AI Agent

Uncertainty Aware Functional Behavior Prediction and Material Fatigue Assessment for Circular Factory

面向循环工厂的不确定性感知功能行为预测与材料疲劳评估

Nehal Afifi, Mehdi Khabou, Victor Mas, Jonas Hemmerich, Patric Grauberger, Stefan Dietrich, Volker Schulze, Sven Matthiesen

机构 * IPEK Institute of Product Engineering, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（IPEK产品工程研究所，卡尔斯鲁厄理工学院） ； IAM-WK Institute for Applied Materials – Materials Science and Engineering, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（应用材料研究所–材料科学与工程，卡尔斯鲁厄理工学院） ； wbk Institute of Production Science, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（生产科学研究所，卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

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

AI总结 针对循环工厂中回收产品异质退化状态下的再利用决策问题，提出一种结合不确定性感知功能预测与组件级疲劳评估的实例特定可靠性框架，通过卷积编码器提取载荷模式、LSTM预测功能变量、有限元应力重建与疲劳损伤评估，实现功能、材料和系统可靠性轨迹的融合。

Comments 27 pages, submitted to the Journal of Manufacturing Systems' special issue about circular factories, the manuscript is under review

Adversarial Agents: Black-Box Evasion Attacks with Reinforcement Learning

对抗代理：基于强化学习的黑盒逃逸攻击

Kyle Domico, Jean-Charles Noirot Ferrand, Ryan Sheatsley, Eric Pauley, Josiah Hanna, Patrick McDaniel

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于强化学习的对抗攻击方法，通过学习生成对抗样本的新算法，提高了攻击效率和成功率，同时在图像分类基准上展示了其优越的性能。

Comments Accepted to the Findings of CVPR 2026

Be Fair! Can Machine Learning Engineering Agents Adhere to Fairness Constraints?

公平吗？机器学习工程代理能否遵守公平性约束？

Anna Richter, Julia Stoyanovich, Sebastian Schelter

机构 * BIFOLD & TU Berlin（BIFOLD与柏林技术大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究机器学习工程代理在自动化ML管道开发中能否满足公平性约束，通过黑色素瘤分类实验发现代理生成的管道在预测质量和公平性上均低于人工基线。

Clinical Assistant for Remote Engagement Link (CARE-link): A Web-Based Electronic Health Records Software for Managing Diabetes

临床远程参与助手（CARE-link）：一种用于管理糖尿病的基于网络的电子健康记录软件

Prince Ebenezer Adjei, Joshua Teye Tettey, Toufiq Musah, Audrey Agbeve, John Amuasi

机构 * Global One Health Research Group, Bernhard Nocht Institute of Tropical Medicine（全球健康研究组，伯恩哈德-诺克特热带医学研究所） ； Global Health and Infectious Diseases Research Group, Kumasi Centre for Collaborative Research in Tropical Medicine（全球健康与传染病研究组，库马西协作热带医学研究中心） ； Department of Computer Engineering, Kwame Nkrumah University of Science and Technology（计算机工程系，库马西大学科学与技术学院） ； Department of Global Health, School of Public Health, Kwame Nkrumah University of Science and Technology（全球健康系，公共卫生学院，库马西大学科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 CARE-link是一个开源、基于网络的临床支持平台，通过LLM介导的工作流程连接临床医生和患者，用于改善妊娠期糖尿病管理，系统汇总院外患者生成数据、提供临床决策支持，并通过WhatsApp界面为患者提供管理计划解释和生活方式指导。

Extracting accent features in spoken Brazilian Portuguese without sociolinguistic labels

在没有社会语言学标签的情况下提取巴西葡萄牙语的口音特征

Pedro H. L. Leite, Pedro Benevenuto Valadares, Luiz W. P. Biscainho

机构 * PEE/COPPE, UFRJ（PEE/COPPE，UFRJ） ； Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação (FEEC), UNICAMP（电子工程与计算学院（FEEC），UNICAMP） ； DEL/Poli & PEE/COPPE, UFRJ（DEL/Poli与PEE/COPPE，UFRJ） 纠错

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

AI总结 针对巴西葡萄牙语口音分类中标签缺乏的问题，提出一种仅使用声学标签的新工作流，通过隔离区域口音地标和基于音素的强制对齐器提取特征，在口音相关任务上优于通用架构。

