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AI 大模型

AI Agent

智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

2026-02-04 至 2026-02-04 共收录 142 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 多智能体 28 篇

2602.00755 2026-02-04 cs.MA cs.AI cs.NE 88%

Evolving Interpretable Constitutions for Multi-Agent Coordination

为多智能体协调演化可解释的宪法

Ujwal Kumar, Alice Saito, Hershraj Niranjani, Rayan Yessou, Phan Xuan Tan

机构 * College of Engineering Shibaura Institute of Technology(Shibaura Institute of Technology 工程学院) Faculty of Arts and Sciences The University of Tokyo(东京大学 文理学部) Department of EECS University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校 电子工程与计算机科学系) Department of Informatics Università degli Studi di Milano-Bicocca(米兰-比科卡大学 信息学系)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过进化算法自动发现多智能体协调的可解释宪法,通过实验展示进化宪法在提升社会稳定性方面的有效性。

Comments 23 pages, 4 figures

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2602.03109 2026-02-04 cs.CL 88%

One Model, All Roles: Multi-Turn, Multi-Agent Self-Play Reinforcement Learning for Conversational Social Intelligence

一个模型,所有角色:多轮、多智能体自我对战强化学习用于对话社交智能

Bowen Jiang, Taiwei Shi, Ryo Kamoi, Yuan Yuan, Camillo J. Taylor, Longqi Yang, Pei Zhou, Sihao Chen

机构 * Microsoft Corporation(微软公司) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) University of Southern California(南加州大学) Penn State University(宾夕法尼亚州立大学)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.CL

AI总结 OMAR通过多轮多智能体自我对战强化学习,使AI在无监督情况下发展出共情、说服等社交智能。

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2602.03026 2026-02-04 cs.AI cs.MA 88%

Visual Reasoning over Time Series via Multi-Agent System

通过多智能体系统进行时间序列的视觉推理

Weilin Ruan, Yuxuan Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州))

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 MAS4TS通过多智能体系统实现时间序列的视觉推理,利用分析-推理-执行范式,结合视觉语言模型和工具链,提升时间序列任务的性能和泛化能力。

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2602.02970 2026-02-04 cs.LG 88%

Co2PO: Coordinated Constrained Policy Optimization for Multi-Agent RL

Co2PO:多智能体强化学习中的协调约束策略优化

Shrenik Patel, Christine Truong

机构 * Rutgers University, New Brunswick, NJ(罗杰斯大学,新不伦瑞克,新泽西) Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA(卡内基梅隆大学,匹兹堡,宾夕法尼亚)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.LG

AI总结 Co2PO通过引入共享黑板架构和风险预测机制,实现多智能体强化学习中的协调安全优化,提升探索效率并减少保守性。

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2602.02959 2026-02-04 cs.LG cs.SY eess.SY 88%

Human-Centric Traffic Signal Control for Equity: A Multi-Agent Action Branching Deep Reinforcement Learning Approach

以人为中心的交通信号控制以实现公平性:一种多智能体动作分支深度强化学习方法

Xiaocai Zhang, Neema Nassir, Lok Sang Chan, Milad Haghani

机构 * Department of Infrastructure Engineering, Faculty of Engineering and Information Technology, The University of Melbourne, VIC 3010, Australia(工程与信息技术学院基础设施工程系,墨尔本大学)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种以人为中心的多智能体动作分支深度强化学习方法,通过分解交通走廊控制并优化旅行者公平性,有效减少受延迟旅行者数量,提升交通信号系统的公平性和可扩展性。

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2509.11361 2026-02-04 cs.AI 88%

MAPGD: Multi-Agent Prompt Gradient Descent for Collaborative Prompt Optimization

MAPGD:多智能体提示梯度下降用于协作提示优化

Yichen Han, Yuhang Han, Siteng Huang, Guanyu Liu, Zhengpeng Zhou, Bojun Liu, Yujia Zhang, Isaac N Shi, Lewei He, Tianyu Shi

