AI Agent

MMD-Flagger: Leveraging Maximum Mean Discrepancy to Detect Hallucinations

MMD-Flagger：利用最大均值差异检测幻觉

Kensuke Mitsuzawa, Damien Garreau

机构 * Université Côte d’Azur, CNRS, LJAD, France（法国埃克塞特大学、法国国家科学研究中心、LJAD研究所） ； Center for Artificial Intelligence and Data Science (CAIDAS)（人工智能与数据科学中心） ； Julius-Maximilans-Universität Würzburg, Germany（德国维尔茨堡约利乌斯-马克斯米利安大学） 纠错

专题命中 其他Agent ：autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对智能体AI系统中大型语言模型的幻觉问题，提出基于最大均值差异（MMD）的MMD-Flagger方法，通过监控不同解码温度下的输出轨迹检测幻觉，在MUCH基准上用Llama-3、Gemma-3模型完成评估。

A Theory of Post-hoc Debate Judgement

事后辩论评判理论

Xiang Yin, Adam Dejl, Antonio Rago, Lihu Chen, Francesca Toni

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出适用于智能体辩论场景的事后辩论评判理论，探究两种评判方法的属性满足情况，发现辩论语义是辩论驱动型AI原则性评判者的理想候选。

TrojanGYM: A Detector-in-the-Loop LLM for Adaptive RTL Hardware Trojan Insertion

TrojanGYM：一种检测器在环的大语言模型用于自适应RTL硬件木马插入

Saideep Sreekumar, Zeng Wang, Akashdeep Saha, Weihua Xiao, Minghao Shao, Muhammad Shafique, Ozgur Sinanoglu, Ramesh Karri, Johann Knechtel

机构 * NYU Tandon School of Engineering（纽约大学Tandon工程学院） ； NYU Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） 纠错

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出TrojanGYM框架，利用大语言模型智能体自动生成多样化的硬件木马，暴露基于GNN的检测器盲点，并设计鲁棒检测器Robust-GNN4TJ，在生成的基准上将检测率从0%提升至60%。

REST3D: Reconstructing Physically Stable 3D Scenes from a Single Image

REST3D: 从单张图像重建物理稳定的3D场景

Xiaoxuan Ma, Jiashun Wang, Nicolas Ugrinovic, Yehonathan Litman, Kris Kitani

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)

AI总结 提出REST3D框架，通过物理场景理解与物理约束优化，从单张RGB图像重建物理稳定的3D场景，显著减少物理错误并提升仿真稳定性。

Comments SIGGRAPH Asia 2026, Project page: https://shirleymaxx.github.io/REST3D/