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Knowing What to Stress: A Discourse-Conditioned Text-to-Speech Benchmark

知晓应强调什么：一个基于语境的文本到语音基准测试

Arnon Turetzky, Avihu Dekel, Hagai Aronowitz, Ron Hoory, Yossi Adi

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 本文提出Context-Aware Stress TTS基准测试，评估语音合成系统在语境条件下对单词重音的处理能力，发现文本模型能准确恢复重音，但TTS系统常失败。

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Agent Mentor: Framing Agent Knowledge through Semantic Trajectory Analysis

Agent Mentor: 通过语义轨迹分析框架代理知识

Roi Ben-Gigi, Yuval David, Fabiana Fournier, Lior Limonad, Dany Moshkovich, Hadar Mulian, Segev Shlomov

机构 * IBM Software Innovation Lab（IBM软件创新实验室） 纠错

AI总结 本文提出通过语义轨迹分析框架提升代理性能，通过系统提示的监控和逐步调整，系统性地注入纠正指令以改进代理知识，实验显示在规范模糊性主导的场景中效果显著。

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Agentic Business Process Management: A Research Manifesto

代理业务流程管理：一项研究宣言

Diego Calvanese, Angelo Casciani, Giuseppe De Giacomo, Marlon Dumas, Fabiana Fournier, Timotheus Kampik, Emanuele La Malfa, Lior Limonad, Andrea Marrella, Andreas Metzger, Marco Montali, Daniel Amyot, Peter Fettke, Artem Polyvyanyy, Stefanie Rinderle-Ma, Sebastian Sardiña, Niek Tax, Barbara Weber

机构 * Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺自由大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Tartu（塔尔图大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Umeå University（于默奥大学） ； paluno (Ruhr Institute for Software Technology), University of Duisburg Essen（帕卢诺（鲁尔软件技术研究所），杜伊斯堡-埃森大学） ； University of Ottawa（渥太华大学） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； Saarland University（萨尔大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； TUM School of Computation, Information, and Technology, TU Munich（慕尼黑工业大学计算、信息与技术学院） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Meta ； University of St. Gallen（圣加仑大学） 纠错

AI总结 本文提出了一项宣言，阐述了代理业务流程管理（APM）的概念基础，即一种扩展业务流程管理（BPM）以管理组织中自主代理执行流程的框架。APM代表了一种管理范式转变，从传统的业务流程视角转向以代理为导向的抽象，其中软件和人类代理作为主要功能实体，在显式流程框架内感知、推理和行动。

Comments 34 pages, 1 figure

LoDAdaC: a unified local training-based decentralized framework with adaptive gradients and compressed communication

LoDAdaC: 一种基于局部训练的统一去中心化框架，具有自适应梯度和压缩通信

Wei Liu, Anweshit Panda, Ujwal Pandey, Haven Cook, George M. Slota, Naigang Wang, Jie Chen, Yangyang Xu

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； IBM T. J. Watson Research Center（IBM T. J. Watson 研究中心） ； MIT-IBM Watson AI Lab, IBM Research（MIT-IBM Watson AI 实验室，IBM 研究院） 纠错

AI总结 LoDAdaC通过结合自适应梯度和压缩通信，在去中心化学习中实现通信成本的大幅降低和快速收敛，实验验证其在图像分类和语言模型训练中的优越性能。

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Process-Centric Analysis of Agentic Software Systems

以过程为中心的代理软件系统分析

Shuyang Liu, Yang Chen, Rahul Krishna, Saurabh Sinha, Jatin Ganhotra, Reyhan Jabbarvand

机构 * University of Illinois Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 本文提出Graphectory用于分析代理软件系统的时序和语义关系，通过自动分析4000条轨迹发现代理策略随问题难度和LLM变化，揭示代理行为的复杂性与效率问题。