AI Agent

GHTraffic: A Dataset for Reproducible Research in Service-Oriented Computing

GHTraffic：面向服务计算的可重复研究数据集

Thilini Bhagya, Jens Dietrich, Hans Guesgen, Steve Versteeg

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

AI总结 GHTraffic是一个包含大量HTTP事务的数据集，用于支持服务计算领域的可重复研究，通过提取GitHub数据和合成数据构建，提供了一种新的研究工具和评估标准。

Comments 8 pages, 5 figures

ConvexBench: Can LLMs Recognize Convex Functions?

ConvexBench: LLMs能否识别凸函数？

Yepeng Liu, Yu Huang, Yu-Xiang Wang, Yingbin Liang, Yuheng Bu

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ConvexBench通过分治框架解决LLM在深度函数组合中识别凸性的挑战，显著提升大深度下的性能。

Beyond the Commit: Developer Perspectives on Productivity with AI Coding Assistants

超越提交：开发者对AI代码助手生产力的看法

Valerie Chen, Jasmyn He, Behnjamin Williams, Jason Valentino, Ameet Talwalkar

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

AI总结 本研究通过混合方法分析了AI代码助手对开发者生产力影响的多维评估因素，强调长期指标的重要性，为未来研究和工业实践提供参考。

Comments ICSE SEIP

TreeMind: Automatically Reproducing Android Bug Reports via LLM-empowered Monte Carlo Tree Search

TreeMind: 通过LLM赋能的蒙特卡洛树搜索自动重现Android bug报告

Zhengyu Chen, Zhaoyi Meng, Wenxiang Zhao, Wansen Wang, Wenchao Huang, Jie Cui, Hong Zhong, Yan Xiong

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

AI总结 TreeMind结合LLM与MCTS算法，通过语义推理和反馈导航，高效重现Android bug报告。

Search Inspired Exploration in Reinforcement Learning

受搜索启发的强化学习探索

Georgios Sotirchos, Zlatan Ajanović, Jens Kober

机构 * Faculty of Mechanical Engineering, Delft University of Technology, The Netherlands（达特穆斯大学机械工程学院） ； Chair of Machine Learning and Reasoning, RWTH Aachen University, Germany（亚琛工业大学机器学习与推理研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SIERL通过子目标选择机制在稀疏奖励环境中提升探索效率，有效引导智能体探索最有信息的区域。

COL-Trees: Efficient Hierarchical Object Search in Road Networks

COL-Trees: 路网中高效的层次对象搜索

Tenindra Abeywickrama, Muhammad Aamir Cheema, Sabine Storandt

机构 * Center for Computational Science, RIKEN（计算科学中心，RIKEN） ； Faculty of Information Technology, Monash University（信息科技学院，墨尔本大学） ； Department of Computer and Information Science, University of Konstanz（计算机与信息科学系，康斯坦茨大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 COL-Trees通过高效的层次图遍历方法，提升了道路网络中多代理POI搜索的效率，实现高达4个数量级的性能改进。

Comments Submitted to Artificial Intelligence (AIJ)

Active Inference Tree Search in Large POMDPs

大规模POMDPs中的主动推断树搜索

Domenico Maisto, Francesco Gregoretti, Karl Friston, Giovanni Pezzulo

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

AI总结 本文提出主动推断树搜索方法，结合神经科学与人工智能的规划理论，实现大规模POMDP问题的高效解决。

Comments 47 pages, 9 figures, 1 Appendix of two sections with pseudocodes and one encoding example, submitted preprint

Prompts to Proxies: Emulating Human Preferences via a Compact LLM Ensemble

通过紧凑的LLM集合模拟人类偏好：提示到代理

Bingchen Wang, Zi-Yu Khoo, Jingtan Wang

机构 * Independent Researcher, China（中国独立研究者） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过紧凑的LLM集合模拟人类偏好，P2P方法在无需微调和敏感数据的情况下，有效重建目标人群偏好并实现高质量预测。

Breaking the Protocol: Security Analysis of the Model Context Protocol Specification and Prompt Injection Vulnerabilities in Tool-Integrated LLM Agents

打破协议：模型上下文协议规范的安全分析及工具集成LLM代理中的提示注入漏洞

Narek Maloyan, Dmitry Namiot

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文分析了模型上下文协议的安全漏洞，提出MCPSec协议扩展以提升安全性，减少攻击成功率。

Visual Marker Search for Autonomous Drone Landing in Diverse Urban Environments

面向异质城市环境的自主无人机着陆视觉标记搜索

Jiaohong Yao, Linfeng Liang, Yao Deng, Xi Zheng, Richard Han, Yuankai Qi

机构 * School of Computing, Macquarie University（计算学院，麦考瑞大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于模拟的评估套件，研究异质城市环境中自主无人机着陆的视觉标记搜索问题，通过对比启发式策略与强化学习方法，探讨复杂场景对着陆性能的影响。

Teaching Transformers to Solve Combinatorial Problems through Efficient Trial & Error

