AI Agent

SciRisk-Bench: A Risk-Dimension-Aware Benchmark for AI4Science Safety

SciRisk-Bench：面向AI4Science安全的风险维度感知基准

Linghao Feng, Yinqian Sun, Dongqi Liang, Sicheng Shen, Chenfei Yan, Yuxuan Peng, Yilin Zhao, Haibo Tong, Kai Li, FeiFei Zhao, Yi Zeng

机构 * Brain-inspired Cognitive Intelligence Lab, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（脑启发认知智能实验室，自动化研究所，中国科学院，北京，中国） ； School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences, China（未来技术学院，中国科学院大学，中国） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, China（人工智能学院，中国科学院大学，中国） ； Zhongguancun Academy, China（中关村学院，中国） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment（北京安全人工智能与超对齐重点实验室） ； Gaoling School of AI, Renmin University of China（甘露人工智能学院，中国人民大学） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance (Beijing-AISI)（北京人工智能安全与治理研究院（北京-AISI）） ； School of Humanities, University of Chinese Academy of Sciences, China（人文学院，中国科学院大学，中国） 纠错

专题命中 Agent评测 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SciRisk-Bench基准，从显式风险维度和科学学科两个角度评估AI4Science安全，覆盖7个学科、31个子学科和10个风险维度，实验揭示主流及科学大模型的安全薄弱环节。

Managing Task Execution for Unknown Workloads in Batteryless IoT: A Hardware-Agnostic Evaluation

无电池物联网中未知工作负载的任务执行管理：一种硬件无关的评估

Samer Nasser, Henrique Duarte Moura, Ritesh Kumar Singh, Maarten Weyn, Jeroen Famaey

机构 * University of Antwerp - imec, IDLab Research Group（安特卫普大学-imec, IDLab研究组） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对无电池物联网中未知工作负载，提出两种硬件无关的动态调度策略（强化学习和近似预测），通过物理仿真框架评估，揭示了不同策略在任务吞吐量、生存-执行平衡和能量缺口执行节奏上的权衡。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Sustainable Computing

A Synthetic Reliability-Aware PINN Benchmark for Offshore Wind Turbine Support-Structure Monitoring with Bayesian Inverse Identification

一种用于海上风力发电机支撑结构监测的合成可靠性感知PINN基准测试，结合贝叶斯逆识别

Puneet Kant, Monika Tanwar

机构 * School of Artificial Intelligence and Data Science, Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院焦特布尔分校人工智能与数据科学学院） ； School of Management and Entrepreneurship, Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院焦特布尔分校管理与创业学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Digi Turbine基准，结合物理信息神经网络、贝叶斯逆识别和FORM筛选，用于海上风机单桩支撑结构监测，验证基于NREL 5MW参考风机。

Comments 18 Pages, 8 Figures

PixJail: Self-Evolving Paper-to-Pipeline Reproduction for Text-to-Image Jailbreak Evaluation

PixJail：面向文本到图像越狱评估的自演化论文到流水线复现

Leyi Sheng, Han Sun, Zhen Sun, Yuntao Yue, Jinlin Wu, Xinlei He, Jiaheng Wei

机构 * The Hong Kong University of Technology and Science (Guangzhou)（香港科技与应用科技大学（广州）） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Institute of Deep Perception Technology, JITRI（视觉感知技术研究院，JITRI） ； CAIR, Hong Kong Institute of Science and Innovation (HKISI)（创新科技研究院，香港科学与创新研究院（HKISI）） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（自动化研究所，中国科学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PixJail框架，通过自演化论文到流水线代理，自动构建攻击模块和可运行评估流水线，忠实复现原始实验结果，平均误差仅2.1%。

MortarBench: Evaluating Mortgage Loan Origination Agents

MortarBench: 评估抵押贷款发起代理

Matthew Toles, Yunan Lu, Manav Munjal, Bojun Liu, Yuanhao Deng, Stephanie Selig, Derek Rindner, Cheng Li, Zhou Yu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Tidalwave 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出MortarBench基准，通过金融数据合成与变异管道生成覆盖边缘案例的示例，评估大语言模型在贷款发起任务中的表现，发现模型准确率低且存在偏见，并引入CRIT校准框架提升准确率至80.5%。

