Hybrid reasoning for perception, explanation, and autonomous action in manufacturing
CIPHER 面向制造现场的核心问题：纯数据驱动控制系统在数据稀缺和分布外状态下容易失效，而通用 foundation models 又缺少工程量化精度。 系统把过程专家、视觉/文本输入、检索增强推理和物理知识结合，让 agent 能解释状态、生成精确机器指令，并在多个制造系统中执行自主控制。 它值得正式收录...
Self-Improving CAD Generation Agents with Finite Element Analysis as Feedback
这篇论文把 CAD generation 从外观几何生成推进到更接近工程实践的任务：从 free-form engineering brief 生成完整 assembled multi-part STEP file，并接受 finite element analysis 检验。 作者指出现有 learned C...
Owl-AuraID 1.0: An Intelligent System for Autonomous Scientific Instrumentation and Scientific Data Analysis
高通量科学实验越来越依赖自动化，但现实世界里的精密仪器往往被锁在专有 GUI 和异构软件栈里，导致很多自动化系统只能覆盖少数带 API 的设备。Owl-AuraID 正面瞄准这一现实瓶颈：如果仪器没有统一 API，agent 是否仍能像人类专家一样直接操作 GUI、串联实验流程，并完成后续数据分析。 论文提出...
A semantic framework for chemical process digitalisation using ontologies
这篇论文处理的是工业过程数字化里的基础问题：如何把化工装置、传感器数据、机理模型、数据驱动模型和数字孪生真正接成一个可持续维护的知识与执行底座，而不是只做一个局部预测模型或可视化面板。对化工和连续制造场景而言，真正的瓶颈通常不是再加一个 anomaly detector，而是物理装置、模型、通信和版本演化之间长...
AI-Directed 3D Printing of Hierarchical Polyurethane Foams
问题与背景：层级多孔材料在防护、热管理和生物医用设备中很重要，但传统 3D 打印多集中于周期晶格，对随机泡沫结构、聚合物体系和可规模化制造支持不足。 方法与机制：论文结合直接墨水书写、静态混合器反应挤出和原位聚合，并用 AI 指导工艺-结构-性能空间探索，实现可控孔径、孔隙率和开孔结构的聚氨酯泡沫打印。 为什么...
Human-AI Co-Embodied Intelligence for Scientific Experimentation and Manufacturing
科学实验和制造流程中的一个根本瓶颈，是 protocol development、异常处置和工艺优化长期依赖资深专家在现场进行细粒度判断，导致流程难扩展、难解释，也很难把 tacit knowledge 系统化迁移。作者没有把问题简单表述成“让 agent 做实验”，而是提出 human-AI co-embod...
Evaluating large language model agents for automation of atomic force microscopy
这篇论文抓住了 self-driving laboratories 真正难的一层：很多实验自动化系统依赖刚性 protocol 和手工流程设计，很难体现专家在动态实验环境中的判断与适应能力。作者把 atomic force microscopy（AFM）作为一个高精度实验工作流，专门测试 LLM agents...