AI Agent

Advancing Mathematical Research via Human-AI Interactive Theorem Proving

通过人机交互定理证明推进数学研究

Chenyi Li, Zhijian Lai, Dong An, Jiang Hu, Zaiwen Wen

机构 * Beijing International Center for Mathematical Research, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学尤伊数学科学中心） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种人机交互的定理证明流程，利用大语言模型辅助数学研究，通过案例研究展示其在流形优化与Grover算法间连接的探索能力。

Adaptation of Embedding Models to Financial Filings via LLM Distillation

通过LLM蒸馏适应金融文件的嵌入模型

Eliot Brenner, Dominic Seyler, Manjunath Hegde, Andrei Simion, Koustuv Dasgupta, Bing Xiang

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

AI总结 本文通过LLM蒸馏方法，提升金融领域检索性能，实现MRR@5和DCG@5的显著提升。

Comments In proceedings of LLM-Finance 2025 : The 2nd IEEE International Workshop on Large Language Models for Finance

Harmonizing Community Science Datasets to Model Highly Pathogenic Avian Influenza (HPAI) in Birds in the Subantarctic

协调社区科学数据集以建模南极亚地区鸟类中高致病性禽流感（HPAI）

Richard Littauer, Kris Bubendorfer

机构 * School of Engineering and Computer Science（工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种协调社区科学数据集的方法，用于建模南极亚地区鸟类中高致病性禽流感的影响，并预测了若干物种的人口规模及潜在死亡率。

Comments Proceedings of Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence 2025 (PRICAI 2025): Artificial Intelligence for Earth and Environmental Science 2025 (AIEES 2025) Workshop, 17-21 Nov 2025, Wellington, New Zealand. Changes from presentation paper: small spelling edits, change of preferred email, inclusion of Codeberg source code

Journal ref Proceedings of Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence 2025 (PRICAI 2025): Artificial Intelligence for Earth and Environmental Science 2025 (AIEES 2025) Workshop, 17-21 Nov 2025, Wellington, New Zealand

From Isolates to Families: Using Neural Networks for Automated Language Affiliation

从孤立语到语系：利用神经网络进行自动语言归属

Frederic Blum, Steffen Herbold, Johann-Mattis List

机构 * Department of Linguistic and Cultural Evolution, Max-Planck Institute for Evolutionary Anthropology（语言与文化进化部门，马克斯·普朗克进化人类学研究所） ； University of Passau, Chair of Multilingual Computational Linguistics（帕绍大学，多语计算语言学教授团） ； University of Passau, Chair of AI Engineering（帕绍大学，人工智能工程教授团） 纠错

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

AI总结 本文提出利用神经网络模型，通过词汇和语法数据自动分类语言归属，展示模型在识别语言关系和辅助语言归属研究中的应用。

Comments Submitted to the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Vienna, Austria

Trimming Phonetic Alignments Improves the Inference of Sound Correspondence Patterns from Multilingual Wordlists

修剪语音对齐以提高从多语言词表中推断语音对应模式的推理

Frederic Blum, Johann-Mattis List

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

AI总结 通过修剪语音对齐提高多语言词表中语音对应模式推断的准确性

Comments The paper was accepted at the SIGTYP workshop 2023 co-located with EACL

Journal ref Proceedings of the 5th Workshop on Research in Computational Linguistic Typology and Multilingual NLP (SIGTYP 2023)

An Index-based Approach for Efficient and Effective Web Content Extraction

基于索引的方法用于高效有效的网络内容提取

Yihan Chen, Benfeng Xu, Xiaorui Wang, Zhendong Mao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Metastone Technology（Metastone技术） 纠错

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

AI总结 本文提出基于索引的方法，用于高效提取网络相关内容，提升RAG系统查询准确性与处理速度。

Machine-learning-enabled interpretation of tribological deformation patterns in large-scale MD data

基于机器学习的大型分子动力学数据中摩擦变形模式的解释

Hendrik J. Ehrich, Marvin C. May, Stefan J. Eder

机构 * organization= Institute for Engineering Design ； organization= AC2T research GmbH , addressline= Viktor-Kaplan-Straße 2/C , city= 2700 Wiener Neustadt , country= Austria ； organization= School of Mechanical \& Aerospace Engineering, Nanyang Technological University , addressline= 50 Nanyang Avenue , country= 639798 Singapore 纠错

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

AI总结 本研究利用机器学习自动解析大型分子动力学数据中的摩擦变形模式，通过压缩数据并训练CNN-MLP模型，实现96%的预测准确率。

Comments 19 pages, 11 figures

Enhancing Dimensionality Prediction in Hybrid Metal Halides via Feature Engineering and Class-Imbalance Mitigation

