AI Agent

++nnU-Net: Scaling nnU-Net with Prefix-Based Data Augmentation

++nnU-Net: 基于前缀数据增强的nnU-Net扩展

Ana Sofia Santos, André Ferreira, Gijs Luijten, Naida Solak, Lisle Faray de Paiva, Behrus Hinrichs-Puladi, Jens Kleesiek, Jan Egger, Victor Alves

机构 * Center Algoritmi / LASI, University of Minho, Braga, Portugal（阿尔戈里米中心/拉斯伊大学，明霍大学，布拉加，葡萄牙） ； Institute for Artificial Intelligence in Medicine, University Medicine Essen, Essen, Germany（医学人工智能研究所，埃森医学院，埃森，德国） ； Institute of Medical Informatics / Dept. of Oral and Maxillofacial Surgery, University Hospital RWTH Aachen, Germany（医学信息学研究所/口腔和颅面外科部，亚琛大学医院，德国） ； Faculty of Computer Science, University of Duisburg-Essen, Essen, Germany（计算机科学学院，杜伊斯堡-埃森大学，埃森，德国） 纠错

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

AI总结 提出++nnU-Net，通过图像配准进行数据增强，在预处理和训练前生成变形图像，在5个2D数据集上提升Dice系数最高约22%。

Comments 7 pages, 1 figure, 2 tables

Learning Where to Simulate: Generative Active Sampling for Online PDE Surrogate Training

学习何处模拟：在线PDE代理训练的生成式主动采样

Pierre Cesar, Sofya Dymchenko, Abhishek Purandare, Bruno Raffin

机构 * Univ. Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学） ； Inria（法国国家科学研究中心） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Grenoble INP（格勒诺布尔研究所） ； LIG（实验室） 纠错

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

AI总结 提出在线生成式主动采样（OGAS），通过扩散模型学习配置参数与代理性能的关系，主动采样高难度区域，显著降低尾部分布误差，提升代理最坏情况可靠性。

When Attribution Patching Lies: Diagnosis and a Second-Order Correction

当归因补丁说谎时：诊断与二阶修正

Luyang Zhang, Jialu Wang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 研究归因补丁（梯度一阶近似）在机制可解释性中的不可靠性，发现主要误差源于下游网络的非线性，并提出可靠性评分、误差界和HVP二阶修正方法。

Comments 30 pages, 12 figures

CANVAS: Captioning Art with Narrative Visual-Audio AI Systems

CANVAS: 用叙事视觉音频AI系统为艺术配文

Vignesh Nagarajan

机构 * BASIS Phoenix High School（BASIS凤凰高中） 纠错

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

AI总结 提出一种自动化工作流，利用大语言模型和文本转语音服务生成多感官艺术描述和同步音频解说，在20秒内以低于0.05美元的成本生成文本加音频输出，显著提高词汇多样性和叙事细节。

Comments 22 pages, 16 figures, 3 tables, 21 references

Ishigaki-IDS: An Open-Weight Verifier-Aware Model for Information Delivery Specification Drafting in Building Information Modeling

Ishigaki-IDS：一种面向建筑信息模型中信息交付规范起草的开放权重验证器感知模型

Ryo Kanazawa, Koyo Hidaka, Teppei Miyamoto, Takayuki Kato, Tomoki Ando, Chenguang Wang, Dayuan Jiang, Naofumi Fujita, Shuhei Saitoh, Atomu Kondo, Koki Arakawa, Daiho Nishioka

机构 * ONESTRUCTION Inc.（ONESTRUCTION公司） ； AWS GenAI Innovation Center（AWS生成式AI创新中心） 纠错

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

AI总结 针对BIM项目中IDS编写瓶颈，提出开放权重LLM Ishigaki-IDS，结合持续预训练、监督微调和基于验证器奖励的强化学习，生成可通过外部验证器检查的IDS草案，在基准上显著优于基线，并减少54.7%工作时间。

Comments 8 pages, 2 figures, 5 tables. Preprint

RiskNet: A large-scale dataset of AI risk incidents from news with alignment and multi-dimensional annotations

RiskNet：一个来自新闻的大规模AI风险事件数据集，包含对齐和多维标注

Leihan Zhang, Wecheng Ye, Xianlong Ma, Haochuan Liu, Yang Li, Qianyu Zhang, Jinliang Chen, Qiang Yan

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beijing Key Laboratory of Multimodal Data Intelligent Perception and Governance（多模态数据智能感知与治理北京市重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出RiskNet，一个从多语言新闻构建的大规模AI风险事件数据集，通过结构化流水线进行事件识别、对齐和多维分类，支持AI安全、治理和风险分析研究。

