AI Agent

FastThaiG2P: Lightning-fast Thai Grapheme-to-phoneme Conversion for Voice Agent Pipelines

FastThaiG2P：面向语音智能体流水线的极速泰语字素转音素转换工具

Charin Polpanumas

机构 * AWS（亚马逊云科技） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title)；分类 cs.CL

AI总结 FastThaiG2P是一款极速泰语字素转音素转换工具，采用PyThaiNLP分词字典与归一化规则，亚毫秒级延迟，可支撑泰语TTS开发，经其处理的数据集训练出的StyleTTS 2模型合成语音清晰，实时率达0.25。

AI Guardrail Survival under Single-Cycle Agentic Self-Summarization

单循环智能体自摘要下的AI安全护栏存续性

Ted Kwartler, Alan Aqrawi, Arian Abbasi

专题命中 Agent评测 ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 本研究探究单循环智能体自摘要中安全规则的丢失机制，发现仅检查规则文本存在性的审计不可靠，需结合外部真实值检测，还指出仅靠LLM评判标签会反转评估结论。

DiG-bench: Discovery in Games

DiG-bench：游戏中的发现

Ruairidh M. Battleday, Kai Sandbrink, Jimi Cullen-Drohan, Zihan Yan, Timothy Muller, Clare Maguire, Ales Kubicek, Fraser Greenlee-Scott, Sukrit Sumant, Tri Dao, Jürgen Schmidhuber, Michal Valko, Joshua Tenenbaum, Thomas L. Griffiths, Zeb Kurth-Nelson, James C. R. Whittington

专题命中 Agent评测 ：AI agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究发布DiG-bench基准，含70个需智能体通过交互实验发现规则的游戏，设7个难度级，部分公开部分私有，用于评估智能体在目标未知环境中发现新知识的能力。

HumanoidVLN: A Physics-Grounded Simulator and Benchmark for Vision-Language Navigation Across Diverse Humanoid Embodiments

HumanoidVLN：面向多种人形机器人形态的基于物理的视觉语言导航模拟器与基准

Quan-Dung Pham, Anh Dao, The-Anh Nguyen, Minh Nguyen-Dinh, Phuong Nam Dang, Tri Pham, Hung Tran, Bach Dao, Tuyen P. Le, Truong Nguyen, Quan Nguyen

机构 * VinMotion, Inc.（VinMotion公司） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本研究针对人形机器人VLN的物理约束与形态差异问题，提出基于NVIDIA Isaac Sim的HumanoidVLN模拟器与基准，验证其与多种模型、机器人的兼容性，实验揭示了VLN模型、控制器与人形形态的交互关系。

CangjieBench: Benchmarking LLMs on a Low-Resource General-Purpose Programming Language

仓颉基准：在低资源通用编程语言上评估大语言模型

Junhang Cheng, Fang Liu, Jia Li, Chengru Wu, Nanxiang Jiang, Li Zhang

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结 本文提出CangjieBench，用于评估大语言模型在低资源通用编程语言上的表现，通过248个高质量样本覆盖文本到代码和代码到代码任务，发现语法受限生成在准确性和计算成本之间取得最佳平衡。

Comments Accepted by ESEM 2026

MBA: Multimodal Benchmark and Agents for Real-World Business Ideation

MBA：面向现实世界商业创意的多模态基准与智能体

Hojun Choi, Jaeyo Shin, Suin Lee, Hyunjung Shim

专题命中 Agent评测 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究推出首个多模态商业创意基准MBA-Bench，提出MBA-b和MBA-k两种智能体，经实验其性能显著优于相关基准，为多模态商业创意智能体研究提供了重要支撑。

Comments Project page: https://hchoi256.github.io/projects/mba/ Code: https://github.com/hchoi256/MBA

Which Decisions Low-Bit Quantization Breaks, and How to Predict Them

量化损伤是乘法性的，而非加法性的

Zekun Wu, Swati Dhiman, Adriano Koshiyama

机构 * Holistic AI（霍利斯提克人工智能公司） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 该研究发现大型语言模型的量化损伤是乘法性的，而非加法性的，提出边际收缩概念，拟合关系可准确预测决策翻转率，增加1位是修复损伤最廉价的方式。

Comments 18 pages, 9 figures, 8 tables. Under review at the Third Workshop on Uncertainty-Aware NLP (UncertaiNLP), EMNLP 2026 (non-archival)

