AI Agent

A Scaffolded GenAI Lab in Early Undergraduate CS: A Mixed-Methods, Multi-Course Evaluation

本科早期计算机科学中的一个支架式生成式人工智能实验室：混合方法、多课程评估

Ethan Dickey, Andres Bejarano, Rhianna Kuperus, Bárbara Fagundes

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究在本科早期计算机科学课程中评估 “AI实验室” 这一支架式GenAI素养干预。通过多课程混合方法收集数据，发现其能改变学生对GenAI的态度及使用策略，且不增加评分作业中GenAI的使用量，推动相关三角测量研究。

Comments 18 pages, 3 figures, 18 tables; v2 substantially refined qualitative analysis and discussion

Gaussian Process Aggregation for Root-Parallel Monte Carlo Tree Search with Continuous Actions

用于具有连续动作的根并行蒙特卡罗树搜索的高斯过程聚合

Junlin Xiao, Victor-Alexandru Darvariu, Bruno Lacerda, Nick Hawes

机构 * Oxford Robotics Institute, Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津机器人研究所、工程科学系、牛津大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究连续动作空间环境中根并行蒙特卡罗树搜索的聚合问题，核心方法是用高斯过程回归获取动作值估计，经6个领域系统评估，该方法优于现有策略且推理时间增加适度。

Comments To appear in the Reinforcement Learning Journal (RLJ) and to be presented at the Third Reinforcement Learning Conference (RLC 2026)

Toward a Scientific Discovery Engine for Weather and Climate Data: A Visual Analytics Workbench for Embedding-Based Exploration

迈向面向天气和气候数据的科学发现引擎：一种用于基于嵌入探索的可视化分析工作台

Nihanth W. Cherukuru, Matt Rehme, Kirsten J. Mayer, David John Gagne, John Schreck, John Clyne, Charlie Becker

机构 * NSF National Center for Atmospheric Research（国家大气研究中心） 纠错

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种开源可视化分析工作台，用于探索基于嵌入的天气和气候数据，通过链接嵌入实验与源数据、元数据、空间上下文和模型配置，使潜在空间结果可追溯到物理过程，支持科学发现流程。

Comments 7 pages, 5 figures, Preprint

A Tool Bottleneck Framework for Clinically-Informed and Interpretable Medical Image Understanding

用于临床信息丰富且可解释的医学图像理解的工具瓶颈框架

Christina Liu, Alan Q. Wang, Joy Hsu, Jiajun Wu, Ehsan Adeli

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对医学图像理解中工具组合难的问题，提出工具瓶颈框架（TBF），利用工具瓶颈模型（TBM）组合VLM选择的工具，通过神经网络计算融合工具输出，在组织病理学和皮肤病学任务中表现出色，提升医学图像理解且使预测更具可解释性。

Journal ref Proceedings of the 9th International Conference on Medical Imaging with Deep Learning, Proceedings of Machine Learning Research 315 (2026) 2958-2986

RIMRULE: Improving Tool-Using Language Agents via MDL-Guided Rule Learning

RIMRULE：通过MDL引导的规则学习改进使用工具的语言智能体

Xiang Gao, Yuguang Yao, Qi Zhang, Kaiwen Dong, Avinash Baidya, Ruocheng Guo, Hilaf Hasson, Kamalika Das

机构 * Intuit AI Research（Intuit AI研究） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对大型语言模型在特定领域使用工具的难题，提出RIMRULE神经符号方法，通过从失败轨迹提炼规则并用MDL目标巩固，以动态注入规则提升性能，实验证明该方法能提高工具使用准确性，且规则具有跨架构可移植性。

Comments Published as a long paper in the main conference of ACL 2026

Volumetric Directional Diffusion: Anchoring Uncertainty Quantification in Anatomical Consensus for Ambiguous Medical Image Segmentation

体积方向扩散：在模糊医学图像分割的解剖学共识中锚定不确定性量化

Chao Wu, Mahesh Bhosale, Kangxian Xie, Pouya Karimian, David Doermann, Mingchen Gao

机构 * Department of Computer Science and Engineering University at Buffalo, SUNY Buffalo, NY, USA（计算机科学与工程系，布法罗大学，纽约州，布法罗，美国） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对模糊医学图像分割中不同专家边界描绘有差异的问题，提出体积方向扩散（VDD）框架，以粗略共识预测为锚点，学习方向扩散过程生成边界变化，实验表明该方法能在保持精度和结构一致性时改善不确定性分布对齐。