Comments The manuscript has been submitted to Scientific Data

From Style Replication to Style Exploration: Enabling Art Style Exploration with Analyze-Experiment-Resituate Framework

从风格复制到风格探索：借助分析-实验-重定位框架实现艺术风格探索

Wen-Fan Wang, TsaiHsuan Lin, Chi-Lan Yang, An-Ru Cheng, Bing-Yu Chen

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

AI总结 该研究针对现有生成式AI工具在艺术风格探索上的不足，提出AER框架，经原型系统及对照、实地研究验证，可提升艺术家风格探索的自主性与反思性，为未来艺术辅助工具设计提供启示。

Comments Accepted to UIST '26

AgilePE: Autonomous UAV Pursuit-Evasion via Self-Play Reinforcement Learning

AgilePE：基于自博弈强化学习的自主无人机追逃

Wenhao Tang, Tianyang Chen, Zhejun Cui, Boyuan An, Jiayu Chen, Ruize Zhang, Huidong Liu, Tianyue Wu, Qingmin Liao, Fei Gao, Yu Wang, Chao Yu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chongqing University（重庆大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出AgilePE系统，通过自博弈强化学习实现自主无人机追逃，其策略可零样本迁移至真实四旋翼，展现出复杂追逃战术与交互式部署能力。

Comments 8 pages, 7 figures. Under review

HELIX: Model-Harness Co-evolution for Recursive Self-Improvement

HELIX：用于递归自我改进的模型-控制器协同进化

Tianyu Fan, Chao Huang

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 HELIX是支持模型-控制器协同进化的可溯源框架，在代码修复任务中，其65个候选组合提升了4.0%任务覆盖率，生成438条学习记录，形成模型、控制器与数据的反馈系统。

BCIJelly: An integrated ecosystem for brain-computer interface research

BCIJelly：用于脑机接口研究的集成生态系统

Liyuan Han, Xinrui Yang, Tianyu Zheng, Qizhi Yang, Yitao Qin, Liang Chen, Qinglai Wei, Binjie Hong, Xinhe Zhang, Rui Xiong, Yong Gu, Mu-ming Poo, Bo Xu, Chengyu Li, Tielin Zhang

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

AI总结 BCIJelly是集成多类BCI数据集、解码器及工具的Python生态系统，可通过AAS与LLM支持多任务跨物种解码，经多范式多物种验证，为BCI研究提供统一可扩展的开发部署基础设施。

Comments 67 pages, 6 figures, 7 extended data figures, 20 supplementary tables

Beyond Handcrafted Security: Towards Self-Evolving Defense for LLM Agents

超越手工安全：面向大语言模型智能体的自演化防御

Jiajun Ruan, Peiyang Li, Yukun Chen, Fengting Li, Chao Feng

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对 LLM 智能体的安全威胁，提出自演化运行时防御框架 HARD，将防御开发从人工工程转为自主演化，在保留任务效用的同时提升了安全性能。

Why AI Governance Frameworks Are Hard to Adopt: A Role-Based Stress Test of the NIST AI RMF

为何AI治理框架难以被采用：对NIST AI RMF的基于角色的压力测试

Joseph R. Simons, David A. Broniatowski

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

AI总结 本文通过对NIST AI RMF的基于角色的压力测试，发现AI治理框架的核心问题在于活动能否产生治理价值，角色、部署类型对治理价值有显著影响，仅当治理价值与结构适配性同时满足时才易实现风险降低。

On the Structural Limits of Machine Learning Decision Systems: An Information-Theoretic, Interaction-Based, and Stochastic-Dynamical Perspective

机器学习决策系统的结构极限：基于信息论、交互与随机动力学的视角

Nestor R. Barraza, Gabriel Pena

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究从信息论等视角分析机器学习决策系统的结构极限，通过Fano型边界等方法推导分类与参数估计的性能极限，指出合适的数据模型是拓展预测能力的前提。

Journal ref JAIIO 2026

Hardware-Aware Deployment of Joint SAR Compression and Despeckling on FPGA

面向FPGA的联合SAR压缩与去噪的硬件感知部署

Cédric Léonard, Francescopaolo Sica, Martin Schulz

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

AI总结 本研究在ZCU102 FPGA平台部署联合SAR去噪与数据压缩框架，发现ReLU比GDN更适配SAR图像、残差块增益低且FPGA能效最高，为星载SAR压缩提供部署方案。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS). 11 pages, 8 figures, 4 tables

