AI Agent

Optimising Temporary Accommodation Placement Across London with AI-Powered SaaS in E-Governance Systems

利用AI驱动的SaaS优化伦敦临时住所安置：电子政务系统中的应用

Hankun He, Jordan Richards, Gopalakrishnan Netuveli, Kumar Aniket, Ramya Pachatcharam, Binta Ade-olusile, Nathan Nagaiah, Matthew I Bellgard

机构 * UK Centre for AI in the Public Sector（英国公共部门人工智能中心） ； Institute for Connected Communities（连接社区研究所） ； University of East London（东伦敦大学） ； London Borough of Newham（伦敦新ham区） 纠错

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

AI总结 本文介绍DOMUS系统，一个基于云的AI决策支持系统，通过规则过滤与大语言模型搜索结合，优化伦敦纽汉姆区的临时住所安置，显著减少搜索时间并提高合规性。

Comments 13 pages, 4 figures, to be published in International Conference on AI and Sustainability Advances 2026 Companion Proceedings

The Proxy Knows Too Much: Sealing LLM API Routers with Attested TEEs

代理知道太多：用认证TEE密封LLM API路由器

Sipeng Xie, Qianhong Wu, Hengrun Lu, Ziliang Sun, Qi Wu, Bo Qin, Qin Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Independent（独立） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对API路由器作为应用层中间人可窃取明文交互的问题，提出AEGIS，一种提供者透明的认证API路由器，通过硬件飞地保护数据路径，客户端验证飞地后释放明文，阻止所有恶意路由器攻击。

JoyAI-VL-Interaction: Real-Time Vision-Language Interaction Intelligence

JoyAI-VL-Interaction: 实时视觉-语言交互智能

Dingyu Yao, Junhao Zhou, Chenxu Yang, Chuanyu Qin, Haowen Hou, Zheming Liang, Congcong Wang, Yuhang Cao, Shenglong Ye, Shuai Xie, Shuhuan Gu, Haoyang Huang, Qingyi Si, Nan Duan, Jiaqi Wang

机构 * JD.com（京东） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种持续观察、自主决定是否回应的视觉-语言交互模型，并开源8B规模模型及完整部署系统，在六个真实场景中优于现有方案。

Gender Differences in AI Literacy Workshop Outcomes and Deepfake Engagement

AI素养工作坊成果与深度伪造参与中的性别差异

Jake Renzella, Christian Bergh, Natasha Banks, Alexandra Vassar

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过统计回归分析澳大利亚中学生AI素养工作坊前后数据，发现男性在STEM职业兴趣上显著更高，女性更常使用AI工具，且工作坊后女性在AI知识和职业兴趣上提升更大，部分缩小了性别差距。

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

SkillAudit: Ground-Truth-Free Skill Evolution via Paired Trajectory Auditing

SkillAudit: 通过配对轨迹审计实现无真实反馈的技能进化

Haowen Gao, Haoran Chen, Can Wang, Shasha Guo, Liang Pang, Zhaoyang Liu, Huawei Shen, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SkillAudit框架，通过配对轨迹审计和过程对齐对比评估，无需真实反馈即可进化智能体技能，在89个任务中平均奖励达73.9%。

Comments 20 pages, 5 figures

Can Post-Training Turn LLMs into Good Medical Coders? An Empirical Study of Generative ICD Coding

后训练能否使LLM成为优秀的医学编码员？生成式ICD编码的实证研究

Ziqing Wang, Weihao Li, Shijie Chen, Yuan Luo, Kaize Ding

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 通过对比提示、监督微调和强化学习（GRPO及新提出的PHI课程）在ICD编码任务上的表现，发现后训练（尤其是SFT和GRPO）能显著提升生成式LLM的编码性能，提示评估瓶颈在于模型适应而非生成范式本身。

Closed-loop discovery of out-of-distribution processing protocols by evolutionary search and uncertainty-aware learning

通过进化搜索和不确定性感知学习发现分布外处理协议的闭环方法

Yu Liu, Stanislav Udovenko, Ching-Che Lin, Jaegyu Kim, Lane W. Martin, Susan Trolier-McKinstry, Sergei V. Kalinin

机构 * Department of Materials Science and Engineering, University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学材料科学与工程系） ； Materials Science and Engineering Department, Materials Research Institute, the Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学材料研究学院材料科学与工程系） ； Department of Materials Science and NanoEngineering, Rice University（Rice大学材料科学与纳米工程系） ； Rice Advanced Materials Institute, Rice University（Rice大学先进材料研究所） ； Department of Materials Science and Engineering, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校材料科学与工程系） ； Departments of Chemistry and Physics and Astronomy, Rice University（Rice大学化学与天文物理系） ； Physical Sciences Division, Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室物理科学部） 纠错

