AI Agent

Vinedresser3D: Agentic Text-guided 3D Editing

Vinedresser3D: 基于代理的文本引导3D编辑

Yankuan Chi, Xiang Li, Zixuan Huang, James M. Rehg

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 Vinedresser3D通过多模态大语言模型和潜在空间编辑技术实现高质量文本引导的3D编辑，提升编辑精度与一致性。

Comments CVPR 2026, Project website:https://vinedresser3d.github.io/

Workflow-Level Design Principles for Trustworthy GenAI in Automotive System Engineering

汽车系统工程中可信生成式人工智能的工作流级设计原则

Chih-Hong Cheng, Brian Hsuan-Cheng Liao, Adam Molin, Hasan Esen

机构 * Carl von Ossietzky University of Oldenburg（奥尔登堡卡尔·冯·奥西特齐克大学） ； DENSO AUTOMOTIVE 纠错

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

AI总结 本文提出可信生成式人工智能在汽车系统工程中工作流级设计原则，通过需求增量识别、SysML架构更新及可追溯测试保障安全关键系统工程的可信度。

Agentic AI for Scalable and Robust Optical Systems Control

面向可扩展和鲁棒光学系统控制的代理AI

Zehao Wang, Mingzhe Han, Wei Cheng, Yue-Kai Huang, Philip Ji, Denton Wu, Mahdi Safari, Flemming Holtorf, Kenaish AlQubaisi, Norbert M. Linke, Danyang Zhuo, Yiran Chen, Ting Wang, Dirk Englund, Tingjun Chen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University（电气与计算机工程系，杜克大学） ； Duke Quantum Center and Department of Physics, Duke University（杜克量子中心和物理系，杜克大学） ； Department of Computer Science, Duke University（计算机科学系，杜克大学） ； NEC Laboratories America（NEC美国实验室） ； Axiomatic AI（公理AI） ； Joint Quantum Institute, Department of Physics, and the National Quantum Laboratory (QLab), University of Maryland（联合量子研究所、物理系以及国家量子实验室（QLab），马里兰大学） ； Research Laboratory of Electronics, Massachusetts Institute of Technology（电子研究实验室，麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 AgentOptics通过代理AI框架实现异构光学系统的可扩展和鲁棒自主控制，展示了高保真任务成功率和多任务协调能力。

AgentCAT: An LLM Agent for Extracting and Analyzing Catalytic Reaction Data from Chemical Engineering Literature

AgentCAT: 一种用于从化学工程文献中提取和分析催化反应数据的LLM代理

Wei Yang, Zihao Liu, Tao Tan, Xiao Hu, Hong Xie, Lulu Li Xin Li, Jianyu Han, Defu Lian, Mao Ye

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； National Engineering Research Center of Lower-Carbon Catalysis Technology（低碳催化技术国家工程研究中心） ； Dalian Institute of Chemical Physics, Chinese Academy of Sciences（化学物理研究所，中国科学院） ； IFLYTEK CO.LTD（IFLYTEK有限公司） 纠错

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

AI总结 AgentCAT是一种用于从化学工程文献中提取和分析催化反应数据的LLM代理，通过形式化抽象和挑战分析，解决了复杂依赖结构下的数据提取问题。

Toward Self-Driving Universities: Can Universities Drive Themselves with Agentic AI?

迈向自动驾驶大学：大学能否通过代理AI实现自我驱动？

Anis Koubaa

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)

AI总结 本研究提出通过代理AI实现高等教育机构的自主性框架，旨在自动化行政、学术和质量保证流程，减少教师文书工作时间，提升教育质量和研究生产力。

Journal ref Springer Book: Next Generation AI-Driven Education - 2026

Enhancing Capstone Program Workflow: A Case Study on a Platform for Managing Academic-Industry Projects

增强毕业设计项目流程：一个管理学术-产业项目的平台案例研究

Rafael Corsi Ferrao, Luciano Pereira Soares

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)

