AI Agent

OpenAgenet / OAN White Paper: Open Infrastructure for Trusted Agent Interconnection

OpenAgenet/OAN：可信智能体互连的开放基础设施

Jinliang Xu

机构 * China Academy of Information and Communications Technology（信息与通信技术研究院） 纠错

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

AI总结 针对智能体从孤立应用转向开放多运营商网络时面临的身份验证、治理状态、发现授权、新鲜度和信任证据问题，提出协议无关的信任层OAN，通过根治理身份准入、注册商辅助注册、根验证包发布、授权感知发现和签名可信调用来实现可信互连。

Toward Scalable Audio Description Quality Control: A Workflow for Evaluating Human and VLM Raters

迈向可扩展的音频描述质量控制：评估人类和VLM评分者的流程

Lana Do, Gio Jung, Juvenal Francisco Barajas, Andrew Taylor Scott, Shasta Ihorn, Alexander Mario Blum, Vassilis Athitsos, Ilmi Yoon

机构 * Northeastern University（东北大学） ； San Francisco State University（旧金山州立大学） ； University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种评估人类和VLM评分者音频描述质量的流程，利用项目反应理论评估其与专家标准的匹配程度，发现VLM在大规模评估中可与人类评分者相当，但其推理可靠性较低。

Comments Accepted to ASSETS 2026

AssetOpsBench: Benchmarking AI Agents for Task Automation in Industrial Asset Operations and Maintenance

AssetOpsBench：工业资产运维任务自动化AI代理的基准测试

Dhaval Patel, Shuxin Lin, James Rayfield, Nianjun Zhou, Chathurangi Shyalika, Suryanarayana R Yarrabothula, Roman Vaculin, Natalia Martinez, Fearghal O'donncha, Jayant Kalagnanam

机构 * IBM ； University of South Carolina（南卡罗来纳大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出AssetOpsBench，一个统一框架，用于协调和评估工业4.0中的领域专用代理。该框架包含四个领域代理目录、140+人工撰写的自然语言查询数据集及模拟的CouchDB后端物联网环境，通过三个关键指标分析工具-代理与计划-执行者范式的架构权衡，并系统化发现新兴故障模式。

Comments 25 pages, 18 figures

GATES: Cost-aware Dynamic Workflow Scheduling via Graph Attention Networks and Evolution Strategy

Ya Shen, Gang Chen, Hui Ma, Mengjie Zhang

机构 * Centre for Data Science and Artificial Intelligence & School of Engineering and Computer Science（数据科学与人工智能中心及工程与计算机科学学院） 纠错

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

Comments This paper has been accepted by the 34th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-2025)

Journal ref Proceedings of the Thirty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-25), pp. 8635-8643, 2025

StageWell: A Process-Aligned Chinese Corpus for Positive-Psychology Support Dialogue

StageWell：面向积极心理学支持对话的流程对齐中文语料库

Yuxiong Wang, Ziwei Lin, Bo Wang, Yu Zhang, Shiguang Ni

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

AI总结 本研究构建了流程对齐中文语料库StageWell及HQS协议，用于优化多轮积极心理学支持对话的监督，在多个开源大模型上实现了流程控制、回复质量与安全性的提升。

Comments 29 pages, 20 figures

ELMO: An Uncertainty-Aware Simulation-to-Surrogate Workflow for Fast Pedestal Linear-Stability Prediction

ELMO：用于快速台基线性稳定性预测的不确定性感知模拟代理工作流

Nami Li, X. Q. Xu, T. Osborne, E. Suchyta, Y. C. Fu, N. Podhorszki, H. Wang, Z. Li

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 本研究提出ELMO工作流，集成多技术实现快速台基线性稳定性预测，其GPR代理预测精度高、速度快，大幅降低计算成本。

Comments 30 pages, 17 figures

BAITBENCH: Measuring Agent Reward Hacking with Optional Shortcuts Planted in ML Tasks

BAITBENCH：通过植入ML任务中的可选捷径测量智能体的奖励黑客行为

Pradyumna Shyama Prasad, Meiri Anto, Leon Eshuijs, Julian Moncarz, Kaustubh Kislay, Juan J. Vazquez

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Arb Research（Arb研究机构） 纠错

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

AI总结 BAITBENCH是含三个合成表格型ML任务的基准，用于测量智能体利用可选捷径获得虚高分的奖励黑客行为，实验显示57.1%的运行存在该行为，发布相关资源作为缓解措施评估测试平台。

From Final Artifacts to Trajectories: Retrospective Process Supervision for Evidence-Grounded Long-Form Generation

从最终产物到轨迹：面向证据支撑的长文本生成的回溯过程监督

Junjie Huang, Jiarui Qin, Di Yin, Weiwen Liu, Yong Yu, Xing Sun, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

