医学 AI

Leveraging Trajectory Graphs for Pre-Execution Error Diagnosis in Agentic LLM Systems

利用轨迹图实现智能体大语言模型系统的预执行错误诊断

Xu Zheng, Zhuomin Chen, Chaohao Lin, Hua Wei, Haifeng Chen, Wei Cheng, Dongsheng Luo

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； NEC Laboratories America（美国 NEC 实验室） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 该研究提出Trajectory Graph Copilot框架，以Graph Debugger为核心，通过预执行错误诊断提升LLM智能体完成长周期任务的能力，在多基准测试中平均提升14.69%通过率。

SkillMentor: LLM Agent Self-Evolution via Learning Blind-Spot Diagnosis

SkillMentor：基于盲点诊断的大语言模型智能体自我进化

Xiaoyi Bao, Yuanzhen Xie, Yunzhi Tan, Jinghang Gu, Zhongqing Wang, Chu-Ren Huang, Bo Hu, Zang Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Platform and Content Group, Tencent（腾讯平台与内容事业群） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出SkillMentor，将盲点诊断作为独立于执行的可学习智能体能力，通过强化学习训练导师策略，在AppWorld和BFCLv3上使执行器性能平均提升44.2%，实现无需更新执行器的智能体自我进化。

The Reliability of LLMs for Medical Diagnosis: An Examination of Consistency, Manipulation, and Contextual Awareness

大语言模型在医疗诊断中的可靠性：一致性、可操纵性与情境感知能力的检验

Krishna Subedi

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 该研究检验Google Gemini 2.0 Flash与OpenAI ChatGPT-4o的医疗诊断可靠性，发现二者虽一致性达100%，但易受无关信息操纵，且情境响应存在差异，提示其医疗应用需临床监督与结构化保障。

Ultra-Low-Energy Open-Circuit Fault Diagnosis for Three-Phase Inverters

三相逆变器的超低能量开路故障诊断

Xiaoyi Lei, Fanfu Wu, Yunting Liu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究三相逆变器超低能量开路故障诊断，提出事件驱动神经形态框架，将训练的CNN转换为SNN，利用轨迹矩阵稀疏结构节能，实验表明该方法诊断能量低、推理能量降382倍且准确率100%，还验证了鲁棒性。

Comments Preprint, 4 figures

TrajAudit: Automated Failure Diagnosis for Agentic Coding Systems

TrajAudit：智能体编码系统的自动化故障诊断

Minxing Wang, Xiaofei Xie, Yintong Huo

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 针对仓库级编码轨迹中噪声多、上下文长的问题，提出TrajAudit框架，通过模式匹配过滤和测试报告先验知识辅助，实现高效故障诊断，在RootSE基准上定位准确率提升24.4个百分点，令牌消耗降低18%。

Task-Conditional Faithfulness Auditing of Multimodal LLMs for Grid Diagnosis

用于电网诊断的多模态大语言模型的任务条件忠实性审计

Tianqiao Zhao, Meng Yue, Jianhui Wang

机构 * The University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） ； Brookhaven National Laboratory（布鲁克海文国家实验室） ； Southern Methodist University（南卫理公会大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究针对多模态大语言模型用于电网诊断时答案准确性与证据使用的问题，提出通用框架进行任务条件忠实性审计，通过比较多种依赖并设计校正和重新审计机制，经案例研究验证了框架检测、诊断及纠正相关失败的能力。

Bifrost: Empowering Pretrained Language Model with Fallibility Representation for Log-Based Fault Diagnosis

Bifrost：利用基于日志的故障诊断的可错性表示赋能预训练语言模型

Minghua He, Tong Jia, Lingzhe Zhang, Chiming Duan, Xinlong Zhao, Leyi Pan, Cheng Wang, Kangjin Wang, Yinghao Yu, Liping Zhang, Yifan Wu, Ying Li

