AI Agent

Automated Machine Learning Pipeline: Large Language Models-Assisted Automated Dataset Generation for Training Machine-Learned Interatomic Potentials

自动化机器学习流水线：基于大语言模型的自动化数据集生成用于训练机器学习互作用势

Adam Lahouari, Jutta Rogal, Mark E. Tuckerman

机构 * NYU, Department of Chemistry（纽约大学化学系） ； Initiative for Computational Catalysis, Flatiron Institute（计算催化计划，Flatiron研究所） ； NYU, Department of Physics（纽约大学物理系） ； Courant Institute of Mathematical Sciences, NYU（数学科学学院，纽约大学） ； NYU-ECNU Center for Computational Chemistry（纽约大学-复旦大学计算化学中心） ； Simons Center for Computational Physical Chemistry, NYU（Simons计算物理化学中心，纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于大语言模型的自动化机器学习流水线，用于生成训练数据集以提升机器学习互作用势的精度和稳定性。

LLM-Driven Feature-Level Adversarial Attacks on Android Malware Detectors

基于大语言模型的Android恶意软件检测器特征级对抗攻击

Tianwei Lan, Farid Naït-Abdesselam

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出LAMLAD框架，利用大语言模型生成特征扰动以对抗恶意软件检测器，实验显示攻击成功率高达97%，并提出对抗训练防御策略提升模型鲁棒性。

A DeepSeek-Powered AI System for Automated Chest Radiograph Interpretation in Clinical Practice

基于DeepSeek的AI系统用于临床实践中自动胸部X光解读

Yaowei Bai, Ruiheng Zhang, Yu Lei, Xuhua Duan, Jingfeng Yao, Shuguang Ju, Chaoyang Wang, Wei Yao, Yiwan Guo, Guilin Zhang, Chao Wan, Qian Yuan, Lei Chen, Wenjuan Tang, Biqiang Zhu, Xinggang Wang, Tao Sun, Wei Zhou, Dacheng Tao, Yongchao Xu, Chuansheng Zheng, Huangxuan Zhao, Bo Du

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

AI总结 基于DeepSeek的AI系统在临床实践中实现自动胸部X光解读，提升诊断可靠性与效率，减少解读时间并获得专家认可。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2507.19493

From Speech to Subtitles: Evaluating ASR Models in Subtitling Italian Television Programs

从语音到字幕：评估ASR模型在意大利电视节目字幕中的表现

Alessandro Lucca, Francesco Pierri

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） 纠错

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

AI总结 本文评估了四种最先进的ASR模型在意大利电视节目字幕任务中的表现，发现其在真实生产环境中的性能仍有待提升，但可作为提升人类生产力的有力工具。

Demonstration-Guided Continual Reinforcement Learning in Dynamic Environments

动态环境中的演示引导持续强化学习

Xue Yang, Michael Schukat, Junlin Lu, Patrick Mannion, Karl Mason, Enda Howley

机构 * School of Computer Science, University of Galway（Galway大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出演示引导持续强化学习（DGCRL），通过外部演示库指导智能体探索与适应，提升动态环境中的学习效率和知识迁移能力。

An AI-Driven Multimodal Smart Home Platform for Continuous Monitoring and Assistance in Post-Stroke Motor Impairment

基于人工智能的多模态智能家庭平台：用于中风后运动功能障碍的持续监测与协助

Chenyu Tang, Ruizhi Zhang, Shuo Gao, Zihe Zhao, Zibo Zhang, Jiaqi Wang, Cong Li, Junliang Chen, Yanning Dai, Shengbo Wang, Ruoyu Juan, Qiaoying Li, Ruimou Xie, Xuhang Chen, Xinkai Zhou, Yunjia Xia, Jianan Chen, Fanghao Lu, Xin Li, Ninglli Wang, Peter Smielewski, Yu Pan, Hubin Zhao, Luigi G. Occhipinti

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于人工智能的多模态智能家庭平台，通过整合可穿戴设备和环境传感器，实现中风后患者运动功能的持续监测与智能协助，显著提升用户满意度。

Comments 5 figures, 41 references

Asynchronous Pipeline Parallelism for Real-Time Multilingual Lip Synchronization in Video Communication Systems

异步流水线并行用于实时多语言唇同步视频通信系统

Eren Caglar, Amirkia Rafiei Oskooei, Mehmet Kutanoglu, Mustafa Keles, Mehmet S. Aktas

机构 * Department of Data Science ； Big Data Yildiz Technical University Istanbul, Turkey ； Department of Computer Engineering Yildiz Technical University Istanbul, Turkey ； R\&D Center Aktif Investment Bank Inc. Istanbul, Turkey ； 3.5cm R\&D Center 3.5cm Aktif Investment Bank Inc. 3.5cm Istanbul, Turkey 3.5cm ； 0.25cm Department of Computer Engineering 0.25cm Yildiz Technical University 0.25cm Istanbul, Turkey 0.25cm 纠错

