AI Agent

Backward Mapping from Device Targets to Chemical Genomes for Interpretable Discovery of Phase-Stable Lead-Free Double Perovskites with DFT-Validated Design Rules

从设备目标到化学基因组的逆向映射用于可解释地发现稳定的无铅双钙钛矿

Nafis Ahtasum, Sohanur Rahman Sohan, Md. Mostaq Ahmed Himel, Md. Zahid Hassan, Muhammad Harussani Moklis, Md Rafiul Alam Roni

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出了一种逆向映射框架，通过设备级目标与化学可解释的描述符家族连接，用于发现稳定的无铅双钙钛矿，主要贡献是通过DFT验证的设计规则加速无铅双钙钛矿的发现。

APULSE: A Scalable Hybrid Algorithm for the RCSPP on Large-Scale Dense Graphs

APULSE：一种用于大规模密集图上RCSPP的可扩展混合算法

Nuno Soares, António Grilo

机构 * Academia Militar Lisboa（里斯本军事学院） ； INESC INOV Instituto Superior Técnico (IST) Universidade de Lisboa（INESC INOV 里斯本技术大学 (IST)） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出APULSE算法，通过结合A*启发式搜索、Pulse式剪枝机制和时间桶策略，高效解决大规模密集图上的资源受限最短路径问题，展现出显著的可扩展性和鲁棒性。

Comments This version corrects keywords and reference [9]. 9 pages

Journal ref in IEEE Access, vol. 14, pp. 40690-40706, 2026

Scalable Generation and Validation of Isomorphic Physics Problems with GenAI

基于生成式AI的可扩展等价物理问题生成与验证

Naiming Liu, Leo Murch, Spencer Moore, Tong Wan, Shashank Sonkar, Richard Baraniuk, Zhongzhou Chen

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 本文提出利用生成式AI生成和验证大规模等价物理问题库的框架，以实现异步多尝试评估。通过提示链和工具使用，精确控制结构和上下文变化，验证结果显示73%的问题库难度一致，且语言模型与学生表现高度相关。

MAGE-HEP: Monte Carlo Analysis and Graphical Environment for High-Energy Physics

MAGE-HEP：高能物理中的蒙特卡洛分析与图形界面

Rishabh Gupta, Kangkan Goswami, Suraj Prasad, Raghunath Sahoo

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出MAGE-HEP，一种用于高能物理中基于蒙特卡洛方法的可重复分析工作流环境，通过项目-研究-运行层次结构组织分析流程，并提供节点API用于定义生成器配置、可观测量、选择、输出规则和生成的C++/ROOT分析代码。

Comments 11 pages, 9 captioned figures. Comments and suggestions are welcome

Beliefs and Misconceptions around Integrated Conversational AI

集成对话式AI中的信念与误解

William Seymour, Adam Jenkins, Mark Cote, Jose Such

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 研究探讨用户在使用内置对话式AI的浏览器时如何建立信任并判断输出可靠性，通过20名参与者使用微软Edge Copilot AI进行信息检索，发现引用增强了信任感，用户倾向于依赖相同信息源进行事实核查。

Comments Accepted to ACM CUI '26

From Street View to Visual Network: Mapping the Visibility of Urban Landmarks with Vision-Language Models

从街景到视觉网络：利用视觉语言模型映射城市地标可见性

Zicheng Fan, Kunihiko Fujiwara, Pengyuan Liu, Fan Zhang, Filip Biljecki

机构 * organization= Department of Architecture, National University of Singapore , country= Singapore ； organization= Research \& Development Institute, Takenaka Corporation , country= Japan ； organization= Urban Analytics Subject Group, Urban Studies \& Social Policy Division, University of Glasgow , country= United Kingdom ； organization= Institute of Remote Sensing ； GIS, Peking University , country= China ； organization= Department of Real Estate, National University of Singapore , country= Singapore 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出利用视觉语言模型将地标可见性分析转化为图像空间中的视觉搜索问题，通过街景图像实现高效可见性评估，构建异构可见性图以表示地标、街景位置及城市空间之间的视觉连接，实验表明方法在数据受限情况下具有较高准确性。

Sustainable Graph Analytics Workload Scheduling with Evolutionary Reinforcement Learning in Edge-Cloud Systems