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

AI总结 提出一种闭环工作流，结合紧凑波形表示的进化搜索与不确定性感知深度核学习，自动发现提升铁电薄膜非线性响应的分布外处理协议，并通过实验验证其机制。

HyperTool: Beyond Step-Wise Tool Calls for Tool-Augmented Agents

HyperTool：超越逐步工具调用的工具增强型智能体

Yaxin Du, Yifan Zhou, Yujie Ge, Jiajun Wang, Xianghe Pang, Shuo Tang, Tuney Zheng, Bryan Dai, Jian Yang, Siheng Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； IQuest Research ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 针对工具增强型LLM中逐步调用导致执行粒度不匹配的问题，提出HyperTool统一可执行接口，将确定性工具子流程折叠为单次调用，在多步工具任务上显著提升准确率。

EvoBrowseComp: Benchmarking Search Agents on Evolving Knowledge

EvoBrowseComp: 基于演化知识的搜索智能体基准测试

Yunhan Wang, Jiaan Wang, Lianzhe Huang, Xianfeng Zeng, Fandong Meng

机构 * Northeastern University, China（东北大学（中国）） ； Weixin AI, Tencent Inc, China（腾讯微信AI（中国）） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出EvoBrowseComp，一个通过实时网络遍历自动生成400道英文和400道中文无污染复杂问题的演化基准，用于评估搜索智能体在动态知识环境中的真实浏览能力。

Comments 14 pages, under review

SENTINEL: Failure-Driven Reinforcement Learning for Training Tool-Using Language Model Agents

SENTINEL: 用于训练工具使用语言模型智能体的失败驱动强化学习

Ziyi Wang, Yuxuan Lu, Yimeng Zhang, Qun Liu, Chen Luo, Jiri Gesi, Hanqing Lu, Yisi Sang, Manling Li, Jing Huang, Dakuo Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 提出SENTINEL框架，通过将智能体失败转化为针对性训练任务，在Tau2-Bench Retail上提升Qwen3-4B模型Pass@1从66.4到74.9，优于通用合成任务上的强化学习。

External Experience Serving in Production LLM Systems: A Deployment-Oriented Study of Quality-Cost Trade-offs

生产级LLM系统中的外部经验服务：面向部署的质量-成本权衡研究

Lin Sun, Heming Zhang, Xiangzheng Zhang

机构 * Qiyuan Tech（奇元科技） 纠错

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

AI总结 研究生产级LLM系统中注入外部经验的质量-成本权衡，发现选择性检索优于全局注入，且检索质量比增加Top-K更重要，成本效益因任务输出长度而异。

TreeSeeker: Tree-Structured Trial, Error, and Return in Deep Search

TreeSeeker：深度搜索中的树结构试错与回溯

Zhuofan Shi, Mingzhe Ma, Lu Wang, Fangkai Yang, Pu Zhao, Yiming Guan, Youling Huang, Wei Zhang, Qingwei Lin, Dongmei Zhang, Saravan Rajmohan

机构 * Microsoft（微软公司） ； East China Normal University（东华大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出TreeSeeker框架，通过树结构分支-回溯搜索和UCB信号选择，在深度搜索中实现受控试错，显著提升复杂问答性能。

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)

From Confident Closing to Silent Failure: Characterizing False Success in LLM Agents

从自信收尾到无声失败：LLM智能体中的虚假成功特征分析

Laksh Advani

机构 * Laksh Advani 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究LLM智能体在环境状态未完成时声称任务完成的虚假成功模式，发现其普遍存在但检测困难，轻量级TF-IDF检测器优于LLM评判器。

Comments Accepted to FAGEN@ICML2026

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

Security-First Approach to API Pipeline Development with Zero-Trust Architecture

基于零信任架构的API管道开发安全优先方法

Mahima Agarwal, Keshav Ranjan

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

AI总结 针对API攻击激增和漏洞利用加速的现状，提出一种结合零信任架构和DevSecOps的五支柱安全优先框架，通过治理、设计、测试、管道控制和运行时防护，显著减少安全事件和发布后漏洞。

Are We Lost in the Woods? Detecting Silent Semantic Faults for Random Forest Classifiers with Data-informed Static Analysis

我们是否迷失在森林中？通过数据驱动的静态分析检测随机森林分类器的静默语义故障

Willem Meijer, Louis Ohl, Kristian Sandahl, Daniel Varro

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出一种数据驱动的静态分析技术，通过提取ML流水线为有向无环图并对照形式化API契约评估，以检测随机森林分类器中的静默语义故障，实现高精度（91%）和亚秒级运行时开销。

