AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
我改变了想法：在协作中机器人适应变化的人类目标
机构 * Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出了一种机器人在协作中适应变化的人类目标的方法，通过跟踪动作序列和递推时间规划提高目标预测准确性。
Comments Accepted to RA-L
通过工业AI增强建筑决策支持
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本研究通过探索建筑行业AI解决方案的关键因素，旨在提升决策支持、可使用性和AI解决方案的采用。
Sensorium Arc：面向海洋数据探索与交互生态艺术的AI代理系统
机构 * Immersive Media Design University of Maryland College Park（沉浸媒体设计大学马里兰大学学院公园分校） ； Center for the Study of the Force Majeure University of California, Santa Cruz（重大研究机构加州大学圣克鲁兹分校） ； Virtual Planet Technologies（虚拟星球技术）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 Sensorium Arc通过AI代理将海洋数据转化为生动叙事，结合科学洞察与生态诗意，实现沉浸式环境数据探索与交互生态艺术
Comments (to appear) NeurIPS 2025 Creative AI Track
从静态到适应性防御：基于联邦多智能体深度强化学习的移动目标防御用于无人机蜂群网络中的DDoS攻击防护
机构 * School of Cyber Science and Engineering, Southeast University, Purple Mountain Laboratories, and Jiangsu Province Engineering Research Center of Security for Ubiquitous Network（网络信息安全学院，东南大学，紫金山实验室，江苏省 ubiquitous 网络安全工程研究中心）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出基于联邦多智能体深度强化学习的移动目标防御框架，用于无人机蜂群网络中的DDoS攻击防护，通过动态防御策略提升网络韧性。
Comments 15pages; Accepted by IEEE TCCN
FOOTPASS：一个多模态多智能体战术上下文数据集，用于足球比赛视频中的 play-by-play 动作识别
机构 * Center for Robotics, Mines Paris - PSL（机器人中心，巴黎-PSL Mines）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 FOOTPASS数据集旨在通过多模态和多智能体战术上下文，实现足球比赛视频中play-by-play动作的自动化识别与可靠提取。
MACIE：多智能体因果智能解释器用于集体行为理解
机构 * AI-WEINBERG, AI Experts, Tel Aviv, Israel（AI-WEINBERG，AI专家，特拉维夫，以色列）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)；分类 cs.AI
AI总结 MACIE通过结合因果模型和反事实分析，为多智能体强化学习提供全面的因果解释，解决集体行为归因、涌现智能量化和可操作解释问题。
用统一的代理框架保障智能合约语言安全：在Solidity和Move中修复漏洞
机构 * University Of Houston（德克萨斯大学休斯敦分校） ； Kent State University（肯特州立大学）
专题命中 多智能体 ：agentic(title)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文提出Smartify，一种利用多代理框架和LLMs自动检测并修复Solidity和Move智能合约漏洞的方法，展现其在提升安全性和可靠性方面的显著成效。
非交换系统均场极限
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文研究非交换多智能体系统在稀疏图上的均场极限，通过扩展图翁概念移除传统假设，分析网络结构对集体动力学的影响。
Journal ref Communications on Pure and Applied Mathematics, 2024
一种混合主动与预测框架用于边缘云资源管理
机构 * Department of IT（信息科技系） ； IIIT Vadodara（瓦尔多拉理工学院） ； Gandhinagar, India（印度加尔各答）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种混合主动与预测框架，结合CNN LSTM和多智能体深度强化学习，用于改进边缘云资源管理，通过预测未来需求优化资源分配，提升系统性能和效率。
通过自动化控制不确定性：观察、分析和优化代理AI系统
机构 * IBM Research（IBM研究）
专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出AgentOps框架，通过自动化管理代理AI系统的不确定性，实现安全、适应性和有效性的运营。
面板式灵魂：一种用于AI辅助漫画创作中表现力面部的表演性工作流程
专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)
AI总结 本文提出了一种交互式工作流程，用于AI辅助漫画创作中表现力面部的生成，通过双混合流程实现艺术家意图与AI执行的高效衔接。
Comments NeurIPS 2025 Creative AI Track, The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems
AquaSentinel：下一代集成传感器网络的AI系统，通过协作MoE-LLM代理架构实现城市地下供水管道异常检测
专题命中 工作流自动化 ：agent(title)；分类 cs.AI
AI总结 AquaSentinel通过协作MoE-LLM代理架构实现城市地下供水管道异常检测，结合物理信息和稀疏传感技术，以低成本实现高精度的实时监测。
Comments 7 pages, 1 figure, 2 tables, Accepted to the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2026), IAAI Deployed Applications Track
无监督图神经网络框架用于先进电子设计自动化布局中的平衡多图案化
机构 * The American University in Cairo（埃及亚历山大大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种基于无监督图神经网络的框架，用于解决电子设计自动化中的多图案化问题，通过图着色方法优化布局分解，实现特征违规最小化和掩模平衡。
Comments manuscript under review
人工智能与会计研究：一个框架和议程
专题命中 工作流自动化 ：AI agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一个框架，分析人工智能如何改变会计研究，探讨AI与会计研究的交叉领域，以及如何通过战略定位和合作提升研究竞争力。
Comments 48 pages, 7 tables
Journal ref Intl. J. Account. Inf. Syst. 56 (2025): 100760
基于人工智能的事件驱动业务流程编排在Workday ERP中的应用
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本研究提出基于人工智能的事件驱动编排框架，用于提升Workday ERP在医疗行业中的流程效率、成本可见性和决策准确性。
Comments 10 Pages, 6 figures , 2 Tables
Journal ref https://www.ijcnis.org/index.php/ijcnis/article/view/8639,2025 , 11
