AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
OpenRCA 2.0：从结果标签到因果过程监督
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
专题命中 工作流自动化 ：tool use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对现有根因分析数据集仅标注结果而忽略因果传播路径的问题，提出PAVE协议重建因果路径，构建OpenRCA 2.0基准，发现LLM在根因定位中因果验证不足的缺陷。
Comments work in progress
Clarus: 协调自主研究代理实现网络规模的科学协作
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tongji University（同济大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Clarus基础设施，通过定义项目-代理-资源对象模型和四层协作架构，协调AI与人类研究者在开放、可审计、可归属的资源感知多阶段流程中实现网络规模科学协作。
Comments 28 pages, 7 figures, 1 table
AI教练：利用强化学习加速人类技能发展
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种基于非合作动态博弈和强化学习的AI教练框架，通过自适应共享控制和因果影响模型加速人类运动技能发展，在无人机竞速用户研究中显著提升学习效果。
医疗AI的全局日志
机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Institute for Ethics in AI（人工智能伦理研究所） ； Cosmos Institute（宇宙研究所） ； Harvard Medical School and Clalit Research Institute（哈佛医学院和Clalit研究机构） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Joan and Irwin Jacobs Center for Health Innovation（乔安和伊万·雅各布健康创新中心） ； Oxford University Clinical Research Unit（牛津大学临床研究中心） ； Icahn School of Medicine at Mount Sinai（辛格纳医学中心） ； The Hasso Plattner Institute for Digital Health at Mount Sinai（辛格纳医学中心数字健康研究所） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University Hospital, University of Bern（伯恩大学医院） ； Beth Israel Deaconess Medical Center（贝斯以色列医疗中心） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； The Mount Sinai AI Assurance Lab（辛格纳医学中心人工智能保证实验室） ； University of Birmingham（伯明翰大学） ； PATH（PATH组织） ； Seattle Children’s Hospital（西雅图儿童医院） ； Department of Pediatrics, University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校儿科部） ； Kaiser Foundation Health and Hospitals（凯撒基金会健康与医院） ； e-Patient Dave, LLC（e-Patient Dave公司） ； Regional Office for Europe, World Health Organization（世界卫生组织欧洲地区办公室） ； University of Malta（马耳他大学） ； Centre for Tropical Medicine and Global Health, University of Oxford（牛津大学热带医学与全球健康中心） ； Healthcare Information and Management Systems Society（医疗信息与管理系统协会） ； Clalit Research Institute, Innovation Division, Clalit Health Services（Clalit研究机构创新部门，Clalit健康服务） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Gates Foundation（比尔及梅琳达·盖茨基金会） ； Computational Health Informatics Program, Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院计算健康信息学项目）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出MedLog协议，为医疗AI系统提供事件级日志记录，包含九个核心字段，并在多个部署中验证其监测模型行为、工作流交互及下游结果的能力。
Comments MedLog website: https://medlogprotocol.ai
分子性质预测的闭环自动研究：发现并认证可泛化的改进
机构 * DP Technology
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出闭环自动研究框架，通过语言模型代理编辑表示、模型代码和外部证据，在分子性质预测任务上评估改进的泛化性，发现特征、模型和数据三个轴线的可迁移性因基准而异，并验证了污染过滤对迁移的必要性。
Zhinong AI：面向小农生产的AI赋能农业决策支持平台的设计科学研究
机构 * University of Sanya（三亚大学） ； Hebei International Studies University（河北国际关系学院）
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文通过设计科学研究，提出了一个集成信息推送、问答、诊断、日历管理等功能的小农决策支持平台，并构建了分层架构、闭环流程、评估指标和治理框架，为AI农业原型转化为可测试、负责任的基础设施提供了结构化研究框架。
Anything2Skill: 将外部知识编译为智能体的可复用技能
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Anything2Skill框架，将异构外部知识编译为可复用、可检索、可执行的技能，结合RAG显著提升智能体任务成功率。
开放数学问题的悲观验证
机构 * Qiuzhen College, Tsinghua University, Beijing, China ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University, Beijing, China ； Dept. of Comp. Sci \& Tech., Institute for AI, Tsinghua University, Beijing, China
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出悲观验证范式，通过多个并行验证器拒绝有缺陷的解决方案，并引入渐进式悲观验证以增强精度和效率，在竞赛级数学问题上显著提升性能。
Science Earth: 迈向面向AI原生科学发现的行星级操作系统
机构 * Department of Pathology, Department of Genetics, Stanford University School of Medicine（病理学系、遗传学系，斯坦福大学医学院） ； Princeton AI Lab, Department of Electrical & Computer Engineering, Princeton University（普林斯顿人工智能实验室、电气与计算机工程系，普林斯顿大学） ； Scripps Research, La Jolla, CA, USA（斯克里普斯研究机构，洛杉矶，加利福尼亚州，美国） ； Division of Biostatistics, Department of Population Health, New York University Grossman School of Medicine（生物统计学部、人口健康系，纽约大学格罗斯曼医学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学） ； Department of Physics, Princeton University（物理系，普林斯顿大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Science Earth行星级科学运行时，通过EACN协议实现AI能力动态连接与自组织协作，在跨太平洋Kuramoto同步研究和单细胞分析中验证了分布式自校正科学推理。
Comments Withdrawn by the authors. (1) The author list and authorship roles had not been finalized and agreed upon by all listed authors prior to submission. (2) The specific contribution of the system in the K3 synchronization example (Section on Kuramoto/nonlinear physics) requires further validation before it can be reported. The authors are addressing both points and may resubmit a corrected version.
