AI Agent

Learning Object Manipulation from Scratch via Contrastive Interaction

通过对比交互从零开始学习物体操作

Tongle Shen, Caleb Chuck, Fan Feng, Biwei Huang

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对对比强化学习在交互密集操作任务中表现不佳的问题，提出交互加权重采样方法，通过保留模式边界提升多模态分段非线性可达性表示，在仿真和真实机器人空气曲棍球任务中取得显著改进。

Data-Driven Runway and Taxiway Exits Prediction of Landing Aircraft: A Case Study at Hartsfield-Jackson Atlanta International Airport

基于数据驱动的着陆飞机跑道和滑行道出口预测：以哈茨菲尔德-杰克逊亚特兰大国际机场为例

Alex Porcayo, Yutian Pang, Maria Thomas, John-Paul Clarke

机构 * Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校航空航天工程与工程力学系） 纠错

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

AI总结 针对机场场面运行效率问题，提出两阶段数据驱动决策辅助模型，分别预测着陆飞机选择的跑道出口及是否穿越活跃起飞跑道，在亚特兰大机场数据上验证，XGBoost和LightGBM表现最优，进近速度是出口选择的关键因素。

Exploration of Foundation Model-Based Robots in Patient and Elderly Care

基于基础模型的机器人在患者和老年人护理中的探索

Zhiwen Qiu, Wei Liu, Yuexing Hao

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于基础模型的护理机器人在设计特征、用户体验和护理效果方面的现状，指出当前系统多用于语音交互，多模态和物理自主性有限，并呼吁向护理特定评估标准和负责任自主性发展。

Spiking Neural Network inference on FPGAs with hls4ml

基于hls4ml的FPGA上脉冲神经网络推理

Barry M. Dillon

机构 * ISRC, Ulster University（ISRC、乌斯特大学） 纠错

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

AI总结 本文扩展hls4ml工具，实现将PyTorch训练的脉冲神经网络(SNN)部署到FPGA固件上，在Heidelberg Spiking Digits数据集上达到约34μs的推理延迟。

CatalyticMLLM: A Graph-Text Multimodal Large Language Model for Catalytic Materials

CatalyticMLLM: 一种用于催化材料的图-文本多模态大语言模型

Yanjie Li, Jian Xu, Xu-Yao Zhang, Shiming Xiang, Nian Ran, Weijun Li, Cheng-Lin Liu

机构 * AnnLab（安实验室） ； Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences（中国科学院半导体研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems（多模态人工智能系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of High Performance Ceramics（高性能陶瓷国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering（电子电气与通信工程学院） ； University of ChineseAcademy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种统一的图-文本多模态大语言模型QE-Catalytic-V2，用于催化材料的性质预测和逆向设计，通过共享的表示空间实现两者的联合建模，从而形成闭环优化流程。

Comments 71 page

Orange Lab: Lowering Barriers to Data Mining through Embedded Interactive Workflows

Orange Lab：通过嵌入式交互工作流降低数据挖掘门槛

Matej Bevec, Aleš Erjavec, Vesna Tanko, Lena Trnovec, Lan Žagar, Ana Farič, Janez Demšar, Blaž Zupan

机构 * University of Ljubljana（卢布尔雅那大学） ； Revelo d.o.o.（Revelo公司） 纠错

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

AI总结 提出Orange Lab，一种基于Web的可视化数据分析环境，通过组件展示范式将机器学习工作流嵌入任意网页，实现动态交互与数据驱动叙事，降低数据科学使用门槛。

Trustworthy Smart Fabs via Professional Proxies: Scaling Safe and Sustainable by Design (SSbD) through Industrial Data Spaces

通过专业代理实现可信智能晶圆厂：通过工业数据空间扩展安全与可持续设计（SSbD）

Han-Teng Liao, Chang-Yi Kao, Karen Ang

机构 * Independent Researcher Dept. Computer Science and Independent Researcher Information Management（独立研究员计算机科学系及独立研究员信息管理） 纠错

