Mutltimodal AI Companion for Interactive Fairytale Co-creation
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);AI agent(abstract)
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。
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);AI agent(abstract)
专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);autonomous agent(abstract)
Comments 6 pages
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);autonomous agent(abstract)
Comments Accepted to IROS 2021
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);autonomous agent(abstract)
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);workflow(abstract)
Comments 13 pages, 10 figures
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);autonomous agent(abstract)
Comments 6 pages
专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE
Comments 9 pages, 2 columns. Under review
专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
Comments Accepted in ICLR 2021
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);autonomous agent(abstract)
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);multi-agent(abstract)
Comments Accepted by IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2020
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);workflow(abstract)
专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);autonomous agent(abstract)
Comments Pre-print for IFACC 2020
专题命中 工作流自动化 :AI agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
Comments 2nd Conversational AI Workshop, NeurIPS 2018
专题命中 工作流自动化 :planning(abstract);workflow(abstract)
Comments 12 pages, 8 figures. Software and Cyberinfrastructure for Astronomy V (Conference 10707), SPIE SPIE Astronomical Telescopes + Instrumentation, Austin TX. June 10-15, 2018
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);planning(abstract)
专题命中 工作流自动化 :planning(abstract);workflow(abstract)
Comments 18 pages, 6 figures
Journal ref Zeitschrift fuer medizinische Physik, 2015, 25, 391-399
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);autonomous agent(abstract)
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);autonomous agent(abstract)
Comments The original publication is available at http://www.springerlink.com/content/70370l311m1u0ng3/
Journal ref Journal of Economic Interaction and Coordination 4, 221-235 (2009)
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);autonomous agent(abstract)
Comments 26 pages, 31 .eps files for the figures
中国司法判决中法律论证结构的标注与可视化指南
机构 * Law School, Nanjing University(南京大学法学院)
专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract,comments);分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 提出一个系统化、可操作的标注框架,用于表示司法判决中的法律论证结构,支持大规模司法推理分析和法律论证挖掘。
Comments This Guideline has been developed through revision and refinement based on the first edition. The element label system has been adjusted, and the annotation granularity and annotation workflow have been further optimized
深度强化学习在最优投资组合分配中的应用:与均值-方差优化的比较研究
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG;planning(comments)
AI总结 本文通过比较深度强化学习与均值-方差优化方法,探讨了在投资组合分配中的性能和效果。
Comments 9 pages, 6 figures. Published at the FinPlan'23 Workshop, the 33rd International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2023)
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG;planning(comments)
Comments ICAPS 2024; Workshop on Bridging the Gap Between AI Planning and Reinforcement Learning
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract,comments);分类 cs.AI;multi-agent(comments)
Comments Keywords: Markov Decision Process; Dynamic Decision Network; Multi-Agent System; Clinical Artificial Intelligence; Medical Decision Making; Chronic Illness; (2013) Artificial Intelligence in Medicine
Journal ref Artificial Intelligence in Medicine. 57(1): 9-19. (2013)
通过学习马尔可夫决策过程(MDP)实现自适应概率屏蔽用于安全强化学习
机构 * Aalborg University(奥尔堡大学) ; Radboud University(拉德堡德大学) ; Ruhr University Bochum(波鸿鲁尔大学)
专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文针对已知MDP转移图但转移概率未知的场景,提出将概率屏蔽与在线模型学习结合的自适应方法,通过实验验证其在安全强化学习中的有效性。
Comments 19 pages, 3 figures, 3 tables. To be published in the proceedings of RV 2026
TokenPowerSandbox:面向能源感知大语言模型服务的证据门控CPU优先筛选
专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 TokenPowerSandbox是面向能源感知LLM服务的证据门控CPU优先筛选工作流,结合CPU投影器、GPU探测等技术,在H100上评估Qwen2.5-7B-Instruct,验证了能源与延迟预测的关联及弃权门控的必要性。
BDIP-Net:用于双层材料性能预测的双交互图学习方法
机构 * University of Arkansas(阿肯色大学) ; Baylor University(贝勒大学)
专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本研究提出基于MatterSim-D3的结构优化工作流与BDIP-Net图神经网络,实现了双层材料的低成本高效构建与性能预测,且BDIP-Net性能优于现有相关方法。
能源盲点:NVIDIA 旗舰边缘 AI 硬件无法支持进程级能源归因
机构 * Independent Researcher(独立研究者) ; Texas A&M University(德克萨斯农工大学)
专题命中 工作流自动化 :agentic(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文审计了 ASUS Ascent GX10 (GB10 SoC) 平台的能源可观测性,发现其缺乏 CPU 能源计数器等关键接口,导致无法像 x86 的 RAPL 那样进行进程级能源归因,并提出通过外部直流计量和 GPU 减法进行校准的临时方案,呼吁将能源可观测性作为硬件的一等要求。
Comments 5 pages, 0 figures. Accepted at the 2nd International Workshop on Low Carbon Computing (LOCO 2026), Lancaster University, United Kingdom, 10-11 September 2026. Part of the LOCO 2026 proceedings, arXiv:2608.02072
RepBench:将基准编译为大语言模型的能力表征
专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 RepBench构建多基准支撑的大语言模型能力表征探测数据层,揭示读出方式与聚合准则对评估的重要性,相关资源以闭环工作流形式发布。
Comments 22 pages, 8 figures, with appendices. Yanshi Li and Xueru Bai contributed equally