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智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

共收录 10492 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 工作流自动化 10492 篇

2605.27022 2026-05-27 cs.AI 57%

ORCA: An End-to-End Interactive Copilot for Optimized Root Cause Analysis

ORCA:一种用于优化根因分析的端到端交互式副驾驶

Phi Nguyen Xuan, Nicholas Tagliapietra, Lavdim Halilaj, Kristian Kersting, Juergen Luettin

机构 * Robert Bosch GmbH, Germany Bosch Global Software Technologies Company Limited, Vietnam Computer Science Department, TU Darmstadt, Germany Hessian Center for Artificial Intelligence (hessian.AI), Darmstadt German Center for Artificial Intelligence (DFKI)

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

AI总结 提出ORCA,一种端到端因果分析副驾驶,通过编排智能体理解用户目标并引导其完成从全自动到高度用户引导的因果分析工作流,涵盖因果发现、效应估计、可解释性和根因分析,并生成结构化报告。

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2605.26137 2026-05-27 cs.GR cs.AI cs.CV 57%

AssetGen: Deployable 3D Asset Generation at Interactive Speed

AssetGen: 可部署的交互速度3D资产生成

Dilin Wang, Xiaoyu Xiang, Kihyuk Sohn, Tom Monnier, Yu-Ying Yeh, Thu Nguyen-Phuoc, Jiawen Zhang, Yuchen Fan, Antoine Toisoul, Hyunyoung Jung, Prithviraj Dhar, Michael Bunnell, Nikolaos Sarafianos, Chuhang Zou, Roman Shapovalov, Andrea Vedaldi, Rakesh Ranjan

机构 * Reality Labs, Meta(Meta现实实验室)

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

AI总结 提出AssetGen系统,通过粗到细的VecSet框架、多视图纹理生成及端到端加速,在30秒内生成带烘焙法线、颜色纹理和可控多边形预算的高质量网格,支持实时渲染和移动端部署。

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2605.26118 2026-05-27 cs.DC cs.AI 57%

Xe-Forge: Multi-Stage LLM-Powered Kernel Optimization for Intel GPU

Xe-Forge:面向Intel GPU的多阶段LLM驱动的内核优化

Marcin Spoczynski, Daniel Fleischer, Moshe Berchansky, Gabriela Ben-Melech Stan, Shira Guskin, Weilin Xu, Adam Siemieniuk, Alexander Heinecke

机构 * Intel Corporation(英特尔公司)

专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出Xe-Forge,一个多阶段LLM流水线,通过Chain-of-Verification-and-Refinement(CoVeR)代理和硬件验证,自动将Triton内核优化为Intel GPU,实现几何平均1.17倍加速,Flash Attention加速2-13.3倍。

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2602.03545 2026-05-27 cs.AI 57%

Persona Generators: Generating Diverse Synthetic Personas for Arbitrary Contexts

人格生成器:为任意上下文生成多样化的合成人格

Davide Paglieri, Logan Cross, William A. Cunningham, Joel Z. Leibo, Alexander Sasha Vezhnevets

机构 * Google DeepMind(谷歌DeepMind)

专题命中 工作流自动化 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出Persona Generators,通过迭代进化优化生成覆盖广泛意见和偏好的多样化合成人格,在六个多样性指标上显著优于现有基线。

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2511.13611 2026-05-27 cs.SE q-bio.QM 57%

BIOMERO 2.0: end-to-end FAIR infrastructure for bioimaging data import, analysis, and provenance

BIOMERO 2.0:用于生物成像数据导入、分析和溯源的端到端FAIR基础设施

Torec T. Luik, Joost de Folter, Rodrigo Rosas-Bertolini, Eric A. J. Reits, Ron A. Hoebe, Przemek M. Krawczyk

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

AI总结 本文提出BIOMERO 2.0框架,通过集成数据导入、预处理、分析和工作流监控的OMERO.web插件及容器化组件,将OMERO转化为符合FAIR原则且具有溯源能力的生物成像平台。

Comments 16 pages, 2 figures, 25 pages supplemental information; for software, see https://github.com/Cellular-Imaging-Amsterdam-UMC/NL-BIOMERO

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2605.25517 2026-05-26 cs.AI 57%