基于进化强化学习的可持续图分析工作负载调度在边缘-云计算系统中

P. Ramicetty, H. Moore, S. Qi, A. Islam, M. Ghose, D. Milojicic, C. Bash, S. Pasricha

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出MERSEM框架，通过进化搜索与强化学习结合，优化边缘-云计算系统中图分析工作负载的调度，减少SLA违规和碳排放。

Asymptotically Optimal Ergodic Coverage on Generalized Motion Fields

广义运动场上的渐近最优遍历覆盖

Christian Hughes, Yilang Liu, Yanis Lahrach, Julia Engdahl, Houston Warren, Darrick Lee, Fabio Ramos, Travis Miles, Ian Abraham

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出将自适应搜索建模为遍历覆盖问题，通过考虑领域演变，在动态环境中保证覆盖并实现有效探索，实验验证了方法在海洋探索及生物运动跟踪中的有效性。

Comments 13 pages, 9 figures, 6 tables, Robotics: Science and Systems 2026

LychSim: A Controllable and Interactive Simulation Framework for Vision Research

LychSim：一种可控且交互式的视觉研究仿真框架

Wufei Ma, Chloe Wang, Siyi Chen, Jiawei Peng, Patrick Li, Alan Yuille

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)

AI总结 LychSim基于Unreal Engine 5构建，提供简洁的Python API、生成多样化高保真环境的流程数据管道以及MCP协议集成，用于视觉研究中的可控仿真与闭环优化。

Comments 3D-LLM/VLA Workshop at CVPR 2026. Project page: https://lychsim.github.io/

IGV-RRT: Prior-Real-Time Observation Fusion for Active Object Search in Changing Environments

IGV-RRT：面向动态环境主动目标搜索的先验-实时观测融合

Wei Zhang, Ping Gong, Yujie Wang, Leilei Yao, Minghui Bai, Rongfeng Ye, Yinchuan Wang, Yachao Wang, Chen Sun, Chaoqun Wang

机构 * The School of Control Science and Engineering, Shandong University（控制科学与工程学院，山东大学） ； Department of Data and Systems Engineering, HKU（数据与系统工程系，香港大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出IGV-RRT框架，结合先验场景知识与实时目标相关性估计，通过双层语义映射模块和实时规划器提升动态环境中目标搜索效率。

Search for quasar pairs with Gaia astrometric data. II. Photometric redshift prediction with machine learning for the MGQPC catalogue

利用Gaia测光数据搜索类星体双星。II. 用机器学习预测MGQPC目录中的光度红移

Xingyu Zhu, Qihang Chen, Liang Jing, Zhuojun Deng, Jun-Qing Xia, Yanxia Zhang, Jianghua Wu

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本文利用机器学习方法，基于Gaia测光数据，预测类星体双星的光度红移，以提高MGQPC目录中类星体双星候选体的识别效率，通过光度红移一致性筛选出185个高概率候选体，其中20个经光谱观测确认为真实双星。

Enhancing Performance Insight at Scale: A Heterogeneous Framework for Exascale Diagnostics

在大规模上提升性能洞察：一种异构框架用于exascale诊断

Dragana Grbic

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种异构框架，利用高性能C++API和GPU并行计算，实现高吞吐量诊断，展示了在Aurora上对10万个MPI进程的快速处理及314倍的加速效果。

Search and evacuation with a near majority of faulty agents

具有近多数故障代理的搜索与撤离

J. Czyzowicz, R. Killick, E. Kranakis, G. Stachowiak

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 研究在n=2f+1的情况下，如何通过新型搜索算法在最短时间内找到并撤离位于未知位置的出口，改进了在存在一个拜占庭故障代理时的搜索问题上已知的上界。

Comments This is the full version of the paper which appeared in SIAM Conference on Applied and Computational Discrete Algorithms (ACDA21)

123D: Unifying Multi-Modal Autonomous Driving Data at Scale

123D：规模化统一多模态自动驾驶数据

Daniel Dauner, Valentin Charraut, Bastian Berle, Tianyu Li, Long Nguyen, Jiabao Wang, Changhui Jing, Maximilian Igl, Holger Caesar, Boris Ivanovic, Yiyi Liao, Andreas Geiger, Kashyap Chitta

