AI Agent

Reinforcement Learning in the Real World: A Survey of Statistical Challenges and Future Directions

现实世界中的强化学习：统计挑战与未来方向综述

Asim H. Gazi, Yongyi Guo, Daiqi Gao, Ziping Xu, Kelly W. Zhang, Susan A. Murphy

机构 * Department of Computer Science, Harvard University（哈佛大学计算机科学系） ； Department of Statistics, University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校统计学系） ； Department of Statistics, Harvard University（哈佛大学统计学系） ； School of Data Science and Society, University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校数据科学与社会学院） ； Department of Mathematics, Imperial College London（伦敦帝国理工学院数学系） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文综述现实世界强化学习应用，指出其研究与部署存在差距及两大挑战。将应用框架化为三部分过程，回顾应对统计挑战的进展，涵盖在线、离线方法及持续改进设计，还概述受应用启发的未来研究方向。

RegCheck: A tool for structured comparisons between study registrations and papers

RegCheck：一个用于研究注册与论文之间结构化比较的工具

Jamie Cummins, Beth Clarke, Ian Hussey, Malte Elson

机构 * Bennett Institute of Applied Data Science, University of Oxford（贝内特应用数据科学研究所，牛津大学） ； Institute of Psychology, University of Bern（心理学研究所，伯恩大学） 纠错

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

AI总结 介绍RegCheck工具，用于比较研究注册与论文。利用人工智能，模块化设计，让用户决定比较特征并提供相关文本，生成可共享报告，适用于多领域多格式，有望成为可重复科学的可扩展基础设施。

Comments 26 pages, 4 figures, 1 table

InqEduAgent: Adaptive AI Learning Partners with Gaussian Process Augmentation

InqEduAgent：具有高斯过程增强的自适应人工智能学习伙伴

Wen-Xi Yang, Tian-Fang Zhao, Guan Liu

机构 * Guangdong Institute of Smart Education（广东智能教育研究院） ； Jinan University（暨南大学） ； School of Journalism and Communication（新闻与传播学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对探究式教育中学习伙伴分配问题，提出InqEduAgent框架，集成高斯过程增强匹配机制，能基于先验知识模式选自适应伙伴，实验证明其性能优越，推进了人机协作学习及相关领域发展。

Comments Accepted by the 2026 8th Asia Conference on Machine Learning and Computing (ACMLC 2026)

Doctor-Optimal Stability in Unitary Many-to-Many Markets

酉多对多市场中的医生最优稳定性

Yi-You Yang

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 研究双边酉多对多医生-医院匹配问题，以选择函数为原语，分析医生和医院选择特性。通过医生提出的累积报价过程得出最大稳定分配，引入弱医院准稳定分配并证明其形成有限格，最大元素为稳定的，得出累积报价结果等三者一致，且共同分配是医院最悲观的，总需求定律下代理人签合同数量相同。

Comments 29 pages

Bayesian Robustness Values for Modern Causal Panel Estimators via Riesz Representations

通过里斯表示法得到现代因果面板估计量的贝叶斯稳健性值

Makoto Nakakita, Takahiro Hoshino

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究为因果面板估计量开发敏感性分析工作流程，结合里斯表示法与部分\(R^2\)值，分离两条报告路径，推导特定估计量的里斯诊断，经蒙特卡罗测试和实例应用验证，展示了方法在因果面板估计中的有效性。

X-GuideAR: An Augmented Reality Framework to Mitigate Radiation Exposure during Fluoroscopic Guidance

X-GuideAR：一种在荧光镜引导下减轻辐射暴露的增强现实框架

Mingxu Liu, Zixuan Liu, Ruchen Cai, Yu-Chen Ku, Suxi Gu, Amit Jain, Alejandro Martin-Gomez, Mehran Armand