Learning Coverage- and Power-Optimal Transmitter Placement from City Maps: A Comparative Study of Direct and Indirect Neural Approaches

从建筑地图学习覆盖和功率最优的发射机布置：直接和间接神经方法的比较研究

Çağkan Yapar

机构 * TU Berlin（柏林技术大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了在固定学习传播模型下单发射机设置的最优布置问题，通过比较直接和间接神经方法，展示了如何在大规模数据集中高效评估覆盖和功率最优的发射机位置。

CABTO: Context-Aware Behavior Tree Grounding for Robot Manipulation

CABTO：面向机器人操作的上下文感知行为树接地

Yishuai Cai, Xinglin Chen, Yunxin Mao, Kun Hu, Yaodong Yang, Yuanpei Chen, Wenjing Yang, Ji Wang, Minglong Li

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； PsiBot ； Peking University（北京大学） ； PKU-Psibot Lab（北京大学-PsiBot实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CABTO框架，通过预训练大模型和上下文反馈，自动构建完整且一致的行为树系统，解决机器人操作中行为树接地的复杂性问题。

FastCSP: Accelerated Molecular Crystal Structure Prediction with Universal Model for Atoms

FastCSP：基于原子通用模型的加速分子晶体结构预测

Vahe Gharakhanyan, Yi Yang, Luis Barroso-Luque, Daniel S. Levine, Sushree Jagriti Sahoo, Brandon M. Wood, Kyle Michel, Muhammed Shuaibi, Gregory J. O. Beran, Viachaslau Bernat, Misko Dzamba, Xiang Fu, Meng Gao, Xingyu Liu, Benjamin K. Miller, Keian Noori, Lafe J. Purvis, Tingling Rao, Ammar Rizvi, Matt Uyttendaele, Andrew J. Ouderkirk, Chiara Daraio, C. Lawrence Zitnick, Arman Boromand, Noa Marom, Zachary W. Ulissi, Anuroop Sriram

机构 * Fundamental AI Research at Meta（Meta 基础人工智能研究） ； Department of Materials Science and Engineering, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学材料科学与工程系） ； Department of Chemistry, University of California Riverside（加州大学河滨分校化学系） ； Reality Labs Research at Meta（Meta 现实实验室研究） ； Department of Physics, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学物理系） ； Department of Chemistry, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学化学系） 纠错

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究分子晶体结构预测难题，提出FastCSP工作流程，由预训练通用机器学习原子间势驱动，无需特定系统微调或DFT计算，能可靠恢复已知结构，降低计算成本。

Comments 32 pages, 10 figures, 32 pages supplementary information. Code available at https://github.com/facebookresearch/fairchem/tree/main/src/fairchem/applications/fastcsp

SkillDAG: Self-Evolving Typed Skill Graphs for LLM Skill Selection at Scale

SkillDAG：面向大规模LLM技能选择的自演化类型化技能图

Tong Bai, Zhenglin Wan, Pengfei Zhou, Xingrui Yu, Yang You, Ivor W. Tsang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； CFAR A*STAR 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SkillDAG，通过类型化有向图建模技能间关系，并作为推理时可调用的结构化检索接口，支持在线演化，在ALFWorld和SkillsBench上显著超越基线。

Comments 19 pages, 5 figures

ChainCaps: Composition-Safe Tool-Using Agents via Monotonic Capability Attenuation

ChainCaps: 通过单调能力衰减实现组合安全的工具使用智能体

Xiaochong Jiang, Shiqi Yang, Ziwei Li, Lifei Liu, Haoran Yu, Yichen Liu

机构 * Independent Researcher, Seattle, WA, USA（华盛顿州塞勒姆独立研究员） ； Independent Researcher, New York City, NY, USA（纽约市纽约独立研究员） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒阿齐兹科学技术大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对工具组合中的权限洗钱漏洞，提出ChainCaps机制，通过运行时能力预算交集传播规则，在不修改智能体或工具服务器的情况下，将攻击成功率从25-68%降至0-4.8%，同时保持96-100%的良性任务完成率。

Comments Published at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026

Thinking While Speaking: Inference-Time Knowledge Transfer for Responsive and Intelligent Conversational Voice Agents

