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。
质量音频原型：统一声音检索与程序化生成的系统原型
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出QuAP系统，通过统一基于内容的音频检索和实时程序化生成，并集成规则辅助参数指导，降低声音设计中的操作距离，经主观评估和用户测试验证了其有效性和实用性。
Comments DaFx 2026
基于迭代实验反馈的AI引导石墨负极设计与优化
机构 * Citrine Informatics ； hte GmbH
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出一种迭代AI引导工作流，通过多目标逆向设计和反馈标签，将电池负极制造成功率从频繁失败提升至100%，高容量电池比例从28.4%增至84.8%，容量保持率从42.1%升至97.3%。
Comments 12 pages, 10 figures, 2 tables
通过过程挖掘改进医院流程管理：COVID-19临床路径案例研究
机构 * University of Bari Aldo Moro（巴里大学Aldo Moro分校） ； Unisannio University of Benevento（贝内文托大学Unisannio分校） ； UnitelmaSapienza Rome（罗马Sapienza大学Unitelma分校）
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究利用COVID数据共享学习数据集，构建透明可复现的管道将临床数据转化为事件日志，通过过程发现、声明性合规检查和结果分析，揭示COVID-19护理路径中的监测主干、急诊与入院接口的变异性以及年龄和重症监护暴露导致的结果差异，支持分诊标准化、容量规划和降级协调。
通道级向量量化
机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； JD.COM（京东公司） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出通道级向量量化（CVQ）代替补丁级量化，并基于此设计通道级自回归（CAR）模型，通过逐通道预测实现渐进式细节生成，在图像重建和文本到图像生成中取得优异性能。
一种可复现的通用依赖风格管道用于Katharevousa希腊语议会文本
机构 * Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·卡立夫大学） ； Universidad Austral（阿维拉大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对Katharevousa希腊语，提出一种可复现的通用依赖风格解析管道，结合OCR重建、LLM辅助标注、自动验证和模型比较，显著提升解析性能并开源全部资源。
Comments 12 pages, 1 figure, 2 tables; companion to the kathnlp open-source release at https://github.com/gmikros/katharevousa-nlp-tooling
AgentProcessBench：诊断工具使用代理的步骤级过程质量
机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学）
专题命中 工作流自动化 ：tool-use(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出AgentProcessBench基准，通过三元标注方案和错误传播规则评估工具增强轨迹中的步骤级有效性，揭示当前模型在区分中立与错误动作方面的挑战，并证明过程信号对结果监督的补充价值。
基于分子嵌入的蛋白质-配体对接算法选择
机构 * Division of Natural and Applied Sciences, Duke Kunshan University（杜克昆山大学自然科学与应用科学系） ； Machine Learning Department, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德人工智能大学机器学习系）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出MolAS轻量级算法选择模型，利用预训练蛋白质和配体嵌入的注意力池化与浅层残差解码器预测对接算法性能，在五个基准上相比单一最优算法绝对提升高达15个百分点，并缩小了与虚拟最优算法之间17-66%的差距。
Comments 40 pages, 16 figures, 8 tables; updated to the accepted manuscript version
Journal ref J Cheminform 18, 47 (2026)
DetailMaster：你的文本到图像模型能处理长提示吗？
机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Fire Science and Intelligent Emergency Technology（广东省火灾科学与智能应急技术重点实验室）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出DetailMaster基准，通过自动数据构建和评估流程，系统评估文本到图像模型在长提示下的性能，发现编码器和扩散模型在细节密集条件下的局限性，并证明高保真生成需要扩展提示限制与长提示训练的协同组合。
Comments 36 pages, 10 figures, 21 tables, accepted by ICML2026
SpecDB: 通过面向特征的分解生成LLM定制的数据库
机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出SpecDB系统，利用大语言模型通过面向特征的分解和依赖图DBGraph，从自然语言工作负载描述自动生成定制化关系数据库，在TPC-C测试中达到与PostgreSQL和MySQL相当的性能，代码量仅为它们的3%。
基于医学图像报告的情境感知中间件：一种基于图像特征提取和关联规则的方法
机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Departament of Mathematics & Statistics（数学与统计学系） ； Universidade Federal Fluminense（联邦Fluminense大学） ； York University（约克大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出一种情境感知中间件，通过图像特征提取和关联规则，自动将医学图像分派给最合适的医疗人员，以提高医疗工作流程效率。
Journal ref 2015 IEEE/ACS 12th International Conference of Computer Systems and Applications (AICCSA)
超越令牌：通过结构图学习增强RTL质量估计
