AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
作为一种干预手段的大语言模型检测：战略用户行为下的下游影响
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Cornell University（康奈尔大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究LLM检测对下游指标的影响，开发程式化模型捕捉用户策略行为。发现不完善的检测器会扭曲LLM使用及输出质量，导致用户增加使用量且输出质量可能降低，还呈现“先升后降”检测模式，揭示了检测干预的失效模式。
从协作到规范：刻画三个深度学习开源社区的治理实践
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究三个深度学习开源社区治理实践，用制度分析与发展框架分析文档与提交记录，识别规则主题、治理功能，发现操作与结构规则特点不同，最终为成熟大规模OSS项目得出33条可操作治理实践。
波形知道什么：使用字幕工作室实现透明优先的语音和音频智能
机构 * Faculty of Science, Agriculture, and Engineering, Newcastle University Singapore（新加坡纽卡斯尔大学科学、农业与工程学院） ； School of Information and Control Engineering, Qingdao University of Technology（青岛理工大学信息与控制工程学院） ； Department of EEE, Amrita School of Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham（阿姆瑞塔工程学院电气与电子工程系，阿姆瑞塔大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究借助字幕工作室平台实现透明优先的语音和音频智能。核心方法是构建基于FastAPI的三层架构系统。主要贡献为提出透明优先框架，明确指标性质，提升语音分析的可追溯性、可解释性与可靠性，还介绍了相关系统架构等内容。
ATLAS：一种用于非晶材料的基础神经采样器
机构 * Microsoft Research New England（微软研究院新英格兰分部） ； Center for Computational Science and Engineering（计算科学与工程中心） ； MIT（麻省理工学院） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Department of Materials Science and Engineering（材料科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； OSU（俄亥俄州立大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对非晶材料能量景观难采样问题，提出ATLAS神经采样器，由等变图神经网络参数化，能跨系统泛化，利用扩散过程时间反转估计热力学量。在多种系统中验证有效性，还通过预训练降低逆设计成本，结合大语言模型搜索高熵金属玻璃，确立其为基础模型。
基于LLM代理的临床评分系统自动构建
机构 * DAMTP, University of Cambridge, Cambridge, UK（剑桥大学 DAMTP 实验室，剑桥，英国）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出AgentScore方法，利用大语言模型进行语义引导的规则搜索与验证，自动构建符合临床部署约束的加权评分系统，在多个任务上优于现有方法。
全球自动化图谱
机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Bocconi University（博科尼大学） ； University of Oxford（牛津大学）
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种基于任务和国家特定的方法，用于全球范围内分类自动化暴露，以区分劳动力替代和增强自动化，相关技术渠道以及人工智能的物质作用。研究涵盖了124个国家，生成了覆盖全球99%人口和GDP的233万个任务-国家标签。
Comments 78 pages, 6 figures, 5 Extended Data figures. Substantially revised and expanded. Data and code: https://automationatlas.org/
基于深度学习的独立显微镜模态转换用于高通量成像
机构 * Doctoral School of Exact and Natural Sciences, Jagiellonian University（雅盖隆大学精确与自然科学博士学院） ； Department of Molecular and Interfacial Biophysics, Faculty of Physics, Astronomy and Applied Computer Science, Jagiellonian University（物理、天文学与应用计算机科学学院分子与界面生物物理学系） ； Undergraduate program in Biophysics, Faculty of Physics, Astronomy and Applied Computer Science, Jagiellonian University（物理、天文学与应用计算机科学学院生物物理本科生项目） ； Undergraduate program in Biomedical Engineering, Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering, AGH University of Science and Technology（AGH科技大学电气工程、自动化、计算机科学和生物医学工程学院生物医学工程本科生项目） ； Division of Computational Mathematics, Faculty of Mathematics and Computer Science, Jagiellonian University（雅盖隆大学数学与计算机科学学院计算数学系） ； Laboratory for Cell and Tissue Engineering, Department of Biomedical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学生物医学工程系细胞与组织工程实验室）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出一种深度学习方法，实现不同显微镜间的模态转换，提升低质量图像的结构相似性和信号保真度，从而提高高通量成像效率。
