AI Agent

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