AI Agent

Breaking the Ice: Analyzing Cold Start Latency in vLLM

打破冰层：分析 vLLM 中的冷启动延迟

Huzaifa Shaaban Kabakibo, Animesh Trivedi, Lin Wang

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） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文首次系统分析 vLLM 推理引擎的冷启动延迟，将其分解为六个基础步骤，发现主要受 CPU 限制，并建立轻量级分析模型预测延迟，为大规模推理环境资源规划提供指导。

Journal ref Proceedings of the 9th MLSys Conference, Bellevue, WA, USA, 2026

A Multi-Modal Sensor Fusion Instrument for Measuring Regional Human Mobility: The Distributed Human Data Engine (DHDE)

多模态传感器融合仪器用于测量区域人类流动性：分布式人类数据引擎（DHDE）

Amil Khanzada, Takuji Takemoto

机构 * Headquarters for Regional Revitalization, University of Fukui, Japan（复兴地区总部，福井大学，日本） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出分布式人类数据引擎（DHDE），通过融合边缘AI相机、数字意图信号、行为记录和气象数据，解决外围区域人类流动性测量中传感器稀疏和行为异质性问题，验证了稀疏传感器补偿方法，并发现“低活力悖论”。

Comments 32 pages, 4 figures, 3 tables. Pre-print of a manuscript submitted for peer review (v2)

From Confident Closing to Silent Failure: Characterizing False Success in LLM Agents

从自信收尾到无声失败：LLM智能体中的虚假成功特征分析

Laksh Advani

机构 * Laksh Advani 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究LLM智能体在环境状态未完成时声称任务完成的虚假成功模式，发现其普遍存在但检测困难，轻量级TF-IDF检测器优于LLM评判器。

Comments Accepted to FAGEN@ICML2026

Context-as-AI-Service: Surfacing Cross-File Dependency Chains for LLM-Generated Developer Documentation

上下文即服务：为LLM生成的开发者文档揭示跨文件依赖链

Ameya Gawde, Vyzantinos Repantis, Harshvardhan Singh, Lucy Moys

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出Context-as-a-Service (CaaS)检索层，通过索引代码库并支持关键词与语义搜索，帮助LLM代理在生成或审查文档时追踪跨文件依赖链，实验表明CaaS能发现基线遗漏的错误并减少时间和输入令牌消耗。

Comments 8 pages, 2 figures, 4 tables

Security-First Approach to API Pipeline Development with Zero-Trust Architecture

基于零信任架构的API管道开发安全优先方法

Mahima Agarwal, Keshav Ranjan

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 针对API攻击激增和漏洞利用加速的现状，提出一种结合零信任架构和DevSecOps的五支柱安全优先框架，通过治理、设计、测试、管道控制和运行时防护，显著减少安全事件和发布后漏洞。

Are We Lost in the Woods? Detecting Silent Semantic Faults for Random Forest Classifiers with Data-informed Static Analysis

我们是否迷失在森林中？通过数据驱动的静态分析检测随机森林分类器的静默语义故障

Willem Meijer, Louis Ohl, Kristian Sandahl, Daniel Varro

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出一种数据驱动的静态分析技术，通过提取ML流水线为有向无环图并对照形式化API契约评估，以检测随机森林分类器中的静默语义故障，实现高精度（91%）和亚秒级运行时开销。

Comments 11 pages + 2 pages with references, 4 figures, 3 tables, 2 code listings

Advancing Mathematics Research with AI-Driven Formal Proof Search

用AI驱动的形式证明搜索推进数学研究

George Tsoukalas, Anton Kovsharov, Sergey Shirobokov, Anja Surina, Moritz Firsching, Gergely Bérczi, Francisco J. R. Ruiz, Arun Suggala, Adam Zsolt Wagner, Eric Wieser, Lei Yu, Aja Huang, Miklós Z. Horváth, Andrew Ferraiuolo, Henryk Michalewski, Edward Lockhart, Codrut Grosu, Thomas Hubert, Matej Balog, Pushmeet Kohli, Swarat Chaudhuri