机构 * South China Normal University(华南师范大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Zhejiang University(浙江大学) University of Macau(澳门大学) University of Sydney(悉尼大学) Silicon Sapiens LLC University of Alberta(阿尔伯塔大学) University of Toronto(多伦多大学)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 MAPGD通过多智能体协作机制提升提示优化的鲁棒性和效率,结合梯度融合与动态加权实现高效且可解释的优化方案。

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2602.03158 2026-02-04 cs.IR 88%

PAMAS: Self-Adaptive Multi-Agent System with Perspective Aggregation for Misinformation Detection

PAMAS:基于视角聚合的自适应多智能体系统用于虚假信息检测

Zongwei Wang, Min Gao, Junliang Yu, Tong Chen, Chenghua Lin

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract)

AI总结 PAMAS通过自适应多智能体系统和视角聚合技术,有效解决虚假信息检测中的信息淹没问题,提升检测准确性和效率。

Comments 12 pages

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2602.03028 2026-02-04 cs.CV 88%

MUSE: A Multi-agent Framework for Unconstrained Story Envisioning via Closed-Loop Cognitive Orchestration

MUSE:一种通过闭环认知协调的多智能体框架用于无约束故事构思

Wenzhang Sun, Zhenyu Wang, Zhangchi Hu, Chunfeng Wang, Hao Li, Wei Chen

机构 * Li Auto(利奥自动化)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract)

AI总结 MUSE通过闭环认知协调的多智能体框架,提升长篇叙事的连贯性与多模态一致性。

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2602.02534 2026-02-04 cs.SI 88%

DualMind: Towards Understanding Cognitive-Affective Cascades in Public Opinion Dissemination via Multi-Agent Simulation

DualMind: 通过多智能体模拟理解公共意见传播中的认知-情感 cascades

Enhao Huang, Tongtong Pan, Shuhuai Zhang, Qishu Jin, Liheng Zheng, Kaichun Hu, Yiming Li, Zhan Qin, Kui Ren

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract)

AI总结 DualMind通过多智能体模拟,建模公共意见传播中认知与情感的相互作用,提升危机管理的预测能力。

Comments Accepted as a demo paper at TheWebConf (WWW) 2026

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2601.19121 2026-02-04 cs.IR cs.AI cs.LG cs.MA 87%

LLMs as Orchestrators: Constraint-Compliant Multi-Agent Optimization for Recommendation Systems

LLMs作为协调者:用于推荐系统的约束合规多智能体优化

Guilin Zhang, Kai Zhao, Jeffrey Friedman, Xu Chu

机构 * Workday

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出DualAgent-Rec框架,利用LLM协调多智能体优化,实现推荐系统中100%的约束满足和提升帕累托超体积。

Comments 8 pages, 5 figures

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2602.02903 2026-02-04 cs.LG cs.AI cs.SY eess.SY 73%

Spatiotemporal Decision Transformer for Traffic Coordination

时空决策变压器用于交通协调

Haoran Su, Yandong Sun, Hanxiao Deng

机构 * New York University(纽约大学) UC Berkeley(伯克利大学)

专题命中 多智能体 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 MADT通过引入图注意力机制、时间变压器编码器和返回到去的条件,实现了多智能体交通信号控制的序列建模,有效提升了交通协调性能。

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2602.03311 2026-02-04 cs.SE 70%

Multi-Level Testing of Conversational AI Systems

对话AI系统的多级测试

Elena Masserini

专题命中 多智能体 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.SE

AI总结 本研究提出了一种多级测试方法,用于验证对话AI系统在不同粒度级别上的组成部分,包括语言与AI组件的集成、单个对话代理以及多代理实现。

Comments 3 pages, 1 figure, Accepted at IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE) - Doctoral Symposium Track, 2026

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2602.03049 2026-02-04 stat.ML cs.LG math.ST stat.ME stat.TH 70%

Unified Inference Framework for Single and Multi-Player Performative Prediction: Method and Asymptotic Optimality

