AI Agent

Invisible Ink Threats: Adversarial Goals Behind Legitimate Tasks in Computer-Use Agents

隐形墨水威胁：计算机使用智能体中合法任务背后的对抗目标

Jia-Chen Zhang, Ze-Yu Zhang, Kai-Wei Zhang

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对计算机使用智能体的隐形墨水威胁，构建II-Bench与HITLCUA框架评估后发现，低危害注入可绕过防御，暴露出现有CUAs的安全风险。

Bayesian Optimization for Identification of Optimal Biological Dose Combinations in Personalized Dose-Finding Trials

用于个性化剂量探索试验中最佳生物剂量组合识别的贝叶斯优化方法

James Willard, Shirin Golchi, Erica EM Moodie

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 针对个性化剂量探索试验样本量小、难识别最佳生物剂量组合的问题，提出融合疗效与毒性信息的贝叶斯优化方法，经模拟验证其表现良好。

Comments 4 Figures, 1 Table

VeraRAN: Pre-Actuation Certification and Event-Causal Synchronization Repair for Asynchronous Multi-Interface RAN Plans

VeraRAN：面向异步多接口无线接入网（RAN）规划的预执行验证与事件因果同步修复

Yinghan Hou, Zongyou Yang

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)

AI总结 针对异步多接口RAN规划的不安全中间状态问题，提出VeraRAN预执行验证框架，结合VeraSync修复与MI-POR状态修剪，有效提升规划安全性并降低状态探索开销。

Comments 10 pages, 4 figures, 1 table

Pairwise-Independent Dithering for Single-Stage Hadamard Quantization

用于单阶段哈达玛量化的两两独立抖动

Honghao Lin, Vahab Mirrokni, David P. Woodruff

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)

AI总结 针对高维向量量化的两阶段哈达玛量化方法存在通信开销大、主导常数高的问题，提出了基于两两独立抖动的单阶段哈达玛量化方法，消除了残差阶段，降低了约5.93倍的主导常数，相关证明由谷歌Gemini智能体系统完成并验证。

First-principles screening of materials with extreme effective masses

基于极端有效质量的材料原理计算筛选

Szymon Błazucki, Junfeng Qiao, Aleksandr Poliukhin, Nicola Marzari

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究通过原理计算筛选出具有极端有效质量的材料，揭示了电子和空穴的导电有效质量张量，并探讨了材料在窄带隙区域的物理极限。

Comments 10 pages, 5 figures

MUSE: A Heterogeneity-Aware Multimedia Search Engine for Mobile SoCs

AME：一种高效的异构代理记忆引擎用于智能手机

Xinkui Zhao, Qingyu Ma, Yifan Zhang, Hengxuan Lou, Sai Liu, Chang Liu, Guanjie Cheng, