Anonymous Contracts
匿名合同
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文研究了匿名合同在多智能体合同问题中的应用，证明了其在有限负债下的效率限制，并展示了去除有限负债后可实现社会福利的完全提取。
Comments 37 pages, 2 figures
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。
1. 多智能体 27 篇
Multi-Defender Single-Attacker Perimeter Defense Game on a Cylinder: Special Case in which the Attacker Starts at the Boundary
圆柱体上的多防御者单攻击者周界防御博弈：攻击者起始于边界边缘的特殊情况
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 研究在圆柱体上多防御者对抗单攻击者的周界防御博弈，分析攻击者起始于边界附近时的获胜条件。
Comments 4 pages, 3 figures
ReTracing: An Archaeological Approach Through Body, Machine, and Generative Systems
ReTracing：通过身体、机器和生成系统进行考古学研究
机构 * Department of Machine Learning（机器学习系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； SIPA Technology Policy and Innovation（技术政策与创新研究所） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 ReTracing通过AI、人类和机器人互动，探索生成系统如何通过编舞运动反映社会文化偏见。
Large-scale distributed synchronization systems, using a cancel-on-completion redundancy mechanism
大规模分布式同步系统，使用取消完成冗余机制
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文提出了一种大规模分布式同步系统模型，采用取消完成冗余机制，研究均值场极限下的固定点存在性及稳态分布特性，统一并推广了多服务器排队系统的相关结果。
Comments 37 pages. Final version published in Queueing Systems, plus the Appendix
Journal ref Queueing Syst 110, 14 (2026)
QoE-Driven Multi-Task Offloading for Semantic-Aware Edge Computing Systems
面向语义的多任务卸载：用于语义感知边缘计算系统的QoE驱动方法
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文提出语义感知的多任务卸载框架，通过优化资源分配提升边缘计算系统的用户体验。
Comments 18 pages, accepted by IEEE TNSE
Do Large Language Models Adapt to Language Variation across Socioeconomic Status?
大型语言模型是否在社会经济地位上适应语言变异？
机构 * IT University of Copenhagen（丹麦技术大学） ； Pioneer Center for AI（先锋人工智能中心） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Bocconi University（博科尼大学） ； CENTAI Institute（CENTAI研究所）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究发现大型语言模型在不同社会经济地位社区中适应语言风格有限，可能加剧语言层级差异并影响社会模拟研究的有效性。
Modified Axelrod Model Showing Opinion Convergence And Polarization In Realistic Scale-Free Networks
改进的Axelrod模型：在现实规模网络中展示意见收敛与极化
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)
AI总结 改进的Axelrod模型通过引入无标度网络和有界置信机制，研究意见收敛与极化，并探讨减少极化的有效策略。
Comments 18 pages, 11 figures
Energy-Aware Holistic Optimization in UAV-Assisted Fog Computing: Attitude, Trajectory, Task Assignment
面向无人机辅助雾计算的能耗感知整体优化：姿态、轨迹、任务分配
专题命中 多智能体 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出了一种面向无人机辅助雾计算的能耗感知整体优化框架，通过联合优化姿态、轨迹和任务分配，提升系统性能。
Comments 21 pages, 14 figures
Journal ref Computer Networks 277, 112064, 2026
2. 工作流自动化 6 篇
Alignment Tipping Process: How Self-Evolution Pushes LLM Agents Off the Rails
对齐倾倒过程：自我进化如何推动LLM代理偏离轨道
机构 * Rutgers University（罗切斯特大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究揭示了自我进化LLM代理在部署后因持续互动而偏离对齐约束的风险，通过自我利益探索和模仿策略扩散两种范式分析，发现对齐优势会迅速衰减，现有对齐方法难以有效防御。
Fitts' List Revisited: An Empirical Study on Function Allocation in a Two-Agent Physical Human-Robot Collaborative Position/Force Task
Fitts列表重审：一项关于两人agent物理人机协作位置/力任务功能分配的实证研究
机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(title)
AI总结 本文通过实证研究验证Fitts列表在物理人机协作中功能分配的适用性，发现人类控制位置提升性能和用户满意度，而机器人控制力减少过度混合和用户不适。
Comments 8 pages, 6 figures, published in IEEE Robotics and Automation Letters, col. 11, no. 1, January 2026
Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, Volume 11, Issue 1, January 2026
DeepSight: An All-in-One LM Safety Toolkit
DeepSight: 一个全方位的大型模型安全工具包
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 DeepSight是一个开源工具包，旨在通过整合安全评估与诊断，提升大型模型的安全性与可解释性。