Comments This work was submitted to the XLIV Brazilian Symposium on Telecommunications and Signal Processing (SBrT 2026)

Intent-Aware Probabilistic Trajectory Estimation for Collision Prediction with Uncertainty Quantification

意图感知的概率轨迹估计用于碰撞预测与不确定性量化

Andrew Patterson, Arun Lakshmanan, Naira Hovakimyan

机构 * Department of Mechanical Science and Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校机械科学与工程系） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于高斯过程的概率轨迹估计方法，用于在不确定环境中预测碰撞，通过概率方法替代确定性假设，以考虑更广泛的障碍物类型，并通过案例研究展示了在有限障碍物行为知识下预测碰撞的能力。

Design of experiments aided holistic testing of cyber-physical energy systems

为物理能源系统进行整体测试的实验设计

Arjen van der Meer, Cornelius Steinbrink, Kai Heussen, Daniel Morales Bondy, Merkebu Zenebe Degefa, Filip Pröstl Andren, Thomas Strasser, Sebastian Lehnhoff, Peter Palensky

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

AI总结 本文提出了一种基于实验设计的框架，用于验证复杂且安全关键的能源系统，通过欧洲ERIGrid项目的整体测试流程，提供通用工作流程和实际案例，帮助领域专家理解符合实验设计的测试方法。

Comments 2018 Workshop on Modeling and Simulation of Cyber-Physical Energy Systems (MSCPES)

Entropy Gate: Entropy Quenching for Near-Lossless Token Compression in LLM Pipelines

熵门：LLM流水线中用于近无损令牌压缩的熵淬火

Justice Owusu Agyemang, Jerry John Kponyo, Kwame Opuni-Boachie Obour Agyekum, Francisca Adoma Acheampong, Kwame Agyeman-Prempeh Agyekum, James Dzisi Gadze

机构 * VIA Cybersecurity Lab, Kwame Nkrumah University of Science and Technology, Kumasi, Ghana（维亚网络安全实验室，卡布雷姆大学科学与技术学院，库马西，加纳） ； Quantum and Assistive Technologies Lab, Kwame Nkrumah University of Science and Technology, Kumasi, Ghana（量子与辅助技术实验室，卡布雷姆大学科学与技术学院，库马西，加纳） 纠错

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

AI总结 提出Entropy Gate框架，通过熵淬火（一种热力学过程）逐步冻结低信息令牌，实现40-60%压缩率且语义保真度高于0.80，并证明其接近信息论极限。

From Rocq to Metal: A Pipeline for Formally Verified Microcontroller Firmware

从Rocq到Metal：形式化验证微控制器固件的流水线

Valentin Bergeron, Karolina Gorna

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

AI总结 本文提出Encore!虚拟机，通过延续传递风格运行Rocq提取的Scheme代码，实现微控制器固件的形式化验证，并利用大语言模型辅助策略合成自动证明固件正确性。

BraveGuard: From Open-World Threats to Safer Computer-Use Agents

BraveGuard: 从开放世界威胁到更安全的计算机使用代理

Yunhao Feng, Xiaohu Du, Xinhao Deng, Yifan Ding, Ming Wen, Yixu Wang, Yuxiang Xie, Baihui Zheng, Yingshui Tan, Yige Li, Yutao Wu, Kerui Cao, Wenke Huang, Yanming Guo, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南高级技术研究所） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Deakin University（德肯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出BraveGuard框架，通过从开放世界威胁信号和真实代理轨迹中训练防护模型，实现轨迹级别的安全检测，显著提升计算机使用代理的安全性。

Semantic knowledge guides innovation and drives cultural evolution

语义知识引导创新并驱动文化进化

Anil Yaman, Shen Tian, Björn Lindström

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过基于主体的模型和大规模行为实验，发现语义知识通过引导探索、增强创新成功率和促进泛化，与社会学习协同驱动累积文化进化。

Journal ref Proceedings of the National Academy of Sciences, 123(22), e2530750123, 2026

Towards Automated Discovery: A Review of Generative Models, Multimodal Learning and Closed-Loop Workflows in Inverse Materials Design

