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AdvNav: Behavior-Guided Black-Box Adversarial Attacks on Vision-Language Navigation

AdvNav：视觉语言导航中基于行为引导的黑盒对抗攻击

Chenyang Li, Kaige Li, Zeyu Jiang, Changhao Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言导航系统对抗攻击，提出AdvNav框架，利用双粒度行为反馈构建替代目标，采用混合优化策略。在R2R数据集上评估，对两种模型取得较高攻击成功率，证明其有效性与通用性，揭示感知漏洞并为VLN模型设计提供见解。

Comments ACM International Conference on Multimedia 2026

FormGym: Doing Paperwork with Agents

FormGym：用智能体完成文书工作

Matthew Toles, Rattandeep Singh, Isaac Song, Zhou Yu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 FormGym提出一个表格填写基准测试，通过FieldFinder工具提升智能体在表格定位和填写任务中的性能

Learning, Reasoning, Refinement: A Framework for Kahneman's Dual-System Intelligence in GUI Agents

学习、推理、优化：GUI 智能体中卡尼曼双系统智能的框架

Jinjie Wei, Jiyao Liu, Lihao Liu, Ming Hu, Junzhi Ning, Mingcheng Li, Weijie Yin, Junjun He, Xiao Liang, Chao Feng, Dingkang Yang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学脑启发式智能科学技术研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Amazon（亚马逊） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； ByteDance Douyin Content Group（字节跳动抖音内容部） 纠错

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

AI总结 针对 GUI 智能体存在依赖试错决策、评估指标简单等问题，提出 CogniGUI 框架，结合全解析器引擎和 GRPO 基础智能体，实现自适应学习，经实验验证其在新基准测试中优于现有方法。

Comments Withdrawn due to ongoing technical improvements. The work requires further refinement and additional experiments to meet our quality standards. A revised version will be submitted in the future