AI Agent

A Correspondence-Driven Approach for Bilevel Decision-making with Nonconvex Lower-Level Problems

基于对应关系的非凸下层问题双层决策方法

Xiaotian Jiang, Jiaxiang Li, Jiawen Bi, Mingyi Hong, Shuzhong Zhang

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出基于对应关系的超函数方法，解决非凸下层问题的双层优化问题，通过高斯平滑处理并设计SCiNBiO算法，提供收敛性和复杂度保证。

Synergizing Discriminative Exemplars and Self-Refined Experience for MLLM-based In-Context Learning in Medical Diagnosis

融合判别示例与自我优化经验的医学诊断基于MLLM的上下文学习

Wenkai Zhao, Zipei Wang, Mengjie Fang, Di Dong, Jie Tian, Lingwei Zhang

机构 * CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所分子影像重点实验室） ； School of Software, North University of China（中北大学软件学院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出Clinician Mimetic Workflow框架，结合判别示例核心集选择与自我优化经验总结，提升医学诊断中基于MLLM的上下文学习性能，超越零样本通用和医疗MLLM，并接近全监督视觉模型。

From Tool to Teammate: LLM Coding Agents as Collaborative Partners for Behavioral Labeling in Educational Dialogue Analysis

从工具到队友：LLM编码代理作为教育对话分析中行为标注的协作伙伴

Eason Chen, Isabel Wang, Nina Yuan, Sophia Judicke, Kayla Beigh, Xinyi Tang

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出利用LLM编码代理自动优化标注提示，提升教育对话行为分析的准确性，通过四折交叉验证证明其有效性，揭示了标注中的潜在模式。

Comments 10 pages, 6 figures, 4 tables. Submitted to EDM 2026

AgenticNet: Utilizing AI Coding Agents To Create Hybrid Network Experiments

AgenticNet：利用AI编码代理创建混合网络实验

Majd Latah, Kubra Kalkan

专题命中 软件智能体 ：AI agent(abstract)

AI总结 AgenticNet通过AI编码代理提供混合网络实验工具，支持纯模拟、纯仿真和混合模式，提升实验灵活性和开发效率。

Interleaved Information Structures in Dynamic Games: A General Framework with Application to the Linear-Quadratic Case

动态博弈中的交错信息结构：一个通用框架及其在线性二次情况中的应用

Janani S K, Kushagra Gupta, Ufuk Topcu, David Fridovich-Keil

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一个通用框架，用于建模和求解具有任意交错信息结构的动态博弈，通过数学程序网络（MPNs）方法和线性二次动态博弈的Riccati方程推导，展示了其在三代理论信息结构中的应用。

Comments 6 pages, 3 figures

The Quantum Agreement Theorem

量子共识定理

María García Díaz, Adam Brandenburger, Giannicola Scarpa

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出并证明了量子力学中的共识定理，探讨了在不同实验室中代理维持不同概率估计的可能性，通过共同确定性算子层级分析，揭示了量子非交换算子下的分歧现象及记录测量结果后共识的重新出现。

Comments 19 pages, 5 figures, 3 tables

Federated Computing as Code (FCaC): Sovereignty-aware Systems by Design

联邦计算作为代码（FCaC）：通过设计实现主权意识系统

Enzo Fenoglio, Philip Treleaven

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出FCaC架构，通过编译权威和委派为可验证的加密 artifacts，解决跨组织和司法边界联邦系统中主权约束执行问题，引入虚拟联邦平台实现去中心化协作。

Comments 22 pages, 5 figures

Approximating Competitive Equilibrium by Nash Welfare

通过纳什福利近似竞争均衡

Jugal Garg, Yixin Tao, László A. Végh

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究了在可分商品分配中竞争均衡与纳什福利最大化之间的关系，针对非均质效用函数，提出Gale替代效用函数概念，并证明纳什福利最大化分配能提供强近似竞争均衡保障。

FlowAD: Ego-Scene Interactive Modeling for Autonomous Driving

FlowAD: 无人驾驶中的自体场景交互建模

Mingzhe Guo, Yixiang Yang, Chuanrong Han, Rufeng Zhang, Shirui Li, Ji Wan, Zhipeng Zhang

机构 * AutoLab, School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院AutoLab） ； Baidu Inc（百度公司） 纠错

专题命中 软件智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出FlowAD框架，通过自体场景交互建模提升自动驾驶性能，利用场景流建模动态变化，结合新颖的FCP指标评估场景理解能力，实验表明其在碰撞率和驾驶评分上均优于现有方法。

Realizing Common Random Numbers: Event-Keyed Hashing for Causally Valid Stochastic Models

实现通用随机数：基于事件的哈希化用于因果有效的随机模型

Vince Buffalo, Carl A. B. Pearson, Daniel Klein

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出通过结合计数随机数生成器和事件标识符，解决ABMs中因果不一致问题，恢复稳定的事件索引结构。

