AI Agent

Neural Bandit Based Optimal LLM Selection for a Pipeline of Subtasks

基于神经带宽的最优LLM选择用于子任务流水线

Baran Atalar, Eddie Zhang, Carlee Joe-Wong

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

专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出一种神经上下文带宽算法，用于在无需历史LLM性能数据的情况下，指导不同子任务的LLM选择，通过子任务输出影响后续任务，实现子任务间复杂依赖关系的学习。

Asset Harvester: Extracting 3D Assets from Autonomous Driving Logs for Simulation

资产收割者：从自动驾驶日志中提取3D资产用于模拟

Tianshi Cao, Jiawei Ren, Yuxuan Zhang, Jaewoo Seo, Jiahui Huang, Shikhar Solanki, Haotian Zhang, Mingfei Guo, Haithem Turki, Muxingzi Li, Yue Zhu, Sipeng Zhang, Zan Gojcic, Sanja Fidler, Kangxue Yin

机构 * NVIDIA 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Asset Harvester，通过图像到3D模型的端到端流程，将稀疏的现实日志中物体观测转换为完整的模拟资产，结合大规模数据整理、几何感知预处理和鲁棒训练方案，解决自动驾驶数据中的稀疏视角等挑战。

Comments NVIDIA white paper. The project page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/asset-harvester/

Generative midtended cognition and Artificial Intelligence. Thinging with thinging things

生成性中介认知与人工智能。思考与思考之物

Xabier E. Barandiaran, Marta Pérez-Verdugo

机构 * IAS-Research Centre for Life, Mind and Society, Dept. Philosophy, UPV/EHU, University of the Basque Country, Donostia, Gipuzkoa (Spain)（生命、心智与社会研究中心，哲学系，巴斯克大学，Donostia, Gipuzkoa (西班牙)） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文探讨生成性中介认知概念，分析生成AI与人类认知的结合，提出该认知类型更接近社会认知而非传统扩展认知，并定义了生成性中介认知的两个维度：宽度和深度。

Comments 16 pages, 2 figures. Post-print of article published in Synthese. The final published version is available open access at https://doi.org/10.1007/s11229-025-04961-4

Journal ref Synthese 205 (2025) 137

EGMOF: Efficient Generation of Metal-Organic Frameworks Using a Hybrid Diffusion-Transformer Architecture

EGMOF：一种高效生成金属有机框架的混合扩散-Transformer架构

Seunghee Han, Yeonghun Kang, Taeun Bae, Junho Kim, Younghun Kim, Varinia Bernales, Alan Aspuru-Guzik, Jihan Kim

机构 * Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院化学与生物分子工程系） ； Department of Chemistry, University of Toronto（多伦多大学化学系） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（人工智能矢量研究所） ； Department of Chemistry, Sungkyunkwan University（成均馆大学化学系） ； Acceleration Consortium（加速联盟） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Department of Materials Science & Engineering, University of Toronto（多伦多大学材料科学与工程系） ； Department of Chemical Engineering & Applied Chemistry, University of Toronto（多伦多大学化学工程与应用化学系） ； Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)（加拿大高级研究 institute (CIFAR)） ； NVIDIA 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 EGMOF通过模块化流程实现高效MOF逆向设计，利用扩散模型与Transformer模型生成结构，仅需1000个训练样本即取得显著提升，适用于多种属性数据集。

Large Language Models to Enhance Business Process Modeling: Past, Present, and Future Trends

大语言模型增强业务流程建模：过去、现在与未来趋势

João Bettencourt, Sérgio Guerreiro

机构 * INESC-ID 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文综述了利用大语言模型进行自然语言到BPMN流程模型转换的AI方法，分析了从规则基础到LLM架构的转变，指出语义正确性、评估碎片化等挑战，并提出未来研究方向。

Comments 27 pages, 2 images, 1 table

Text-as-Signal: Quantitative Semantic Scoring with Embeddings, Logprobs, and Noise Reduction

