚手架，对Qwen Code CLI的35个连续版本进行评估，追踪质量波动与开发模式及架构组件的关系。

They'll Verify. They Just Won't Act. How Authority Framing and Laundered Code Turn a Trusted Agentic CI/CD Pipeline Into an Attack Surface

他们会验证。但他们不会采取行动。权威框架和清洗后的代码如何将一个可信的代理式CI/CD管道变成攻击面

Yohann Sidot

机构 * Senthex Research（Senthex研究机构） ； RELAY Lab（RELAY实验室） 纠错

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

AI总结 研究五代理CI/CD管道在面对恶意输入时的安全性，通过AxB（xC）析因设计实验发现权威框架注入会使下游验证者放行恶意代码，基于内容的控制会失效，只有来源感知控制可防攻击，揭示了现有保护机制的不足。

Comments 9 pages. Dataset and reproduction code: https://github.com/senthex-security/senthex-research

PhoenixRepair: Rethinking Repair Strategy Exploration in Software Agents

PhoenixRepair：重新思考软件代理中的修复策略探索

Tianyue Jiang, Yanlin Wang, Xin He, Daya Guo, Jiachi Chen, Ming Wen, Ensheng Shi, Xilin Liu, Yuchi Ma, Guanbin Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei CodeArts Model Team（华为代码艺术模型团队） 纠错

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

AI总结 研究针对现有软件代理修复策略探索不足的问题，提出PhoenixRepair多代理框架，通过多位置采样、迭代反思优化等扩大搜索空间，实验表明该框架在解决率和故障定位精度上有提升，实现了7.8%的相对改进及76.0%的最高解决率Pass@1。

Comments 14 pages, 5 figures

Distribution-First Population Simulation: Collapse, Calibration, and Recall in Non-WEIRD LLM Persona Modeling

分布优先的总体模拟：非怪异大语言模型角色建模中的崩溃、校准和召回

Gurkan Ozkan

机构 * Istanbul Technical University（伊斯坦布尔技术大学） 纠错

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

AI总结 研究非怪异LLM角色建模中独立代理范式的问题，提出分布优先校正方法，通过言语化采样等进行实验，发现原范式有崩溃等问题，校正方法能测量内部不一致性及校准条件。

Comments 8 pages, 8 figures

CODENS: Transforming Code Changes into Living, Accessible, and Queryable Documentation

CODENS：将代码变更转化为生动、可访问且可查询的文档

Abdelhak Kelious, Chyrine Tahri, Eliot Bardet

机构 * CAPSENS 纠错

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

AI总结 研究如何在快速发展代码库中维护文档，提出CODENS系统，它从拉取请求构建知识图，经语义提取等操作，通过三种检索模式展示知识，保留变更历史并集成评估指标，在项目中评估效果良好，但在文档综合方面有挑战。

Comments Accepted at the 26th ACM Symposium on Document Engineering (DocEng 2026). DOI: 10.1145/3820755.3832807

Beyond Text Editing: Algebraic Manipulation of Source Code

超越文本编辑：源代码的代数操作

Kevin Pulo

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

AI总结 研究提出源代码代数方法，通过逻辑代数操作修改代码库，概述其操作属性。实验表明大语言模型代理用此方法完成代码更改成功率更高、令牌数更少，为代码编辑提供新方向，推动相关研究。

Comments Accepted for publication in the Visions and Emerging Results Track of the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026), 14-18 September 2026, Benevento, Italy

Interactive Training 2: Auditable Control Plane for Live Model Training

交互式训练2：实时模型训练的可审计控制平面

Wentao Zhang, Xuanhe Pan, Han Zhou, Yang Lu, Yuntian Deng

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对实时模型训练更改需特定代码的问题，提出交互式训练2这一开源控制平面，通过共享协议指导训练，经五个工作流程演示，其代码和跟踪为可审计训练提供了可重用基础。

FindStatBench: Evaluating Large Language Models on Combinatorial Code Synthesis

FindStatBench：在组合代码合成上评估大语言模型

Soham Dan

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

AI总结 介绍用于评估大语言模型组合代码合成能力的FindStatBench基准，涵盖多种合成任务，通过特定方式评分并评估11个系统，发现开源闭源系统准确率趋同、示例可能有害、存在输出预算问题等，揭示统计合成与映射合成的差异及相关问题。

AdvNav: Behavior-Guided Black-Box Adversarial Attacks on Vision-Language Navigation

AdvNav：视觉语言导航中基于行为引导的黑盒对抗攻击

Chenyang Li, Kaige Li, Zeyu Jiang, Changhao Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言导航系统对抗攻击，提出AdvNav框架，利用双粒度行为反馈构建替代目标，采用混合优化策略。在R2R数据集上评估，对两种模型取得较高攻击成功率，证明其有效性与通用性，揭示感知漏洞并为VLN模型设计提供见解。