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Aarhus University（奥胡斯大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了如何利用大型语言模型生成形式证明，以解决开放性数学问题，并展示了AI辅助形式证明搜索在数学研究中的应用和贡献。

Comments The first three authors and the last author have equal contributions. The first three authors are in random order

DRS-OSS: A Diff-Risk Scoring Tool for Continuous Integration Workflows

DRS-OSS：用于持续集成工作流的差异风险评分工具

Ali Sayedsalehi, Peter C. Rigby, Audris Mockus

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出开源差异风险评分工具DRS-OSS，通过可部署管道结合提交信息、差异和变更指标预测风险，在ApacheJIT上达到0.895 ROC-AUC，优于基线。

Comments 5 pages, 4 figures, 4 tables. Tool demonstration paper

From "Weak" Signals to Strong Models: Preference Delta Aggregation with LoRA Merging

从“弱”信号到强模型：基于LoRA合并的偏好增量聚合

Qi Sun, Siyue Zhang, Yulin Chen, Yuxiang Xue, Ru Peng, Chen Zhao

机构 * NYU Shanghai（纽约大学上海校区） ； NTU（国立台湾大学） ； NYU（纽约大学） ； ZJU（浙江大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出偏好增量聚合（PDA）框架，通过从弱-更弱模型对中提取偏好增量并转化为LoRA适配器，再经几何对齐合并（GAM）聚合多个“弱”信号，以提升强模型性能。

OpenACMv2: An Accuracy-Constrained Co-Optimization Framework for Approximate DCiM

OpenACMv2：面向近似数字存内计算的精度约束协同优化框架

Yiqi Zhou, Yue Yuan, Yikai Wang, Bohao Liu, Qinxin Mei, Zhuohua Liu, Shan Shen, Wei Xing, Daying Sun, Li Li, Guozhu Liu

机构 * Nanjing University of Science and Technology, China（南京理工大学） ； Shenzhen University, China（深圳大学） ； Beihang University, China（北京航空航天大学） ； University of Sheffield, UK（谢菲尔德大学） ； The 58th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, China（中国电子科技集团第五十八研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出OpenACMv2框架，通过两级优化（架构搜索和晶体管尺寸调整）实现精度约束下数字存内计算的功耗-性能-面积权衡，实验显示功耗延迟积降低50%以上。

Comments Accepted by DAC2026. Camera-ready version

ToolChoiceConfusion: Causal Minimal Tool Filtering for Reliable LLM Agents

ToolChoiceConfusion: 因果最小工具过滤实现可靠LLM智能体

Rahul Suresh Babu, Laxmipriya Ganesh Iyer

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； United States of America（美国） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出因果最小工具过滤（CMTF）方法，通过因果充分性选择工具，减少错误工具调用和令牌成本，在102个任务、100个工具、4个LLM后端的基准测试中，将可见工具从100个减少到每步1个，令牌使用降低约90%。

TAPO: Tool-Aware Policy Optimization via Credit Transfer for Multimodal Search Agents

TAPO: 通过信用转移实现工具感知策略优化用于多模态搜索代理

Chengqi Dong, Chuhuai Yue, Hang He, yandong liu, Fenghe Tang, S Kevin Zhou, Xiaohan Wang, Jiajun Chai, Guojun Yin

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

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对GRPO在多模态搜索代理中信用误分配问题，提出TAPO方法，利用工具参数确定性构建反事实证人进行保守优势校正，无需额外标注或采样，在多个基准上持续提升性能。

CLaaS: Continual learning as a service for sample efficient online learning

CLaaS: 作为服务的持续学习，用于样本高效的在线学习

Kion Fallah, Silen Naihin, Barak Widawsky, Qingqing Mao

机构 * Resolute Labs（Resolute实验室） ； Incept Labs（Incept实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出CLaaS系统，通过经验回放缓冲区实现异步训练中的梯度复用，在对抗性任务中展示参数更新优于上下文学习的前向迁移和遗忘减少。