A Framework for Designing Reward Functions: From Objectives to Features to Human-Aligned Reward Functions

奖励函数设计框架：从目标到特征再到人类对齐的奖励函数

Di Yang Shi, W. Bradley Knox

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

AI总结 该研究提出一套三步式奖励函数设计框架，首次将奖励项选择简化为因果DAG上的最小成本部分覆盖问题，能保持无冲突可行权重区域，为非专家设计人类对齐的奖励函数提供了可行方案。

Comments Presented at RLC "Finding the Frame" and "AutoRL" workshops

Transferable Above-Ground Biomass (AGB) Estimation Model from Multi-Sensor Data with Sparse Field Calibration

结合稀疏地面校准的多传感器可迁移地上生物量（AGB）估算模型

Pann Thinzar Seint, Bryan Atwood, Subas Chhatkuli

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

AI总结 该研究提出结合稀疏地面校准的多传感器可迁移AGB估算框架，以全局训练CNN为核心，经GEDI数据训练后用少量样地校准，提升了AGB估算精度，优于现有产品。

Easper: An Accessible ASR Pipeline for Language Documentation

Easper：一款用于语言文档编制的易用ASR流水线

Aso Mahmudi, Ting Dang, Ekaterina Vylomova, Nick Thieberger

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 研究针对语言文档编制的音频转录瓶颈，提出无需代码的开源ASR工作流Easper，通过评估转录优先级策略，发现优先词汇丰富叙述并增加声学语音重复可更快提升转录质量。

Comments Accepted in Interspeech 2026

Herding End-to-End Autonomous Driving via Neuro-Symbolic Safety Guards

通过神经符号安全护卫实现端到端自动驾驶的引导

Simón Patiño Idarraga, Erick Silva, Rehana Yasmin, Ali Shoker

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对端到端驾驶智能体违反交通规则的问题，提出无需重训的神经符号安全护卫，在Fail2Drive和Bench2Drive基准上使成功率提15%、安全碰撞降53%且保留原驾驶分数。

LLMs in Process Diagram Engineering: From Optimal PFDs to Validated P&IDs

流程图表工程中的大语言模型：从最优工艺流程图到经验证的管道及仪表流程图

Timur Zakarin, Sergei Voitov, Sergei Shumilin, Evgeny Burnaev

机构 * Skoltech（斯科尔科沃科技学院） ； AIRI（人工智能研究院（AIRI）） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出P&ID Pilot端到端AI流水线，结合GA与LLM生成最优PFD，再通过基于LLM的智能体将其转换为100%执行成功的合规P&ID，实现工艺设计自动化并减少人工工作量。

CARB: A Characterization-Guided Framework for CNN Inference Cost Prediction and Deployment Screening

CARB：一种用于CNN推理成本预测与部署筛选的表征引导框架

Linh Nguyen, Zhixin Pan

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

AI总结 针对资源受限GPU平台上CNN部署前推理成本估计的不足，提出CARB级联混合集成模型与两阶段部署筛选工作流，实现高精度成本预测与高效候选筛选。

Every Token Counts: Exact Likert-Scale Distributions for Measuring LLM Attitudes and Biases

每个词元都重要：用于测量大语言模型态度与偏差的精确李克特量表分布

Davood Wadi, Mohsen Ghodrat, Matthew Philp

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； University Canada West（加拿大西部大学） ； Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出结合人类心理测量学与LLMs机制的精确框架，通过因子实验、词元级PMFs及对应分析方法，分离LLMs的系统性原产国偏差。

Automatic Field-of-View Adjustment for a View-Expansive Microscope via LSTM-Based Gaze and Pipette Motion Interpretation

基于LSTM的注视与移液管运动解读的广视野显微镜自动视场调整

Kenta Yokoe, Takuya Hara, Tadayoshi Aoyama

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

AI总结 本研究针对ICSI操作中FOV调整耗时问题，提出基于LSTM的自动FOV调整系统，可缩短新手ICSI操作时间至与专家相当水平。

Comments This is the accepted version of an article published in IEEE Access 13, 182915-182923 (2025). DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3624246. Open Access under CC BY 4.0

Journal ref IEEE Access, vol. 13, pp. 182915-182923, 2025

P3CA: Encoder-Agnostic Interpretation of Vision Foundation Model Embeddings via Spatial Probing

P3CA：通过空间探测实现与编码器无关的视觉基础模型嵌入解释

Amoon Jamzad, Dilakshan Srikanthan, Faranak Akbarifar, Nooshin Maghsoodi, Parvin Mousavi

