AI Agent

Thinking in Blender: Staged Executable Inverse Graphics with Vision-Language Models

在Blender中思考：基于视觉语言模型的分阶段可执行逆向图形

Guangzhao He, Rundong Luo, Wei-Chiu Ma, Hadar Averbuch-Elor

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)

AI总结 提出分阶段可执行逆向图形（SEIG）框架，利用预训练视觉语言模型直接从单张图像重建可编辑的Blender程序，无需专用基础模型或可微渲染，通过逐步细化几何、材质、组合和光照提升重建保真度。

Symmetry-Aware 9D Pose Estimation with Sim(3)-Consistent Feature and Spherical Inception Convolution

对称感知的9D姿态估计：Sim(3)一致特征与球形Inception卷积

Panfei Cheng, Hongshan Yu, Wenrui Chen, Xiaojun Tang, Jian Liu, Naveed Akhtar

机构 * National Engineering Research Center for Robot Visual Perception and Control, School of Robotics and Artificial Intelligence, Hunan University（机器人视觉感知与控制国家工程研究中心，机器人与人工智能学院，湖南大学） ； Beijing Spacecrafts, China Academy of Space Technology（北京航天器，中国航天科技研究院） ； School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（计算与信息学院，墨尔本大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 提出一种类别级物体姿态估计方法，通过语义引导的对称感知模块和球形大核Inception卷积融合特征，实现无形状先验的精确平移/尺寸估计和鲁棒旋转估计，在基准和真实场景中达到最优性能。

Comments 12 pages, 7 figures

UniVocal: Unified Speech-Singing Code-Switching Synthesis

UniVocal: 统一语音-歌唱代码切换合成

Yufei Shi, Qian Chen, Wen Wang, Xiangang Li, Zhen-Hua Ling, Yang Ai

机构 * Tongyi Fun Team, Alibaba Group（通义Fun团队，阿里巴巴集团） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 软件智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出UniVocal统一框架，通过两阶段课程学习和链式思维生成，隐式从文本上下文推断发声模式，实现语音-歌唱代码切换合成，在SCSBench上达到最优性能。

Comments accepted by ACL 2026

VICR: Visual In-Context Restoration for Real-World Image Super-Resolution

VICR: 面向真实图像超分辨率的视觉上下文恢复

Qichang Zhang, Hailong Wang, Baiang Li, Linhao Wang, Rong Fu, Erkang Cheng, Simon James Fong

机构 * Faculty of Science and Technology, University of Macau（澳门大学科技学院） ； Nullmax ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Shandong Normal University（山东师范大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 提出基于扩散变换器的视觉上下文恢复框架，通过解耦的视觉先验注入机制将真实图像超分辨率建模为图像补全，实现结构保真与细节合成的平衡。

Comments 28 pages, 11 figures, 9 tables

An AI-ready, Polarized Electron-Positron Collision Dataset

一个AI就绪的极化正负电子对撞数据集

Chi Lung Cheng, Simon Corrodi, T. J. Hobbs, Alaettin Serhan Mete, Benjamin Nachman

专题命中 软件智能体 ：AI agent(abstract)

AI总结 该研究将SLD实验的约66万例重建事件数据从旧格式转换为现代格式，并包含数字化文档，为粒子物理和机器学习研究提供AI就绪数据集。

Comments 10 pages, 7 figures, 1 table. Dataset available at https://zenodo.org/records/19925960. Code available at https://github.com/HEP-KE/jazelle_reader and https://github.com/HEP-KE/sld-resurrect

CountGD++: Generalized Prompting for Open-World Counting

CountGD++: 面向开放世界计数的通用提示

Niki Amini-Naieni, Andrew Zisserman

机构 * Visual Geometry Group (VGG)（视觉几何组（VGG）） ； University of Oxford, UK（牛津大学，英国） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 提出CountGD++模型，通过扩展提示方式（包括负样本描述、伪示例自动标注和外部图像示例）提升开放世界计数的灵活性、准确性和泛化能力。

Comments CVPR 2026

Optimal Contract Design with Quadratic Effort Cost

具有二次努力成本的最优契约设计

Xinfu Chen, Shuaijie Qian, Guan Qiao

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文通过证明相应HJB方程经典解的存在性，解决了二次努力成本下委托代理问题中最优契约的存在性。