What Gets Cited: Competitive GEO in AI Answer Engines

什么被引用:AI 问答引擎中的竞争性生成式引擎优化

Rahul Vishwakarma, Shushant Kumar, Ratnesh Jamidar

机构 * Sprinklr

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

AI总结 研究 AI 问答引擎中两个检索候选源竞争时,哪些因素决定哪个源被优先引用,通过控制实验发现主题相关性和列表位置是主要驱动因素。

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2605.25489 2026-05-26 cs.AI cs.HC 57%

ATWL: A Formal Language for Representing, Comparing, and Reusing Visual Analytics Workflows

ATWL:一种用于表示、比较和重用可视化分析工作流的正式语言

Natalia Andrienko, Gennady Andrienko, Jürgen Bernard, Michael Sedlmair

机构 * Fraunhofer Institute IAIS(弗劳恩霍夫研究所IAIS) Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence(拉马尔机器学习与人工智能研究所) City St George’s, University of London(伦敦大学城市圣乔治学院) University of Zurich(苏黎世大学) University of Stuttgart(斯图加特大学)

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

AI总结 提出ATWL语言,通过模块化本体和标准化意图形式化表示可视化分析工作流,结合LLM提取工作流,实现结构比较和重用。

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2605.25271 2026-05-26 math.AG cs.AI cs.NE 57%

Positivity in classical enumerative geometry: a case study in synchronized AI-assisted mathematics

经典枚举几何中的正性:同步AI辅助数学的案例研究

Gergely Bérczi, László M. Fehér

机构 * Department of Mathematics, Aarhus University(阿arhus大学数学系) Eötvös University Budapest(布达佩斯欧多维奇大学) Alfréd Rényi Institute of Mathematics(阿尔弗雷德·雷尼数学研究所)

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

AI总结 研究对称多项式∏_{α∈A_{n,d}}(1+α_1 x_1+⋯+α_n x_n)(即Sym^d(C^n)的全陈类)的齐次部分c_k(n,d)的结构,通过AI与人类协作证明相关猜想、建立显式公式并研究对数凹性。

Comments 29 pages

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2410.10652 2026-05-26 q-bio.QM cs.LG 57%

Querying structural and functional niches on spatial transcriptomics data

查询空间转录组数据中的结构和功能生态位

Mo Chen, Minsheng Hao, Xinquan Liu, Lin Deng, Peng Liu, Chen Li, Dongfang Wang, Kui Hua, Liang Guo, Xuegong Zhang, Lei Wei

机构 * MOE Key Laboratory of Bioinformatics and Bioinformatics Division of BNRIST, Department of Automation, Tsinghua University(生物信息学教育部重点实验室和北京理工大学生物信息学分部,自动化系,清华大学) Center for Synthetic and Systems Biology, School of Life Sciences and School of Medicine, Tsinghua University(合成与系统生物学中心,生命科学学院和医学学院,清华大学) Department of Thoracic Surgery, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College(胸外科部门,国家癌症中心/国家癌症临床研究中心/癌症医院,中国医学科学院和北京协和医学院) Peking Union Medical College, Chinese Academy of Medical Sciences(北京协和医学院,中国医学科学院) Biomedical Pioneering Innovation Center (BIOPIC), Peking University(生物医学前瞻性创新中心(BIOPIC),北京大学) Cancer Research UK Cambridge Institute, University of Cambridge(英国癌症研究Cambridge研究所,剑桥大学) Department of Immunology, School of Basic Medical Sciences, Harbin Medical University(免疫学部门,基础医学学院,哈尔滨医科大学) Zhongguancun Academy, Beijing, China(中关村学院,北京,中国) Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence, Beijing, China(中关村人工智能研究院,北京,中国)

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

AI总结 提出QueST方法,通过子图建模和对比学习查询空间转录组样本中的相似生态位,有效捕捉异质环境中的生态位结构并跨平台泛化。

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2605.24351 2026-05-26 cs.CL 57%

How Much Structure Do LLMs Need? Evaluating LLMs for Bibliometric Cluster Description

LLM 需要多少结构?评估 LLM 用于文献计量聚类描述

Abraham Camelo-Guerrero, Jairo Diaz-Rodriguez

机构 * School of Information Technology(信息科技学院) Department of Mathematics and Statistics(数学与统计学系) York University(约克大学)

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

AI总结 本研究通过六种不同证据和结构水平的流水线,评估文献计量结构是否改善 LLM 辅助的聚类描述生成,发现混合工作流(算法提供可审计结构,LLM 生成可读描述)效果最佳。

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2605.23981 2026-05-26 q-bio.NC cs.AI cs.CY cs.HC cs.SY eess.SY 57%

Metacognition Should Be the Scientific Framework for Bounded and Effective Self-Governance in Generative AI

元认知应成为生成式AI中有限且有效自我治理的科学框架

Eugene Yu Ji, Igor Grossmann, Amir-Hossein Karimi

机构 * University of Waterloo(滑铁卢大学)

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

AI总结 本文提出元认知作为生成式AI自我治理的科学框架,通过计算、算法和生态三个层面的元认知对齐实现有限且有效的自我治理。

Comments 16 pages, 1 figure, 1 table

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2605.23064 2026-05-25 cs.CV cs.LG 57%

Millimeter-wave Imaging for Anthropometric Body Measurement

毫米波成像用于人体测量

Miriam Senne, Benjamin D. Killeen, Christoph Baur, Nassir Navab, Azade Farshad

机构 * Chair for Computer Aided Medical Procedures(计算机辅助医疗程序研究所) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG(罗德与施瓦茨 GmbH & Co. KG) Munich Center for Machine Learning(慕尼黑机器学习中心) ELLIS Unit Helsinki, Dept. Computer Science, Aalto University(赫尔辛基ELLIS单位,计算机科学系,阿alto大学)

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

AI总结 提出基于毫米波雷达的优化框架,通过加权配准和SMPL模型从点云恢复3D人体形状并提取围度等测量值,实现穿衣服况下的快速无接触测量。

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2507.09330 2026-05-25 physics.flu-dyn cs.LG physics.comp-ph 57%

WellPINN: Accurate Well Representation for Transient Fluid Pressure Diffusion in Subsurface Reservoirs with Physics-Informed Neural Networks

WellPINN:基于物理信息神经网络的瞬态流体压力扩散在储层中的精确井表征

Linus Walter, Qingkai Kong, Sara Hanson-Hedgecock, Víctor Vilarrasa

机构 * Global Change Research Group (GCRG), IMEDEA, CSIC-UIB(全球变化研究组(GCRG),IMEDEA,CSIC-UIB)

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

AI总结 提出WellPINN工作流,通过多阶段顺序训练物理信息神经网络(PINNs)并逐步缩小等效井半径,解决了现有PINN方法在注入早期井附近压力捕捉不准的问题,实现了全注入周期内由泵注速率精确推断流体压力。

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2605.22837 2026-05-25 physics.geo-ph cs.LG eess.SP 57%

Evaluating PhaseNet on Teleseismic Data with MsPASS

使用 MsPASS 评估 PhaseNet 在远震数据上的表现

Jinxin Ma, Yinzhi Wang, Gary L. Pavlis, Chenbo Yin

机构 * Texas Advanced Computing Center, The University of Texas at Austin(德克萨斯高级计算中心,德克萨斯大学奥斯汀分校) Department of Earth and Atmospheric Sciences, Indiana University, Bloomington, IN 47405(地球与大气科学系,印第安纳大学,印第安纳波利斯,IN 47405)

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

AI总结 针对 PhaseNet 在远震信号上性能下降的问题,提出基于 MsPASS 的可重现工作流,通过训练新模型将 P 波拾取召回率提升 741.5%,并分析模型规模对精度和吞吐量的影响。

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2603.11679 2026-05-22 cs.AI 57%

LLMs can construct powerful representations and streamline sample-efficient supervised learning

LLMs can construct powerful representations and streamline sample-efficient supervised learning

Ilker Demirel, Lawrence Shi, Zeshan Hussain, David Sontag

机构 * MIT(麻省理工学院) Harvard Medical School(哈佛医学院)

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

AI总结 本文提出了一种基于LLM的代理流程,通过生成全局 rubric 来提升多模态数据的表示能力,并在15个临床任务中显著优于传统方法。

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2512.02193 2026-05-22 cs.AI 57%

