AI Agent

Workflow-Localized Mechanism Learning: Attribution-Guided Repair and Knowledge Reuse for Structured Agent Skills

工作流局部机制学习：结构化智能体技能的归因引导修复与知识重用

Zibin Lin, Shengli Zhang, Taotao Wang, Yihan Xia, Deen Ma, Guofu Liao

机构 * SZU（深圳大学） 纠错

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

AI总结 研究针对智能体技能中工作流故障问题，引入工作流局部机制学习（WML）。其节点 - 机制归因可识别故障节点等，再经工作流引导技能优化（WGSO）循环处理。在多个数据集上实验，WML取得较好准确率、通过率等，还减少了令牌和调用。

Comments 8 pages, 3 figures

Can AI Agents Really Complete RTL-to-GDS? Lessons from Benchmarking Tool-Interactive EDA Workflows

人工智能代理真的能完成从RTL到GDS的转换吗？基准测试工具交互式EDA工作流程的经验教训

Jinyuan Deng, Zhengrui Chen, Xufeng Wei, Tianyu Xing, Chenyi Wen, Qi Sun, Cheng Zhuo

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

AI总结 研究探讨人工智能代理在EDA工作流程中的表现，提出FluxBench进行系统评估，涵盖多种场景并评估多项能力，引入Token ROI指标。结果显示不同代理系统架构性能有差距，特定领域技能不是提升性能的唯一关键，系统设计和基础模型能力也很重要。

Omics Data Discovery Agents: Agent-Supported Retrieval, Reanalysis, and Synthesis of Published Omics Data

组学数据发现代理

Alexandre Hutton, Jesse G. Meyer

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

AI总结 本文提出了一种基于代理的框架，通过自动化提取和处理组学数据，实现对生物医学文献的可执行查询和大规模数据重用。

LeanFlow: A Case Study in Workflow-Driven Lean Autoformalization

LeanFlow：工作流驱动的精益自动形式化案例研究

Lazar Milikic, Simon Guilloud, Khanh Nguyen, Viktor Kuncak

机构 * Moonshot AI（月球计划人工智能公司） ； epfl-lara（洛桑联邦理工学院拉腊实验室） 纠错

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

AI总结 研究通过对两篇数学论文案例研究，探讨文档到项目形式化中运行时机制对相关指标的影响，使用Kimi2.6和GPT5.5进行消融实验，报告多项数据，展示LeanFlow在特定任务上的表现及校准成果。

Comments 14 pages, 3 figures, ICML 2026: AI for Math Workshop

Regulating autonomous and agentic AI

规范自主和智能代理人工智能

Chris Reed, Alex Austria, Anmol Bharuka, Pragnitha Mandava, Khushiya Mujawar, Luka Shakhkulashvili

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

AI总结 研究规范自主和智能代理人工智能活动的挑战，通过分析英国内容平台监管等四种监管系统，提出潜在解决方案，助力将监管从被动转为主动，以适应人工智能自主性挑战。

An LLM-Driven Workflow for Automated Process Control Strategy Generation and Tuning from Dynamic Process Models

一种由大语言模型驱动的工作流程，用于从动态过程模型自动生成和调整过程控制策略

Ari Luna Rueda, Eike Cramer, Klaus Hellgardt, Mehmet Mercangöz

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出由大语言模型驱动的工作流程，用于从动态过程模型自动生成和调整控制策略，将设计任务分解为多步骤，经执行验证和修复，在气体预热器基准测试中生成控制结构与环境，贝叶斯优化降低闭环性能目标约26.5%，证明方法可行性。

DN-Hypo-Pipeline: An AI-Driven Workflow for Generating Hypotheses using Large Language Models and Scientific Explanations

DN-Hypo-Pipeline：一种基于大语言模型和科学解释的AI驱动假设生成工作流

Lei Lin, Xinlong Pan, Ronghao Wang, Chunbao Zhou, Jue Wang, Yangang Wang, Ivana Rasovska

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院计算机网络信息中心） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)；分类 cs.AI

AI总结 提出DN-Hypo-Pipeline，利用大语言模型和科学解释作为先验知识，从现有文献中推导新假设，在数据科学建模中通过统计推断和专家评估证明优于直接生成方法，并验证了生成假设对应的算法性能。

A Knowledge-Injection Framework for Zero-Shot Adaptation of LLMs to Delirium Prediction

一种用于将大语言模型零样本适应谵妄预测的知识注入框架

Jessica Sena, Shesadree Priyadarshani, Miguel Contreras, Bharat Gandhi, Scott Siegel, Subhash Nerella, Parisa Rashidi

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

AI总结 针对大语言模型零样本适应谵妄预测中领域知识不足问题，提出轻量级知识注入框架。在推理时用外部临床知识报告增强数据摘要，无需微调或检索。实验表明该方法能提升模型性能，缩小与前沿模型差距，且收益依赖临床意义内容。

