AI Agent

Bringing analytic rigor to agentic AI for science: The Brain Researcher platform for neuroimaging data analysis

为面向科学的智能体AI赋予分析严谨性：用于神经影像数据分析的Brain Researcher平台

Zijiao Chen, Nicholas Lu, Xinhui Li, Jocelyn A. Ricard, Ce Ju, Huan H. Wang, Christian Kindermann, Jeanette A. Mumford, Steven Dillmann, James Kent, Alejandro de la Vega, Sanmi Koyejo, Vince D. Calhoun, Joshua W. Buckholtz, Juan Helen Zhou, Steffen Bollmann, Russell A. Poldrack

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Tri-institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS)（三机构神经成像与数据科学转化研究中心（TReNDS）） ； Georgia State University（佐治亚州立大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Emory University（埃默里大学） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； CEA（法国原子能和替代能源委员会） ； Université（大学） 纠错

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

AI总结 该研究推出Brain Researcher智能体研究平台，用于神经影像数据分析，其遵循分析规则等要求，提升了工具选择准确率与可验证依据，嵌入方法判断以增强智能体AI的分析严谨性。

Comments 103 pages, 19 figures; Supplementary Information included

PolicyGuide: From Guarding One Action to Guiding the Whole Workflow for Policy-Compliant LLM Agents

PolicyGuide：从单一动作防护到合规LLM智能体的全流程引导

Seongjae Kang, Taehyung Yu, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 PolicyGuide将领域政策编译为工作流图，通过主动验证器引导LLM智能体合规执行，在多领域提升了合规率，且工作流可跨模型迁移，攻击成功率低、程序性合规性强。

Comments 26 pages, 15 figures, including appendices

Artificial Intelligence for Workflow Analysis in Colorectal Surgery: A Multicentric, Cross-Procedural Development and Generalization Study

人工智能用于结直肠手术的工作流程分析：一项多中心、跨手术类型的开发与泛化研究

Pietro Mascagni, Julia Alekseenko, Pooja P Jain, Marta Goglia, Andrea Balla, Ludovica Baldari, Gianfranco Silecchia, Claudio Fiorillo, Vincenzo Tondolo, Salvador Morales-Conde, Luigi Boni, Sergio Alfieri, Nicolas Padoy

机构 * Università Cattolica del Sacro Cuore（圣心天主教大学） ； IHU Strasbourg（斯特拉斯堡大学医院研究所） ； Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS（阿戈斯蒂诺·杰梅里大学医院基金会IRCCS） ； University of Strasbourg（斯特拉斯堡大学） ； Sapienza University of Rome（罗马第一大学） ； University Hospital Virgen Macarena（维尔gen马卡雷纳大学医院） ； University of Sevilla（塞维利亚大学） ； Fondazione IRCCS - Ca’ Granda - Ospedale Maggiore Policlinico di Milano（IRCCS基金会-米兰马焦雷医院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 本研究开发AI-ColoWorkflow深度学习模型，基于多中心MIS-CRS数据训练，可可靠识别手术阶段，其泛化性能优于多数中心/手术类型特定模型，为外科AI混合训练策略提供依据。

Mag4: An Automated First-Principles Workflow to Extract Magnetic Interactions, from Pair Couplings to Four-Spin Ring Exchange

用于第一性原理四自旋环交换的十六态能量映射：在\(La_2CuO_4\)和\(SrFeO_2\)上的验证

Xavier Rocquefelte, Peter Blaha

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)

AI总结 研究四自旋环交换\(J_{ring}\)的提取方法，通过将四态方法推广到十六态方案，在\(La_2CuO_4\)和\(SrFeO_2\)上验证，实现了\(J_{ring}\)的有效提取，且提取过程依赖参考，完整工作流程在Mag4包中实现。

Comments 42 pages, 6 figures, 6 Tables

Adaptive Probabilistic Shielding by Learning MDPs for Safe Reinforcement Learning

