AI Agent

WISE-Flow: Workflow-Induced Structured Experience for Self-Evolving Conversational Service Agents

WISE-Flow: 基于工作流的结构化经验用于自进化对话服务代理

Yuqing Zhou, Zhuoer Wang, Jie Yuan, Hong Wang, Samson Koelle, Ziwei Zhu, Wei Niu

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 WISE-Flow通过将历史服务交互转化为可重用的程序经验，实现自进化对话服务代理的可靠性和稳定性提升。

Comments 19 pages

MegaFlow: Large-Scale Distributed Orchestration System for the Agentic Era

MegaFlow：面向代理时代的大型分布式编排系统

Lei Zhang, Mouxiang Chen, Ruisheng Cao, Jiawei Chen, Fan Zhou, Yiheng Xu, Jiaxi Yang, Zeyao Ma, Liang Chen, Changwei Luo, Kai Zhang, Fan Yan, KaShun Shum, Jiajun Zhang, Zeyu Cui, Feng Hu, Junyang Lin, Binyuan Hui, Min Yang

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 MegaFlow是一个面向代理时代的大型分布式编排系统，通过将代理训练基础设施抽象为三个独立服务，实现高效调度、资源分配和任务管理，解决大规模代理训练的基础设施问题。

FilmSceneDesigner: Chaining Set Design for Procedural Film Scene Generation

FilmSceneDesigner: 用于程序化电影场景生成的场景设计链

Zhifeng Xie, Keyi Zhang, Yiye Yan, Yuling Guo, Fan Yang, Jiting Zhou, Mengtian Li

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 FilmSceneDesigner通过自动化场景生成系统，结合代理链接框架和程序化生成流水线，实现从自然语言描述到完整电影场景的自动生成，并构建了SetDepot-Pro数据集提升电影真实感和资产多样性。

Q-realign: Piggybacking Realignment on Quantization for Safe and Efficient LLM Deployment

Q-realign: 量化驱动的对齐以实现安全高效的LLM部署

Qitao Tan, Xiaoying Song, Ningxi Cheng, Ninghao Liu, Xiaoming Zhai, Lingzi Hong, Yanzhi Wang, Zhen Xiang, Geng Yuan

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； University of North Texas（北卡罗来纳州立大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 Q-realign通过量化驱动的对齐方法，在部署流程中实现安全高效的LLM部署，有效减少不安全行为并降低计算开销。

Model-Agnostic Solutions for Deep Reinforcement Learning in Non-Ergodic Contexts

深度强化学习在非平衡环境中模型无关的解决方案

Bert Verbruggen, Arne Vanhoyweghen, Vincent Ginis

机构 * Data Analytics Lab, Vrije Universiteit Brussel（自由大学布鲁塞尔数据分析实验室） ； Mobilise, Vrije Universiteit Brussel（Mobilise，自由大学布鲁塞尔） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（工程与应用科学学院，哈佛大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出在非平衡环境中通过引入时间依赖性改进深度强化学习策略，以获得更优的解决方案。

Disentangling History and Propagation Dependencies in Cross-Subject Knee Contact Stress Prediction Using a Shared MeshGraphNet Backbone

解构跨受体膝关节接触应力预测中的历史与传播依赖性使用共享MeshGraphNet主干

Zhengye Pan, Jianwei Zuo, Jiajia Luo

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种共享MeshGraphNet主干模型，通过分离时间历史依赖性和空间传播依赖性，提升了跨受体膝关节接触应力预测的准确性与可靠性。

PathoSyn: Imaging-Pathology MRI Synthesis via Disentangled Deviation Diffusion

PathoSyn: 通过解耦偏差扩散实现影像-病理MRI合成

Jian Wang, Sixing Rong, Jiarui Xing, Yuling Xu, Weide Liu

机构 * Department of Radiology, Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School（放射科，波士顿儿童医院，哈佛医学院） ； College of Science, Northeastern University（科学学院，东北大学） ； School of Medicine, Yale University（医学院，耶鲁大学） ； Department of Cardiac Surgery, The Second Affiliated Hospital of Jiangxi Medical College, Nanchang University（心脏外科科，江西医学院第二附属医院，南昌大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 PathoSyn通过解耦偏差扩散模型生成高保真MRI合成数据，提升低数据环境下诊断算法的鲁棒性。

Multi-band infrared imaging reveals dusty spiral arcs around the binary B[e] star 3 Puppis

多波段红外成像揭示双星B[e]星3 Puppis周围的尘埃螺旋弧

M. Abello, J. Drevon, A. Meilland, A. Domiciano de Souza, F. Millour, R. Flor, J. H. Leftley, C. Paladini, Ph. Stee, A. Matter, S. Lagarde, B. Lopez, P. Ábrahám, J. -C. Augereau, P. Cruzalèbes, W. Danchi, T. Henning, T. Juhász, F. Kerschbaum, F. Lykou, P. Priolet, S. Robbe-Dubois, J. Varga, L. B. F. M. Waters, G. Weigelt, S. Wolf, MATISSE collaboration

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 多波段红外成像揭示3 Puppis双星周围尘埃螺旋结构的复杂形态与动力学机制

Comments 19 pages, 11 figures, 11 tables

Journal ref A&A 704, A175 (2025)

Bipartite structure and dynamics of political corruption networks

政治腐败网络的二元结构与动态

Monica V. Prates, Arthur A. B. Pessa, Sebastian Goncalves, Matjaz Perc, Haroldo V. Ribeiro

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 本文通过二元网络分析揭示了政治腐败网络中代理人与案件的不 assortative 度混合，发现低再犯率和高协调成本，以及犯罪轨迹的网络嵌入度逐步上升。

Comments 12 pages, 6 figures, accepted for publication in Physica A

Journal ref Physica A 683, 131216 (2026)