通过特征工程和类别不平衡缓解提升混合金属卤化物的维度预测

Mariia Karabin, Isaac Armstrong, Leo Beck, Paulina Apanel, Markus Eisenbach, David B. Mitzi, Hanna Terletska, Hendrik Heinz

机构 * Department of Physics and Astronomy, Middle Tennessee State University（物理与天文学系，中田纳西州立大学） ； Department of Chemical and Biological Engineering, University of Colorado（化学与生物工程系，科罗拉多大学） ； Department of Mechanical Engineering and Materials Science, Duke University（机械工程与材料科学系，杜克大学） ； National Center for Computational Sciences Division, Oak Ridge National Laboratory（计算科学中心 division，橡树岭国家实验室） 纠错

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

AI总结 本文通过特征工程和缓解类别不平衡的方法，提升混合金属卤化物的维度预测准确性。

Documenting SME Processes with Conversational AI: From Tacit Knowledge to BPMN

用对话式AI记录中小企业流程：从隐性知识到BPMN

Unnikrishnan Radhakrishnan

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

AI总结 本文提出一种基于LLM的对话助手，通过访谈式对话将中小企业隐性知识转化为BPMN图表，实现流程文档化，降低文档化门槛，提升运营透明度。

Comments Presented at 2025 International Workshop on Low-Cost Digital Solutions for Industrial Automation (LODISA)

AortaDiff: A Unified Multitask Diffusion Framework For Contrast-Free AAA Imaging

AortaDiff：一种用于无对比剂AAA成像的统一多任务扩散框架

Yuxuan Ou, Ning Bi, Jiazhen Pan, Jiancheng Yang, Boliang Yu, Usama Zidan, Regent Lee, Vicente Grau

机构 * Department of Engineering Science, University of Oxford, United Kingdom（牛津大学工程科学系） ； Nuffield Department of Surgical Sciences, University of Oxford, United Kingdom（牛津大学外科科学努尔菲尔德系） ； Technical University of Munich, Germany（慕尼黑技术大学） ； ELLIS Institute Finland, Finland（芬兰ELLIS研究所） ； Aalto University, Finland（阿alto大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AortaDiff通过统一多任务扩散框架实现无对比剂AAA成像，同时生成合成CECT图像并分割主动脉腔和血栓，提升了分割精度和临床测量准确性。

Comments WACV 2026

Toward Continuous Neurocognitive Monitoring: Integrating Speech AI with Relational Graph Transformers for Rare Neurological Diseases

迈向连续神经认知监测：整合语音AI与关系图Transformer用于罕见神经系统疾病

Raquel Norel, Michele Merler, Pavitra Modi

机构 * IBM Research（IBM研究院） ； IBM Software（IBM软件公司） ； University of New Brunswick（新 Brunswick大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过整合语音AI与关系图Transformer，实现对罕见神经系统疾病患者认知状态的连续监测，发现语音特征与血液指标相关，但与传统认知测试无关，为早期预警提供新方法。

TripOptimizer: Generative 3D Shape Optimization and Drag Prediction using Triplane VAE Networks

TripOptimizer: 基于三平面VAE网络的生成3D形状优化与阻力预测

Parsa Vatani, Mohamed Elrefaie, Farhad Nazarpour, Faez Ahmed

机构 * Department of concepts and methods development in virtual fields, AUDI AG（虚拟领域概念与方法发展系，奥迪公司） ； Technology and Bionics Faculty, Rhine-Waal University of Applied Sciences（技术与生物科学系，莱茵-瓦尔大学） ； Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology（机械工程系，麻省理工学院） ； Schwarzman College of Computing, Massachusetts Institute of Technology（施瓦茨曼计算学院，麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 TripOptimizer利用三平面VAE网络实现基于点云数据的3D形状优化与阻力预测，通过高保真重建和高效优化策略减少对传统CFD模拟的依赖。

Echoes of AI Harms: A Human-LLM Synergistic Framework for Bias-Driven Harm Anticipation

AI危害的回响：一种人机协同框架用于偏见驱动的危害预见

Nicoleta Tantalaki, Sophia Vei, Athena Vakali

机构 * Aristotle University（亚里士多德大学） 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ECHO框架，通过系统映射人工智能偏见类型到危害结果，实现主动危害预见，用于高风险领域中的偏见驱动危害检测与治理。

Comments 38 pages

Variational Inference of Parameters in Opinion Dynamics Models

意见动力学模型参数的变分推断

Jacopo Lenti, Fabrizio Silvestri, Gianmarco De Francisci Morales

机构 * Sapienza University（萨皮恩扎大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出利用变分推断方法估计意见动力学模型参数，通过概率生成模型和优化技术提升参数估计精度，实现对社会系统中人类行为的数据驱动分析。