Identifying and Measuring Satellite Streaks in DECam Images

识别和测量DECam图像中的卫星轨迹

Alexandra Serrano Mendoza, Meredith L. Rawls, Andrés Alejandro Plazas Malagón

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究通过DECam图像开发工作流程，识别和测量卫星轨迹，揭示了不同轨道物体在亮度上的显著差异，为未来卫星对天文观测影响的研究奠定基础。

Comments Published in Revista eSpectra (Observatorio Astronómico Nacional de Colombia; https://drive.google.com/file/d/197nayTaqmTiJN0onE_tskd_5oKVXJGbA/view). Research conducted as part of the RECA Internship Program 2025 (https://www.astroreca.org/en/2025)

Journal ref Revista eSpectra, Vol. 4, Num. 1, 2026

Nonequilibrium phase transitions in a racism-spreading model with interaction-driven dynamics

非平衡相变在具有交互驱动动态的种族主义传播模型中

Nuno Crokidakis, Lucas Sigaud

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一个三状态模型研究种族主义内容在不同网络结构中的传播与抑制，揭示了网络拓扑对相变和吸收状态的影响。

Comments 22 pages, 7 figures, to appear in EPJB

Journal ref Eur. Phys. J. B 99, 34 (2026)

What Do Agents Think One Another Want? Level-2 Inverse Games for Inferring Agents' Estimates of Others' Objectives

智能体彼此想要什么？用于推断智能体对他人目标估计的二级逆向游戏

Hamzah I. Khan, Jingqi Li, David Fridovich-Keil

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出二级逆向游戏框架，用于推断智能体对他人目标的估计，解决了传统一级推断在现实场景中的局限性。

Comments 6 pages + appendix with supplements

LLM2SMT: Building an SMT Solver with Zero Human-Written Code

LLM2SMT：构建一个无需人工编写代码的SMT求解器

Mikoláš Janota, Mirek Olšák

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 LLM2SMT通过无需人工编写代码的方式，构建了一个基于DPLL(T)风格的QF_UF SMT求解器，实现了同余闭包算法并生成证明，展示了其在SMT-LIB基准测试中的竞争力。

How undergraduate physics students use generative AI for computational modeling

大学物理学生如何利用生成式人工智能进行计算建模

Karl Henrik Fredly, Tor Ole B. Odden, Benjamin M. Zwickl

专题命中 软件智能体 ：planning(abstract)

AI总结 研究探讨了大学物理学生使用生成式AI进行计算建模的方式，发现其影响包括建模规划、实现和调试，同时指出过度依赖AI带来的挑战及教学改进的必要性。

Faster-HEAL: An Efficient and Privacy-Preserving Collaborative Perception Framework for Heterogeneous Autonomous Vehicles

Faster-HEAL: 一种高效且隐私保护的异构自动驾驶车辆协作感知框架

Armin Maleki, Hayder Radha

机构 * Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 Faster-HEAL通过低秩视觉提示和金字塔融合，实现高效且隐私保护的异构自动驾驶车辆协作感知

Comments Accepted to appear in the 2026 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2026), Detroit, MI, USA, June 22-25, 2026. 6 pages, 1 figure, 4 tables

Hybrid Structured Editing: Structures for Tools, Text for Users

混合结构编辑：用于工具的结构，用于用户的文本

Tom Beckmann, Christoph Thiede, Jens Lincke, Robert Hirschfeld

专题命中 软件智能体 ：tool use(abstract)

AI总结 混合结构编辑通过提供结构保证支持工具构建，同时为用户提供一致的文本编辑体验，提升编程环境的扩展性和可靠性。

Journal ref The Art, Science, and Engineering of Programming, 2026, Vol. 11, Issue 1, Article 1

On the fair abatement of riparian pollution

关于河岸污染削减的公平分配

Ricardo Martinez, Juan D. Moreno-Ternero

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种新的几何规则，用于在河岸污染削减中平衡公平性和环境影响，并通过案例研究验证其有效性。

Mining Hierarchies with Conviction: Constructing the CS1 Skill Hierarchy with Pairwise Comparisons over Skill Distributions

通过置信度挖掘层次结构：基于技能分布的配对比较构建CS1技能层次结构

Dip Kiran Pradhan Newar, Max Fowler, David H. Smith, Seth Poulsen

专题命中 软件智能体 ：planning(abstract)

AI总结 通过置信度度量分析编程技能的先决关系，构建CS1技能层次结构，揭示技能间的依赖性及教学优化策略。

Comments Published in the Taylor & Francis Journal "Computer Science Education"

Journal ref Computer Science Education (2025) 1-22

HELIOS: A surface integral equation software for light scattering in homogeneous, periodic, and stratified environments

HELIOS：一种用于均匀、周期性和分层环境光散射的表面积分方程软件

Parmenion S. Mavrikakis, Olivier J. F. Martin

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 HELIOS是一种用于模拟均匀、周期性和分层环境中粒子光散射的开源表面积分方程软件，采用PMCHWT公式和Ewald变换等技术实现高精度计算。