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究基于日志的故障诊断问题，提出Bifrost方法，借鉴站点可靠性工程师经验，基于自监督对比学习设计策略学习日志可错性表示，在多个系统中其生成的日志表示在故障诊断相关指标上优于现有PLMs。

Comments Accepted by ASE 2026 (Research Track)

Compiler-Grounded Hierarchical Diagnosis for LLM-Based Triton Kernel Optimization

基于编译器的大语言模型Triton内核优化分层诊断

Dongjie Chen, Ping Zhao, Bohua Zhan, Yulong Wang, Shushu Chen, Liangjun Feng, Hao Zhou, Min Shen, Linmu Wang, Weijia Sheng, Xiangyu Wei, Weijie Ding, Jianhui Huang, Yaoqing Gao

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究针对大语言模型内核优化中编译器优化失败原因难揭示的问题，提出基于编译器的Triton内核分层优化框架，通过跨层诊断实现从模式分类到源级重写的优化，在Ascend NPU上显著加速Triton内核。

DeepLens Diagnosis Agent: Agentic Workflow Design Lets a Small Reasoning Model Compete with Frontier LLMs

深度镜头诊断代理：代理工作流程设计使小型推理模型能够与前沿语言模型竞争

Mahmood Bayeshi, Veysel Kocaman, Muhammed Ali Naqvi, Yigit Gul, David Talby

机构 * John Snow Labs（约翰·斯诺实验室） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究针对医疗诊断中前沿语言模型单步提示诊断推理脆弱的问题，提出以小型医疗推理模型和检索增强生成的深度镜头诊断代理五阶段利用管道，提升了诊断准确率，降低成本，还产生结构化工件支持高风险设置。

Comments 20 pages, 5 figures, 5 tables. Technical report, John Snow Labs

MedDDC-Eval: Diagnosis-Decoupled Evaluation of Multi-Turn Medical Consultation Agents

MedDDC-Eval：多轮医疗咨询代理的诊断解耦评估

Guofeng Zhang, Yizeng Quan, Huaiyi Fang, Jianwei Lv, Jinyao Liu, Xunxu Duan, Lening An, Yu Ouyang, Junfeng Wang

机构 * Baidu, Inc（百度公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究多轮医疗咨询代理评估问题，提出诊断解耦测试平台MedDDC-Eval，通过共享冻结阅读器保持病史到诊断映射不变，能测量诊断有用性等，支持可控归因与策略开发，应用GRPO后训练模型可提升性能。

Comments supplementary material included

Leveraging Resolved Incident History for LLM-Assisted Software Bug Diagnosis

利用已解决的事件历史进行大语言模型辅助的软件错误诊断

Boyuan Guan, Hailu Xu, Jamie Rogers

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究利用已解决事件历史进行软件错误诊断，提出OM-RAG方法，将问题索引为三元组并单跳嵌入检索先例，为大语言模型管理员提供支持，实验表明该方法在诊断准确率和修复正确性上优于其他方法。

Comments 6 pages, 3 figures, accepted at IEEE SMC 2026

Enhancing Explainable Cardiac Diagnosis with Guide-Grounded Multimodal LLMs

用指南引导的多模态语言模型增强可解释的心脏诊断

Hai-Nam Duy Vuong, Duy-Anh Bui, Trong-Nghia Nguyen, Kim-Ngan Thi Nguyen, Trang Mai Xuan, Tien-Cuong Nguyen, Van-Dem Pham, Thien Van Luong

机构 * Business AI Lab, College of Technology, National Economics University（商业人工智能实验室，技术学院，越南国家经济大学） ； A2I Lab, Phenikaa School of Computing, Phenikaa University（A2I实验室，费尼卡计算机学院，费尼卡大学） ； VNPT AI, VNPT Group（VNPT人工智能，VNPT集团） ； FPT University（FPT大学） ； Department of Pediatrics, Hospital of University Medicine and Pharmacy, Vietnam National University Hanoi（越南河内国家大学医学与药学院儿科学系） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究针对深度学习模型在心脏诊断中可解释性有限等问题，提出指南引导的多模态框架，通过卷积神经网络、Grad-CAM及结构化解释指南生成诊断报告，实验证明该方法能提升报告质量，增强临床合理性。

