AI Agent

When Search Teaches Style: Causal Internalization of Tactical Priors in AlphaZero

AlphaZero-Edu：普及AlphaZero的访问

Ruitong Li, Binjie Guo, Aisheng Mo, Guowei Su, Han Wang, Jie Li, Ru Zhang

机构 * Department of Communication Studies, School of Communication, Hong Kong Baptist University（通讯学院传播研究系，香港 Baptist 大学） ； Department of Neurobiology and Department of Rehabilitation Medicine, First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine（神经生物学系和康复医学系，浙江大学医学院第一附属医院） ； Personal participation（个人参与） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出AlphaZero-Edu，一种轻量级教育导向的实现，通过模块化架构和高效训练，提升AlphaZero的可访问性和可重复性，实现单GPU训练和并行自对弈加速。

The production of meaning in the processing of natural language

自然语言处理中意义产生的机制

Christopher J. Agostino, Quan Le Thien, Nayan D'Souza, Louis van der Elst

机构 * Department of Physics, Indiana University（印第安纳大学物理系） ； Department of Linguistics, Indiana University（印第安纳大学语言学系） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究自然语言处理中意义产生的机制，探讨量子逻辑与经典布尔理论在语义处理中的差异，分析模型在不同参数下的表现及对安全交互的影响。

Comments Accepted to QNLP 2026, 9 pages, 3 figures, 2 tables

Meta Prompting for AI Systems

为AI系统引入元提示

Yifan Zhang, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 通过元提示框架提升大语言模型的推理能力，实现高效的问题解决与自我优化。

Comments Project Page: https://github.com/meta-prompting/meta-prompting

UEmbed: Unified Sparse and Dense Multimodal Embeddings

UEmbed：统一稀疏与稠密多模态嵌入

Tingyu Song, Mingxin Li, Yanzhao Zhang, Dingkun Long, Pengjun Xie, Zhijie Nie, Yilun Zhao, Shu Wu

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 UEmbed是一种仅解码器的多模态嵌入模型，可单次前向传播生成稀疏与稠密表示，在MMEB-v2和BEIR上表现优异，统一了两类嵌入并支持多模态智能体应用。

Diagnosing Search Behavior and Failure Modes in Long-Horizon Search Agents

长视野搜索智能体的搜索行为与失败模式诊断

Qi Liu, Jiaxin Mao, Fengbin Zhu, Tat-Seng Chua

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本研究通过轨迹级诊断区分长视野搜索智能体的检索与利用差距，发现搜索努力与答案质量弱相关，为优化深度研究系统提供了查询构建、证据管理等方向。

Control Under Compression: Reliability Frontiers for Tool-Using Agents

压缩下的控制：使用工具的智能体的可靠性边界

Yinghan Hou, Zongyou Yang

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究针对工具使用智能体的控制上下文压缩，提出CompressAgent基准，揭示压缩的非线性可靠性边界，发现压缩会引发工具执行等错误，需以可执行结果评估压缩效果。

Comments 12 pages, 5 figures; includes an appendix

When Top-K Misses the Decision: Tool-Call Drift in Multi-Teacher On-Policy Distillation

多教师在线策略蒸馏中的行为杠杆不平衡

Jiabin Shen, Guang Chen, Chengjun Mao

机构 * AntGroup（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 研究多教师在线策略蒸馏中行为杠杆不平衡问题，提出Soft Clamp方法，通过校准令牌级散度，减少模型过度调用工具情况，在保持决策准确率的同时，降低工具调用循环和重复调用，提升多教师OPD效果。

Comments 33 pages, 5 figures. Code and aggregate artifacts: https://github.com/shen-jiabin/topk-support-opd

GraphER: An Efficient Graph-Based Enrichment and Reranking Method for Retrieval-Augmented Generation

GraphER: 一种高效的基于图的增强和重排序方法用于检索增强生成

Ruizhong Miao, Yuying Wang, Rongguang Wang, Chenyang Li, Tao Sheng, Sujith Ravi, Dan Roth

机构 * Oracle AI 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 GraphER通过利用数据组织结构捕捉超越语义相似性的接近关系，构建查询时的图结构并应用图排序技术，提升检索完整性，无需额外图基础设施，兼容标准向量存储。

Post-Training at the Edge of Detectability: A Game-Theoretic Approach to Fine-Tuning

可检测边界处的后训练：一种用于微调的博弈论方法

Keegan Harris, Brian W. Lee, Ian Waudby-Smith, Philip Amortila, Nika Haghtalab, Michael I. Jordan

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； École Normale Supérieure（巴黎高等师范学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究提出博弈论框架解决RL微调中KL正则化系数设置问题，将均衡系数归约为KL正则化RL目标，在Qwen3-8B等模型实验中实现良好奖励-保留权衡，可用于审计开源模型API提供商。

