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。
FormaTheoria：从数学文献构建大规模Lean理论——迈向有限单群分类定理的形式化
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；workflow(abstract)
AI总结 本研究提出AI辅助工作流FormaTheoria，应用于有限单群分类定理的形式化，构建了经机器检查的Lean开发项目，验证了深度依赖的有限群理论，为推进该定理的形式化奠定基础。
通过物理智能解决通用机器人中的编排差距
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Together AI（联合人工智能）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)
AI总结 研究通用机器人行动推理问题，提出将相关能力分解为语言条件策略/控制智能体与高级智能体管理器/编排器，构建物理智能体编排器Pigey，经评估其在模拟和实际任务中性能显著提升，缩小了编排差距。
用于有效多轮强化学习的过程奖励引导树展开
机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Amazon（亚马逊） ； MIT Alumni（麻省理工学院校友）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 研究多轮强化学习中有效探索问题，提出过程评分器引导的自适应树展开框架PATR，利用过程反馈评分轨迹、选择性分支等，在FrozenLake和SWE - Bench实验中提升性能，是可扩展多轮强化学习的有效策略。
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高性能计算应用程序和工作流的描述性执行
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)
AI总结 研究评估智能框架在高性能计算中的表现，该框架结合大语言模型及资源，能完成扩展研究、作业规范转换和生物科学工作流三项任务，揭示特定任务失败模式，为多集群设置开发提供宝贵信息。
Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables
智能体时代的因果发现
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE
AI总结 提出智能体应辅助因果发现流程而非提供因果结论，通过causal-learn+平台实现数据驱动、算法支撑的因果发现，避免语言模型不可靠性转化为因果证据。
Comments Platform is available at causallearn.com
测试驱动、AI辅助学习：用每周闭卷考试取代讲座
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)
AI总结 提出测试驱动AI辅助学习（TDAA）模式，用自定进度学习和频繁闭卷考试替代传统讲座，通过AI工具辅助教学材料准备和评分，实现高频质量关卡。
Comments 7 pages, 3 figures. GitHub: https://github.com/TDAA-Go/TDAA-Go
Metag：用于构建智能体元评审能力的数据集
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Microsoft（微软公司）
专题命中 工作流自动化 ：agentic(title)；分类 cs.LG
AI总结 本文推出Metag数据集，用于构建元评审智能体，助力元评审员快速确认作者对评审意见的回应及变更位置，提升同行评审透明度与可追溯性。
Comments 23 pages, 5 figures, 6 tables
自主芯片设计中的智能体编排
机构 * Nova Silicon（诺瓦硅公司）
专题命中 工作流自动化 ：agent(title)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对芯片设计领域，结合大型语言模型与工具使用智能体，提出将芯片设计超级智能建模为庞大AI组织的思路，探索适用于该复杂行业的AI类型。
幻觉与约束：超越准确率的手术工作流程识别调控
机构 * Université de Rennes（雷恩大学） ； Inserm（法国国家健康与医学研究院）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)；分类 cs.LG
AI总结 该研究针对医学图像处理中AI的幻觉问题，提出用线性时序逻辑谓词结合概率图模型调控，在机器人辅助子宫切除术阶段识别中准确率提约10%且消除多数拓扑错误。
Comments 11 pages, 1 figure, 1 table, accepted to the MICCAI 2026 Workshop on Fairness, Regulation, and Ethics (FAIMI-BRIDGE-EPIMI 2026)
失败揭示指标遗漏之处：用于心电图分类器递归优化的证据驱动智能体
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Fuwai Hospital（阜外医院）
专题命中 工作流自动化 ：agent(title)；分类 cs.AI
AI总结 研究聚焦心电图分类器优化依赖人工的问题，提出RecursiveECG框架，利用LLM基于具体失败情况和心电图证据优化分类器，经特殊转换和审查分析制定修订，在多数据集上表现出色，验证了基于证据优化过程的有效性。
通过数值规划在多视角约束框架内支持自主流程执行
专题命中 工作流自动化 ：planning(title)；分类 cs.AI