Position: Correct Answer, Wrong Mechanism -- When AI Scientists Defend General Claims Their Own Data Contradicts

立场：正确答案，错误机制——当AI科学家用自身数据反驳其通用主张时

Steven Young Eulig

机构 * Department of Physics and Laboratory for Particle Physics and Cosmology (LPPC), Harvard University（哈佛大学物理系与粒子物理与宇宙学实验室（LPPC）） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过编码代理在Geant4模拟中重新发现已知粒子识别可观测量的实验，指出仅以最终结果评估AI科学家系统不足，提出需分别衡量任务结果、机制保真度和认知诚实性，并发现正确答案但错误机制（CAWM）现象。

Comments 8 pages body plus 12 pages references and appendix, non-archival upload for ICML 2026 AI for Science workshop, selected as spotlight paper

When AUC 0.998 Is Not Enough: A Candidate Evaluation Protocol for Hidden-State Probes of Indirect Prompt Injection in Multimodal Computer-Use Agents

当AUC 0.998还不够：多模态计算机使用智能体中隐藏状态探针对间接提示注入的候选评估协议

Yanhang Li, Zhichao Fan, Zexin Zhuang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Southern Methodist University（南卫理公会大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过单骨干案例研究，论证高AUC不能直接证明恶意内容检测，提出后验诊断和候选控制集来明确探针能力的边界。

Comments 17 pages, 3 figures. Camera-ready version for EvalMG '26, The 2nd Workshop on Evaluation for Multimodal Generation, co-located with SIGIR 2026

Libretto: Giving LLM Agents a Sense of Musical Structure

Libretto：赋予LLM智能体音乐结构感

Yichen Xu

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Libretto框架，通过LLM原生语法（显式起始槽、声部、小节组织）和基于语料库的统计评估（节奏、和声、旋律等），实现符号音乐的生成、诊断与迭代自修正，将符号音乐转化为可测量、可编辑的对象。

SkillAudit: From Fixed-Suite Benchmarking to Skill-Centered Assessment

SkillAudit：从固定套件基准测试到以技能为中心的评估

Dexu Yu, Youhua Li, Zhaoyang Guan, Xianhao Lin, Jining Luan, Zihao Rao, Xuanqi Lan, Yang Ran, Bo Lan, Nai-Xin Zhai, Hanwen Du, Junchen Fu, Wenhao Deng, Yongxin Ni, Chunxiao Li

机构 * Northeastern University（东北大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； Fenz AI ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DeciLix Lab（DeciLix实验室） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SkillAudit框架，自动生成技能的多维度评估报告，涵盖效用、效率/成本和安全性，通过基线比较和两阶段检测解决固定套件评估的不足。

Comments Preprint. Project page: https://skillaudit.github.io/. Code and evaluation artifacts: https://github.com/SkillAudit/skillaudit

A11YRepair: Bridging Web Accessibility Barriers via Knowledge-Enhanced Divide-and-Conquer Repair

A11YRepair: 通过知识增强的分治修复弥合网络无障碍障碍

Kai Huang, Ling Zhu, Jian Zhang, Xiaofei Xie, Chunyang Chen

专题命中 Agent评测 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 针对网络无障碍违规修复问题，提出基于LLM的分治框架A11YRepair，通过聚类关联违规并引入WCAG领域知识，实现多文件协调修复，在60个真实项目中优于现有方法。

Comments Accepted by ASE 2026

Safe to Check, Unsafe to Use: Relinking at the Compression Boundary of LLM Agents

安全检查，不安全使用：LLM代理压缩边界处的重链接

Zesen Liu, Zihan Zhang, Dongdong She

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出重链接漏洞，利用摘要压缩将分散的良性片段重组为恶意指令，并设计Relink工具自动化攻击，在四个长上下文代理基准上达到86.9%成功率。

