AI Agent

Compass: Prostate Cancer Detection Needs Multi-View Context

Compass：前列腺癌检测需要多视图上下文

Paul F. R. Wilson, Mohamed Harmanani, Zhuoxin Guo, Obed K. Dzikunu, Hannes Cash, Adam Kinnaird, Brian Wodlinger, Purang Abolmaesumi, Parvin Mousavi

机构 * Queen’s University（女王大学） ； University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Otto von Guericke University Magdeburg（马格德堡奥托·冯·格里克大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Exact Imaging（精准成像公司） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对前列腺癌检测，提出Compass方法，整合多视图信息，通过基于探头旋转角度的变压器聚合证据，经多中心数据集训练评估，性能强大，凸显多视图上下文价值，为PCa诊断提供有力工具。

Comments MICCAI 2026

When Summaries Distort Decisions: Information Fidelity in LLM-Compressed Financial Analysis

当摘要扭曲决策：LLM压缩财务分析中的信息保真度

Hoyoung Lee, Suhwan Park, Seunghan Lee, Jun Seo, Jaehoon Lee, Sungdong Yoo, Minjae Kim, CheolWon Na, Zhangyang Wang, Zach Golkhou, Minkyu Kim, Sotirios Sabanis, Alejandro Lopez-Lira, Dhagash Mehta, Soonyoung Lee, Chanyeol Choi, Wonbin Ahn, Yongjae Lee

机构 * UNIST（全纳科学技术大学） ； LG AI Research（LG人工智能研究） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； J.P. Morgan Chase（摩根大通） ； State Street（州立银行） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； BlackRock（黑石） ； LinqAlpha 纠错

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

AI总结 研究LLM压缩财务信息时因丢失决策相关上下文导致投资判断改变的问题，提出通过生成多个候选压缩并审计分歧的代理上下文压缩方法。

Comments Preprint

From Untamed Black Box to Interpretable Pedagogical Orchestration: The Ensemble of Specialized LLMs Architecture for Adaptive Tutoring

从混沌黑箱到可解释的教育编排：专精LLM集合架构用于自适应辅导

Nizam Kadir

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ES-LLMS架构，通过分离决策与表达，利用可解释的BKT模型协调专精代理，提升辅导系统的可控性和可靠性，实验显示其在指导与信任方面优于传统模型。

Comments Accepted as a FULL paper at the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2026). 15 pages, 4 figures, 4 tables

Optimization-Embedded Active Multi-Fidelity Surrogate Learning for Multi-Condition Airfoil Shape Optimization

嵌入优化的主动多保真度代理学习用于多条件机翼形状优化

Isaac Robledo, Alberto Vilariño, Arnau Miró, Oriol Lehmkuhl, Carlos Sanmiguel Vila, Rodrigo Castellanos

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

AI总结 本文提出一种嵌入优化的主动多保真度代理学习方法，用于多条件机翼形状优化，通过低保真度模型和高保真度模拟的结合，减少计算流体力学成本并保持RANS精度。

Comments 24 pages, 18 figures

WordVoice: Explicit and Decoupled Multi-Dimensional Word-Level Control for LLM-Based TTS

WordVoice：基于大语言模型的文本转语音中显式且解耦的多维词级控制

Sihang Nie, Jinxin Ji, Xiaofen Xing, Deyi Tuo, Chengbin Jin, Jialong Mai, Xiangmin Xu

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Huya Inc.（Huya公司） ； Tongji University（同济大学） ； The Hongkong polytechnic university（香港理工大学） ； Foshan University（佛山大学） 纠错

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

AI总结 研究针对基于LLM的TTS系统词级控制粗糙的问题，提出统一框架。构建含五维注释的数据集，引入WordVoice将隐式生成变为显式可控范式，经实验验证其在多声学维度上实现卓越解耦控制且保持零样本合成稳定性。

Comments 10 pages, 4 figures, 6 tables; Preprint

SplineNet: An Isogeometric Deep Learning Method for Complex Shells

样条网络：一种用于复杂壳体的等几何深度学习方法

Shizhou Luo, Xiaodong Wei

机构 * Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球学院） 纠错

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

AI总结 本文提出样条网络这一等几何深度学习方法，用于复杂壳体结构设计分析。基于封闭样条表示构建，能无数据或数据驱动应用。无数据时可结合CAE需求，数据驱动时可作主干网提供可解释性，经数值示例验证了该方法的有效性。

Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B: Compressing Hybrid MoE LLMs

Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B：压缩混合专家模型的语言模型

Akhiad Bercovich, Talor Abramovich, Daniel Afrimi, Shay Aharon, Nir Ailon, Vladimir Anisimov, Omer Ullman Argov, Maor Ashkenazi, Tomer Asida, Nave Assaf, Tomer Bar Natan, Alexander Bukharin, Grzegorz Chlebus, Marcin Chochowski, Eric Chung, Mohammad Dabbah, Carlo del Mundo, Ewa Dobrowolska, Ido Galil, Yaniv Galron, Amnon Geifman, Yonatan Geifman, Izik Golan, Alex Gronskiy, Tomasz Grzegorzek, Netanel Haber, Lior Kadoch, Grzegorz Karch, Tomer Keren, Abhinav Khattar, Amir Klein, Tugrul Konuk, Roi Koren, Daniel Korzekwa, Shaun Kotek, Konstantinos Krommydas, Itay Levy, Ofri Masad, Yoav Miron, Pavlo Molchanov, Shahar Mor, Zach Moshe, Saurav Muralidharan, Najeeb Nabwani, Besmira Nushi, Mostofa Patwary, Omri Puny, Johannes Rausch, Tomer Ronen, Sepehr Sameni, Itamar Schen, Elad Segal, Daniel Serebrenik, Ido Shahaf, Soumye Singhal, Daniil Sorokin, Sharath Turuvekere Sreenivas, Marta Stepniewska-Dziubinska, Ali Taghibakhshi, Nima Tajbakhsh, Oren Tropp, Dor Tzur, Anna Warno, Yi-Fu Wu, Michal Zawalski, Jiaqi Zeng, Yian Zhang, Ran Zilberstein, Amit Zuker, Ran El-Yaniv

机构 * Nemotron-Labs（奈莫tron实验室） 纠错

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

AI总结 研究为交互式部署优化设计压缩模型Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B，用多阶段管道结合多种方法构建，在多约束下提升服务器吞吐量，压缩后仍保持较强下游能力。

Application of LLMs to Threat Assessment of Foreign Peacekeeping Missions

LLMs在外国维和任务威胁评估中的应用

Gerhard Backfried, Christian Schmidt, Diego Pilutti, Michael Suker

机构 * HENSOLDT Austria（海恩索尔特奥地利公司） ； Austrian Ministry of Defence（奥地利国防部） 纠错

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

AI总结 提出利用大语言模型（LLMs）结合风险模型和OSINT媒体数据，自动提取维和任务相关威胁，评估显示自动结果与人工判断高度一致。

Deriving Benchmarking Datasets from Long-Form Recordings: Challenges and Opportunities

从长时长录音推导基准数据集：挑战与机遇

Kaveri K. Sheth, Lawrence Borst, Tarek Kunze, Marvin Lavechin, Okko Räsänen, Sho Tsuji, Loann Peurey, Alix Bourrée, Alejandrina Cristia

机构 * LAAC, LSCP, DEC, ENS, EHESS, CNRS, PSL University, Paris, France（法国巴黎PSL大学、CNRS、EHESS、ENS、DEC、LSCP、LAAC） ； Laboratoire d'Informatique et Systèmes, Université Aix-Marseille, CNRS, France（法国国家科学研究中心、艾克斯-马赛大学信息与系统实验室） ； Signal Processing Research Centre, Tampere University, Finland（芬兰塔尔库大学信号处理研究中心） 纠错

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

AI总结 针对儿童长时长录音用于早期语言研究的跨库复用难、缺标准基准、隐私合规差问题，提出含标准化数据集、可复现流水线、伦理生态系统的综合框架。

Medi-Gemma: A Hybrid Clinical Decision Support System Integrating Deterministic EMR Analytics and Retrieval-Augmented Generation

Medi-Gemma：一种集成确定性电子病历分析与检索增强生成的混合临床决策支持系统

Mohammed Saim Ahmed Quadri, Yunzhe Xue, Justin W. Ady, Usman Roshan

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Robert Wood Johnson Hospital（罗伯特·伍德·约翰逊医院） 纠错

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

AI总结 介绍用于伤口病理分类和工作流程自动化的临床决策支持系统Medi-Gemma，其采用解耦框架，经多阶段管道处理数据请求，关键贡献是地面真值注入模块，验证表明该架构有诸多优势。

Can temporal article-level credibility signals improve domain-level credibility prediction?

