AI Agent

MASH: Modeling Abstention via Selective Help-Seeking

MASH：通过选择性求助进行模型退避建模

Mustafa Omer Gul, Claire Cardie, Tanya Goyal

机构 * Department of Computer Science, Cornell University（康奈尔大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出MASH框架，通过强化学习实现LLM退避决策，提升多跳问答准确率7.6%，展示出优于传统方法的退避性能。

Comments 25 pages, with 15 dedicated to citations and appendix. 17 tables and 11 figures. Preprint, under review. Paper updated to reflect new title and results

CodeCureAgent: Automatic Classification and Repair of Static Analysis Warnings

CodeCureAgent：静态分析警告的自动分类与修复

Pascal Joos, Islem Bouzenia, Michael Pradel

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出CodeCureAgent，利用大语言模型代理自动分析、分类和修复静态分析警告，通过三步启发式方法生成合理修复方案，有效提升代码质量。

AdverMCTS: Combating Pseudo-Correctness in Code Generation via Adversarial Monte Carlo Tree Search

AdverMCTS：通过对抗性蒙特卡洛树搜索对抗代码生成中的伪正确性

Qingyao Li, Weiwen Liu, Weinan Zhang, Yong Yu, Bo An

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出AdverMCTS，通过将代码搜索与主动漏洞发现结合，对抗代码生成中的伪正确性问题，实验表明其优于现有方法，有效降低误报率。

From GPT-3 to GPT-5: Mapping their capabilities, scope, limitations, and consequences

从GPT-3到GPT-5：映射其能力、范围、限制及后果

Hina Afridi, Habib Ullah, Sultan Daud Khan, Mohib Ullah

机构 * University of Bergen（卑尔根大学） ； Norwegian University of Life Sciences（挪威生命科学大学） ； Sohar University（苏哈尔大学） ； Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学） ； Kristiania University of Applied Sciences（克里斯蒂安尼亚应用科学大学） 纠错

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

AI总结 本文比较分析GPT系列从GPT-3到GPT-5的发展，探讨技术演进、能力变化、部署转变、持续限制及下游影响，强调后续版本不仅是更大更准的模型，而是更复杂的系统。

A Complete Decomposition of KL Error using Refined Information and Mode Interaction Selection

基于精炼信息和模式交互选择的KL误差完整分解

James Enouen, Mahito Sugiyama

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； National Institute of Informatics, SOKENDAI（国立信息学研究所，综合研究大学院大学） 纠错

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

AI总结 本文通过引入高阶模式交互，提出KL误差的完整分解方法，开发MAHGenTa算法，提升生成和分类任务的性能。

Show Me the Infographic I Imagine: Intent-Aware Infographic Retrieval for Authoring Support

展示我所想象的图表：面向作者支持的意图感知图表检索

Jing Xu, Jiarui Hu, Zhihao Shuai, Yiyun Chen, Weikai Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出意图感知图表检索框架，通过意图分类提升检索准确性，支持高效图表创作。

Comments Project homepage: https://infographicretrieval.github.io/

Multi-objective Bayesian Optimization with Human-in-the-Loop for Flexible Neuromorphic Electronics Fabrication

具有人机交互的多目标贝叶斯优化用于柔性神经形态电子制造

Benius Dunn, Javier Meza-Arroyo, Armi Tiihonen, Mark Lee, Julia W. P. Hsu

机构 * Department of Applied Physics, Aalto University（阿尔托大学应用物理系） ； Department of Physics, The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校物理系） 纠错

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

AI总结 本文提出结合多目标贝叶斯优化与人机交互框架，用于优化柔性神经形态电子制造中的光固化工艺参数，提升电性能与低漏电流的平衡，减少实验次数。

Journal ref J. Mater. Chem. C 14 (6), 2208-2216 (2026)

RAGnaroX: A Secure, Local-Hosted ChatOps Assistant Using Small Language Models

RAGnaroX：一种使用小型语言模型的安全、本地托管的ChatOps助手

Benedikt Dornauer, Mircea-Cristian Racasan

机构 * University of Innsbruck（因斯布鲁克大学） ； c.c.com Moser GmbH（c.c.com Moser有限公司） 纠错

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

AI总结 RAGnaroX是一种基于本地硬件的高效ChatOps助手，采用Rust实现，提供可审计的本地解决方案，通过模块化数据摄入、混合检索和函数调用实现灵活安全的部署。

