AI Agent

DemoTuner: Automatic Performance Tuning for Database Management Systems Based on Demonstration Reinforcement Learning

DemoTuner: 基于演示强化学习的数据库管理系统自动性能调优

Hui Dou, Lei Jin, Yuxuan Zhou, Jiang He, Yiwen Zhang, Zibin Zheng

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； School of Software Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学软件工程学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 DemoTuner通过LLM辅助的演示强化学习方法，利用文档中的调优提示提升数据库管理系统参数调优效果，实现性能提升和效率优化。

Comments 14 pages, 9 figures

Developer Interaction Patterns with Proactive AI: A Five-Day Field Study

开发者与前瞻性AI的交互模式：一项为期五天的实地研究

Nadine Kuo, Agnia Sergeyuk, Valerie Chen, Maliheh Izadi

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

AI总结 本研究通过五天实地观察，揭示开发者对前瞻性AI建议的接受模式，发现干预时机和上下文对使用效果有显著影响。

Comments 14 pages, 6 figures, accepted to IUI'26

History Is Not Enough: An Adaptive Dataflow System for Financial Time-Series Synthesis

历史并不足够：一种适应性数据流系统用于金融时间序列合成

Haochong Xia, Yao Long Teng, Regan Tan, Molei Qin, Xinrun Wang, Bo An

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University, Singapore（新加坡管理大学计算机与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种适应性数据流系统，通过整合机器学习自适应控制，提升金融时间序列合成的鲁棒性和收益表现。

A Generalizable Framework for Building Executable Domain-Specific LLMs under Data Scarcity: Demonstration on Semiconductor TCAD Simulation

在数据稀缺条件下构建可执行领域特定大语言模型的通用框架：以半导体TCAD仿真为例

Di Wang, Zhenhua Wu, Yu Liu, Kai Chang, Shaohua Wu

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

AI总结 本文提出一种通用框架，在数据稀缺条件下构建可执行的领域特定大语言模型，通过生成合成数据和代码优化流程，实现领域知识灌输和脚本可执行性提升。

Comments Submitted to Nature Computational Science

CuMoLoS-MAE: A Masked Autoencoder for Remote Sensing Data Reconstruction

CuMoLoS-MAE：一种用于遥感数据重建的屏蔽自动编码器

Anurup Naskar, Nathanael Zhixin Wong, Sara Shamekh

机构 * Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（纽约大学Courant数学科学研究所） 纠错

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

AI总结 CuMoLoS-MAE通过课程引导的蒙特卡洛随机集合屏蔽自动编码器，实现遥感数据的细尺度特征恢复和像素级不确定性量化，提升对流诊断与气候再分析精度。

Comments Accepted for poster presentation at the NeurIPS 2025 workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning. 5 pages, 2 figures

Shape-Aware Topological Representation for Pipeline Hyperbola Detection in GPR Data

面向形状的拓扑表示用于GPR数据中管道双曲线检测

Meiyan Kang, Shizuo Kaji, Sang-Yun Lee, Taegon Kim, Hee-Hwan Ryu, Suyoung Choi

机构 * Department of mathematics, Ajou University, 206, World cup-ro, Yeongtong-gu, Suwon 16499, Republic of Korea ； Institute of Mathematics for Industry, Kyushu University, Fukuoka, 819-0395, Japan ； Graduate School of Science, Kyoto University, Kyoto, 606-8502, Japan ； Construction Environment System Research Institute, Inha University, Incheon, 22212, Republic of Korea ； Transmission \& Substation Laboratory, Korea Electric Power Corporation (KEPCO) Research Institute, Daejeon, 34056, Republic of Korea 纠错

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

AI总结 本研究提出一种结合拓扑数据分析与YOLOv5的框架，用于提升GPR数据中管道双曲线检测的精度与鲁棒性。

Comments 15 pages, 6 figures

Journal ref IEEE Sensors Journal, 2025

Model-Agnostic Solutions for Deep Reinforcement Learning in Non-Ergodic Contexts

深度强化学习在非平衡环境中模型无关的解决方案

Bert Verbruggen, Arne Vanhoyweghen, Vincent Ginis

机构 * Data Analytics Lab, Vrije Universiteit Brussel（自由大学布鲁塞尔数据分析实验室） ； Mobilise, Vrije Universiteit Brussel（Mobilise，自由大学布鲁塞尔） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（工程与应用科学学院，哈佛大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出在非平衡环境中通过引入时间依赖性改进深度强化学习策略，以获得更优的解决方案。

