KDD

PCBWorld: A Benchmark Environment for Engine-Grounded PCB Design Automation

PCBWorld：用于基于引擎的PCB设计自动化的基准环境

Hyungseok Song, Junseok Park, Won-Seok Choi, Seohui Bae, Han-Seul Jeong, Youngjoon Park, Soonyoung Lee

机构 * LG AI Research（LG人工智能研究院） 纠错

AI总结 研究旨在改进PCB布线，介绍基于KiCad EDA引擎的开源环境PCBWorld及数据集PCBWorld-Bench，支持多种智能体。实验表明其中智能体性能优于基线，仅在合成板训练的强化学习策略可零样本迁移到真实板，有望提升布线能力。

Comments Accepted to the KDD 2026 Workshop on Evaluation and Trustworthiness of Agentic AI (non-archival). Main text with appendix

Submodular Maximization under Supermodular Constraint: Greedy Guarantees

在超模约束下进行子模最大化：贪心保证

Ajitesh Srivastava, Shanghua Teng

AI总结 在超模约束下，通过贪心算法和二分查找实现子模函数最大化，提供双标准近似方法，优于其他贪心启发法。

Comments 12 pages, 6 figures. Fixed typos. Accepted at the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26)

CTR-Sink: Attention Sink for Language Models in Click-Through Rate Prediction

CTR-Sink：用于点击率预测的语言模型中的注意力汇聚点

Zixuan Li, Binzong Geng, Jing Xiong, Yong He, Yuxuan Hu, Jian Chen, Dingwei Chen, Xiyu Chang, Ngai Wong, Liang Zhang, Linjian Mo, Chengming Li, Chuan Yuan, Zhenan Sun

机构 * NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（神经信息处理教育部重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） 纠错

AI总结 针对用户行为序列与语言模型预训练文本之间的结构差异导致的语义碎片化问题，提出CTR-Sink框架，通过引入行为级注意力汇聚点并动态调节注意力聚合，提升点击率预测性能。

Comments Accepted by the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026). The source code of this paper has been made publicly available at https://github.com/UGUESS-lzx/CTR-SINK