统一的单玩家和多玩家表演预测推断框架:方法与渐近最优性

Zhixian Zhang, Xiaotian Hou, Linjun Zhang

机构 * Rutgers University(罗杰斯大学) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学)

专题命中 多智能体 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出统一的单玩家和多玩家表演预测推断框架,通过RRM和两步插值估计器实现渐近最优性,提供可靠估计与决策的系统工具。

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2602.03508 2026-02-04 math.OC cs.SY eess.SY 67%

A necessary and sufficient condition for discrete-time consensus on star boundaries

关于离散时间在星形边界上达成一致的必要且充分条件

Galina Sidorenko, Johan Thunberg

专题命中 多智能体 :agent(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种关于离散时间在星形边界上达成一致的必要且充分条件,并展示了其在强连通有向图中的应用及线性收敛特性。

Comments 14 pages, 8 figures

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2602.03838 2026-02-04 cs.HC cs.AI cs.CV 57%

PrevizWhiz: Combining Rough 3D Scenes and 2D Video to Guide Generative Video Previsualization

PrevizWhiz: 结合粗糙3D场景和2D视频以指导生成视频预可视化

Erzhen Hu, Frederik Brudy, David Ledo, George Fitzmaurice, Fraser Anderson

机构 * Autodesk Research \& University of Virginia Toronto Ontario Canada Autodesk Research Toronto Ontario Canada Autodesk Research \& University of Virginia Autodesk Research

专题命中 多智能体 :workflow(abstract);分类 cs.AI

AI总结 PrevizWhiz通过结合粗糙3D场景和2D视频,为电影制作者提供高效的生成视频预可视化工具,降低技术门槛并提升创意迭代效率。

Comments 21 pages, 13 figures; accepted and to appear at CHI 2026

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2411.06501 2026-02-04 cs.LG stat.ML 57%

Individual Regret in Cooperative Stochastic Multi-Armed Bandits

合作随机多臂老虎机中的个体遗憾

Idan Barnea, Tal Lancewicki, Yishay Mansour

机构 * Blavatnik School of Computer Science and AI(巴尔-瓦特尼克计算机科学与人工智能学院) Tel Aviv University(特拉维夫大学) Google Research, Tel Aviv, Israel(谷歌研究,特拉维夫,以色列)

专题命中 多智能体 :agent(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文首次提出在合作随机多臂老虎机中不依赖图直径的个体遗憾界,并分析了通信效率对遗憾的影响。

Comments 55 pages, 1 figure

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2602.03129 2026-02-04 econ.GN q-fin.EC 50%

Mathematical Modeling of Common-Pool Resources: A Comprehensive Review of Bioeconomics, Strategic Interaction, and Complex Adaptive Systems

公共池资源的数学建模:生物经济学、战略互动与复杂适应系统的一次全面回顾

Zebiao Li, Rui Liu, Chengyi Tu

专题命中 多智能体 :agent(abstract)

AI总结 本文综述了公共池资源的数学建模,涵盖生物经济学、战略互动和复杂适应系统,探讨了从经典博弈论到现代动态模型的发展与应用。

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2602.00509 2026-02-04 cs.DC 50%

PROBE: Co-Balancing Computation and Communication in MoE Inference via Real-Time Predictive Prefetching

PROBE: 通过实时预测预取在MoE推理中协同平衡计算与通信

Qianchao Zhu, Xucheng Ye, Yuliang Liu, Haodong Ouyang, Chengru Song

专题命中 多智能体 :planning(abstract)

AI总结 PROBE通过实时预测预取技术,在MoE推理中平衡计算与通信,减少预填延迟并提升解码吞吐量。

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2. 工作流自动化 18 篇

2602.03320 2026-02-04 cs.CV cs.AI 88%

MedSAM-Agent: Empowering Interactive Medical Image Segmentation with Multi-turn Agentic Reinforcement Learning