边说话边思考：面向响应式与智能对话语音代理的推理时知识迁移

Vidya Srinivas, Zachary Englhardt, Vikram Iyer, Shwetak Patel

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering（保罗·G·阿伦计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出对话填充方法，通过小型说话者模型即时生成上下文响应以隐藏推理模型延迟，并在推理中无缝整合流式知识，在保持毫秒级响应速度的同时将准确度差距缩小至前沿推理模型的6.3%以内。

Visual Prompt Discovery via Semantic Exploration

通过语义探索发现视觉提示

Jaechang Kim, Yotaro Shimose, Zhao Wang, Kuang-Da Wang, Jungseul Ok, Shingo Takamatsu

机构 * Sony Group Corporation（索尼集团公司） ； Pohang University of Science and Technology（浦项科技大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SEVEX算法，通过抽象思想空间和语义反馈自动探索任务级视觉提示，提升LVLM图像感知能力。

Comments Accepted to ECCV 2026, project page: https://jaechang.dev/projects/SEVEX/

CyberEvolver: Structured Self-Evolution for Cybersecurity Agents On the Fly

CyberEvolver：面向网络安全代理的即时结构化自我进化

Yihe Fan, Changyi Li, Lichen Xu, Xudong Pan, Jiarun Dai, Hong Geng, Min Yang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Pudong Research Institute of Cryptology（上海浦东密码研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CyberEvolver框架，通过四层可进化架构、痕迹诊断机制和种群波束搜索，实现网络安全代理基于失败经验的支架自我进化，平均成功率提升13.6%。

Closing the Auto-Research Loop: An AI Co-Scientist for Production Search Ranking

关闭自动研究循环：面向生产搜索排名的AI合作科学家

Liwei Wu, Cho-Jui Hsieh

机构 * Trip.com Group（Trip.com集团） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AI合作科学家框架，通过LLM代理与云计算集成，自动迭代生成想法、实现代码、进行GPU实验并分析结果，在搜索排名任务中带来额外+0.083%离线增益。

Comments Submitted to EMNLP for review on June 14, 2026

Breaking the Ice: Analyzing Cold Start Latency in vLLM

打破冰层：分析 vLLM 中的冷启动延迟

Huzaifa Shaaban Kabakibo, Animesh Trivedi, Lin Wang

机构 * Anonymous Institution, Anonymous City, Anonymous Region, Anonymous Country（匿名机构，匿名城市，匿名地区，匿名国家） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文首次系统分析 vLLM 推理引擎的冷启动延迟，将其分解为六个基础步骤，发现主要受 CPU 限制，并建立轻量级分析模型预测延迟，为大规模推理环境资源规划提供指导。

Journal ref Proceedings of the 9th MLSys Conference, Bellevue, WA, USA, 2026

A Multi-Modal Sensor Fusion Instrument for Measuring Regional Human Mobility: The Distributed Human Data Engine (DHDE)

多模态传感器融合仪器用于测量区域人类流动性：分布式人类数据引擎（DHDE）

Amil Khanzada, Takuji Takemoto

机构 * Headquarters for Regional Revitalization, University of Fukui, Japan（复兴地区总部，福井大学，日本） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出分布式人类数据引擎（DHDE），通过融合边缘AI相机、数字意图信号、行为记录和气象数据，解决外围区域人类流动性测量中传感器稀疏和行为异质性问题，验证了稀疏传感器补偿方法，并发现“低活力悖论”。

Comments 32 pages, 4 figures, 3 tables. Pre-print of a manuscript submitted for peer review (v2)

Context-as-AI-Service: Surfacing Cross-File Dependency Chains for LLM-Generated Developer Documentation

上下文即服务：为LLM生成的开发者文档揭示跨文件依赖链

Ameya Gawde, Vyzantinos Repantis, Harshvardhan Singh, Lucy Moys

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出Context-as-a-Service (CaaS)检索层，通过索引代码库并支持关键词与语义搜索，帮助LLM代理在生成或审查文档时追踪跨文件依赖链，实验表明CaaS能发现基线遗漏的错误并减少时间和输入令牌消耗。

