AI Agent

CaMeLs Can Use Computers Too: System-level Security for Computer Use Agents

CaMeLs Can Use Computers Too: System-level Security for Computer Use Agents

Hanna Foerster, Tom Blanchard, Kristina Nikolić, Ilia Shumailov, Cheng Zhang, Robert Mullins, Nicolas Papernot, Florian Tramèr, Yiren Zhao

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto & Vector Institute（多伦多大学及向量研究所） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； AI Security Company（人工智能安全公司） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种系统级安全方法，用于计算机使用代理（CUAs），通过单次规划和NOVA框架在动态UI状态下提供控制流完整性保障，同时在保持性能的同时提升安全性。

OpenWebRL: Demystifying Online Multi-turn Reinforcement Learning for Visual Web Agents

OpenWebRL: 揭秘视觉网络代理的在线多轮强化学习

Rui Yang, Qianhui Wu, Yuxi Chen, Hao Bai, Wenlin Yao, Hao Cheng, Baolin Peng, Huan Zhang, Tong Zhang, Jianfeng Gao

机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出OpenWebRL框架，通过在线多轮强化学习在真实网站上训练视觉网络代理，以4B参数模型在基准测试中达到开源最优，并与闭源系统竞争。

Comments 36 pages, 11 figures

WorldFly: A World-Model-Based Vision-Language-Action Model for UAV Navigation

WorldFly: 基于世界模型的视觉-语言-动作模型用于无人机导航

Shengtao Zheng, Kai Li, Weichen Zhang, Yu Meng, Chen Gao, Xinlei Chen, Yong Li, Xiao-Ping Zhang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； BNRist, Tsinghua University（清华大学北京研究院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出WorldFly框架，通过双分支耦合流匹配机制联合生成未来视频预测和导航动作，解决城市峡谷中严重遮挡和视角剧变下的无人机导航问题。

ContactExplorer: Contact Coverage-Guided Exploration for General-Purpose Dexterous Manipulation

ContactExplorer: 接触覆盖引导的通用灵巧操作探索

Zixuan Liu, Ruoyi Qiao, Chenrui Tie, Xuanwei Liu, Yunfan Lou, Chongkai Gao, Zhixuan Xu, Lin Shao

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； RoboScience（机器人科学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ContactExplorer方法，通过接触覆盖奖励和能量引导奖励，在灵巧操作任务中高效探索接触模式，提升样本效率和成功率。

Comments 24 pages

Do We Really Need Immediate Resets? Rethinking Collision Handling for Efficient Robot Navigation

我们真的需要立即重置吗？重新思考高效机器人导航的碰撞处理

Shanze Wang, Xinming Zhang, Siwei Cheng, Xianghui Wang, Changwen Chen, Hailong Huang, Wei Zhang

机构 * College of Information Science and Technology, Eastern Institute of Technology（信息科学与技术学院，东部技术学院） ； Department of Aeronautical and Aviation Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（航空与航空工程系，香港理工大学） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（计算系，香港理工大学） ； School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（计算机科学与技术学院，中国科学技术大学） ； Department of Mechanical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（机械工程系，香港理工大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 针对机器人导航中每次碰撞立即重置环境的惯例，提出多碰撞重置预算（MCB）框架，通过将局部碰撞终止与全局环境重置解耦，允许智能体在同一回合内重试困难配置，从而提高早期学习效率。

Comments 8 pages, 9 figures