AI Agent

Why AI Governance Frameworks Are Hard to Adopt: A Role-Based Stress Test of the NIST AI RMF

为何AI治理框架难以被采用：对NIST AI RMF的基于角色的压力测试

Joseph R. Simons, David A. Broniatowski

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

AI总结 本文通过对NIST AI RMF的基于角色的压力测试，发现AI治理框架的核心问题在于活动能否产生治理价值，角色、部署类型对治理价值有显著影响，仅当治理价值与结构适配性同时满足时才易实现风险降低。

On the Structural Limits of Machine Learning Decision Systems: An Information-Theoretic, Interaction-Based, and Stochastic-Dynamical Perspective

机器学习决策系统的结构极限：基于信息论、交互与随机动力学的视角

Nestor R. Barraza, Gabriel Pena

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究从信息论等视角分析机器学习决策系统的结构极限，通过Fano型边界等方法推导分类与参数估计的性能极限，指出合适的数据模型是拓展预测能力的前提。

Journal ref JAIIO 2026

AIFS-TC: A simple correction competitive with the operational frontier for tropical cyclone intensity forecasting

AIFS-TC：一种可与业务前沿水平媲美的热带气旋强度预报简单修正方法

Anna Allen, Wessel P. Bruinsma, Michael Maier-Gerber, Harrison Cook, Matthew Chantry, Richard E. Turner

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

AI总结 该研究提出AIFS-TC修正方法，基于开源AIFS-Single模型，可在12小时至7天时效内媲美业务前沿的热带气旋强度预报性能，且由Claude Fable 5自主设计，凸显智能体编码在预警系统研发中的潜力。

Comments 6 pages, 5 figures, 2 tables

Hardware-Aware Deployment of Joint SAR Compression and Despeckling on FPGA

面向FPGA的联合SAR压缩与去噪的硬件感知部署

Cédric Léonard, Francescopaolo Sica, Martin Schulz

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

AI总结 本研究在ZCU102 FPGA平台部署联合SAR去噪与数据压缩框架，发现ReLU比GDN更适配SAR图像、残差块增益低且FPGA能效最高，为星载SAR压缩提供部署方案。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS). 11 pages, 8 figures, 4 tables

A Framework for Designing Reward Functions: From Objectives to Features to Human-Aligned Reward Functions

奖励函数设计框架：从目标到特征再到人类对齐的奖励函数

Di Yang Shi, W. Bradley Knox

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

AI总结 该研究提出一套三步式奖励函数设计框架，首次将奖励项选择简化为因果DAG上的最小成本部分覆盖问题，能保持无冲突可行权重区域，为非专家设计人类对齐的奖励函数提供了可行方案。

Comments Presented at RLC "Finding the Frame" and "AutoRL" workshops

Transferable Above-Ground Biomass (AGB) Estimation Model from Multi-Sensor Data with Sparse Field Calibration

结合稀疏地面校准的多传感器可迁移地上生物量（AGB）估算模型

Pann Thinzar Seint, Bryan Atwood, Subas Chhatkuli

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

AI总结 该研究提出结合稀疏地面校准的多传感器可迁移AGB估算框架，以全局训练CNN为核心，经GEDI数据训练后用少量样地校准，提升了AGB估算精度，优于现有产品。

Easper: An Accessible ASR Pipeline for Language Documentation

Easper：一款用于语言文档编制的易用ASR流水线

Aso Mahmudi, Ting Dang, Ekaterina Vylomova, Nick Thieberger

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 研究针对语言文档编制的音频转录瓶颈，提出无需代码的开源ASR工作流Easper，通过评估转录优先级策略，发现优先词汇丰富叙述并增加声学语音重复可更快提升转录质量。

Comments Accepted in Interspeech 2026

Herding End-to-End Autonomous Driving via Neuro-Symbolic Safety Guards

通过神经符号安全护卫实现端到端自动驾驶的引导

Simón Patiño Idarraga, Erick Silva, Rehana Yasmin, Ali Shoker

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对端到端驾驶智能体违反交通规则的问题，提出无需重训的神经符号安全护卫，在Fail2Drive和Bench2Drive基准上使成功率提15%、安全碰撞降53%且保留原驾驶分数。

