AI Agent

BackgroundMellow: A Multi-Modal Cohesive Framework for Narrative-Driven Rich Cinematic Soundscape Generation

BackgroundMellow：一种用于叙事驱动的丰富电影音效生成的多模态凝聚框架

Ajitesh Jamulkar, Aritra Hazra

机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格布尔分校） 纠错

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

AI总结 多模态AI中为文本叙事生成电影音效困难，BackgroundMellow框架将其视为编排与信号处理问题，通过主 - 专家架构、Tango2模型、背景音乐检索器及NLP模块实现，经实验验证在时间同步等方面有效。

Comments 7 pages

PRecG: Legal Precedent Retrieval with Graph Neural Networks and Rhetorical Role Segmentation

PRecG：基于图神经网络和修辞角色分割的法律先例检索

Devanshu Verma, Vasudha Bhatnagar, Vikas Kumar, Balaji Ganesan

机构 * University of Delhi（德里大学） ； IBM Research（IBM 研究院） 纠错

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

AI总结 研究法律先例检索问题，提出PRecG管道，通过基于句子修辞角色分解文档、构建知识图、学习聚合实体上下文表示等步骤，分层学习法律判决对的表示来计算相似度，经实验验证其有效性。

Comments 23 Pages

A Multi-cluster Boundary Learning Method for Out-of-Scope Intent Detection via MiniLM Embedding

一种基于MiniLM嵌入的多簇边界学习方法用于检测超出范围的意图

Yihong Xu, Mingyu Kang, Linyuan Lü

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对意图检测中超出范围意图检测的挑战，提出基于MiniLM嵌入的多簇边界学习方法，在单类分类工作流程中检测超出范围意图，实验表明该方法性能最优，所用MiniLM能更好适应相关要求。

Comments To submit

MetaConfigurator: AI-Assisted RDF Authoring from JSON Data

MetaConfigurator：从JSON数据实现AI辅助的RDF创作

Felix Neubauer, Mahdi Jafarkhani, Kenichi Endo, Jürgen Pleiss, Benjamin Uekermann

机构 * Institute for Parallel and Distributed Systems, University of Stuttgart（并行与分布式系统研究所，斯图加特大学） ； Institute of Polymer Chemistry, University of Stuttgart（聚合化学研究所，斯图加特大学） ； Institute of Biochemistry, University of Stuttgart（生物化学研究所，斯图加特大学） 纠错

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

AI总结 提出一个集成AI辅助的RML映射、SPARQL查询和知识图谱可视化的Web界面，将JSON等结构化数据转换为RDF，并以MOF合成实验数据验证其有效性。

Comments Submitted as post-proceedings for the deRSE26 conference

Beyond Refusal: A Same-Lineage Study of Aligned and Abliterated LLMs for Vulnerability Analysis

超越拒绝：用于漏洞分析的对齐和消除拒绝的大语言模型的同谱系研究

Mingchen Li, Meikang Qiu, Zifan Peng, Heng Fan, Song Fu, Junhua Ding, Yunhe Feng

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

AI总结 研究大语言模型辅助软件安全中，同谱系模型的安全状态（对齐或消除拒绝）对软件安全工作流程防御效用的影响，通过比较不同模型在多方面的表现，发现评估应综合考量模型响应、响应正确性及输出在工程流程中的可操作性。

Determinants and Limits of LLM Security-Tool Orchestration: A Study with HexStrike-AI

大语言模型安全工具编排的决定因素与限制：基于HexStrike-AI的研究

Romain Gerard, Assmaa Zeghaider, Yan Guo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research（苏州研究院） 纠错

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

AI总结 以HexStrikeAI为测试平台，通过评估系统、诊断故障并改进，运行多类挑战，发现驱动客户端是固定模型的首要因素，整体解决率提升，剩余故障受推理或环境限制，还讨论了编排器评估及局限性。

Medical Heuristic Learning: An LLM-Driven Framework for Interpretable and Auditable Clinical Decision Rules

医学启发式学习：一个用于可解释和可审计临床决策规则的LLM驱动框架

Wei Xu, Ke Yang, Gang Luo, Keli Zheng, Lingyan Hu, Jing Wang, Kefeng Li

机构 * Centre for Artificial Intelligence Driven Drug Discovery, Macao Polytechnic University（人工智能驱动药物发现中心，澳门理工学院） ； Key Laboratory of Short-Range Radio Equipment Testing and Evaluation, Ministry of Industry and Information Technology Terahertz Science Application Center (TSAC), Beijing Institute of Technology（工业和信息化部短距离无线电设备测试与评估重点实验室，太赫兹科学应用中心（TSAC），北京理工大学） ； Department of Critical Care Medicine, Yantai Yuhuangding Hospital, Qingdao University（重症医学科，烟台友谊医院，青岛大学） ； Faculty of Education, The University of Hong Kong（教育学院，香港大学） ； College of Information Engineering, Dalian University（信息工程学院，大连大学） 纠错