DRtool: An Interactive Tool for Analyzing High-Dimensional Clusterings

DRtool：一种用于分析高维聚类的交互式工具

Justin Lin, Julia Fukuyama

机构 * Indiana University（印第安纳大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DRtool，一种交互式工具，帮助分析高维聚类结果，通过多种可视化方法识别虚假聚类，提升聚类解释性。

Comments 32 pages, 14 figures

Cognitive Friction: A Decision-Theoretic Framework for Bounded Deliberation in Tool-Using Agents

认知摩擦：一种决策理论框架，用于工具使用智能体的有限推理

Davide Di Gioia

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

AI总结 本文提出Triadic Cognitive Architecture框架，通过认知摩擦建模决策过程，提升资源利用效率和行动速度，实验显示在EMDG和NSTG环境中优于贪心基线。

Comments Preprint

BayesInsights: Modelling Software Delivery and Developer Experience with Bayesian Networks at Bloomberg

BayesInsights：利用贝叶斯网络建模软件交付与开发者体验于布莱尔集团

Serkan Kirbas, Federica Sarro, David Williams

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

AI总结 本文介绍了布莱尔集团开发的BayesInsights工具，通过贝叶斯网络可视化软件工程过程中的因果依赖关系，帮助识别软件交付挑战，获得24名高级从业者95.8%的积极反馈。

Comments 6 pages, 1 figure, Camera Ready Accepted at FSE-Industry 2026

BotVerse: Real-Time Event-Driven Simulation of Social Agents

BotVerse: 基于事件驱动的实时社会代理高保真模拟

Edoardo Allegrini, Edoardo Di Paolo, Angelo Spognardi, Marinella Petrocchi

机构 * Computer Science Dept., Sapienza University of Rome（罗马大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 BotVerse通过LLM代理实现高保真社会模拟，提供安全实验环境用于红队测试和计算社会科学研究。

The Future of AI is Many, Not One

人工智能的未来是多元而非单一

Daniel J. Singer, Luca Garzino Demo

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出应摒弃单一超级智能代理的AI发展思路，主张通过多元AI代理团队促进突破性创新与科学发现。

Comments 25 pages, 0 figures

Online design of dynamic networks

动态网络的在线设计

Duo Wang, Andrea Araldo, Mounim El Yacoubi

机构 * Peking University（北京大学） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于蒙特卡洛树搜索的滚动时间规划方法，用于动态网络的在线设计，通过实时调整公交线路以适应随机需求，提升系统性能。

Comments 14 pages

GammaZero: Learning To Guide POMDP Belief Space Search With Graph Representations

GammaZero：学习引导POMDP信念空间搜索的图表示

Rajesh Mangannavar, Prasad Tadepalli

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

AI总结 GammaZero通过图表示框架学习引导POMDP规划，利用统一的图信念表示实现跨问题规模的泛化，通过图神经网络和解码器架构从专家示范中学习价值函数和策略，指导蒙特卡洛树搜索。

Comments 10 pages content. 2 pages references. 2 pages appendix. Updated paper with more results from multiple domains and added appendix

A Novel Immune Algorithm for Multiparty Multiobjective Optimization

一种新型的多方多目标优化免疫算法

Kesheng Chen, Wenjian Luo, Qi Zhou, Yujiang liu, Peilan Xu, Yuhui Shi

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Novel Security Intelligence Technologies（广东省新型安全智能技术重点实验室） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出多方免疫算法（MPIA），通过引入基于不同决策者视角的非支配排序排名的跨方引导交叉策略和基于多方覆盖度量（MCM）的自适应激活策略，以解决多方多目标优化问题，实验表明其优于其他算法。

Comments \c{opyright} 2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works

Journal ref IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 9(2), 1238-1252 (2025)

Integrated Multi-Drone Task Allocation, Sequencing, and Optimal Trajectory Generation in Obstacle-Rich 3D Environments