GlucoTune: A Unified Framework for Blood Glucose Preprocessing, Forecasting, and Benchmarking in Diabetes

GlucoTune：糖尿病血糖预处理、预测及基准测试的统一框架

Davide Marelli, Giorgia Rigamonti, Mirko Paolo Barbato, Paolo Napoletano

机构 * Department of Informatics, Systems and Communication, University of Milano-Bicocca（米兰比可卡大学信息、系统与通信系） 纠错

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

AI总结 GlucoTune框架解决糖尿病血糖数据预处理等缺乏标准流程与评估协议问题，通过可配置管道实现可重复预处理，提供统一接口和基准测试排行榜，集成数据集，经实验验证有效。

Scaling Up Formal Representation of Clinical Trial Protocols in Ensemble Logic Using LLMs: A Preliminary Study

使用大语言模型在集成逻辑中扩大临床试验协议的形式化表示：一项初步研究

Yan Huang, Xubing Hao, Xiaojin Li, Rashmie Abeysinghe, Xiaoqian Jiang, Licong Cui, Guo-Qiang Zhang

机构 * McGovern Medical School（麦戈文医学学院） ； McWilliams School of Biomedical Informatics（麦克威廉斯生物医学信息学学院） ； The University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学健康科学中心休斯顿分校） 纠错

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

AI总结 研究针对临床试验协议依赖非结构化文本阻碍自动化推理等问题，引入CT-TEL工作流程，利用大语言模型将叙述性临床协议转为TEL公式，通过反向翻译评估保真度，为协议映射到可计算逻辑及临床试验模拟提供初步证据。

Comments Proceedings of the 2026 American Medical Informatics Association Symposium, to appear

STeMP: Spatio-Temporal Modelling Protocol

STeMP：时空建模协议

Jan Linnenbrink, Jakub Nowosad, Marvin Ludwig, Anna Frederike Jablotschkin, Fabian Schumacher, Teja Kattenborn, Hanna Meyer

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

AI总结 研究针对时空建模缺乏标准协议的问题，提出STeMP协议，通过标准化报告助于理解模型功能并在建模过程中提供指导，涵盖概述、模型和预测三部分，配套R包及网络应用，可辅助填写协议并返回警告，鼓励社区参与。

Comments 3 figures, 1 table

Engine-Native Editable 3D World Reconstruction with Objects and Lighting

使用对象和光照进行引擎原生可编辑3D世界重建

Junhao Chen, Xinghao Chen, Henghaofan Zhang, Zihao Qiao, Saining Zhang, Yongzhi Li, Ruqi Huang, Sisi Li, Yimin Sheng, Jianyi Zhu, Hao Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nankai University（南开大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)

AI总结 研究旨在实现引擎原生可编辑3D世界重建。核心方法是引入Lumera管道，基于Lumera-2K数据，用Lumera-Box和Lumera-Light解析相关元素并组装。主要贡献是确立参数化灯光目标，揭示多方面剩余瓶颈，且在检测等方面取得一定分数。

Comments 18 pages, 7 figures, Project Page: https://haidilao0328.github.io/Lumera/

LO-FAR: A Cost-Aware Local Filter for Sparse Feature Ranking in Industrial Ad Recommendation

LO-FAR：工业广告推荐中用于稀疏特征排序的成本感知局部过滤器

Egemen Erbayat, Luis Duque, Sohini Roychowdhury, Mohammad Amin, Srihari Reddy

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究工业广告推荐中稀疏特征排序问题，提出仅用CPU的LO-FAR工作流程，通过轻量级局部估计器排序，在生产数据集上约两小时完成排序，保留下游归一化熵增益，证明简单局部过滤器在成本和周转约束下是实用生产选择。

Journal ref RecSys 2026

An unfitted boundary algebraic equation method with Calderón preconditioning for 2D Stokes flow in irregular geometry

一种用于不规则几何中二维斯托克斯流的具有卡尔德隆预处理的非拟合边界代数方程方法

Wenjun Ying, Qing Xia

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究针对不规则几何中二维斯托克斯流，提出非拟合边界代数方程方法。通过构建特定格林函数，经局部插值等操作求解。利用离散卡尔德隆预处理器，实现二阶收敛，降低条件数，在多种场景验证有效性，解决了相关数值模拟问题。

Intrinsic Low-Tucker-Rank Theory and Unified Tensor CUR Decomposition for High-Dimensional Hyperinterpolation

高维超插值的内在低塔克秩理论与统一张量CUR分解

Maolin Che, Yimin Wei, Chong Wu

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对高维超插值受维度诅咒问题，本文建立内在低塔克秩理论，构建统一理论框架，验证贪婪自适应索引选择方案特性，提出实用算法和管道，通过实验证实超插值系数低秩可压缩性，为其奠定统一结构和数学基础。

Comments 48 pages, 7 figures