Tools Are Not Islands: Set-Level Tool Retrieval for LLM Agents via Query-Conditioned Hyperedge Prediction

工具并非孤岛：通过查询条件超边预测为语言模型智能体进行集合级工具检索

Xinyi Hong, Pinjun Dong, Xinyang Yu, Binyan Jiang

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究LLM智能体的工具检索问题，提出HYSET方法，将其表述为查询条件超边预测，通过特定基数交互捕捉工具兼容性，设计为预选择模块，实验证明该方法在工具检索性能及任务成功率上优于基线，还支持零样本/少样本迁移。

Comments 9 pages, 2 figures, 3 tables

Auto Research for Materials: Auditable AI-Scientist Workflows with Held-Out Transfer

材料的自动研究：具有留出转移的可审计人工智能科学家工作流程

Jingjie Ning, Xiaochuan Li, Shanshan Zhong, Ji Zeng, Guolin Ke

机构 * School of Computer Science, Carnegie Mellon University（计算机科学系，卡内基梅隆大学） ； DP Technology（DP科技） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 研究材料预测中人工智能代理的工作流程，通过多方面搜索产生评估更改，经留出数据测试，发现不同建模机制下的有效变化，证明闭环代理决策及代码可复用组合，还提供了评估设计。

ProvenanceGuard: Source-Aware Factuality Verification for MCP-Based LLM Agents

ProvenanceGuard: 基于MCP的LLM智能体的源感知事实性验证

Ander Alvarez, Santhiya Rajan, Samuel Mugel, Román Orús

机构 * Multiverse Computing ； Parque Cientifico y Tecnológico de Gipuzkoa（吉普斯夸科技园） ； Centre for Social Innovation（社会创新中心） ； Donostia International Physics Center（多诺斯蒂亚国际物理中心） ； Ikerbasque Foundation for Science（伊克尔巴斯克科学基金会） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出ProvenanceGuard，一种源感知验证器，通过追踪MCP工具调用、分解声明并路由到特定源，检测跨源混淆错误，在医疗领域数据集上优于源无关基线。

Comments 20 pages, 4 figures

InteractComp: Evaluating Search Agents With Ambiguous Queries

InteractComp：使用模糊查询评估搜索代理

Mingyi Deng, Lijun Huang, Yani Fan, Fanqi Kong, Jiayi Zhang, Fashen Ren, Jinyi Bai, Fuzhen Yang, Dayi Miao, Zhaoyang Yu, Yifan Wu, Yanfei Zhang, Fengwei Teng, Yingjia Wan, Song Hu, Yude Li, Xin Jin, Conghao Hu, Haoyu Li, Qirui Fu, Tai Zhong, Xinyu Wang, Xiangru Tang, Nan Tang, Chenglin Wu, Yuyu Luo

机构 * DeepWisdom（深智科技） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Agent Universe（智能体宇宙） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究针对搜索代理缺乏处理模糊查询及交互能力的问题，引入InteractComp基准，通过目标-干扰物方法构建问题评估17个模型，发现模型存在过度自信问题，强制交互有提升，揭示交互能力停滞，该基准对评估和训练搜索代理交互能力有重要价值。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Seoul, South Korea. 9 pages, 4 figures

LLM-INSTRUCT at UZH Shared Task 2026: Constraint-Aware Retrieval and Selective Debate for Paragraph-Level Argument Mining

LLM-INSTRUCT在UZH 2026共享任务中的应用：用于段落级论证挖掘的约束感知检索和选择性辩论

Phuong Huu Vu Tran, Long Minh Vo, Son Nguyen Minh Le, Hoang Van

机构 * Vietnamese-German University（越南-德国大学） ； RMIT University Vietnam（皇家墨尔本理工大学越南分校） ； VANGIA INNOVATIONS（VANGIA创新公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文介绍了在UZH 2026共享任务中用于段落级论证挖掘的获胜系统LLM-INSTRUCT，通过元数据感知检索、约束解码等方法缩小决策空间，提高了准确性和提交稳健性，在官方排行榜上取得优异成绩。

Comments Accepted to the 13th Workshop on Argument Mining (ArgMining 2026) at ACL 2026

Predictive Extrema, Unprofitable Policies: An AI-Assisted Audit of Candle-Based Binance Spot Timing Models

预测极值、无利可图的策略：基于蜡烛图的币安现货时机模型的人工智能辅助审计

Ayoub Jadouli

机构 * Abdelmalek Essaâdi University（阿卜杜勒马莱克·埃萨阿迪大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究基于蜡烛图的机器学习模型能否将加密货币极值预测转化为币安现货正向策略，通过模型运行和模拟器获取数值结果，经人工监督的AI代理辅助审计，结果显示多数测试协议未确立正向可执行策略价值，操作决策应为不交易。

