AI Agent

CDR-Agent: Intelligent Selection and Execution of Clinical Decision Rules Using Large Language Model Agents

CDR-Agent: 基于大语言模型代理的临床决策规则智能选择与执行

Zhen Xiang, Aliyah R. Hsu, Austin V. Zane, Aaron E. Kornblith, Margaret J. Lin-Martore, Jasmanpreet C. Kaur, Vasuda M. Dokiparthi, Bo Li, Bin Yu

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 CDR-Agent利用大语言模型代理，通过自主识别和应用最合适的临床决策规则，提升急诊部门的决策效率和准确性。

LLM-Empowered Event-Chain Driven Code Generation for ADAS in SDV systems

基于大语言模型的事件链驱动的ADAS代码生成方法

Nenad Petrovic, Norbert Kroth, Axel Torschmied, Yinglei Song, Fengjunjie Pan, Vahid Zolfaghari, Nils Purschke, Sven Kirchner, Chengdong Wu, Andre Schamschurko, Yi Zhang, Alois Knoll

机构 * Federal Ministry of Research, Technology and Space of Germany（德国联邦研究、技术和空间部） 纠错

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

AI总结 本文提出基于事件链驱动和大语言模型的ADAS代码生成方法，通过RAG层提高代码生成的准确性和一致性，无需重新训练大语言模型。

FLIMs: Fault Localization Interference Mutants, Definition, Recognition and Mitigation

FLIMs: 故障定位干扰突变体，定义、识别与缓解

Hengyuan Liu, Zheng Li, Donghua Wang, Yankai Wu, Xiang Chen, Yong Liu

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

AI总结 本文提出MBFL-FLIM框架，通过识别和缓解干扰突变体提升故障定位效果，实验证明其在多故障场景中表现优异。

Periodic Skill Discovery

周期性技能发现

Jonghae Park, Daesol Cho, Jusuk Lee, Dongseok Shim, Inkyu Jang, H. Jin Kim

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 周期性技能发现（PSD）通过无监督学习发现具有不同周期的技能，提升复杂机器人任务中的表现和多样性。

Comments NeurIPS 2025

Optimality of Simultaneous Consensus with Limited Information Exchange (Extended Abstract)

有限信息交换下的同时共识最优性（扩展摘要）

Kaya Alpturer, Ron van der Meyden, Sushmita Ruj, Godfrey Wong

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了在崩溃故障模型下的同时共识问题，通过有限信息交换方式提出最优协议，降低计算和空间成本。

Comments In Proceedings TARK 2025, arXiv:2511.20540

Journal ref EPTCS 437, 2025, pp. 175-189