A Scalable AI-Powered System for Explainable Machine Learning Pipelines in Brain Tumor
用于脑肿瘤可解释机器学习流水线的可扩展人工智能驱动系统
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 该研究开发了一款用于神经肿瘤学的可扩展网络视觉分析系统，整合队列管理、特征提取与受保护推理功能，可提升AI可解释性，为临床脑肿瘤AI应用提供实用基础。
AI 大模型
AI Agent
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
1. 工作流自动化 10492 篇
A Physics-Informed Framework for PID Tuning of Chemical Processes Using Large Language Model Agents
基于大语言模型智能体的化工过程PID整定的物理信息框架
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究提出一种适用于大、小语言模型的PID整定框架，将工程师整定流程形式化，通过微调Qwen3-0.6B并在测试案例中取得优异整定成功率，提升了PID整定的可靠性与稳定裕度。
From Classification to Regression: Using a Fruitfly to Solve Equations
从分类到回归：利用果蝇机制求解方程
机构 * Pacific Northwest National Laboratory（西北太平洋国家实验室）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 该研究受果蝇感知机制启发，提出基于分类的回归新框架，用局部模式库替代全局模型，通过相似性加权重构预测，可降低计算存储需求并控制精度与成本的权衡，适用于非线性系统等场景。
A Density-Matrix Framework for Electronic-Structure Analysis of Functional-Group and Salt Effects in Lithium-Metal Electrolytes
用于锂金属电解质中官能团和盐效应电子结构分析的密度矩阵框架
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute for Carbon Neutrality, Tsinghua University（清华大学碳中和研究院） ； AI Solid-State Battery Innovation Center（人工智能固态电池创新中心） ； C Innovation Laboratory (21C LAB), Contemporary Amperex Technology Co., Limited (CATL)（21C创新实验室（21C实验室），宁德时代新能源科技股份有限公司） ； National University of Singapore Guangzhou Research Translation and Innovation Institute（新加坡国立大学广州研究院） ； National University of Singapore (Chongqing) Research Institute（新加坡国立大学（重庆）研究院）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出密度矩阵框架EMolStudio，通过集成分子功能化等流程预测分析锂金属电解质电子结构。应用于多种分子和簇，发现分子尺度上功能化的影响及溶剂化壳中阴离子对前沿轨道定位的作用，能将官能团和盐选择转化为相关电子结构假设。
Comments The data needs to be supplemented
Calibrate Globally, Measure Everywhere: Scaling LLM-Based Prevalence Measurement Across A/B Experiments
基于代理的大规模A/B测试预估测量
机构 * Pinterest, Inc.（Pinterest公司）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种基于代理的普及率测量框架，通过离线校准和日志数据实现大规模A/B测试中的高效普及率估计。
Fully Automatic Trace Gas Plume Detection
全自动痕量气体羽流检测
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对未来成像光谱仪数据量剧增，提出结合机器学习形态分析与光谱模型拟合的全自动痕量气体羽流检测方法，可自动检测标记羽流，用于回顾性分析，还扩展到三种痕量气体检测。
Comments Manuscript 15 pages + 3 in supplementary, 10 figures, 1 table, more in attached supplementary; In review
Specification-Driven DevOps for Multi-Service Environments
多服务环境下基于规范驱动的DevOps
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究探讨前沿大语言模型能否利用存储库内容为多服务应用生成配置，通过对三个异构存储库评估发现生成环境虽能运行，但有遗漏，进而区分功能正确性与部署意图保真度并得出最小显式部署规范。
Comments 25 pages, 8 figures, 15 tables
Grounded in Consensus, In Step With Emerging Science: A Consensus-Anchored Multi-Corpus Clinical Chatbot for Long COVID
基于共识，紧跟新兴科学：用于长期新冠的共识锚定多语料临床聊天机器人
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对长期新冠临床决策支持证据分散的问题，提出整合多来源的面向临床医生的聊天机器人，在检索增强流程中组织四个来源，经探索性自动评估，其平均评分与OpenEvidence相当，得分更高且变异性更低。
OmniQEC: discovering practical quantum error-correcting codes by an AI scientist
OmniQEC：通过人工智能科学家发现实用的量子纠错码