Comments 27 pages, 19 figures, the whole code is published at https://github.com/mavrikak/Helios

Machine-Generated, Machine-Checked Proofs for a Verified Compiler (Experience Report)

机器生成、机器验证的证明用于验证编译器（经验报告）

Zoe Paraskevopoulou

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)

AI总结 利用机器学习模型生成并验证编译器正确性证明，通过模板技术实现ANF转换的语义保持性证明，耗时96小时完成，展示了机器辅助证明的潜力与局限。

HiMAP: History-aware Map-occupancy Prediction with Fallback

HiMAP: 基于历史的无跟踪地图占用预测与回退

Yiming Xu, Yi Yang, Hao Cheng, Monika Sester

机构 * Institute of Cartography and Geoinformatics, Leibniz University Hannover（莱比锡大学汉诺威分校制图与地理信息学研究所） ； Institute of Information Processing, Leibniz University Hannover（莱比锡大学汉诺威分校信息处理研究所） ； Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation, University of Twente（埃因霍温大学地球信息科学与地球观测系） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 HiMAP通过无需跟踪的轨迹预测框架，在MOT失败时提供可靠预测，实现无ID的高精度未来轨迹生成。

Comments Accepted in 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation

Max-Min Bilinear Completely Positive Programs: A Semidefinite Relaxation with Tightness Guarantees

最大-最小双线性完全正规划：具有保证紧性的半定松弛

Sarah Yini Gao, Xindong Tang, Yancheng Yuan

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种针对最大-最小双线性完全正规划问题的半定松弛方法，通过紧性保证解决混合二进制二次最大-最小问题，并应用于循环Colonel Blotto游戏。

Comments 44 pages, 2 figures

V2V-LLM: Vehicle-to-Vehicle Cooperative Autonomous Driving with Multimodal Large Language Models

V2V-LLM：基于多模态大语言模型的车与车协同自动驾驶

Hsu-kuang Chiu, Ryo Hachiuma, Chien-Yi Wang, Stephen F. Smith, Yu-Chiang Frank Wang, Min-Hung Chen

机构 * NVIDIA ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于多模态大语言模型的V2V-LLM，通过车与车协同感知提升自动驾驶安全性和性能。

Comments Accepted by ICRA 2026 (IEEE International Conference on Robotics and Automation). Project: https://eddyhkchiu.github.io/v2vllm.github.io/ Code: https://github.com/eddyhkchiu/V2V-LLM Dataset: https://huggingface.co/datasets/eddyhkchiu/V2V-GoT-QA

Constrained Mean Field Games with Grushin type dynamics

具有Grushin类型动力学的约束均值场博弈

Alessandra Cutrì, Paola Mannucci, Claudio Marchi, Nicoletta Tchou

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了具有Grushin类型动力学和状态约束的有限时间均值场博弈，通过建立最优轨迹的存在性、闭图性质和价值函数连续性，证明了松弛均衡和mild解的存在性。

Comments 22 pages

A Preliminary Assessment of Coding Agents for CFD Workflows

对CFD工作流程中编码代理的初步评估

Ke Xiao, Haoze Zhang, Yangchen Xu, Runze Mao, Han Li, Zhi X. Chen

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文评估了编码代理在自动化CFD工作流程中的应用，展示了其在提高执行效率和网格生成方面的潜力。

Surface code off-the-hook: diagonal syndrome-extraction scheduling

表面码脱钩：对角综合征提取调度

Gilad Kishony, Austin Fowler

专题命中 软件智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种对角调度方案，通过将钩错误沿plaquette对角线定向，实现完整的码距，简化了电路构造并提高了逻辑错误率性能。

Comments 11 pages, 8 figures

Deep learning based Channel Estimation and Beamforming in Movable Antenna Systems

基于深度学习的移动天线系统中通道估计与波束成形

Kaijun Feng, Ziwei Wan, Anwen Liao, Wenyan Ma, Lipeng Zhu, Zhenyu Xiao, Zhen Gao, Rui Zhang

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出基于深度学习的移动天线系统中通道估计与波束成形方法，通过两阶段CE机制和Transformer网络实现高效优化。

Comments 6 pages, 6 figures, The codes about this work are available at https://github.com/ZiweiWan/Code_4_DL_MA_CE_BF/

Faster Game Solving via Hyperparameter Schedules

通过超参数调度更快的游戏求解

Naifeng Zhang, Stephen McAleer, Tuomas Sandholm

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种简单高效的超参数调度框架，通过动态调整CFR折扣率，显著提升不完全信息游戏的求解速度，适用于多种游戏场景。

Comments Accepted at the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2026

Defending Against Prompt Injection with DataFilter

用DataFilter抵御提示注入

Yizhu Wang, Sizhe Chen, Raghad Alkhudair, Basel Alomair, David Wagner

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 DataFilter通过在数据到达LLM前移除恶意指令，有效防御提示注入攻击，同时保持模型的效用。