Comments 8 pages, 2 figures, 4 tables

Advancing Mathematics Research with AI-Driven Formal Proof Search

用AI驱动的形式证明搜索推进数学研究

George Tsoukalas, Anton Kovsharov, Sergey Shirobokov, Anja Surina, Moritz Firsching, Gergely Bérczi, Francisco J. R. Ruiz, Arun Suggala, Adam Zsolt Wagner, Eric Wieser, Lei Yu, Aja Huang, Miklós Z. Horváth, Andrew Ferraiuolo, Henryk Michalewski, Edward Lockhart, Codrut Grosu, Thomas Hubert, Matej Balog, Pushmeet Kohli, Swarat Chaudhuri

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Aarhus University（奥胡斯大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了如何利用大型语言模型生成形式证明，以解决开放性数学问题，并展示了AI辅助形式证明搜索在数学研究中的应用和贡献。

Comments The first three authors and the last author have equal contributions. The first three authors are in random order

DRS-OSS: A Diff-Risk Scoring Tool for Continuous Integration Workflows

DRS-OSS：用于持续集成工作流的差异风险评分工具

Ali Sayedsalehi, Peter C. Rigby, Audris Mockus

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出开源差异风险评分工具DRS-OSS，通过可部署管道结合提交信息、差异和变更指标预测风险，在ApacheJIT上达到0.895 ROC-AUC，优于基线。

Comments 5 pages, 4 figures, 4 tables. Tool demonstration paper

From "Weak" Signals to Strong Models: Preference Delta Aggregation with LoRA Merging

从“弱”信号到强模型：基于LoRA合并的偏好增量聚合

Qi Sun, Siyue Zhang, Yulin Chen, Yuxiang Xue, Ru Peng, Chen Zhao

机构 * NYU Shanghai（纽约大学上海校区） ； NTU（国立台湾大学） ； NYU（纽约大学） ； ZJU（浙江大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出偏好增量聚合（PDA）框架，通过从弱-更弱模型对中提取偏好增量并转化为LoRA适配器，再经几何对齐合并（GAM）聚合多个“弱”信号，以提升强模型性能。

OpenACMv2: An Accuracy-Constrained Co-Optimization Framework for Approximate DCiM

OpenACMv2：面向近似数字存内计算的精度约束协同优化框架

Yiqi Zhou, Yue Yuan, Yikai Wang, Bohao Liu, Qinxin Mei, Zhuohua Liu, Shan Shen, Wei Xing, Daying Sun, Li Li, Guozhu Liu

机构 * Nanjing University of Science and Technology, China（南京理工大学） ； Shenzhen University, China（深圳大学） ； Beihang University, China（北京航空航天大学） ； University of Sheffield, UK（谢菲尔德大学） ； The 58th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, China（中国电子科技集团第五十八研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出OpenACMv2框架，通过两级优化（架构搜索和晶体管尺寸调整）实现精度约束下数字存内计算的功耗-性能-面积权衡，实验显示功耗延迟积降低50%以上。

Comments Accepted by DAC2026. Camera-ready version

Data-driven registration and modeling of brain deformation for image-guided neurosurgery

数据驱动的图像配准与变形建模在图像引导神经外科中的应用：系统综述

Tiago Assis, Colin P. Galvin, Joshua P. Castillo, Nazim Haouchine, Marta Kersten-Oertel, Zeyu Gao, Mireia Crispin-Ortuzar, Stephen J. Price, Thomas Santarius, Yangming Ou, Sarah Frisken, Nuno C. Garcia, Alexandra J. Golby, Reuben Dorent, Ines P. Machado

机构 * LASIGE, Faculty of Sciences, University of Lisbon（里斯本大学科学学院LASIGE） ； Department of Neurosurgery and Department of Radiology, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院布里洛妇女医院神经外科与放射科） ； Gina Cody School of Engineering and Computer Science, Concordia University（康科迪亚大学工程与计算机科学学院） ； Cancer Research UK Cambridge Centre, University of Cambridge（剑桥大学癌症研究英国中心） ； Department of Oncology, University of Cambridge（剑桥大学肿瘤科） ； Department of Clinical Neurosciences, University of Cambridge（剑桥大学临床神经科学系） ； Computational Health Informatics Program (CHIP) and Department of Radiology, Boston Children's Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院波士顿儿童医院计算健康信息学计划与放射科） ； Sorbonne Université, Institut du Cerveau - Paris Brain Institute - ICM（索邦大学巴黎脑研究所-ICM） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 系统综述2020-2025年间基于学习的脑变形补偿方法，包括深度学习配准、变形场回归、多模态对齐、切除感知架构及混合模型，指出当前方法在鲁棒性、标准化基准、可解释性和临床部署方面的局限，并展望未来研究方向。

