AI Agent

SocialX: A Modular Platform for Multi-Source Big Data Research in Indonesia

SocialX：一个模块化平台，用于印度尼西亚多源大数据研究

Muhammad Apriandito Arya Saputra, Andry Alamsyah, Dian Puteri Ramadhani, Thomhert Suprapto Siadari, Hanif Fakhrurroja

机构 * Center of Excellence SAKTI, Research Institute Intelligent Business & Sustainable Economy, Telkom University（Telkom大学智能商业与可持续经济研究所SAKTI卓越中心） ； Biomedical Engineering Study Program, School of Electrical Engineering, Telkom University（Telkom大学电气工程学院生物医学工程研究项目） ； Research Center for Smart Mechatronics, National Research and Innovation Agency (BRIN)（国家研究与创新署智能机电一体化研究中心） 纠错

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

AI总结 SocialX通过整合异构数据采集、语言感知预处理和可插拔分析，为印度尼西亚多源大数据研究提供统一管道，解决数据碎片化问题。

Comments 10 pages, 1 Figure, 4 Tables

Toward Reliable Scientific Visualization Pipeline Construction with Structure-Aware Retrieval-Augmented LLMs

迈向可靠科学可视化管道构建的结构感知检索增强型大语言模型

Guanghui Zhao, Zhe Wang, Yu Dong, Guan Li, GuiHua Shan

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

AI总结 本文提出结构感知检索增强型大语言模型，用于生成可执行的科学可视化管道，通过提供 vtk.js 代码示例提高模块选择和执行顺序的准确性，降低人工修正成本。

Binary Verification for Zero-Shot Vision

零样本视觉的二元验证

Rongbin Hu, Jeffrey Liu

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

AI总结 本文提出一种无需训练的二元验证流程，通过量化和二元化步骤提升零样本视觉任务性能，适用于引用表达定位、空间推理和BLINK-Jigsaw等任务。

KANEL: Kolmogorov-Arnold Network Ensemble Learning Enables Early Hit Enrichment in High-Throughput Virtual Screening

KANEL：Kolmogorov-Arnold网络集成学习实现高通量虚拟筛选中的早期命中富集

Pavel Koptev, Nikita Krainov, Konstantin Malkov, Alexander Tropsha

机构 * AI1 Technologies（AI1 科技公司） ； KAN Technologies, LLC（KAN 科技有限公司） ； UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 KANEL通过结合可解释的Kolmogorov-Arnold网络与XGBoost等模型，提升高通量虚拟筛选中早期命中富集的准确性。

Comments 8 Pages

ROMAN: Reward-Orchestrated Multi-Head Attention Network for Autonomous Driving System Testing

ROMAN：基于奖励协调的多头注意力网络用于自动驾驶系统测试

Jianlei Chi, Yuzhen Wu, Jiaxuan Hou, Xiaodong Zhang, Ming Fan, Suhui Sun, Weijun Dai, Bo Li, Jianguo Sun, Jun Sun

机构 * IEEE Publication Technology Group（IEEE出版技术组） ； Hangzhou Institute of Technology, Xidian University（杭州科技学院，西安电子科技大学） ； Qingdao Port International Co., Ltd.（青岛港口国际有限公司） ； Shandong Port Qingdao Port Group Co., Ltd.（山东港口青岛港集团有限公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 ROMAN通过结合多头注意力网络与交通法规加权机制，生成高风险违规场景，提升自动驾驶系统测试的全面性与针对性。

Comments The manuscript includes 13 pages, 8 tables, and 7 figures

A Machine Learning Approach for Detection of Mental Health Conditions and Cyberbullying from Social Media

从社交媒体检测心理健康状况和网络欺凌的一种机器学习方法

Edward Ajayi, Martha Kachweka, Mawuli Deku, Emily Aiken

机构 * Carnegie Mellon University Africa Kigali, Rwanda（卡内基梅隆大学非洲分校基加利分校，刚果（金）） 纠错

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

AI总结 本文提出统一的多类分类框架，用于从社交媒体数据中检测十种不同的心理健康和网络欺凌类别，通过实验表明端到端微调对性能至关重要，MentalBERT模型在准确率和宏F1分数上表现优异。

