AI Agent

Chat-Edit-3D++: Interactive 3D and 4D Scene Editing via Large Language Models

Chat-Edit-3D++：基于大语言模型的交互式3D与4D场景编辑

Shuangkang Fang, Yufeng Wang, Yi-Hsuan Tsai, Wenrui Ding, Yi Yang, Shuchang Zhou, Ming-Hsuan Yang

机构 * School of Electrical and Information Engineering, Beihang University（北京航空航天大学电子信息工程学院） ； Institute of Unmanned System, Beihang University（北京航空航天大学无人系统研究院） ； Atmanity Inc.（Atmanity公司） ； Megvii Research（旷视研究院） ； University of California at Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究针对现有3D场景编辑方案的缺陷，提出Hash-Atlas网络及基于LLM的CE3D++方法，实现2D编辑与3D重建解耦，可调度30种视觉工具，支持3D/4D场景交互式文本驱动编辑。

Comments Project Website: https://sk-fun.fun/CE3D

Dancing Stick Figures: An Introductory Dataset for Training Video Generation Models

跳舞的简笔画人物：用于训练视频生成模型的入门级数据集

Jin Hyuk Cho

机构 * Sprited（斯普里特公司） ； Dataset（数据集机构） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文针对视频生成模型训练的反馈循环长、数据难获取、评分粗糙三大痛点，构建了跳舞的简笔画人物数据集，该数据集规模适配单GPU训练，提供低预算训练流程，且含丰富标注以支持精准评估。

Comments 9 pages, 4 figures. Dataset, code, reference models, and Colab notebook are linked from the paper

Constrained minimax approximation for quantum signal processing

量子信号处理的约束极小极大近似

Yulong Dong, James B. Larsen, Lin Lin, Rahul Sarkar

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对量子信号处理经典设计阶段的约束极小极大近似问题，研究人员提出结合有效集约束的Remez交换法与非线性傅里叶回退两种方法，在保持逼近精度的同时解决可行性问题，相关工作已在qsppack软件中实现。

Comments 27 pages, 13 figures

Imaging cellular-level brain microstructure with diffusion MRI

利用扩散磁共振成像（dMRI）对细胞级大脑微观结构进行成像

Xiaodong Li, Jing Zhao, Baolan Lu, Jinzhu Wang, Xinhua Wei, Qingxian Yang, Xuegang Xin

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究针对深部组织无创活细胞成像的挑战，提出IDPD模型，通过多层分析工作流程实现细胞级大脑微观结构的无创成像，为评估体内活细胞功能提供新途径。

Extending the Pnictide Chemical Space for Photovoltaics

拓展用于光伏领域的pnictide化学空间

Avaneesh Balasubramanian, Gopalakrishnan Sai Gautam

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究采用第一性原理计算筛选pnictide化学空间，确定三种适合光伏应用的新型候选材料，为光伏材料发展提供了新方向。

Revealing low-energy surfaces of multinary compounds by controlling surface coordination environments

通过调控表面配位环境揭示多元化合物的低能表面

Weihang Xie, Harshan Reddy Gopidi, Zhengyu Liu, Romain Claes, Alexander G. Squires, Keith T. Butler, David O. Scanlon, Pieremanuele Canepa

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对多元化合物表面建模的非物理表面能问题，开发SALAMI软件包生成低能slab模型，通过调控配位环境优化Li₃PS₄和ZnSb₂O₆的表面能，缩小Wulff形状体积约20%，明确了精准控制配位环境的必要性。

Comments 27 pages, 8 figures, 2 tables; Supplementary information included as appendices; Open-source software repository: https://github.com/caneparesearch/salami

The Mechanics of Democratic Dominance: A System Dynamics Paradigm for Dynamic Consent Engineering

民主支配的机制：动态同意工程的系统动力学范式

Muhammad Sukri Bin Ramli

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出动态同意工程（DCE）这一跨学科范式，融合伯内斯公共关系原理与系统动力学S-E-E-D框架，通过建模揭示政治稳定取决于政策执行与反馈校准的结构同步。

Curvature-Adaptive Consistency Flow Matching: Autonomous Trajectory Optimization via Reinforcement Learning