时间性文章级可信度信号能否改善领域级可信度预测？

Islam Eldifrawi, Shengrui Wang, Amine Trabelsi

机构 * Usherbrooke 纠错

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

AI总结 研究新兴网络领域可信度评估难题，介绍基于专家评级的领域可信度评估框架DCEF，探讨能否依专家流程从文章评估领域可信度，无需领域先验知识。

TATG: Tracking-Aware Testing Objective for LLM-based Test Generation

TATG：基于大语言模型的测试生成的跟踪感知测试目标

Guancheng Wang, Qinghua Xu, Lionel C. Briand

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

AI总结 针对复杂Java方法自动化单元测试生成难的问题，TATG提出基于大语言模型的单元测试生成方法，引入统一目标表示跟踪测试需求，采用两阶段工作流程，实验证明其相比其他方法有显著提升。

Automated Data Readiness for Scientific AI

科学人工智能的自动化数据准备

Sean R. Wilkinson, Valentine G. Anantharaj, Jong Youl Choi, Ketan Maheshwari, Marshall McDonnell, Massimiliano Lupo Pasini, Polina Shpilker, Renan Souza, Patrick Widener, Sarp Oral, Wesley Brewer

机构 * ORNL（橡树岭国家实验室） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对科学数据集转化为AI训练数据的问题，提出REDI开源框架，经五阶段管道处理，配套工具自动化合规性与编目发布，贡献是跨域提供自动化数据准备，转化数据瓶颈。

Attention Dynamics in Diffusion Models: A Visual Analytics Framework for Human-AI Collaboration

扩散模型中的注意力动态：用于人机协作的视觉分析框架

Yiran Xiao, George Legrady

机构 * University of California, Santa Barbara（美国加利福尼亚大学圣巴巴拉分校） 纠错

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

AI总结 针对扩散模型语义结构难以解释问题，提出视觉分析框架，通过整合定量测度与数据驱动阶段识别，对注意力动态进行结构化分析，助力人机协作。

Mapping the maturation of TCM as an adjuvant to radiotherapy

将中医药作为放射治疗辅助手段的成熟度映射

P. Bilha Githinji, Aikaterini Melliou, Xi Yuan, Dayan Zhang, Lian Zhang, Zhenglin Chen, Jiansong Ji, Chengying Lv, Jinhao Xu, Peiwu Qin, Dongmei Yu

机构 * Guangdong Provincial Laboratory of Traditional Chinese Medicine（广东省中医药实验室） ； Wenzhou Medical University（温州医科大学） 纠错

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

AI总结 本文通过分析69745篇文献，揭示了中医药作为放射治疗辅助手段的研究轨迹，发现其主题结构呈现专业化和潜在碎片化趋势，同时指出研究领域已趋于成熟并可能迎来新发展。

Out-of-Distribution Detection in Molecular Complexes via Diffusion Models for Irregular Graphs

通过不规则图的扩散模型进行分子复合物的分布外检测

David Graber, Victor Armegioiu, Rebecca Buller, Siddhartha Mishra

机构 * Seminar for Applied Mathematics, Department of Mathematics and ETH AI Center, ETH Zurich（应用数学研讨会，数学系和ETH人工智能中心，瑞士苏黎世ETH学院） ； Institute for Computational Life Sciences, Zurich University of Applied Sciences（计算生命科学研究所，苏黎世应用科学大学） ； Department of Chemistry, Biochemistry and Pharmaceutical Sciences, University of Bern（化学、生物化学和药学系，伯尔尼大学） 纠错

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

AI总结 针对不规则3D图数据分布外检测难题，提出基于扩散模型的概率框架，统一处理坐标与特征，获自洽概率流ODE及典型性分数，验证其在蛋白-配体复合物上的有效性并给出多尺度轨迹统计信息。

A Practical Implementation of Customized Scrum-Based Agile Framework in Aerospace Software Development Under DO-178C Constraints

一种在DO-178C约束下定制化的Scrum-based敏捷框架的实用实现

Malik Muhammad Umer

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

AI总结 本文提出一种适用于DO-178C合规安全关键航空航天软件开发的Scrum-based敏捷框架，通过多学科产品负责人模型、双合规性与功能性验收标准等改进，显著提升效率并保持合规性。

Fortifying Fully Convolutional Generative Adversarial Networks for Image Super-Resolution Using Divergence Measures

使用散度测度强化全卷积生成对抗网络用于图像超分辨率

Arkaprabha Basu, Kushal Bose, Sankha Subhra Mullick, Anish Chakrabarty, Swagatam Das