Disentangling History and Propagation Dependencies in Cross-Subject Knee Contact Stress Prediction Using a Shared MeshGraphNet Backbone

解构跨受体膝关节接触应力预测中的历史与传播依赖性使用共享MeshGraphNet主干

Zhengye Pan, Jianwei Zuo, Jiajia Luo

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

AI总结 本文提出了一种共享MeshGraphNet主干模型，通过分离时间历史依赖性和空间传播依赖性，提升了跨受体膝关节接触应力预测的准确性与可靠性。

PathoSyn: Imaging-Pathology MRI Synthesis via Disentangled Deviation Diffusion

PathoSyn: 通过解耦偏差扩散实现影像-病理MRI合成

Jian Wang, Sixing Rong, Jiarui Xing, Yuling Xu, Weide Liu

机构 * Department of Radiology, Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School（放射科，波士顿儿童医院，哈佛医学院） ； College of Science, Northeastern University（科学学院，东北大学） ； School of Medicine, Yale University（医学院，耶鲁大学） ； Department of Cardiac Surgery, The Second Affiliated Hospital of Jiangxi Medical College, Nanchang University（心脏外科科，江西医学院第二附属医院，南昌大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 PathoSyn通过解耦偏差扩散模型生成高保真MRI合成数据，提升低数据环境下诊断算法的鲁棒性。

Reinforcement Learning for Micro-Level Claims Reserving

微级别理赔准备金的强化学习

Benjamin Avanzi, Ronald Richman, Bernard Wong, Mario Wüthrich, Yagebu Xie

机构 * Centre for Actuarial Studies, Department of Economics, The University of Melbourne（澳大利亚墨尔本大学经济系精算研究所以及精算研究中心） ； University of the Witwatersrand（沃斯兰德大学） ； School of Risk and Actuarial Studies, UNSW Australia Business School, UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校商学院风险与精算研究所以及精算研究学院） ； Department of Mathematics, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院数学系） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种基于强化学习的微级别理赔准备金计算方法，通过马尔可夫决策过程提升未决赔款准备金估计的准确性和稳定性，适用于保险精算实践。

How to predict creativity ratings from written narratives: A comparison of co-occurrence and textual forma mentis networks

如何从书面叙述预测创造力评分：共现和文本形式意识网络的比较

Roberto Passaro, Edith Haim, Massimo Stella

机构 * Center for Mind/Brain Sciences (CIMeC), University of Trento（心灵/大脑科学中心（CIMeC），特伦托大学） ； CogNosco Lab, Department of Psychology and Cognitive Science, University of Trento（CogNosco实验室，心理学与认知科学系，特伦托大学） 纠错

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

AI总结 本文比较了共现网络和文本形式意识网络在预测创造力评分中的效果，发现TFMNs在预测精度上表现更优。

Prophet as a Reproducible Forecasting Framework: A Methodological Guide for Business and Financial Analytics

Prophet作为可重复的预测框架：面向商业和金融分析的方法指南

Sidney Shapiro, Burhanuddin Panvelwala

机构 * University of Lethbridge（利思堡大学） 纠错

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

AI总结 Prophet作为可重复预测框架，通过其加法结构、开源实现和标准化工作流程，提升了商业和金融分析中的预测透明度和可重复性。

Dataset-Adaptive Dimensionality Reduction

数据集自适应降维

Hyeon Jeon, Jeongin Park, Soohyun Lee, Dae Hyun Kim, Sungbok Shin, Jinwook Seo

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Yonsei University（延世大学） ； Inria-Saclay and Université Paris-Saclay（Inria-萨克莱和巴黎-萨克雷大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于数据集结构复杂性度量的自适应降维方法，通过量化数据集复杂性来优化降维参数，提升降维效率并保持准确性。

Comments IEEE VIS 2025 & IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG)

Autonomous Probe Microscopy with Robust Bag-of-Features Multi-Objective Bayesian Optimization: Pareto-Front Mapping of Nanoscale Structure-Property Trade-Offs

自主探针显微镜与鲁棒的袋-of-特征多目标贝叶斯优化：纳尺度结构-性质权衡的帕累托前沿映射

Kamyar Barakati, Haochen Zhu, C Charlotte Buchanan, Dustin A Gilbert, Philip Rack, Sergei V. Kalinin