文本作为信号：利用嵌入、对数概率和噪声减少进行定量语义评分

Hugo Moreira

机构 * ISCTE-IUL（里斯本大学ISCTE-IUL分校） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出了一种将文本语料库转化为定量语义信号的实用流程，通过全文档嵌入、基于对数概率的评分和噪声减少的低维流形投影，实现文档和语料库层面的语义分析。

Comments 14 pages, 5 figures, 2 tables. Preprint

Autonomous Multi-objective Alloy Design through Simulation-guided Optimization

通过模拟引导的优化实现自主多目标合金设计

Penghui Yang, Chendong Zhao, Bijun Tang, Zhonghan Zhang, Xinrun Wang, Yanchen Deng, Xuyu Dong, Yuhao Lu, Jianguo Huang, Yixuan Li, Yushan Xiao, Cuntai Guan, Zheng Liu, Bo An

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore 639798, Singapore（南洋理工大学计算机与数据科学学院，新加坡） ； School of Materials Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798, Singapore（南洋理工大学材料科学与工程学院，新加坡） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University, Singapore 188065, Singapore（新加坡管理学院计算机与信息学院，新加坡） ； School of Materials Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（上海交通大学材料科学与工程学院，中国） ； Institute for Functional Intelligent Materials, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学功能智能材料研究所，新加坡） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出AutoMAT框架，整合大语言模型、自动化CALPHAD模拟等技术，实现自主合金设计，发现高性能合金并缩短研发周期。

Exploring Structural Complexity in Normative RAG with Graph-based approaches: A case study on the ETSI Standards

探索规范性RAG中的结构性复杂性：基于图的方法的案例研究——以ETSI标准为例

Aiman Al Masoud, Marco Arazzi, Simone Germani, Antonino Nocera

机构 * Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering, University of Pavia（帕维亚大学电气、计算机与生物医学工程系） ； Comitato Elettrotecnico Italiano (CEI)（意大利电工委员会（CEI）） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文探讨了基于图的方法在处理规范性文档中的有效性，通过ETSI标准案例研究，提出了一种专为规范性文档设计的RAG方法，以提升检索性能。

Comments 6 pages, 7 figures

Toward Generalizable Graph Learning for 3D Engineering AI: Explainable Workflows for CAE Mode Shape Classification and CFD Field Prediction

迈向通用的3D工程AI图学习：用于CAE模态形状分类和CFD场预测的可解释工作流程

Tong Duy Son, Kohta Sugiura, Marc Brughmans, Andrey Hense, Zhihao Liu, Amirthalakshmi Veeraraghavan, Ajinkya Bhave, Jay Masters, Paolo di Carlo, Theo Geluk

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一个通用的3D工程AI图学习框架，通过将异构工程资产转换为物理感知图表示，并利用图神经网络进行分类和预测任务，应用于CAE振动模态分类和CFD气动场预测，提高可解释性和重用性。

Guardian-as-an-Advisor: Advancing Next-Generation Guardian Models for Trustworthy LLMs

顾问式守护者：推进下一代守护模型以实现可信的大语言模型

Yue Huang, Haomin Zhuang, Jiayi Ye, Han Bao, Yanbo Wang, Hang Hua, Siyuan Wu, Pin-Yu Chen, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出Guardian-as-an-Advisor框架，通过预测风险标签和解释并前置建议，提升模型安全性和实用性，同时降低误拒率。

Soft-Quantum Algorithms

软量子算法

Basil Kyriacou, Mo Kordzanganeh, Maniraman Periyasamy, Alexey Melnikov

机构 * Terra Quantum AG 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出通过单个正则化项训练保持单位性的矩阵，再通过电路对齐恢复门基架构，从而提升量子机器学习效率。

Comments 6 pages, 6 figures, 0 tables

Training LLMs for Multi-Step Tool Orchestration with Constrained Data Synthesis and Graduated Rewards

通过受限数据合成和渐进奖励训练LLM进行多步骤工具协调

Cheng Jiayang, Xin Liu, Zhihan Zhang, Haoyang Wen, Zixuan Zhang, Qingyu Yin, Shiyang Li, Priyanka Nigam, Bing Yin, Chao Zhang, Yangqiu Song