Comments 18 Pages, 6 Figures, 1 Table, 4 pages Supplementary Materials
在消费级硬件上利用LLM辅助脚本动画化exascale时变数据
机构 * University of Utah（犹他大学） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； ViSOAR LLC
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一个用户友好的框架，用于在消费级工作站上生成exascale时变数据的3D动画，通过通用动画描述符、高效数据访问、定制渲染系统和LLM辅助交互接口，使非可视化专家科学家能快速生成高质量动画。
Comments ©2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. 2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses. N.B. Due to the limitation "The abstract field cannot be longer than 1,920 characters", the abstract here is shorter than that in the original PDF file
公平性研究中的平等、公平与因果关系：对程（2026年）的评论
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 对程关于心理测量学与人工智能/机器学习公平性比较的文章作评论，探讨平等与公平区别及因果关系在公平性研究中的作用，扩展其讨论，为心理测量学和人工智能/机器学习社区未来公平性研究指明方向。
Comments Invited commentary on Cheng (2026), Psychometrika, doi:10.1017/psy.2026.10110; submitted to Psychometrika
机器中的灵光：谱系学与生成时代艺术作品的地位
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该文探讨生成式人工智能，通过生成艺术谱系揭示其与历史的关联，提出生成系统分类法，识别相关风险并给出应对，阐述艺术家角色转变，引入算法重复等概念，还通过两方面考察支持论点，探讨生成时代艺术作品地位等问题。
Comments Submitted to Minds and Machines on 08 Jul 2026
弥合信息差距：冷启动预测的语义致密化与事后蒸馏
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Meituan（美团）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对电子商务平台新用户冷启动预测难题，SemRaD框架利用结构化语义推理管道和事后感知蒸馏网络，有效弥合信息差距，提升了LTV和CVR，减少训练数据用量，在工业数据集和在线测试中均取得良好效果。
通过小语言模型实现人工智能民主化：面向本地部署的结构化基准测试和参数高效微调
机构 * Binghamton University（宾汉姆顿大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究在硬件和治理约束下人工智能民主化问题，通过对九个小语言模型在特定基准测试上控制评估，采用共享参数高效微调管道，得出有序工作流程让部分低于3B的模型可成为结构化小众工作负载本地专家的结论。
FOI-O：新西兰首个用于信息自由流程建模的本体与验证方法包
机构 * Faculty of Health, Education and Psychology, Victoria University of Wellington（维多利亚大学健康、教育与心理学学院） ； College of Medicine and Public Health, Flinders University（弗林德斯大学医学院和公共卫生学院） ； Centre for Health Policy, The University of Melbourne（墨尔本大学健康政策中心）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对公共信息请求记录混杂多类数据的问题，提出FOI-O可复用流程建模与验证框架，基于新西兰相关法案实现首个验证配置文件，提供多类标准化语义与流程工具资产。
Comments 22 pages, 4 figures, 9 tables, ancillary supplement; revised manuscript with expanded provenance, versioning, and navigation documentation
ResearchStudio-Reel：实现从论文到海报、视频和博客的研究最后一公里自动化
机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Westlake University（西湖大学） ； CFAR, A*STAR（计算科学与工程研究所，新加坡科技研究局）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究传播自动化困难，以往方法有局限。该研究提出将最后一公里构建为技能组合，实例化ResearchStudio-Reel，包括共享提取器、可编辑生成器和交互式收敛层，能产出多种可编辑工件，效果优于现有系统。