曲率自适应一致性流匹配：基于强化学习的自主轨迹优化

Songtao Tian, Guhan Chen, Bohan Li, Jingyi Ma, Zixiong Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 提出曲率自适应一致性流匹配（CACFM），利用强化学习代理动态构建效率导向课程，优先处理关键区域，在FLUX和SDXL等大规模模型上实现最先进结果，极少数步下保持高视觉保真度。

Comments Accepted by ECCV 2026

A non-intrusive approach to index-aware learning

一种非侵入式的索引感知学习方法

Peter Förster, Idoia Cortes Garcia, Wil Schilders, Sebastian Schöps

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出一种非侵入式索引感知学习框架，用于学习微分代数方程（尤其是电路方程）的时间与参数依赖解，通过解耦微分和代数部分确保物理一致性（如基尔霍夫定律），并以降压转换器为例比较了非侵入式与侵入式版本。

Comments 10 pages, 3 figures

Active Inference with People: a general approach to real-time adaptive experiments

与人互动的主动推断：实时自适应实验的一般方法

Lucas Gautheron, Nori Jacoby, Peter Harrison

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种统一的实时自适应实验方法，结合主动推断和PsyNet平台，涵盖计算机自适应测试、自适应治疗分配和主动学习等场景，提升实验效率和准确性。

A Study of the Design Space of Motion and Disocclusion Control in Video Generation

超越可见范围：通过代理动态图实现的遮挡感知编辑

Anran Qi, Changjian Li, Adrien Bousseau, Niloy J. Mitra

机构 * Inria - Université Côte d’Azur（法国国家信息与自动化技术研究院-埃克塞特大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Adobe Research（Adobe研究部） ； UCL（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 通过代理动态图实现遮挡感知编辑，结合运动规范与外观合成，实现可控的图像到视频生成。

Practical Implementation Report on Introducing Spec-Driven Development Using AI Agents in Software Development PBL

在软件开发PBL中引入基于AI智能体的规格驱动开发的实践实施报告

Hidetake Tanaka, Hiroshi Igaki, Kazumasa Shimari, Kiyoshi Honda, Naoki Fukuyasu

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

AI总结 本研究在大三本科生SDPBL课程中实践引入基于AI智能体的SDD，定义四阶段工作流程，发现AI提升实施吞吐量但需教师验证代码理解以维持教育效果。

Comments Accepted for publication in the 38th International Conference on Software Engineering Education and Training (CSEE&T 2026) : 18 pages, 1 table, 6 figures

Super Library Agent: Joint Generation and Maintenance of Multiple Applications Beyond the Single Codebase

超级库智能体：超越单一代码库的多应用联合生成与维护

Daegyu Sung, Yukyeong Lee, Geon Park, Yumin Choi, Sung Ju Hwang

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

AI总结 针对关联应用组合维护的冗余与结构退化问题，提出超级库智能体方法，通过候选引导提取等技术，在WebGen-Bench等基准上减少冗余并避免结构退化。

Comments Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026. Project page: https://sbigstar0310.github.io/super-library-agent/

A Phased Workflow for Operating LLM-Based Coding Agents

操作基于大语言模型（LLM）的编码智能体的分阶段工作流

Ante Kapetanovic, Tomislav Duricic, Andro Mercep, Emanuel Lacic

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

AI总结 该研究提出Infobip团队开发的四阶段编码智能体操作工作流，通过前置人力审查、分阶段上下文管理应对故障，同时指出工作流有效性指标缺失等两个未解决问题。

Comments 2 pages, industry paper, to appear in proceedings of the 35th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '26), 2026

S3C-LLM: Skill-Code Guided Agentic Language Models for Spectrum-to-Structure Elucidation

S3C-LLM：用于谱图到结构解析的技能-代码引导型智能体语言模型

Xuanle Zhao, Xinyuan Cai, Xiang Cheng, Bo Xu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 S3C-LLM是一种技能-代码引导型智能体LLM，通过检索光谱学技能、执行分析代码整合证据与约束来解析分子结构，性能优于同类模型且训练语料更少。

Comments Accepted by EMNLP 2026 Findings

AgentLogs: A Dataset for Opening the Black Box of GitHub's Cloud Agent

AgentLogs：用于揭开GitHub云智能体黑箱的数据集

Jonan Richards, Kosei Horikawa, Youmei Fan, Yutaro Kashiwa, Mairieli Wessel

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

AI总结 该研究推出AgentLogs数据集，包含GitHub上35810个热门仓库的智能体任务、会话及6400余万条日志，可用于研究智能体行为、协作等，填补了智能体贡献过程数据的空白。