LLMs in Process Diagram Engineering: From Optimal PFDs to Validated P&IDs

流程图表工程中的大语言模型：从最优工艺流程图到经验证的管道及仪表流程图

Timur Zakarin, Sergei Voitov, Sergei Shumilin, Evgeny Burnaev

机构 * Skoltech（斯科尔科沃科技学院） ； AIRI（人工智能研究院（AIRI）） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出P&ID Pilot端到端AI流水线，结合GA与LLM生成最优PFD，再通过基于LLM的智能体将其转换为100%执行成功的合规P&ID，实现工艺设计自动化并减少人工工作量。

Are Production Cloud Skills Adequately Tested? Measuring and Governing Skill Test Adequacy in Practice

生产云技能是否得到充分测试？在实践中衡量和管理技能测试覆盖率

Haotian Si, Junyi Chen, Shuyang Yu, Ruifeng Nie, Jiate Li, Jianqiang Zhao, Meng Li, Dengcheng He

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

AI总结 研究生产云技能测试覆盖率问题，开发测量管道恢复操作义务、映射测试用例并生成覆盖报告，结合模型辅助与专家评审确保覆盖率基于证据，将覆盖差距转化为测试改进建议。

CARB: A Characterization-Guided Framework for CNN Inference Cost Prediction and Deployment Screening

CARB：一种用于CNN推理成本预测与部署筛选的表征引导框架

Linh Nguyen, Zhixin Pan

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

AI总结 针对资源受限GPU平台上CNN部署前推理成本估计的不足，提出CARB级联混合集成模型与两阶段部署筛选工作流，实现高精度成本预测与高效候选筛选。

Every Token Counts: Exact Likert-Scale Distributions for Measuring LLM Attitudes and Biases

每个词元都重要：用于测量大语言模型态度与偏差的精确李克特量表分布

Davood Wadi, Mohsen Ghodrat, Matthew Philp

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； University Canada West（加拿大西部大学） ； Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出结合人类心理测量学与LLMs机制的精确框架，通过因子实验、词元级PMFs及对应分析方法，分离LLMs的系统性原产国偏差。

Automatic Field-of-View Adjustment for a View-Expansive Microscope via LSTM-Based Gaze and Pipette Motion Interpretation

基于LSTM的注视与移液管运动解读的广视野显微镜自动视场调整

Kenta Yokoe, Takuya Hara, Tadayoshi Aoyama

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

AI总结 本研究针对ICSI操作中FOV调整耗时问题，提出基于LSTM的自动FOV调整系统，可缩短新手ICSI操作时间至与专家相当水平。

Comments This is the accepted version of an article published in IEEE Access 13, 182915-182923 (2025). DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3624246. Open Access under CC BY 4.0

Journal ref IEEE Access, vol. 13, pp. 182915-182923, 2025

P3CA: Encoder-Agnostic Interpretation of Vision Foundation Model Embeddings via Spatial Probing

P3CA：通过空间探测实现与编码器无关的视觉基础模型嵌入解释

Amoon Jamzad, Dilakshan Srikanthan, Faranak Akbarifar, Nooshin Maghsoodi, Parvin Mousavi

机构 * School of Computing, Queen’s University（女王大学计算学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉基础模型嵌入难以解释的问题，提出与编码器无关的P3CA方法，通过空间提示实现局部探测，在多类数据上验证其可揭示局部结构、提升病理判别能力等贡献。

Comments 10 pages, 5 figures, 1 table. Accepted at the iMIMIC Workshop, MICCAI 2026. This arXiv version is the pre-peer-review author manuscript

Causality Sum Rules in Conventional Scattering Matrices

常规散射矩阵中的因果求和规则

Ning Han, Rui Zhao, Shuxing Yang, Mingzhu Li, Hongsheng Chen, Yihao Yang

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

AI总结 该研究在常规散射矩阵中直接构建因果求和规则，关联因果理论与可测散射数据，其初始理论路径由AI系统Qiushi Engine探索，形成AI-人类混合科学发现流程。

Field-Localized Forgery Detection for Digital Identity Documents

用于数字身份文档的字段局部伪造检测

Abhishek Kumar, Riya Tapwal, Carsten Maple, Mark Hooper

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； IIT Mandi（曼迪理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出FLiD框架，通过局部化关键身份字段来检测伪造，实现高准确率和低计算开销。