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究旨在发现实用量子纠错码，核心方法是用OmniQEC，它结合自我进化推理与慢快协同工作流程，通过代码级代理探索候选方案并经电路级评估反馈证据。贡献是发现的代码性能优且硬件友好，为大语言模型辅助量子纠错发现奠基。
Comments Comments are welcome
Machine Intelligence on the Edge: Interpretable Cardiac Pattern Localisation Using Reinforcement Learning
边缘机器智能：使用强化学习的可解释心脏模式定位
机构 * Dyson School of Design Engineering（迪森设计工程学院） ； Department of Electrical and Electronic Engineering（电子与电气工程系） ； Department of Computing（计算系）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对边缘设备低信噪比信号中模式定位难题，提出顺序匹配滤波器（SMF），通过强化学习设计滤波器序列并将其制定为顺序决策过程，实现自适应设计与可解释性，在心电图数据集上性能达先进水平，有广泛应用潜力。
Comments Accepted by Machine Intelligence Research
"We'll have to see how it works": An interview study to understand collaborative practices in interdisciplinary artificial intelligence and healthcare research
“我们得看看它如何运作”：一项关于理解跨学科人工智能与医疗保健研究中协作实践的访谈研究
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究通过对英国医疗保健AI研究联盟早期参与者的13次半结构化访谈及归纳主题分析，探讨AI开发流程及跨学科知识共享挑战。发现参与者需依受众调整工具和信息，明确了AI研究参与新颖处、知识共享方式及关键领域，指出AI给跨学科工作带来新障碍。
Comments 36 pages
Journal ref PLoS One. 2026;21(7):e0354358
LLM-Assisted Ontology Engineering and Construction of a French Legal Knowledge Graph
大语言模型辅助的本体工程与法国法律知识图谱构建
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对法国维护法规处理难题，提出两阶段大语言模型辅助工作流程，先进行本体工程，再构建知识图谱。经实验，该流程输出强大、对齐良好，减少重复，明确关键细化步骤。
Journal ref SEMANTiCS 2026 - 22nd International Conference on Semantic Systems, Sep 2026, Ghent (BE), Belgium
Integrating Factual and Normative Industrial Knowledge via Constraint-Aware Graph Attention for Process Plan Recommendation
通过约束感知图注意力整合事实性和规范性工业知识以进行工艺计划推荐
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对工业知识整合难题，提出PCA - GAT方法，将加工工艺计划推荐转化为知识图谱增强的协同过滤问题，引入领域约束和自适应门，在航空航天数据集上效果良好，建立标准化协议并发现知识表示是瓶颈。
Greedy dynamical meta-learning
贪婪动态元学习
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对梯度下降和无梯度优化器在大型模型长时间学习中的问题，提出一种元学习算法，通过内、外循环，智能体可修改自身权重偏差，外循环用标准零阶方法处理少量参数，有望加速学习。
Kairos: Generating Tick-Indexed Proof Obligations for Synchronous Temporal Contracts
Kairos：为同步时态契约生成滴答索引证明义务
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究为同步程序生成滴答索引证明义务的问题，核心方法是用标准自动机理论归约将LTL公式转换为坏状态自动机与程序形成积并导出义务，主要贡献是形式化原理、证明正确性及通过医疗输液控制器展示工作流程。
Comments 18 pages, 1 listing, 1 table. Submitted to VSTTE 2026
When Can Depth Replace Precision? A Resource Theory of Quantized Neural Computation
深度何时能取代精度？量化神经计算的资源理论
机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究固定输入输出映射下低比特残差计算能否取代数值精度，通过建模量化残差系统刻画无限深度极限，得出纯调度接近松弛类的速率等结论，还探讨了多种相关情况，指出深度取代精度有条件限制。
Comments 141 pages, 26 figures, 15 tables. Includes complete proofs and documents the QReplace decision-support and Lean 4 verification companions. To be submitted to the Journal of Machine Learning Research
MolCryst-MLIPs: A Machine-Learned Interatomic Potentials Database for Molecular Crystals
MolCryst-MLIPs：用于分子晶体的机器学习互原子势数据库