集成多无人机任务分配、任务序列和最优轨迹生成在障碍密集的3D环境中

Yunes Alqudsi, Murat Makaraci

机构 * Aerospace Engineering Department, Faculty of Aeronautics and Astronautics, Kocaeli University（科贾埃利大学航空与航天学院航空航天工程系） ； Interdisciplinary Research Center for Aviation and Space Exploration, KFUPM（法赫德国王石油矿产大学航空与空间探索跨学科研究中心） ； Mechanical Engineering Department, Faculty of Aeronautics and Astronautics, Kocaeli University（科贾埃利大学航空与航天学院机械工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出IMD-TAPP框架，通过结合离散任务规划和连续轨迹合成，解决多无人机在障碍密集环境中的任务分配、序列规划和安全轨迹生成问题，实现动态可行且无碰撞的高效路径。

Comments Resubmission following accepted appeal (MOD-78958). Resubmitting to cs.RO with cross-lists cs.MA and cs.AI as advised by arXiv Support

ReSum: Unlocking Long-Horizon Search Intelligence via Context Summarization

ReSum：通过上下文摘要解锁长周期搜索智能

Xixi Wu, Kuan Li, Yida Zhao, Liwen Zhang, Litu Ou, Huifeng Yin, Zhongwang Zhang, Xinmiao Yu, Dingchu Zhang, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Minhao Cheng, Shuai Wang, Hong Cheng, Jingren Zhou

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室） ； Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） ； The Hong Kong University of Science（香港科学大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出ReSum方法，通过外部工具定期压缩交互历史以实现无限制探索，结合GRPO算法提升长周期奖励分配，实验证明其在免训练场景下优于ReAct，且用少量样本即可达到领先开源模型性能。

The Free-Market Algorithm: Self-Organizing Optimization for Open-Ended Complex Systems

自由市场算法：为开放复杂系统自我组织优化

Martin Jaraiz

机构 * Department of Electronics, University of Valladolid（瓦伦西亚大学电子系） 纠错

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

AI总结 自由市场算法通过分布式供需动态实现开放搜索空间的自我组织优化，能在预生物化学和宏观经济预测中发现复杂结构并实现高精度预测。

Comments 26 pages, 3 figures, 2 tables, draft

Are AI-assisted Development Tools Immune to Prompt Injection?

基于提示注入的AI辅助开发工具是否具有免疫力？

Charoes Huang, Xin Huang, Amin Milani Fard

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

AI总结 本文研究了基于MCP协议的AI辅助开发工具在提示注入攻击下的安全性，分析了七种常用工具的检测与缓解机制，揭示了其在安全特性上的显著差异。

Reinforcement Learning for Chemical Ordering in Alloy Nanoparticles

强化学习用于合金纳米颗粒中的元素排列

Jonas Elsborg, Emma L. Hovmand, Arghya Bhowmik

机构 * Department of Energy Conversion and Storage, Technical University of Denmark（丹麦技术大学能源转换与存储系） ； CAPeX Pioneer Center for Accelerating P2X Materials Discovery, Technical University of Denmark（丹麦技术大学CAPeX先锋中心） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文利用强化学习方法优化双金属合金纳米颗粒的元素排列，通过几何图表示实现全局优化，并展示其在不同初始状态下的鲁棒性及对未知尺寸的扩展能力。

Comments 22 pages, 9 figures, 1 table

Joint Surrogate Learning of Objectives, Constraints, and Sensitivities for Efficient Multi-objective Optimization of Neural Dynamical Systems

联合学习目标、约束和灵敏度以实现神经动力系统高效多目标优化

Frithjof Gressmann, Ivan Georgiev Raikov, Seung Hyun Kim, Mattia Gazzola, Lawrence Rauchwerger, Ivan Soltesz

机构 * Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算与数据科学学院） ； Grainer College of Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校工程学院） ； Department of Neurosurgery, Stanford University（斯坦福大学神经外科部） ； Carl R. Woese Institute for Genomic Biology, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校卡尔·R·沃塞基因组生物学研究所） ； Mechanical Science and Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校机械科学与工程系） ； National Center for Supercomputing Applications, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校国家超级计算应用中心） 纠错

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

AI总结 本文提出DMOSOPT框架，通过联合学习目标、约束和灵敏度的代理模型，实现高效多目标优化，适用于高约束问题。

AC4A: Access Control for Agents

AC4A：代理访问控制

Reshabh K Sharma, Dan Grossman

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AC4A框架，解决代理系统粗粒度访问控制问题，允许用户限制代理访问的API和网页内容，提供灵活的权限定义和执行方式。

