AI Agent

Reducing Latency of LLM Search Agent via Speculation-based Algorithm-System Co-Design

通过基于猜测的算法-系统联合设计降低LLM搜索代理的延迟

Zixiao Huang, Wen Zeng, Tianyu Fu, Tengxuan Liu, Yizhou Sun, Ke Hong, Xinhao Yang, Chengchun Liu, Yan Li, Quanlu Zhang, Guohao Dai, Zhenhua Zhu, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Infinigence ； Lenovo（联想） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 SPAgent通过基于猜测的算法-系统联合设计框架，减少LLM搜索代理的延迟，实现端到端加速并保持高准确性。

Efficient Multi-Hop Question Answering over Knowledge Graphs via LLM Planning and Embedding-Guided Search

通过LLM规划和嵌入引导搜索实现高效的多跳知识图谱问答

Manil Shrestha, Edward Kim

机构 * Department of Computer Science, Drexel University, Philadelphia, PA, USA（计算机科学系，德雷塞尔大学，费城，宾夕法尼亚州，美国） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出两种混合算法，通过LLM规划和嵌入引导搜索实现高效且可验证的多跳知识图谱问答，提升推理效率与准确性。

FunReason: Enhancing Large Language Models' Function Calling via Self-Refinement Multiscale Loss and Automated Data Refinement

FunReason: 通过自精炼多尺度损失和自动化数据精炼增强大语言模型的功能调用

Bingguang Hao, ZengZhuang Xu, Maolin Wang, Yuntao Wen, Yicheng Chen, Cunyin Peng, Long Chen, Dong Wang, Xiangyu Zhao, Jinjie Gu, Chenyi Zhuang, Ji Zhang

机构 * AWorld Team, Inclusion AI（AWorld Team，Inclusion AI） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 FunReason通过自精炼多尺度损失和自动化数据精炼方法，提升大语言模型的功能调用能力，实现性能接近GPT-4o并缓解微调中的灾难性遗忘。

Influence of the Geometry of the world model on Curiosity Based Exploration

世界模型几何对基于好奇心的探索的影响

Grégoire Sergeant-Perthuis, Nils Ruet, David Rudrauf, Dimitri Ognibene, Yvain Tisserand

机构 * LCQB Sorbonne Université & OURAGAN team, Inria Paris（LCQB 索邦大学及 OURAGAN 团队，巴黎研究所） ； CIAMS, Université Paris-Saclay, Orsay & Université d’Orléans（CIAMS，巴黎-萨克雷大学，欧塞比及奥尔良大学） ； Dipartimento di Psicologia, Università Milano-Bicocca（心理学系，米兰-比科卡大学） ； CISA, University of Geneva（日内瓦大学 CISA） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了世界模型几何结构对智能体好奇心驱动探索行为的影响，通过比较投影群与欧几里得群在知识价值和探索行为中的作用，揭示了几何结构在空间意识中的关键作用。

Journal ref Biol Cybern 119, 4 (2025)

Complexity Reduction Study Based on RD Costs Approximation for VVC Intra Partitioning

基于RD成本近似用于VVC内划分的复杂度降低研究

M. E. A. Kherchouche, F. Galpin, T. Dumas, F. Schnitzler, D. Menard, L. Zhang

机构 * InterDigital, R&I（InterDigital研发与创新部） ； Univ Rennes, INSA Rennes（里昂大学，印斯那学院） ； CNRS, IETR - UMR 6164（国家科学研究中心，IETR研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出两种基于机器学习的VVC内划分复杂度降低方法，通过回归和强化学习技术优化RD成本预测，提升RDO过程效率。

Comments 2025 Data Compression Conference (DCC)

Beyond Relational: Semantic-Aware Multi-Modal Analytics with LLM-Native Query Optimization

超越关系：基于语义的多模态分析与LLM原生查询优化

Junhao Zhu, Lu Chen, Xiangyu Ke, Ziquan Fang, Tianyi Li, Yunjun Gao, Christian S. Jensen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Aalborg University（奥胡斯大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Nirvana通过结合可编程语义运算符和LLM原生查询优化，实现多模态数据分析，显著提升效率和可扩展性。

An LLM-based Framework for Human-Swarm Teaming Cognition in Disaster Search and Rescue

基于大语言模型的灾难搜索救援中人-群智能协同认知框架

Kailun Ji, Xiaoyu Hu, Xinyu Zhang, Jun Chen

机构 * School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University（电子工程学院，西北工业大学） ； Chongqing Institute for Brain and Intelligence, Guangyang Bay Laboratory（脑科学与智能研究院，广阳湾实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于大语言模型的LLM-CRF系统，通过自然交互捕捉意图并实现任务规划，显著提升灾难救援任务效率与成功率。

Optimizing edge AI models on HPC systems with the edge in the loop

在循环边缘中优化边缘AI模型的HPC系统

Marcel Aach, Cyril Blanc, Andreas Lintermann, Kurt De Grave

机构 * Jülich Supercomputing Centre, Jülich, Germany（耶拿超级计算中心） ； ProductionS core lab, Flanders Make, Lommel/Leuven, Belgium（生产核心实验室，弗拉芒制造） 纠错

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出一种硬件感知的神经架构搜索方法，通过结合比利时边缘设备与德国HPC系统，加速架构候选训练并提升模型质量与推理速度。

Comments 13 pages, accepted for oral presentation at Computational Aspects of Deep Learning 2025 (at ISC 2025)