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

AI总结 针对开放式长文本生成任务轨迹数据稀缺的问题，提出RetroGen框架，利用预训练数据中丰富的高质量最终产物重构轨迹，训练模型以提升证据支撑等任务表现。

SimCRAFT: Distilling Remote Sensing Agents via Synthetic Trajectories and Contextual Retrieval-Augmented Fine-Tuning

SimCRAFT：通过合成轨迹和上下文检索增强微调蒸馏遥感智能体

Haoran Wang, Jing Yao, Xu Yang, Zeqing Wang, Yang Zhang, Pedram Ghamisi, Zhengchao Chen

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf（德累斯顿-罗森多夫亥姆霍兹中心） 纠错

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

AI总结 本研究提出SimCRAFT框架，通过合成轨迹与上下文检索增强微调，将复杂遥感编排能力蒸馏到7B模型，性能优于开源LLM，为轻量遥感智能提供开源基线。

AutoREC: A reinforcement learning platform for equivalent circuit model generation

AutoREC：一种用于从电化学阻抗谱数据开发强化学习代理以生成等效电路模型的软件平台

Ali Jaberi, Yonatan Kurniawan, Robert Black, Shayan Mousavi M., Kabir Verma, Zoya Sadighi, Santiago Miret, Jason Hattrick-Simpers

机构 * Clean Energy Innovation Research Center, National Research Council Canada（清洁能源创新研究中心，加拿大国家研究委员会） ； Department of Material Science and Engineering, University of Toronto（材料科学与工程系，多伦多大学） ； Cheriton School of Computer Science, University of Waterloo（计算机科学学院，滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 AutoREC通过将等效电路模型生成建模为马尔可夫决策过程中的序列决策问题，利用深度强化学习解决传统手动试错方法的局限性，实现了高成功率的自动等效电路模型生成。

A Mental Model Based Framework of Trust

一种基于心智模型的信任框架

Zahra Zahedi, Sarath Sreedharan, Erin Chiou, Subbarao Kambhampati

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

AI总结 本文提出基于心智模型的信任框架，用于推断人类信任并定义信任演化等，通过人类受试者研究验证调整人类对智能体的信念可改变信任感知。

Validating FKG.in: Soundness Assessment in LLM-Augmented Indian Food Knowledge

验证FKG.in：大语言模型增强的印度食品知识的合理性评估

Saransh Kumar Gupta, Armaan Shah, Lipika Dey, Partha Pratim Das, Ramesh Jain

机构 * Ashoka University（阿肖克大学） ； Mphasis AI and Applied Tech Lab（美斐西斯人工智能与应用技术实验室） ； Koita Centre for Digital Health, Ashoka University（阿肖克大学科伊塔数字健康中心） ； Institute for Future Health, UC Irvine（加州大学欧文分校未来健康研究所） 纠错

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

AI总结 本研究针对LLM生成食谱存在的问题，提出半自动化评估框架，验证LLM增强的印度食品知识图谱FKG.in的合理性，该框架可推广至多语言多元文化烹饪领域，为食品知识基础设施提供支撑。

Comments 15 pages, 2 figures, 5 tables, 27 references

Twelve quick tips for designing AI-driven HPC workflows

设计AI驱动的高性能计算工作流的十二条快速技巧

Jamie J. Alnasir

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Royal Holloway University of London（伦敦皇家霍洛威大学） 纠错

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

AI总结 本文针对AI与HPC融合带来的新挑战，提出十二条实用技巧，涵盖容器化、作业数组、反馈循环和I/O优化，帮助设计高效、可扩展、可复现的AI驱动HPC工作流。

Comments 8 pages, 1 figure. Formatted using the bioRxiv LaTeX preprint style

Not to Break, but to Attest: Adversarial Probes for Privacy-Preserving LLM Verification

不破坏，而是验证：用于隐私保护大语言模型验证的对抗探针

Cameron Wilding, Mina Shaker, Fatemeh Ganji

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

AI总结 该研究提出基于zk-SNARK的隐私保护审计框架，构建三类互补探针验证大语言模型，实验表明黑盒场景下的基于token的探针灵敏度最优，且Groth16 zk-SNARK工作流具备良好实用性。

Terminal Symmetry as a Carrier of Asymmetric Process Knowledge: Statewise Refinement for Anytime Verified Construction

终端对称性作为决策资源：用于任何时间验证构造的状态细化

Yi Liu

机构 * School of Astronomy and Space Science（天文与空间科学学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出将终端对称性作为定向顺序构造的可复用决策资源，提出“传递—细化—验证”方法，经多任务实验，其状态级刷新提升了 AUC，且在 GRN 场景中验证器成本更低。

Error-Driven Scene Editing for 3D Grounding in Large Language Models

面向大语言模型中3D grounding的错误驱动场景编辑

Yue Zhang, Zun Wang, Han Lin, Jialu Li, Jianing Yang, Yonatan Bitton, Idan Szpektor, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 针对3D大语言模型的空间grounding偏差问题，提出错误驱动框架DEER-3D，通过结构化循环生成针对性反事实训练示例，在多基准上实现4%-6%的性能增益。

Comments Accepted by ECCV 2026. Code: https://github.com/zhangyuejoslin/Deer-3D

MURANO: Design, Run, and Reproduce Mechanistic Interpretability Experiments as Composable Pipelines

MURANO：将机械可解释性实验设计、运行与复现作为可组合流水线

Alireza Bayat Makou, Emirhan Böge, Phu Gia Hoang, Federico Tiblias, Jingcheng Niu, Subhabrata Dutta, Richard Eckart de Castilho, Iryna Gurevych

机构 * Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； Cluster of Excellence “Reasonable Artificial Intelligence” (RAI)（“合理人工智能”卓越集群） ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（国家应用网络安全研究中心ATHENE） ； Zuse School ELIZA（楚思学校ELIZA） ； Ubiquitous Knowledge Processing (UKP) Lab（普适知识处理实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出开源框架Murano，将大语言模型机械可解释性研究的五类操作封装为可组合步骤，可复现相关研究并开展案例分析，解决了多库适配的问题。

Comments Accepted to the EMNLP 2026 System Demonstrations Track. 11 pages, 6 figures, 2 tables

ToxLens: A Reproducible Graph-Learning Framework for Leakage-Aware, Uncertainty-Calibrated Molecular Toxicity Prediction

ToxLens：一种可复现的图学习框架，用于感知数据泄露、不确定性校准的分子毒性预测

Magnus H. Strømme, Alex G. C. de Sá, David B. Ascher

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

AI总结 该研究提出可复现的ToxLens图学习框架，用于11项毒性终点的分子毒性预测，通过感知数据泄露的划分等技术优化，在数据泄露控制测试集上优于基线方法，可生成结构假设。

Comments 39 pages, 5 figures

Building the Truman Show: A TrustZone-Based Framework for Lightweight Out-of-band Kernel Security Monitoring

构建“楚门的世界”：一种基于TrustZone的轻量级带外内核安全监控框架

Zhenling Duan, Pan Dong, Renshuang Jiang, Xiaoxiang Fang, Bao Li

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 针对传统内核防护易被绕过的问题，提出基于ARM TrustZone的轻量级带外监控框架LOOM，通过硬件隔离、语义重构等机制实现低开销的内核攻击检测与缓解，已在飞腾D2000平台验证有效。

Toward a Cross-Lingual Romanization Ecosystem for Sinitic Languages: A Paired Mandarin-Cantonese Case Study

面向汉藏语系语言的跨语言罗马字生态系统：普通话-粤语配对案例研究

Zijie Zhang, Tan Lee, Yong Cao, Benyou Wang

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

AI总结 本文提出汉藏语系罗马字生态系统框架，开发多种汉藏语系语言罗马字方案及配套开源基础设施，经实验验证其可提升低资源汉藏语系语音技术的迁移效果。

Comments Accepted to ISCSLP 2026. Tan Lee and Benyou Wang are co-corresponding authors

Emergent Behavior and Uncertainty in IoT-Enhanced Business Processes: Challenges and Future Directions

物联网增强型业务流程中的涌现行为与不确定性：挑战及未来方向

Marco Pegoraro, Sara Pettinari, Ivan Compagnucci, Marco Franceschetti, Ronny Seiger

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract_cn)；分类 cs.SE

AI总结 针对物联网增强型业务流程的涌现行为与不确定性问题，从三方面分析挑战，结合场景与技术现状识别研究缺口并提出分阶段建议，以构建相关研究议程。

Comments 14 pages, 1 figure, 55 references

VoiceCodeBench: Evaluating Exact Structured-Token Recovery in Automatic Speech Recognition

VoiceCodeBench：评估自动语音识别中的精确结构化标记恢复

Tyler Baumgartner, Brandon Tai, Lisa Kaelin-Martin, Candice Fan, Luc Debaupte, Bill Wang, Yi Zhong

机构 * Besimple AI 纠错

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

AI总结 本研究推出VoiceCodeBench基准，评估英文ASR的精确结构化标记恢复，发现WER与相关指标相关性为-0.73，最高TSR仅68.7%，需实体敏感指标评估ASR输出的精确值保留情况。

Comments 11 pages, 1 figure, 9 tables

SynFlow: A Multidimensional Diachronic Semantic Analysis Toolkit

SynFlow：一个多维历时语义分析工具包

Bach Phan-Tat, Kris Heylen, Dirk Geeraerts, Stefano De Pascale, Dirk Speelman

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） ； Instituut voor de Nederlandse Taal（荷兰语言研究所） ； Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学） 纠错