机构 * Electronics and Communication Sciences Unit (ECSU), Dolby Laboratories, India（电子与通信科学单元（ECSU），多利贝实验室，印度） ； Statistics and Mathematics Unit (SMU), Indian Statistical Institute, Kolkata, India（统计与数学单元（SMU），印度统计研究所，加尔各答，印度） 纠错

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

AI总结 提出基于全卷积生成对抗网络的超分辨率生成器SuRGe，用可学习凸权重组合不同深度卷积特征，采用JS和GW损失辅助生成器，用带梯度惩罚的Wasserstein损失训练判别器，在多数据集上性能优于28种方法。

Collaborative Disagreement Resolution for Scalable Oversight

协作分歧解决实现可扩展监督

Yuyang Jiang, Chacha Chen, Teng Wu, Liwen Sun, Han Liu, Shi Feng, Chenhao Tan

机构 * Microsoft（微软） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 提出协作分歧解决范式，通过引导AI模型协作识别分歧、检验证据并达成共识，替代对抗性辩论，使非专家模型判断准确率达62.1%。

Comments 27 pages, 6 figures. Accepted to ICML 2026. Codebase link: https://github.com/ChicagoHAI/collaborative-dr.git

A Practice Auditing Framework for Large Language Model Use: Collective Empiricism, Pseudo-Rational Cognition, and Governance of AI-Generated Content

大型语言模型使用的实践审计框架：集体经验主义、伪理性认知与AI生成内容治理

Yang Zhao, Yingshuo Li, Zeyu Zhang

机构 * School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology（信息与电子学院，北京理工大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出实践审计框架，通过集体经验主义和伪理性认知概念分析LLM使用中的认知风险，并设计基于需求定义、证据审计等步骤的治理流程。

Comments English manuscript. 2 tables, 17 references

Grounded autonomous research: a fault-tolerant LLM pipeline from corpus to manuscript in frontier computational physics

基于语料库的前沿计算物理容错LLM流水线：从语料到论文的自主研究

Haonan Huang

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一个端到端LLM流水线，从11,083篇arXiv论文语料库出发，自主完成前沿计算物理研究，包括构思方向、复现文献、第一性原理计算和撰写论文，通过冗余设计实现容错。

Comments 39 pages, 5 figures. Accepted at the ICML 2026 AI for Science Workshop (https://openreview.net/forum?id=R5YXaPgUAx). Includes the pipeline-generated companion physics manuscript as an appendix. Data and scaffolding archive: https://doi.org/10.5281/zenodo.21126996

Q-GAIN: A Python Package for Machine Learning and Physically Informed Analysis Applications

Q-GAIN：用于机器学习和物理信息分析应用的Python包

M. Doris, S. Guo, S. M. Koh, L. Ritter, A. R. Fritsch, S. Mukherjee, I. B. Spielman, J. P. Zwolak

机构 * National Institute of Standards and Technology（国家标准与技术研究院） ； Joint Quantum Institute and University of Maryland（联合量子研究所和马里兰大学） ； Department of Physics and Astronomy（物理与天文学系） ； Joint Center for Quantum Information and Computer Science（联合量子信息与计算机科学中心） 纠错

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

AI总结 介绍Q-GAIN Python包，它通过模块化工作流实现冷原子实验中的机器学习分类、目标检测和物理信息特征识别，并演示了三个任务：MNIST分类、孤子检测和涡旋识别。

Comments Submission to SciPost, 20 pages with 4 figures

AthDGC: An Open Diachronic Greek Treebank with Indo-European Parallels

AthDGC：一个开放的历时希腊语树库及其印欧语平行语料

Nikolaos Lavidas, Kiki Nikiforidou, Dag Haug, Leonid Kulikov, Vassiliki Geka, Vassileios Symeonidis, Theodoros Michalareas, Sofia Chionidi, Anastasia Tsiropina, Eleni Plakoutsi, Evangelos Argyropoulos

机构 * National and Kapodistrian University of Athens（国家与kapodistrian大学） 纠错

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

AI总结 提出首个跨越八个历时时期的开放许可依存句法树库，采用统一PROIEL XML 2.0模式，并与拉丁语、哥特语等印欧语进行跨对齐。

Comments v2: textual cleanup of v1, plus extended contemporary Modern Greek coverage by adding the openly licensed plenary proceedings of the Hellenic Parliament (Vouli ton Ellinon, hellenicparliament.gr, 2015 to 2026) as a public-domain source in the per-period source map. Per-period counts remain deferred to the v0.5 release.Concept DOI: 10.5281/zenodo.20439182. Companion site: https://athdgc.github.io