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

AI总结 针对欧盟SSbD等法规带来的治理瓶颈，提出基于零信任的社会技术编排框架，通过硬件隔离信任区中的专业代理工作流，在工业数据空间中实现自主治理，解决数据主权悖论。

Comments This work was accepted for presentation at the 32nd IEEE ICE/ITMC Conference, Porto, Portugal, 2026 but was subsequently withdrawn prior to publication due to submission volume limits. It is currently under consideration for publication elsewhere

Securing Retrieval-Augmented Generation: A Taxonomy of Attacks, Defenses, and Future Directions

保障检索增强生成：攻击、防御与未来方向的分类法

Yuming Xu, Mingtao Zhang, Zhuohan Ge, Haoyang Li, Nicole Hu, Yongqi Zhang, Zhiyuan Wen, Jason Chen Zhang, Qing Li, Lei Chen

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文提出SLOT分类法，从攻击面、防御层、目标（遵循CIA属性）和攻击目标四个维度系统化梳理检索增强生成（RAG）的安全风险与防御，并指出知识访问管道中的结构性错配，最后展望未来方向。

Comments We have curated a paper list on RAG security in https://github.com/TreeAI-Lab/Awesome-RAG-Security, and we warmly welcome authors who wish to have their new work included to contact us via email

Deep Generative Learning of Magnetic Frustration in Artificial Spin Ice from Magnetic Force Microscopy Images

从磁力显微镜图像中深度生成学习人工自旋冰中的磁性摩擦

Arnab Neogi, Suryakant Mishra, Prasad P Iyer, Tzu-Ming Lu, Ezra Bussmann, Sergei Tretiak, Andrew Crandall Jones, Jian-Xin Zhu

机构 * Theoretical Division, Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室理论 division） ； Center for Integrated Nanotechnologies, Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室集成纳米技术中心） ； Center for Integrated Nanotechnologies, Sandia National Laboratory（桑塔纳国家实验室集成纳米技术中心） 纠错

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

AI总结 本文通过深度学习方法从磁力显微镜图像中自动计算自旋冰结构的磁矩和方向，利用变分自编码器生成合成图像并提取特征，以减少实验和分割误差，实现对摩擦顶点和纳米磁性段的精确识别，优化自旋冰配置。

Robust Renal Mass Segmentation on CT: A Validation Study of an AI-Based Framework

基于CT的肾脏肿块鲁棒分割：AI框架的验证研究

Sarah de Boer, Hartmut Häntze, Kiran Vaidhya Venkadesh, Myrthe A. D. Buser, Gabriel E. Humpire Mamani, Lina Xu, Lisa C. Adams, Jawed Nawabi, Keno K. Bressem, Bram van Ginneken, Mathias Prokop, Alessa Hering

机构 * Department of Medical Imaging, Radboudumc, Nijmegen, The Netherlands（医学影像部门，Radboudumc，尼姆维根，荷兰） ； Department of Radiology, Charité - Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Germany（放射科，Charité - 大学医学中心柏林，柏林，德国） ； Department of Neuroradiology, Charité - Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Germany（神经放射科，Charité - 大学医学中心柏林，柏林，德国） ； Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Klinikum rechts der Isar, TUM University Hospital, Technical University of Munich, Munich, Germany（诊断和介入放射科，Klinikum rechts der Isar，TUM大学医院，慕尼黑技术大学，慕尼黑，德国） ； Department of Cardiovascular Radiology and Nuclear Medicine, German Heart Center, TUM University Hospital, Technical University of Munich, Munich, Germany（心血管放射学和核医学部，德国心脏中心，TUM大学医院，慕尼黑技术大学，慕尼黑，德国） ； Fraunhofer MEVIS, Bremen, Germany（Fraunhofer MEVIS，不莱梅，德国） 纠错