Comments 41 pages, 7 figures, 9 tables. Final postprint version available in Medical Image Analysis at this https URL (https://doi.org/10.1016/j.media.2026.104217)

Simultaneous AlphaZero: Extending Tree Search to Markov Games

同时AlphaZero：将树搜索扩展到马尔可夫游戏

Tyler Becker, Zachary Sunberg

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 同时AlphaZero通过矩阵游戏求解器扩展了AlphaZero框架，以处理多步骤双人零和马尔可夫游戏中的同时行动和不确定性。

Global Convergence of an SQP Method for Contact-Implicit Trajectory Optimization

接触隐式轨迹优化的SQP方法的全局收敛性

Zherong Pan, Fuquan Wang, Yifan Zhu

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本文针对约束丰富的动态系统的接触隐式轨迹优化，证明了带自适应时间步长细化的线搜索SQP方法的全局收敛性，该方法可有限终止于力参数化平稳点。

VIPER-MCP: Detecting and Exploiting Taint-Style Vulnerabilities in Model Context Protocol Servers

VIPER-MCP: 检测和利用模型上下文协议服务器中的污点式漏洞

Pengyu Sun, Zifeng Kang, Qishu Jin, Enhao Huang, Xin Liu, Dakun Shen, Song Li

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出VIPER-MCP，一种用于模型上下文协议服务器的端到端自动漏洞审计框架，能够检测污点式漏洞并动态验证其可利用性，通过生成具体的概念验证提示。该框架引入了两种新技术：一种是双阶段静态分析策略中的锚查询，增强了标准污点警报的功能性上下文；另一种是反馈驱动的提示进化机制，通过双变异调度和适应度评分的种子选择，逐步优化自然语言提示以达到易受攻击的sink。

Dual dynamic programming for stochastic programs over an infinite horizon

无限期随机规划的对偶动态规划

Caleb Ju, Guanghui Lan

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 针对无限期随机规划，本文提出CE-Inf-EDDP算法，通过整合割共享等策略提升迭代复杂度，在报童及水火电规划问题中大幅缩短迭代时间并改善解质量。

Comments Major revision updates

Examining QRMI as a Unified Interface for Quantum-HPC Integration

将量子资源管理接口（QRMI）作为量子与高性能计算集成的统一接口进行研究

Thomas Badts, Tim Boyle, Claudio Carvalho, Antonio Córcoles, Andrew Damin, Vadim Elisseev, Jonathan Frassineti, Daniel Gruber, Hiroshi Horii, Eun-Kyung Lee, James Machin, Sara Marzella, Mateusz Meller, Daniel Milroy, Matthieu Moreau, Munetaka Ohtani, Elisabeth Ortega-Carrasco, Doug Oucharek, Yoonho Park, Adarsh Patil, Emre M. Sahin, Gábor Samu, Seetharami Seelam, Amir Shehata, Vanessa Sochat, James Thorne, Oscar Wallis, Aleksander Wennersteen

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 研究如何将量子资源集成到高性能计算环境，核心方法是用QRMI通过中间件层提供标准化API。贡献是将QRMI验证扩展到多种工作负载管理器，证明其提供可移植灵活抽象层，能跨环境一致访问异构量子资源。

Comments 16 pages, 3 tables, 3 figures, 13 listings, unpublished manuscript

MIA: A Visual Analytics System for Multimodal Spectral Imaging Data

MIA：一种用于多模态光谱成像数据的可视分析系统

Hennes Rave, Katharina Kronenberg, Hannes Gödde, Lea Tobergte, Michael Holtkamp, Julia Werner, Peter Bohrer, Fabian Lohöfer, Rickmer Braren, David Clases, Uwe Karst, Lars Linsen

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 提出一种模态无关的可视分析系统MIA，集成光谱预处理、降维、交互分割和相似性分析等全流程，支持层次化嵌入和多模态数据联合分析，通过三个实际案例验证其有效性。

Journal ref Computers & Graphics, Vol. 139, Art. 104727, 2026

Joint Optimization of Qubit Leasing and Quantum Circuit Distribution

量子比特租赁与量子电路分布的联合优化

Anoushka Dey, Gaurav S. Kasbekar

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 针对量子网络中执行量子电路的资源租赁与分配问题，提出整数线性规划模型，证明NP完全性，并设计贪心算法求解。