Simulating Validity: Modal Decoupling in MLLM Generated Feedback on Science Drawings

模拟有效性：在MLLM生成的科学图表反馈中的模态解耦

Arne Bewersdorff, Nejla Yuruk, Xiaoming Zhai

机构 * University of Georgia, AI4STEM Education Center（佐治亚大学AI4STEM教育中心） ； Gazi University, Department of Mathematics and Science Education（加齐大学数学与科学教育系） 纠错

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

AI总结 研究探讨了多模态大语言模型生成的科学图表反馈中模态解耦问题，发现反馈常存在 grounding 失败，表明需超越常规提示策略的 grounding 机制。

Comments Accepted as AIED Short Paper 2026, Seoul, South Korea. Submission #1147. This is the long paper version

Stabilising Generative Models of Attitude Change

使态度变化生成模型稳定

Jayd Matyas, William A. Cunningham, Alexander Sasha Vezhnevets, Dean Mobbs, Edgar A. Duéñez-Guzmán, Joel Z. Leibo

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Caltech（加州理工学院） ； Gibran AI 纠错

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

AI总结 本文提出基于演员的生成模型工作流，利用Concordia库将态度变化理论转化为可运行的演员-环境模拟，并通过实验验证其稳定性，揭示了理论描述的不足与稳定化过程的重要性。

Comments 46 pages, 8 figures, 1 table

Interact3D: Compositional 3D Generation of Interactive Objects

Interact3D: 交互式物体的组合3D生成

Hui Shan, Keyang Luo, Ming Li, Sizhe Zheng, Yanwei Fu, Zhen Chen, Xiangru Huang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Adobe ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 提出Interact3D框架，通过统一3D引导场景、两阶段组合流水线（全局到局部几何对齐和基于SDF的优化）以及闭环智能体修正策略，从单张图像生成物理合理的交互式3D组合物体，解决遮挡和空间关系保持问题。

Comments Accepted to ECCV 2026

OpFML: Pipeline for ML-based Operational Inference

OpFML：基于机器学习的业务推理管道

Shahbaz Alvi, Giusy Fedele, Gabriele Accarino, Italo Epicoco, Ilenia Manco, Pasquale Schiano

机构 * CMCC Foundation - Euro-Mediterranean Center on Climate Change（CMCC基金会 - 欧洲地中海气候变化中心） ； Columbia University, Department of Earth and Environmental Engineering（哥伦比亚大学地球与环境工程系） 纠错

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

AI总结 提出OpFML管道，整合数据消费、应急处理、预处理和模型推理四步，消除部署样板代码，用于气候与地球科学模型的业务化推理。

Comments 7 pages, 2 figures, 2 tables

Surrogate-Gated Generation and Foundation-Model Embeddings for Bayesian Materials Design

用于贝叶斯材料设计的代理门控生成与基础模型嵌入

Sk Md Ahnaf Akif Alvi, Jan Janssen, Danny Perez, Douglas Allaire, Raymundo Arroyave

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Max-Planck-Institute for Sustainable Materials（马克斯·普朗克可持续材料研究所） ； Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种代理门控生成方法，利用高斯过程代理对扩散先验生成的晶体结构进行排序筛选，在固定预算下匹配或超越无门控微调性能，并识别出ORB嵌入与高斯过程为最可靠的代理组合。

Intrinsic decomposition and editing of 3D Gaussian splats

3D高斯散点的本征分解与编辑

Alexandre Lanvin, Jeffrey Hu, Simon Lucas, Adrien Bousseau, George Drettakis

机构 * Inria, Université Côte d’Azur（法国国家信息与自动化研究所，蔚蓝海岸大学） ； Cambridge University（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出将本征分解扩展到高斯散点辐射场的方法，通过独立高斯基元、数据驱动优化和单图纹理编辑实现场景的材质与光照分离及编辑。

Comments 18 pages

Journal ref Proc. ACM Comput. Graph. Interact. Tech. 9, 1, Article 10 (May 2026), 18 pages

Automating Cause-Effect Specification with Knowledge Graphs and Large Language Models

利用知识图谱和大语言模型自动化因果规范生成

Javal Vyas, Milapji Singh Gill, Mehmet Mercangöz

机构 * Autonomous Industrial Systems Lab, Imperial College London（帝国理工学院自主工业系统实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种语义AI框架，结合知识图谱与约束大语言模型，自动生成因果逻辑和操作安全叙述，减少手动工作。