Comments 4 pages main content, 7 figures

A Motivational Architecture for Conversational AGI

对话式通用人工智能的动机架构

Anna Mikeda, Ben Goertzel

机构 * Glass Umbrella（玻璃伞） ； SingularityNet 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种对话式动机架构，将OpenPsi动机谱系重新解释为对话原生术语，并耦合MetaMo的高层动机支架，通过十阶段动机处理流水线、双决策策略以及行动前感受与行动后情绪的功能区分，实现对话智能体的能力调节、不确定性减少、亲和力等动机管理。

Comments 16 pages. Accepted for AGI-26 proceedings

Alpha-RTL: Test-Time Training for RTL Hardware Optimization

Alpha-RTL: 面向RTL硬件优化的测试时训练

Peilong Zhou, Zhirong Chen, Cangyuan Li, Haoyu Gao, Kaiyan Chang, Ziming Qu, Ying Wang

机构 * SKLP, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（SKLP，计算技术研究所，中国科学院） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences（先进交叉学科学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出TTT-RTL框架，通过测试时强化学习结合EDA反馈（语法检查、仿真和PPA奖励）优化LLM生成的RTL设计，在RTLLM v2.0和工业级C910 FPU单元上分别降低PPA乘积65.1%和ADP 59.4%。

Comments 10 pages, 5 figures

Knowledge Index of Noah's Ark

诺亚方舟的知识索引

Sheng Jin, Minghao Liu, Yunze Xiao, Zeqi Zhou, Heli Qi, Yifan Yao, Meishu Song, Kaijing Ma, Xuan Zhang, Sicong Jiang, Yizhe Li, Ningshan Ma, Jie Wei, Ziniu Li, Minglai Yang, Bangya Liu, Yiming Liang, Xiao Fang, Qingcheng Zeng, Jiarui Liu, Rui Yang, Shen Yan, Wenhao Huang, Jiaheng Liu, Zihan Wang, Weihao Xuan, Ge Zhang

机构 * M-A-P ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Brown University（布朗大学） ； Waseda University（早稻田大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Duke-NUS Medical School（杜克-新加坡国立大学医学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM知识基准的代表性、注释质量和排名稳定性问题，提出KINA基准，通过贪婪近似实现学科代表性，并证明奖金锦标赛机制优于固定支付，实验显示顶级模型性能远未饱和。

Advanced AI Service Provisioning in O-RAN through LLM Engine Integration

通过LLM引擎集成在O-RAN中的高级AI服务提供

Seyed Bagher Hashemi Natanzi, Pranshav Gajjar, Bo Tang, Vijay K. Shah

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Worcester Polytechnic Institute（电气与计算机工程系，沃斯特理工学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, North Carolina State University（电气与计算机工程系，北卡罗来纳州立大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种双脑架构，结合LLM的推理能力和轻量级ML引擎的实时性，实现O-RAN中AI服务的自动化部署与配置。

StandardE2E: A Unified Framework for End-to-End Autonomous Driving Datasets

StandardE2E：端到端自动驾驶数据集的统一框架

Stepan Konev

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出StandardE2E框架，通过统一数据模式、多数据集联合加载和简化新数据集添加流程，解决端到端自动驾驶数据集格式不兼容问题。

Beyond Ideal Instruction: A Comprehensive Framework for Evaluating LLMs in Realistic Interactions

超越理想指令：现实交互中评估大语言模型的综合框架

Xuan Yang, Hao Xu, Tingfeng Hui, Hongsheng Xin, Kaike Zhang, Chunxiao Liu, Ning Miao

机构 * Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） ； Hong Kong Institute of AI for Science, City University of Hong Kong（香港城市大学人工智能科学研究院） ； Li Auto Inc.（Li汽车公司） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出RUT-Bench基准，通过高保真模拟理想与非理想用户行为，评估大语言模型在现实工具调用场景中的表现，发现所有测试模型成功率低于40%且面对复杂非理想输入时性能显著下降。