AI总结 研究在人工智能增强业务流程管理系统中，通过引入新工具，用多视角约束增强流程框架，为部分流程执行推荐最优延续，经实证评估该技术具可扩展性和有效性，能支持自主及约束感知决策。
离散马尔可夫随机场的端到端混合量子-经典采样工作流程：一个可重现的案例研究
机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)；分类 cs.LG
AI总结 研究离散马尔可夫随机场采样难题中，对小MRF采用幅度编码独立同分布采样，与经典MCMC比较。通过多个实例展示不同方法的ESS比率等，还进行了预处理时间、MPS缩放及VQC与MPS的比较，揭示各方法特点及差距。
Comments 9 pages, 7 figures, 9 tables, Accepted to IEEE International Conference of Quantum Computing and Engineering - QCE 2026 in the Quantum End-to-End Hybrid Case Studies (QECS) Technical Papers track
用于IPoDWDM网络生命周期自动化的智能AI：一种启用MCP的架构
机构 * Adtran Networks SE（阿特兰网络公司）
专题命中 工作流自动化 ：agentic(title)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对多供应商、多层IPoDWDM网络，提出分布式多MCP架构，借助SDN实现自动化及自主控制，运用GNPy模型等进行闭环跨层控制，并通过实验验证，实现端到端服务生命周期自动化。
Comments Accepted for oral presentation at the European Conference on Optical Communication (ECOC 2026)
智能体技能下游适配的实证研究
专题命中 工作流自动化 ：agent(title)；分类 cs.SE
AI总结 研究大语言模型智能体技能下游适配，分析六个技能库的1126个适配实例，构建含46种模式的分类法，揭示重用悖论，发现适配相互依赖及近五分之一适配引入安全敏感内容，为改进技能设计等提供启示。
Comments 10 pages, 3 figures, 13 tables
用于OpenClaw的GLM-5服务参数调优：针对长上下文代理工作负载的单部署MaaS推理优化
机构 * China Unicom（中国联合网络通信集团有限公司）
专题命中 工作流自动化 ：agent(title)；分类 cs.AI
AI总结 研究在MaaS多模型推理优化架构中对GLM-5服务参数调优，在单节点优化模块调整相关参数，找到最佳配置，相比基线提升了请求和总令牌吞吐量，降低了平均TTFT和延迟P90，推荐其为默认部署配置。
Comments 10 pages, 3 figures, 2 tables; technical report
DA-Studio：用于端到端数据分析的智能体系统
机构 * Renmin University of China（中国人民大学）
专题命中 工作流自动化 ：agentic(title)；分类 cs.AI
AI总结 提出DA-Studio，一个集成了沙盒执行与可检查工作流的端到端数据分析系统，通过迭代动作生成与代码执行，从原始文件与自然语言请求逐步构建可执行分析步骤。
Comments VLDB 2026 Demo submission
这会改变你的答案吗？通过反事实实验评估现实场景中大语言模型（LLM）行为的解释
机构 * Anthropic
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本研究提出CHIVE流程，通过反事实实验评估大语言模型行为的解释，发现常见可解释性技术无预测提升，且CHIVE生成的训练数据可实现分布外泛化。
双对抗安全对齐：在大型推理模型（LRMs）中培养内在威胁理解
机构 * King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） ； Stony Brook University（石溪大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 针对现有LRMs安全对齐方法依赖模式泛化不足的问题，提出双对抗框架AdvSafe，通过两阶段对抗博弈生成不安全知识数据集，使LRMs实现鲁棒安全对齐且权衡性能更优。
SiriusDeliver：腾讯的数据仓库交付自动化方案
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 腾讯提出SiriusDeliver端到端交付自动化智能体，集成三类组件，经离线实验和腾讯云WeData大规模部署验证，可显著提升DW交付的成功率、效率，缩短交付时间与工程师工作量。
Comments 13 pages, 13 figures, 3 tables. Under submission
追踪核心：一种用于心力衰竭特征工程的证据关联管道
机构 * Nimblemind（宁敏德（音译）） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； University of California Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Rutgers University Newark（罗格斯大学纽瓦克分校） ； Rutgers Institute for Health Health Care Policy and Aging Research（罗格斯大学健康、医疗保健政策与老龄化研究所） ； Robert Wood Johnson Medical School（罗伯特·伍德·约翰逊医学院） ； Rutgers Health（罗格斯医疗）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 该研究针对心力衰竭EHR特征工程瓶颈，开发了nMAS管道，经500条虚拟记录验证，可提升HFrEF和HFpEF表型分析的AUROC，为自动化可审核特征工程提供了可行方案。