通过学习马尔可夫决策过程（MDP）实现自适应概率屏蔽用于安全强化学习

Astrid Horn Brorholt (1), Maris F. L. Galesloot (2), Nils Jansen (2) (3), Kim Guldstrand Larsen (1), Christian Schilling (1) ((1) Aalborg University, Aalborg, Denmark (2) Radboud University, Nijmegen, Netherlands (3) Ruhr University Bochum, Bochum, Germany)

机构 * Aalborg University（奥尔堡大学） ； Radboud University（拉德堡德大学） ； Ruhr University Bochum（波鸿鲁尔大学） 纠错

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

AI总结 本文针对已知MDP转移图但转移概率未知的场景，提出将概率屏蔽与在线模型学习结合的自适应方法，通过实验验证其在安全强化学习中的有效性。

Comments 19 pages, 3 figures, 3 tables. To be published in the proceedings of RV 2026

Recovering Nonlinear Functions of Latent Variables: A Plausible-Value Neural Network Framework

恢复潜变量的非线性函数：合理值神经网络框架

Eunjeong Song (1), Sehee Hong (1) ((1) Department of Education, Korea University, Seoul, Republic of Korea)

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

AI总结 该研究提出PV-ANN框架，通过埃尔米特多项式展开推导边界，在非线性低信度条件下可大幅缩小潜变量非线性函数的恢复差距，且预测准确率未提升，符合理论预期。

Comments 51 pages, 4 figures, 24 tables. Data, materials, and code: this https URL (https://doi.org/10.7910/DVN/KD61HA)

Specification-delta-driven data governance: an empirical study of the «spec-delta» as the unit of change in lakehouse data platforms

规范增量驱动的数据治理：以“规范增量（spec-delta）”作为湖仓数据平台变更单元的实证研究

Pablo Ramirez Amador

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

AI总结 本研究通过对照实验，验证以spec-delta为变更单元的数据治理工作流，可减少缺陷、降低评审认知负荷，提供避免过度规范的指南，而非开发工具。

SynFlow: A Multidimensional Diachronic Semantic Analysis Toolkit

SynFlow：一个多维历时语义分析工具包

Bach Phan-Tat, Kris Heylen, Dirk Geeraerts, Stefano De Pascale, Dirk Speelman

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） ； Instituut voor de Nederlandse Taal（荷兰语言研究所） ； Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学） 纠错

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

AI总结 SynFlow是用于语言使用多维历时分析的开源工具包，支持多维度分析与多种功能，通过案例研究验证其有效性，并在SemEval-2020 Task 1中对比了其表示性能与现有系统。

ArkEval: Benchmarking and Evaluating Automated CodeRepair for ArkTS

ArkEval: 对ArkTS自动代码修复的基准测试与评估

Bang Xie, Senjian Zhang, Zhiyuan Peng, Wei Chen, Chenhao Ying, Yuan Luo

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

AI总结 ArkEval为ArkTS自动代码修复提供首个全面基准，通过挖掘官方仓库问题并采用LLM测试机制，评估了四种先进模型的修复能力，揭示了LLM在该领域的现状与局限。

WaveVerif: Acoustic Side-Channel based Verification of Robotic Workflows

WaveVerif：基于声学侧信道的机器人工作流验证

Zeynep Yasemin Erdogan, Shishir Nagaraja, Chuadhry Mujeeb Ahmed, Ryan Shah

机构 * Newcastle University（新castle大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出WaveVerif框架，利用声学侧信道分析开发机器学习验证系统，可实时低成本无源验证机器人工作流，准确率超80%且无需硬件修改。

Comments 11 pages, 3 figures, Corresponding Author: Zeynep Yasemin Erdogan (z.y.erdogan2@newcastle. this http URL (http://ac.uk) )

Localized Ecological Momentary Assessment for Mental Health Research in China: An Implementation-Oriented Framework and Preliminary Case Application

面向中国心理健康研究的本地化生态瞬时评估：一种面向实施的框架及初步案例应用

Xinying Zhao, Yue Li, Jiafeng Wang, Yunfan Fu, Ruilin Guo, Chen Yang, Cheng Yao, Wei Deng