MedSAM-Agent: 通过多轮代理强化学习赋能交互式医学图像分割

Shengyuan Liu, Liuxin Bao, Qi Yang, Wanting Geng, Boyun Zheng, Chenxin Li, Wenting Chen, Houwen Peng, Yixuan Yuan

机构 * Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China(香港中文大学) Hunyuan Group, Tencent(腾讯洪音集团) Institute of Automation, the Chinese Academy of Sciences, Beijing, China(中国科学院自动化研究所) Dalian University of Technology, Dalian, China(大连理工大学) Stanford University, Stanford, USA(斯坦福大学)

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

AI总结 MedSAM-Agent通过多轮代理强化学习提升医学图像分割的交互效率与准确性

Comments 23 Pages, 4 Figures

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2602.03145 2026-02-04 cs.GT cs.AI cs.MA 88%

Internet of Agentic AI: Incentive-Compatible Distributed Teaming and Workflow

互联网中的代理AI:激励兼容的分布式团队和工作流

Ya-Ting Yang, Quanyan Zhu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Tandon School of Engineering, New York University, Brooklyn, NY, USA(电气与计算机工程系,工程学院,纽约大学,布鲁克林,纽约,美国)

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

AI总结 本文提出互联网中的代理AI框架,通过激励兼容的分布式联盟形成实现可扩展的代理工作流,展示其在医疗领域的应用价值。

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2602.02595 2026-02-04 cs.CR cs.AI cs.CY 85%

To Defend Against Cyber Attacks, We Must Teach AI Agents to Hack

为抵御网络攻击,我们必须教AI代理黑客

Terry Yue Zhuo, Yangruibo Ding, Wenbo Guo, Ruijie Meng

机构 * Monash University(墨尔本大学) University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) University of California, Santa Barbara(加州大学圣巴巴拉分校) National University of Singapore(新加坡国立大学)

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

AI总结 本文主张AI代理驱动的网络攻击不可避免,需转变防御策略,提出构建全面基准、发展训练代理发现漏洞及实施治理限制进攻性AI能力,以负责任地掌握进攻性AI能力作为防御基础设施。

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2602.03432 2026-02-04 cs.IR 82%

Failure is Feedback: History-Aware Backtracking for Agentic Traversal in Multimodal Graphs

失败是反馈:面向多模态图中代理遍历的历史感知回溯

Joohyung Yun, Doyup Lee, Wook-Shin Han

专题命中 工作流自动化 :agentic(title,abstract);workflow(abstract)

AI总结 FiF通过历史感知回溯和经济理性的代理工作流程,提升多模态图中检索的适应性和效率。

Comments Project page: https://failureisfeedback.github.io/

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2507.20534 2026-02-04 cs.LG cs.AI cs.CL 82%