Comments 12 pages, 3 figures, accepted at CITA 2026

From Blind Search to Memory-Aware Evolution: Efficient DBMS Tuning via Collaborative Diagnosis and Utility-Aware Retrieval

从盲目搜索到内存感知进化：通过协作诊断和效用感知检索实现高效数据库管理系统调优

Zhaoyan Hong, Yishen Sun, Xinyi Zhang, Zhentao Han, Jinhao Dong, Wei Lu, Kai Xu, Liu Tang, Qi Liu, Xiaoyong Du

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 针对多组件DBMS调优难题，EvoTune框架通过协作诊断定位高影响子空间，引入效用感知检索策略，将调优反馈组织成层次化内存，无需LLM微调，实验证明其性能优于现有基线，能快速提升查询性能。

KernelDiag: Agent-Based Root Cause Diagnosis for Kernel Crashes

KernelDiag：基于代理的内核崩溃根本原因诊断

Weijing Wang, Zan Wang, Dong Wang, Haichi Wang, Junjie Chen

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 针对Linux内核崩溃根本原因诊断难的问题，提出KernelDiag框架，通过日志到代码映射及专门代理进行结构化因果推理，在KGYM基准测试中表现出色，优于现有方法，为自动内核根本原因诊断奠定基础。

GraphDx: A Cost-Aware Knowledge-Enhanced Multi-Agent Framework for Sequential Diagnosis

GraphDx：一种用于顺序诊断的成本感知知识增强多智能体框架

Shaoting Tan, Ning Liu, Yuntao Du, Shuyue Wei, Wu Shuai, Qian Li, Yanyu Xu, Wei Zhang, Lizhen Cui, Haitao Yuan

机构 * Shandong University（山东大学） ； Nankai University（南开大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； National Technological University（国立科技大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究针对顺序诊断中平衡诊断准确性与资源成本的问题，提出GraphDx框架。该框架通过构建特殊知识图谱及引入协作智能体实现创新，实验表明其能显著提高诊断成功率并降低测试成本，为自动临床诊断提供有效方案。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 21721-21736, 2026

G-SHARE: A Guideline-Based Structured Reasoning Framework for Human-Factor Event Diagnosis

G-SHARE：一种基于指南的人为因素事件诊断结构化推理框架

Xingyu Xiao, Mao Du, Jiejuan Tong, Jingang Liang, Haitao Wang

机构 * Institute of Nuclear and New Energy Technology, Tsinghua University（清华大学核能与新能源技术研究院） ； National Key Laboratory of Human Factors Engineering（人因工程重点实验室） ； Fujian Fuqing Nuclear Power Co., Ltd.（福建福清核电有限公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究针对核电站人为因素事件诊断问题，提出基于指南的结构化推理框架G-SHARE，将诊断指南转化为多阶段流程，含证据提取等步骤。通过构建数据集评估，其性能显著优于基线，证明了转化专家指南为推理流程对安全关键行业智能分析的价值。

Where Speech Enhancement Hurts Recognition: An Inference Time Polar Projection Diagnosis

语音增强在何处损害识别：推理时间极坐标投影诊断

Mingyue Huo, Yuheng Zhang, Hao Zhang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究语音增强对自动语音识别的影响，提出推理时间极坐标投影诊断方法，通过扫描控制参数将ASR退化转化为幅度和相位效应，分析得出幅度强度是关键，最佳强度因识别器而异，该投影可为SE前端提供简单缓解方法。

OpsMem: Dual-Memory Reasoning with Cross-Memory Resonance for Failure Diagnosis

OpsMem：用于故障诊断的具有跨内存共振的双内存推理

Yongqian Sun, Rongchen Gao, Yu Luo, Wenwei Gu, Shenglin Zhang, Qingyi Guo, Qiuai Fu, Yaoliang Wu, Dan Pei