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Arkansas（阿肯色大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对骨科手术中“荧光镜搜索”增加辐射暴露的问题，提出X-GuideAR增强现实框架，通过合成X射线预览加速搜索、减少辐射，经初步研究，该框架在S2AI螺钉放置中减少X射线数量，提高螺钉直径安全性，助力更安全高效手术。

Ichnos+: Estimating the Carbon Footprint of Scientific Workflows Using Fitted Power Models

Ichnos+：使用拟合功率模型估算科学工作流的碳足迹

Kathleen West, Youssef Moawad, Philipp Thamm, Vasilis Bountris, Giulio Attenni, Magnus Reid, Yehia Elkhatib, Lauritz Thamsen

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对数据密集型科学工作流能耗大、碳排放高的问题，提出Ichnos+系统，基于工作流跟踪、节点功率模型和碳强度数据估算碳足迹，经评估其能耗估计误差低，还能扩展到其他系统，精度高。

Comments paper pre-print

Determinacy Witnesses in the Completely Monotone--Stieltjes--Bernstein Hierarchy

完全单调 - 斯蒂尔杰斯 - 伯恩斯坦层次结构中的确定性见证

Domingos S. P. Salazar

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究完全单调 - 斯蒂尔杰斯 - 伯恩斯坦层次结构中的成员问题，通过见证演算，结合具体字典与传输规则，用于多种函数及序列。应用于多个问题，如双伽马桥恒等式等，工作流程统一，每个排除都有精确证书。

Comments 33 pages, 35 references, no figures

Multi-Catheter Digitization in Brachytherapy via Few-Shot Synthetic-to-Real Learning and Structure-Aware Tracking

通过少样本合成到真实学习和结构感知跟踪实现近距离放射治疗中的多导管数字化

Zhuo Xiao, Bo Liu, Jingjing Wang, Qinglong Yao, Haitao Sun, Fugen Zhou, Junjie Wang, Qiuwen Wu, Ping Jiang

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对近距离放射治疗中导管数字化难题，开发数据高效、物理引导框架，经两阶段实现多导管数字化。先预训练植入区域感知网络再微调，结合结构感知重建模块。实验验证其有效性，能为临床工作流程提供高效数字化方案。

Comments 9 figures and 2 tables

Toward Quantum Utility in Correlated Topological Matter: Variational Preparation of Fractional Quantum Hall Manifolds

走向关联拓扑物质中的量子效用：分数量子霍尔流形的变分制备

Sergio F. Expósito, Unai Aseginolaza, Raúl Guerrero-Avilés, Joaquim Jornet-Somoza, Francisco Guinea, Juan Borge

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究利用变分量子算法在近期量子处理器上制备和表征分数量子霍尔态，针对\(\nu = 1/3\) 劳克林相，在霍尔丹球面和环面两种几何结构中进行基准测试，结果显示能近似重建低能结构，为量子模拟提供途径。

Comments 13 pages, 4 figures, 4 tables, 1 supplemental material in pdf

SlaKoNet-VQD: A universal Slater-Koster tight-binding Hamiltonian for variational quantum band-structure calculations on near-term hardware

SlaKoNet-VQD：用于近期硬件上变分量子能带结构计算的通用斯莱特-科斯特紧束缚哈密顿量

Akshaya Ajith, Jaehyung Lee, Charles Rhys Campbell, Kamal Choudhary

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对近期硬件上周期性固体变分量子能带结构计算中构建哈密顿量成本高的问题，结合SlaKoNet模型与VQD算法，实现通用神经哈密顿量生成，经多材料基准测试及扩展，可进行高通量VQA基准测试和协同优化以发现材料。

Nonlinear MESA-RSP Modeling of Delta Cephei: Period Matching, Amplitude Control, and Model-Acceptance Diagnostics

造父变星的非线性MESA - RSP建模：周期匹配、振幅控制和模型接受度诊断

Zuhoor Elahi, Christopher Sirola, Wafa Gull

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对造父变星，利用MESA - RSP构建非线性径向脉动计算。通过调整参数使模型周期与观测值接近，但发现仅周期匹配不足。探索涡粘性阻尼参数控制振幅，并给出分类方案，表明可接受的非线性造父变星模型需多方面条件。