Don't Blindly Trust It: How Unreliable Feedback Breaks Tool-Using LLM Agents

不要盲目信任：不可靠反馈如何破坏使用工具的LLM智能体

Chubin Zhang, Zhenglin Wan, Xingrui Yu, Pengfei Zhou, Wangbo Zhao, Jingxuan Wu, Yaxin Zhou, Ivor Tsang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； CFAR Agency for Science Technology and Research（新加坡科技研究局计算与推理中心） ； IHPC Agency for Science Technology and Research（新加坡科技研究局高性能计算研究所） ； Department of Statistics and Operations Research UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校统计与运筹学系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究不可靠反馈对工具增强型LLM智能体的影响，通过匹配循环对比实验发现，误导性反馈会导致价值反转，使智能体表现低于无反馈基线，并强调无反馈回退控制对评估的必要性。

Comments 16 pages

CheXpercept: A Benchmark for Evaluating Expert-Level Lesion Perception in Chest X-rays

CheXpercept: 评估胸部X光片中专家级病变感知的基准

Geon Choi, Hangyul Yoon, Nalee Kim, Jeong Yun Jang, Hyunju Shin, Hyunki Park, Sang Hoon Seo, Edward Choi

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Samsung Medical Center（三星医疗中心） ； Konkuk University Medical Center（建国大学医疗中心） 纠错

专题命中 Agent评测 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CheXpercept基准，通过粗粒度检测、细粒度轮廓评估与修正、语义级属性提取三个层次评估视觉语言模型在胸部X光片上的专家级病变感知能力，发现当前模型仅在粗粒度任务上表现良好。

Equilibrium with Internal Transfers

具有内部转移的均衡

Mingyang Liu, Gabriele Farina, Asuman Ozdaglar

机构 * LIDS, EECS, Massachusetts Institute of Technology（信息与电子科学系，麻省理工学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究通过预算平衡的内部转移改善激励的博弈模型，提出自我执行转移均衡和中介自我执行转移均衡，证明社会最优策略可被支持为均衡，并给出多项式算法和分散学习动态。

BELDE: Building a Large-scale Earth-observation Land-cover Dataset for Europe

BELDE：构建欧洲大规模对地观测土地覆盖数据集

Ümit Mert Çağlar, Alptekin Temizel

机构 * Graduate School of Informatics, Middle East Technical University（中东技术大学信息学研究生院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有土地覆盖数据集在规模、地理覆盖和公开性上的不足，提出基于Sentinel-2真彩色影像和ESA WorldCover标注的欧洲大规模RGB土地覆盖分割数据集BELDE，含108万+图像-分割图对，覆盖7类地物，并建立跨域泛化基准。

RouteJudge: An Open Platform for Reproducible and Preference-Aware LLM Routing

RouteJudge: 一个可复现且偏好感知的LLM路由开放平台

Guannan Lai, Haoran Hu, Han-Jia Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； SinapisAI 纠错

专题命中 Agent评测 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出RouteJudge平台，通过匿名成对比较评估LLM路由策略的决策质量，并发布ORBIT工具箱标准化路由工作流，支持可复现和偏好感知的路由评估。

Comments Accepted by Pluralistic Alignment Workshop at ICML 2026

Exit-and-Join Dynamics for Decentralized Coalition Formation

去中心化联盟形成的退出与加入动力学

Quanyan Zhu

机构 * New York University Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究基于单边退出与加入决策的去中心化联盟形成动力学，利用Aumann-Dreze值计算个体收益，建立合作支付分配与非合作最优反应的关联，并分析均衡特征及成本对局部稳定性的影响。

TRAP: Benchmark for Task-completion and Resistance to Active Privacy-extraction

TRAP：任务完成与主动隐私提取抵抗基准

Moon Ye-Bin, Nam Hyeon-Woo, Baek Seong-Eun, Yejin Yeo, Tae-Hyun Oh

机构 * Dept. of Electrical Engineering, POSTECH（POSTECH电子工程系） ； Grad. School of Artificial Intelligence, POSTECH（POSTECH人工智能研究生院） ； School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算机学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出TRAP基准，评估智能体在文档密集型任务中平衡任务准确性与隐私泄露的能力，发现所有模型均存在非平凡泄露，并证明基于提示的防御无法同时实现高任务成功率和零泄露概率，提出结构化的私有字段隔离方法。

