AI Agent

DEEPMED: Building a Medical DeepResearch Agent via Multi-hop Med-Search Data and Turn-Controlled Agentic Training & Inference

DEEPMED：通过多跳Med-Search数据和转向控制的代理训练与推理构建医疗深度研究代理

Zihan Wang, Hao Wang, Shi Feng, Xiaocui Yang, Daling Wang, Yiqun Zhang, Jinghao Lin, Haihua Yang, Xiaozhong Ji

机构 * Northeastern University（东北大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title)；agentic(title)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 DeepMed通过多跳Med-Search数据和转向控制训练推理，提升医疗领域深度推理性能。

Supporting software engineering tasks with agentic AI: Demonstration on document retrieval and test scenario generation

用代理AI支持软件工程任务：文档检索与测试场景生成的演示

Marian Kica, Lukas Radosky, David Slivka, Karin Kubinova, Daniel Dovhun, Tomas Uhercik, Erik Bircak, Ivan Polasek

机构 * Gratex International（格拉特克斯国际） ； Department of Applied Informatics Faculty of Mathematics, Physics and Informatics Comenius University（应用信息学院数学、物理和信息学院康门ius大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文提出利用代理AI解决软件工程中的文档检索和测试场景生成问题，通过专用代理处理不同任务，提升软件开发效率。

Comments This is a preprint of a paper that was accepted at the International Conference on Artificial Intelligence, Computer, Data Sciences and Applications (ACDSA 2026)

Empirical-MCTS: Continuous Agent Evolution via Dual-Experience Monte Carlo Tree Search

经验-MCTS：通过双经验蒙特卡洛树搜索实现连续智能体进化

Hao Lu, Haoyuan Huang, Yulin Zhou, Chen Li, Ningxin Zhu

机构 * JianChengXingYun Technology Co., Ltd.（健成星云科技有限公司） 纠错

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

AI总结 经验-MCTS通过双环框架实现连续智能体进化，结合局部探索与全局记忆优化，提升复杂推理任务性能。

Comments 9 pages, 5 figures

ResT: Reshaping Token-Level Policy Gradients for Tool-Use Large Language Models

ResT: 重塑令牌级策略梯度以适应工具使用大型语言模型

Zihan Lin, Xiaohan Wang, Jie Cao, Jiajun Chai, Guojun Yin, Wei Lin, Ran He

机构 * CRIPAC, Institute of Automation（CRIPAC，自动化研究所） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 ResT通过熵引导的令牌重新加权优化工具使用任务的策略梯度，提升训练稳定性与效率，实现优于现有方法的性能。

Comments Accepted by ICLR2026

ConvexBench: Can LLMs Recognize Convex Functions?

ConvexBench: LLMs能否识别凸函数？

Yepeng Liu, Yu Huang, Yu-Xiang Wang, Yingbin Liang, Yuheng Bu

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ConvexBench通过分治框架解决LLM在深度函数组合中识别凸性的挑战，显著提升大深度下的性能。

Modelling the High-Voltage Grid Using Open Data for Europe and Beyond

利用开放数据构建高压电网模型：为欧洲及更远地区

Bobby Xiong, Davide Fioriti, Fabian Neumann, Iegor Riepin, Tom Brown

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本文通过OpenStreetMap数据构建欧洲高压电网模型，提供开放数据用于全球能源系统建模和分析。

Comments 20 pages, 15 figures, 8 tables. For associated prebuilt electricity network, see https://doi.org/10.5281/zenodo.13358976

Journal ref Nature Scientific Data, volume 12, article number: 277 (2025)

A Modern System Recipe for Situated Embodied Human-Robot Conversation with Real-Time Multimodal LLMs and Tool-Calling

一种面向情境具身人机对话的现代系统配方，结合实时多模态大语言模型与工具调用

Dong Won Lee, Sarah Gillet, Louis-Philippe Morency, Cynthia Breazeal, Hae Won Park

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 本文提出了一种结合实时多模态大语言模型与工具调用的系统配方，用于提升情境具身人机对话的交互质量与效率。

Comments 9 pages, 7 figures