机构 * Amazon Services Inc.（亚马逊服务公司） ； Department of Computer Science and Engineering, HKUST（香港科技大学计算机科学与工程系） ； School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算科学与工程学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出强化学习框架解决LLM多步骤工具协调难题，通过构建确定性环境和渐进奖励机制提升执行准确率，并在不同API生态中实现技能迁移。

Comments Under Review

From Cool Demos to Production-Ready FMware: Core Challenges and a Technology Roadmap

从Cool演示到生产级FMware：核心挑战和技术路线图

Gopi Krishnan Rajbahadur, Gustavo A. Oliva, Dayi Lin, Jiho Shin, Ahmed E. Hassan

机构 * Centre for Software Excellence, Huawei Canada（华为加拿大软件卓越中心） ； Queen's University（女王大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文探讨了从演示级到生产级FMware的过渡挑战，分析了FMware选型、数据对齐、提示工程等关键问题，并提出技术路线图以指导其规模化应用。

RESCORE: LLM-Driven Simulation Recovery in Control Systems Research Papers

RESCORE：基于大语言模型的控制系统研究论文仿真恢复

Vineet Bhat, Shiqing Wei, Ali Umut Kaypak, Prashanth Krishnamurthy, Ramesh Karri, Farshad Khorrami

机构 * New York University（纽约大学） ； Tandon School of Engineering（坦登工程学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文提出RESCORE框架，通过迭代执行反馈和视觉比较提升论文仿真恢复精度，实现40.7%的仿真恢复率，比单次生成方法更高效，节省验证时间与成本。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

GPA: Learning GUI Process Automation from Demonstrations

GPA：从演示中学习图形用户界面过程自动化

Zirui Zhao, Jun Hao Liew, Yan Yang, Wenzhuo Yang, Ziyang Luo, Doyen Sahoo, Silvio Savarese, Junnan Li

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI 研究院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 GPA是一种轻量但通用的基于视觉的机器人流程自动化方法，通过单次演示实现快速稳定的过程回放，解决了传统RPA的脆弱性和当前基于视觉语言模型的GUI代理的非确定性风险，具备鲁棒性、确定性和隐私保护等核心优势。

ATLAS: A Layered Constraint-Guided Framework for Structured Artifact Generation in LLM-Assisted MDE

ATLAS：一种分层约束引导的结构化艺术创作框架，用于LLM辅助的MDE

Tong Ma, Hui Lai, Hui Wang, Zhenhu Tian, Chaochao Li, Fengjie Xu, Ling Fang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院合肥物质科学研究院） ； Anhui University（安徽大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 ATLAS通过分层约束引导框架生成符合显式模式、领域规则和审计要求的结构化工程制品，结合元模型整合、约束模型编译和后生成验证，确保生成结果的正确性和完整性。

From Domain Understanding to Design Readiness: a playbook for GenAI-supported learning in Software Engineering

从领域理解到设计准备：一种支持生成式AI学习的软件工程教学指南

Rafal Wlodarski

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

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文探讨了利用生成式AI辅助学习在软件工程领域理解与建模方法中的应用，通过实验发现AI tutor在准确性与相关性方面表现优异，但支持性不足，提出17项教学实践以优化AI辅助学习效果。

Entropic Claim Resolution: Uncertainty-Driven Evidence Selection for RAG

熵驱动的声明解析：面向RAG的不确定性驱动的证据选择

Davide Di Gioia

专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出ECR算法，通过熵最小化解决RAG中的不确定性问题，改进证据选择方法，提升在复杂场景下的决策能力。

Comments Preprint

MiroEval: Benchmarking Multimodal Deep Research Agents in Process and Outcome

MiroEval: 多模态深度研究代理的流程与成果评估基准

Fangda Ye, Yuxin Hu, Pengxiang Zhu, Yibo Li, Ziqi Jin, Yao Xiao, Yibo Wang, Lei Wang, Zhen Zhang, Lu Wang, Yue Deng, Bin Wang, Yifan Zhang, Liangcai Su, Xinyu Wang, He Zhao, Chen Wei, Qiang Ren, Bryan Hooi, An Bo, Shuicheng Yan, Lidong Bing