机构 * Department of Chemistry, New York University（纽约大学化学系） ； New York University（纽约大学） ； Simons Center for Computational Physical Chemistry, New York University（纽约大学计算物理化学中心） ； Department of Physics, New York University（纽约大学物理系） ； Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学工程学院化学与生物分子工程系） ； New York University Shanghai（纽约大学上海分校）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出一个开源的分子晶体机器学习互原子势数据库MolCryst-MLIPs，包含九种分子晶体系统经过微调的MACE模型，通过自动化机器学习流程实现可重复的建模流程，提供高精度的势能和力预测。
Rethinking Prospect Theory for LLMs: Revealing the Instability of Decision-Making under Epistemic Uncertainty
重新思考用于大语言模型的前景理论：在认知不确定性下决策的不稳定性
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文重新审视前景理论在大语言模型中的应用，发现其在认知不确定性下的决策稳定性存在问题，指出前景理论可能无法可靠地处理此类不确定性。
Explainable Reinforcement Learning for assisting Air Traffic Controllers
用于协助空中交通管制员的可解释强化学习
机构 * Department of Engineering, University of Campania "Luigi Vanvitelli"（工程学院，坎帕尼亚"路易吉·范维蒂利"大学） ； CIRA（CIRA研究院）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 探索可解释性技术在强化学习算法中的应用，以协助空中交通管制员。用强化学习算法在简化ATC环境训练智能体决策避禁飞区路线，采用显著性图作为初步可解释性方法，为智能体决策提供关键输入特征见解。
Comments 11 pages (10-page paper plus 1 cover/citation page), 4 figures, 1 table; published in AINA 2025
Journal ref In: L. Barolli (ed.), Advanced Information Networking and Applications (AINA 2025), Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol. 250, pp. 148-157, Springer, Cham (2025)
Vibe Coding: An Experiment with Test-Driven Development
Vibe编码：一项测试驱动开发的实验
专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究探索人类与CLLMs通过vibe编码对等协作，设计四个交互模型并实现相应TDD工作流程。通过实验发现交互模型选择取决于开发目标，智能工作流程利于快速开发但有复杂性，协作工作流程产生更高质量测试套件。
Benchmarking Text-to-SQL under Role-Based Access Control
基于角色的访问控制下的文本到SQL基准测试
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·卡西姆大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究基于角色的访问控制下文本到SQL的基准测试问题，提出含现实RBAC约束的综合基准测试框架，通过大语言模型辅助工作流程及人工审核等增强基准，应用该框架研究发现部分高分系统在有访问约束时性能因RBAC违规而大幅下降。
Comments Accepted at ACM SIGMOD 2027
Farmland Extent and Visible Boundary Mapping from 1 m NAIP Imagery Using Residual U-Net and Text-Prompted SAM 3 Refinement
使用残差U-Net和文本提示的SAM 3细化从1米分辨率的NAIP图像中绘制农田范围和可见边界
机构 * Department of Biological and Agricultural Engineering, University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校生物与农业工程系） ； Del Norte High School（德尔诺特高中）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究利用残差U-Net和文本提示的SAM 3细化从1米分辨率的NAIP图像绘制农田范围和可见边界，通过特定标注、训练和融合方法，提升了模型在困难补丁上的表现，生成语义农田范围层，为农业监测提供支持。
Comments 12 pages, 7 figures, 3 tables. Preprint submitted to Taylor & Francis. Code: https://github.com/MohammadrezaNarimaniUCDavis/NAIP_Farmland_ResSAM Dataset: https://doi.org/10.5281/zenodo.21519912
Co-design of LLM-based preference agents: participation may drive overtrust
基于大语言模型的偏好智能体协同设计：参与可能导致过度信任
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究探讨大语言模型模拟人类偏好引发的问题，通过12名参与者在家庭能源领域协同设计个人偏好智能体的定性研究，发现参与和过程透明度或成“过度信任引擎”，并将此发展为参与式偏好智能体设计核心机制。
Comments 43 pages (18 main text plus supplementary material), 5 figures
Vibe Coding in Software Development: A Multivocal Literature Review
软件开发中的氛围编码：多视角文献综述
