AI Agent

Salesforce Messaging Architecture: Platform Events, Async Sends, and Multi-Tenancy at Scale

Salesforce 消息传递架构：大规模平台事件、异步发送和多租户

Devam Gupta

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

AI总结 研究提出在 CRM 内部原生构建消息传递核心的架构范式，将消息视为原生 CRM 记录，出站路径为平台原生事务，状态参数存为标准数据库对象，利用此范式评估了相关设计模式、扩展机制、解耦约束及架构边界。

Comments 8 pages, 1 table. An earlier version of this work was first posted on SSRN (DOI: 10.2139/ssrn.6903158)

Taming the Drift: Context-aware Repair of Dockerfile Drift during Software Evolution

驯服漂移：软件演化过程中Dockerfile漂移的上下文感知修复

Chengjie Wang, Jingzheng Wu, Xiang Ling, Tianyue Luo, Chen Zhao

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

AI总结 研究针对软件演化中Dockerfile漂移致CI/CD构建失败的问题，提出上下文感知框架Cadre，通过构建CDG并结合两步工作流程来修复，在$D^3$基准上修复率高，相比基线优势明显，还避免提示溢出故障，提升了上下文感知基础设施即代码维护能力。

Comments 18 pages, 7 figures

Differentiable Clone-Structured Causal Graphs for End-to-End Cognitive Map Learning from Image Sequences

用于从图像序列进行端到端认知地图学习的可微克隆结构因果图

Arash Nikzad, Sasan Sarbishegi, Ali Dasmeh, Muhammad Asif, Parsa Gharavi, Erik Husom, Sagar Sen, Andrew B. Lehr, Olivier Penacchio, Ana Clemente, Tristan M. Stöber

机构 * Goethe University Frankfurt（歌德大学法兰克福分校） ； Max Planck Institute for Human Development（马克斯·普朗克人类发展研究所） ； Max Planck Institute for Empirical Aesthetics（马克斯·普朗克实验美学研究所） ； SINTEF（挪威科技工业研究院） ； University Medical Center Göttingen（哥廷根大学医学中心） ； Institute of Computer Science and Campus Institute Data Science, University Göttingen（哥廷根大学计算机科学与数据科学研究所） ； Bridging Research in AI and Neuroscience (brAIN), Computer Vision Center（人工智能与神经科学交叉研究中心（brAIN），计算机视觉中心） ； Computer Science Department, Universitat Autònoma de Barcelona（巴塞罗那自治大学计算机科学系） ； Epilepsy Center Frankfurt Rhine-Main, Department of Neurology, Goethe University Frankfurt（歌德大学法兰克福分校莱茵-美因癫痫中心，神经学系） ； Circulant Labs（循环实验室） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究如何让智能体从图像序列构建世界结构化地图。核心方法是将CSCG重构成可微模块gradCSCG并与VQ-VAE前端耦合，有软发射前向传播和损失平衡机制。主要贡献是证明该方法能在多环境下从视觉输入高精度恢复邻接图，CSCG可作深度学习构建块。

Relaxing Faithfulness with Intervention-Only Causal Discovery

通过仅干预因果发现放松忠实性

Bijan Mazaheri, Jiaqi Zhang, Caroline Uhler

机构 * Thayer School of Engineering Dartmouth College（达特茅斯学院塞耶工程学院） ； Broad Institute of MIT and Harvard（麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究因果发现算法，指出常见流程中第一步的忠实性假设在自然系统中常被违反。提出干预即时忠实性假设，表明其足以用硬干预非参数识别因果结构，将干预作为因果结构信息主要载体，还针对干预范围有限情况指定等价类。

Comments Accepted to UAI 2026

Maintenance and Support in Community-Driven Scientific Pipeline Ecosystems: A Cross-Platform Empirical Study of nf-core

社区驱动的科学管道生态系统中的维护与支持：对nf-core的跨平台实证研究

Khairul Alam, Kowsik Roy, Md Shamimur Rahman, Banani Roy

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

AI总结 研究社区驱动的科学管道生态系统nf-core中的维护与支持，通过分析大量GitHub问题、拉取请求及论坛讨论来研究相关问题、解决因素等，发现不同平台作用不同，解决结果与多种因素有关，跨平台分析揭示了内部可追溯性及联系有限的情况。

Comments 42 pages

Are We Ready for AI-Driven Discovery? AI Verification Before the Next Fundamental Physics Breakthrough

我们准备好迎接人工智能驱动的发现了吗？在下一次基础物理学突破之前进行人工智能验证

Gaia Grosso, Vinicius Mikuni, Lukas Heinrich

机构 * NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions（NSF人工智能与基本相互作用研究院） ； MIT Laboratory for Nuclear Science（MIT核科学实验室） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） ； Nagoya University（名古屋大学） ； Technical University Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 探讨在基础物理学中，随着机器学习日益自主，确保其可靠性至关重要。通过VERaiPHY计划框架，结合统计发现工作流程确定验证时机，强调归纳偏差等局限，思考物理学家角色，以实现机器学习在物理学中负责任的整合。