机构 * MiroMind Team（MiroMind团队） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 MiroEval通过100个真实需求任务评估多模态深度研究代理的流程与成果，揭示系统在适应性合成、事实验证和过程审计方面的差异，证明流程质量对整体表现的预测作用。

Comments GitHub: https://github.com/MiroMindAI/MiroEval

On the Carbon Footprint of Economic Research in the Age of Generative AI

在生成式人工智能时代经济研究的碳足迹

Andres Alonso-Robisco, Carlos Esparcia, Francisco Jareño

机构 * Banco de España（西班牙银行） ； Universidad de Castilla-La Mancha（卡斯蒂利亚-拉曼恰大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文探讨生成式AI在经济研究中的碳足迹，分析了模型与工作流的差异，并提出通过人类在循环治理来提升环境效率。

DataFlex: A Unified Framework for Data-Centric Dynamic Training of Large Language Models

DataFlex: 一种统一的以数据为中心的大型语言模型动态训练框架

Hao Liang, Zhengyang Zhao, Meiyi Qiang, Mingrui Chen, Lu Ma, Rongyi Yu, Hengyi Feng, Shixuan Sun, Zimo Meng, Xiaochen Ma, Xuanlin Yang, Qifeng Cai, Ruichuan An, Bohan Zeng, Zhen Hao Wong, Chengyu Shen, Runming He, Zhaoyang Han, Yaowei Zheng, Fangcheng Fu, Conghui He, Bin Cui, Zhiyu Li, Weinan E, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Institute for Advanced Algorithms Research, Shanghai（上海先进算法研究所） ； OriginHub Technology ； LLaMA-Factory Team（LLaMA-Factory团队） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； OpenDataLab, Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室OpenDataLab） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 DataFlex 提供了一种统一的以数据为中心的动态训练框架，支持样本选择、领域混合调整和样本再加权，提升了大型语言模型的训练效率和可重复性。

Spectral Coherence Index: A Model-Free Metric for Protein Structural Ensemble Quality Assessment

谱相干指数：一种无模型的蛋白质结构集合质量评估指标

Yuda Bi, Huaiwen Zhang, Jingnan Sun, Vince D Calhoun

机构 * Tri-institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS), Georgia State University, Georgia Institute of Technology, and Emory University（三机构神经影像与数据科学转化研究中心（TReNDS），佐治亚州立大学，佐治亚理工学院，埃默里大学） ； School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Departments of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学生物医学工程系） ； School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院电气与计算机工程学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出谱相干指数（SCI）作为无模型指标，用于评估蛋白质结构集合的质量。通过分析NMR结构集合，SCI能有效区分实验集合与合成不相干对照，展现出高鉴别能力。

Interpretable PM2.5 Forecasting for Urban Air Quality: A Comparative Study of Operational Time-Series Models

可解释的PM2.5预报用于城市空气质量：操作时间序列模型的比较研究

Moazzam Umer Gondal, Hamad ul Qudous, Asma Ahmad Farhan, Sultan Alamri

机构 * School of Computing, National University of Computer & Emerging Sciences (FAST)（国家计算机与新兴科学大学（FAST）计算学院） ； College of Computing and Informatics, Saudi Electronic University（沙特电子大学计算与信息学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文比较了三种模型在预测北京小时PM2.5中的性能，发现Facebook Prophet在走动重拟合下表现最佳，且计算效率高，修正后误差更低。

Comments Submitted to PLOS ONE

Meta-Cognitive Reinforcement Learning with Self-Doubt and Recovery

元认知强化学习与自我怀疑与恢复

Zhipeng Zhang, Xiongfei Su, Kai Li

机构 * China Mobile Research Institute（中国移动研究院） ； China Mobile GBA (Greater Bay Area) Innovation Institute（中国移动粤港澳大湾区创新研究院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种元认知强化学习框架，使智能体能根据内部可靠性信号评估、调节和恢复学习行为，通过引入由价值预测误差稳定性驱动的元信任变量，提升鲁棒性与学习稳定性。