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 该研究对2022年至2025年10月的文献进行多视角综述，探讨软件开发中氛围编码实践。通过分析47篇文献发现其是迭代流程，开发者工作转变，短期生产力有提升，不同应用场景证据强弱有别，此为整合两类文献的首次综述并提出未来研究方向。
Bridging the NISQ and Fault-Tolerant Regimes: Generative-ML-Assisted Quantum Selected CI for Molecular Simulations
桥接NISQ与容错量子计算：基于生成式机器学习的量子选组态相互作用用于分子模拟
机构 * Qclairvoyance Quantum Labs（Qclairvoyance量子实验室） ； Centre for Quantum Technologies（量子技术中心） ； The University of Arizona（亚利桑那大学） ； Department of Chemistry, Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买化学系）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出混合量子-经典工作流，通过线性标度CNOT UCCSD ansatz和受限玻尔兹曼机生成子空间模型，解决量子采样对角化中的结构低效问题，实现更高效经济的药物发现模拟。
Comments arXiv admin comment: This version has been removed by arXiv administrators as the submitter did not have the rights to agree to the license at the time of submission
Safe In-Context Reinforcement Learning
安全的上下文强化学习
机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Virginia Commonwealth University（弗吉尼亚 Commonwealth 大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出SCARED方法，在无参数更新的上下文强化学习适应过程中，通过精确惩罚对偶法在约束马尔可夫决策过程框架下保证安全，实现奖励最大化与成本约束。
Comments ICML 2026
Scaling Up Formal Representation of Clinical Trial Protocols in Ensemble Logic Using LLMs: A Preliminary Study
使用大语言模型在集成逻辑中扩大临床试验协议的形式化表示：一项初步研究
机构 * McGovern Medical School（麦戈文医学学院） ； McWilliams School of Biomedical Informatics（麦克威廉斯生物医学信息学学院） ； The University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学健康科学中心休斯顿分校）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对临床试验协议依赖非结构化文本阻碍自动化推理等问题，引入CT-TEL工作流程，利用大语言模型将叙述性临床协议转为TEL公式，通过反向翻译评估保真度，为协议映射到可计算逻辑及临床试验模拟提供初步证据。
Comments Proceedings of the 2026 American Medical Informatics Association Symposium, to appear
STeMP: Spatio-Temporal Modelling Protocol
STeMP：时空建模协议
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对时空建模缺乏标准协议的问题，提出STeMP协议，通过标准化报告助于理解模型功能并在建模过程中提供指导，涵盖概述、模型和预测三部分，配套R包及网络应用，可辅助填写协议并返回警告，鼓励社区参与。
Comments 3 figures, 1 table
Data-Efficient Indentation Size Effect Correction in Steels Using Machine Learning and Physics-Constrained Neural Network
利用机器学习和物理引导增强的高效 indentation 尺寸效应校正方法用于钢材料
机构 * Center for Material Technologies（材料技术中心） ； Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克尔科沃科学与技术研究所） ； Center for Petroleum Science and Engineering（石油科学与工程中心）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文通过物理引导特征工程和增强技术，利用小数据集预测钢材料参考硬度，采用非线性模型实现高效 indentation 尺寸效应校正，验证了该方法在钢材料中的可行性。
Comments Preprint, 25 pages, 8 figures, 5 tables
Interpretable Deep Learning Paradigm for Airborne Transient Electromagnetic Inversion
用于航空瞬变电磁反演的可解释深度学习范式
机构 * Key Laboratory of Earth Exploration and Information Techniques, Ministry of Education, College of Geophysics, Chengdu University of Technology（地球探测与信息处理重点实验室，教育部，成都理工大学地球物理学院） ； College of Computer Science and Cyber Security, Chengdu University of Technology（计算机科学与网络安全学院，成都理工大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对航空瞬变电磁数据处理与反演难题，提出基于解缠表示学习的统一可解释深度学习范式，将数据分解为噪声和信号因子，纳入物理约束，能直接用噪声数据准确重建地下电结构，建立了新的反演范式。