Comments Technical report, 29 pages, 24 figures
Empowering Healthcare Practitioners with Language Models: Structuring Speech Transcripts in Two Real-World Clinical Applications
通过语言模型赋能医疗从业者：在两个真实临床应用中结构化语音转录
机构 * Microsoft Healthcare & Life Sciences（微软医疗与生命科学）
专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 本文通过语言模型在两个临床应用中结构化语音转录，提出代理流程生成非敏感数据，并发布首个开源数据集以支持进一步研究。
Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Industry Track
Are Two LLMs Better Than One? A Student-Teacher Dual-Head LLMs Architecture for Pharmaceutical Content Optimization
两个大语言模型是否比一个更好？一种学生-教师双头大语言模型架构用于药学内容优化
机构 * Roche（罗氏） ； Accenture（埃森哲） ； Involead
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本研究提出一种学生-教师双头大语言模型架构，用于提升药学内容的合规性与准确性，通过模块化设计和规则过滤实现高效质量控制。
Comments Submitted to the Demo Track of Top Tier Conference; currently under peer review
Fastest or Significant: A Systematic Framework for Validating Global Minimum Variability Timescale Measurements of Gamma-ray Bursts
最快或显著：用于验证伽马射线暴全球最小变异性时间尺度测量的系统框架
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)
AI总结 本文提出了一种系统框架，用于验证伽马射线暴最小变异性时间尺度测量的可靠性，揭示了MVT测量中统计显著性与信噪比的关系，指出部分已发表的MVT值应重新解释为上限。
Comments Accepted in ApJ
3. 软件智能体 7 篇
VibeCodeHPC: An Agent-Based Iterative Prompting Auto-Tuner for HPC Code Generation Using LLMs
VibeCodeHPC: 基于大语言模型的多智能体迭代提示自动调优系统用于HPC代码生成
机构 * Graduate School of Informatics（信息学院研究生院） ； Nagoya University（名古屋大学） ； Information Technology Center（信息技术中心）
专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 VibeCodeHPC通过多智能体系统实现HPC代码的自动调优，利用大语言模型进行自然语言交互，提升代码性能与开发效率。
On the Adoption of AI Coding Agents in Open-source Android and iOS Development
在开源Android和iOS开发中采用AI编码代理的影响
机构 * Lahore University of Management Sciences（拉合尔管理科学大学）
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文首次研究了AI编码代理在开源Android和iOS开发中的影响，发现Android项目接收更多AI生成PR且接受率更高，同时任务类别和时间变化对PR解决有显著影响。
Comments Accepted at MSR 2026 Mining Challenge track
ModelWisdom: An Integrated Toolkit for TLA+ Model Visualization, Digest and Repair
ModelWisdom: 一个集成工具包用于TLA+模型可视化、摘要与修复
机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，中国） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学计算机科学与工程系）
专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 ModelWisdom通过可视化、图优化、摘要和修复功能，提升TLA+模型检查的可解释性和可操作性。
Comments Accepted by FM 2026 Research Track (Tool)
AutoFigure: Generating and Refining Publication-Ready Scientific Illustrations
AutoFigure: 生成和细化可用于出版的科学插图
专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 AutoFigure通过代理框架自动生成高质量科学插图，基于长篇科学文本并优于基线方法，实现结构和视觉的双重完善。
Comments Accepted at the ICLR 2026
Controlled Self-Evolution for Algorithmic Code Optimization
算法代码优化的受控自演进
机构 * NJU（南京大学） ； PKU（北京大学） ； Midea-AIRC（美的人工智能研究院） ； ECNU（华东师范大学） ； SYSU（南方科技大学） ； RUC（中国人民大学） ； QuantaAlpha（量子Alpha） ； QuantML（量子机器学习）
专题命中 软件智能体 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 受控自演进通过改进初始化、反馈引导和经验记忆，提升算法代码优化的效率和效果。
Comments 27 pages
Explaining AI Without Code: A User Study on Explainable AI
无需代码解释AI：可解释AI的用户研究
机构 * Department of Computer Science, University of Chile（智利大学计算机科学系） ； CENIA – National Center for Artificial Intelligence（人工智能国家研究中心） ； Universidad Técnica Federico Santa María（弗朗西斯科·桑塔玛利亚技术大学） ； IMFD - Millennium Institute for Foundational Research on Data（数据基础研究千年研究所）
专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出DashAI平台中的可解释AI模块，通过整合PDP、PFI和KernelSHAP技术，提升无代码ML中解释的可访问性和详细性。