SWoMo: Neuro-Symbolic World Model for Cataract Surgery Simulation

SWoMo：用于白内障手术模拟的神经符号世界模型

Ssharvien Kumar Sivakumar, Akwele Johnson, Anirudh Dhingra, Yannik Frisch, Ghazal Ghazaei, Anirban Mukhopadhyay

机构 * Technical University Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； Carl Zeiss AG（蔡司股份有限公司） ； AICM, Medical Faculty of Heidelberg University（海德堡大学医学院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：autonomous agent(abstract)

AI总结 本文提出SWoMo，一种用于白内障手术模拟的神经符号世界模型，通过分离运动生成与视觉真实性，结合规则基模拟器和场景图表示来建模运动动态和工具-组织交互，同时使用扩散模型生成逼真的视觉效果，从而提升手术模拟的真实性和临床适用性。

CausalMesh: A Formally Verified Causally Consistent Distributed Cache with Support for Client Migration

CausalMesh: 一种形式验证的因果一致分布式缓存，支持客户端迁移

Haoran Zhang, Zihao Zhang, Shuai Mu, Sebastian Angel, Vincent Liu

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出CausalMesh，一种支持客户端迁移的因果一致分布式缓存系统，解决了客户端在不同缓存节点间迁移时导致的数据不一致问题，通过形式化验证确保正确性。

Comments Extended version from PVLDB Volume 17, Issue 13, 2024. This version includes full proofs and formal verification in Dafny and fixes some small bugs

Journal ref PVLDB Volume 17, Issue 13, 2024

Letting the neural code speak: Automated characterization of monkey visual neurons through human language

让神经代码发声：通过人类语言自动表征猴子视觉神经元

Vedang Lad, Katrin Franke, Tamar Rott Shaham, Surya Ganguli, Andreas S. Tolias, Sophia Sanborn, Nikos Karantzas

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)

AI总结 该研究通过人类语言表征猴子视觉皮层神经元的选择性，利用生成模型和神经数字孪生技术，实现了对神经功能的可解释、可测试的大规模描述，推动了智能科学发现。

RoboBlockly Studio: Conversational Block Programming with Embodied Robot Feedback for Computational Thinking

RoboBlockly Studio：具有身体反馈的对话式积木编程用于计算思维

Leyi Li, Chenyu Du, Jiafei Sun, Erick Purwanto, Qing Zhang

机构 * Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出RoboBlockly Studio，结合积木编程、对话AI教学代理和具身机器人执行，通过迭代循环提升学生计算思维能力，探讨AI与机器人在教育中的应用。

Comments Accepted to ACM DIS 2026. Camera-ready version

Hedwig: Dynamic Autonomy for Coding Agents Under Local Oversight

Hedwig：在局部监督下编码代理的动态自主性

Tanjal Shukla, K. J. Kevin Feng, Leijie Wang, Mohammad Rostami, Amy X. Zhang

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 Hedwig通过动态调整自主性水平，减少开发者与编码代理协作中的摩擦，提升任务执行效率。

Comments accepted to ACM CAIS 2026 demo track

Kochen-Specker nonlocal hidden variables must include time-ordering to allow for measurement independence of several agents

科恩-斯佩克尔非本地隐变量必须包含时间顺序以允许多个代理的测量独立性

Valerio Scarani, Antoine Suarez

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文探讨了在涉及多个代理的贝尔型实验中，科恩-斯佩克尔非本地隐变量需要包含时间顺序以保持一致性

BOLT: Online Lightweight Adaptation for Preparation-Free Heterogeneous Cooperative Perception

BOLT：面向无准备异构协作感知的在线轻量适应

Kang Yang, Tianci Bu, Peng Wang, Deying Li, Yongcai Wang

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本研究提出BOLT模块，通过 ego-as-teacher 蒸馏实现在线特征域对齐，无需预训练协调，在无准备场景下提升AP@50达32.3点，优于 ego-only 结果。