From monoliths to modules: Decomposing transducers for efficient world modelling

从整体到模块:分解转换器以实现高效的world建模

Alexander Boyd, Franz Nowak, David Hyland, Manuel Baltieri, Fernando E. Rosas

机构 * Department of Informatics, University of Sussex(Sussex大学信息学院) Beyond Institute for Theoretical Science (BITS)(理论科学研究所) ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) Principles of Intelligent Behaviour in Biological and Social Systems (PIBBSS)(生物和社会系统智能行为原理研究所) Department of Computer Science, University of Oxford(牛津大学计算机科学系) Araya Inc.(Araya公司) Sussex AI and Sussex Centre for Consciousness Science, University of Sussex(Sussex大学人工智能与意识科学中心) Centre for Complexity Science and Center for Psychedelic Research, Department of Brain Sciences, Imperial College London(复杂科学中心和迷幻研究中心,伦敦帝国理工学院脑科学系) Center for Eudaimonia and Human Flourishing, University of Oxford(幸福与人类繁荣中心,牛津大学)

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

AI总结 本文提出了一种分解复杂world建模的方法,通过转换器框架将世界模型分解为多个模块,从而提高计算效率并支持分布式推理,为AI安全和现实应用提供基础。

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2511.02043 2026-05-22 cs.LG cs.PF 57%

Flashlight: PyTorch Compiler Extensions to Accelerate Attention Variants

Flashlight: PyTorch 编译器扩展以加速注意力变种

Bozhi You, Irene Wang, Zelal Su Mustafaoglu, Abhinav Jangda, Angélica Moreira, Roshan Dathathri, Divya Mahajan, Keshav Pingali

机构 * Anonymous Institution, Anonymous City, Anonymous Region, Anonymous Country(匿名机构,匿名城市,匿名地区,匿名国家)

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

AI总结 本文提出Flashlight,一种基于PyTorch的编译器框架,能够自动生成融合的FlashAttention风格内核,支持任意注意力程序,无需静态模板或预定义内核专有化,从而在保持性能的同时提供灵活性。

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2602.24138 2026-05-21 cs.CV cs.AI 57%

Multimodal Optimal Transport for Training-free Temporal Segmentation in Surgical Robotics

多模态最优传输用于手术机器人中的无训练时序分割

Omar Mohamed, Edoardo Fazzari, Ayah Al-Naji, Hamdan Alhadhrami, Khalfan Hableel, Saif Alkindi, Ivan Laptev, Cesare Stefanini

机构 * Dept. of Robotics, Mohamed bin Zayed University of AI(机器人系,Mohamed bin Zayed人工智能大学)

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

AI总结 本文提出了一种无需标注的手术时序分割框架TASOT,通过结合时间对齐的文本描述和视觉信息,在统一的不平衡Gromov-Wasserstein最优传输目标下融合视觉和语义线索,实现了在多个公开手术数据集上的显著提升。

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2512.13402 2026-05-21 cs.CV cs.AI 57%

End2Reg: Learning Task-Specific Segmentation for Markerless Registration in Spine Surgery

End2Reg: 为无标记定位学习任务特定分割在脊柱手术中

Lorenzo Pettinari, Sidaty El Hadramy, Michael Wehrli, Philippe C. Cattin, Daniel Studer, Carol C. Hasler, Maria Licci

机构 * Department of Biomedical Engineering, University of Basel, Allschwil, Switzerland(巴塞尔大学生物医学工程系,瑞士Allschwil) Department of Orthopedics, University Children’s Hospital, Basel, Switzerland(巴塞尔大学儿童医院骨科部,瑞士Basel)

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

AI总结 本文提出End2Reg,一种端到端深度学习框架,通过联合优化分割和定位,无需分割标签和手动步骤,从而提高脊柱手术中无标记导航的精度。

Comments Early Accepted MICCAI 2026. Code and interactive visualizations: https://lorenzopettinari.github.io/end-2-reg/

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2605.20505 2026-05-21 cs.SE cs.CY 57%

Privacy-by-Design Adaptive Group Assignment for Digital Lifestyle Coaching at Scale