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

AI总结 提出Renal-Net，基于nnU-Net和公开数据训练，在CT图像上实现肾脏肿块分割，验证显示优于现有模型且鲁棒性强。

Comments Accepted for publication at the Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging (MELBA) https://melba-journal.org/2026:012. 23 pages, 12 figures

Journal ref Machine.Learning.for.Biomedical.Imaging. 2026 (2026)

Deep reinforcement learning for process design: Review and perspective

深度强化学习在过程设计中的应用：综述与展望

Qinghe Gao, Artur M. Schweidtmann

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文综述深度强化学习在化工过程设计中的应用，从信息表示、智能体架构、环境与奖励三要素分析现状，并讨论挑战与未来方向。

The Three-Ring Architecture: Governing Agents in the Era of On-Platform Organisations

三环架构：平台型组织时代中的智能体治理

Sergio Alvarez-Telena, Marta Diez-Fernandez

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

AI总结 针对企业AI部署中缺乏治理基础设施导致失败率高达95%的问题，提出三环架构：环1为现有生产架构，环2为基于策略的智能体联邦层，环3为LLM前沿智能层，其中环2作为智能体企业的操作系统，实现资源抽象、进程协调、权限执行和智能积累，并区分环2与环3的风险轮廓。

Comments 28 pages

Evidence-Based Intelligent Diagnostic and Therapeutic Visualization System with Large Language Models: Multi-Turn Interaction and Multimodal Treatment Plan Generation

基于证据的智能诊断与治疗可视化系统与大语言模型：多轮交互与多模态治疗方案生成

Yunhan Wang, Yuda Wang, Zhiying Tu, Mingqiang Song, Li Song, Kun Li, Dianhui Chu, Bolin Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学（威海）） ； Harbin Institute of Technology (Weihai) Qingdao Research Institute（哈尔滨工业大学（威海）青岛研究院） ； Shandong Key Laboratory of Digital Service Computing Technology and Systems（山东省数字服务计算技术与系统重点实验室） ； Weihai Municipal Hospital（威海市人民医院） ； Shanghai Taizhu Technology Co., Ltd（上海泰山技术有限公司） ； Tianjin Zhifu Qihuang Medical Technology Co., Ltd（天津中孚启黄医疗技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出知识增强的可视化诊断系统，通过知识图谱约束、信息增益驱动提问和多模态治疗呈现，提升中医辨证透明度和治疗可解释性。

Comments 29 pages, 9 figures, 5 tables, including supporting information

AMD-FCG: An Enhanced Function Call Graph Dataset with Integrated Topological Features for Malware Detection and Classification

AMD-FCG：一个集成拓扑特征的增强函数调用图数据集，用于恶意软件检测与分类

Parthajit Borah, Sakshi Singh, D. K. Bhattacharyya, J. K. Kalita

机构 * School of Cyber Security and Digital Forensics, National Forensic Sciences University（网络安全与数字取证学院，国家刑事科学大学） ； Department of Computer Science and Engineering, Tezpur University（计算机科学与工程系，特兹pur大学） ； College of Engineering and Applied Science, University of Colorado（工程与应用科学学院，科罗拉多大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AMD-FCG数据集，通过集成恶意软件的拓扑特征增强函数调用图，以简化检测流程并消除动态分析需求，从而提升恶意软件检测的准确性和鲁棒性。

COF26: A new on-top functional for multiconfiguration pair-density functional theory

COF26：多组态对密度泛函理论的一种新的on-top泛函

Yuhao Chen, Donald G. Truhlar, Xiao He

机构 * Shanghai Engineering Research Center of Molecular Therapeutics and New Drug Development（分子治疗与新药开发上海工程研究中心） ； Shanghai Frontiers Science Center of Molecule Intelligent Syntheses（分子智能合成上海前沿科学中心） ； School of Chemistry and Molecular Engineering, East China Normal University（东华大学化学与分子工程学院） ； Department of Chemistry, Chemical Theory Center, and Minnesota Supercomputing Institute, University of Minnesota（明尼苏达大学化学系、化学理论中心和明尼苏达超级计算研究所） ； Chongqing Key Laboratory of Precision Optics, Chongqing Institute of East China Normal University（重庆精密光学重点实验室，东华大学重庆研究所） ； New York University–East China Normal University Center for Computational Chemistry, New York University Shanghai（纽约大学–东华大学计算化学中心，纽约大学上海） 纠错