AI总结 本文介绍了一个基于网络的工具，用于优化毕业设计项目管理流程，重点在项目获取和小组组建，通过技术解决方案和实际数据为类似工具开发提供参考。

Journal ref 2025, PAEE-ALE, Porto

Vibe Coding on Trial: Operating Characteristics of Unanimous LLM Juries

Vibe Coding on Trial: Unanimous LLM Juries的运行特性

Muhammad Aziz Ullah, Abdul Serwadda

机构 * Texas Tech University（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了使用多数LLM陪审团在代码审查中减少假接受的同时保持高准确率的方法，通过基准测试和实验验证了委员会大小和组成对安全性的影响。

Comments Submitted to IEEE International Conference on Semantic Computing 2026

Evaluating SAP RPT-1 for Enterprise Business Process Prediction: In-Context Learning vs. Traditional Machine Learning on Structured SAP Data

评估SAP RPT-1对企业业务流程预测的性能：基于上下文学习与传统机器学习在结构化SAP数据上的对比

Amit Lal

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

AI总结 本文评估了SAP RPT-1在企业业务流程预测中的性能，发现其在有限数据下表现优于传统机器学习模型，提出混合工作流程提升实用性。

Comments 12 pages, 5 figures, 32 references. Reproducible experiments available at Hugging Face Spaces

Advantage-based Temporal Attack in Reinforcement Learning

基于优势的时序攻击在强化学习中

Shenghong He

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（计算机科学与工程学院，中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于优势的对抗变压器（AAT），通过多尺度因果自注意力机制和加权优势机制，生成具有更强时间相关性的对抗示例，提升强化学习中的攻击性能。

Teola: Towards End-to-End Optimization of LLM-based Applications

Teola：面向基于大语言模型应用的端到端优化

Xin Tan, Yimin Jiang, Yitao Yang, Hong Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 Teola通过细粒度端到端编排方法优化基于大语言模型的应用，实现显著的速度提升。

Journal ref ASPLOS'25: Proceedings of the 30th ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, Vol. 2 (2025) 1302-1316

Quantifying Automation Risk in High-Automation AI Systems: A Bayesian Framework for Failure Propagation and Optimal Oversight

对高自动化AI系统中自动化风险的量化：一种贝叶斯框架用于故障传播和最优监管

Vishal Srivastava, Tanmay Sah

机构 * Whiting School of Engineering（惠特инг工程学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Harrisburg University of Science and Technology（哈里斯堡科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种贝叶斯框架，用于量化高自动化AI系统中的风险，通过分解预期损失为故障概率、传播概率和严重性，提供部署导向的风险治理工具。

Habilis-$β$: A Fast-Motion and Long-Lasting On-Device Vision-Language-Action Model

Habilis-β：一种快速运动且持续运行的设备端视觉-语言-动作模型

Tommoro Robotics, :, Jesoon Kang, Taegeon Park, Jisu An, Soo Min Kimm, Jaejoon Kim, Jinu Pahk, Byungju Kim, Junseok Lee, Namheon Baek, Sungwan Ha, Hojun Baek, Eduardo Ayerve Cruz, Wontae Kim, Junghyeon Choi, Yousuk Lee, Joonmo Han, Sunghyun Cho, Sunghyun Kwon, Soyoung Lee, Jun Ki Lee, Seung-Joon Yi, Byoung-Tak Zhang, Theo Taeyeong Kim

机构 * Tommoro Robotics（Tommoro机器人公司） 纠错

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

AI总结 Habilis-β是一种快速运动且持续运行的设备端视觉-语言-动作模型，通过整合预训练和后训练方法，实现了在连续运行协议下的高性能表现。

PIPE-RDF: An LLM-Assisted Pipeline for Enterprise RDF Benchmarking

PIPE-RDF: 一个基于LLM的企业RDF基准测试流水线

Suraj Ranganath

机构 * UC San Deigo（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 PIPE-RDF通过反向查询和检索增强提示构建企业RDF基准测试，生成450个问题-SPARQL对，实现100%有效性验证。