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

AI总结 提出医学启发式学习（MHL），利用LLM驱动的工作流优化确定性可执行决策系统，生成可解释、可审计的Python决策规则，在医学数据集上达到与最先进方法相当的性能，并支持小样本和高度不平衡场景。

From Idea to Prototype in an Afternoon: Scaffolded, AI-Assisted Rapid VA Prototyping

从想法到原型只需一个下午：脚手架式、AI辅助的快速可视化分析原型设计

Gennady Andrienko, Natalia Andrienko

机构 * Fraunhofer Institute IAIS（弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所） 纠错

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

AI总结 本文通过案例展示，结合工作流语言和AI助手，将可视化分析原型的开发时间从数月缩短至一个下午，并总结了脚手架设计、知识注入和使用方式的三点经验。

Dialogue to Detection: A Multimodal Hybrid NLP Pipeline for Insurance Fraud Detection

对话到检测：用于保险欺诈检测的多模态混合 NLP 流水线

Muhammad Shakeel Akram, Amal Htait, Abdul Hamid Sadka, Emma Meisingseth, Karishma Jaitly

机构 * Aston University（阿斯顿大学） ； Domestic & General 纠错

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

AI总结 提出一种合成多模态框架，结合ASR、NER、LLM-RAG和说话人嵌入，通过规则风险评分检测保险欺诈中的叙述复用、结构不一致和跨案件语音重复。

Comments 10 pages, 8 figures, 2 tables

From Black-Box to Clinical Insight: A Multi-Stage Explainable Framework for Speech-Based Cognitive Impairment Detection

从黑盒到临床洞察：用于语音认知障碍检测的多阶段可解释框架

Yasaman Haghbin, Sina Rashidi, Ali Zolnour, Fatemeh Taherinezhad, Ali Fartoot, Hossein Azadmaleki, James M Noble, Maryam Dadkhah, Maryam Zolnoori

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） 纠错

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

AI总结 提出多阶段可解释框架，结合SHAP、语言学特征和LLM推理，将黑盒Transformer预测转化为临床叙事，在NIA PREPARE基准上F1=72.11%，医生评估显示与患者认知特征高度一致，SUS评分82/100。

Comments Accepted to Interspeech 2026

The impact of artificial intelligence on enterprise software user roles

人工智能对企业软件用户角色的影响

Isabel Unger, Elizangela Valarini, Martin Schrepp, Nina Hollender, Gabriela Rocha, Erik Bertram

机构 * SAP SE（SAP股份有限公司） ； Fresenius Hochschule Heidelberg（海德堡弗里森纽斯大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过专家访谈和参与式研讨会，探讨AI如何改变SAP BTP平台上的用户角色，发现日常任务自动化、人机协作增强及对代理型AI系统的依赖增加，并指出现有角色框架需适应这些变化。

Comments 18 pages, 1 figure, 4 tables

When Top-1 Fails: Calibrating LoRA Monitors for Masked Diffusion LMs

当Top-1失败时：为掩蔽扩散LM校准LoRA监控器

Lucky Verma, Pratik Yadav

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） 纠错

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

AI总结 针对离散扩散语言模型微调中top-1 argmax作为崩溃预警的零精度问题，提出使用最大LoRA梯度范数作为参数侧信号，在LLaDA族上实现0.68精度和0.79 F1分数，并建议每族DLM校准阈值。

Comments 14 pages, 3 figures. Code and result artifacts: https://github.com/lucky-verma/top1-fails-dlm-lora-monitors

Synergizing Physically Constrained MCMC and Chemical-Informed Gaussian Processes for Reaction Network Discovery

协同物理约束MCMC与化学信息高斯过程进行反应网络发现

Runzhe Liu, Zihao Wang, Wenbo Yang, Shengyang Tao

机构 * State Key Laboratory of Fine Chemicals, Frontier Science Center for Smart Materials, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China（精细化学品国家重点实验室，智能材料前沿科学中心，大连理工大学，大连，116024，中国） ； Dalian Key Laboratory of Intelligent Chemistry, CR Belt and Road Joint Laboratory on Intelligent Chemistry and Advanced Materials of Liaoning Province, School of Chemistry, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China（大连智能化学重点实验室，辽宁省“一带一路”智能化学与先进材料联合实验室，化学学院，大连理工大学，大连，116024，中国） ； Academy of Interdisciplinary Studies, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon, Hong Kong（交叉学科研究院，香港理工大学，清水湾，九龙，香港） 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PC-MCMC-CIGP灰箱工作流，结合尖峰-板拓扑采样、硬守恒与热力学筛选及化学信息高斯过程残差模型，用于反应网络发现与实验设计，在H2+Br2基准和苯乙烯环氧化反应上验证了其区分机理和优化产量的能力。