面向软件工具发现的LLM加速快速综述——以日志异常检测为例
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 提出一种结合LLM筛选和编码代理的流水线，用于快速识别和运行软件工具，在日志异常检测案例中实现高效综述。
Comments 52nd Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA) 2026
神奇的科学智能体及其构建方法：用于Rietveld精修的AgentBuild
机构 * UT-Battelle, LLC（UT-Battelle有限责任公司） ； US Department of Energy (DOE)（美国能源部）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出AgentBuild框架，通过科学家编写的合同（包含评分标准、课程和知识库）自动构建科学智能体，用于X射线衍射数据的Rietveld精修，实现可复用的智能体编译而非手动调优。
人工智能在船舶金融中的应用：机遇与AI增强贷款发起的案例研究
机构 * ShipFinance.ai ； HHX.blue GmbH ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of the Aegean（爱琴海大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文探讨AI在船舶金融中的应用，提出基于大语言模型的模块化架构，用于文档理解、信息提取和工作流自动化，以支持贷款申请流程。
Comments 9 pages, 1 figure
Poincaré多项式的实根性：一个AI辅助的证明
机构 * Department of Mathematics, Aarhus University（阿arhus大学数学系） ； School of Mathematics, Korea Institute for Advanced Study（韩国高级研究院数学系）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 通过引入双变量变形揭示隐藏的交错结构，证明了稳定有理曲线模空间Poincaré多项式的实根性，并进一步推广到Fulton-MacPherson空间。
Comments 16 pages
Regimes: 一种可审计的、保留验证集的改进循环——在ActiveGraph上的LongMemEval演示
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Regimes，一种基于事件溯源的可审计自主改进循环，通过ActiveGraph运行时实现故障记录、重放和保留集验证，在LongMemEval-S上提升0.05-0.10的准确率。
Comments 30 pages, 5 figures. Code and committed runs: https://github.com/yoheinakajima/regimes
(自动)形式化应该很简单：用于详细阐述严格证明的Trellis过程语义
机构 * Department of Mathematical Sciences, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学数学科学系）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Trellis系统，通过确定性约束工作流和LLM代理迭代细化自然语言证明，实现Lean自动形式化，强调严格证明的可细化性。
Comments 15 pages, 7 figures, 5 tables
上下文碎片化解构攻击：利用工具使用LLM代理的工件来源鸿沟
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对工具使用LLM代理，提出上下文碎片化解构（CFD）攻击，利用跨上下文工件来源鸿沟实现多步越狱，成功率提升高达28.3个百分点。
数据代理遭受攻击：LLM驱动的分析系统中的漏洞
机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究系统分析了LLM驱动的数据代理的安全漏洞，提出了分层漏洞框架和攻击分类法，并在六个系统上评估了攻击效果，揭示了当前系统的重大安全缺陷。
参与过程：重新思考动作与观察的时间接口
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出参与过程（EP）模型，通过显式时间接口处理动作与观察的不同时间尺度交互，支持多速率协调和子系统组合，揭示隐藏的时间行为并使策略适应显式时间成本。
什么使得交互轨迹对训练终端代理有效？
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文通过Terminal-Lego流水线研究交互轨迹的教学效能，发现低分代理（DeepSeek-V3.2）的轨迹比高分代理（Claude Opus 4.6）更能提升学生泛化能力，归因于环境接地监督（EGS），并展示了极佳的数据效率。
SkillHarm: 通过自动化构建实现生命周期感知的基于技能的攻
机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能实验室） ； Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出SkillHarm基准，通过固定载荷投毒和自我变异投毒两种攻击场景，系统评估基于技能的攻击在技能使用生命周期中的风险，并构建自动化管道AutoSkillHarm生成大规模攻击样本。
Comments Work in Progress
视觉说服：什么影响了视觉语言模型的决策？
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； MIT Media Lab（MIT媒体实验室）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出一个框架，通过控制图像选择任务并系统性地扰动输入，利用视觉提示优化方法推断视觉语言模型的潜在视觉效用，揭示影响模型决策的视觉偏好。