Comments ACM International Conference on Multimedia 2026

FormGym: Doing Paperwork with Agents

FormGym：用智能体完成文书工作

Matthew Toles, Rattandeep Singh, Isaac Song, Zhou Yu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 FormGym提出一个表格填写基准测试，通过FieldFinder工具提升智能体在表格定位和填写任务中的性能

Learning, Reasoning, Refinement: A Framework for Kahneman's Dual-System Intelligence in GUI Agents

学习、推理、优化：GUI 智能体中卡尼曼双系统智能的框架

Jinjie Wei, Jiyao Liu, Lihao Liu, Ming Hu, Junzhi Ning, Mingcheng Li, Weijie Yin, Junjun He, Xiao Liang, Chao Feng, Dingkang Yang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学脑启发式智能科学技术研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Amazon（亚马逊） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； ByteDance Douyin Content Group（字节跳动抖音内容部） 纠错

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

AI总结 针对 GUI 智能体存在依赖试错决策、评估指标简单等问题，提出 CogniGUI 框架，结合全解析器引擎和 GRPO 基础智能体，实现自适应学习，经实验验证其在新基准测试中优于现有方法。

Comments Withdrawn due to ongoing technical improvements. The work requires further refinement and additional experiments to meet our quality standards. A revised version will be submitted in the future

Accelerated consensus in multi-agent networks via memory of local averages

通过局部平均的记忆实现多智能体网络中的加速共识

Aditya Bhaskar, Shriya Rangarajan, Vikram Shree, Mark Campbell, Francesca Parise

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种通过利用当前和前一状态的DeGroot更新，结合线性组合步骤，实现多智能体网络中加速共识的方法，适用于无向和周期性网络。

Comments 8 pages, 8 figures, paper accepted to 60th IEEE Conference on Decision and Control, 2021

Journal ref Published in 2021 60th IEEE Conference on Decision and Control (CDC)

Supra Cognitive Modes: A Routed Architecture for Agent Memory

超认知模式：一种用于智能体记忆的路由架构

Joshua Tobkin, David Yang

机构 * Supra Research（超研） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究智能体记忆工作负载，提出超认知模式（SCM）架构，通过共享摄取底层及相关机制处理查询，在三个基准上进行表征，给出参考运行成绩等，展示了一种路由配置及故障模式，验证了相关设计。

State Compression in Two-Agent LLM Relays: A Closed-World Study of Constraint Preservation

双智能体语言模型中继中的状态压缩：约束保留的封闭世界研究

Anantha Sharma, Sheeba Elizabeth John, Kaarthik Senthil Kumar, Saratsuhas Vijayababu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究双智能体LLM中继中交接压缩问题，比较无压缩、叙述性总结、JSON提取、基于嵌入的修剪四种交接条件，发现交接表示影响下游可行性，JSON提取可行性准确率最高达0.96，结构化可审计表示利于约束检查。

Comments 8 pages, 2 figures, 3 tables

Toward Learning POMDPs Beyond Full-Rank Actions and State Observability

迈向超越全秩动作和状态可观测性的POMDP学习

Seiji Shaw, Travis Manderson, Chad Kessens, Nicholas Roy

机构 * MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于PSR方法学习POMDP参数的方法，通过张量分解估计相似变换，实现状态划分下的转移和观察模型学习，并展示了其在不同奖励函数下的应用潜力。

Comments WAFR camera-ready

Retain or Consolidate? Budget-Dependent Operator Selection for Language Agent Memory

保留还是合并？语言智能体记忆中依赖预算的算子选择

Qingcan Kang, Mingyang Liu, Shixiong Kai, Kaichao Liang, Zhentao Tang, Yuqi Cui, Tao Zhong, Mingxuan Yuan

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究语言智能体记忆中预算依赖的算子选择问题，核心方法是将算子效用分解，用离线抽象安全机制实现，主要贡献是通过实验揭示在不同预算下保留和合并策略的适用情况及算子效果差异。

Forensic Trajectory Signatures for Agent Memory Poisoning Detection

用于智能体记忆中毒检测的法医轨迹签名

Jun Wen Leong

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)；分类 cs.LG

AI总结 发现LLM智能体在持久记忆中毒下的行为不变性，利用轨迹特征实现高精度检测（AUC=0.9904），并能区分记忆通道攻击与提示注入攻击。

Comments 16 pages, 3 figures. v2: adds preregistered deployment boundary study (N=4,360, 13 models). Companion to arXiv:2605.08442

Competitive and Complementary Tools

竞争与互补工具

David C. Krakauer

机构 * Santa Fe Institute（圣菲研究所） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人类将思维外化于工具的现象，把智能体、工具和任务建模为动力系统，探讨能力与依赖的共同进化及双稳态，经多数据集测试，结果重塑了工具构建、人工智能部署及抗工具教育的方式。