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

AI总结 提出COF26泛函，通过大语言模型辅助优化工作流，在强和弱关联体系中均表现优越，推荐用于未来MC-PDFT计算。

Unmixing ATR-μFTIR spectroscopic images of cross-sections of historical oil paintings

历史油画横截面的ATR-μFTIR光谱图像解混

Shivam Pande, Nicolas Nadisic, Francisco Mederos-Henry, Aleksandra Pizurica

机构 * Belgian Federal Science Policy（比利时联邦科学政策） ； FED-tWIN project（FED-tWIN项目） ； Prf-2022-050 BALaTAI ； Prf-2021-002 MatCoRe 纠错

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

AI总结 提出一种无监督CNN自编码器，结合加权光谱角距离损失，用于解混ATR-μFTIR高光谱图像，自动估计端元光谱和丰度图，在污染区域提升可解释性。

Comments 5 pages, accepted at EUSIPCO 2026

Goedel-Architect: Streamlining Formal Theorem Proving with Blueprint Generation and Refinement

Goedel-Architect: 通过蓝图生成与精炼简化形式定理证明

Jui-Hui Chung, Ziyang Cai, Zihao Li, Qishuo Yin, Rohit Agarwal, Simon Park, Rodrigo Porto, Narutatsu Ri, Ziran Yang, Shange Tang, Xingyu Dang, Hongzhou Lin, Mengdi Wang, Danqi Chen, Chi Jin, Liam H Fowl, Sanjeev Arora

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出Goedel-Architect框架，通过生成和精炼依赖图蓝图，结合Lean 4证明器并行证明引理，在多个基准测试上达到开源最优性能。

The Generator-Eraser Paradox: Community Guidelines for Responsible LLM-Assisted Dialect Resource Creation

生成器-擦除器悖论：负责任的大语言模型辅助方言资源创建的社区指南

Wajdi Zaghouani

机构 * Northwestern University in Qatar（卡塔尔西北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出生成器-擦除器悖论理论框架，推导出12条社区指南，并通过阿拉伯方言案例展示如何在大语言模型辅助方言资源创建中平衡效率与语言多样性保护。

Journal ref Proceedings of the Workshop on Dialects in NLP - A Resource Perspective (DialRes) @ LREC 2026

Uncertainty Aware Functional Behavior Prediction and Material Fatigue Assessment for Circular Factory

面向循环工厂的不确定性感知功能行为预测与材料疲劳评估

Nehal Afifi, Mehdi Khabou, Victor Mas, Jonas Hemmerich, Patric Grauberger, Stefan Dietrich, Volker Schulze, Sven Matthiesen

机构 * IPEK Institute of Product Engineering, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（IPEK产品工程研究所，卡尔斯鲁厄理工学院） ； IAM-WK Institute for Applied Materials – Materials Science and Engineering, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（应用材料研究所–材料科学与工程，卡尔斯鲁厄理工学院） ； wbk Institute of Production Science, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（生产科学研究所，卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

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

AI总结 针对循环工厂中回收产品异质退化状态下的再利用决策问题，提出一种结合不确定性感知功能预测与组件级疲劳评估的实例特定可靠性框架，通过卷积编码器提取载荷模式、LSTM预测功能变量、有限元应力重建与疲劳损伤评估，实现功能、材料和系统可靠性轨迹的融合。

Comments 27 pages, submitted to the Journal of Manufacturing Systems' special issue about circular factories, the manuscript is under review