Comments 23 pages, 5 figures, 8 tables. Simulation-only negative empirical study and human-supervised AI-assisted evidence audit. No live trading or investment advice. Code and available artifacts: https://github.com/AyoubJadouli/Quantbot-Research-Framework

Reducing Hallucinations in Complex Question Answering using Simple Graph-based Retrieval-Augmented Generation (long version)

减少复杂问答中的幻觉：使用基于简单图的检索增强生成（长版）

Christopher J. Wedge, Joshua Stutter, Danny Dixon, Jacek Cała

机构 * National Innovation Centre for Data（数据创新研究中心） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本研究提出一种轻量级图结构支持的检索增强生成系统，通过结合向量搜索和图查询工具，在复杂问答任务中将幻觉答案数量减半，并显著提升事实正确性的精确率和召回率。

Comments 25 pages; expanded limitations section, corrected typos throughout and missing values in appendix table 1

Intelligence from Learnable Novelty

可学习新奇性中的智能

Yanbo Zhang, Michael Levin

机构 * Allen Discovery Center at Tufts University（塔夫茨大学艾伦发现中心） ； Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering at Harvard University（哈佛大学威斯生物启发工程研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究表明可学习新奇性产生智能不同投影，基于廉价可微储层计算机给出闭式估计器。此估计器无监督可恢复复杂度分类，作目标能推动神经细胞自动机发展，作奖励可提升强化学习智能体表现，让智能相关研究有了共同定量基础。

Comments 24 pages, 10 figures, 4 tables

Verify, Repair, Repeat, or Stop? Robust Stopping for Noisy Verify-Repair Loops in LLM Agents

验证、修复、重复还是停止？大语言模型代理中用于有噪声验证-修复循环的稳健停止方法

Yitao Wu, Si Shen, Rui Yang, Hong Peng, Bin Hu

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

AI总结 研究大语言模型代理中验证-修复循环有噪声时缺乏停止原则的问题，提出VRR-Stop框架，通过四参数噪声模型和信念过滤估计有效性，依真实边际增益符号决策，配对VRR-Guard，提升了停止可靠性与真实有效性。

Comments 18 pages, 10 figures, 10 tables. Under review

AgentRedBench: Dynamic Redteaming and Integration-Aware Defense for LLM Agents over SaaS Integrations

AgentRedBench: 针对SaaS集成的LLM代理的动态红队测试与集成感知防御

Hiskias Dingeto, William Leeney

机构 * StackOne Technologies（StackOne技术公司） 纠错

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

AI总结 针对LLM代理在工具使用中面临的间接提示注入威胁，提出动态红队基准AGENTREDBENCH（覆盖24个企业集成、5种攻击类型）和基于集成多样语料训练的防御模型AGENTREDGUARD，将攻击成功率从69.9%降至2.4%，误报率仅0.37%。

ToolAlignBench: Investigating Alignment Conflicts in Tool-Calling Enabled LLMs

ToolAlignBench：研究启用工具调用的大语言模型中的对齐冲突

Aryan Keluskar, Amrita Bhattacharjee, Huan Liu

机构 * School of Computing \& AI, Arizona State University, Tempe, AZ, USA 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 研究受监管行业中工具调用大语言模型智能体的安全对齐冲突，构建含128个场景的基准测试，发现安全对齐开源模型有时会违背部署指令，擦除可降低举报率，揭示多元对齐矛盾，发布基准测试框架。

Comments Accepted to the Pluralistic Alignment Workshop at ICML 2026

Where Should RL Post-Training Compute Go? Model Size, Search, Learning, and Feedback

强化学习训练后计算资源应投向何处？模型大小、搜索、学习与反馈

Patrick Wilhelm, Odej Kao

机构 * Technische Universität Berlin（柏林工业大学） 纠错

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

AI总结 研究强化学习训练后计算资源分配问题，引入浮点运算核算框架，通过LoRA适配的Qwen2.5策略发现条件分配前沿，揭示模型选择与训练分配关联及奖励系统对核算影响，提出RACE协议，建议相关论文报告总浮点运算及计算分配方式。

Learning to Learn-at-Test-Time: Language Agents with Learnable Adaptation Policies

在测试时学习：具有可学习适应策略的语言智能体

Zhanzhi Lou, Hui Chen, Yibo Li, Qian Wang, Bryan Hooi

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Meta-TTL框架，通过双层优化问题学习最优适应策略，提升语言智能体在不同分布下的表现。

A Minimalist Retargeting-Guided Reinforcement Learning Recipe for Dexterous Manipulation

一种用于灵巧操作的极简重定向引导强化学习方法

Yunhai Feng, Natalie Leung, Jiaxuan Wang, Lujie Yang, Haozhi Qi, Preston Culbertson