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

AI总结 本研究提出一种自主探针显微镜与多目标贝叶斯优化结合的方法，用于探索纳尺度结构-性质权衡，通过帕累托前沿映射实现多目标优化。

Comments 25 pages, 5 figures

A brief note on learning problem with global perspectives

关于具有全局视角的学习问题的简要说明

Getachew K. Befekadu

机构 * Department of Electrical & Computer Engineering, College of Engineering, Physics, and Computing, The Catholic University of America（电气与计算机工程系，工程、物理与计算学院，美国天主教大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于主从学习框架的动态优化模型，通过经验似然估计解决高阶优化问题，并探讨了代理人全局视角对学习过程的影响。

Comments 7 Pages with 1 Figure

Prediction of Fault Slip Tendency in CO${_2}$ Storage using Data-space Inversion

利用数据空间反演预测二氧化碳储存中的断层滑动倾向

Xiaowen He, Su Jiang, Louis J. Durlofsky

机构 * Department of Energy Science and Engineering, Stanford University（能源科学与工程系，斯坦福大学） ； Department of Civil and Environmental Engineering, Carnegie Mellon University（土木与环境工程系，卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种基于变分自编码器的数据空间反演方法，用于预测二氧化碳储存中的压力、应力、应变场及断层滑动倾向，同时减少关键地质参数的不确定性。

Beyond the "Truth": Investigating Election Rumors on Truth Social During the 2024 Election

超越‘真相’：在2024年大选期间探究Truth Social上的选举谣言

Etienne Casanova, R. Michael Alvarez

机构 * California Institute of Technology（加利福尼亚理工学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文利用LLMs开发多阶段谣言检测代理，通过大规模数据集和自然环境实验，揭示谣言传播中的虚假真相效应及信念强化机制。

Towards generalizable deep ptychography neural networks

迈向通用的深度ptychography神经网络

Albert Vong, Steven Henke, Oliver Hoidn, Hanna Ruth, Junjing Deng, Alexander Hexemer, David Shapiro, Apurva Mehta, Arianna Gleason, Levi Hancock, Nicholas Schwarz

机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； SLAC National Accelerator Laboratory（SLAC国家加速器实验室） ； Lawrence Berkeley National Laboratory（伯克利劳伦斯国家实验室） ； Brigham Young University 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于探针学习的深度神经网络方法，通过结合实验测量和合成数据，实现了跨多个光束线的通用ptychography重建。

Comments Submitted to scientific journal for peer review

Bridging OLAP and RAG: A Multidimensional Approach to the Design of Corpus Partitioning

连接OLAP与RAG：一种多维方法用于语料库划分设计

Dario Maio, Stefano Rizzi

机构 * DISI - University of Bologna, Viale Risorgimento, 2, Bologna, 40136 Italy（博洛尼亚大学DISI学院） 纠错

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

AI总结 本文提出维度事实模型（DFM）以指导RAG语料库的多维划分设计，结合语义聚类和多维划分策略，提升检索的可控性和确定性。

Real-Time In-Cabin Driver Behavior Recognition on Low-Cost Edge Hardware

低成本边缘硬件上的实时车内驾驶员行为识别

Vesal Ahsani, Babak Hossein Khalaj, Hamed Shah-Mansouri

机构 * Department of Electrical Engineering, Sharif University of Technology（电气工程系，谢里夫理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于低成本边缘硬件的实时车内驾驶员行为识别系统，通过紧凑模型、混淆标签体系和时间决策头实现高效准确的行为检测与警报生成。

Comments 27 pages, 6 figures, 5 tables

Towards Comprehensive Stage-wise Benchmarking of Large Language Models in Fact-Checking

面向大规模语言模型事实核查的全面阶段性基准评估

Hongzhan Lin, Zixin Chen, Zhiqi Shen, Ziyang Luo, Zhen Ye, Jing Ma, Tat-Seng Chua, Guandong Xu

机构 * Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学计算机科学系） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI 研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Education University of Hong Kong（香港教育大学） 纠错