CatRetriever: Contrastive Representation Learning for Slab-to-Bulk Retrieval in Generative Catalyst Discovery

CatRetriever：用于生成催化剂发现中从平板到体相检索的对比表示学习

Jungho Oh, Woosung Kim, Dong Hyeon Mok, Jonggeol Na, Seoin Back

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

AI总结 研究针对生成催化剂模型平板与体相连接缺失问题，提出对比表示学习模型CatRetriever，能准确检索体相候选物，还扩展其框架为吸附能目标体相发现管道，为连接催化剂生成模型与体相催化剂发现提供可扩展途径。

When Routes Run Out: Adversarial Co-Learning and Explainable Robustness in Quantum Repeater Networks

当路线耗尽时：量子中继器网络中的对抗协同学习与可解释鲁棒性

Brennan Bell, Inti Gabriel Mendoza Estrada, Andreas Trügler, Paul Erker

机构 * RFI-IRFOS and TU Graz（RFI-IRFOS和格拉茨技术大学） ； openmaind FlexCo and TU Graz（openmaind FlexCo和格拉茨技术大学） ； Know Center Research GmbH and University of Graz（Know Center Research GmbH和格拉茨大学） ； Atominstitut, TU Wien and IQOQI, ÖAW（原子院、维也纳技术大学和ÖAW IQOQI） 纠错

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

AI总结 研究量子中继器网络路由对抗博弈问题，通过对抗协同学习，发现保留率与参考值紧密跟踪，拟合决策树解释模型并报告忠实度，构建提示记录形成开源解释工作流程。

Comments 4 pages, 5 figures, submitted to IEEE QCE26, Workshop on Q-GenAI: Synergies between QC & GenAI

Deployment-Time Memorization in Foundation-Model Agents

基础模型智能体中的部署时记忆

Lei, Chen, Guilin Zhang, Kai Zhao, Dalmo Cirne, Andy Olsen, Xu Chu, Zeke Miller, Alet Blanken, Amine Anoun, Jerry Ting

机构 * Lei (Rachel) Chen ； Guilin Zhang ； Kai Zhao ； Dalmo Cirne ； Andy Olsen ； Zeke Miller ； Xu Chu ； Alet Blanken ； Amine Anoun ； Jerry Ting 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究基础模型智能体在部署时记忆的设计选择如何影响个性化效用、提取风险和删除保真度，提出遗忘残差分数并揭示压缩与删除的权衡。

Comments 4 pages, ICML MemFM 2026 Workshop

A Multi-Analyst LLM Pipeline for Auditable Rule Discovery Across 68 Public Physiological Corpora

用于跨68个公共生理语料库进行可审计规则发现的多分析师大语言模型管道

Dovy Paukstys

机构 * Komori Care, LLC（科莫里护理公司） 纠错

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

AI总结 针对开放生理语料库异质性无法确定新监测平台探测器规则的问题，提出多分析师大语言模型工作流程，通过读取语料库文档、去重、审核、整合等操作，产生可审计规则形状库及探测器组件，推动文献规则向硬件验证发展。

Comments 8 pages, 2 figures, 9 tables; submitted to IEEE SPMB 2026

Creativity from Friction: Human-AI Interaction for Exploratory Structural Design

摩擦产生创造力：用于探索性结构设计的人机交互

Ricardo Maia Avelino, Rita Sevastjanova, Tom Van Mele, Philippe Block, Mennatallah El-Assady

机构 * Block Research Group, Department of Architecture, ETH Zurich（建筑系，苏黎世联邦理工学院） ； IVIA Lab, Department of Computer Science, ETH Zurich（计算机科学系，苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 探讨当前生成式AI目标与结构设计师等创作者需求的偏差，提出允许受限人机共同创作的系统设计维度，通过试点设计界面和专家研究，展示其对设计空间探索的支持及设计师看法。

Comments Accepted at ICML 2026, Workshop on Human-AI Co-Creativity

Do LLM-Generated Skills Make Better AI Data Scientists? A Component Ablation Across Data-Science Workflows

大语言模型生成的技能能否造就更好的人工智能数据科学家？跨数据科学工作流程的组件消融

Wei-Jung Huang

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型生成的技能在数据科学工作流程中的作用，通过在四个阶段测试及组件消融实验发现，完整生成技能及消融后的技能变体与任务单独提示相比，均未显著提升性能，提醒勿将其作为默认单次提示策略。

Comments KDD 2026 Workshop on AI Data Scientist

Journal ref KDD 2026 Workshop on AI Data Scientist

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

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。

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

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。