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

AI总结 本文提出一种异步流水线并行的Transformer框架，用于实时多语言唇同步，通过模块化设计和优化技术提升处理速度与资源利用率。

Comments Accepted to IEEE Big Data 2025, AIDE4IoT Workshop. Copyright \c{opyright} 2025 IEEE

Efficient Mixture-of-Agents Serving via Tree-Structured Routing, Adaptive Pruning, and Dependency-Aware Prefill-Decode Overlap

通过树状路由、自适应剪枝和依赖感知的预填解码重叠实现高效的混合代理服务

Zijun Wang, Yijiahao Qi, Hanqiu Chen, Zishen Wan, Gongjin Sun, Dongyang Li, Shuyi Pei, Cong Hao

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Peking University（北京大学） ； Samsung Semiconductors, Inc.（三星半导体公司） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种高效的混合代理服务方法，通过树状路由、自适应剪枝和依赖感知的预填解码重叠，显著降低推理延迟并保持准确性。

Comments 13 pages, 4 figures, submitted to Design Automation Conference (DAC) 2026

Exploring polymer classification with a hybrid single-photon quantum approach

探索聚合物分类的混合单光子量子方法

Alexandrina Stoyanova, Bogdan Penkovsky

机构 * Alysophil 850 Bd Sébastien Brant, 67400 Illkirch-Graffenstaden, France（法国伊尔克希茨-格拉芬斯塔登市Alysophil 850 Bd Sébastien Brant） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种混合经典-量子方法，利用单光子量子计算对聚合物进行分类，展示了在NISQ设备限制下有效处理化学分类任务的可行性。

The More You Automate, the Less You See: Hidden Pitfalls of AI Scientist Systems

自动化越多，看到的越少：人工智能科学家系统的隐藏陷阱

Ziming Luo, Atoosa Kasirzadeh, Nihar B. Shah

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了人工智能科学家系统中潜在的故障模式，指出其内部工作流程未被深入研究，通过实验揭示了四种风险，并建议要求提交跟踪日志和代码以提高透明度和可重复性。

Comments NeurIPS 2025 AI4Science (Spotlight)

KarmaTS: A Universal Simulation Platform for Multivariate Time Series with Functional Causal Dynamics

KarmaTS：一种用于多变量时间序列的通用模拟平台，具有函数因果动态

Haixin Li, Yanke Li, Diego Paez-Granados

机构 * School of Computation These authors contributed equally Information and Technology (CIT)（计算学院这些作者贡献平等信息与技术学院） ； Technical University of Munich Germany（慕尼黑技术大学德国） ； SCAI Lab D-HEST ETH Zurich Switzerland（苏黎世ETH Zurich的SCAI实验室） ； Digital Health Care and Rehabilitation Swiss Paraplegic Research (SPF) Switzerland（数字健康护理与康复瑞士瘫痪研究机构（SPF）瑞士） 纠错

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

AI总结 KarmaTS通过结合专家知识和算法提案，为多变量时间序列提供具有函数因果动态的通用模拟平台，支持因果干预和分布偏移下的模拟。

Journal ref Proceedings of Machine Learning Research 297, 2025

Waterfall Model Simulation: A Systematic Mapping Study

瀑布模型模拟：系统映射研究

Antonios Saravanos

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

AI总结 本文系统研究了瀑布模型的模拟方法，发现离散事件模拟占主导，但多数研究未披露工具细节，建议加强模型报告和开源平台应用。

Knowledge Hierarchy Guided Biological-Medical Dataset Distillation for Domain LLM Training

基于知识层级的生物医学数据集蒸馏用于领域大语言模型训练

Xunxin Cai, Chengrui Wang, Qingqing Long, Yuanchun Zhou, Meng Xiao

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于生物医学知识层级的自动数据蒸馏框架，提升领域大语言模型的训练效果，使Llama3-70B在参数量上超越GPT-4。

Comments 10 pages

Photonics-Enhanced Graph Convolutional Networks

光子增强的图卷积网络

Yuan Wang, Oleksandr Kyriienko

机构 * School of Mathematical and Physical Sciences, University of Sheffield（数学与物理科学学院，谢菲尔德大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合光子位置嵌入与图卷积网络的方法，通过光子技术提升图机器学习的性能和效率。

Comments 12 pages, 6 figures

Multi-stage Bayesian optimisation for dynamic decision-making in self-driving labs

多阶段贝叶斯优化用于自动驾驶实验室中的动态决策

Luca Torresi, Pascal Friederich

机构 * Institute of Nanotechnology, Karlsruhe Institute of Technology（纳米技术研究所，卡尔斯鲁厄技术大学） ； Institute of Anthropomatics and Robotics, Karlsruhe Institute of Technology（人机动力学与机器人研究所，卡尔斯鲁厄技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出多阶段贝叶斯优化方法，通过引入代理测量提升自动驾驶实验室中动态决策的效率和优化效果。