Towards a fully differentiable digital twin for solar cells

迈向完全可微分的太阳能电池数字孪生

Marie Louise Schubert, Houssam Metni, Jan David Fischbach, Benedikt Zerulla, Marjan Krstić, Ulrich W. Paetzold, Seyedamir Orooji, Olivier J. J. Ronsin, Yasin Ameslon, Jens Harting, Thomas Kirchartz, Sandheep Ravishankar, Chris Dreessen, Eunchi Kim, Christian Sprau, Mohamed Hussein, Alexander Colsmann, Karen Forberich, Klaus Jäger, Pascal Friederich, Carsten Rockstuhl

机构 * Institute of Nanotechnology, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工大学纳米技术研究所） ； Institute of Theoretical Informatics, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工大学理论计算机研究所） ； Institute of Theoretical Solid State Physics, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工大学理论固态物理研究所） ； Institute of Microstructure Technology, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工大学微结构技术研究所） ； Light Technology Institute, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工大学光技术研究所） ； Helmholtz-Institute Erlangen-Nürnberg for Renewable Energy (IET-2)（埃朗根-纽伦堡赫尔姆霍兹研究所（可再生能源）） ； Forschungszentrum Jülich（尤利希研究中心） ； Department of Chemical and Biological Engineering, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（埃朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学化学与生物工程系） 纠错

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

AI总结 提出Sol(Di)$^2$T可微分数字孪生框架，实现太阳能电池端到端优化，提升EY预测精度与参数优化能力。

Pharmacophore-based design by learning on voxel grids

基于药效团的学习在体素网格上进行设计

Omar Mahmood, Pedro O. Pinheiro, Richard Bonneau, Saeed Saremi, Vishnu Sresht

机构 * AIDD, Genentech（AIDD，基因泰克） 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VoxCap方法，通过体素标注生成SMILES字符串，实现基于药效团的从头分子设计和快速搜索，显著提升生成多样性与计算效率。

A Protocol for Trustless Verification Under Uncertainty

在不确定性下的无信任验证协议

David Shi, Kevin Joo

机构 * Operator Labs 纠错

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

AI总结 该研究提出了一种在不确定性下通过递归验证游戏保证正确性的协议，通过担保声明和激励机制确保任务执行的正确性。

Comments 9 pages, 1 figure

Towards a vision foundation model for comprehensive assessment of Cardiac MRI

面向全面评估心脏磁共振成像的视觉基础模型

Athira J Jacob, Indraneel Borgohain, Teodora Chitiboi, Puneet Sharma, Dorin Comaniciu, Daniel Rueckert

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

AI总结 本文提出了一种面向心脏磁共振成像全面评估的视觉基础模型，通过自监督学习和微调提升多种临床任务的精度与鲁棒性。

Comments 11 pages, 3 figures, 4 tables

GPTrace: Effective Crash Deduplication Using LLM Embeddings

GPTrace: 利用LLM嵌入实现高效的崩溃去重

Patrick Herter, Vincent Ahlrichs, Ridvan Açilan, Julian Horsch

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

AI总结 GPTrace利用大型语言模型嵌入技术，通过计算崩溃相关数据的向量并输入聚类算法，实现高效的崩溃去重，优于传统方法。

Comments Original publication in 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering (ICSE '26), April 12-18, 2026, Rio de Janeiro, Brazil. ACM, New York, NY, USA, 12 pages

IslandRun: Privacy-Aware Multi-Objective Orchestration for Distributed AI Inference

IslandRun：面向分布式AI推理的隐私感知多目标编排

Bala Siva Sai Akhil Malepati

机构 * Bala Siva Sai Akhil Malepati（独立研究者） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 IslandRun通过多目标编排系统，在异构个人计算生态系统中实现隐私保护的分布式AI推理优化。

Comments 15 pages, 3 figures, 2 tables

NetDeTox: Adversarial and Efficient Evasion of Hardware-Security GNNs via RL-LLM Orchestration

NetDeTox: 通过RL-LLM协同实现对硬件安全GNN的对抗性高效逃避

Zeng Wang, Minghao Shao, Akashdeep Saha, Ramesh Karri, Johann Knechtel, Muhammad Shafique, Ozgur Sinanoglu

机构 * NYU Tandon School of Engineering（纽约大学Tandon工程学院） ； NYU Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 NetDeTox通过RL-LLM协同实现对硬件安全GNN的高效对抗性逃避，减少重写次数和面积开销，提升安全性方案的鲁棒性。