Adversarial Agents: Black-Box Evasion Attacks with Reinforcement Learning

对抗代理：基于强化学习的黑盒逃逸攻击

Kyle Domico, Jean-Charles Noirot Ferrand, Ryan Sheatsley, Eric Pauley, Josiah Hanna, Patrick McDaniel

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于强化学习的对抗攻击方法，通过学习生成对抗样本的新算法，提高了攻击效率和成功率，同时在图像分类基准上展示了其优越的性能。

Comments Accepted to the Findings of CVPR 2026

Be Fair! Can Machine Learning Engineering Agents Adhere to Fairness Constraints?

公平吗？机器学习工程代理能否遵守公平性约束？

Anna Richter, Julia Stoyanovich, Sebastian Schelter

机构 * BIFOLD & TU Berlin（BIFOLD与柏林技术大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究机器学习工程代理在自动化ML管道开发中能否满足公平性约束，通过黑色素瘤分类实验发现代理生成的管道在预测质量和公平性上均低于人工基线。

Clinical Assistant for Remote Engagement Link (CARE-link): A Web-Based Electronic Health Records Software for Managing Diabetes

临床远程参与助手（CARE-link）：一种用于管理糖尿病的基于网络的电子健康记录软件

Prince Ebenezer Adjei, Joshua Teye Tettey, Toufiq Musah, Audrey Agbeve, John Amuasi

机构 * Global One Health Research Group, Bernhard Nocht Institute of Tropical Medicine（全球健康研究组，伯恩哈德-诺克特热带医学研究所） ； Global Health and Infectious Diseases Research Group, Kumasi Centre for Collaborative Research in Tropical Medicine（全球健康与传染病研究组，库马西协作热带医学研究中心） ； Department of Computer Engineering, Kwame Nkrumah University of Science and Technology（计算机工程系，库马西大学科学与技术学院） ； Department of Global Health, School of Public Health, Kwame Nkrumah University of Science and Technology（全球健康系，公共卫生学院，库马西大学科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 CARE-link是一个开源、基于网络的临床支持平台，通过LLM介导的工作流程连接临床医生和患者，用于改善妊娠期糖尿病管理，系统汇总院外患者生成数据、提供临床决策支持，并通过WhatsApp界面为患者提供管理计划解释和生活方式指导。

Extracting accent features in spoken Brazilian Portuguese without sociolinguistic labels

在没有社会语言学标签的情况下提取巴西葡萄牙语的口音特征

Pedro H. L. Leite, Pedro Benevenuto Valadares, Luiz W. P. Biscainho

机构 * PEE/COPPE, UFRJ（PEE/COPPE，UFRJ） ； Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação (FEEC), UNICAMP（电子工程与计算学院（FEEC），UNICAMP） ； DEL/Poli & PEE/COPPE, UFRJ（DEL/Poli与PEE/COPPE，UFRJ） 纠错

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

AI总结 针对巴西葡萄牙语口音分类中标签缺乏的问题，提出一种仅使用声学标签的新工作流，通过隔离区域口音地标和基于音素的强制对齐器提取特征，在口音相关任务上优于通用架构。

Comments This work was submitted to the XLIV Brazilian Symposium on Telecommunications and Signal Processing (SBrT 2026)

Intent-Aware Probabilistic Trajectory Estimation for Collision Prediction with Uncertainty Quantification

意图感知的概率轨迹估计用于碰撞预测与不确定性量化

Andrew Patterson, Arun Lakshmanan, Naira Hovakimyan

机构 * Department of Mechanical Science and Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校机械科学与工程系） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于高斯过程的概率轨迹估计方法，用于在不确定环境中预测碰撞，通过概率方法替代确定性假设，以考虑更广泛的障碍物类型，并通过案例研究展示了在有限障碍物行为知识下预测碰撞的能力。