Machine learning applications in archaeological practices: a review

机器学习在考古实践中的应用：综述

Mathias Bellat, Jordy D. Orellana Figueroa, Jonathan S. Reeves, Ruhollah Taghizadeh-Mehrjardi, Claudio Tennie, Thomas Scholten

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Department of Geosciences, Working Group Soil Science and Geomorphology（地质科学系，土壤科学与地貌工作组） ； Department of Geosciences, Working Group Early Prehistory and Quaternary Ecology（地质科学系，早期史前与第四纪生态工作组） ； High Performance and Cloud Computing Group（高性能与云计算小组） ； Technological Primates Research Group（技术类人研究小组） ； Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology（马克斯·普朗克进化人类学研究所） ； Faculty of Agriculture and Natural Resources（农业与自然资源学院） 纠错

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

AI总结 本文综述了机器学习在考古学中的应用现状，指出其在结构检测、文物分类等任务中的广泛应用，同时强调了方法论定义和协作实践的重要性。

Journal ref Journal of Computer Applications in Archaeology, 2025, Volume 8, Issue 1

Automated Motion Artifact Check for MRI (AutoMAC-MRI): An Interpretable Framework for Motion Artifact Detection and Severity Assessment

自动MRI运动伪影检查（AutoMAC-MRI）：一种可解释的运动伪影检测和严重程度评估框架

Antony Jerald, Dattesh Shanbhag, Sudhanya Chatterjee

机构 * GE HealthCare（通用电气医疗） 纠错

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

AI总结 AutoMAC-MRI通过监督对比学习实现运动伪影的可解释性分级，提升MRI质量控制效率

Aligning Security Compliance and DevOps: A Longitudinal Study

对齐安全合规与DevOps：一项纵向研究

Fabiola Moyón, Florian Angermeir, Daniel Mendez, Tony Gorschek, Markus Voggenreiter, Pierre-Louis Bonvin

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

AI总结 本文提出了一种基于安全标准的DevOps框架，通过纵向研究展示其在关键基础设施产品开发中的应用及对实践的影响。

Journal ref Journal of Systems and Software, Volume 234, 2026, 112718, ISSN 0164-1212

Text Embedded Swin-UMamba for DeepLesion Segmentation

文本嵌入的Swin-UMamba用于深度病变分割

Ruida Cheng, Tejas Sudharshan Mathai, Pritam Mukherjee, Benjamin Hou, Qingqing Zhu, Zhiyong Lu, Matthew McAuliffe, Ronald M. Summers

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

AI总结 本文提出Text-Swin-U/Mamba模型，通过整合文本信息提升深度病变分割的精度，实验结果显示其在Dice分数和Hausdorff距离上均优于现有方法。

ValuePilot: A Two-Phase Framework for Value-Driven Decision-Making

ValuePilot：一种面向价值驱动决策的双阶段框架

Yitong Luo, Ziang Chen, Hou Hei Lam, Jiayu zhan, Junqi Wang, Zhenliang Zhang, Xue Feng

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（1 通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） ； Tsinghua University（2 清华大学） ； Peking University（3 北京大学） 纠错

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

AI总结 ValuePilot通过双阶段框架实现价值驱动的个性化决策，提升AI在复杂场景中的可解释性和适应性。

Comments Accepted at LAW Workshop, NeurIPS 2025

Q2SAR: A Quantum Multiple Kernel Learning Approach for Drug Discovery

Q2SAR：用于药物发现的量子多核学习方法

Alejandro Giraldo, Daniel Ruiz, Mariano Caruso, Javier Mancilla, Guido Bellomo

机构 * Technologies Delaware, USA 纠错

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

AI总结 Q2SAR通过量子多核学习方法提升QSAR分类性能，展示在药物发现中的量子优势。

WALINET: A water and lipid identification convolutional Neural Network for nuisance signal removal in 1H MR Spectroscopic Imaging

WALINET：一种用于消除1H磁共振成像中干扰信号的水和脂质识别卷积神经网络

Paul Weiser, Georg Langs, Stanislav Motyka, Wolfgang Bogner, Sébastien Courvoisier, Malte Hoffmann, Antoine Klauser, Ovidiu C. Andronesi

机构 * Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging（阿提诺拉A·马丁诺斯生物医学成像中心） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Department of Radiology（放射科） ； Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School（麻省总医院，哈佛医学院） ； Computational Imaging Research Lab - Department of Biomedical Imaging（计算成像研究实验室—生物医学成像部门） ； Medical University of Vienna（维也纳医学大学） ； High Field MR Center - Department of Biomedical Imaging（高场强MR中心—生物医学成像部门） ； Center for Biomedical Imaging (CIBM)（生物医学成像中心（CIBM）） ； Department of Radiology and Medical Informatics, University of Geneva（日内瓦大学放射科和医学信息学系） 纠错