Schwarz: Solver-Aware Agentic Program Verification

Schwarz：感知求解器的智能体程序验证工具

Jingyu Ke, Ling-I Wu, Guoqiang Li

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

AI总结 本文提出感知求解器的智能体程序验证工具Schwarz，通过本地化修复任务等方法，在两类基准任务上分别实现95.2%、91.5%的解决率，验证了其有效性与可扩展性。

Comments 12 pages, 4 figures, 4 tables; preprint prepared in IEEE conference format

SHERLOC: Structured Diagnostic Localization for Code Repair Agents

SHERLOC: 代码修复智能体的结构化诊断定位

Hovhannes Tamoyan, Sean Narenthiran, Erik Arakelyan, Mira Mezini, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Santa Clara, CA 95051, USA（美国加利福尼亚州圣克拉拉） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（国家应用网络安全研究中心 ATHENE） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出SHERLOC框架，通过推理LLM与紧凑仓库工具及自恢复机制，实现无需微调的结构化诊断定位，在SWE-Bench上达到最优定位精度，并提升修复率、降低令牌消耗。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Main Conference. Code: https://github.com/NVIDIA-NeMo/Skills/tree/main/recipes/sherloc

Breaking the Code: Security Assessment of AI Code Agents Through Systematic Jailbreaking Attacks

破解代码：通过系统性越狱攻击对AI代码代理进行安全评估

Shoumik Saha, Jifan Chen, Sam Mayers, Sanjay Krishna Gouda, Zijian Wang, Varun Kumar

机构 * University of Maryland – College Park（马里兰大学-College Park） ； AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） ； Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出JAWS-Bench基准测试，通过三级工作区评估代码LLM代理的越狱风险，发现代理化使攻击成功率提升1.6倍，并揭示可执行攻击代码的高比例。

Comments 22 pages, 18 figures, 8 tables

Cost-Effective Repository Exploration for Agentic Issue Localization

面向智能体问题定位的高性价比代码仓库探索

Mohammad Nour Al Awad, Sergey Ivanov

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

AI总结 本研究在IssueLoc-Bench上评估5种探索器模型，发现低成本探索器可保留较高定位质量并大幅降低耗时与token用量，支持将仓库探索作为编码智能体的模块化独立阶段。

Ouroboros: A Self-Developing Frontier Coding Agent with Reviewed Core Evolution

Ouroboros：一种具有经审核的核心演化机制的自发展前沿编码智能体

Anton Razzhigaev, Andrei Gritsaev, Andrei Kaznacheev, Nikita Dragunov, Roman Yampolskiy, Andrei Kuznetsov

机构 * Lomonosov Moscow State University（莫斯科罗蒙诺索夫国立大学） ； Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科学技术研究所） ； Artificial Intelligence Research Institute（人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出具有经审核核心演化机制的编码智能体Ouroboros，其在三个基准测试中均创最优结果，Hope部署为长期活体演化实验，同时需应对自发展带来的操作安全问题。

Skills for the future software profession: beyond agentic AI!

未来软件职业的技能：超越智能体AI！

Abhik Roychoudhury, Sungmin Kang, Baishakhi Ray

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文通过2026年在纽约和新加坡举行的两场圆桌会议，总结未来软件工程师所需的核心技能，强调验证与确认在智能体处理实现时的重要性。

How Coding Agents Fail Their Users: A Large-Scale Analysis of Developer-Agent Misalignment in 20,574 Real-World Sessions

编码助手如何辜负用户：基于20,574个真实会话的开发人员与智能体不一致的大规模分析

Ningzhi Tang, Chaoran Chen, Gelei Xu, Yiyu Shi, Yu Huang, Collin McMillan, Tao Dong, Toby Jia-Jun Li

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 通过对20,574个编码助手会话的分析，识别出七种常见的不一致形式，发现大多数不一致导致信任成本而非系统损坏，且多数仍需用户显式纠正。

Beyond the Payload: How User Invocation Shapes Coding Agent Vulnerability to Repository Poisoning

