AI Agent

Efficient Almost-Egalitarian Allocation of Goods and Bads

高效分配商品与恶物的近等量分配

Israel Jacobovich, Erel Segal-Halevi

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种高效算法，实现近等量的帕累托有效分配，通过将分数分配转换为离散分配，确保每个代理的价值接近等量分配的下限。

Zero Hallucination, by Construction: Hallucination-Aware Layered Oversight for Trustworthy Enterprise AI

通过构建实现零幻觉：用于可信企业人工智能的幻觉感知分层监督

Bogdan Raduta, Horia Velicu, Alexandru Preda, Serban Chiricescu

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

AI总结 研究企业AI因幻觉难以被信任的问题时，提出HALO架构，通过六层防御将幻觉视为可控制故障模式，详细介绍各层并关注基于证据的置信度，以实现可信企业AI，在索赔提取工作负载上进行了架构说明。

Comments 12 pages, 2 figures

Specification-Driven Development as the Foundation of AI-Native Enterprise Software Engineering

规范驱动开发作为人工智能原生企业软件工程的基础

Mamdouh Alenezi

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究大语言模型和智能人工智能推动下软件工程范式转变，介绍规范驱动开发，提出规范治理参考模型，经评估能减少安全缺陷、缩短上市时间，证明企业软件需规范治理，vibe编码适用于构思和快速原型制作。

Precision-Varying Prediction (PVP): Robustifying ASR systems against adversarial attacks

精度变化预测（PVP）：增强语音识别系统对对抗攻击的鲁棒性

Matías Pizarro, Raghavan Narasimhan, Jonas Killian, Asja Fischer

机构 * Faculty of Computer Science, Ruhr University Bochum, Germany（计算机科学系，博尔塔伦鲁尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PVP方法，通过在推理过程中随机采样精度来提高ASR系统对对抗攻击的鲁棒性，并利用不同精度的输出进行对抗示例检测。

jina-reranker-v3.5: An Efficient Listwise Reranker with Hybrid Attention and Self-Distillation

jina-reranker-v3.5：一种具有混合注意力和自蒸馏的高效列表式重排器

Christina Nasika, Feng Wang, Antonis Krasakis, Han Xiao

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)

AI总结 研究提出jina-reranker-v3.5列表式重排器，通过混合注意力改进、多领域训练及三阶段自蒸馏方法，在满足效率等需求同时提升性能，如在BEIR上表现出色，在半结构化检索中有显著提升，还降低了推理延迟，并开源模型权重。

Comments 13 pages, 2 figures, 9 tables

ExpressionCueLens: A Cross-Cultural Analysis of Human-AI Companion Conversations on Social Media

表情线索透镜：社交媒体上人类与人工智能伴侣对话的跨文化分析

Lynnette Hui Xian Ng, Yunze Xiao, Lionel Z. Wang, Weihao Xuan, Mona Diab

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)

AI总结 研究社交媒体上人类与人工智能伴侣对话，引入表情线索透镜框架，将语言等线索归为十类。通过分析约3500篇Reddit和小红书帖子发现，文化和平台规范影响对陪伴智能体的认知，为具文化敏感性的智能体设计提供启示。

Comments Accepted at Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing

An Encoder-Decoder Foundation Chemical Language Model for Generative Polymer Design

一种用于生成性聚合物设计的编码器-解码器基础化学语言模型

Harikrishna Sahu, Wei Xiong, Anagha Savit, Shivank S Shukla, Rampi Ramprasad

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)

AI总结 本文提出polyT5，一种基于T5架构的编码器-解码器化学语言模型，用于生成具有特定性质的聚合物，通过实验验证其在介电聚合物设计中的有效性。

Journal ref npj Artif. Intell. 2, 30 (2026)