Comments 20 pages, 7 figures, 5 tables

JAX-FEM-ANISO: Differentiable GPU-Accelerated Finite Element Framework for Inverse Identification of Finite-Strain Anisotropic Plasticity

一种用于有限应变各向异性塑性逆向表征的可微分GPU加速有限元框架

Deepak Sharma, Itzel Salgado, Lu Huang, Hui-Ping Wang, Jian Cao

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出基于JAX的可微分GPU加速有限元框架，通过并行化非线性FEM三大瓶颈实现高效正向模拟，并利用自动微分进行逆向表征，准确恢复各向异性屈服和硬化参数。

Joint Reconstruction of Activity and Attenuation in PET by Diffusion Posterior Sampling in Wavelet Coefficient Space

通过小波系数空间中的扩散后验抽样联合重建PET中的活动与衰减

Clémentine Phung-Ngoc, Alexandre Bousse, Antoine De Paepe, Thibaut Merlin, Baptiste Laurent, Hong-Phuong Dang, Olivier Saut, Catherine Cheze-Le-Rest, Dimitris Visvikis

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种无需辅助解剖成像的PET联合重建方法，利用小波扩散模型和扩散后验抽样技术，在不同计数条件下实现高质量的噪声去除重建，尤其在TOF信息可用时保持量化准确性。

Comments 16 pages, 10 figures, 8 tables

Three ways to share a QPU: Scheduling strategies for hybrid Quantum-HPC applications

三种共享量子处理单元的方式：混合量子-高性能计算应用的调度策略

Marco Cipollini, Simone Rizzo, Sergio Iserte, Paolo Viviani, Giacomo Vitali, Matteo Barbieri, Gabriella Bettonte, Elisabetta Boella, Fulvio Ganz, Roberto Rocco, Orazio Spina, Antonio J. Peña, Petter Sandås, Iacopo Colonnelli, Alberto Scionti, Chiara Vercellino, Emanuele Dri, Jonathan Frassineti, Sara Marzella, Andrea Muratori, Daniele Ottaviani, Olivier Terzo, Bartolomeo Montrucchio, Daniele Gregori

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文探讨了三种混合量子-高性能计算应用的调度策略，通过实验验证了时间基于多路复用、动态资源管理及工作流分解在不同工作负载场景下的有效性，优化了资源利用率并提升了量子处理单元的利用效率。

Comments 19 pages, 8 figures

Journal ref Future Generation Computer Systems Volume 185, December 2026, 108699

Phase Equilibria of the Al-Ti-Nb-Zr-Ta System

Al-Ti-Nb-Zr-Ta体系的相平衡

Jiří Kozlík, František Lukáč, Mariano Casas-Luna, Jozef Veselý, Eliška Jača, Kateřina Ficková, Stanislav Šašek, Kristína Bartha, Adam Strnad, Tomáš Chráska, Josef Stráský

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 通过高通量实验方法研究了Al-Ti-Nb-Zr-Ta难熔复杂合金体系的相平衡，利用SEM/EDS、XRD、EBSD和TEM等技术表征相组成和化学偏析，结合CALPHAD预测揭示了相稳定性和微结构趋势。

Comments 18 figures, 2 tables, 5 supplementary material sections

Computing band gaps of periodic materials via sample-based quantum diagonalization

通过基于样本的量子对角化计算周期性材料的能隙

Alan Duriez, Pamela C. Carvalho, Marco Antonio Barroca, Federico Zipoli, Ben Jaderberg, Rodrigo Neumann Barros Ferreira, Kunal Sharma, Antonio Mezzacapo, Benjamin Wunsch, Mathias Steiner

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于样本的量子对角化方法，用于预测周期性材料的能隙，通过量子电路模拟和自洽参数获得，实现了与实验结果的一致性。