迈向自动发现：逆向材料设计中生成模型、多模态学习与闭环工作流综述

Anand Babu, Rogério Almeida Gouvêa, Gian-Marco Rignanese

机构 * Institute of Condensed Matter and Nanosciences, Université Catholique de Louvain（凝聚态与纳米科学研究所，比利时列日-努瓦尔桑大学） ； WEL Research Institute（WEL研究机构） 纠错

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

AI总结 本文综述了逆向材料设计中生成晶体结构建模、多模态学习和闭环设计管道的最新进展，重点讨论了可行性约束与物理先验的施加方式、多模态融合策略以及多种逆向设计策略（如条件生成与潜在优化、贝叶斯优化、强化学习和主动学习），并指出了常见失败模式及基于分阶段报告的评估实践。

HypothesisMed: Inference-Time Answer Fusion and Structured Hypothesis-Space Reporting for Biomedical Question Answering

HypothesisMed：生物医学问答中的推理时答案融合与结构化假设空间报告

Md Motaleb Hossen Manik, Ge Wang

机构 * Department of Computer Science Rensselaer Polytechnic Institute（计算机科学系雷士打理工学院） ； Department of Biomedical Engineering Rensselaer Polytechnic Institute（生物医学工程系雷士打理工学院） 纠错

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

AI总结 提出HypothesisMed推理时可靠性流水线，通过答案融合和SPACE标签（有效/不完整/矛盾）提升生物医学多项选择问答的准确率、可解析性和结构化可靠性报告。

Quality Audio Prototyping: a prototype system for unified sound retrieval and procedural generation

质量音频原型：统一声音检索与程序化生成的系统原型

Nelly Garcia, Aditya Bhattacharjee, Gabryel Mason-Williams, Israel Mason-Williams, Emmanouil Benetos, Joshua Reiss

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

AI总结 提出QuAP系统，通过统一基于内容的音频检索和实时程序化生成，并集成规则辅助参数指导，降低声音设计中的操作距离，经主观评估和用户测试验证了其有效性和实用性。

Comments DaFx 2026

AI-Guided Design and Optimization of Graphite-Based Anodes via Iterative Experimental Feedback

基于迭代实验反馈的AI引导石墨负极设计与优化

Qian Du, Mark M. Sullivan, James E. Saal, Florian Huber

机构 * Citrine Informatics ； hte GmbH 纠错

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

AI总结 提出一种迭代AI引导工作流，通过多目标逆向设计和反馈标签，将电池负极制造成功率从频繁失败提升至100%，高容量电池比例从28.4%增至84.8%，容量保持率从42.1%升至97.3%。

Comments 12 pages, 10 figures, 2 tables

Improving Hospital Process Management through Process Mining: A Case Study on COVID-19 Clinical Pathways

通过过程挖掘改进医院流程管理：COVID-19临床路径案例研究

Pasquale Ardimento, Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile, Samuele Latorre

机构 * University of Bari Aldo Moro（巴里大学Aldo Moro分校） ； Unisannio University of Benevento（贝内文托大学Unisannio分校） ； UnitelmaSapienza Rome（罗马Sapienza大学Unitelma分校） 纠错

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

AI总结 本研究利用COVID数据共享学习数据集，构建透明可复现的管道将临床数据转化为事件日志，通过过程发现、声明性合规检查和结果分析，揭示COVID-19护理路径中的监测主干、急诊与入院接口的变异性以及年龄和重症监护暴露导致的结果差异，支持分诊标准化、容量规划和降级协调。

Channel-wise Vector Quantization

通道级向量量化

Wei Song, Tianhang Wang, Yitong Chen, Tong Zhang, Zuxuan Wu, Min Li, Jiaqi Wang, Kaicheng Yu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； JD.COM（京东公司） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 提出通道级向量量化（CVQ）代替补丁级量化，并基于此设计通道级自回归（CAR）模型，通过逐通道预测实现渐进式细节生成，在图像重建和文本到图像生成中取得优异性能。

A Reproducible Universal Dependencies-Style Pipeline for Katharevousa Greek Parliamentary Text

一种可复现的通用依赖风格管道用于Katharevousa希腊语议会文本

George Mikros, Fotios Fitsilis

机构 * Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·卡立夫大学） ； Universidad Austral（阿维拉大学） 纠错

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

AI总结 针对Katharevousa希腊语，提出一种可复现的通用依赖风格解析管道，结合OCR重建、LLM辅助标注、自动验证和模型比较，显著提升解析性能并开源全部资源。