CoRCi: Cross-Reconstruction of Coherent Interests Modeling in Cross-Domain Sequential Recommendation

CoRCi：跨域序列推荐中连贯兴趣建模的跨重建方法

Qingtian Bian, Tieying Li, Marcus de Carvalho, Jiaxing Xu, Hui Fang, Yiping Ke

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） 纠错

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

AI总结 针对跨域序列推荐中域差异破坏兴趣连贯性的问题，本文提出CoRCi框架，通过跨重建方法和FocalNCE损失实现域不变兴趣对齐，在四个数据集上性能优于现有最优方法。

RangeFactory: Scalable Construction of Multi-Hop Cyber Ranges

RangeFactory：可扩展多跳网络靶场构建框架

Hanlin Jiang, Puyi Wang, Jiandong Jin, Shaofei Li, Zhan Shen, Pengli Wang, Ziming Wang, Yifeng Cai, Ning Jia, Yuxin Ren, Peng Jiang, Yao Guo, Ding Li

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 RangeFactory是自动化网络靶场编排框架，可规模化构建多跳靶场；其构建的RangeBench含1148个靶场实例，发现智能体存在持续入侵差距，还生成了攻击轨迹语料库。

Comments 16 pages, 2 figures

Three Generations of Healthcare IT: From the Digital Record to the Computable Care Process

医疗信息技术的三代发展：从数字记录到可计算护理流程

Alexander Apartsin, Yehudit Aperstein

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

AI总结 本文按系统可计算信息单元划分医疗IT，提出以患者临床意图为对象的计算层，将ACR形式化为该层原子对象，其与FHIR等互补，为可计算临床意图研究提供可复用构建块。

Comments 11 pages, 3 figures

UniMoMo: Expert Merging-Based MoE Acceleration for Large Recommendation Models

UniMoMo：基于专家合并的大推荐模型混合专家（MoE）加速方法

Lei Xin, Bin Gu, Peize Li, Zitong Wang, Jianbo Zhao, Changjiang Jiang, Yanyue Xie, Chao Huang, Xuyang Zhao, Zunhai Su, Fanhu Zeng, Zhenglun Kong

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Hohai University（河海大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； ByteDance, Seed（字节跳动 Seed） ； Alibaba, Ant Group（阿里巴巴蚂蚁集团） ； ByteDance, Douyin（字节跳动抖音） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 UniMoMo是一种后训练压缩框架，通过功能相似性合并MoE专家并引入层自适应保护，在Amazon Beauty等三个数据集上实现推荐MoE的高效压缩与加速，且性能损失极小。

Comments Preprint

VTO: Visual Tool Orchestration for Video Anomaly Detection

VTO：面向视频异常检测的可视化工具编排

Rui Wang, Yeteng Wu, Xianling Zhang, Mengshi Qi

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology（网络与交换技术国家重点实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； School of Digital Media & Design Art（数字媒体与设计艺术学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对视频异常检测中传统方法泛化差、多模态智能体工具编排难的问题，提出过程监督强化学习框架VTO，结合VAD-Tool工具集，在工具调度上较基线提升10.2%。

Comments Accepted by ACM MM 2026

How to Ask the AI: A User Perspective Survey for Large Language Model Prompting

如何向AI提问：大型语言模型提示工程的用户视角调查

Yiqun Zhang, Yunfan Zhang, Mingjie Zhao, Sen Feng, Yiu-ming Cheung

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

AI总结 该研究从用户视角开展大型语言模型提示工程调查，提出提示有效性评估策略、应用工作流并维护开源项目，为用户制定适配场景的有效提示提供可操作指南。

Comments Accepted to TAI

Learning under Opponent Unawareness in Linear-Quadratic Stochastic Games

线性二次随机博弈中对手不知情下的学习

Dantong Chu, Xuefeng Gao, Yufei Zhang

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对线性二次随机博弈，在对手不知情的最小信息结构下，提出异步分散学习算法并证明其收敛性，应用于动态古诺竞争，发现有限信息学习降低企业利润，公开市场产出可缓解福利损失。