Comments 11 pages + 2 pages with references, 4 figures, 3 tables, 2 code listings

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

ToolChoiceConfusion: Causal Minimal Tool Filtering for Reliable LLM Agents

ToolChoiceConfusion: 因果最小工具过滤实现可靠LLM智能体

Rahul Suresh Babu, Laxmipriya Ganesh Iyer

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； United States of America（美国） 纠错

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

AI总结 提出因果最小工具过滤（CMTF）方法，通过因果充分性选择工具，减少错误工具调用和令牌成本，在102个任务、100个工具、4个LLM后端的基准测试中，将可见工具从100个减少到每步1个，令牌使用降低约90%。

TAPO: Tool-Aware Policy Optimization via Credit Transfer for Multimodal Search Agents

TAPO: 通过信用转移实现工具感知策略优化用于多模态搜索代理

Chengqi Dong, Chuhuai Yue, Hang He, yandong liu, Fenghe Tang, S Kevin Zhou, Xiaohan Wang, Jiajun Chai, Guojun Yin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 针对GRPO在多模态搜索代理中信用误分配问题，提出TAPO方法，利用工具参数确定性构建反事实证人进行保守优势校正，无需额外标注或采样，在多个基准上持续提升性能。

CLaaS: Continual learning as a service for sample efficient online learning

CLaaS: 作为服务的持续学习，用于样本高效的在线学习

Kion Fallah, Silen Naihin, Barak Widawsky, Qingqing Mao

机构 * Resolute Labs（Resolute实验室） ； Incept Labs（Incept实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出CLaaS系统，通过经验回放缓冲区实现异步训练中的梯度复用，在对抗性任务中展示参数更新优于上下文学习的前向迁移和遗忘减少。

Comments 4 pages main content, 7 figures

A Motivational Architecture for Conversational AGI

对话式通用人工智能的动机架构

Anna Mikeda, Ben Goertzel

机构 * Glass Umbrella（玻璃伞） ； SingularityNet 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种对话式动机架构，将OpenPsi动机谱系重新解释为对话原生术语，并耦合MetaMo的高层动机支架，通过十阶段动机处理流水线、双决策策略以及行动前感受与行动后情绪的功能区分，实现对话智能体的能力调节、不确定性减少、亲和力等动机管理。

Comments 16 pages. Accepted for AGI-26 proceedings

Alpha-RTL: Test-Time Training for RTL Hardware Optimization

Alpha-RTL: 面向RTL硬件优化的测试时训练

Peilong Zhou, Zhirong Chen, Cangyuan Li, Haoyu Gao, Kaiyan Chang, Ziming Qu, Ying Wang

机构 * SKLP, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（SKLP，计算技术研究所，中国科学院） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences（先进交叉学科学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出TTT-RTL框架，通过测试时强化学习结合EDA反馈（语法检查、仿真和PPA奖励）优化LLM生成的RTL设计，在RTLLM v2.0和工业级C910 FPU单元上分别降低PPA乘积65.1%和ADP 59.4%。

Comments 10 pages, 5 figures

Knowledge Index of Noah's Ark

诺亚方舟的知识索引

Sheng Jin, Minghao Liu, Yunze Xiao, Zeqi Zhou, Heli Qi, Yifan Yao, Meishu Song, Kaijing Ma, Xuan Zhang, Sicong Jiang, Yizhe Li, Ningshan Ma, Jie Wei, Ziniu Li, Minglai Yang, Bangya Liu, Yiming Liang, Xiao Fang, Qingcheng Zeng, Jiarui Liu, Rui Yang, Shen Yan, Wenhao Huang, Jiaheng Liu, Zihan Wang, Weihao Xuan, Ge Zhang

机构 * M-A-P ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Brown University（布朗大学） ； Waseda University（早稻田大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Duke-NUS Medical School（杜克-新加坡国立大学医学院） 纠错

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

AI总结 针对LLM知识基准的代表性、注释质量和排名稳定性问题，提出KINA基准，通过贪婪近似实现学科代表性，并证明奖金锦标赛机制优于固定支付，实验显示顶级模型性能远未饱和。

Advanced AI Service Provisioning in O-RAN through LLM Engine Integration

通过LLM引擎集成在O-RAN中的高级AI服务提供

Seyed Bagher Hashemi Natanzi, Pranshav Gajjar, Bo Tang, Vijay K. Shah

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Worcester Polytechnic Institute（电气与计算机工程系，沃斯特理工学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, North Carolina State University（电气与计算机工程系，北卡罗来纳州立大学） 纠错

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

AI总结 提出一种双脑架构，结合LLM的推理能力和轻量级ML引擎的实时性，实现O-RAN中AI服务的自动化部署与配置。