Comments Accepted to ICML 2026
Croissant Tasks：一种用于可重复机器学习评估的元数据格式
机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； ChaLearn ； Université Paris-Saclay（巴黎-萨克雷大学） ； Jetty ； Mila, Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） ； Inst. of Computational Biology, Helmholtz Munich（海德堡慕尼黑计算生物学研究所） ； German Center for Diabetes Research（德国糖尿病研究中心） ； School of CIT, TUM（技术大学 CIT 学校） ； Helmholtz AI（海德堡人工智能研究所） ； Brickroad ； Eindhoven Univ. of Technology（埃因霍温技术大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Croissant Tasks元数据格式，通过声明式规范解耦任务问题与解决方案，结合自动化LLM管道实现概念可重复性，使自主代理能从零生成可复现的评估流水线。
Comments 10 pages, 4 figures
当技能无济于事：关于程序性知识在进攻性网络安全中工具型智能体的负面结果
机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 本文通过重新分析一项控制实验，发现当环境反馈带宽高时，技能（Skills）对智能体性能的边际效益消失甚至产生负面影响，并提出了可证伪的假设。
Comments Accepted as a poster at ACM CAIS 2026 AgentSkills Workshop
使用行为树和LLM的组合任务奖励塑造与动作掩码
机构 * Vanderbilt University（范德比大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出MRBT结构，结合LLM自动生成奖励和动作掩码，通过SMT验证和神经符号RL循环，提升组合任务训练效率和成功率。
FineVision: 你只需要开放数据
机构 * Hugging Face ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出FineVision，一个包含2400万样本的高质量数据集，通过半自动化流程整合了200多个来源，通过严格的数据清洗和人工审核确保数据质量，训练基于该数据集的模型在广泛评估中表现更优，推动数据驱动的视觉语言模型研究。
为LLM流水线提供证明携带证书：一种信任边界架构
机构 * Ascendr, Inc.（Ascendr公司）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出一种验证大型语言模型周围确定性结构计算的框架，扩展了Lean 4信任边界架构至现代LLM流水线的通用接口。核心贡献包括三个证书家族和两个操作符，用于高风险部署中的专利检索、金融监管等场景。
Comments 83 pages, 1 figure, 12 tables
位置：辅助代理需要可访问性对齐
机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人学院） ； Hunan University（湖南大学） ； Changsha, China（中国长沙）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文指出辅助代理设计需考虑可访问性对齐，通过分析778个任务实例，揭示现有代理在辅助场景中的失败原因，并提出生命周期导向的设计流程。
Comments 9 pages, 1 figures, Accepted to ICML 2026
以状态为中心的决策过程
机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Northeastern University（东北大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出SDP框架，通过让智能体逐步构建缺失的状态空间和转换规则，解决语言环境缺乏运行时结构的问题，并在多个基准测试中取得最佳无训练结果。
Merlin：用于无损上下文优化的大语言模型推理中的确定性字节精确去重
机构 * Corbenic AI, Inc.（Corbenic AI公司）
专题命中 工作流自动化 ：autonomous agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 Merlin通过高效去重和上下文优化提升大语言模型推理效率，减少冗余文本处理瓶颈，实验显示在高冗余数据中减少71%输入，保持数据完整性。
Comments Preprint. Implementation and open-source community version available at: https://github.com/corbenicai/merlin-community - https://doi.org/10.5281/zenodo.20090991
过程比输出更能区分人类与机器
机构 * Roundtable Technologies Inc.（Roundtable技术公司） ； Princeton University（普林斯顿大学）
专题命中 工作流自动化 ：autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出CogCAPTCHA30测试人类与机器的行为过程差异，发现过程特征比性能指标更有效区分两者，但任务特定过程监督在跨任务迁移时效果下降，凸显过程定义的瓶颈。
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