University of Edinburgh（爱丁堡大学）

Avenir-Web: Human-Experience-Imitating Multimodal Web Agents with Mixture of Grounding Experts

Avenir-Web: 人类经验模拟的多模态网络代理与接地专家混合

Aiden Yiliu Li, Xinyue Hao, Shilong Liu, Mengdi Wang

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 Avenir-Web通过融合接地专家与经验模仿规划，实现了在复杂网络界面中可靠执行长周期任务的开源网络代理新纪录。

Abstract Activation Spaces for Content-Invariant Reasoning in Large Language Models

抽象激活空间用于大语言模型中的内容不变推理

Gabriele Maraia, Marco Valentino, Fabio Massimo Zanzotto, Leonardo Ranaldi

机构 * Human Centric ART, University of Rome Tor Vergata（人类中心ART，罗马大学托尔维加塔分校） ； ILCC, School of Informatics, University of Edinburgh（ILCC，信息学院，爱丁堡大学） ； School of Computer Science, University of Sheffield（计算机科学学院，谢菲尔德大学） ； Almawave S.p.A.（Almawave公司） 纠错

AI总结 本研究提出了一种抽象引导推理框架，通过分离结构推理与词法语义，减少语义干扰对形式推理的影响，提升大语言模型的推理鲁棒性。

Conflict-Aware Client Selection for Multi-Server Federated Learning

多服务器联邦学习中的冲突感知客户端选择

Mingwei Hong, Zheng Lin, Zehang Lin, Lin Li, Miao Yang, Xia Du, Zihan Fang, Zhaolu Kang, Dianxin Luan, Shunzhi Zhu

机构 * 1 School of Computer ； Information Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen, China ； 2 Department of Electrical ； Electronic Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong, China ； 3 Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong, China ； 4 School of Software \& Microelectronics, Peking University, Beijing, China ； 5 Institute for Imaging, Data ； Communications, University of Edinburgh, UK 纠错

AI总结 本文提出RL CRP方法，通过预测冲突风险优化多服务器联邦学习中的客户端选择，减少资源竞争并提升训练效率。

Comments 6 pages, 4 figures

APE-Bench: Evaluating Automated Proof Engineering for Formal Math Libraries

APE-Bench: 评估形式数学库中的自动化证明工程

Huajian Xin, Luming Li, Xiaoran Jin, Jacques Fleuriot, Wenda Li

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 APE-Bench提出了一种系统性评估仓库级证明工程的框架，通过双验证机制评估语法编译和语义要求满足，并提供开源工具进行标准化评估和公平比较。

Workflow-R1: Group Sub-sequence Policy Optimization for Multi-turn Workflow Construction

Workflow-R1: 多轮工作流构建的分组子序列策略优化

Mingze Kong, Zikun Qu, Zhongquan Zhou, Pengyu Liang, Xiang Li, Zhiwei Shang, Zhi Hong, Kaiyu Huang, Zhiyong Wang, Zhongxiang Dai

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Tongji University（同济大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 Workflow-R1通过分组子序列策略优化提升多轮工作流构建的灵活性和性能。

Minimal Footprint Grasping Inspired by Ants

受蚂蚁启发的最小足迹抓取

Mohamed Sorour, Barbara Webb

机构 * Institute for Perception, Action and Behaviour, School of Informatics, University of Edinburgh（感知、行为与动作研究所，信息学院，爱丁堡大学） 纠错

AI总结 受蚂蚁启发，设计了一种低成本抓取器，通过模仿蚂蚁前腿的摩擦结构和柔顺性，实现了对多种物品的高效抓取和密集杂乱环境中的单物拾取。

Augmenting Clinical Decision-Making with an Interactive and Interpretable AI Copilot: A Real-World User Study with Clinicians in Nephrology and Obstetrics

通过交互式和可解释的AI助手增强临床决策：与泌尿科和产科医生的现实世界用户研究

Yinghao Zhu, Dehao Sui, Zixiang Wang, Xuning Hu, Lei Gu, Yifan Qi, Tianchen Wu, Ling Wang, Yuan Wei, Wen Tang, Zhihan Cui, Yasha Wang, Lequan Yu, Ewen M Harrison, Junyi Gao, Liantao Ma

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Peking University Third Hospital（北京大学第三医院） ； Affiliated Xuzhou Municipal Hospital of Xuzhou Medical University（徐州医科大学附属徐州市人民医院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Health Data Research UK（英国健康数据研究） 纠错

AI总结 AICare通过交互式和可解释的AI助手提升临床决策，通过实验证明其降低认知负荷并增强医生信任

Comments Accepted by ACM CHI 2026

A Selective Quantization Tuner for ONNX Models

一种用于ONNX模型的选择性量化调节器

Nikolaos Louloudakis, Ajitha Rajan

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 SeQTO是一种用于ONNX模型的选择性量化框架，通过多目标优化和性能分析，实现高效且高精度的模型部署与执行。

Comments 5 pages, 3 figures, 2 tables

DiTOX: Fault Detection and Localization in the ONNX Optimizer

DiTOX：ONNX优化器中的故障检测与定位

Nikolaos Louloudakis, Ajitha Rajan

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 DiTOX通过差分测试和故障定位技术，发现ONNX优化器中15个问题，揭示了优化器在不同任务中的正确性问题。

Comments 13 pages, 2 figures, 4 tables