为大规模数字生活方式指导设计的隐私优先自适应小组分配

Nariman Mani, Salma Attaranasl

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

AI总结 本文提出了一种以利益相关者为中心的架构和自适应同伴组分配方法,用于在保护隐私的同时进行个性化的生活方式指导。该方法通过将用户分为四个受限制的视角,分别实施不同的访问控制和风险配置,并利用基于保险箱的受隐私约束的上下文带异步算法来分配用户到合适的同伴组,同时保持教练容量和稳定性限制。

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2605.20500 2026-05-21 cs.SE 57%

A Multi-Layer Testing Framework for Automated Data Quality Assurance in Cloud-Native ELT Pipelines

面向云原生ELT流水线的多层测试框架:自动化数据质量保障

Ismail Gargouri, Hassan Reza

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

AI总结 本文提出一种多层测试框架,结合 orchestration 层验证、dbt 声明性测试、LLM 生成的语义测试以及 DuckDB 与 Snowflake 之间的跨存储一致性检查,通过 Apache Airflow 协调,显著提升了数据质量验证的覆盖率和效率。

Comments 11 pages, 5 figures, 3 tables

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2605.20413 2026-05-21 cs.LG 57%

Supervised Latent Restructuring for Small-Data Quantum Learning in Plant Phenomics

监督潜在重构在植物表型小数据量子学习中的应用

Alakananda Mitra, David H. Fleisher, Vangimalla Reddy, Chittaranjan Ray

机构 * Nebraska Water Center, IANR University of Nebraska–Lincoln(内布拉斯加水中心,IA NR 内布拉斯加大学林肯分校) Adaptive Cropping Systems Laboratory USDA-ARS(适应性种植系统实验室 USDA-ARS) Nebraska Water Center, DWFI University of Nebraska–Lincoln(内布拉斯加水中心,DWFI 内布拉斯加大学林肯分校)

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

AI总结 本文研究了在小数据条件下,通过监督潜在重构提升植物表型数据中高维特征压缩的几何分离性,提出混合工作流程结合PCA和LDA进行潜在空间重构,并利用GPU加速的量子核对齐方法,发现潜在几何结构在小数据量子学习中是关键设计变量。

Comments 11 pages, 4 Tables, 3 Figures

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2605.20267 2026-05-21 cs.CV cs.AI 57%

Generation of Heterogeneous PET Images from Uniform Organ Activity Maps Using a Pretrained Domain-Adapted Diffusion Model

基于预训练域适应扩散模型生成异质性PET图像

Suya Li, Kaushik Dutta, Debojyoti Pal, Jingqin Luo, Kooresh I. Shoghi

机构 * Mallinckrodt Institute of Radiology, Washington University School of Medicine, St. Louis, USA(华盛顿大学医学院马林克罗德特放射医学研究所,圣路易斯,美国) Imaging Science Program, McKelvey School of Engineering, Washington University in St Louis, St. Louis, USA(华盛顿大学圣路易斯分校麦克雷高中工程学院成像科学计划,圣路易斯,美国) Department of Surgery, Washington University School of Medicine, St. Louis, USA(华盛顿大学医学院外科部,圣路易斯,美国) Department of Biomedical Engineering, Washington University in St Louis, St. Louis, USA(华盛顿大学圣路易斯分校生物医学工程部,圣路易斯,美国)

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

AI总结 本文提出了一种预训练域适应扩散模型,用于从均匀器官活动图生成临床相关的异质性PET图像,通过两阶段训练策略提高合成图像的定量精度和肿瘤分割性能。

Comments 18 pages, 7 figures

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2605.20132 2026-05-20 physics.geo-ph cs.LG eess.SP 57%

FiLark: a streaming-first software framework for end-to-end exploration, annotation, and algorithm integration in distributed acoustic sensing

FiLark:一种面向流式处理的软件框架,用于分布式声学传感的端到端探索、标注和算法集成

Jintao Li, Weichang Li, Kai Tong, Xaingyu Guo

机构 * organization= State Key Laboratory of Ocean Sensing \& Ocean College, Zhejiang University , city= Zhoushan , postcode= 316021 , country= China organization= College of Information Science Electronic Engineering, Zhejiang University , city= Hangzhou , country= China organization= College of Computer Science Technology, Zhejiang University , city= Hangzhou , country= China