Closed-loop Bayesian Semantic Data Fusion for Collaborative Human-Autonomy Target Search

闭环贝叶斯语义数据融合用于协同人机目标搜索

Luke Burks, Ian Loefgren, Luke Barbier, Jeremy Muesing, Jamison McGinley, Sousheel Vunnam, Nisar Ahmed

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种闭环贝叶斯语义数据融合方法，通过CPOMDP规划生成最优轨迹，结合不完美传感器数据和人类提供的语义观察，提升动态目标搜索效率。

Comments Final version accepted and submitted to 2018 FUSION Conference (Cambridge, UK, July 2018)

The Coconut Model with Heterogeneous Strategies and Learning

带有异质策略和学习的椰子模型

Sven Banisch, Eckehard Olbrich

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文基于Diamond搜索均衡模型开发了基于代理的版本，探讨了异质适应性和适应性预期对非均衡轨迹的影响，并展示了系统收敛到原系统固定点的稳定性。

Comments Accepted for publication in the Journal of Artificial Societies and Social Simulation (JASSS)

Information-Theoretic Bounded Rationality

信息论有界理性

Pedro A. Ortega, Daniel A. Braun, Justin Dyer, Kee-Eung Kim, Naftali Tishby

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文基于信息论提出有界理性的理论，通过自由能函数描述决策，具备控制解空间、精确蒙特卡洛规划及捕捉模型不确定性的特性，并扩展至序列决策。

Comments 47 pages, 19 figures

Easy-to-Use Shielding for Reinforcement Learning

易于使用的强化学习屏蔽技术

Stefan Pranger, Bettina Könighofer

机构 * Institute of Information Security, Graz University of Technology（信息安全研究所，格拉茨技术大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出tempestpy库，将形式化屏蔽合成集成到Gymnasium API中，降低强化学习安全探索的门槛，并扩展了随机多人博弈的屏蔽算法。

ToolGate: Token-Efficient Pre-Call Control for Tool-Augmented Vision-Language Agents

ToolGate: 面向工具增强视觉语言智能体的令牌高效预调用控制

Anjie Liu, Yan Song, Zhixun Chen, Ziqin Gong, Zhongwei Yu, Jun Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； University College London（伦敦大学学院） ； AI Lab, The Yangtze River Delta（长江三角洲人工智能实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对工具增强视觉语言智能体中工具调用成本高且不必要的问题，提出轻量级外部控制器ToolGate，通过轨迹文本和结构特征预测执行/跳过决策，在降低令牌成本的同时保持或提升准确率。

CRISP -- Clustering-Based Redundancy-Reduced Instance Sampling for Pathology Case Representation and Retrieval

CRISP -- 基于聚类的冗余减少实例采样用于病理病例表示与检索

Zahra Rahimi Afzal, Wataru Uegami, Saghir Alfasly, Wenchao Han, Saba Yasir, Judy C. Boughey, Matthew P. Goetz, Krishna R. Kalari, H. R. Tizhoosh

机构 * Kimia Lab, Department of Artificial Intelligence & Informatics, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA（Kimia实验室，人工智能与信息学系，梅奥诊所，罗切斯特，明尼苏达州，美国） ； DICE Lab, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois Chicago, IL, USA（DICE实验室，电气与计算机工程系，伊利诺伊大学芝加哥分校，伊利诺伊州，美国） ； MD Kimia Lab, Department of Artificial Intelligence & Informatics, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA（MD Kimia实验室，人工智能与信息学系，梅奥诊所，罗切斯特，明尼苏达州，美国） ； PhD Kimia Lab, Department of Artificial Intelligence & Informatics, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA（PhD Kimia实验室，人工智能与信息学系，梅奥诊所，罗切斯特，明尼苏达州，美国） ； Division of Computational Pathology and Informatics, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA（计算病理学与信息学部，梅奥诊所，罗切斯特，明尼苏达州，美国） ； Department of Laboratory Medicine and Pathology, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA（实验室医学与病理学系，梅奥诊所，罗切斯特，明尼苏达州，美国） ； Department of Breast and Melanoma Surgical Oncology, Comprehensive Cancer Center, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA（乳腺和黑色素瘤外科肿瘤学系，综合癌症中心，梅奥诊所，罗切斯特，明尼苏达州，美国） ； Department of Oncology, Comprehensive Cancer Center, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA（肿瘤学系，综合癌症中心，梅奥诊所，罗切斯特，明尼苏达州，美国） ； PhD H.R. Tizhoosh 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CRISP无监督框架，通过聚类和冗余减少采样整合病例内多张全切片图像，构建紧凑代表性补丁集用于病例级检索，在乳腺癌数据集上匹配或超越现有标准。

Test-Time Optimization of Physical Query Plans with LLMs

基于LLM的物理查询计划测试时优化

Mehmet Hamza Erol, Xiangpeng Hao, Federico Bianchi, Ciro Greco, Jacopo Tagliabue, James Zou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； TogetherAI ； Bauplan 纠错

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DBPlanBench框架，利用LLM在测试时通过语义推理和进化搜索优化物理查询计划，在OLAP查询中实现1.05-1.12倍中位数加速，并支持小规模到大规模的迁移。

Comments Code is available at: https://github.com/BauplanLabs/DBPLANBENCH

Evolutionary Discovery of Bivariate Bicycle Codes with LLM-Guided Search

基于LLM引导搜索的双变量自行车码的进化发现

Juan Cruz-Benito, Andrew W. Cross, David Kremer, Ismael Faro

机构 * IBM Research（IBM研究院） ； IBM T. J. Watson Research Center（IBM T.J. 巴特勒研究中心） 纠错

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种LLM引导的进化工作流，通过变异生成双变量自行车码和扰动变体的Python程序，在约1650次迭代中筛选约2×10^5个候选码，发现了465个不同候选码，包括非CSS扰动码和CSS码，展示了LLM引导的程序进化在结构化量子码发现中的实用性。

Learning-based Directed Graph Abstraction of Combinatorial Spaces for Order-Preserving Search in Mixed-Combinatorial Nonlinear Optimization

基于学习的组合空间有向图抽象用于混合组合非线性优化中的保序搜索

Gishnu Madhu, Feng Liu, Souma Chowdhury

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程系） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种基于图神经网络的有向图抽象方法，将组合空间映射为有向图，以改进混合组合非线性规划问题的搜索效率。

Comments Accepted for presentation at 2026, ASME IDETC

pcbGPT: Automatic PCB Schematic Synthesis from Natural Language Requirements

pcbGPT: 从自然语言需求自动合成PCB原理图

Tobias King, Steven Kehrberg, Michael Beigl, Tobias Röddiger

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Bosch Sensortec GmbH（博世传感器技术有限公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出pcbGPT系统，通过工具增强合成、组件库搜索、数据表知识、执行检查、结构语义验证和交互式工作流，从自然语言规格自动生成可编辑的KiCad原理图，在20个嵌入式任务上达到pass@1为0.90。

Coupling Language Models with Physics-based Simulation for Synthesis of Inorganic Materials

将语言模型与基于物理的模拟相结合用于无机材料的合成

Edward W. Staley, Tom Arbaugh, Michael Pekala, Alexander New, Christopher D. Stiles, Nam Q. Le, Gregory Bassen, Wyatt Bunstine, Tyrel McQueen

机构 * Johns Hopkins Applied Physics Laboratory（约翰霍普金斯应用物理实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种结合热力学数据库与简化动力学模型的混合框架，评估大语言模型在无机材料合成规划中的表现，以铌氧体系为例证明其能生成更可行的合成策略。

Comments Accepted to the AI for Accelerated Materials Design (AI4Mat) Workshop at Neurips 2025