预撤离行为中的二进制决策过程
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文提出二进制决策模型，用于模拟人群预撤离行为，结合舆论动力学与二进制相变，探讨群体行为与社会拓扑结构的关系。
Comments 6 pages
利用强化学习、遗传算法和变换器进行粒子物理中背景确定
机构 * Physik-Institut, Universität Zürich（苏黎世大学物理研究所） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区） ； H.H. Wills Physics Laboratory, University of Bristol（布里斯托大学H.H.威尔斯物理实验室） ； University of Bristol（布里斯托大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出利用强化学习、遗传算法和变换器解决粒子物理中背景确定问题，通过系统方法提升衰变测量精度。
Comments 34 pages, 12 figures
可扩展的北极系统：端到端垂直集成用于低延迟和节能的LLM推理
机构 * IBM Research, IBM Software（IBM研究院，IBM软件）
专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 北极系统通过端到端垂直集成实现低延迟和节能的LLM推理，支持多种模型规模和上下文长度，适用于企业AI应用部署。
Workday云ERP在关键维度上的安全性能比较
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)
AI总结 Workday云ERP在关键安全维度上的性能评估显示其具备高安全性和合规性，适用于企业云安全管理的标准。
Comments 10 pages,3 figures, 1 table
Journal ref https://jisem-journal.com/index.php/journal/article/view/13393/6377,2025,10
CorrectHDL: 基于LLM的代理HDL设计利用高层次综合作为参考
机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； Technical University of Darmstadt（达姆施塔特技术大学） ； Technical University of Ilmenau（伊尔梅恩艾大学）
专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 CorrectHDL利用LLM和HLS结合，通过参考设计纠正生成错误，提升HDL设计的面积和功率效率，接近人工设计水平。
Comments 7 pages, 15 figures, 2 tables
PoE-World: 通过程序专家的乘积进行组合世界建模
机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； Dalhousie University（达尔豪斯大学）
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 PoE-World通过程序专家的乘积有效建模复杂非网格世界领域，利用LLMs学习世界模型并实现高效泛化。
InfCode: 基于对抗的测试和补丁迭代精炼框架用于可靠的软件问题解决
机构 * Beihang University（北航大学） ； Beijing Tokfinity Technology Co., Ltd.（北京 Tokfinity 技术有限公司）
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 InfCode通过对抗多代理框架实现测试和补丁的迭代精炼，以提高软件问题解决的可靠性，实验表明其在SWE-bench Verified上达到79.4%的性能，创下了新的最先进水平。
InfCode-C++: 基于意图的语义检索与AST结构化搜索用于C++问题解决
机构 * Beihang University（北航） ； Beijing Tokfinity Technology Co., Ltd.（北京 Tokfinity 技术有限公司）
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 INFCODE-C++ 是首个针对 C++ 的自主系统，通过结合语义代码意图检索和 AST 结构查询，实现端到端的问题解决，其性能显著优于现有方法。
TRADES: 使用扩散模型生成逼真市场模拟
机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学）
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 TRADES通过基于变换器的扩散模型生成逼真市场模拟，提升合成数据在金融任务中的应用价值。
Comments 8 pages
Journal ref ECAI 2025. Volume 413: Pages 3703 - 3710
基于代理的模型分析改善边境地区和移民群体医疗可及性对肝炎B患病率的影响
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)
AI总结 本研究通过基于代理的模型分析了改善边境地区和移民群体医疗可及性对肝炎B患病率的影响，发现需提高移民群体的医疗可及性以实现消除目标。
SkyRL-Agent: 多轮长周期LLM代理高效强化学习训练
机构 * NovaSky AI ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Anyscale
专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 SkyRL-Agent通过高效异步调度和工具增强训练配方，实现多轮长周期LLM代理的高效强化学习训练，使SA-SWE-32B在SWE-Bench上达到39.4% Pass@1，成本降低超2倍。
D-GARA：一种用于真实世界异常中GUI代理鲁棒性评估的动态基准框架
专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 D-GARA提出一种动态基准框架，用于评估Android GUI代理在真实世界异常中的鲁棒性，揭示了现有代理在异常环境下的性能下降问题。
Comments Accepted to AAAI 2026
开发一种基于代理的数学模型以模拟照射后细胞响应：数字双框架中个性化放射治疗的关键组成部分
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)
AI总结 本文提出基于代理的数学模型，用于模拟细胞照射后的响应，为构建数字双框架提供关键支持，以实现个性化放射治疗的研究与预测。
通用模型在医学图像分割中的应用：一项调查与与任务特定方法的性能比较
专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文调查了通用模型在医学图像分割中的应用，对比了通用模型与任务特定方法的性能，探讨了其在监管、隐私、预算及临床转化等方面面临的挑战。
Comments 132 pages, 26 figures, 23 tables. Andrea Moglia and Matteo Leccardi are equally contributing authors
Journal ref Moglia A, et al.Generalist models in medical image segmentation: A survey and performance comparison with task-specific approaches. Inf Fus 2026 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S156625352500781X
保护AI代理免受提示注入攻击
专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种多层防御框架，通过评估RAG系统中的提示注入风险，将攻击成功率降低至8.7%，同时保持高任务性能。
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