AI Agent

PYPILINE: Malicious PyPI Package Detection via Suspicious API Knowledge and Agent Workflow

PYPILINE：通过可疑API知识和Agent工作流检测恶意PyPI包

Siyuan Pang, Yepeng Yao, Zhengwei Jiang, Zijing Fan, Haozhe Li, Baoxu Liu

专题命中 工具调用 ：agent(title,title_cn)；workflow(title,abstract)；AI agent(abstract_cn)

AI总结 提出PYPILINE方法，结合可疑API知识库与Agent工作流，通过静态分析构建知识库并自动检测恶意PyPI包，在精度、召回率和F1分数上显著优于现有工具。

AI Snitches Get Glitches: Towards Evading Agentic Surveillance

AI告密者出故障：走向规避智能体监控

Hyejun Jeong, Dzung Pham, Amir Houmansadr, Eugene Bagdasarian

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出智能体监控问题，创建SurveilBench数据集评估模型监控能力，并开发三种规避技术（隐藏、欺骗、诱导过度升级）以保护用户。

Comments The code and Demo are available at https://aisec.cs.umass.edu/demo/ai-snitches-get-stitches/

Agentic Vehicles for Human-Centered Mobility: Definition, Prospects, and Synergistic Co-Development with Vehicle Autonomy

面向人类中心的移动性：定义、前景以及与车辆自主性的协同发展

Jiangbo Yu, Raphael Frank, Luis Miranda-Moreno, Sasan Jafarnejad, Jonatas Augusto Manzolli, Fuqiang Liu, Jiyao Wang, Pavel Chernakov, Ali Eslami

机构 * Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust（跨学科安全、可靠与信任中心） ； University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文探讨了面向人类中心的移动性，提出了代理车辆的概念，指出自主性和代理性是相互关联但概念上不同的维度，并强调了协同发展的必要性。

Agentic AI-Powered Re-Identification: An Emerging, Scalable Threat to Mobility Microdata Privacy

基于智能体AI的重识别：对移动微数据隐私的新兴可扩展威胁

Oscar Thees, Roman Müller, Matthias Templ

机构 * University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland (FHNW)（西北瑞士应用科学和艺术大学（FHNW）） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究利用智能体AI自动从公开网络搜索并交叉引用数据，实现从时空轨迹中重识别个体，实验成功率达72%，揭示了大规模重识别威胁。

Comments 15 pages, 2 figures

ToolPrivacyBench: Benchmarking Purpose-Bound Privacy in Tool-Using LLM Agents

ToolPrivacyBench: 对使用工具的LLM代理进行目的绑定隐私基准测试

Shijing Hu, Liang Liu, Zhu Meng, Zhicheng Zhao

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有评估忽略多工具轨迹中目的绑定信息流的问题，提出ToolPrivacyBench基准，通过策略知识库审计工具参数和后端日志，评估任务完成与隐私过度披露，发现成功执行任务可能伴随不必要的隐私泄露。

Comments 24 pages, 7 figures, 15 tables

ProMSA:Progressive Multimodal Search Agents for Knowledge-Based Visual Question Answering

ProMSA: 渐进式多模态搜索智能体用于基于知识的视觉问答

ZhengXian Wu, Hangrui Xu, Kai Shi, Zhuohong Chen, Yunyao Yu, Chuanrui Zhang, Zirui Liao, Jun Yang, Zhenyu Yang, Haonan Lu, Haoqian Wang

机构 * OPPO AI Center, OPPO Inc. China（OPPO AI中心，OPPO公司） ； The Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出渐进式多模态搜索智能体ProMSA，通过迭代选择图像搜索、文本搜索或停止，在显式工具调用预算和去重机制下，结合序列级强化学习优化，提升基于知识的视觉问答的检索和端到端准确性。

The Strongest Teacher Is Not Always the Best Teacher: Student-Centric Answer Selection

最强的教师并不总是最好的教师：以学生为中心的答案选择

Zhengyu Hu, Zheyuan Xiao, Linxin Song, Fengqing Jiang, Yuetai Li, Zhihan Xiong, Yue Liu, Junhao Lin, Yao Su, Lijie Hu, Kaize Ding, Teng Xiao, Radha Poovendran