机构 * KE:SAI ； University of Tübingen（图宾根大学） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； Valeo Brain（法雷奥大脑） ； OpenDriveLab at Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院自动驾驶实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 123D通过单一API统一多模态自动驾驶数据，解决数据碎片化、同步难题，并提供分析工具，支持跨数据集3D目标检测和强化学习规划应用。

Grover's Search-Inspired Quantum Reinforcement Learning for Massive MIMO User Scheduling

受Grover搜索启发的量子强化学习用于大规模MIMO用户调度

Ruining Fan, Xingyu Huang, Mouli Chakraborty, Avishek Nag, Anshu Mukherjee

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种受Grover搜索启发的量子强化学习框架，用于解决大规模MIMO系统中用户调度的高效问题，通过量子门电路实现高效的探索和决策，优于传统CNN和QDL方法。

HumanNet: Scaling Human-centric Video Learning to One Million Hours

HumanNet: 将以人为中心的视频学习扩展到一百万小时

Yufan Deng, Daquan Zhou

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 HumanNet通过构建大规模人类活动视频数据集，探索以人为中心的视频在扩展具身基础模型中的潜力，展示其在动作生成和人机转移中的优势。

Comments Github: https://github.com/DAGroup-PKU/HumanNet Project website: https://dagroup-pku.github.io/HumanNet/

libyt: an In Situ Interface Connecting Simulations with yt, Python, and Jupyter Workflows

libyt: 一个连接模拟与 yt、Python 和 Jupyter 工作流的原地接口

Shin-Rong Tsai, Hsi-Yu Schive, Matthew J. Turk

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 libyt 提供了一种在模拟运行时处理数据的方法，通过与 yt 或其他 Python 包的并行计算集成，实现高效的可视化和分析，同时支持 Jupyter Notebook 的交互式入口点。

Comments Accepted for publication in the Astrophysical Journal Supplement Series (ApJS). 36 pages with 12 figures and 5 tables

Parasites in the Toolchain: A Large-Scale Analysis of Attacks on the MCP Ecosystem

工具链中的寄生体：对MCP生态系统的大型分析

Shuli Zhao, Qinsheng Hou, Zihan Zhan, Yanhao Wang, Yuchong Xie, Yu Guo, Libo Chen, Shenghong Li, Zhi Xue

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 研究发现MCP生态中存在寄生工具链攻击，攻击者通过恶意指令渗透工具链，窃取隐私数据，揭示MCP缺乏安全隔离机制，需加强防御。

Comments Accepted by IEEE Symposium on Security and Privacy, 2026

Nothing Deceives Like Success: Social Learning and the Illusion of Understanding in Science

什么都不比成功更骗人：社会学习与科学中的理解幻觉

Avery W. Louis, Marina Dubova

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 研究探讨了基于成功的社会学习在科学领域中的适应性，发现这种倾向会导致理论质量的误判，加剧理解幻觉，并在复杂问题中加剧不平等。

Comments 36 pages, 7 figures

Six New Variable Stars Discovered from Ground-Based Photometry and Characterized with TESS Data

从地面观测光度法发现六颗新变星并利用TESS数据进行表征

Maksym Yu. Pyatnytskyy

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 利用地面观测和TESS数据发现六颗新变星，采用自研软件分析光变曲线，揭示其性质与周期特征。

Comments 20 pages, 18 figures

Artistic Practice Opportunities in CST Evaluations: A Longitudinal Group Deployment of ArtKrit

CST评估中的艺术实践机会：ArtKrit的纵向群体部署

Catherine Liu, Tao Long, Asya Vaisberg, Chau Vu, Jiaju Ma, Jingyi Li

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 本文通过ArtKrit的三周部署，探讨了CST评估中艺术实践的动态变化，揭示了工具使用与艺术感知的演变过程，强调了艺术支持网络对创作安全与表达的重要性。

Comments 17 pages, 8 figures. Accepted to DIS 2026

From Hypotheses to Factors: Constrained LLM Agents in Cryptocurrency Markets

从假说到因素：在加密货币市场中的受约束LLM代理

Yikuan Huang, Zheqi Fan, Kaiqi Hu, Yifan Ye

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了通过加密货币因素发现使用受约束的LLM代理，在可重复的协议下进行因素发现，通过序列假说搜索框架，结合确定性引擎进行数据分割、选择门、交易成本和投资组合测试，实现了44.55%的年化收益和1.55的夏普比率。