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

AI总结 WALINET是一种基于改进Y-NET网络的深度学习方法，用于高效去除全脑1H-MRSI中的水和脂质信号，提升代谢物信号保留和成像质量。

Journal ref Magn Reson Med. 2025; 93: 1430-1442

Deep-ER: Deep Learning ECCENTRIC Reconstruction for fast high-resolution neurometabolic imaging

Deep-ER：深度学习ECCENTRIC重建用于快速高分辨率神经代谢成像

Paul Weiser, Georg Langs, Wolfgang Bogner, Stanislav Motyka, Bernhard Strasser, Polina Golland, Nalini Singh, Jorg Dietrich, Erik Uhlmann, Tracy Batchelor, Daniel Cahill, Malte Hoffmann, Antoine Klauser, Ovidiu C. Andronesi

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

AI总结 Deep-ER通过深度学习实现快速高分辨率神经代谢成像，提升重建效率和图像质量，适用于高通量成像流程。

Journal ref NeuroImage 309 (2025): 121045

Deep Q-Learning-Based Intelligent Scheduling for ETL Optimization in Heterogeneous Data Environments

基于深度Q学习的智能调度优化ETL在异构数据环境中的应用

Kangning Gao, Yi Hu, Cong Nie, Wei Li

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于深度Q学习的智能调度框架，通过强化学习优化ETL过程中的任务分配与资源调度，提升调度效率和系统吞吐量。

SafeGen: Embedding Ethical Safeguards in Text-to-Image Generation

SafeGen: 在文本到图像生成中嵌入伦理保障

Dang Phuong Nam, Nguyen Kieu, Pham Thanh Hieu

机构 * Posts and Telecommunications Institute of Technology（电信技术研究所） 纠错

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

AI总结 SafeGen通过整合BGE-M3和Hyper-SD，实现文本到图像生成中的伦理保障，有效过滤有害提示并生成高质量图像。

Evaluating Asynchronous Semantics in Trace-Discovered Resilience Models: A Case Study on the OpenTelemetry Demo

评估追踪发现的韧性模型中的异步语义：以OpenTelemetry演示案例研究

Anatoly A. Krasnovsky

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

AI总结 本研究通过OpenTelemetry演示案例，评估了基于追踪发现的韧性模型中异步语义的影响，发现其对即时HTTP可用性预测影响有限，可简化为仅连接性模型。

Sensitivity Analysis for Climate Science with Generative Flow Models

利用生成流模型进行气候科学的灵敏度分析

Alex Dobra, Jakiw Pidstrigach, Tim Reichelt, Paolo Fraccaro, Anne Jones, Johannes Jakubik, Christian Schroeder de Witt, Philip Torr, Philip Stier

机构 * Dept. of Engineering University of Oxford（工程系大学学院 Oxford 大学） ； Dept. of Statistics University of Oxford（统计系大学学院 Oxford 大学） ； Dept. of Physics University of Oxford（物理系大学学院 Oxford 大学） ； IBM（IBM 公司） 纠错

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

AI总结 本文提出利用生成流模型中的共轭状态法，高效计算气候系统中大气变量对海面温度的灵敏度，显著降低计算成本。

Introducing physics-informed generative models for targeting structural novelty in the exploration of chemical space

引入物理指导的生成模型以针对化学空间中的结构新颖性

Andrij Vasylenko, Federico Ottomano, Christopher M. Collins, Rahul Savani, Matthew S. Dyer, Matthew J. Rosseinsky

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

AI总结 本文提出物理指导的生成模型，用于在化学空间中寻找结构新颖的材料，通过结合局部环境多样性和紧凑性来平衡物理合理性和新颖性。

High-Dimensional Data Processing: Benchmarking Machine Learning and Deep Learning Architectures in Local and Distributed Environments

高维数据处理：在本地和分布式环境中评估机器学习和深度学习架构

Julian Rodriguez, Piotr Lopez, Emiliano Lerma, Rafael Medrano, Jacobo Hernandez

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

AI总结 本文研究了在本地和分布式环境中评估机器学习和深度学习架构在高维数据处理中的表现。

Comments 8 pages, 3 figures

Trustworthy Orchestration Artificial Intelligence by the Ten Criteria with Control-Plane Governance

基于十项准则的可信 orchestration 人工智能与控制平面治理

Byeong Ho Kang, Wenli Yang, Muhammad Bilal Amin

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

AI总结 本文提出基于十项准则的可信 orchestration 人工智能框架，通过整合人类输入、语义一致性等要素，系统性地提升人工智能系统的可信度与可控性。