Toward Simultaneously Optimal Regret in U-Calibration

面向同时最优遗憾的U-校准

Rafael Frongillo, Haipeng Luo, Nishant A. Mehta, Jon Schneider

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波德穆尔分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种基于自和谐噪声的FTPL变体，实现对所有有界适当损失的最优$\tilde O(\sqrt{T})$遗憾和对光滑损失的对数遗憾。

Comments 30 pages; to appear at COLT 2026

Does VLA Even Know the Basics? Measuring Commonsense and World Knowledge Retention in Vision-Language-Action Models

VLA 甚至知道基础知识吗？衡量视觉-语言-动作模型中的常识和世界知识保留

Nikita Kachaev, Andrey Moskalenko, Matvey Skripkin, Nikita Kurlaev, Daria Pugacheva, Albina Burlova, Mikhail Kolosov, Denis Shepelev, Andrey Kuznetsov, Elena Tutubalina, Aleksandr I. Panov, Alexey K. Kovalev, Vlad Shakhuro

机构 * CogAI Lab（CogAI实验室） ； FusionBrain Lab（FusionBrain实验室） ； IAI MSU（MSU人工智能研究所） ； Lomonosov MSU（Lomonosov莫斯科大学） ； NUST MISIS ； Applied AI Institute（应用人工智能研究所） ； HSE University（俄罗斯高等经济大学） ； Generalizable AI Systems（可泛化人工智能系统） ； ISP RAS（俄罗斯科学院信息与自动化过程研究所） ； MIRAI ； Domain-specific NLP Group（领域特定自然语言处理小组） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出 Act2Answer 协议，通过动作回答评估 VLA 模型的知识保留，发现模型在简单概念上表现良好，但在丰富语义类别上存在差距，且 VQA 联合训练有助于知识保留。

Comments Project page: https://tttonyalpha.github.io/act2answer/

Dynamic In-Group Persona Generation for Enhancing Human-AI Rapport

动态内群体人格生成以增强人机融洽关系

Yoonseok Oh, Inseo Jung, Jinkyu Kim, Jungbeom Lee, Minwoo Kang, Suhong Moon

机构 * Korea University（韩国大学） ； Kakao Mobility ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种动态内群体人格生成方法，通过识别用户主要关切并生成共享相似关切的内群体人格，显著提升人机融洽关系，实验表明该方法优于无人格条件和最小自我表露基线。

MapSatisfyBench: Benchmarking Satisfaction-Aware Map Agents through Behavior-Grounded Implicit Decision Factors

MapSatisfyBench: 通过行为隐含决策因素基准测试满意度感知的地图智能体

Lubin Bai, Mengyu Cao, Sixue Wang, Zhongwei Wan, Yue Pan, Jiale Hou, Xiang Li, Xiuyuan Zhang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MapSatisfyBench基准，通过恢复用户行为链中的隐含决策因素来评估地图智能体的满意度感知能力，实验表明现有智能体在显式任务完成上表现良好，但在满足隐含需求方面仍有局限。

GameCraft-Bench: Can Agents Build Playable Games End-to-End in a Real Game Engine?

GameCraft-Bench：智能体能否在真实游戏引擎中端到端构建可玩游戏？

Tongxu Luo, Rongsheng Wang, Jiaxi Bi, Chenming Xu, Zhengyang Tang, Jianlong Chen, Juhao Liang, Ke Ji, Shuqi Guo, Yuhao Du, Fan Bu, Wenyu Du, Xiaotong Zhang, Kyle Li, Shaobo Wang, Linfeng Zhang, Yuxuan Liu, Xin Lai, Chenxin Li, Yiduo Guo, Zhexin Zhang, Xinyuan Wang, Tianyi Bai, Ziniu Li, Benyou Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯混元团队） ； USTB（北京科技大学） ； DualverseAI ； SJTU（上海交通大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出GameCraft-Bench基准，评估编码智能体在Godot引擎中端到端生成可玩游戏的能力，最强智能体仅达41.46%成功率。

Closing the Feedback Loop: From Experience Extraction to Insight Governance in Verbal Reinforcement Learning