Detecting Satellites in Radio-Frequency Data via Semi-Supervised Learning

通过半监督学习检测射频数据中的卫星

Cade W. Trotter, Maksim E. Eren, Justin C. Holmes, J. Brent Parham, David Ewing, Boian S. Alexandrov, Gian Luca Delzanno

机构 * Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） ； MIT Lincoln Laboratory（麻省理工学院林肯实验室） 纠错

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

AI总结 提出结合非负矩阵分解与自动模型确定（NMFk）、专家引导聚类解释和分类器预测的半监督工作流，用于卫星监测中的射频检测与分类，减少对大量标注数据的依赖。

LLM-as-Judge in Education: A Curriculum-Grounded Marking Pipeline

教育中的LLM作为评判者：基于课程标准的评分流水线

Xiwei Xu, Chen Wang, Jacky Jiang, Phil Yang, Qian Fu, Mohan Dhall, Wenjie Zhang, Liming Zhu

机构 * NSW Department of Education（新南威尔士州教育部） ； South Australian Department for Education（南澳大利亚州教育部） ； OC Selective exam preparation platform（OC精英考试备考平台） ； Studitory: HSC preparation platform（Studitory: HSC备考平台） 纠错

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

AI总结 提出一种基于课程标准的可配置LLM评判流水线，用于高利害考试评分，通过整合授权课程工件和评分指南，提高评分一致性、透明度和与官方实践的契合度。

PersonaDrive: Human-Style Retrieval-Augmented VLA Agents for Closed-Loop Driving Simulation

PersonaDrive: 面向闭环驾驶模拟的人类风格检索增强VLA智能体

Mahmoud Srewa, Praneetsai Iddamsetty, Mohammad Abdullah Al Faruque, Salma Elmalaki

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 提出PersonaDrive流水线，通过检索风格指令下的人类驾驶演示来调节视觉-语言-动作（VLA）驾驶智能体，实现闭环模拟中多样化的非自车智能体行为，无需针对每种风格重新训练。

When Do Data-Driven Systems Exhibit the Capability to Infer?

数据驱动系统何时展现出推理能力？

Maximilian Poretschkin, Tabea Naeven

机构 * Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems (IAIS)（弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所） ； University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习和人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 针对欧盟AI法案中推理能力定义模糊的问题，基于统计学习理论提出分级框架，通过信用评分案例展示如何判断系统是否具备推理能力。

++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

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, Sehee Hong

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: 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。

A FEM-Based Surrogate Modelling and Optimization Framework for Physics-Constrained Electromagnetic Coil Design

基于有限元法（FEM）的物理约束电磁线圈设计代理建模与优化框架

Yucheng Liu

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本研究构建基于FEM的电磁线圈设计代理建模与优化框架，对比EI-BO、COBYLA、BOBYQA等算法，发现优化器表现与FEM评估预算相关，不同方法在仿真驱动设计中各有优势。

Comments 18 pages, 9 figures

Coverage-Driven RTL Assertion Generation with Formal Exploration and Neuro-Symbolic Refinement

基于形式化探索与神经符号优化的覆盖率驱动RTL断言生成

Zhiyuan Yan, Ziyue Zheng, Hongce Zhang

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出NeuroAssertion框架，结合形式化迹生成、SyGuS与智能体启发优化，实现覆盖率驱动的RTL断言生成，断言数量与突变覆盖率均约为传统方法的2倍。

Comments Accepted at MLCAD 2026

When Do Microservices Save Energy? Evidence from Environmental Simulation Workflows

微服务何时能节能？来自环境模拟工作流的证据

Joshua Rowley, Abdessalam Elhabbash

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

AI总结 该研究通过将四个环境模型构建为容器化微服务工作流，对比不同编排方式与单体执行的能耗，发现微服务对小型模型会增耗，而较大工作流采用事件驱动编排或选择性下游重执行可实现节能。

Comments 5 pages, 7 figures. Accepted at the 2nd International Workshop on Low Carbon Computing (LOCO 2026), Lancaster University, United Kingdom, 10-11 September 2026. Part of the LOCO 2026 proceedings, arXiv:2608.02072

Improving Rural Medication Safety with AI: A Scoping Review

用人工智能提升农村用药安全：一项范围综述

Jeong-ah Kim, Muhammad Ashad Kabir, Daniel Terry, Maryam Rouhi

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

AI总结 本范围综述探究AI在农村医疗场景中提升用药安全的应用，发现AI可覆盖用药全流程，机器学习类技术能减少34%-80%的用药错误，但存在基础设施不足等农村特有挑战。

Comments 23 pages