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究针对中国EMA平台部署的工作流程缺口，开发MEPEF框架并评估慧心EMA I，发现其核心挑战是本地化部署的工作流程缺口，为EMA平台提供了面向实施的推进路径。

A Federated Learning Framework for Privacy-Preserving Oral Cancer Screening on Smartphones

面向智能手机隐私保护口腔癌筛查的联邦学习框架

Lena D. Swamikannan, Akshay Bhagwan Sonawane, Jay S. Patel, C.S. Mani, Lakshmi Narayana, Lakshman Tamil

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出一种实用联邦学习框架，通过Tailscale保障通信安全，采用Flower框架实现聚合，评估轻量型MobileNet系列架构，得出基于MNv4-Conv-S的全局模型在口腔癌筛查中AUC达0.929、准确率87%的最优结果。

Beyond Recognition: Compact Multi-Domain Arabic Manuscript HTR with Candidate-Selection Analysis and Evidence-Preserving Review

超越识别：结合候选选择分析与证据保留审核的紧凑多域阿拉伯手稿手写文本识别（HTR）

Abdullah Ahmed Ali, Mohammed Thamer Abdulhadi, Ali Haider Safaa, Dhulfiqar Mahdi Wadi

机构 * University of Technology（理工大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出Phoenix识别器与Athar审核工作流，通过多域适配技术提升阿拉伯手稿HTR性能，结果表明手稿HTR应作为可审计证据管理而非单纯文本替换进行评估。

Comments 13 pages, 4 figures, 12 tables

MultiVerse: A Creator-Centered Approach to Steering Context-Adaptive Lyrics

MultiVerse：一种以创作者为中心的引导上下文自适应歌词的方法

Alexander Wang, Chris Donahue, David Lindlbauer

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对现有媒体适配系统忽视创作者意图的问题，提出以创作者为中心的MultiVerse系统，通过规则验证实现自适应歌词创作，经10位词曲作者研究验证了其有效性与创作价值。

ChatGPT Solves All Tested Qiskit Homework Assignments

ChatGPT 解决所有经测试的 Qiskit 作业

Alexei Kaltchenko, Gurnivaj Tiwana

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究测试的个性化、面向执行的 Qiskit 作业设计，无法阻止 ChatGPT 成功完成，各测试实例的 ChatGPT 抗性为零，需辅以直接评估保障教育效果。

Comments 5 pages

Generalised Perturbed Convective Wave Theory

广义受扰对流波理论

Stefan Schoder, Eman Bagheri, Hugo Vincent, Thomas Brunner

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究将可压缩流动的受扰对流波方程（cPCWE）推广至空间变平均密度场，通过数值验证表明其在宽马赫数范围的声辐射预测精度优于Lighthill类比，可解析剪切层内的声场。

Comments 10 pages, 4 figures

Where Facts Go Missing: A Layerwise Taxonomy and Per-Layer Attribution of Information Omission in Air-Gapped LLMAgent Pipelines

事实缺失的地方：气隙式大语言模型智能体管道中信息遗漏的分层分类和逐层归因

Santhiya Rajan, Samuel Mugel, Roman Orus

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 研究气隙式大语言模型智能体管道中信息遗漏问题，提出九层分类法、归因方法、跨架构比较框架及运行时检测框架，经多模型多引擎试验，确定遗漏率及来源，为定位运营商干预位置提供依据。

Hybrid Quantum-Classical Optimization Workflows for the Shipment Selection Problem

混合量子-经典优化工作流用于运输选择问题

Miguel Angel Lopez-Ruiz, Daiwei Zhu, Jonas Hatzenbuhler, Shudian Zhao, Claudio Girotto, Willie Aboumrad, Jonas Alm, Julia Kompalla, Mena Issler, Ananth Kaushik, Martin Roetteler

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种混合量子-经典优化方法，用于解决运输选择问题，通过量子优化框架提升物流效率，实现运输任务优化与成本降低。