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。
EEsizer: 基于LLM的模拟和混合信号电路尺寸设计AI代理
机构 * The University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； The School of Engineering（工程学院） ； Institute for Integrated Micro and Nano Systems（集成微纳系统研究所）
专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 EEsizer是一种基于LLM的AI代理，通过整合大语言模型与电路仿真器和自定义数据分析功能，实现了模拟和混合信号电路尺寸设计的自动化，展示了在先进节点上的适应性和鲁棒性。
Journal ref IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 2026
DSTED：解耦时间稳定性和辨别增强以实现手术流程识别
机构 * Univ Rennes, Inserm, LTSI - UMR 1099（里昂大学，Inserm，LTSI - UMR 1099）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 DSTED通过解耦时间稳定性和辨别增强，提升手术流程识别的准确性和鲁棒性。
Comments Early accepted to IPCAI 2026
用于计算材料设计的Python工作流定义
专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文提出Python工作流定义（PWD）以促进计算材料设计领域不同工作流管理系统的互操作性和可重现性。
iDDS：智能分布式调度用于工作流编排
专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)
AI总结 iDDS是一种智能分布式调度系统，通过整合数据感知执行和可编程工作流，实现大规模分布式科学计算中的高效工作流编排与自动化处理。
InterMT：基于人类反馈的多轮交错偏好对齐
机构 * Institute for AI, Peking University（人工智能研究院，北京大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（通用人工智能国家重点实验室，北京大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 InterMT通过多轮多模态交互的偏好数据集探索，旨在提升多模态大模型的交互能力，结合人类反馈和专家注释，揭示多轮扩展规律。
基于大语言模型的Vibe编码调研
机构 * Institute of Computing Technology Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Duke University（杜克大学） ； University of California Merced（加州大学默塞德分校） ； Peking University（北京大学） ； University of Queensland（昆士兰大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文调研了基于大语言模型的Vibe编码方法，系统分析了其理论基础和五个开发模型，揭示了上下文工程与协作模式对成功的关键作用。
情绪导演：在情绪导向图像生成中弥合情感捷径
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； China Unicom（中国联合通信） ； Shanghai Artificial Intelligence Lab（上海人工智能实验室）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)
AI总结 Emotion-Director通过跨模态协作框架，结合MC-Diffusion和MC-Agent，提升情绪导向图像生成的准确性和表现力。
反事实基础扩展与表征几何：一种基于MDL约束的概念发展模型
机构 * National Electronics and Computer Technology Center（国家电子与计算机技术中心）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出基于MDL约束的概念发展模型，通过几何框架解释概念扩展为误差驱动的基底扩展过程，强调反事实表示在学习中的作用及限制。
Comments First draft
从语音到字幕：评估ASR模型在意大利电视节目字幕中的表现
机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文评估了四种最先进的ASR模型在意大利电视节目字幕任务中的表现，发现其在真实生产环境中的性能仍有待提升，但可作为提升人类生产力的有力工具。
动态环境中的演示引导持续强化学习
机构 * School of Computer Science, University of Galway（Galway大学计算机科学学院）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本研究提出演示引导持续强化学习（DGCRL），通过外部演示库指导智能体探索与适应，提升动态环境中的学习效率和知识迁移能力。
基于人工智能的多模态智能家庭平台：用于中风后运动功能障碍的持续监测与协助
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种基于人工智能的多模态智能家庭平台，通过整合可穿戴设备和环境传感器，实现中风后患者运动功能的持续监测与智能协助，显著提升用户满意度。
Comments 5 figures, 41 references
异步流水线并行用于实时多语言唇同步视频通信系统
机构 * Department of Data Science ； Big Data Yildiz Technical University Istanbul, Turkey ； Department of Computer Engineering Yildiz Technical University Istanbul, Turkey ； R\&D Center Aktif Investment Bank Inc. Istanbul, Turkey ； 3.5cm R\&D Center 3.5cm Aktif Investment Bank Inc. 3.5cm Istanbul, Turkey 3.5cm ； 0.25cm Department of Computer Engineering 0.25cm Yildiz Technical University 0.25cm Istanbul, Turkey 0.25cm
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种异步流水线并行的Transformer框架，用于实时多语言唇同步，通过模块化设计和优化技术提升处理速度与资源利用率。
Comments Accepted to IEEE Big Data 2025, AIDE4IoT Workshop. Copyright \c{opyright} 2025 IEEE
通过树状路由、自适应剪枝和依赖感知的预填解码重叠实现高效的混合代理服务
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Peking University（北京大学） ； Samsung Semiconductors, Inc.（三星半导体公司）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种高效的混合代理服务方法，通过树状路由、自适应剪枝和依赖感知的预填解码重叠，显著降低推理延迟并保持准确性。
Comments 13 pages, 4 figures, submitted to Design Automation Conference (DAC) 2026
探索聚合物分类的混合单光子量子方法
机构 * Alysophil 850 Bd Sébastien Brant, 67400 Illkirch-Graffenstaden, France（法国伊尔克希茨-格拉芬斯塔登市Alysophil 850 Bd Sébastien Brant）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种混合经典-量子方法，利用单光子量子计算对聚合物进行分类，展示了在NISQ设备限制下有效处理化学分类任务的可行性。
自动化越多，看到的越少：人工智能科学家系统的隐藏陷阱
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文探讨了人工智能科学家系统中潜在的故障模式，指出其内部工作流程未被深入研究，通过实验揭示了四种风险，并建议要求提交跟踪日志和代码以提高透明度和可重复性。
Comments NeurIPS 2025 AI4Science (Spotlight)
InterPose：从大规模网络视频中学习生成人-物体交互
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)
AI总结 InterPose通过大规模网络视频自动提取人-物体交互动作数据，提升人类动作生成的精度和多样性，同时开发LLM代理实现零样本动画生成。
Comments Accepted to 3DV 2026. Project page: https://mael-zys.github.io/InterPose/
应对数据集整理挑战以实现可靠的机器学习：热电材料的案例研究
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于统计轮换误差的数据过滤方法，用于解决热电材料数据集中的不准确性和不一致性问题，并通过混合数据集创建流程提升数据质量。
Comments 10 pages, 9 figures
Journal ref Mater. Today Phys. 59, 101948 (2025)
对细网格点的均匀推断精度
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文研究了在有限网格点上使用乘数自助法实现有效均匀置信带所需的网格细度，并推导了覆盖误差的显式界限。
有界置信度过程等价性
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)
AI总结 研究有界置信度过程的等价性，通过起始配置和阈值划分，实现对小规模代理群体的精确现象分析。
Comments 33 pages, 2 tables, 9 figure; comments more than welcome
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