Comments 21 pages, 10 figures, 10tables

SWE-Bench 5G: Benchmarking AI Coding Agents on Telecom Network Engineering Tasks

SWE-Bench 5G：基于电信网络工程任务的AI编码代理基准测试

Jiao Chen, Jianhua Tang, Xiaotong Yang, Zuohong Lv

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出SWE-Bench 5G基准，评估AI编码代理在5G核心网络软件中解决真实世界bug的能力，通过Docker环境和双测试策略验证领域知识对性能的影响。

FlowS: One-Step Motion Prediction via Local Transport Conditioning

FlowS: 通过局部传输条件实现一步运动预测

Leandro Di Bella, Adrian Munteanu, Bruno Cornelis

机构 * Department of Electronics and Informatics, Vrije Universiteit Brussel（弗拉芒布鲁塞尔自由大学电子与信息系） ； IMEC 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 FlowS通过局部传输条件实现一步运动预测，结合在线场景条件学习先验和步一致位移场，提升预测精度与效率，达到SOTA性能。

Comments 8 pages

From Code to Figure: A FAIR-Aligned Data Provenance Chain for Reproducible Simulation Research in Numerical Physics

从代码到图表：一种对FAIR对齐的数据溯源链，用于数值物理学中可重现的模拟研究

Markus Uehlein, Tobias Held, Christopher Seibel, Lukas G. Jonda, Baerbel Rethfeld, Sebastian T. Weber

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出了一种整合的工作流程，通过版本控制、代码审查、自动化测试、结构化日志记录、元数据丰富的输出和标准化后处理，实现从软件开发到出版的可追溯性，适用于数值物理学及其他数据密集型科学计算领域。

New Convex Programming Technique for Nash Social Welfare and Scheduling

新的凸编程技术用于纳什社会福利与调度问题

Yuda Feng, Weijiang Hu, Shi Li

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种新的凸编程方法，用于解决加权纳什社会福利问题，通过Feng和Li的舍入算法达到(e^{1/e})近似比。该方法将指数规模的配置线性规划转换为多项式规模的紧凑线性规划，解决了标准线性规划求解问题。

Comments Accepted in ICALP 2026

A Stackelberg Model for Hybridization in Cryptography

密码学中混合策略的Stackelberg模型

Willie Kouam, Stefan Rass, Zahra Seyedi, Shahzad Ahmad, Eckhard Pfluegel

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出基于Stackelberg博弈的密码学混合策略模型，分析防御方在资源约束下选择加密算法与攻击方选择密码分析方法的互动，通过动态规划和线性规划解决安全与成本平衡问题。

Comments 27 pages, 2 figures

Probabilistic Epistemic Dynamic Agentive Logic

概率信念动态代理逻辑

Shay Allen Logan

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出PEDAL逻辑，用于描述代理验证程序是否满足规范的信念状态，通过概率测度在PDL模型的可能程序估值上构建，并证明了其完备性。

Comments 15 pages

HarmoniDiff-RS: Training-Free Diffusion Harmonization for Satellite Image Composition

HarmoniDiff-RS：无训练扩散谐调用于卫星图像合成

Xiaoqi Zhuang, Jefersson A. Dos Santos, Jungong Han

机构 * The University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出HarmoniDiff-RS，一种无训练的扩散框架，用于在不同领域条件下谐调合成卫星图像。通过潜在均值偏移操作对齐源域和目标域，结合时间步的潜在融合策略生成候选合成图像，并利用轻量级和谐分类器选择最一致的结果。

Comments 8 pages, 6 figures, CVPR 2026 findings. Code is available at https://github.com/XiaoqiZhuang/HarmoniDiff-RS

Signed DeGroot-Friedkin Dynamics with Interdependent Topics

带相互依赖主题的有符号DeGroot-Friedkin动力学

Yangyang Luan, Muhammad Ahsan Razaq, Xiaoqun Wu, Claudio Altafini

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了具有相互依赖主题的有符号影响网络中的DeGroot-Friedkin动力学，提出了一种多主题有符号框架，结合排斥性人际互动与跨议题自我评估，探讨对抗性和主题依赖性如何影响代理层面的社会权力演变。

FireBridge: Cycle-Accurate Hardware + Firmware Co-Verification for Modern Accelerators