Multitask Scanning Probe Microscopy

多任务扫描探针显微镜

Aditya Raghavan, Yu Liu, Ian Mercer, JP Maria, Sergei Kalinin

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

AI总结 该研究提出多任务扫描探针显微镜，基于多任务高斯过程的闭环工作流程，实现测量位置与模态的自主选择，在AlScN晶圆上验证了其可扩展主动学习应用的价值。

From Trajectories to Evidence: Auditable Experimental Records for Industrial Research Agents

从轨迹到证据：面向工业研究智能体的可审计实验记录

Zijie Zhuang, Changxin Lao, Pengbo Xu, Hanwen Xu, Ruochen Yang, Yingzhi He, Peng Zhang, Jiangxia Cao, Yusheng Huang, Guohong Mu, Jian Liang, Ruiming Tang, Shuang Yang, Zhaojie Liu, Wenwu Ou, Kun Gai

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

AI总结 本研究针对工业研究智能体的实验轨迹无法自动成为有效证据的问题，提出基于证据的框架，经实验验证该框架可生成可审计记录，且生成的候选方案相对基准实现了积极在线提升。

Demystifying Prediction Powered Inference

解开预测驱动推断之谜

Yilin Song, Dan M. Kluger, Harsh Parikh, Tian Gu

机构 * Department of Biostatistics, Columbia Mailman School of Public Health（哥伦比亚大学生物统计学系、哥伦比亚大学马利曼公共卫生学院） ； Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院数据、系统和社会研究所） ； Department of Biostatistics, Yale School of Public Health（耶鲁大学生物统计学系） 纠错

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

AI总结 本文通过整合PPI的理论基础和方法学扩展，提供统一的实用工作流程，帮助研究人员负责任地应用预测驱动推断。

Comments updated manuscript

Efficient identification of critical regions via Flow Matching-based Monte Carlo initialization

通过流匹配高效识别临界转变：一种可扩展的生成方法用于多体系统

Qian-Rui Lee, Daw-Wei Wang

机构 * Physics Department, National Tsing Hua University（国立清华大学物理系） ； Center for Theory and Computation, National Tsing Hua University（国立清华大学理论与计算中心） ； Center for Quantum Technology, National Tsing Hua University（国立清华大学量子技术中心） 纠错

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

AI总结 通过流匹配方法高效识别多体系统临界转变，实现大规模计算物理中的快速预测与高保真度初始化。

Comments 31 pages, 22 figures

SIP: Site in Pieces- A Dataset of Disaggregated Construction-Phase 3D Scans for Semantic Segmentation and Scene Understanding

SIP: 构建阶段碎片化3D扫描数据集——用于语义分割和场景理解

Seongyong Kim, Yong Kwon Cho

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

AI总结 SIP数据集通过碎片化3D扫描反映施工现场实际约束，为建筑场景的语义分割和理解提供高质量基准数据。

Synthetic LiDAR Data Generation and Deterministic Downsampling for Point Cloud Classification on the Edge

面向边缘设备点云分类的合成激光雷达数据生成与确定性下采样

Niclas Meyer, Stefan Reitmann

机构 * Chemnitz University of Technology（开姆尼茨工业大学） 纠错

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

AI总结 本文针对三维深度学习框架在边缘设备部署的瓶颈，提出适配树莓派5的硬件受限工作流，通过合成LiDAR数据集和特征驱动的CPL层，实现边缘端50 FPS推理与88.36%分类准确率，验证了边缘实时三维感知的可行性。

Deterministic Preprocessing and Interpretable Fuzzy Banding for Cost-per-Student Reporting from Extracted Records

确定性预处理和可解释的模糊带分析用于从提取记录中生成的每生成本报告

Shane Lee, Stella Ng

机构 * School of Computer Science, University of Technology Sydney（悉尼技术大学计算机科学学院） ； Management Discipline Group, University of Technology Sydney（悉尼技术大学管理学科组） 纠错

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

AI总结 该研究提出了一种确定性预处理和可解释模糊带分析方法，用于从提取记录中生成每生成本报告，通过规则主导的工作流和确定性计算实现可解释的决策支持。

Comments The authors are withdrawing this preprint because further review identified that the analysis and interpretation are insufficiently developed to support the paper in its current form. The authors do not wish readers to rely on this version