Comments Best Paper Award at the AAAI-26 Bridge Program on AI for Medicine and Healthcare. Published in Proceedings of the Second AAAI Bridge Program on AI for Medicine and Healthcare, PMLR 317:15-26, 2026. Paper URL: https://proceedings.mlr.press/v317/ajayi26a.html

Data-Prompt Co-Evolution: Growing Test Sets to Refine LLM Behavior

数据提示共演：通过增长测试集来完善LLM行为

Minjae Lee, Minsuk Kahng

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 本文提出数据提示共演方法，通过交互系统帮助开发者发现边缘案例并迭代优化提示，使LLM行为更符合预期政策。

Comments ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2026)

flexvec: SQL Vector Retrieval with Programmatic Embedding Modulation

flexvec: 带程序化嵌入调制的SQL向量检索

Damian Delmas

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 flexvec通过程序化嵌入调制实现高效的向量检索，利用SQL接口整合可组合的查询原语，在大规模数据集上实现快速检索。

Comments 15 pages, 1 figure, 7 tables, 4 appendices. Code available at https://github.com/damiandelmas/flexvec

Towards Secure Retrieval-Augmented Generation: A Comprehensive Review of Threats, Defenses and Benchmarks

迈向安全的检索增强生成：对威胁、防御和基准的全面综述

Yanming Mu, Hao Hu, Feiyang Li, Qiao Yuan, Jiang Wu, Zichuan Liu, Pengcheng Liu, Mei Wang, Hongwei Zhou, Yuling Liu

机构 * State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing（数学工程与先进计算国家重点实验室） ； Information Engineering University（信息工程大学） ； Henan Key Laboratory of Information Security（河南省信息安全重点实验室） ； 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 本文综述了检索增强生成系统中的安全威胁、防御方法及评估基准，系统分析了数据污染、对抗攻击等核心威胁，并提出双视角的防御技术分类，为未来研究提供统一基准。

SciLaD: A Large-Scale, Transparent, Reproducible Dataset for Natural Scientific Language Processing

SciLaD：一个大规模、透明、可重复的自然科学语言处理数据集

Luca Foppiano, Sotaro Takeshita, Pedro Ortiz Suarez, Ekaterina Borisova, Raia Abu Ahmad, Malte Ostendorff, Fabio Barth, Julian Moreno-Schneider, Georg Rehm

机构 * Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligen GmbH (DFKI), Germany（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； Humboldt-Universität zu Berlin, Germany（柏林洪堡大学） ； ScienciaLAB, Portugal（ScienciaLAB） ； Common Crawl Foundation, USA（Common Crawl基金会） ； University of Mannheim, Germany（曼海姆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SciLaD数据集，包含1000万篇科学文献和3.5亿篇多语言文献，通过开源工具构建并预训练RoBERTa模型，验证了数据集的质量和实用性。

Comments 13 pages, 3 figures, 3 tables

When Convenience Becomes Risk: A Semantic View of Under-Specification in Host-Acting Agents

当便利成为风险：主机作用代理中的语义视角下的不足规范

Di Lu, Yongzhi Liao, Xutong Mu, Lele Zheng, Ke Cheng, Xuewen Dong, Yulong Shen, Jianfeng Ma

机构 * School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探讨主机作用代理中因目标规范不足导致的安全问题，提出语义威胁模型和风险完成模式分类，并通过案例研究分析如何通过明确执行边界来防御风险。

Representation-Level Adversarial Regularization for Clinically Aligned Multitask Thyroid Ultrasound Assessment

在临床对齐的多任务甲状腺超声评估中采用表示层面对抗正则化

Dina Salama, Mohamed Mahmoud, Nourhan Bayasi, David Liu, Ilker Hacihaliloglu

机构 * University of British Columbia, Vancouver, Canada（不列颠哥伦比亚大学，温哥华，加拿大） ； University of Calgary, Calgary, Canada（卡尔加里大学，卡尔加里，加拿大） 纠错