FireBridge：面向现代加速器的周期精确硬件+固件联合验证

G Abarajithan, Zhenghua Ma, Francesco Restuccia, Ryan Kastner

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出FireBridge框架，通过将固件与RTL/HLS硬件联合验证，实现加速器系统集成的高效调试，提升调试迭代速度达50倍。

GRAPHIA: Harnessing Social Graph Data to Enhance LLM-Based Social Simulation

GRAPHIA：利用社交图数据增强基于LLM的社会模拟

Jiarui Ji, Zehua Zhang, Zhewei Wei, Bin Tong, Guan Wang, Bo Zheng

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 GRAPHIA通过强化学习利用社交图数据作为LLM训练的监督信号，提升社会模拟的微观和宏观对齐效果，实验显示其在多个真实网络中显著提高预测精度和社会现象复制能力。

Comments accepted by ACL26 main

gyaradax: Local Gyrokinetics JAX Code

gyaradax：局部回旋动力学JAX代码

Gianluca Galletti, Eric Volkmann, Johannes Brandstetter

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)

AI总结 gyaradax是用于局部回旋动力学的JAX/CUDA求解器，结合GPU加速和自动微分，验证了与GKW的正式一致性和统计一致性，同时实现了显著加速，展示了编码代理在复杂Fortran代码转换中的高效性。

Comments Code: https://github.com/gerkone/gyaradax

CADReasoner: Iterative Program Editing for CAD Reverse Engineering

CADReasoner: 用于CAD逆向工程的迭代程序编辑

Soslan Kabisov, Vsevolod Kirichuk, Andrey Volkov, Gennadii Savrasov, Marina Barannikov, Anton Konushin, Andrey Kuznetsov, Dmitrii Zhemchuzhnikov

机构 * Lomonosov Moscow State University（莫斯科国立大学） ； Université Paris Dauphine（巴黎多芬大学） ； Innopolis University（因诺波利斯大学） ； FusionBrain Lab（FusionBrain实验室） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 CADReasoner通过迭代优化几何差异，提升CAD逆向工程的精度与效率，实现多视角渲染与点云的融合，并在多个基准测试中取得最佳成绩。

Friends, Foes, and First Authors: A Game Theory Model of How Power Plays Rewrite Academic Co-Authorship Networks

朋友、敌人与第一作者：一种博弈论模型，说明权力博弈如何重写学术合著网络

Amit Bengal, Teddy Lazebnik

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文通过博弈论模型研究权力博弈对学术合著网络的影响，发现战略型作者通过避免坚持后被拒绝，减少论文终止，提升合作效率和公平性。

A Correspondence-Driven Approach for Bilevel Decision-making with Nonconvex Lower-Level Problems

基于对应关系的非凸下层问题双层决策方法

Xiaotian Jiang, Jiaxiang Li, Jiawen Bi, Mingyi Hong, Shuzhong Zhang

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出基于对应关系的超函数方法，解决非凸下层问题的双层优化问题，通过高斯平滑处理并设计SCiNBiO算法，提供收敛性和复杂度保证。

Synergizing Discriminative Exemplars and Self-Refined Experience for MLLM-based In-Context Learning in Medical Diagnosis

融合判别示例与自我优化经验的医学诊断基于MLLM的上下文学习

Wenkai Zhao, Zipei Wang, Mengjie Fang, Di Dong, Jie Tian, Lingwei Zhang

机构 * CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所分子影像重点实验室） ； School of Software, North University of China（中北大学软件学院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出Clinician Mimetic Workflow框架，结合判别示例核心集选择与自我优化经验总结，提升医学诊断中基于MLLM的上下文学习性能，超越零样本通用和医疗MLLM，并接近全监督视觉模型。

From Tool to Teammate: LLM Coding Agents as Collaborative Partners for Behavioral Labeling in Educational Dialogue Analysis

从工具到队友：LLM编码代理作为教育对话分析中行为标注的协作伙伴

Eason Chen, Isabel Wang, Nina Yuan, Sophia Judicke, Kayla Beigh, Xinyi Tang

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出利用LLM编码代理自动优化标注提示，提升教育对话行为分析的准确性，通过四折交叉验证证明其有效性，揭示了标注中的潜在模式。

Comments 10 pages, 6 figures, 4 tables. Submitted to EDM 2026