机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Noah's Ark Lab, Huawei, Hong Kong SAR（华为诺亚实验室）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出StructRTL框架，利用控制数据流图的结构语义和自监督学习，结合知识蒸馏，显著提升寄存器传输级设计质量估计的准确性。
Comments Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
模块化教育大语言模型代理以促进负责任的学习辅助
机构 * German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； Saarland Informatics Campus, Germany（萨尔兰州信息学校区，德国） ； Center for European Research in Trusted AI (CERTAIN)（可信人工智能欧洲研究中心（CERTAIN））
专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出一种模块化代理架构的AI聊天机器人，通过分阶段指导练习解决，融入针对性教学建议，实现更可控、透明和可监督的学习过程，促进教育中负责任的AI使用。
Comments 12 pages, 2 figures (+ 2 in appendix), accepted at AISoLA 2025 (Track: Responsible and Trusted AI: An Interdisciplinary Perspective)
治疗条件扩散用于预测神经退行性疾病进展
机构 * Innoloft Inc.（Innoloft公司） ； Bogomolets National Medical University（博戈莫列茨国家医学大学）
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出一种治疗条件扩散框架，通过条件化生成过程于患者的筛查DaTscan图像和一年内左旋多巴等效日剂量，预测高保真未来脑状态，在临床保真度上显著优于基线。
Comments 9 pages, 5 figures, 1 table
基于LLM的自动评分中可学习的评估技能：通过迭代优化构建评分标准
机构 * School of Computing, University of Georgia, Athens, GA, USA（佐治亚大学计算机学院） ； AI4STEM Education Center, University of Georgia, Athens, GA, USA（佐治亚大学AI4STEM教育中心） ； The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（香港理工大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出一种迭代框架，使LLM能从评分经验中学习评估技能（即与题目无关的自然语言程序性知识），自动构建评分标准，无需人工干预，在ASAP-SAS数据集上超越专家编写的评分标准。
Comments 12 pages, 5 figures
unix-ctf: 用于Unix能力强化学习的过程化环境
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出unix-ctf，一个过程化生成shell代理的夺旗任务的环境，通过LLM辅助合成管道生成可复用的隐藏-查找脚本对，并基于此微调Qwen3-8B模型，将解决率从11.6%提升至43.6%，证明Unix能力是可分离、可训练的。
临床试验中AI与人机交互的趋势——一种混合人机探索
机构 * Keele University, UK（英国凯利大学） ； Manchester Metropolitan University, UK（英国曼彻斯特 Metropolitan 大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究通过分析ClinicalTrials.gov注册库中的记录，揭示了AI相关临床试验的时间趋势和地理分布，并探索了一种混合人机方法用于分析注册试验中的人机交互趋势。
Comments 8 pages plus 2 pages references and appendix
Review Arcade: 关于LLM评审的人类对齐与可博弈性
机构 * Language Technology Group, University of Hamburg, Germany（汉堡大学语言技术小组） ； Hub of Computing and Data Science (HCDS), University of Hamburg, Germany（汉堡大学计算与数据科学中心） ； OTH Amberg-Weiden, Germany（阿姆伯-魏登工业大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 通过实验评估LLM生成论文评审与人类评审的对齐程度，并发现作者可根据LLM评审迭代修改论文以提升评分（最多35%的论文显著提高），揭示了LLM评审的可博弈性。
Comments Under Review EMNLP 26
可微PDE求解器的端到端PyTorch接口：一项RANS模型校正研究
机构 * Digital Sciences \& Technologies Department , Safran Tech , Magny-Les-Hameaux , 78114 , France ； MONHADE, équipe INRIA-ONERA, DSG , ONERA, Institut Polytechnique de Paris , Palaiseau , 91120 , France
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出一个端到端可微机器学习框架，通过将PDE作为隐层集成到PyTorch中，优化参数化校正项，用于数据同化和闭合建模，并在可压缩流RANS方程上验证。
Slide Deck Q&A 质量保证应用：面向教学问题生成的多阶段流水线
机构 * TalkNicer, Inc.（TalkNicer公司）
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出一个基于Flask的多阶段大语言模型流水线，从PDF幻灯片中提取文本和图像，生成结构化的教学问题集，并通过窗口规划、幻灯片合成、标注和协调四个阶段提高问题质量。
Comments 15 pages, 3 research questions, 1 figure, 1 table, 6 references, 2 appendices
交互式会议中基于人类反馈的说话人修正
机构 * Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出一种LLM辅助的会议内说话人修正系统，通过用户简短反馈修正说话人归属错误，结合流式ASR、说话人日志、LLM摘要和在线注册机制，在AMI数据集上实现DER降低31.99%、说话人替换错误降低52.68%。
PIRS：基于物理信息奖励塑形的SAC建筑能源管理
机构 * Politecnico di Torino（托里尼理工大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对深度强化学习中奖励函数设计缺乏物理基础的问题，提出PIRS方法，将ISO 7730 PMV公式嵌入SAC的多目标奖励中，提升可解释性和性能。