Journal ref npj Computational Materials (2026)

Volatility Calibration via Automatic Local Regression

通过自动局部回归进行波动率校准

Ruozhong Yang, Hao Qin, Charlie Che, Liming Feng

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出了一种预校准平滑方法，通过局部回归减少局部波动率模型的病态问题，从而提高奇异期权的希腊值稳定性。

Comments 38 pages,30 figures

Towards Autonomous and Auditable Medical Imaging Model Development

迈向自主且可审计的医学成像模型开发

Shengyuan Liu, Jia-Xuan Jiang, Boyun Zheng, Cheng Wang, Zipei Wang, Wentao Pan, Hongtao Wu, Houwen Peng, Yu Gu, Lichao Sun, Yixuan Yuan

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Lehigh University（里海大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 研究针对医学成像模型开发困难的问题，提出AMID自主多代理框架。该框架含数据条件方法规划和验证引导两阶段优化，经20个医学成像任务验证，其性能优于通用MLE系统，能将特定任务模型开发转变为高效可审计的代理工作流程。

Comments 18 Pages

Agent Hacks Agent: Autoresearch for Production-Agent Red-Teaming

智能体攻击智能体：用于生产智能体红队测试的自动研究

Xutao Mao, Xiang Zheng, Cong Wang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究生产型语言模型智能体的自动化红队测试，提出AHA可证伪发现循环，通过该循环构建漏洞概念图。在Claude Code和Codex上测试，发现跨模型和智能体的可重复使用漏洞核心，生成的VCG为安全团队提供可审计工件，提升测试性能。

When Does Restricting a Coding Agent to execute_code Help? A Regime $\times$ Agent-Design Ablation

限制编码代理执行代码何时有用？一种机制×代理设计消融研究

Hong Yang, Qi Yu, Travis Desell

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特技术学院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE；agentic(comments)

AI总结 研究现代编码代理不同工具表面有效性，通过在特定任务上对两种代理进行三臂消融实验，发现最便宜工具表面由任务机制和代理设计共同决定，主要成本信号是缓存调整成本而非通过率。

Comments 9 pages (excluding references), 4 figures, 4 tables. Accepted to the Agentic Software Engineering (SE 3.0) Workshop at KDD 2026 (non-archival)

Toward AI-Agent-Driven Particle Transport Simulations: Implementation of AI-Assisted Workflows for PHITS

迈向人工智能代理驱动的粒子输运模拟：PHITS的人工智能辅助工作流程实现

Tatsuhiko Sato, Shintaro Hashimoto, Tatsuhiko Ogawa, Takuya Furuta, Yuho Hirata, Seiki Ohnishi, Yasuhito Sakaki, Nobuhiro Shigyo

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)

AI总结 研究针对蒙特卡罗粒子输运代码使用复杂的问题，提出将人工智能助手和代理应用于PHITS的策略，准备了两组人工智能就绪资源，经五个示范任务验证，表明提供适当资源和规则时人工智能代理可处理复杂工作流程，支持捆绑资源使用通用人工智能工具。

Comments 30 pages, 3 figures, and 2 tables, including 2 appendices

CORE-Bench: A Comprehensive Benchmark for Code Retrieval in the Era of Agentic Coding

CORE-Bench：智能体编程时代代码检索的综合基准

Fuwei Zhang, Yanzhao Zhang, Mingxin Li, Dingkun Long, Lexiang Hu, Pengjun Xie, Zhao Zhang, Fuzhen Zhuang

专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 针对智能体编程中需求驱动的仓库级代码检索问题，构建了包含18万查询和10.6万上下文相关性标签的三级基准CORE-Bench，实验表明现有嵌入模型性能显著下降，微调可提升效果。

Do These Violent Delights Have Violent Ends? Measuring the Post-Merge Fate of Agentic Code

这些暴力的愉悦会有暴力的结局吗？衡量代理代码合并后的命运

Chunqiu Steven Xia, Courtney Miller

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； George Washington University（乔治华盛顿大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 研究代理代码合并后的命运，通过对182个仓库实证分析，发现其虽与人工维护率相似，但需更高纠正性维护率，还引入更多问题，且维护负担与仓库特征有关，强调评估设计代理工具要兼顾安全性与可维护性。

What Context Does a Coding Agent Actually Need to Act?