机构 * Huawei（华为） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 针对现代软件系统故障诊断中缺乏协调诊断状态与操作经验机制的问题，提出双内存框架OpsMem，通过跨内存共振等进行多智能体诊断，实验表明其在华为微服务故障诊断数据集上优于基线，提升了匹配度和相关性。

Comments 6 pages, 5 figures

Log-Insight: Automating Microservice Incident Diagnosis via Neuro-Symbolic Log Analysis

Log-Insight：通过神经符号日志分析实现微服务事件诊断自动化

Carlos Garcia-Hernandez, Aymane Abdali, Guangyu Wu, Mingxue Wang, Fei Shen, Zhaoyu Pang, Yanbin Zhang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究针对大规模微服务系统生产事件诊断难题，提出Log-Insight系统，通过自动化SRE手动分类工作流程，经符号阶段处理后为LLM提供证据合成假设报告，六阶段管道减少大量原始事件，评估显示该系统能高效准确诊断根本原因，还报告了相关故障模式等内容。

A safety-oriented hypothetico-deductive framework for AI-assisted differential diagnosis

一种用于人工智能辅助鉴别诊断的面向安全的假设-演绎框架

Fan Ma, Mauro Giuffrè, Donald Wright, Kent McCann, Mark Iscoe, Lingfei Qian, Mingyang Jiang, Chi Wing Ng, Na Hong, Huan He, Cathy Shyr, Qingyu Chen, Lee Schwamm, Lucila Ohno-Machado, Hua Xu

机构 * Yale School of Medicine, Yale University（耶鲁大学医学院，耶鲁大学） ； Università degli Studi di Trieste（的里雅斯特大学） ； Vanderbilt University（范德堡大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究针对诊断错误威胁，提出AegisDx框架，通过协调LLM组件进行鉴别诊断、筛查危险情况、验证推理等。经多层面评估，该框架在诊断准确率及安全评分等方面表现优于独立LLM，为急性护理提供更优床边决策支持

ARGUS: Production-Scale Tracing and Performance Diagnosis for over 10,000-GPU Clusters

ARGUS：面向超过10,000 GPU集群的生产级追踪与性能诊断

Jiasheng Zhou, Longbin Zeng, Clavis Chen, Ruiming Lu, Qinwei Yang, Leyi Ye, Ray Ying, Key Zhang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出低开销、细粒度的始终在线追踪与实时分析系统ARGUS，通过分解训练调用层次、统一数据管道和渐进式诊断框架，在超过10,000 GPU集群上实现<2%开销的持续故障检测与性能优化。

AgentTether: Graph-Guided Diagnosis and Runtime Intervention for Reliable LLM Agent Operation

AgentTether：用于可靠大语言模型代理操作的图引导诊断与运行时干预

Chenyu Zhao, Shenglin Zhang, Wenwei Gu, Yongqian Sun, Dan Pei, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan, Minghua Ma

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究LLM代理生产可靠性有限问题，提出AgentTether运行时修复框架，通过抽象运行、构建关键转换图等定位故障子轨迹并转换为指导，经实验评估，该框架能提高修复效果，减少资源消耗，为代理部署提供实用可靠性层。

Diagnosis-Driven Automatic Repair for Agentic Workflow via Symbolic Inference

通过符号推理实现诊断驱动的智能工作流自动修复

Xuyan Ma, Yawen Wang, Junjie Wang, Xiaofei Xie, Boyu Wu, Mingyang Li, Dandan Wang, Qing Wang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 针对智能工作流可靠性挑战，提出FlowFixer框架，通过将执行转化为符号跟踪、符号推理得行为规范，经规范验证进行故障归因与根因分析，生成修复补丁，还采用预执行评估降成本，实验证明其效果良好。

