Cisco（思科）

FAMA: Failure-Aware Meta-Agentic Framework for Open-Source LLMs in Interactive Tool Use Environments

FAMA：面向交互工具使用环境的开源大语言模型失败意识元代理框架

Amir Saeidi, Venkatesh Mishra, Souradeep Mukhopadhyay, Gaowen Liu, Ali Payani, Jayanth Srinivasa, Chitta Baral

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

AI总结 FAMA框架通过分析基线代理的失败轨迹识别常见错误，并利用 orchestration 机制激活专门的代理来针对性解决失败问题，实验显示在开源LLM上性能提升达27%。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

One Perturbation, Two Failure Modes: Probing VLM Safety via Embedding-Guided Typographic Perturbations

一个扰动，两种失效模式：通过嵌入引导的字形扰动探测VLM安全性

Ravikumar Balakrishnan, Sanket Mendapara

机构 * Cisco Systems（思科系统） 纠错

AI总结 本文通过实证研究揭示多模态嵌入距离对VLM攻击成功率的预测作用，并提出基于嵌入引导的字形扰动方法，验证了可读性与安全对齐的交互影响。

A Survey on LLM-based Conversational User Simulation

基于大语言模型的对话用户模拟综述

Bo Ni, Leyao Wang, Yu Wang, Branislav Kveton, Franck Dernoncourt, Yu Xia, Hongjie Chen, Reuben Leura, Samyadeep Basu, Subhojyoti Mukherjee, Puneet Mathur, Nesreen Ahmed, Junda Wu, Li Li, Huixin Zhang, Ruiyi Zhang, Tong Yu, Sungchul Kim, Jiuxiang Gu, Zhengzhong Tu, Alexa Siu, Zichao Wang, David Seunghyun Yoon, Nedim Lipka, Namyong Park, Zihao Lin, Trung Bui, Yue Zhao, Tyler Derr, Ryan A. Rossi

机构 * Vanderbilt University（范德比大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Oregon（俄勒冈大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Dolby Laboratories（Dolby实验室） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Cisco AI Research（思科人工智能研究） ； University of Southern California（南加州大学） ； Texas A&M University（德克萨斯阿姆斯特朗大学） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

AI总结 本文综述了基于大语言模型的对话用户模拟最新进展，提出新的分类体系，分析核心技术和评估方法，旨在推动未来研究。

Comments Submitted in August 2025. MOD-81000 approved survey

Cornserve: A Distributed Serving System for Any-to-Any Multimodal Models

Cornserve：一种用于任意到任意多模态模型的分布式服务系统

Jae-Won Chung, Jeff J. Ma, Jisang Ahn, Yizhuo Liang, Akshay Jajoo, Myungjin Lee, Mosharaf Chowdhury

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

AI总结 本文提出Cornserve，一种支持任意到任意多模态模型的分布式服务系统，通过灵活的任务抽象和组件解耦实现高效部署，提升了吞吐量和延迟性能。

Comments CAIS 2026 Demo track | Open source at https://github.com/cornserve-ai/cornserve | Demo video at https://www.youtube.com/watch?v=nb8R-vztLRg