AI Agent

LLM Assisted Coding with Metamorphic Specification Mutation Agent

基于元形态规范变异代理的LLM编码

Mostafijur Rahman Akhond, Gias Uddin

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 CodeMetaAgent通过元形态关系驱动LLM代理，提升代码生成准确性与覆盖率，有效解决规范不一致问题。

ARISE: Agentic Rubric-Guided Iterative Survey Engine for Automated Scholarly Paper Generation

ARISE: 基于代理的评分引导迭代调查引擎用于自动化学术论文生成

Zi Wang, Xingqiao Wang, Sangah Lee, Xiaowei Xu

专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ARISE是一种基于代理的评分引导迭代调查引擎，通过模块化架构和评分引导的迭代改进循环，实现高质量学术论文的自动化生成与持续改进。

Comments 20 pages including an appendix, 7 figures and 6 tables

CubeletWorld: A New Abstraction for Scalable 3D Modeling

CubeletWorld: 一种可扩展3D建模的新抽象

Azlaan Mustafa Samad, Hoang H. Nguyen, Lukas Berg, Henrik Müller, Yuan Xue, Daniel Kudenko, Zahra Ahmadi

机构 * L3S Research Center（L3S研究所以） ； Leibniz University Hannover（汉诺威莱布尼茨大学） ； University of Tennessee at Chattanooga（田纳西大学查塔努加分校） ； PLRI Medical Informatics Institute（医学信息学研究所） ； Hannover Medical School（汉诺威医学院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 CubeletWorld通过离散3D网格空间单元实现可扩展的城市建模，提升隐私保护和跨区域通用性。

Comments 10 pages, 5 figures

A Low-Code Methodology for Developing AI Kiosks: a Case Study with the DIZEST Platform

一种低代码方法论用于开发AI信息亭：以DIZEST平台的案例研究

SunMin Moon, Jangwon Gim, Chaerin Kim, Yeeun Kim, YoungJoo Kim, Kang Choi

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文提出了一种基于DIZEST平台的低代码方法论，用于开发AI信息亭，通过案例研究展示了其在提高互操作性和用户体验方面的优势。

Comments 5 pages, 2 figures, conference, 2 tables

Binary BPE: A Family of Cross-Platform Tokenizers for Binary Analysis

二进制BPE：用于二进制分析的跨平台分词器家族

Michael J. Bommarito

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 二进制BPE分词器家族通过跨平台训练，提升二进制分析的上下文效率和压缩效果，适用于恶意软件检测与逆向工程。

Comments 17 pages, 3 figures, 9 tables. Paper source available at https://github.com/mjbommar/binary-tokenizer-paper ; tokenizers available at https://huggingface.co/mjbommar - mjbommar/binary-tokenizer-001-{4k,8k,16k,32k,64k}

AdaTok: Adaptive Token Compression with Object-Aware Representations for Efficient Multimodal LLMs

AdaTok: 一种基于对象感知表示的自适应令牌压缩方法，用于高效多模态大语言模型

Xinliang Zhang, Lei Zhu, Hangzhou He, Shuang Zeng, Ourui Fu, Jiakui Hu, Zhengjian Yao, Yanye Lu

机构 * Institute of Medical Technology, Peking University Health Science Center（北京大学医学部医学技术研究所） ； Department of Biomedical Engineering, Peking University（北京大学生物医学工程系） ； National Biomedical Imaging Center, Peking University（北京大学国家生物医学成像中心） 纠错

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AdaTok通过自适应令牌压缩方法，利用对象感知表示提升多模态大语言模型的效率，实现高压缩比与高性能的平衡。

Tapas Are Free! Training-Free Adaptation of Programmatic Agents via LLM-Guided Program Synthesis in Dynamic Environments

Tapas Are Free! 通过LLM引导的程序合成实现动态环境下的免训练程序代理适应

Jinwei Hu, Yi Dong, Youcheng Sun, Xiaowei Huang

专题命中 软件智能体 ：autonomous agent(abstract)

AI总结 TAPA通过LLM引导的程序合成，在动态环境中实现免训练的程序代理适应，提升网络安全和群体智能任务的性能与可靠性。

Comments Extended version of the paper accepted at AAAI-26 Oral to comply with the AAAI camera-ready requirements with minor revisions