SkillShapley: Boundary-Adaptive Shapley Valuation for Skill Step Attribution in LLM Agents

SkillShapley：面向大语言模型智能体技能步骤归因的边界自适应夏普利值评估方法

Chang Liu, Yuqi Zhang, Yiman Zhong, Boyi Liu, Hengjun Wang, Shuyue Wei

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SkillShapley是面向大语言模型智能体技能步骤归因的框架，将技能步骤归因建模为夏普利值估计问题，经SkillsBench实验可高效识别技能步骤价值，为智能体技能构建提供启示。

Comments 15 pages, 4 figures

SkillEvo: Self-Renewing Evolution Gradients from Multi-Turn Interaction Feedback

SkillEvo：基于多轮交互反馈的自更新进化梯度

Qianxi Yan, Chunrong Chen, Jiuzhou Zhao, Min Zhang, Yongzhou Xu, Xiaochuan Xu

机构 * Tencent Cloud Andon（腾讯云Andon） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SkillEvo通过多轮用户模拟生成反馈、独立治理层修复退化，在6类云服务等数据集上，相比两种基线方法显著提升了智能体技能进化效果。

FlowLOB: Efficient and Controllable Limit Order Book Generation with Flow Matching

FlowLOB：基于流匹配的高效可控限价订单簿生成模型

Zhuohan Wang, Andreea Bacalum, Ollie Olby, Carmine Ventre, Namid Stillman

机构 * Simudyne（思慕迪恩） ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出FlowLOB，一种基于流匹配的LOB轨迹生成模型，经HKEX数据训练可泛化至未见过的交易品种，采样效率与可控性优于基准模型，且能零样本泛化。

Comments 8 pages, 3 figures, 2 tables

Scaling Automatic Research Agents via World Models

通过世界模型扩展自动研究智能体

Xiyuan Yang, Sheikh Sarwar, Jingru Cheng, Zhan Shi, Duanshun Li, Huiyuan Chen, Haiyang Zhang, Chenlei Guo, Jingrui He, Zhenyu Liao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对自动研究智能体扩展时的训练瓶颈，提出WMRL方法，结合两种缓解措施提升收敛性，训练加速3-4倍且性能优于更大规模智能体，还可迁移至多类任务。

OEIS Open: How many conjectures can language models turn into theorems?

OEIS Open：语言模型能将多少个猜想转化为定理？

Tom Adamczewski

机构 * Epoch AI 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究构建OEIS Open基准，发现配备最少工具的语言模型在适中预算下可自主解决部分OEIS未解决数学猜想，访问大量数学文献或复杂智能体循环未提升其性能。

Comments 26 pages, 6 figures. Code: https://github.com/epoch-research/LeanOpenProblems, results: https://github.com/epoch-research/LeanOpenProblems-results

Auditable Agents

可审计代理

Yi Nian, Aojie Yuan, Haiyue Zhang, Jiate Li, Li Li, Xiyang Hu, Hua Wei, Xiongye Xiao, Chaowei Xiao, Yue Zhao

机构 * FORTIS Lab, University of Southern California（南加州大学FORTIS实验室） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探讨了可审计代理系统的核心问题，提出五个可审计性维度和三种机制类别，通过实证证据证明代理系统需具备审计能力才能实现问责。

Comments 24 pages, 1 figure. Extended version. A condensed 4-page version appears in the Proceedings of the ACM AI Leadership Summit 2026 (Visionary Papers track)

Multiview Representation Learning via Distributed Joint Latent Space Structuring

基于分布式联合隐空间构建的多视图表示学习

Milad Sefidgaran, Piotr Krasnowski, Abdellatif Zaidi

机构 * Huawei Paris Research Center, France（华为巴黎研究中心，法国） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对分布式多视图表示学习的客户端协调问题，推导了基于MDL的泛化界，提出分布式高斯乘积混合先验方法，经多组实验验证了其有效性。

Representation in Peer Selection: A Liquid Democracy Perspective

同行选择中的代表性：一种液体民主视角

Davide Grossi, Grzegorz Lisowski, Georgios Papasotiropoulos

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 该研究从液体民主视角研究同行选择问题，引入液体概貌，分析比例公理在该域的表现及相关投票规则，发现可实现强比例保障，具现实应用潜力。

ATOBench: Tracing How Autonomous Penetration-Testing Agents Verify Vulnerabilities When Target Evidence Lies

