University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

Filesystem-Based Memory for LLM Agents: Organization, Evolution, and Sustainability

面向LLM智能体的基于文件系统的内存：组织、演化与可持续性

Sizhe Zhou, Sheldon Yu, Hui Wei, Junda Wu, Siru Ouyang, Yizhu Jiao, Shijia Pan, Julian McAuley, Yu Zhang, Tong Yu, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； University of California, Merced（加利福尼亚大学默塞德分校） ； Adobe Research（奥多比研究院） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

AI总结 本研究首次系统探索面向LLM智能体的基于文件系统的内存，定义三个智能体角色开展实验，发现有组织存储可减半检索成本，但多数智能体组织会退化，工具集对存储形态的影响与更换模型相当，将文件系统设为智能体内存的设计空间。

Comments 59 pages, 12 figures, 18 tables

DuplexGen: Adaptive Synthesis of Human-AI Turn-Taking Dialogues

DuplexGen：人机交替对话的自适应合成

Takyoung Kim, Kang-wook Kim, Sang Hoon Woo, Julia Hirschberg, Gunhee Kim, Dilek Hakkani-Tür

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Seoul National University（首尔大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 DuplexGen框架通过将LLM预测与少量槽级人类偏好标注校准，生成场景自适应交替发言对话，契合人类偏好的效果优于未校准方法，证明人类校准对交替发言合成场景特定性的关键作用。

Comments Manuscript under review

Explanation-Bound Tool Execution for AI Agents: Server-Verified Action Claims Without Trusting Model Rationales

人工智能代理的解释约束工具执行：无需信任模型原理的服务器验证动作声明

Genliang Zhu, Chu Wang

机构 * Accentrust（Accentrust公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究针对人工智能代理工具执行问题，提出EBTE中介层，将原理内容转换为动作声明并经服务器检查。通过形式化和实现参考配置文件，经多场景验证其可行性与诊断价值，支持服务器检查动作声明而非其他相关特性。

Comments 25 pages, 1 figure, 15 tables. Revised presentation and synchronized evaluation details

Intent-Governed Tool Authorization for AI Agents

意图驱动的AI代理工具授权

Genliang Zhu, Chu Wang

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Accentrust 纠错

AI总结 提出意图驱动访问控制（IGAC），通过将用户意图作为单调可审计策略属性，限制AI代理的工具调用权限，防止静态凭证滥用。

Comments 33 pages. Revised presentation and analysis

BioHiCL: Hierarchical Multi-Label Contrastive Learning for Biomedical Retrieval with MeSH Labels

BioHiCL：基于MeSH标签的层次多标签对比学习的生物医学检索

Mengfei Lan, Lecheng Zheng, Halil Kilicoglu

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

AI总结 BioHiCL通过层次化MeSH标注实现多标签对比学习，提升生物医学信息检索的语义和层次理解能力，在检索、句子相似性和问答任务中表现优异且计算效率高。

Comments Accepted by ACL 2026 (Oral)

Walk through Paintings: Egocentric World Models from Internet Priors

穿越绘画：来自互联网先验的自我中心世界模型

Anurag Bagchi, Zhipeng Bao, Homanga Bharadhwaj, Yu-Xiong Wang, Pavel Tokmakov, Martial Hebert

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Toyota Research Institute（丰田研究机构） 纠错

AI总结 EgoWM通过利用互联网先验和轻量级条件层，将预训练视频扩散模型转换为自我中心世界模型，实现可控的未来预测，提升结构一致性评分并降低推理延迟。

$\texttt{AMEND++}$: Benchmarking Eligibility Criteria Amendments in Clinical Trials

AMEND++：临床试验资格标准修订的基准测试

Trisha Das, Mandis Beigi, Jacob Aptekar, Jimeng Sun

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Medidata Solutions（Medidata解决方案） 纠错

AI总结 AMEND++通过CAMLM模型提升临床试验资格标准修订预测的准确性与效率。