超越有效载荷：用户调用如何塑造编码代理对仓库中毒的漏洞

Fukang Zhu, Binbin Zhao, Ruixiao Lin, Ping He, Tianyu Du, Shouling Ji

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

AI总结 该研究推出首个针对编码代理仓库中毒漏洞的基准CIPR，发现漏洞高度依赖用户提示级配置，任务类型可使攻击成功率产生4.5倍差异，测试执行任务为隐蔽攻击面，不明确或嘈杂提示会间接改变风险。

Comments 30 pages,7 figures, Accepted to EMNLP 2026 Main Conference

Agentic AI uncovers conserved cross-tissue protein co-abundance programs inaccessible to single-dataset analysis

智能体AI揭示跨组织保守蛋白质共丰度程序，这类程序是单数据集分析无法获取的

Runyu Guan, Dehao Wu, Qiqi Xie, Yang Li, Haohan Wang

机构 * School of Information Sciences, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校信息科学学院） ； Department of Ecology and Evolutionary Biology, University of Michigan（密歇根大学生态与进化生物学系） 纠错

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

AI总结 该研究提出LLM智能体框架，分析41种人体组织与体液的820种成对组合，识别出大量跨组织保守蛋白质共丰度簇，为疾病机制与治疗探索提供资源。

Comments 16 pages, 6 figures

Agent-Based Model Framework for the North Carolina Modeling Infectious Diseases Program (NC MInD ABM) Overview, Design Concepts, and Details Protocol

北卡罗来纳州传染病建模项目（NC MInD ABM）的基于智能体的模型框架：概述、设计概念与细节协议

Kasey Jones, Emily Hadley, Caroline Kery, Alexander Preiss, Marie C. D. Stoner, Sarah Rhea

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

AI总结 本研究开发了用于模拟北卡罗来纳州医疗机构患者移动的ABM，发布了其标准化ODD协议，该模型可与疾病子模型配合用于评估干预成效、资源压力及医院容量预测。

Comments 23 pages. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2106.04461

VibeJam: A User Study Platform for Web Development with Agents

VibeJam：用于智能体辅助Web开发的用户研究平台

Nishant Balepur, Connor Baumler, Valerie Chen, Eunsol Choi, Rachel Rudinger, Jordan Boyd-Graber

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； New York University（纽约大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 研究推出开源浏览器平台VibeJam，支持用户与Aider智能体协作开发网站，试点显示其获资深程序员认可且初级学生用其生成的网站质量更优，可推动编码智能体相关研究。

Comments EMNLP 2026 (Demo)

Towards Fully Automated Medical Imaging Code Generation via Validation-based Context Engineering

基于验证的上下文工程实现全自动医学影像代码生成

Zixiao Zhao, Jing Sun, Zhe Hou, Cheng-Hao Cai, Qian Liu, Mengze Li, Zijian Zhang, Jin Song Dong

机构 * University of Auckland（奥克兰大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Suzhou Industrial Park Monash Research Institute of Science and Technology（苏州工业园区莫纳什科技研究院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoMedImg多智能体框架，通过规划与编码阶段的多阶段验证及自动上下文工程，实现零人工干预的全自动医学影像代码生成，在六个数据集上分割任务Dice最高0.90、分类准确率99%。

Understanding Automated Program Repair Agents Through the Lens of Traceability: An Empirical Study

通过可追溯性视角理解自动化程序修复智能体：一项实证研究

Ira Ceka, Hailie Mitchell, Saurabh Pujar, Luca Buratti, Shyam Ramji, Junfeng Yang, Gail Kaiser, Baishakhi Ray

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 本文通过追踪五个最先进的自动化程序修复智能体在500个真实世界修复任务中的决策流程，揭示了它们在逻辑密集型错误修复、测试生成和回归测试选择方面的关键局限性，并提出了改进方向。

Comments Accepted for publication (ISSTA '26). Camera ready

Legacy System Modernization with Coding Agents: A Case Study

基于编码智能体的遗留系统现代化：一项案例研究

Iago da Silva Rodrigues Alves, Cristiano Politowski, João Eduardo Montandon

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

AI总结 本研究通过工业案例评估Claude Code智能体迁移企业ERP系统功能的效果，发现其平均等价率70%，低级功能表现优于高级功能，同时探讨了该方法的适用场景及局限。