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

AI总结 SynFlow是用于语言使用多维历时分析的开源工具包，支持多维度分析与多种功能，通过案例研究验证其有效性，并在SemEval-2020 Task 1中对比了其表示性能与现有系统。

A Comprehensive Review of Large Language Models for Nanophotonics: From Surrogate Modeling to Autonomous Design

面向纳米光子学的大语言模型综合综述：从代理建模到自主设计

Huanshu Zhang, Kegeng Tang, Lei Kang, Sawyer D. Campbell, Zihao Wang, Douglas H. Werner

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Tennessee at Chattanooga（田纳西大学查塔努加分校） 纠错

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

AI总结 该综述探讨大语言模型（LLMs）如何通过语义接口、代码生成及工具编排改进纳米光子学工作流，梳理相关方法的两类模式及跨学科应用，展望具备物理感知的多模态基础模型，推动AI从被动工具向主动科研合作者转变。

Comments Accepted for publication in Advanced Photonics

Automated Batch Distillation Process Simulation for a Large Hybrid Dataset for Deep Anomaly Detection

用于大规模混合数据集的自动化批量蒸馏过程模拟以实现深度异常检测

Jennifer Werner, Justus Arweiler, Indra Jungjohann, Jochen Schmid, Fabian Jirasek, Hans Hasse, Michael Bortz

机构 * Fraunhofer Institute for Industrial Mathematics (ITWM)（弗劳恩霍夫工业数学研究所） ； Laboratory of Engineering Thermodynamics (LTD)（工程热力学实验室） ； RPTU Kaiserslautern（科隆大学（卡塞尔拉特恩分校）） 纠错

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

AI总结 本文通过结合实验数据与模拟数据构建混合数据集，实现批量蒸馏过程的自动化模拟，为深度异常检测提供新的数据基础。

Journal ref Comput. Chem. Eng. 215 (2026) 109827

From Speech to Subtitles: Evaluating ASR Models in Subtitling Italian Television Programs

从语音到字幕：评估ASR模型在意大利电视节目字幕中的表现

Alessandro Lucca, Francesco Corso, Francesco Pierri

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） 纠错

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

AI总结 本文评估了四种最先进的ASR模型在意大利电视节目字幕任务中的表现，发现其在真实生产环境中的性能仍有待提升，但可作为提升人类生产力的有力工具。

Comments Paper accepted at ECML PKDD 2026

A Tool for Reconstructing Transit Vehicle Trajectories: A Case Study at IndyGo

公交车辆轨迹重构工具：以IndyGo为例

Ben O'Brien, Lewis J. Lehe

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文针对公交AVL数据处理的痛点，提出了一套数据清洗方法并开发了开源R包，经印第安纳波利斯3000次行程数据集验证，其处理高效、轨迹误差低，可用于估计交通信号性能指标。

Comments 26 pages, 13 figures, R package available at https://cran.r-project.org/web/packages/transittraj/index.html

CryoAnomaly: Few-Shot Cryo-EM Particle Picking via Anomaly-Guided Hard Negative Suppression

CryoAnomaly：基于异常引导难负样本抑制的小样本冷冻电镜粒子挑选方法

Riku Itsuji, Rintaro Otsubo, Ryo Fujii, Xingjian Li, Xiaolong Wu, Hideo Saito, Min Xu

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出CryoAnomaly框架，利用合成数据解决小样本冷冻电镜粒子挑选中真实显微图像污染导致的误报问题，在CryoPPP基准小样本设置下实现最优挑选准确率与重建分辨率。

Comments 16 pages, 9 figures, 13 tables, Accepted for publication in IEEE Access

Domain-Grounded Tool Orchestration for LLM-Guided Scientific Analysis

面向LLM驱动的科学分析的领域基础工具编排

Jeff Lee, Sebastien Jourdain, Cory Quammen, Patrick O'Leary, Berk Geveci

专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种基于领域本体和模型上下文协议（MCP）的架构，将LLM的意图解释、确定性领域工具执行与LLM解释分离，在ParaView服务器上实现了CFD后处理和拓扑数据分析，提升了结果解释准确率，减少了脚本生成类故障。

Comments 27 pages, 12 figures

System Identification of Admittance Models for Large Real-World Objects

大型真实世界对象导纳模型的系统辨识

Nathan I. Baum, Nathaniel G. Luttmer, Mark A. Minor

机构 * University of Utah（犹他大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出首个完整工作流，分两阶段辨识大型真实世界对象（重型门、手推车）的导纳模型，无需关节扭矩传感器，模型物理一致，手柄与主体估计误差满足要求，提升力反馈接口保真度。

Comments 8 pages, 7 figures,1 table