Comments N pages, 4 figures, 3 tables. Accepted at the 2nd Workshop on AI-Driven Energy Efficiency in Dynamic Systems (AI-DEEDS '26), co-located with ACM e-Energy / ACM Sustainability Week, Banff, AB, Canada, June 22-25, 2026
大型语言模型中的个性、角色与表达风格：一种互动主义分析
机构 * Okayama Prefectural University（冈山县立大学） ； AI & Humans Lab（人工智能与人类实验室） ； C4A Research Institute（C4A研究所）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本研究从互动主义视角，通过因子设计实验分析个性特质、对话角色和表达风格如何共同影响大型语言模型生成对话中感知的大五人格特质表达。
Comments 26 pages
探索性经验塑造预测表征的几何结构
机构 * School of Mathematics Georgia Institute of Technology（数学系佐治亚理工学院） ； College of Computing Georgia Institute of Technology（计算学院佐治亚理工学院）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 通过构建树状迷宫中的在线学习智能体，研究探索与利用行为策略如何影响基于预测编码的内部表征几何结构，发现探索行为促进更具空间组织性的表征，且与小鼠实验数据一致。
OptiLoop：面向LLM生成的优化代理的协同验证与修复
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 针对LLM生成的优化代理在协同决策中可能出现语义错误的问题，提出了一种基于交替方向乘子法（ADMM）共识协议的协同验证与修复方法OptiLoop，通过短时协同运行检测行为异常并驱动修复，显著提升了目标匹配和社会匹配率。
超越静态分类法的青少年危机对话的关键词生成表示
机构 * York University（约克大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Electrical and Computer Engineering, Queen’s University（皇后大学电气与计算机工程系） ； Kids Help Phone（儿童援助电话）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出关键词生成表示（KGR）方法，通过约束大语言模型生成对话特定的关键词，将原有19标签分类扩展为39标签层次结构，在129段对话和387个专家注释上评估，准确率达0.96，并发现固定分类中缺失的身份相关主题，将主题检索准确率从0.25提升至0.70。
使用零样本大语言模型生成的调查数据进行地理显式人口合成
机构 * Dept. of Geography and Geoinformation Science, George Mason University, Fairfax, VA, USA（地理与地理信息科学系，乔治·马歇尔大学，弗吉尼亚州 Fairfax） ； Dept. of Computer Science, George Mason University, Fairfax, VA, USA（计算机科学系，乔治·马歇尔大学，弗吉尼亚州 Fairfax） ； College of Public Health, George Mason University, Fairfax, VA, USA（公共卫生学院，乔治·马歇尔大学，弗吉尼亚州 Fairfax） ； Dept. of Geography, University at Buffalo, Buffalo, NY, USA（地理系，布法罗大学，纽约州 Buffalo） ； Dept. of Computational and Data Sciences, George Mason University, Fairfax, VA, USA（计算与数据科学系，乔治·马歇尔大学，弗吉尼亚州 Fairfax）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文评估零样本大语言模型生成的健康调查数据能否作为传统迭代比例拟合工作流的输入，用于地理显式人口合成，并发现其可作为补充输入但尚不能替代真实调查数据。
Comments 15 pages, 5 figures, 3 tables
通过修复进行语义鲁棒性探测：面向安全关键目标检测的交互工具
机构 * Federal Institute for Occupational Safety and Health (BAuA)（联邦职业安全与健康研究所） ； Fraunhofer Institute for Manufacturing Engineering and Automation IPA（弗劳恩霍夫研究所（制造工程与自动化IPA））
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出SemProbe工具，通过扩散模型可控修复生成语义探针，支持用户自定义掩码和因素，自动评估并记录目标检测模型的鲁棒性变化。
一种用于分散覆盖控制的空间信息高斯过程UCB方法
机构 * Automatic Control Laboratory (IfA)（自动控制实验室）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出一种基于高斯过程上置信界（GP-UCB）的分散算法，通过结合期望位置成本与方差探索项，使智能体自主平衡探索与利用，实现未知空间覆盖控制。
AI在声音设计师工作流程与体验中的整合研究
机构 * Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 通过混合方法研究（76人调查+20人访谈），发现当前AI工具在快速消费媒体中表现良好，但缺乏高端声音设计所需的叙事复杂性，从业者偏好辅助性、任务特定的应用，而非端到端生成系统。
学习在不确定性下编排智能体
机构 * Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge（应用数学与理论物理系，剑桥大学） ； Centre for Human-Inspired Artificial Intelligence, University of Cambridge（启发式人工智能中心，剑桥大学） ； African Institute for Mathematical Sciences, South Africa（南非数学科学研究所） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（工程科学系，牛津大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出BOT-Orch框架，将编排问题转化为带正则化的多臂赌博机问题，在不确定性下实现异构智能体的自适应编排，理论保证遗憾界为O(√T)并优于基线。
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