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Amazon FAR（亚马逊FAR） 纠错

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

AI总结 研究如何将重定向引导强化学习用于灵巧操作，提出REGRIND方法，从单人演示学习策略，经重定向、模拟训练、零样本转移到硬件，在丰富接触任务中产生类人行为，还分析了模拟到现实转移的关键因素。

Comments Website: https://yunhaifeng.com/REGRIND

Tool-Adaptive LLM Reranker

工具自适应语言模型重排器

Zichuan Liu, Ruijin Hua

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究针对生成式大语言模型在复杂查询时的事实幻觉及重排延迟问题，提出TALRanker框架，将相关性评分形式化为马尔可夫决策过程，经两阶段训练优化，在检索基准上性能领先，兼顾吞吐量与准确性。

Comments 12 pages, 7 figures, 6 tables

Exploratory Analysis of Deep Learning Models for Forecasting Meteorological Parameters in the Agricultural Sector

农业领域气象参数预测深度学习模型的探索性分析

Piotr Sikora, Sotirios Kontogiannis

机构 * Lodz Universtiy of Technlogy（罗兹工业大学） ； MicroComputer Systems Laboratory（微计算机系统实验室） ； University of Ioannina（约阿尼纳大学） 纠错

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

AI总结 研究对深度学习架构进行比较评估，用于农业气象参数多变量预测，利用希腊约阿尼纳的观测数据，对比多种模型在24小时次日和168小时提前一周预测任务中的表现，发现混合模型在短期预测中更优且参数更少。

Comments 13 pages, 5 figures

Memory-Conditioned Tool Calling for Camera-First Visual Agents

用于相机优先视觉智能体的内存条件工具调用

Xiaofan Wu, Xi Zeng, Miaoxia Chen, Peishan Chen, Shuyan Li, Jiyun Yao, Hanyong Zhong, Jiahao Zhu

机构 * Chance AI（机遇人工智能公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究在相机优先视觉智能体中个人视觉记忆对工具选择等的影响，采用三层视觉记忆调节大语言模型工具调用循环，通过对800张图像与合成内存块实验发现，移除三层内存块会降低工具查询相关性和端到端效用。

Comments 13 pages, 3 figures, 4 tables. Equal contribution: Xiaofan Wu, Xi Zeng. Corresponding author: xiaofan@chance.vision

Measuring AI Ability to Complete Long Software Tasks

衡量AI完成长期软件任务的能力

Thomas Kwa, Ben West, Joel Becker, Amy Deng, Katharyn Garcia, Max Hasin, Sami Jawhar, Megan Kinniment, Nate Rush, Sydney Von Arx, Ryan Bloom, Thomas Broadley, Haoxing Du, Brian Goodrich, Nikola Jurkovic, Luke Harold Miles, Seraphina Nix, Tao Lin, Chris Painter, Neev Parikh, David Rein, Lucas Jun Koba Sato, Hjalmar Wijk, Daniel M. Ziegler, Elizabeth Barnes, Lawrence Chan

机构 * Model Evaluation & Threat Research (METR)（模型评估与威胁研究（METR）） ； Ohm Chip ； Anthropic 纠错

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

AI总结 本文提出50%任务完成时间跨度指标，用于衡量AI在完成长期软件任务方面的能力，结果显示AI模型的时间跨度呈指数增长，预计5年后将能自动化许多人类月度完成的软件任务。

Comments v4: added Chris Painter as listed author, consistent with listing in the pdf

Journal ref NeurIPS 2025

SLIDERS: Systematic Reviews via Automated Evidence Synthesis and Reconciliation

上下文从不够长：用于长文档集可扩展问答的结构化推理

Harshit Joshi, Priyank Shethia, Jadelynn Dao, Monica S. Lam

机构 * Computer Science Department, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出SLIDERS框架，通过结构化推理解决长文档集问答问题，利用关系数据库和SQL实现可扩展推理，优于现有基准。

Comments 53 pages (10 main), preprint

Context Graphs for Proactive Enterprise Agents

用于主动企业智能体的上下文图

Avinash Kumar

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究旨在让企业智能体更主动，提出上下文图结构，定义相关检测引擎、评分器和呈现层，形式化组件并给出Python实现，经案例研究评估，该方法提升了Precision@5，降低误报率和平均呈现时间。

Future Confidence Distillation in Large Language Models

大语言模型中的未来置信度蒸馏

Sahil Kale

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

AI总结 研究大语言模型置信度估计，通过比较解决问题前后的置信度，发现其在回答过程中演变。基于此引入未来置信度蒸馏，用解决问题后的置信度估计训练解决问题前隐藏表征的预测器，实现可靠且低成本的置信度估计。

Comments 16 pages, 5 figures