Comments 12 pages, 1 figure, 2 tables; companion to the kathnlp open-source release at https://github.com/gmikros/katharevousa-nlp-tooling

AgentProcessBench: Diagnosing Step-Level Process Quality in Tool-Using Agents

AgentProcessBench：诊断工具使用代理的步骤级过程质量

Shengda Fan, Xuyan Ye, Yupeng Huo, Zhi-Yuan Chen, Yiju Guo, Shenzhi Yang, Wenkai Yang, Shuqi Ye, Jingwen Chen, Haotian Chen, Xin Cong, Yankai Lin

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出AgentProcessBench基准，通过三元标注方案和错误传播规则评估工具增强轨迹中的步骤级有效性，揭示当前模型在区分中立与错误动作方面的挑战，并证明过程信号对结果监督的补充价值。

Molecular Embedding-Based Algorithm Selection in Protein-Ligand Docking

基于分子嵌入的蛋白质-配体对接算法选择

Jiabao Brad Wang, Siyuan Cao, Hongxuan Wu, Yiliang Yuan, Mustafa Misir

机构 * Division of Natural and Applied Sciences, Duke Kunshan University（杜克昆山大学自然科学与应用科学系） ； Machine Learning Department, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德人工智能大学机器学习系） 纠错

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

AI总结 提出MolAS轻量级算法选择模型，利用预训练蛋白质和配体嵌入的注意力池化与浅层残差解码器预测对接算法性能，在五个基准上相比单一最优算法绝对提升高达15个百分点，并缩小了与虚拟最优算法之间17-66%的差距。

Comments 40 pages, 16 figures, 8 tables; updated to the accepted manuscript version

Journal ref J Cheminform 18, 47 (2026)

DetailMaster: Can Your Text-to-Image Model Handle Long Prompts?

DetailMaster：你的文本到图像模型能处理长提示吗？

Qirui Jiao, Daoyuan Chen, Yilun Huang, Xika Lin, Ying Shen, Yaliang Li

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Fire Science and Intelligent Emergency Technology（广东省火灾科学与智能应急技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出DetailMaster基准，通过自动数据构建和评估流程，系统评估文本到图像模型在长提示下的性能，发现编码器和扩散模型在细节密集条件下的局限性，并证明高保真生成需要扩展提示限制与长提示训练的协同组合。

Comments 36 pages, 10 figures, 21 tables, accepted by ICML2026

SpecDB: LLM-Generated Customized Databases via Feature-Oriented Decomposition

SpecDB: 通过面向特征的分解生成LLM定制的数据库

Yunkai Lou, Longbin Lai, Shunyang Li, Zhengping Qian, Ying Zhang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SpecDB系统，利用大语言模型通过面向特征的分解和依赖图DBGraph，从自然语言工作负载描述自动生成定制化关系数据库，在TPC-C测试中达到与PostgreSQL和MySQL相当的性能，代码量仅为它们的3%。

A Context-Aware Middleware for Medical Image Based Reports: An approach based on image feature extraction and association rules

基于医学图像报告的情境感知中间件：一种基于图像特征提取和关联规则的方法

Erick O. Rodrigues, Jose Viterbo, Aura Conci, Trueman Mac Henry

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Departament of Mathematics & Statistics（数学与统计学系） ； Universidade Federal Fluminense（联邦Fluminense大学） ； York University（约克大学） 纠错

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

AI总结 提出一种情境感知中间件，通过图像特征提取和关联规则，自动将医学图像分派给最合适的医疗人员，以提高医疗工作流程效率。

Journal ref 2015 IEEE/ACS 12th International Conference of Computer Systems and Applications (AICCSA)

Beyond Tokens: Enhancing RTL Quality Estimation via Structural Graph Learning

超越令牌：通过结构图学习增强RTL质量估计

Yi Liu, Hongji Zhang, Yiwen Wang, Dimitris Tsaras, Lei Chen, Mingxuan Yuan, Qiang Xu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Noah's Ark Lab, Huawei, Hong Kong SAR（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 提出StructRTL框架，利用控制数据流图的结构语义和自监督学习，结合知识蒸馏，显著提升寄存器传输级设计质量估计的准确性。

Comments Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Modularizing Educational LLM-Agency for Fostering Responsible Learning Assistance