Hardware-Efficient Quantum Optimization for Transportation Networks via Compressed Adiabatic Evolution

通过压缩绝热演化实现交通网络的高效量子优化

Talha Azfar, Ruimin Ke, Sean He, Cara Wang, José Holguín-Veras

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种基于硬件的混合量子优化框架，利用近似量子编译压缩早期数字化绝热演化段为浅层电路，结合变分层，研究初始化、电路深度和表达性对近期量子硬件的影响，实验证明适度压缩可减少两量子比特门深度并提高可行解发现效率，尤其对路由问题有益。

AgentVisor: Defending LLM Agents Against Prompt Injection via Semantic Virtualization

AgentVisor: 通过语义虚拟化防御LLM代理的提示注入

Zonghao Ying, Haozheng Wang, Jiangfan Liu, Quanchen Zou, Aishan Liu, Jian Yang, Yaodong Yang, Xianglong Liu

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出AgentVisor框架，通过语义权限分离防御LLM代理的提示注入攻击，结合经典操作系统安全原语设计审计协议，并引入自修正机制，实验表明其在安全性和实用性上均优于现有方法。

Constrained Quantum Optimization meets Model Reduction

受约束的量子优化与模型降维

Max Tschaikowski, Andrea Vandin

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出利用量子测量的投影特性，通过模型降维方法在低维空间中模拟受约束的量子优化，展示了在随机3-SAT和图上代理协调问题中实现指数级状态空间缩减。

From Language to Logic: Bridging LLMs & Formal Representations for RTL Assertion Generation

从语言到逻辑：桥接LLMs与形式表示以生成RTL断言

Nowfel Mashnoor, Hadi Kamali, Kimia Azar

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出ProofLoop工具增强的ReAct代理，通过求解器在环方法从自然语言规范生成SVA，实现93.7%的语法正确性和82.0%的功能正确性。

Listening with Time: Precise Temporal Awareness for Long-Form Audio Understanding

通过时间聆听：为长音频理解实现精确的时间意识

Mingchen Shao, Hang Su, Wenjie Tian, Bingshen Mu, Zhennan Lin, Lichun Fan, Zhenbo Luo, Jian Luan, Lei Xie

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 本文提出LAT-Audio模型，通过构建长音频数据集和基准测试，解决长音频时间意识任务中的性能下降问题，提升模型对长音频的鲁棒性。

A Cloud-Native Architecture for Human-in-Control LLM-Assisted OpenSearch in Investigative Settings

面向调查场景的云原生架构：人类控制的LLM辅助OpenSearch

Benjamin Puhani, Kai Brehmer, Malte Prieß

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种云原生微服务架构，用于在私有云环境中处理复杂犯罪调查中的非结构化证据和语言与技术搜索逻辑间的语义鸿沟，通过整合大语言模型实现自然语言查询到OpenSearch领域特定语言的转换，结合BM25和语义向量嵌入进行混合检索，建立系统基础架构以支持未来评估。

Journal ref Proceedings of the 17th International Conference on Cloud Computing, GRIDs, and Virtualization (CLOUD COMPUTING 2026), p. 62-65, Lisbon, Portugal, April 2026

Selective Random Structure Search (SRSS): Unbiased Exploration of Polymorphs in Crystals

选择性随机结构搜索（SRSS）：晶体多形体的无偏探索

Jiexi Song, Diwei Shi, Aixian She, Chongde Cao, Fengyuan Xuan

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 SRSS通过结合对称约束随机生成与特征多样性选择，高效探索晶体材料的构型空间，发现多种新多形体，无需GPU加速即可实现无偏搜索。

TL-RL-FusionNet: An Adaptive and Efficient Reinforcement Learning-Driven Transfer Learning Framework for Detecting Evolving Ransomware Threats

TL-RL-FusionNet: 一种适应性强且高效的基于强化学习的迁移学习框架，用于检测演进的勒索软件威胁

Jannatul Ferdous, Rafiqul Islam, Arash Mahboubi, Md Zahidul Islam

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出TL-RL-FusionNet框架，结合冻结的双迁移学习骨干和轻量残差MLP分类器，通过强化学习动态调整样本权重以应对勒索软件行为变化，实现高精度检测与高效处理。