Data-driven informative priors for Bayesian inference with quasi-periodic data

数据驱动的 informative 前验分布用于具有准周期数据的贝叶斯推断

Javier Lopez-Santiago, Luca Martino, Joaquin Miguez, Gonzalo Vazquez-Vilar

机构 * Universidad Carlos III de Madrid, Department of Signal Theory and Communications（西班牙马德里卡洛斯三世大学信号理论与通信系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种数据驱动的方法，通过拟合高斯过程的周期核来构建先验分布，以提高具有准周期数据的贝叶斯推断效率。

Comments Accepted for publication in AJ. 19 pages (one column), 14 figures

Automated Statistical and Machine Learning Platform for Biological Research

生物研究中的自动化统计与机器学习平台

Luke Rimmo Lego, Samantha Gauthier, Denver Jn. Baptiste

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出一个集经典统计方法与随机森林分类于一体的自动化平台，用于生物研究中的数据分析，提升工作效率并促进生物发现。

Comments 7 pages, 2 figures, 25 equations

Best Practices for Machine Learning Experimentation in Scientific Applications

科学应用中机器学习实验的最佳实践

Umberto Michelucci, Francesca Venturini

机构 * Computer Science Department, Lucerne University of Applied Sciences and Arts（卢塞恩应用科学与艺术大学计算机科学系） ； Institute of Applied Mathematics and Physics（应用数学与物理研究所） ； ZHAW - Zurich University of Applied Sciences（苏黎世应用科学大学） 纠错

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

AI总结 本文提出科学应用中机器学习实验的实践指南，强调可重复性、公平比较和透明报告，引入了过拟合度量标准以提高模型评估的可靠性。

A Hybrid Ai Framework For Strategic Patent Portfolio Pruning: Integrating Learning To-Rank And Market Need Analysis For Technology Transfer Optimization

一种混合AI框架用于战略专利组合修剪：整合学习排序与市场需求分析以优化技术转让

Manish Verma, Vivek Sharma, Vishal Singh

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种混合AI框架，结合学习排序与市场需求分析，用于优化技术转让中的专利组合修剪。

Comments arXiv admin note: This version has been removed by arXiv administrators as the submitter did not have the right to agree to the license at the time of submission

Transforming Higher Education with AI-Powered Video Lectures

用AI赋能的视频讲座重塑高等教育

Dengsheng Zhang

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

AI总结 本文提出利用AI生成视频讲座的方法，通过Gemini和Polly技术实现半自动化流程，展示AI生成的视频在学习效果上与人工视频相当，但仍有音频质量和虚拟形象等改进空间。

Comments 27 pages, 9 figures

Failure Modes in LLM Systems: A System-Level Taxonomy for Reliable AI Applications

LLM系统中的故障模式：可靠AI应用的系统级分类

Vaishali Vinay

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

AI总结 本文提出LLM系统中十五种隐含故障模式的分类，分析评估与监控的差距，并提出构建可靠、可维护且成本敏感的LLM系统的设计原则。

HQPEF-Py: Metrics, Python Patterns, and Guidance for Evaluating Hybrid Quantum Programs

HQPEF-Py: 评估混合量子程序的指标、Python模式及指导

Michael Adjei Osei, Sidney Shapiro

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

AI总结 HQPEF-Py提出了一种评估混合量子程序的框架，包括工作流感知的量子准备等级、量子性的效用度量以及混合管道的审计方法，并提供了Python实现以确保可重复性。

Comments 17 pages

G-UBS: Towards Robust Understanding of Implicit Feedback via Group-Aware User Behavior Simulation

G-UBS: 通过群体意识用户行为模拟实现隐式反馈的稳健理解

Boyu Chen, Siran Chen, Zhengrong Yue, Kainan Yan, Chenyun Yu, Beibei Kong, Cheng Lei, Chengxiang Zhuo, Zang Li, Yali Wang

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

AI总结 G-UBS通过群体意识用户行为模拟方法，利用群体档案引导强化学习，提升隐式反馈理解的鲁棒性和深度。

Comments Accepted in AAAI 2026

VITAL: Vision-Encoder-centered Pre-training for LMMs in Visual Quality Assessment

VITAL：面向视觉质量评估的LMMs视觉编码器预训练

Ziheng Jia, Linhan Cao, Jinliang Han, Zicheng Zhang, Jiaying Qian, Jiarui Wang, Zijian Chen, Guangtao Zhai, Xiongkuo Min

机构 * Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 VITAL提出了一种以视觉编码器为中心的生成预训练流程，通过构建大规模训练数据集和多任务训练流程，提升了视觉质量评估LMMs的通用性和可迁移性。