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I-MCTS: Enhancing Agentic AutoML via Introspective Monte Carlo Tree Search

I-MCTS：通过反思蒙特卡洛树搜索增强代理自动机器学习

Zujie Liang, Feng Wei, Wujiang Xu, Lin Chen, Yuxi Qian, Xinhui Wu

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

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

AI总结 I-MCTS通过反思蒙特卡洛树搜索提升代理AutoML性能，实现4%的绝对性能提升。

Comments EACL 2026 Findings

A Two-Stage GPU Kernel Tuner Combining Semantic Refactoring and Search-Based Optimization

一种结合语义重构和基于搜索的优化的双阶段GPU内核调优器

Qiuyi Qu, Yicheng Sui, Yufei Sun, Rui Chen, Xiaofei Zhang, Yuzhi Zhang, Haofeng Wang, Ge Lan

机构 * NanKai University（南开大学） ； Beijing Institute of Computer Technology and Applications（北京计算机技术与应用研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合语义重构和基于搜索的双阶段GPU内核调优器，通过模板化和参数优化提升内核性能，实现更稳定和高质量的加速效果。

Doc2AHP: Inferring Structured Multi-Criteria Decision Models via Semantic Trees with LLMs

Doc2AHP: 通过语义树利用LLMs推断结构化的多准则决策模型

Hongjia Wu, Shuai Zhou, Hongxin Zhang, Wei Chen

机构 * State Key Laboratory of CAD&CG（计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 Doc2AHP通过结合AHP原理和LLMs，实现结构化多准则决策模型的高效推断，提升决策模型的逻辑完整性和准确性。

Algorithmic Identity Based on Metaparameters: A Path to Reliability, Auditability, and Traceability

基于元参数的算法身份：可靠性、可审计性与可追溯性的一条路径

Juliao Braga, Percival Henriques, Juliana C. Braga, Itana Stiubiener

专题命中 工具调用 ：AI agent(abstract)

AI总结 本文提出通过DOI标识算法以提升AI应用的可靠性、可审计性和可追溯性，探讨了其在多模态LLMs中的应用及加密认证协议。

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