编码智能体实际行动需要什么上下文？

Brian Sam-Bodden

机构 * Integrallis Software（Integrallis软件公司） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究编码智能体编辑代码时实际所需上下文，通过固定定位、改变代码表示并评分，发现代码本身自然语言摘要作用小，周围上下文无关紧要，压缩上下文效果好，还发现API推理的噪声底限，且发布相关工具。

TerraRepair: A Tool-Grounded LLM Agent for Infrastructure-as-Code Repair

TerraRepair：一种用于基础设施即代码修复的工具接地大语言模型代理

Minase Mekete Mengistu, Juri Di Rocco, Phuong T. Nguyen, Davide Di Ruscio

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究探讨工具接地能否改进基于LLM的Terraform修复及何时升级问题。提出TerraRepair工具接地LLM代理，通过检索上下文等操作进行修复。实验表明其能显著提高扫描器验证修复率，凸显工具接地改进修复效果，同时指出特定部署上下文是自主修复的主要限制。

Comments The paper has been peer reviewed and accepted for publication in the proceedings of the 20th International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM 2026)

Retrieval-Oriented Code Representations in Agentic Bug Localization

面向检索的智能体漏洞定位中的代码表示

Genevieve Caumartin, Tse-Hsun, Chen, Diego Elias Costa

专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究文件级漏洞定位中代码表示的作用，在LCA和SWE数据集上比较五种代码表示，通过实验发现角色感知摘要性价比最佳，结合互补结果和LLM排序可进一步提升效果，案例研究验证技术有效性，强调代码表示应是智能体定位管道的重要设计选择。

From Tools to Teacher-Built Teammates: No-Code Pedagogical Plugin Authoring with LearnAdapt Agentic Studio and PedOS 1.1 Lumina

从工具到教师构建的队友：使用LearnAdapt智能工作室和PedOS 1.1 Lumina进行无代码教学插件创作

Nizam Kadir

专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)

AI总结 该研究针对教师和研究人员难以定制教育AI的问题，介绍了基于PedOS 1.1 Lumina的LearnAdapt智能工作室，它能让非编码人员用英语描述学习交互，完成插件创作、安全检查等，展示了从提示到证据捕获的完整生命周期，实现从固定工具到教师构建队友的转变。

Comments 3 pages, 1 figure, Accepted into the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education Interactive Events Track

WebDesignIter: Co-Evolving Design Knowledge for Repository-Level Front-End Code Generation

WebDesignIter：用于仓库级前端代码生成的协同进化设计知识

Zheng Pei, Mingwei Liu, Zhenxi Chen, Zihao Wang, Yanlin Wang

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract,abstract_cn)；planning(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究针对前端开发仓库级代码生成问题，提出WebDesignIter框架，通过持久知识图谱融合设计知识与仓库结构，分两阶段工作，实验证明其相比基线和通用编码代理有优势，凸显设计知识对仓库级代码生成的重要性。

ANCHOR: Automated Alignment Auditing for CLI Agents on Real-World Harm

ANCHOR：针对现实世界危害的CLI代理自动对齐审计

Kefan Song, Yanjun Qi

机构 * Anthropic（Anthropic公司） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究自主CLI代理在现实世界危害中的风险，提出ANCHOR自动审计框架，通过基于黑暗人格数据微调的审计代理模拟恶意用户，测试CLI代理，发现当前对齐技术不足，强调针对此类恶意用户进行安全评估的必要。

Comments Accepted at ICML 2026. 19 pages, 14 figures, 5 tables

Journal ref International Conference on Machine Learning, 2026