模块化教育大语言模型代理以促进负责任的学习辅助

Julius Gabelmann, Felix Jahn, Kevin Baum, Sophie van Rossum, Emely Wuenscher, Timo P. Gros, Verena Wolf

机构 * German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； Saarland Informatics Campus, Germany（萨尔兰州信息学校区，德国） ； Center for European Research in Trusted AI (CERTAIN)（可信人工智能欧洲研究中心（CERTAIN）） 纠错

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

AI总结 提出一种模块化代理架构的AI聊天机器人，通过分阶段指导练习解决，融入针对性教学建议，实现更可控、透明和可监督的学习过程，促进教育中负责任的AI使用。

Comments 12 pages, 2 figures (+ 2 in appendix), accepted at AISoLA 2025 (Track: Responsible and Trusted AI: An Interdisciplinary Perspective)

Treatment-Conditioned Diffusion for Forecasting Neurodegenerative Disease Progression

治疗条件扩散用于预测神经退行性疾病进展

Danylo Boiko, Viktoriia Mishkurova

机构 * Innoloft Inc.（Innoloft公司） ； Bogomolets National Medical University（博戈莫列茨国家医学大学） 纠错

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

AI总结 提出一种治疗条件扩散框架，通过条件化生成过程于患者的筛查DaTscan图像和一年内左旋多巴等效日剂量，预测高保真未来脑状态，在临床保真度上显著优于基线。

Comments 9 pages, 5 figures, 1 table

Learnable Assessment Skills for LLM-based Automated Scoring: Rubric Construction via Iterative Optimization

基于LLM的自动评分中可学习的评估技能：通过迭代优化构建评分标准

Yun Wang, Xin Xia, Xuansheng Wu, Xiaoming Zhai, Ninghao Liu

机构 * School of Computing, University of Georgia, Athens, GA, USA（佐治亚大学计算机学院） ； AI4STEM Education Center, University of Georgia, Athens, GA, USA（佐治亚大学AI4STEM教育中心） ； The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出一种迭代框架，使LLM能从评分经验中学习评估技能（即与题目无关的自然语言程序性知识），自动构建评分标准，无需人工干预，在ASAP-SAS数据集上超越专家编写的评分标准。

Comments 12 pages, 5 figures

unix-ctf: Procedural Environments for Unix-Competence Reinforcement Learning

unix-ctf: 用于Unix能力强化学习的过程化环境

Geoffrey Bradway, Roger Creus Castanyer, Lorenz Wolf, Maxwill Lin, Matthew James Sargent, Augustine N. Mavor-Parker

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出unix-ctf，一个过程化生成shell代理的夺旗任务的环境，通过LLM辅助合成管道生成可复用的隐藏-查找脚本对，并基于此微调Qwen3-8B模型，将解决率从11.6%提升至43.6%，证明Unix能力是可分离、可训练的。

Trends in AI and Human-AI Interaction in Clinical Trials -- A Hybrid Human-AI Exploration

临床试验中AI与人机交互的趋势——一种混合人机探索

Sandra Woolley, Tim Collins, Khalid Khattak, Illia Chernomorets, Ariane Arevalo, Chris Richardson

机构 * Keele University, UK（英国凯利大学） ； Manchester Metropolitan University, UK（英国曼彻斯特 Metropolitan 大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过分析ClinicalTrials.gov注册库中的记录，揭示了AI相关临床试验的时间趋势和地理分布，并探索了一种混合人机方法用于分析注册试验中的人机交互趋势。

Comments 8 pages plus 2 pages references and appendix

Review Arcade: On the Human Alignment and Gameability of LLM Reviews

Review Arcade: 关于LLM评审的人类对齐与可博弈性

Hans Ole Hatzel, Sebastian Steindl, Jan Strich

机构 * Language Technology Group, University of Hamburg, Germany（汉堡大学语言技术小组） ； Hub of Computing and Data Science (HCDS), University of Hamburg, Germany（汉堡大学计算与数据科学中心） ； OTH Amberg-Weiden, Germany（阿姆伯-魏登工业大学） 纠错

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

AI总结 通过实验评估LLM生成论文评审与人类评审的对齐程度，并发现作者可根据LLM评审迭代修改论文以提升评分（最多35%的论文显著提高），揭示了LLM评审的可博弈性。

Comments Under Review EMNLP 26