Kimi K2: Open Agentic Intelligence

Kimi K2:开放代理智能

Kimi Team, Yifan Bai, Yiping Bao, Y. Charles, Cheng Chen, Guanduo Chen, Haiting Chen, Huarong Chen, Jiahao Chen, Ningxin Chen, Ruijue Chen, Yanru Chen, Yuankun Chen, Yutian Chen, Zhuofu Chen, Jialei Cui, Hao Ding, Mengnan Dong, Angang Du, Chenzhuang Du, Dikang Du, Yulun Du, Yu Fan, Yichen Feng, Kelin Fu, Bofei Gao, Chenxiao Gao, Hongcheng Gao, Peizhong Gao, Tong Gao, Yuyao Ge, Shangyi Geng, Qizheng Gu, Xinran Gu, Longyu Guan, Haiqing Guo, Jianhang Guo, Xiaoru Hao, Tianhong He, Weiran He, Wenyang He, Yunjia He, Chao Hong, Hao Hu, Yangyang Hu, Zhenxing Hu, Weixiao Huang, Zhiqi Huang, Zihao Huang, Tao Jiang, Zhejun Jiang, Xinyi Jin, Yongsheng Kang, Guokun Lai, Cheng Li, Fang Li, Haoyang Li, Ming Li, Wentao Li, Yang Li, Yanhao Li, Yiwei Li, Zhaowei Li, Zheming Li, Hongzhan Lin, Xiaohan Lin, Zongyu Lin, Chengyin Liu, Chenyu Liu, Hongzhang Liu, Jingyuan Liu, Junqi Liu, Liang Liu, Shaowei Liu, T. Y. Liu, Tianwei Liu, Weizhou Liu, Yangyang Liu, Yibo Liu, Yiping Liu, Yue Liu, Zhengying Liu, Enzhe Lu, Haoyu Lu, Lijun Lu, Yashuo Luo, Shengling Ma, Xinyu Ma, Yingwei Ma, Shaoguang Mao, Jie Mei, Xin Men, Yibo Miao, Siyuan Pan, Yebo Peng, Ruoyu Qin, Zeyu Qin, Bowen Qu, Zeyu Shang, Lidong Shi, Shengyuan Shi, Feifan Song, Jianlin Su, Zhengyuan Su, Lin Sui, Xinjie Sun, Flood Sung, Yunpeng Tai, Heyi Tang, Jiawen Tao, Qifeng Teng, Chaoran Tian, Chensi Wang, Dinglu Wang, Feng Wang, Hailong Wang, Haiming Wang, Jianzhou Wang, Jiaxing Wang, Jinhong Wang, Shengjie Wang, Shuyi Wang, Si Wang, Xinyuan Wang, Yao Wang, Yejie Wang, Yiqin Wang, Yuxin Wang, Yuzhi Wang, Zhaoji Wang, Zhengtao Wang, Zhengtao Wang, Zhexu Wang, Chu Wei, Qianqian Wei, Haoning Wu, Wenhao Wu, Xingzhe Wu, Yuxin Wu, Chenjun Xiao, Jin Xie, Xiaotong Xie, Weimin Xiong, Boyu Xu, Jinjing Xu, L. H. Xu, Lin Xu, Suting Xu, Weixin Xu, Xinran Xu, Yangchuan Xu, Ziyao Xu, Jing Xu, Jing Xu, Junjie Yan, Yuzi Yan, Hao Yang, Xiaofei Yang, Yi Yang, Ying Yang, Zhen Yang, Zhilin Yang, Zonghan Yang, Haotian Yao, Xingcheng Yao, Wenjie Ye, Zhuorui Ye, Bohong Yin, Longhui Yu, Enming Yuan, Hongbang Yuan, Mengjie Yuan, Siyu Yuan, Haobing Zhan, Dehao Zhang, Hao Zhang, Wanlu Zhang, Xiaobin Zhang, Yadong Zhang, Yangkun Zhang, Yichi Zhang, Yizhi Zhang, Yongting Zhang, Yu Zhang, Yutao Zhang, Yutong Zhang, Zheng Zhang, Haotian Zhao, Yikai Zhao, Zijia Zhao, Huabin Zheng, Shaojie Zheng, Longguang Zhong, Jianren Zhou, Xinyu Zhou, Zaida Zhou, Jinguo Zhu, Zhen Zhu, Weiyu Zhuang, Xinxing Zu

机构 * Kimi Team(Kimi 团队)

专题命中 工作流自动化 :agentic(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 Kimi K2是一款开源大语言模型,通过混合专家架构和MuonClip优化器实现先进代理能力,表现优于现有非思考模型。

Comments tech report of Kimi K2, with minor updates

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2401.16097 2026-02-04 cs.DS cs.IR cs.SE 79%

Pushing the Limits: Concurrency Detection in Acyclic Sound Free-Choice Workflow Nets in $O(P^2 + T^2)$

突破极限:在无环声音自由选择工作流网中检测并发性在O(P² + T²)