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Microsoft（微软） ； Google（谷歌） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Allen Institute for AI (AI2)（人工智能研究院（AI2）） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出以学生为中心的答案采样（SCAS）框架，通过估计学生中心的学习成本选择教师生成的答案，从而提升学生模型性能。

Multimodal Evaluator Preference Collapse: Cross-Modal Coupling in Self-Evolving Agents

多模态评估者偏好坍缩：自进化智能体中的跨模态传染

Zewen Liu

机构 * Qilu Institute of Technology, School of Software Engineering（齐鲁理工学院软件工程学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：AI agent(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究多模态自评估中偏好坍缩的加剧现象，发现跨模态传染导致策略选择扭曲，并引入传染矩阵量化风险。

Comments 17 pages, 0 figures

Hybrid Fact-Checking that Integrates Knowledge Graphs, Large Language Models, and Search-Based Retrieval Agents Improves Interpretable Claim Verification

混合事实核查：集成知识图谱、大语言模型和基于搜索的检索代理提高可解释的声明验证

Shaghayegh Kolli, Richard Rosenbaum, Timo Cavelius, Lasse Strothe, Andrii Lata, Jana Diesner

机构 * Technical University Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出一种混合事实核查方法，集成知识图谱、大语言模型和实时搜索代理，通过三步流水线（KG检索、LM分类、Web搜索）在FEVER基准上达到0.93 F1分数，无需微调，并有效处理信息不足情况。

Comments Paper has been accepted at 9th wiNLP workshop at EMNLP

JD Oxygen AI Item Center (Oxygen AIIC) V1: An Industrial-Scale LLM/VLM-Centric Solution for Item Understanding, Management, and Applications

JD Oxygen AI 商品中心 (Oxygen AIIC) V1：面向商品理解、管理和应用的工业级 LLM/VLM 解决方案

Oxygen AIIC, Chan Long, Chao Liu, Chaofan Chen, Chaohui Dong, Chunyuan Guo, Danping Liu, Debin Liu, Deping Xiang, Fulai Xu, Guangyue Liu, Hao Li, Huichun Hu, Jian Yang, Jianan Wang, Jianbo Zhao, Jiaoyang Li, Jiaxing Wang, Jinglong Li, Jinjin Guo, Jun Fang, Jun Liu, Kai Zhou, Li Wang, Lili Gao, Liying Chen, Luning Yang, Mengdi Zhou, Pengzhang Liu, Qi Lv, Qianyun Wang, Qixia Jiang, Ruyue Li, Shimu Liang, Shuxing Wang, Sijie Zhang, Siqi Li, Tianhao Gao, Wang Ke, Weihu Huang, Wencan Lai, Wenjie Zhang, Xiaohui Zhang, Xiaojing Dong, Ya Liu, Yifeng Zhang, Yixiang Wang, Yongtai Zhang, Yongyi Liao, Zhaoru Chen, Zhen Chen, Zhiyong Ma, Zhiyuan Liu, Zhongwei Liu, Ziyan Xing

机构 * Oxygen AIIC（氧气AIIC） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对电商平台海量SKU的知识生产与服务挑战，提出基于LLM/VLM的工业级平台Oxygen AIIC，通过本体工程、S2D知识识别架构、自进化模型和统一商品通道，实现高精度、高吞吐的知识生产，并在搜索、推荐等场景取得显著收益。

Look-Before-Move: Narrative-Grounded World Visual Attention in Dynamic 3D Story Worlds

Look-Before-Move：动态3D故事世界中的叙事驱动世界视觉注意力

Jiaming Bian, Bingliang Li, Yuehao Wu, Pichao Wang, Zhi Wang, Hailan Ma, Huadong Mo, Zhenhong Sun

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Look-Before-Move框架，通过语义观察合约、蒙特卡洛视点搜索和语义轨迹接地，在动态3D故事世界中实现叙事驱动的视觉注意力规划，提升主体感知、意图一致性和轨迹质量。

Comments 25 pages, 17 figures

Optimization of path-integral tensor-multiplication schemes in open quantum systems

开放量子系统中路径积分张量乘法方案的优化

L. M. J. Hall, A. Gisdakis, E. A. Muljarov

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 针对开放量子系统中路径积分张量乘法方案因张量大小随量子记忆长度指数增长而受限的问题，提出基于矩阵表示和奇异值分解的优化方法，显著降低计算时间和内存使用，并实现精确值的快速外推。

Comments 18 pages, 16 figures