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

AI总结 本文提出FiLark框架,通过流式处理原则,实现分布式声学传感数据的端到端探索、标注和算法集成,解决传统批量分析框架无法处理连续高通道数据流的问题。

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2605.19229 2026-05-20 cs.AI 57%

Can Large Language Models Revolutionize Survey Research? Experiments with Disaster Preparedness Responses

大型语言模型能否革新调查研究?与灾害准备响应的实验

Yan Wang, Ziyi Guo, Christopher McCarty

机构 * Dept. of Urban and Regional Planning & Florida Institute for Built Environment Resilience, University of Florida(城市与区域规划系及佛罗里达环境韧性研究所,佛罗里达大学) College of Liberal Arts and Sciences, Bureau of Economic and Business Research, University of Florida(文理学院及经济与商业研究局,佛罗里达大学)

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

AI总结 本文探讨了大型语言模型在调查研究中的应用,通过实验验证了其在灾害准备响应中的有效性,提出了一个五阶段框架,涵盖问卷设计、样本选择、试点测试、缺失数据填补和事后分析,并介绍了基于保护动机理论的协同出现知识图谱和七种LLM配置。

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2605.19124 2026-05-20 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.dis-nn cs.LG physics.chem-ph 57%

Atomistic Modeling of Chemical Disorder in Materials: Bridging Classical Methods and AI-Assisted Approaches

材料中化学无序的原子模型:连接经典方法和AI辅助方法

Jiayu Peng, Peichen Zhong

机构 * Department of Materials Design and Innovation, University at Buffalo(布法罗大学材料设计与创新系) Department of Materials Science and Engineering, National University of Singapore(新加坡国立大学材料科学与工程系)

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

AI总结 本文探讨了如何通过结合经典方法和AI技术来解决材料中化学无序的表示差距问题,重点介绍了如何利用计算方法将平均无序描述转换为具有代表性的构型集合,并平衡成本、偏差和保真度。

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2509.07024 2026-05-20 physics.plasm-ph cs.LG 57%

TGLF-WINN: Data-Efficient Deep Learning Surrogate for Turbulent Transport Modeling in Fusion

TGLF-WINN: 用于等离子体输运建模的高效深度学习替代模型

Yadi Cao, Futian Zhang, Wesley Liu, Tom Neiser, Orso Meneghini, Lawson Fuller, Sterling Smith, Raffi Nazikian, Brian Sammuli, Rose Yu

机构 * University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校) General Atomics(通用原子公司)

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

AI总结 本文提出TGLF-WINN,一种数据高效的深度学习替代模型,通过三种创新方法:原理化的特征工程、物理引导的波数解析正则化和贝叶斯主动学习,提高了湍流输运建模的效率和准确性。

Comments Minor Revision responding to Nuclear Fusion reviewer and adjudicator comments (round 3)

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2605.18673 2026-05-19 cs.CY cs.CL 57%

Generative AI Advertising as a Problem of Trustworthy Commercial Intervention

生成式AI广告作为可信商业干预问题

Jingyi Qiu, Qiaozhu Mei

机构 * University of Michigan(密歇根大学)

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

AI总结 本文探讨生成式AI广告如何通过影响生成过程而非内容放置来改变广告方式,提出基于影响层级的分类体系,并指出当前系统在更深层次商业影响上的可信度问题。

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2605.17765 2026-05-19 cs.LG 57%

AURORA: Contextual Orthogonalization for Geometric Representation Learning in Healthcare Foundation Models

AURORA:用于医疗基础模型中几何表示学习的上下文正交化

Yuanyun Zhang, Shi Li

机构 * University of the Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Columbia University(哥伦比亚大学)

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

AI总结 本文提出AURORA框架,通过上下文潜在几何进行正交化,以解决医疗基础模型中潜在表示的语义模糊和上下文变化不稳定性问题,提升了模型在不同机构分布变化下的鲁棒性和预测性能。

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2605.16605 2026-05-19 cs.HC cs.AI 57%

PromptDecipher: Supporting AI Tutor Authoring Through Editable Simulated Interactions

PromptDecipher:通过可编辑的模拟交互支持AI辅导作者

Miina Koyama, Ruiwei Xiao, John Stamper

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 PromptDecipher通过直接纠正交互重构作者流程,帮助教师成为学习设计师和QA工程师,提升AI辅导作者的质量与效率。

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