通过高效试错教学变压器解决组合问题

Panagiotis Giannoulis, Yorgos Pantis, Christos Tzamos

机构 * National Technical University of Athens（希腊雅典国家技术大学） ； National and Kapodistrian University of Athens（希腊雅典国家与卡波迪斯特里亚大学） ； Archimedes, Athena Research Center（阿提卡研究中心阿基米德） 纠错

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

AI总结 本研究通过高效试错方法，利用Transformer解决数独问题，达到99%的准确率，无需外部工具，结合模仿学习与DFS探索策略。

Machine Learning-Driven Creep Law Discovery Across Alloy Compositional Space

基于机器学习的合金成分空间中的蠕变定律发现

Hongshun Chen, Ryan Zhou, Rujing Zha, Zihan Chen, Wenpan Li, Rowan Rolark, John Patrick Reidy, Jian Cao, Ping Guo, David C. Dunand, Horacio D. Espinosa

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机器学习的高通量框架，用于在合金成分空间中发现蠕变定律，结合DABI实验实现高效、高精度的蠕变特性表征。

Comments 27 pages, 7 figures

Secure and Efficient Access Control for Computer-Use Agents via Context Space

通过上下文空间实现计算机使用代理的安全高效访问控制

Haochen Gong, Chenxiao Li, Rui Chang, Wenbo Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CSAgent通过引入意图和上下文感知策略，实现对计算机使用代理的安全高效访问控制，有效抵御攻击并保持系统性能。

SmartSearch: Process Reward-Guided Query Refinement for Search Agents

SmartSearch: 基于过程奖励的查询优化用于搜索代理

Tongyu Wen, Guanting Dong, Zhicheng Dou

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SmartSearch通过过程奖励和查询优化机制提升搜索代理的查询质量与效率。

Comments 16 pages, 6 figures

AgentDevel: Reframing Self-Evolving LLM Agents as Release Engineering

AgentDevel: 将自演化大语言模型代理重新定义为发布工程

Di Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AgentDevel将LLM代理改进重新定义为发布工程，通过无实现偏见的批评者、可执行诊断和翻转中心门控，实现稳定改进和可审计的发布流程。

PointWorld: Scaling 3D World Models for In-The-Wild Robotic Manipulation

PointWorld: 为真实世界机器人操作扩展3D世界模型

Wenlong Huang, Yu-Wei Chao, Arsalan Mousavian, Ming-Yu Liu, Dieter Fox, Kaichun Mo, Li Fei-Fei

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 PointWorld通过统一状态和动作的3D点流模型，实现了在真实世界中机器人操作的高效预测与控制，无需额外演示或训练。

FragmentRetro: A Quadratic Retrosynthetic Method Based on Fragmentation Algorithms

FragmentRetro: 基于碎片算法的二次逆合成方法

Yu Shee, Anthony M. Smaldone, Anton Morgunov, Gregory W. Kyro, Victor S. Batista

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 FragmentRetro是一种基于碎片算法的二次逆合成方法，通过碎片组合和指纹筛选实现二次复杂度，提升逆合成规划的效率和解决率。

Comments Code available on GitHub https://github.com/randyshee/FragmentRetro Documentation is available https://fragment.batistalab.com/

Reimagining the Traditional Flight Computer: E6BJA as a Modern, Multi-Platform Tool for Flight Calculations and Training

重新构想传统飞行计算机：E6BJA作为现代多平台工具用于飞行计算和训练

Jamie J. Alnasir

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

AI总结 E6BJA是一款多平台飞行计算工具，通过增强建模能力和更准确的大气计算，提升飞行计划和训练的准确性与教育价值。

Comments Pre-print v2. 27 pages, 18 figures, 2 tables

Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task

你的大脑在使用ChatGPT时：在使用AI助手写论文任务时积累的认知债务

Nataliya Kosmyna, Eugene Hauptmann, Ye Tong Yuan, Jessica Situ, Xian-Hao Liao, Ashly Vivian Beresnitzky, Iris Braunstein, Pattie Maes

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

AI总结 研究发现使用LLM辅助写作会导致认知负担增加，长期依赖LLM可能影响学习效果。

Comments 216 pages, 102 figures, 4 tables and appendix

DTI-GP: Bayesian operations for drug-target interactions using deep kernel Gaussian processes

DTI-GP: 使用深度核高斯过程进行药物-靶点相互作用的贝叶斯操作

Bence Bolgár, András Millinghoffer, Péter Antal

机构 * Department of Measurement and Information Systems, Budapest University of Technology and Economics（测量与信息系统系，布达佩斯技术大学） 纠错

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

AI总结 DTI-GP通过深度核学习和贝叶斯推断提升药物-靶点相互作用预测的准确性与置信度，实现高效的选择和排序操作。

Align While Search: Belief-Guided Exploratory Inference for World-Grounded Embodied Agents

对齐而搜索：基于信念的探索性推理用于世界感知的具身智能体

Seohui Bae, Jeonghye Kim, Youngchul Sung, Woohyung Lim

机构 * LG AI Research（LG人工智能研究） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于信念的探索性推理方法，通过后验引导和轻量级模型实现高效的世界对齐，优于现有基线方法。