Bayesian and Classical Feature Ranking for Interpretable BLDC Fault Diagnosis

贝叶斯和经典特征排名在可解释BLDC故障诊断中的应用

Waldemar Bauer, Jerzy Baranowski

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文比较了贝叶斯和经典特征排名方法在BLDC电机可解释故障诊断中的性能，发现综合特征集表现最佳，贝叶斯方法在电流和综合描述符中表现优异，ReliefF在速度特征排名中效果突出。

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

Traceable Fault Diagnosis for Battery Energy Storage Systems via Retrieval-Augmented Multi-Agent O&M Assistant

基于检索增强的多智能体运维助手实现电池储能系统可溯源故障诊断

Jiangdi Ru, Bing Li, Yage Huang, Ding Wang, Keru Hua

机构 * Corporate Research Center, Midea Group（美的集团企业研发中心） ； New Energy Business Division, Midea Group（美的集团新能源业务部） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出一种结合检索增强多智能体推理的BESS故障诊断助手，通过任务路由、模式约束数据库访问、混合文本-图像检索和基于证据的答案合成，实现可溯源的故障诊断。

RareDxR1: Autonomous Medical Reasoning for Rare Disease Diagnosis Beyond Human Annotation

RareDxR1：超越人类标注的罕见病诊断自主医学推理

Deyang Jiang, Haoran Wu, Ziyi Wang, Yiming Rong, Yunlong Zhao, Ye Jin, Bo Xu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出端到端推理大模型RareDxR1，通过知识内化与自主进化学习框架，结合反思增强推理采样和双级课程强化学习，直接从非结构化临床笔记诊断罕见病，无需依赖结构化表型或人类标注，在多个基准上达到最先进准确率。

Comments 7 pages, 3 figures. Accepted to IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 2026

Bayesian Analysis with Markov Chain Monte Carlo for Global Optimization and Degeneracy Diagnosis in Nuclear Mass Models

基于马尔可夫链蒙特卡洛的贝叶斯分析用于核质量模型的全局优化与简并诊断

Xiangnan Lee, Yi Hua Lam, Zi-Ao Zhang, Jayke Ren

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 采用自适应Metropolis-Hastings马尔可夫链蒙特卡洛贝叶斯分析，系统研究Bethe-Weizsäcker变体核质量模型中能量项强度的后验概率分布，揭示参数简并，提出新宏观-微观质量模型BWL，在AME2020上达到759 keV均方根偏差。

Comments 23 pages, 6 figures (colorblind-friendly colors), 12 tables

HyBIRD: Hyperbolic Bridge Retrieval and Diagnosis for Methodology Inspiration Retrieval

HyBIRD: 双曲桥检索与诊断用于方法论灵感检索

Yang Yang, Boyun Xu, Hao Fu, Jindong Li, Zining Zhong, Bowen Tian, Jiemin Wu, Menglin Yang, Yutao Yue

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出HyBIRD框架，将方法论灵感检索建模为双曲桥检索，通过轻量级双曲桥变体保持密集检索性能，并利用LLM辅助方法块进行事后解释和证据选择，实现可检查的查询需求分析。

Diagnosis-Driven Co-planning of Network Reinforcement and BESS for Distribution Grid with High Penetration of Electric Vehicles

基于高电动汽车渗透率的配电网网络强化与电池储能系统协同规划

Linhan Fang, Elias Raffoul, Xingpeng Li

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出一种诊断驱动协同规划框架，通过识别关键瓶颈线路并优化电池储能部署，解决高电动汽车渗透率下的配电网优化问题。

Massive boson stars: Waveform-based branch diagnosis with neural reconstruction

大质量玻色子星：基于波形的分支诊断与神经重建

Bo-Xuan Ge

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 通过分支条件神经重建模型比较候选波形假设的重建质量，诊断大质量玻色子星并合结果，证明波形形态编码了并合结局。

Comments 36 pages, 6 figures