闭环反馈：从经验提取到洞察治理在言语强化学习中的应用

Yanwei Cui, Xing Zhang, Yulong Zhang, Li Shao, Xiaofeng Shi, Guanghui Wang, Peiyang He

机构 * AWS Generative AI Innovation Center（AWS生成式人工智能创新中心） ； Amazon Web Services (AWS)（亚马逊网络服务（AWS）） ； BingX Group Limited（BingX集团有限公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对非平稳环境中LLM智能体的保留-遗忘困境，提出三层架构（规则、证据、技能）通过反馈驱动的策展循环实现洞察治理，在金融预测中验证了该方法能显著提升准确率和风险调整收益。

Comments Accepted to the ICML 2026 RLxF: Reinforcement Learning from World Feedback Workshop, RLxF@ICML 2026, Seoul, South Korea

Evaluating Second-Order Bias of LLMs Through Epistemic Entitlement

通过认知权利评估大语言模型的二阶偏见

Ramaravind Kommiya Mothilal, Terry Jingchen Zhang, Raiyan Ahmed, Zhijing Jin, Shion Guha, Syed Ishtiaque Ahmed

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； EuroSafeAI ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen, Germany（马克斯·普朗克智能系统研究所（德国图宾根）） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出基于认知权利理论的逻辑推理任务，评估LLM在判断偏见内容时表现出的二阶偏见，发现模型判断存在系统性偏差且能规避安全护栏。

Comments 20 pages, 13 tables, 2 figures

SkillChain-Gym: A Benchmark for Reskilling-Aware Production-Inventory Control under Disruptions

SkillChain-Gym：面向中断下再技能感知的生产-库存控制的基准测试

Carlos Eduardo Sanoja

机构 * Quanta Labs, LLC（Quanta Labs有限责任公司） ； FCEA, Universidad Monteávila（蒙特阿维拉大学经济与行政科学学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SkillChain-Gym基准，用于评估考虑技能动态（如遗忘、再培训）的生产-库存控制策略，实验发现无策略在所有场景中占优，需根据预测灵活选择。

Bayesian Inference and Decision Audits for Public Archives of Frontier AI Evaluations

前沿AI评估公共档案的贝叶斯推断与决策审计

Yanan Long

机构 * Yanan Long 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过贝叶斯推断和审计方法，分析公共AI评估档案中的选择性报告和缺失数据，发现单一终端记录与多种历史路径兼容，并验证了审计门限对虚假声明的过滤作用。

Semantic Flip: Synthetic OOD Generation for Robust Refusal in Embodied Question Answering and Spatial Localization

Semantic Flip: 用于具身问答和空间定位中鲁棒拒绝的合成OOD生成

Dongbin Na, Chanwoo Kim, Giyun Choi, Dooyoung Hong

机构 * RGA Inc.（RGA公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Semantic Flip框架，通过合成辅助OOD样本训练轻量拒绝模块，使冻结的视觉语言模型在无外部OOD标注下实现鲁棒拒绝，在具身问答和空间定位基准上优于强提示基线。

Comments 18 pages, 3 figures. Code and data: https://github.com/ndb796/SemanticFlip ; project page: https://ndb796.github.io/SemanticFlip

How to Detect and Measure the AI Dangers to Democracy

如何检测和衡量人工智能对民主的危险

Giulia Sandri, Claudio Novelli

机构 * Université libre de Bruxelles（布鲁塞尔自由大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对AI对民主进程的影响，提出基于委托代理理论和NIST框架的分析体系，通过可测量指标评估问责缺口与治理失败，强调机构可评估性是民主控制的关键。

SAG: SQL-Retrieval Augmented Generation with Query-Time Dynamic Hyperedges

SAG: 查询时动态超边的SQL检索增强生成

Yuchao Wu, Junqin Li, XingCheng Liang, Yongjie Chen, Yinghao Liang, Linyuan Mo, Guanxian Li

机构 * Zleap AI 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SAG架构，通过SQL查询动态构建局部超边索引，避免全局图维护，在多跳推理基准上达到最优召回率，支持亿级数据生产部署。