AI Agent

Dataforge: Agentic Platform for Autonomous Data Engineering

Dataforge：自主数据工程的代理平台

Xinyuan Wang, Hongyu Cao, Kunpeng Liu, Yanjie Fu

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） 纠错

专题命中 其他Agent ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Dataforge是一个基于大语言模型的自动数据工程平台，通过自动数据清理和迭代优化特征操作，提升表格数据的AI准备质量。

Kami of the Commons: Towards Designing Agentic AI to Steward the Commons

共同之物的Kami：迈向设计能 steward 共同之物的 agentic AI

Botao Amber Hu

专题命中 其他Agent ：agentic(title,abstract)

AI总结 本文提出通过Agentic AI设计能 steward 共同之物的AI，探索代理治理作为共同设计材料的新设计空间。

Comments Submitted for DIS 2026

Directional Concentration Uncertainty: A representational approach to uncertainty quantification for generative models

方向性集中不确定性：一种代表方法用于生成模型的不确定性量化

Souradeep Chattopadhyay, Brendan Kennedy, Sai Munikoti, Soumik Sarkar, Karl Pazdernik

机构 * Department of Mechanical Engineering, Iowa State University, Ames, IA, USA（机械工程系，爱荷华州立大学） ； Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA, USA（太平洋西北国家实验室） ； Department of Statistics, North Carolina State University, Raleigh, NC, USA（统计系，北卡罗来纳州立大学） 纠错

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出方向性集中不确定性（DCU）方法，通过基于vMF分布的嵌入集中度量化，提升生成模型的不确定性量化性能，并在多模态任务中展现良好泛化能力。