Comments Conference submission

PackFlow: Generative Molecular Crystal Structure Prediction via Reinforcement Learning Alignment

PackFlow：通过强化学习对齐进行生成分子晶体结构预测

Akshay Subramanian, Elton Pan, Juno Nam, Maurice Weiler, Shuhui Qu, Cheol Woo Park, Tommi S. Jaakkola, Elsa Olivetti, Rafael Gomez-Bombarelli

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 PackFlow通过强化学习对齐生成分子晶体结构，提高预测准确性与效率。

High-Accuracy Molecular Simulations with Machine-Learning Potentials and Semiclassical Approximations to Quantum Dynamics

高精度分子模拟与机器学习势能和半经典近似量子动力学

Valerii Andreichev, Jindra Dušek, Markus Meuwly, Jeremy O. Richardson

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出利用机器学习势能和半经典近似方法，实现高精度且低成本的分子动力学模拟。

AI-Powered Conflict Management in Open RAN: Detection, Classification, and Mitigation

基于AI的开放RAN冲突管理：检测、分类与缓解

Abdul Wadud, Nima Afraz, Fatemeh Golpayegani

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出基于AI的开放RAN冲突管理框架，通过合成冲突生成和高效分类方法，实现快速准确的冲突检测与缓解，提升网络稳定性和性能。

PoseCraft: Tokenized 3D Body Landmark and Camera Conditioning for Photorealistic Human Image Synthesis

PoseCraft: 基于令牌化的3D人体姿态和相机条件化的人像图像合成

Zhilin Guo, Jing Yang, Kyle Fogarty, Jingyi Wan, Boqiao Zhang, Tianhao Wu, Weihao Xia, Chenliang Zhou, Sakar Khattar, Fangcheng Zhong, Cristina Nader Vasconcelos, Cengiz Oztireli

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Google（谷歌） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 PoseCraft通过令牌化3D姿态和相机信息，提升人像合成的逼真度和细节保留能力。

Hagenberg Risk Management Process (Part 2): From Context-Sensitive Triage to Case Analysis With Bowtie and Bayesian Networks

Hagenberg 风险管理流程（第二部分）：从情境敏感的分层到案例分析与 Bowtie 和贝叶斯网络

Eckehard Hermann, Harald Lampesberger

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出Hagenberg风险管理流程，结合多维热图、Bowtie分析和贝叶斯网络，实现情境敏感的风险分层与深入分析，提升组织韧性与操作准备性。

Comments 12 pages, 5 figures, 2 tables

Evaluating Replay Techniques for Asynchronous Task Handover in Immersive Analytics

评估异步任务交接在沉浸式分析中的回放技术

Zhengtai Gou, Junxiao Long, Tao Lu, Jian Zhao, Yalong Yang

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文通过对比PC与VR平台，评估了沉浸式分析中异步任务交接的回放技术，发现VR环境下的沉浸式回放更有利于任务理解和流程重建。

Comments Accepted by IEEE VR 26

Gait Asymmetry from Unilateral Weakness and Improvement With Ankle Assistance: a Reinforcement Learning based Simulation Study

单侧肌力减弱导致的步态不对称及踝部辅助改善：基于强化学习的仿真研究

Yifei Yuan, Ghaith Androwis, Xianlian Zhou

机构 * Department of Biomedical Engineering, New Jersey Institute of Technology（生物医学工程系，新泽西理工学院） ； Kessler Foundation（凯斯勒基金会） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究通过强化学习仿真框架，探讨单侧肌力减弱对步态对称性的影响，并验证踝关节外骨骼辅助改善步态对称性的效果。

The Chancellor Trap: Administrative Mediation and the Hollowing of Sovereignty in the Algorithmic Age

总督陷阱：行政调解与算法时代主权的消解

Xuechen Niu

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究算法时代行政调解如何通过消解主权导致治理失效，提出总督化概念并分析其与国家能力及数字化的关系。