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

AI总结 FactArena提出一个全面的LLM事实核查阶段基准评估框架，通过标准化流程和动态生成挑战性声明，揭示LLM在事实推理中的鲁棒性与准确性差异。

Comments 17 pages, 21 figures, 7 tables

DataParasite Enables Scalable and Repurposable Online Data Curation

DataParasite 实现可扩展和可复用的在线数据整理

Mengyi Sun

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

AI总结 DataParasite通过轻量级配置和自然语言指令实现高效、可复用的在线数据收集，显著降低数据整理成本与技术门槛。

VARTS: A Tool for the Visualization and Analysis of Representative Time Series Data

VARTS：一个用于代表性时间序列数据可视化和分析的工具

Duosi Jin, Jianqiu Xu, Guidong Zhang

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

AI总结 VARTS通过整合M4采样、DTW相似性计算和贪心选择，提升大规模时间序列数据的可视化和分析效率。

Adapting Natural Language Processing Models Across Jurisdictions: A pilot Study in Canadian Cancer Registries

在不同司法管辖区适应自然语言处理模型：加拿大癌症登记处的试点研究

Jonathan Simkin, Lovedeep Gondara, Zeeshan Rizvi, Gregory Doyle, Jeff Dowden, Dan Bond, Desmond Martin, Raymond Ng

机构 * School of Population and Public Health University of British Columbia（流行病学与公共卫生学院 首都大学） ； Newfoundland & Labrador Health Services（纽芬兰与拉布拉多省卫生服务） ； Data Science Institute University of British Columbia（数据科学研究所 首都大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过结合两种模型，提高了癌症登记处NLP的性能，减少了遗漏癌症并提升了错误覆盖，展示了跨司法管辖区适应的可行性。

When Small Models Are Right for Wrong Reasons: Process Verification for Trustworthy Agents

当小模型适用于错误的原因：信任代理的过程验证

Laksh Advani

机构 * Laksh Advani 纠错

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

AI总结 本文揭示小型语言模型在推理过程中的可靠性问题，提出推理完整性评分，并展示RAG提升推理质量而元认知可能损害性能，强调过程验证对可信代理的重要性。

Comments Accepted to Trustagent workshop AAAI 2026

SpiderGen: Towards Procedure Generation For Carbon Life Cycle Assessments with Generative AI

SpiderGen：面向碳生命周期评估的流程生成方法

Anupama Sitaraman, Bharathan Balaji, Yuvraj Agarwal

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 SpiderGen利用生成式AI生成碳生命周期评估的流程图，准确率达65%，显著降低评估成本和人力投入。

The World Is Bigger! A Computationally-Embedded Perspective on the Big World Hypothesis

世界更大！一个计算嵌入视角下的大世界假说

Alex Lewandowski, Adtiya A. Ramesh, Edan Meyer, Dale Schuurmans, Marlos C. Machado

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Amii ； The Swiss AI Lab IDSIA, USI & SUPSI（瑞士AI实验室IDSIA、USI与SUPSI） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种计算嵌入视角下的持续学习方法，通过交互性目标评估智能体在无限状态空间中的适应能力，发现深度线性网络在扩展能力时表现更优。

Comments NeurIPS 2025 (spotlight)

Diffusion priors enhanced velocity model building from time-lag images using a neural operator

基于扩散先验的时差图像中速度模型构建方法研究

Xiao Ma, Mohammad Hasyim Taufik, Tariq Alkhalifah

机构 * Division of Physical Science and Engineering（物理科学与工程系） ； King Abdullah University of Science and Technology（卡布斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合生成模型和神经算子的方法，用于高效构建高分辨率速度模型，通过正则化和自动微分提升预测精度。

Comments 20 pages,19 figures

Tyee: A Unified, Modular, and Fully-Integrated Configurable Toolkit for Intelligent Physiological Health Care

Tyee：面向智能生理健康护理的统一、模块化和完全集成的可配置工具包

Tao Zhou, Lingyu Shu, Zixing Zhang, Jing Han

机构 * Hunan University（湖南大学） ； University of Cambridge（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 Tyee提出了一种统一、模块化且可配置的工具包，用于提升智能生理健康护理中深度学习的实用性与可重现性。

Journal ref ACM Multimedia 2025

iOS as Acceleration

iOS 作为加速器

Alexander K. Chen

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

AI总结 本文提出利用iOS设备的分布式管道并行技术，在低计算环境下加速机器学习模型训练和推理，探索移动设备在大规模机器学习中的潜力。

Comments 7 pages main text, 7 pages appendix. Presented at NeurIPS 2025 Efficient Reasoning Workshop