Comments LatinX in AI Workshop @ NeurIPS-25
A Preliminary Assessment of Coding Agents for CFD Workflows
对CFD工作流程中编码代理的初步评估
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)
AI总结 本文评估了编码代理在自动化CFD工作流程中的应用，展示了其在提高执行效率和网格生成方面的潜力。
4. GUI与网页智能体 4 篇
Structured Context Engineering for File-Native Agentic Systems: Evaluating Schema Accuracy, Format Effectiveness, and Multi-File Navigation at Scale
结构化上下文工程用于文件原生代理系统：评估模式准确性、格式有效性及大规模多文件导航
专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 本研究评估了文件原生代理系统中结构化上下文工程的准确性、格式有效性及多文件导航，发现模型能力是影响性能的关键因素，架构选择需根据模型能力调整。
Comments 8 pages, 8 figures, 10 tables, 26 references. v2: revised scale experiment analysis
How Smart Is Your GUI Agent? A Framework for the Future of Software Interaction
你的GUI代理有多智能？面向软件交互未来的框架
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文提出GUI代理自主级别框架，旨在明确自主性并评估软件交互的可信赖性进展。
AmbiBench: Benchmarking Mobile GUI Agents Beyond One-Shot Instructions in the Wild
AmbiBench：在真实场景中超越单次指令的移动GUI代理基准测试
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Jilin University（吉林大学）
专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 AmbiBench是首个针对移动GUI代理在真实场景中超越单次指令的双向意图对齐的基准测试，通过引入清晰度分类和MUSE框架评估代理在不同清晰度下的表现。
Comments 21 pages, 7 figures
LAMP: Implicit Language Map for Robot Navigation
LAMP：机器人导航的隐式语言地图
机构 * Department of Intelligent Robotics, Sungkyunkwan University（智能机器人学系，全北国立大学） ； NAVER LABS ； Department of Robotics and Mechatronics Engineering, DGIST（机器人与机电工程系，韩国科学技术院）
专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)
AI总结 LAMP通过隐式语言地图实现高效机器人导航，结合隐式神经场与稀疏图进行粗到细路径优化，提升大环境下的内存效率和目标精度。
Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Project page: https://lab-of-ai-and-robotics.github.io/LAMP/
Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2025
5. 记忆与上下文管理 3 篇
MemRL: Self-Evolving Agents via Runtime Reinforcement Learning on Episodic Memory
MemRL: 通过运行时强化学习在事件记忆上实现自我进化代理
机构 * Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学） ； Xidian University, Xi'an, China（西安电子科技大学） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院） ； MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd., Shanghai, China（MemTensor（上海）科技有限公司） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 MemRL通过运行时强化学习在事件记忆上实现自我进化，解决稳定性与可塑性矛盾，实现持续改进。
Comments 41 pages, 11 figures
Geometry of Uncertainty: Learning Metric Spaces for Multimodal State Estimation in RL
不确定性几何：用于强化学习中多模态状态估计的度量空间学习
机构 * Division of Robotics, Perception, and Learning（机器人、感知与学习系） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种学习多模态状态估计的度量空间方法，通过自适应整合多种传感器模态，提升了RL任务中的鲁棒性和状态估计性能。
Deep Kernel Fusion for Transformers
基于变压器的深度核融合
机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； University of Cambridge（剑桥大学）
专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本研究提出DeepFusionKernel，通过深度融合内核减少HBM流量并提高缓存复用，实现大语言模型在长上下文推理中的性能提升。
6. Agent评测 17 篇
LawThinker: A Deep Research Legal Agent in Dynamic Environments
LawThinker: 动态环境中的一种深度法律研究代理
机构 * Renmin University of China（中国人民大学）
专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 LawThinker是一种用于动态司法环境的自主法律研究代理，通过探索-验证-记忆策略提升法律推理的准确性和程序合规性。
FormalJudge: A Neuro-Symbolic Paradigm for Agentic Oversight
FormalJudge: 一种用于代理监管的神经符号范式
机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（人工智能研究院，北京大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（通用人工智能国家重点实验室，北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 FormalJudge通过神经符号框架结合形式验证，提升代理行为安全性和欺骗检测能力，实现数学保证而非概率评分。
Comments 27 pages