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

AI总结 本文提出一种临床引导的多任务框架，通过单模型联合预测甲状腺结节掩码和TI-RADS类别，引入RLAR对抗梯度正则化以解决任务梯度竞争问题，提升风险分层和分割质量。

Unsupervised Machine-Learning Pipeline for Data-Driven Defect Detection and Characterisation: Application to Displacement Cascades

无监督机器学习流程用于数据驱动的缺陷检测与表征：应用于位移级联

Samuel Del Fré, Andrée de Backer, Christophe Domain, Ludovic Thuinet, Charlotte S. Becquart

机构 * Univ. Lille, CNRS, INRAE, Centrale Lille, UMR 8207 - UMET - Unité Matériaux et Transformations（里尔大学，国家科学研究中心，法国国家农业研究科学与技术研究院，里尔中央理工大学，UMET单位） ； EM2VM, Joint laboratory Study and Modelling of the Microstructure for Ageing of Materials（EM2VM联合实验室，微结构老化材料研究与建模联合实验室） ； Univ. Lille, CNRS, UMR 8523 – PhLAM – Physique des Lasers Atomes et Molécules（里尔大学，国家科学研究中心，PhLAM单位） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无监督机器学习方法，通过分子动力学数据直接检测和分类位移级联中的缺陷。利用SOAP向量编码局部环境，结合自编码器和UMAP进行异常原子识别与聚类，实现高精度的缺陷表征。

Comments 22 pages, 1 graphical abstract, 7 figures, 4 tables

Demonstration of Adapt4Me: An Uncertainty-Aware Authoring Environment for Personalizing Automatic Speech Recognition to Non-normative Speech

适应4Me：一种面向非规范语音的自动语音识别个性化不确定意识作者环境

Niclas Pokel, Yiming Zhao, Pehuén Moure, Yingqiang Gao, Roman Böhringer

机构 * Institute of Neuroinformatics, University of Zurich and ETH Zurich（神经信息学研究所，苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Department of Computer Science, ETH Zurich（计算机科学系，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Computational Linguistics, University of Zurich（计算语言学系，苏黎世大学） 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Adapt4Me，通过贝叶斯主动学习实现端到端个性化，使非规范语音的ASR个性化成为可能，通过三阶段人机协作流程提升数据效率和模型鲁棒性。

LLM-Enhanced Semantic Data Integration of Electronic Component Qualifications in the Aerospace Domain

基于大语言模型的航空领域电子元件资格语义数据整合

Antonio De Santis, Marco Balduini, Matteo Belcao, Andrea Proia, Marco Brambilla, Emanuele Della Valle

机构 * Politecnico di Milano, DEIB（米兰Politecnico大学DEIB系） ； Quantia Consulting（Quantia咨询公司） ； Motus ml（Motus ml实验室） ； Thales Alenia Space（Thales Alenia空间公司） 纠错

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

AI总结 本文提出利用虚拟知识图谱和大语言模型整合航空领域电子元件资格数据，通过本体数据访问和向量搜索提升检索效率，减少人工处理成本。

Comments ESWC 2026

Data-driven construction of machine-learning-based interatomic potentials for gas-surface scattering dynamics: the case of NO on graphite

数据驱动构建基于机器学习的互原子势能面用于气体-表面散射动力学：NO在石墨上的案例

Samuel Del Fré, Gilberto A. Alou Angulo, Maurice Monnerville, Alejandro Rivero Santamaría

机构 * Univ. Lille, CNRS, UMR 8523 – PhLAM – Physique des Lasers Atomes et Molécules（里尔大学，法国国家科学研究中心，UMR 8523 – PhLAM – 物理激光原子分子研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种数据驱动方法，利用NO在石墨上的散射作为基准系统，构建机器学习互原子势能面，通过主动学习策略提高效率，实现大规模分子动力学模拟，揭示吸附能、散射概率等关键特性。