迷失在巴别塔中：LLMs中偶然多语言主义的负面影响
机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； George Mason University（乔治·马歇尔大学）
专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文指出当前多语言NLP陷入偶然多语言主义的脆弱且误导性范式，导致模型在多语言情境中表现不均、脆弱且不透明，需转向设计驱动的多语言主义。
Comments Published as a conference paper at COLM 2026
SpecXMaster 技术报告
机构 * DP Technology
专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 SpecXMaster 通过代理强化学习实现NMR光谱自动解析，解决传统人工解读的偏差和误差问题，提升有机化学领域光谱分析效率。
Comments Technical report from DP Technology.22 pages, 7 figures
生成AI悖论：生成AI与信任的侵蚀、信息验证的腐蚀以及真理的消亡
机构 * Thomas Lord Department of Computer Science, University of Southern California (USC)（汤姆斯·劳德计算机科学系，南加州大学） ； Information Sciences Institute (ISI), University of Southern California (USC)（信息科学研究所，南加州大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文探讨生成AI带来的信任危机，提出合成现实的分层结构，并强调其对社会认知基础的侵蚀，呼吁建立互补的缓解措施以应对AI带来的挑战。
Journal ref Future Internet, 18(2), 73, 2026
社会与行为科学中的人工智能代理：历史与展望
机构 * Department of Computer Science, Aalto University（阿尔托大学计算机科学系） ； Center for Computational Social Science, Kobe University（大阪大学计算社会科学中心） ； Department of Methodology, London School of Economics and Political Science（伦敦政治经济学院方法论系）
专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 回顾人工智能代理在社会与行为科学中的历史发展与当前趋势，涵盖从可编程计算机到社会模拟、大语言模型实验等，强调其在科学过程中的作用及带来的变化，如社会系统科学兴起等，凸显与相关技术紧密相连。
人工智能生命周期治理中可审计可信度水平的一种方法
机构 * Institute of Biomedical Ethics and History of Medicine, University of Zürich（生物医学伦理与医学史研究所，苏黎世大学） ； SUPSI, Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA)（SUPSI人工智能研究所） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究人工智能治理中系统可信度判断问题，提出轻量级方法，含形式框架与治理程序两部分，用决策树建模，能产生可信度平台等，通过合成轨迹说明方法可支持合规文档编制和生命周期监测。
Comments 32 pages; 7 figures
人、机器与杰作：人工智能时代的艺术所有权
机构 * University of Siegen（锡根大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 探讨人工智能时代艺术所有权问题，设计ArtSplit原型量化人机贡献，引发艺术家对所有权归属的反应，指出量化与艺术家对创作的理解不符，挑战将其转化为技术问题的冲动。
Journal ref NordiCHI '26 Adjunct: Adjunct Proceedings of the 14th Nordic Conference on Human-Computer Interaction, Vaasa, Finland, October 2026
大语言模型能否根据论文构建最大可满足性求解器？CoreForge 经验
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究利用大语言模型从论文构建无权重 MaxSAT 求解器，采用结合论文讨论、代码实现及审核修订的迭代流程，评估特定配置，发现虽未现错误答案，但性能低于手工设计求解器，总结了相关经验教训。
CityLLM：一种用于语义 3D 城市模型自然语言查询的框架
机构 * GRID Lab, School of Built Environment, UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校建筑环境学院GRID实验室） ； School of Civil and Environmental Engineering, UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校土木与环境工程学院）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究针对语义 3D 城市模型访问查询难的问题，提出 CityLLM 框架，结合空间与图形数据库，在基于语言模型工作流中支持迭代查询等。通过多种模型在鹿特丹数据集上评估，多个场景 54 个查询显示其性能强大，为语义 3D 城市数据对话访问提供轻量级可扩展方法。
Comments Accepted to the 21st International 3D GeoInfo Conference. To appear in the ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