Thomas M. Prinz, Julien Klaus, Nick R. T. P. van Beest

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

AI总结 本文提出了一种在无环声音自由选择工作流网中以O(P² + T²)复杂度检测并发性的CP算法,提升并发性分析效率。

Comments 19 pages, 14 figures, 5 algorithms

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2602.03069 2026-02-04 cs.DB 78%

Skill-Based Autonomous Agents for Material Creep Database Construction

基于技能的自主代理用于材料蠕变数据库构建

Yue Wu, Tianhao Su, Shunbo Hu, Deng Pan

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

AI总结 本文提出基于技能的自主代理框架,用于从科学文献中自动提取高保真的材料蠕变数据,实现物理自洽的数据库构建。

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2602.02887 2026-02-04 stat.CO 78%

From Accessibility to Allocation: An Integrated Workflow for Land-Use Assignment and FAR Estimation

从可达性到分配:一种整合的工作流程用于土地利用分配和容积率估算

Yue Sun, Ryan Weightman, Yang Yang, Anye Shi, Timur Dogan, Samitha Samaranayake

专题命中 工作流自动化 :workflow(title,abstract)

AI总结 本研究提出了一种整合工作流程,利用多半径可达性指标和可达性加权模型,实现土地利用分配和建筑面积比的透明优化,支持多目标政策搜索。

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2602.03302 2026-02-04 cs.CV cs.AI 74%

Full end-to-end diagnostic workflow automation of 3D OCT via foundation model-driven AI for retinal diseases

通过基于基础模型的AI实现3D OCT的全流程诊断工作流程自动化用于视网膜疾病

Jinze Zhang, Jian Zhong, Li Lin, Jiaxiong Li, Ke Ma, Naiyang Li, Meng Li, Yuan Pan, Zeyu Meng, Mengyun Zhou, Shang Huang, Shilong Yu, Zhengyu Duan, Sutong Li, Honghui Xia, Juping Liu, Dan Liang, Yantao Wei, Xiaoying Tang, Jin Yuan, Peng Xiao

专题命中 工作流自动化 :workflow(title);分类 cs.AI

AI总结 FOCUS通过基于基础模型的AI实现3D OCT视网膜疾病诊断的端到端自动化,提高了诊断效率和准确性。

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2602.02684 2026-02-04 cs.HC 71%

ADx3: A Collaborative Workflow for High-Quality Accessible Audio Description

ADx3:高质量可及音频描述的协作流程

Lana Do, Shasta Ihorn, Charity Pitcher-Cooper, Juvenal Francisco Barajas, Gio Jung, Xuan Duy Anh Nguyen, Sanjay Mirani, Ilmi Yoon

专题命中 工作流自动化 :workflow(title)

AI总结 ADx3通过整合GenAD、RefineAD和AdaptAD模块,实现高质量可及音频描述的协作流程,提升描述质量和用户交互体验。

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2602.03439 2026-02-04 cs.AI cs.IR 70%

Ontology-to-tools compilation for executable semantic constraint enforcement in LLM agents

本体到工具的编译用于LLM代理中的可执行语义约束强制

Xiaochi Zhou, Patrick Bulter, Changxuan Yang, Simon D. Rihm, Thitikarn Angkanaporn, Jethro Akroyd, Sebastian Mosbach, Markus Kraft

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

AI总结 本体到工具的编译用于LLM代理中的可执行语义约束强制,通过生成知识图谱实例来强制执行语义约束,减少手动工程。

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2602.03550 2026-02-04 cs.SE cs.FL cs.LO cs.RO 57%

Formal Evidence Generation for Assurance Cases for Robotic Software Models

机器人软件模型的保证案例形式证据生成

Fang Yan, Simon Foster, Ana Cavalcanti, Ibrahim Habli, James Baxter

机构 * University of York(约克大学)

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

AI总结 本文提出一种基于模型的形式验证方法,用于生成机器人软件模型的保证案例证据,通过整合形式验证工具和自动化转换需求为形式断言,提高安全性证明的效率和一致性。

Comments This is a preprint. The paper is currently under review at Software and Systems Modeling

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