Comments 19 pages, 9 figures

D-Mem: A Dual-Process Memory System for LLM Agents

D-Mem：一种用于LLM代理的双过程记忆系统

Zhixing You, Jiachen Yuan, Jason Cai

机构 * Einstein Institute of Mathematics（爱因斯坦数学研究所） ； The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； AWS AI（AWS人工智能） 纠错

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

AI总结 本文提出D-Mem双过程记忆系统，通过轻量向量检索与全面深入模块结合，提升长期推理准确性，实验表明其在LoCoMo基准上F1得分达53.5，优于传统方法。

Multi-Source Evidence Fusion for Audio Question Answering

多源证据融合用于音频问答

Aivo Olev, Tanel Alumäe

机构 * Tallinn University of Technology, Estonia（塔林技术大学，爱沙尼亚） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出多源融合框架，利用两个大音频语言模型与25种可靠性分层的声学工具，生成可验证的推理链，提升音频问答的逻辑性和准确性。

Large-Scale 3D Ground-Motion Synthesis with Physics-Inspired Latent Operator Flow Matching

基于物理启发的潜在运算流匹配的大规模3D地面运动合成

Yaozhong Shi, Grigorios Lavrentiadis, Konstantinos Tsalouchidis, Zachary E. Ross, David McCallen, Caifeng Zou, Kamyar Azizzadenesheli, Domniki Asimaki

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

AI总结 本文提出GMFlow框架，通过物理参数生成大规模区域的真实地面运动时间序列，实现900万网格点的时空一致运动，比传统模拟快1万倍，为分布式基础设施的快速不确定性评估提供新方法。

Is Semi-Automatic Transcription Useful in Corpus Creation? Preliminary Considerations on the KIParla Corpus

在语料库构建中半自动转录有用吗？对KIParla语料库的初步考虑

Martina Simonotti, Ludovica Pannitto, Eleonora Zucchini, Silvia Ballarè, Caterina Mauri

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； Masaryk University（马萨里克大学） 纠错

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

AI总结 本文分析了自动语音识别在KIParla语料库转录流程中的实施，通过两阶段实验比较专家和新手转录员在三种对话类型中手动和ASR辅助转录的速度与准确性，结果表明ASR辅助流程能提高转录速度但不一致提升准确性，需考虑流程配置、对话类型和标注者经验等因素。

Unpacking Security Scanners for GitHub Actions Workflows

解析 GitHub Actions 工作流安全扫描器

Madjda Fares, Yogya Gamage, Benoit Baudry

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

AI总结 本文系统比较了9个GitHub Actions工作流安全扫描器，分析其覆盖范围、检测能力和性能，揭示了扫描器在安全弱点识别上的差异及开发者的改进建议。

Comments 16 pages, 3 figures, 5 tables

Streetscape Analysis with Generative AI (SAGAI): Vision-Language Assessment and Mapping of Urban Scenes

利用生成式AI进行街景分析（SAGAI）：基于视觉-语言评估和城市场景制图

Joan Perez, Giovanni Fusco

机构 * Urban Geo Analytics, France（法国城市地理分析） 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SAGAI，一种利用开放数据和视觉-语言模型分析街景的模块化流程，通过定制提示生成空间指标，实现城市场景的自动化制图与评估，展示了其在城市研究中的广泛应用潜力。

Comments 25 pages, 6 figures in main paper, 6 figures in appendices

A Mechanism-Learning Deeply Coupled Model for Remote Sensing Retrieval of Global Land Surface Temperature

一种用于全球地表温度遥感反演的机制学习深度耦合模型

Tian Xie, Menghui Jiang, Huanfeng Shen, Huifang Li, Chao Zeng, Jun Ma, Guanhao Zhang, Liangpei Zhang