Design of experiments aided holistic testing of cyber-physical energy systems

为物理能源系统进行整体测试的实验设计

Arjen van der Meer, Cornelius Steinbrink, Kai Heussen, Daniel Morales Bondy, Merkebu Zenebe Degefa, Filip Pröstl Andren, Thomas Strasser, Sebastian Lehnhoff, Peter Palensky

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

AI总结 本文提出了一种基于实验设计的框架，用于验证复杂且安全关键的能源系统，通过欧洲ERIGrid项目的整体测试流程，提供通用工作流程和实际案例，帮助领域专家理解符合实验设计的测试方法。

Comments 2018 Workshop on Modeling and Simulation of Cyber-Physical Energy Systems (MSCPES)

Entropy Gate: Entropy Quenching for Near-Lossless Token Compression in LLM Pipelines

熵门：LLM流水线中用于近无损令牌压缩的熵淬火

Justice Owusu Agyemang, Jerry John Kponyo, Kwame Opuni-Boachie Obour Agyekum, Francisca Adoma Acheampong, Kwame Agyeman-Prempeh Agyekum, James Dzisi Gadze

机构 * VIA Cybersecurity Lab, Kwame Nkrumah University of Science and Technology, Kumasi, Ghana（维亚网络安全实验室，卡布雷姆大学科学与技术学院，库马西，加纳） ； Quantum and Assistive Technologies Lab, Kwame Nkrumah University of Science and Technology, Kumasi, Ghana（量子与辅助技术实验室，卡布雷姆大学科学与技术学院，库马西，加纳） 纠错

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

AI总结 提出Entropy Gate框架，通过熵淬火（一种热力学过程）逐步冻结低信息令牌，实现40-60%压缩率且语义保真度高于0.80，并证明其接近信息论极限。

From Rocq to Metal: A Pipeline for Formally Verified Microcontroller Firmware

从Rocq到Metal：形式化验证微控制器固件的流水线

Valentin Bergeron, Karolina Gorna

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

AI总结 本文提出Encore!虚拟机，通过延续传递风格运行Rocq提取的Scheme代码，实现微控制器固件的形式化验证，并利用大语言模型辅助策略合成自动证明固件正确性。

BraveGuard: From Open-World Threats to Safer Computer-Use Agents

BraveGuard: 从开放世界威胁到更安全的计算机使用代理

Yunhao Feng, Xiaohu Du, Xinhao Deng, Yifan Ding, Ming Wen, Yixu Wang, Yuxiang Xie, Baihui Zheng, Yingshui Tan, Yige Li, Yutao Wu, Kerui Cao, Wenke Huang, Yanming Guo, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南高级技术研究所） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Deakin University（德肯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出BraveGuard框架，通过从开放世界威胁信号和真实代理轨迹中训练防护模型，实现轨迹级别的安全检测，显著提升计算机使用代理的安全性。

Semantic knowledge guides innovation and drives cultural evolution

语义知识引导创新并驱动文化进化

Anil Yaman, Shen Tian, Björn Lindström

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过基于主体的模型和大规模行为实验，发现语义知识通过引导探索、增强创新成功率和促进泛化，与社会学习协同驱动累积文化进化。

Journal ref Proceedings of the National Academy of Sciences, 123(22), e2530750123, 2026

HypothesisMed: Inference-Time Answer Fusion and Structured Hypothesis-Space Reporting for Biomedical Question Answering

HypothesisMed：生物医学问答中的推理时答案融合与结构化假设空间报告

Md Motaleb Hossen Manik, Ge Wang

机构 * Department of Computer Science Rensselaer Polytechnic Institute（计算机科学系雷士打理工学院） ； Department of Biomedical Engineering Rensselaer Polytechnic Institute（生物医学工程系雷士打理工学院） 纠错

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

AI总结 提出HypothesisMed推理时可靠性流水线，通过答案融合和SPACE标签（有效/不完整/矛盾）提升生物医学多项选择问答的准确率、可解析性和结构化可靠性报告。