Capturing and Anticipating User Intents in Data Analytics via Knowledge Graphs

通过知识图谱捕捉和预见用户意图在数据分析中的应用

Gerard Pons, Besim Bilalli, Anna Queralt

机构 * UPC（巴塞罗那技术大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究利用知识图谱捕捉用户意图，提升数据分析工具的用户体验，通过查询模板和链接预测方法实现灵活的推荐系统。

Comments Pre-print submitted to Knowledge-Based Systems

Journal ref Knowledge-Based Systems, 2026

Retrieval-Augmented LLM Agents: Learning to Learn from Experience

基于检索的LLM代理：学习从经验中学习

Thomas Palmeira Ferraz, Romain Deffayet, Vassilina Nikoulina, Hervé Déjean, Stéphane Clinchant

机构 * NAVER LABS Europe（NAVER实验室欧洲） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出结合微调与经验检索的方法，通过LoRA优化SFT流程，分析经验检索关键设计，提出整合经验检索的训练流程，提升代理对新任务的泛化能力。

Unlocking Full Efficiency of Token Filtering in Large Language Model Training

解锁大语言模型训练中令牌过滤的全面效率

Di Chai, Pengbo Li, Feiyuan Zhang, Yilun Jin, Han Tian, Kaiqiang Xu, Binhang Yuan, Dian Shen, Junxue Zhang, Kai Chen

机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出Centrifuge系统，通过算法与系统协同设计提升令牌过滤效率，减少反向传播时间达49.9%，端到端训练时间达34.7%，并提升模型性能26.6%。

Tokenization Tradeoffs in Structured EHR Foundation Models

结构电子健康记录基础模型中的分词权衡

Lin Lawrence Guo, Santiago Eduardo Arciniegas, Joseph Jihyung Lee, Adam Paul Yan, George Tomlinson, Jason Fries, Lillian Sung

机构 * Child Health Evaluative Sciences（儿童健康评估科学） ； The Hospital for Sick Children（圣迈克尔医院） ； University Health Network（大学健康网络） ； Department of Medicine（医学部） ； Division of Computational Medicine, Department of Medicine（计算医学科，医学部） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文研究了结构化电子健康记录基础模型中分词设计对性能和效率的影响，通过实验发现联合事件编码和时间位置编码在多个临床预测任务中表现更优，且计算效率更高。

LLM-Augmented Release Intelligence: Automated Change Summarization and Impact Analysis in Cloud-Native CI/CD Pipelines

LLM增强的发布智能：云原生CI/CD流水线中的自动化变更摘要与影响分析

Happy Bhati

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文提出一种结合AI的发布智能框架，用于云原生CI/CD流水线中自动化生成变更摘要和影响分析，通过语义过滤、大语言模型摘要和静态依赖分析提升发布通信的准确性和效率。

Comments 13 pages, 1 figure, 4 tables

Robust Fine-Tuning from Non-Robust Pretrained Models: Mitigating Suboptimal Transfer With Epsilon-Scheduling

从非鲁棒预训练模型中实现鲁棒微调：通过epsilon调度缓解次优迁移

Jonas Ngnawé, Maxime Heuillet, Sabyasachi Sahoo, Yann Pequignot, Ola Ahmad, Audrey Durand, Frédéric Precioso, Christian Gagné

机构 * Université Laval (IID)（拉瓦尔大学） ； Mila ； CortAIx Labs, Thales Digital Solutions（CortAIx实验室，泰雷兹数字解决方案） ； Université Côte d’Azur, CNRS, INRIA, I3S, Maasai（蔚蓝海岸大学，国家科学研究中心，国家信息与自动化技术研究院，I3S，Maasai） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究了从非鲁棒预训练模型中实现鲁棒微调的挑战，提出epsilon调度方法以避免次优迁移，提升模型鲁棒性与适应性。

Comments 10 pages, 7 figures, 4 tables

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)