机构 * School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University（武汉大学资源与环境科学学院） ； Key Laboratory of Geographic Information System of Ministry of Education（教育部地理信息系统重点实验室） ； Key Laboratory of Digital Cartography and Land Information Application of the Ministry of Natural Resources（自然资源部数字测绘与土地信息应用重点实验室） ； State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing（测绘遥感信息工程国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合机制模型与机器学习的深度耦合框架，提升单通道地表温度反演的精度和泛化能力，实验显示其在极端湿度条件下误差显著降低。

From structure mining to unsupervised exploration of atomic octahedral networks

从结构挖掘到原子八面体网络的无监督探索

R. Patrick Xian, Ryan J. Morelock, Ido Hadar, Charles B. Musgrave, Christopher Sutton

机构 * Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） ； Department of Chemical and Biological Engineering, University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波尔得分校化学与生物工程系） ； The Institute of Chemistry, Casali Center for Applied Chemistry, and the Center for Nanoscience and Nanotechnology, The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学化学系、应用化学Casali中心和纳米科学与技术中心） ； Department of Chemistry and Biochemistry, University of South Carolina（南卡罗来纳大学化学与生物化学系） 纠错

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

AI总结 本文提出利用无监督机器学习自动化分析原子八面体网络的几何解析与分类，通过两个数据集验证了其在发现氧化态变化和揭示八面体连接规则中的有效性。

Comments updated version, incl. three supporting information files

Prose2Policy (P2P): A Practical LLM Pipeline for Translating Natural-Language Access Policies into Executable Rego

Prose2Policy (P2P): 一个实用的LLM管道，用于将自然语言访问策略翻译成可执行的Rego

Vatsal Gupta, Darshan Sreenivasamurthy

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Prose2Policy通过自然语言访问控制策略转化为可执行Rego代码，实现政策检测、组件提取、模式验证等全流程，提升部署可靠性和审计性。

VibeContract: The Missing Quality Assurance Piece in Vibe Coding

VibeContract： vibe编码中缺失的质量保证环节

Song Wang

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

AI总结 本文提出VibeContract框架，通过将高层次自然语言意图分解为任务序列并生成任务级合同，以提升LLM生成代码的正确性、鲁棒性和可维护性。

Probabilistic Model Checking Taken by Storm

Storm所采用的概率模型检查

Matthias Volk, Linus Heck, Sebastian Junges, Joost-Pieter Katoen, Tim Quatmann

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

AI总结 本文介绍Storm模型检查器在概率模型检查中的应用，涵盖MDP建模、属性检查及策略提取，并展示对区间MDP和POMDP等不确定性的支持。

A proof-of-concept for automated AI-driven stellarator coil optimization with in-the-loop finite-element calculations

为自动AI驱动的磁镜线圈优化提供概念验证：闭环有限元计算

Alan A. Kaptanoglu, Pedro F. Gil

机构 * Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（数学科学学院，纽约大学） ； Max-Planck-Institut für Plasmaphysik（等离子物理研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种端到端的自动线圈优化方法，通过闭环有限元计算实现磁镜装置线圈设计的自动化，采用遗传算法和上下文感知LLM进行非停优化，并引入新的Von Mises应力闭环优化方法。

Computer Science Achievement and Writing Skills Predict Vibe Coding Proficiency

计算机科学成就与写作技能预测节奏编码熟练度

Sverrir Thorgeirsson, Theo B. Weidmann, Zhendong Su

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

AI总结 研究探讨了计算机科学成就和写作技能对节奏编码流程成效的预测作用，发现两者均显著影响表现，且计算机科学成就在控制一般认知技能后仍保持显著性。

Comments CHI 2026, 17 pages

Generative Inverse Design of Cold Metals for Low-Power Electronics

冷金属的生成反向设计用于低功耗电子

Kedeng Wu, Yucheng Zhu, Yan Chen, Bizhu Zhang, Shuyu Liu, Xiaobin Deng, Yabei Wu, Liangliang Zhu, Hang Xiao

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

AI总结 本文提出利用MatterGPT生成冷金属，通过训练集和统一的能带边缘距离描述符，生成大量候选结构并验证其稳定性与能带特性，为低功耗电子材料发现提供新途径。