机构 * School of Computing, Queen’s University（女王大学计算学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉基础模型嵌入难以解释的问题，提出与编码器无关的P3CA方法，通过空间提示实现局部探测，在多类数据上验证其可揭示局部结构、提升病理判别能力等贡献。

Comments 10 pages, 5 figures, 1 table. Accepted at the iMIMIC Workshop, MICCAI 2026. This arXiv version is the pre-peer-review author manuscript

Causality Sum Rules in Conventional Scattering Matrices

常规散射矩阵中的因果求和规则

Ning Han, Rui Zhao, Shuxing Yang, Mingzhu Li, Hongsheng Chen, Yihao Yang

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

AI总结 该研究在常规散射矩阵中直接构建因果求和规则，关联因果理论与可测散射数据，其初始理论路径由AI系统Qiushi Engine探索，形成AI-人类混合科学发现流程。

CoRCi: Cross-Reconstruction of Coherent Interests Modeling in Cross-Domain Sequential Recommendation

CoRCi：跨域序列推荐中连贯兴趣建模的跨重建方法

Qingtian Bian, Tieying Li, Marcus de Carvalho, Jiaxing Xu, Hui Fang, Yiping Ke

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） 纠错

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

AI总结 针对跨域序列推荐中域差异破坏兴趣连贯性的问题，本文提出CoRCi框架，通过跨重建方法和FocalNCE损失实现域不变兴趣对齐，在四个数据集上性能优于现有最优方法。

RangeFactory: Scalable Construction of Multi-Hop Cyber Ranges

RangeFactory：可扩展多跳网络靶场构建框架

Hanlin Jiang, Puyi Wang, Jiandong Jin, Shaofei Li, Zhan Shen, Pengli Wang, Ziming Wang, Yifeng Cai, Ning Jia, Yuxin Ren, Peng Jiang, Yao Guo, Ding Li

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 RangeFactory是自动化网络靶场编排框架，可规模化构建多跳靶场；其构建的RangeBench含1148个靶场实例，发现智能体存在持续入侵差距，还生成了攻击轨迹语料库。

Comments 16 pages, 2 figures

Three Generations of Healthcare IT: From the Digital Record to the Computable Care Process

医疗信息技术的三代发展：从数字记录到可计算护理流程

Alexander Apartsin, Yehudit Aperstein

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

AI总结 本文按系统可计算信息单元划分医疗IT，提出以患者临床意图为对象的计算层，将ACR形式化为该层原子对象，其与FHIR等互补，为可计算临床意图研究提供可复用构建块。

Comments 11 pages, 3 figures

UniMoMo: Expert Merging-Based MoE Acceleration for Large Recommendation Models

UniMoMo：基于专家合并的大推荐模型混合专家（MoE）加速方法

Lei Xin, Bin Gu, Peize Li, Zitong Wang, Jianbo Zhao, Changjiang Jiang, Yanyue Xie, Chao Huang, Xuyang Zhao, Zunhai Su, Fanhu Zeng, Zhenglun Kong

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Hohai University（河海大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； ByteDance, Seed（字节跳动 Seed） ； Alibaba, Ant Group（阿里巴巴蚂蚁集团） ； ByteDance, Douyin（字节跳动抖音） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 UniMoMo是一种后训练压缩框架，通过功能相似性合并MoE专家并引入层自适应保护，在Amazon Beauty等三个数据集上实现推荐MoE的高效压缩与加速，且性能损失极小。

Comments Preprint

VTO: Visual Tool Orchestration for Video Anomaly Detection

VTO：面向视频异常检测的可视化工具编排

Rui Wang, Yeteng Wu, Xianling Zhang, Mengshi Qi

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology（网络与交换技术国家重点实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； School of Digital Media & Design Art（数字媒体与设计艺术学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对视频异常检测中传统方法泛化差、多模态智能体工具编排难的问题，提出过程监督强化学习框架VTO，结合VAD-Tool工具集，在工具调度上较基线提升10.2%。

Comments Accepted by ACM MM 2026

How to Ask the AI: A User Perspective Survey for Large Language Model Prompting

如何向AI提问：大型语言模型提示工程的用户视角调查

Yiqun Zhang, Yunfan Zhang, Mingjie Zhao, Sen Feng, Yiu-ming Cheung

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

AI总结 该研究从用户视角开展大型语言模型提示工程调查，提出提示有效性评估策略、应用工作流并维护开源项目，为用户制定适配场景的有效提示提供可操作指南。

Comments Accepted to TAI