Emergency Lane-Change Simulation: A Behavioral Guidance Approach for Risky Scenario Generation

紧急车道变更模拟：一种行为引导方法用于高风险场景生成

Chen Xiong, Cheng Wang, Yuhang Liu, Zirui Wu, Ye Tian

机构 * School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学智能系统工程学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Transportation System, Sun Yat-sen University（广东省智能交通系统重点实验室） ； Department of Civil and Environmental Engineering, The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学土木与环境工程系） ； School of Traffic Engineering and the Key Laboratory of Road and Traffic Engineering, Ministry of Education, Tongji University（同济大学交通工程学院及交通工程重点实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于行为学习的方法，通过优化序列生成对抗网络学习紧急车道变更行为，结合递归近端策略优化策略生成高风险碰撞场景，提升风险探索效率。

SafeSearch: Do Not Trade Safety for Utility in LLM Search Agents

SafeSearch: 不应为效用而牺牲安全性的LLM搜索代理

Qiusi Zhan, Angeline Budiman-Chan, Abdelrahman Zayed, Xingzhi Guo, Daniel Kang, Joo-Kyung Kim

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究了基于大语言模型的搜索代理在安全与效用之间的平衡问题，提出SafeSearch方法通过多目标强化学习提升安全性和效用，实验表明其显著降低有害输出并保持问答性能。

Comments EACL 2026 Findings. Code available at https://github.com/amazon-science/SafeSearch

Look Where It Matters: High-Resolution Crops Retrieval for Efficient VLMs

关注关键区域：为高效视觉语言模型的高分辨率作物检索

Nimrod Shabtay, Moshe Kimhi, Artem Spector, Sivan Haray, Ehud Rivlin, Chaim Baskin, Raja Giryes, Eli Schwartz

机构 * IBM Research（IBM研究院） ； Tel-Aviv University（特拉维夫大学） ； Technion（技术学院） ； Ben-Gurion University（本· Gurion大学） 纠错

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

AI总结 AwaRes通过低分辨率全局视图和工具调用实现准确与效率的平衡，自动构建监督数据并结合复合奖励训练框架，提升视觉语言模型的检索效率。

Novelty-Driven Target-Space Discovery in Automated Electron and Scanning Probe Microscopy

基于新颖性的目标空间发现：自动化电子显微镜与扫描探针显微镜中的发现方法

Utkarsh Pratiush, Kamyar Barakati, Boris N. Slautin, Catherine C. Bodinger, Christopher D. Lowe, Brandi M. Cossairt, 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） ； Department of Chemistry, University of Washington, Seattle（华盛顿大学化学系） ； Pacific Northwest National Laboratory, Richland（太平洋西北国家实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于新颖性的深度核学习框架，用于在自动化电子显微镜和扫描探针显微镜中主动探索目标空间，通过学习结构-性质关系来发现新的响应区域。

The Impact of AI-Assisted Development on Software Security: A Study of Gemini and Developer Experience

AI辅助开发对软件安全的影响：对Gemini和开发者经验的研究

Nadine Jost, Benjamin Berens, Manuel Karl, Stefan Albert Horstmann, Martin Johns, Alena Naiakshina

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

AI总结 研究探讨AI工具Gemini对代码安全的影响，发现编程经验显著提升安全性，无法完全被AI替代。

RETRO SYNFLOW: Discrete Flow Matching for Accurate and Diverse Single-Step Retrosynthesis

RETRO SYNFLOW：用于准确且多样单步逆合成的离散流匹配

Robin Yadav, Qi Yan, Guy Wolf, Avishek Joey Bose, Renjie Liao

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

AI总结 本文提出RETRO SYNFLOW框架，通过离散流匹配在目标分子与反应物间建立马尔可夫桥，提升单步逆合成的准确性和多样性。

Delphos: A reinforcement learning framework for assisting discrete choice model specification

Delphos：一种用于协助离散选择模型规范的强化学习框架

Gabriel Nova, Stephane Hess, Sander van Cranenburgh

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Delphos通过深度强化学习框架自动提供数据驱动的效用规范建议，减少开发和优化效用函数的劳动强度，通过序列决策问题学习生成高性能候选模型。

Comments 13 pages, 7 figures