实证软件工程中的人工智能主导访谈：一份经验报告
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 该经验报告探讨定制MyGPT在实证软件工程研究中主导访谈的应用，介绍其流程，分析提交工件和问卷回复，发现多数参与者评价积极，但存在局限，表明人工智能访谈可作补充选项，需相关设计与监督。
在训练和微调机器学习力场时使用更少标签实现全数据精度
机构 * College of Materials（材料学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； State Key Laboratory of Physical Chemistry of Solid Surfaces（固体表面物理化学国家重点实验室） ； iChEM, College of Chemistry and Chemical Engineering（iChEM，化学与化工学院） ； Laboratory of AI for Electrochemistry (AI4EC)（电化学人工智能实验室） ； IKKEM
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对机器学习力场构建训练集的瓶颈问题，提出基于最后一层投影回归的主动学习工作流程，能识别高价值训练集，在基础模型微调和迭代电解质微调中表现出色，实现用更少标签达到全数据精度，提供可扩展的不确定性量化策略。
Comments 23 pages, 5 figures
机器学习在全局拟合中的应用讲义
机构 * Dipartimento di Fisica e Astronomia “Galileo Galilei”, Università degli Studi di Padova and INFN Sezione Padova（帕多瓦大学伽利略·伽利莱物理与天文系及意大利国家核物理研究院帕多瓦分部） ； Centro de Astropartículas y Física de Altas Energías (CAPA)（高能天体物理与高能物理中心（CAPA））
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文介绍了利用现代机器学习方法进行高能物理全局统计拟合的框架，重点包括使用Boosted Decision Trees近似对数似然函数，以及通过SHAP值解释模型参数影响，最终应用于B±→K±νν异常问题。
Comments Lecture notes for the 4th COMCHA School on Computing Challenges in Zaragoza (Spain), 8-15 April 2026. 25 pages, 10 figures, 14 code snippets, 1 appendix. Submission to SciPost Physics Lecture Notes. Fixed minor typos and improved visual presentation of figures
词性层级是低资源语言文献自动标注的关键：针对南琉球语伊良部语的神经语符标注
机构 * Kyushu University（九州大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究针对濒危语言伊良部语语符标注成本高的问题，用小型BiLSTM-CRF模型构建神经标注管道。发现黄金词性标注可提升语法语符标注，词性层级能减少所需语符化数据量，虽全自动管道未完全实现增益，但为文献实践提供四线标注建议。
Comments 15 pages, 9 figures, 8 tables. Code, corpus, and complete per-sentence test outputs: https://github.com/MichinoriShimoji/ML_autogloss
基于人工智能的设计系统感知开发：评估生产力和设计一致性
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究前端开发中从高保真原型转换界面的挑战，通过在巴西企业的对照实验，比较手动、仅DS及DS感知的AI辅助开发，发现AI辅助能显著加速开发、提高设计保真度，为工业前端工作流带来实际益处。
Comments SBES Industry 2026
人工智能治理中的最终权威：前沿提供者主权与以行动为中心的部署者治理
机构 * Ond Holdings Inc.（奥恩德控股公司）
专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 探讨人工智能系统嵌入组织流程后最终权威归属，比较前沿提供者主权与以行动为中心的部署者主权两种模式，通过多种分析发现支持分布式运营问责制，强调可移植治理层价值，得出分层结论。
Comments 23 pages, 5 figures, 6 tables
Salesforce 消息传递架构：大规模平台事件、异步发送和多租户
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究提出在 CRM 内部原生构建消息传递核心的架构范式，将消息视为原生 CRM 记录，出站路径为平台原生事务，状态参数存为标准数据库对象，利用此范式评估了相关设计模式、扩展机制、解耦约束及架构边界。
Comments 8 pages, 1 table. An earlier version of this work was first posted on SSRN (DOI: 10.2139/ssrn.6903158)
驯服漂移：软件演化过程中Dockerfile漂移的上下文感知修复
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究针对软件演化中Dockerfile漂移致CI/CD构建失败的问题，提出上下文感知框架Cadre，通过构建CDG并结合两步工作流程来修复，在$D^3$基准上修复率高，相比基线优势明显，还避免提示溢出故障，提升了上下文感知基础设施即代码维护能力。
Comments 18 pages, 7 figures
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