ATOBench：当目标证据存在时，追踪自主渗透测试代理如何验证漏洞

Qiyang Chen, Yixi Li, Fengwei Zhang, Junlin Liu

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 研究人员提出ATOBench框架，通过注入响应转换实现自主渗透测试代理验证过程的可观测性，经450回合评估发现，活动增加会掩盖断裂的验证链，成功恢复依赖于找到并保留可用证据。

FUSE: Active Functional Affordance Grounding through Adaptive Semantic-Geometric Evidence Acquisition

FUSE：通过自适应语义-几何证据获取实现主动功能可供性接地

Zhou Chen, Sathyanarayanan N. Aakur

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 该研究提出主动功能可供性接地任务，构建FUSE框架结合不确定性驱动探索与摊销规划器，基于Habitat基准验证其在非神示接地中性能最优且计算量降低1.33倍。

Comments Under review. 15 Pages. 9 tables, 3 Figures

GateTruth: Auditing the Rigor of RTL Design Benchmarks via Mutation Testing

GateTruth：通过变异测试审计RTL设计基准的严谨性

Meet Bhadra

专题命中 Agent评测 ：agentic(abstract)

AI总结 GateTruth是用于审计RTL基准测试平台严谨性的变异测试引擎，实验显示多数RTLLM v2.0基准测试平台未达95%变异体杀伤阈值，4096-token输出上限会影响模型排名，其成果推动将变异体杀伤认证设为RTL基准的标准要求。

Broad Validity of the First-Order Approach in Moral Hazard

道德风险中一阶方法的广泛有效性

Eduardo Azevedo, Ilan Wolff

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 该研究证明了在道德风险问题中，当代理人保留效用足够高时，一阶方法具有广泛有效性，并提供了最优合同的构造方法。

Satisfactory Budget Division

满意预算分配

Laurent Gourvès, Michael Lampis, Nikolaos Melissinos, Aris Pagourtzis

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 该研究探讨可分割预算分配问题，以智能体对至少τ个项目的预算请求满足度为核心，分析相关问题的最大满足比例、实例类别、判定复杂性及最小总预算等内容。

Comments Accepted for AAMAS 2025 as an extended abstract

iARCS: Iterative Agentic RL for Controllable 3D Scene Generation

iARCS：用于可控3D场景生成的迭代智能体强化学习

Saugat Adhikari, Ashok Prasad Neupane, Pramish Paudel, Ajad Chhatkuli, Danda Pani Paudel

机构 * Tribhuvan University（特里布文大学） ； Pulchowk Campus, IOE, Tribhuvan University（特里布文大学工程学院普尔乔克校区） ； NAAMII（尼泊尔先进数学与信息学研究所） ； INSAIT, Sofia University “St. Kliment Ohridski”（索菲亚大学圣克莱门特奥赫里德斯基分校INSAIT） 纠错

专题命中 其他Agent ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对现有3D场景生成器无法满足任务约束的问题，提出iARCS迭代智能体强化学习框架，通过两阶段策略优化约束保真度，生成的数据可改进基础生成器，具实用价值。

Comments 15 pages, 9 figures, 4 tables. Includes appendix

AgenticCANN: Automated Ascend C Operator Generation via Knowledge-Augmented Agentic Evolution

AgenticCANN：基于知识增强的智能体演化的自动昇腾C算子生成

Junhao Qiu, Zidong Wang, Yansong Sun, Zhitong Ma, Ping Guo, Qingfu Zhang

专题命中 其他Agent ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对昇腾C算子生成的独特挑战，提出AgenticCANN知识增强智能体演化框架，在昇腾910B实验中实现高可行性与加速效果，验证了知识注入的通用性优势。

Research Assistant: AstraZeneca's Agentic System for R&D

研究助手：阿斯利康的研发智能体系统

Piotr Grabowski, Mohamed Alameen, Jorge Bretones, Sabina Cardell, Miguel Carmona, Gavin Edwards, Ben Grainger, Sameh Hassan, Erik Jansson, Artur Kuziakhmetov, Albert Maristany, Hebatallah Mohamed, Andriy Nikolov, Sebastian Nilsson, Mark O'Donoghue, James Pacileo, Ashiq Sultan, Alex Voegele, Michael Ughetto

机构 * AstraZeneca（阿斯利康） 纠错

专题命中 其他Agent ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 阿斯利康研发了基于LLM的智能体系统Research Assistant，整合多类生物医学数据，支持两种问答模式，可溯源证据，为研发工作提供支持。

Comments 16 pages, 3 figures