LoongFlow: Directed Evolutionary Search via a Cognitive Plan-Execute-Summarize Paradigm

LoongFlow：通过认知计划-执行-总结范式实现定向进化搜索

Chunhui Wan, Xunan Dai, Zhuo Wang, Minglei Li, Yanpeng Wang, Yinan Mao, Yu Lan, Zhiwen Xiao

机构 * Baidu Inc（百度公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 LoongFlow通过认知计划-执行-总结范式实现高效进化搜索，提升算法发现与流水线优化的性能。

Can We Test Consciousness Theories on AI? Ablations, Markers, and Robustness

我们能用人工智能测试意识理论吗？消融、标志和鲁棒性

Yin Jun Phua

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过构建人工代理测试意识理论，发现GWT和HOT分别负责广播能力与质量控制，揭示了意识理论的互补性与功能层次。

Unified Interactive Multimodal Moment Retrieval via Cascaded Embedding-Reranking and Temporal-Aware Score Fusion

通过级联嵌入-重排序和时间感知得分融合实现统一的交互式多模态时刻检索

Toan Le Ngo Thanh, Phat Ha Huu, Tan Nguyen Dang Duy, Thong Nguyen Le Minh, Anh Nguyen Nhu Tinh

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过级联嵌入-重排序和时间感知得分融合实现统一的多模态时刻检索系统，解决跨模态噪声、时间序列连贯性和模态选择问题。

Comments Accepted at AAAI Workshop 2026

DAPO: Design Structure-Aware Pass Ordering in High-Level Synthesis with Graph Contrastive and Reinforcement Learning

DAPO：面向高阶综合的结构感知流程排序设计

Jinming Ge, Linfeng Du, Likith Anaparty, Shangkun Li, Tingyuan Liang, Afzal Ahmad, Vivek Chaturvedi, Sharad Sinha, Zhiyao Xie, Jiang Xu, Wei Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Indian Institute of Technology (Palakkad)（印度理工学院（帕拉卡德）） ； Indian Institute of Technology (Goa)（印度理工学院（果阿）） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 DAPO通过对比学习和强化学习，实现高阶综合中设计结构感知的流程排序，提升优化策略的效率和准确性。

Comments Accepted by DATE 2026

A Formalism for Optimal Search with Dynamic Heuristics (Extended Version)

最优动态启发式搜索的形式化方法（扩展版）

Remo Christen, Florian Pommerening, Clemens Büchner, Malte Helmert

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

AI总结 本文提出了一种形式化的动态启发式搜索方法，通过通用算法框架研究A*的动态建模，并展示了其通用最优性结果，同时将经典规划方法视为其特殊案例。

Deep Hedging Under Non-Convexity: Limitations and a Case for AlphaZero

深度对冲在非凸性下的局限性：AlphaZero的案例

Matteo Maggiolo, Giuseppe Nuti, Miroslav Štrupl, Oleg Szehr

机构 * Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA) - SUPSI/USI（达摩多人工智能研究所（IDSIA）- SUPSI/USI） 纠错

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

AI总结 本文研究了深度对冲在非凸性环境下的局限性，提出AlphaZero方法在复制策略上表现更优，具有更高的样本效率。

Comments 15 pages in main text + 3 pages of references + 14 pages of appendices

Convolutional Monge Mapping between EEG Datasets to Support Independent Component Labeling

卷积蒙日映射在EEG数据集之间进行转换以支持独立成分标注

Austin Meek, Carlos H. Mendoza-Cardenas, Austin J. Brockmeier

机构 * Department of Computer and Information Sciences University of Delaware（计算机与信息科学系德克萨斯大学） ； Twitch Interactive Inc.（Twitch互动公司） ； Department of Electrical and Computer Engineering Department of Computer and Information Sciences University of Delaware（电气与计算机工程系计算机与信息科学系德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种改进的卷积蒙日映射方法，通过两种新方法实现EEG数据集之间的映射，以提高独立成分分类的准确性。

Comments Code available at: https://github.com/cniel-ud/ICWaves; Accepted to NeurIPS 2025 Workshop on Learning from Time Series for Health

Thinking with Programming Vision: Towards a Unified View for Thinking with Images

通过编程视觉思考：迈向图像思考的统一视角

Zirun Guo, Minjie Hong, Feng Zhang, Kai Jia, Tao Jin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance BandAI（字节跳动BandAI） 纠错

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

AI总结 CodeVision提出一种灵活的代码作为工具框架，通过两阶段训练提升模型对图像变化和多工具推理的鲁棒性，实验显示显著提升性能并促进新兴能力。

Will Power Return to the Clouds? From Divine Authority to GenAI Authority

权力会重返云端吗？从神权到生成AI权威

Mohammad Saleh Torkestani, Taha Mansouri

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过比较历史视角，分析生成AI与神权在权力结构、权威模式和信任机制上的相似性与差异，提出四支柱治理方案以缩小信任与依赖的差距。