AI Agent

SciDataCopilot: An Agentic Data Preparation Framework for AGI-driven Scientific Discovery

SciDataCopilot: 一种面向AGI驱动科学发现的代理数据准备框架

Jiyong Rao, Yicheng Qiu, Jiahui Zhang, Juntao Deng, Shangquan Sun, Fenghua Ling, Hao Chen, Nanqing Dong, Zhangyang Gao, Siqi Sun, Yuqiang Li, Dongzhan Zhou, Guangyu Wang, Lijun Wu, Conghui He, Xuhong Wang, Jing Shao, Xiang Liu, Yu Zhu, Mianxin Liu, Qihao Zheng, Yinghui Zhang, Jiamin Wu, Xiaosong Wang, Shixiang Tang, Wenlong Zhang, Bo Zhang, Wanli Ouyang, Runkai Zhao, Chunfeng Song, Lei Bai, Chi Zhang

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 SciDataCopilot通过自主代理框架实现端到端的数据准备，提升科学发现效率与一致性，推动实验驱动的科学通用智能发展。

Puda: Private User Dataset Agent for User-Sovereign and Privacy-Preserving Personalized AI

Puda：用户主权与隐私保护的个性化AI用户数据代理

Akinori Maeda, Yuto Sekiya, Sota Sugimura, Tomoya Asai, Yu Tsuda, Kohei Ikeda, Hiroshi Fujii, Kohei Watanabe

机构 * Research Institute of Advanced Technology, SoftBank Corp.（软银公司先进科技研究所） ； Turnt Up Technologies, Inc.（Turnt Up技术公司） ； TechArts Co., Ltd.（TechArts公司） ； Acutus Software, Inc.（Acutus软件公司） 纠错

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

AI总结 Puda通过用户主权架构实现多粒度数据管理，平衡隐私保护与个性化AI的使用需求。

Comments 9 pages, 5 figures

Self-Guided Function Calling in Large Language Models via Stepwise Experience Recall

通过逐步经验回忆实现大语言模型的自引导函数调用

Sijia Cui, Aiyao He, Shuai Xu, Hongming Zhang, Yanna Wang, Qingyang Zhang, Yajing Wang, Bo Xu

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（认知与决策智能复杂系统重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Nanjing University of Information Science & Technology（南京信息工程大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（计算技术研究所，中国科学院） 纠错

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

AI总结 SEER通过逐步经验回忆方法，提升大语言模型在多步骤工具使用中的准确性和效率。

Comments Accepted to EMNLP 2025

AgentSkiller: Scaling Generalist Agent Intelligence through Semantically Integrated Cross-Domain Data Synthesis

AgentSkiller: 通过语义整合的跨领域数据合成提升通用智能代理能力

Zexu Sun, Bokai Ji, Hengyi Cai, Shuaiqiang Wang, Lei Wang, Guangxia Li, Xu Chen

机构 * AMU, Baidu Inc.（百度公司） ； School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title)；function calling(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 AgentSkiller通过语义整合的跨领域数据合成提升通用智能代理能力，生成高质量交互数据以增强模型功能调用性能。

Comments 33 pages, 9 figures

Jokeasy: Exploring Human-AI Collaboration in Thematic Joke Generation

Jokeasy：探索主题笑话生成中的人机协作

Yate Ge, Lin Tian, Chiqian Xu, Luyao Xu, Meiying Li, Yuanda Hu, Weiwei Guo

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 Jokeasy通过人机协作提升主题笑话生成，结合搜索功能与双角色LLM代理，优化创意流程与素材整合。

Comments Accepted at IASDR 2025. This is the author-accepted version. Correspondence to first author: geyate@gmail.com

Knowledge Integration Decay in Search-Augmented Reasoning of Large Language Models

在大语言模型的搜索增强推理中知识整合衰减

Sangwon Yu, Ik-hwan Kim, Donghun Kang, Bongkyu Hwang, Junhwa Choi, Suk-hoon Jung, Seungki Hong, Taehee Lee, Sungroh Yoon

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University, Seoul, Korea（电气与计算机工程系，首尔国立大学，韩国首尔） ； Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University, Seoul, Korea（人工智能交叉学科项目，首尔国立大学，韩国首尔） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出SAKE方法，通过在推理过程前后锚定检索知识，缓解大语言模型在搜索增强推理中的知识整合衰减问题，提升多跳问答和复杂推理任务的性能。

GHTraffic: A Dataset for Reproducible Research in Service-Oriented Computing

GHTraffic：面向服务计算的可重复研究数据集

Thilini Bhagya, Jens Dietrich, Hans Guesgen, Steve Versteeg

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 GHTraffic是一个包含大量HTTP事务的数据集，用于支持服务计算领域的可重复研究，通过提取GitHub数据和合成数据构建，提供了一种新的研究工具和评估标准。

Comments 8 pages, 5 figures

DexImit: Learning Bimanual Dexterous Manipulation from Monocular Human Videos

DexImit：从单目人类视频中学习双臂灵巧操作

Juncheng Mu, Sizhe Yang, Yiming Bao, Hojin Bae, Tianming Wei, Linning Xu, Boyi Li, Huazhe Xu, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 DexImit通过四阶段生成流程，将单目人类视频转化为物理合理的机器人数据，以解决双臂灵巧操作的泛化问题。

Pangenome-guided sequence assembly via binary optimisation

通过二进制优化进行全基因组引导的序列组装

Josh Cudby, James Bonfield, Chenxi Zhou, Richard Durbin, Sergii Strelchuk

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于二进制优化的全基因组引导序列组装框架，通过图遍历优化问题解决复杂区域的短读数据组装问题，提高了组装效率和鲁棒性。

Materials discovery acceleration by using condition generative methodology

通过条件生成方法加速材料发现

Caiyuan Ye, Yuzhi Wang, Xintian Xie, Tiannian Zhu, Jiaxuan Liu, Yuqing He, Lili Zhang, Junwei Zhang, Zhong Fang, Lei Wang, Zhipan Liu, Hongming Weng, Quansheng Wu

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出PODGen框架，通过条件生成方法显著提升拓扑绝缘体的发现效率，生成成功率提高5.3倍，识别出多种可合成的拓扑绝缘体。

Journal ref Nat. Commun. 2025, 16, 1930