作为受控过程的记忆：为大语言模型智能体学习自适应内存管理
机构 * University of California Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Northwestern University（西北大学）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 研究LLM智能体内存管理问题，提出MemCon框架将内存操作建模为马尔可夫决策过程，通过在线策略自适应管理内存，该框架与后端无关，实验表明其在多基准测试中优于基线，提升任务成功率并减少令牌消耗。
一次重写就足够：来自生产技能描述优化的经验教训
机构 * Microsoft（微软）
专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 针对企业AI代理中技能描述重叠导致路由错误的问题，提出自动化优化管道，在9技能生产系统上达到与手动调优相当的F1值（79.2% vs 79.4%），并将每技能工程时间从120分钟降至3.8分钟。消融实验表明，仅用一次LLM重写即可获得大部分改进。
Comments 12 pages, 4 figures
VADAOrchestra：自适应推理工作流的神经符号编排
机构 * TU Wien（维也纳工业大学） ； Banca d’Italia（意大利央行） ； University of Warwick（华威大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 提出VADAOrchestra框架，结合LLM灵活性与Datalog+/-符号推理，实现可审计、可扩展的自适应工作流编排，在金融场景中验证了忠实性、可扩展性和可解释性。
Comments Accepted at KR 2026
语义浏览：图像生成的可控多样性
机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 针对文本到图像模型生成多样性不足且缺乏语义结构的问题，提出一种在文本层面引入多样性的方法，通过视觉语言模型和代理工作流实现用户可导航的语义变化空间。
Comments ECCV 2026. Project page: https://saradorfman1.github.io/SemanticBrowsing-webpage/
LLM引导的量子化学近似算法测试时发现
机构 * Lattice Lab, Toyota Motor Corporation（丰田汽车公司格子实验室） ； Department of Chemistry, Graduate School of Science, Nagoya University（名古屋大学理学部化学科） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所）
专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出LADeQ框架，利用LLM在测试时自动发现、实现并评估量子化学近似算法，无需预训练或特定数据，可加速CCSD和CISD计算并控制误差。
Comments 13 main pages, 6 main figures, and 2 tables
AI辅助法律发现中的人机协同编排
机构 * Google LLC（谷歌公司） ； Mountain View, CA, USA（美国加利福尼亚州山景城）
专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 针对AI代理在电子取证中因多步推理错误导致的法律风险，提出一种四层验证架构，通过人机协同阈值减少特权豁免风险达61%。
Mana: 铰接工具的灵巧操作
机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Amazon FAR（亚马逊FAR）
专题命中 工作流自动化 ：tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出Mana框架，将灵巧操作重解释为动画问题，通过粗到细的流水线自动生成操作轨迹，实现铰接工具的零样本仿真到现实迁移。
Comments Project Page: https://zhaohengyin.github.io/mana
PackingGPT：面向最后一公里配送中真实家具的3D装箱智能体
专题命中 工作流自动化 ：agent(title)
AI总结 该研究针对最后一公里配送中家具车内装箱的现实复杂条件，构建了基准数据集与PackingGPT框架，训练的LLP模型使装箱失败率降至0.67%，为该任务提供了可行方案。
用于能源危机快速多场景分析的异构经济模型的智能人工智能编排
专题命中 工作流自动化 ：agentic(title)
AI总结 研究针对能源危机下政策制定者需快速决策但经济模型整合困难的问题，利用大语言模型开发框架，协调多个异构经济模型，通过构建场景、转化输入、执行模型和合成输出，快速评估霍尔木兹海峡关闭等情况，避免单一模型假设主导结论。
Inunda：用于高分辨率洪水淹没建模的GPU原生、支持智能体、可微求解器
专题命中 工作流自动化 ：agent(title)
AI总结 研究针对洪水淹没建模难题，提出Inunda这一GPU原生、支持智能体、可微的求解器，用质量守恒局部惯性方案求解二维浅水方程，通过案例研究展示其在洪水后报、概率性预报及火灾后应用中的优势，结合物理水力学与可微编程优势。
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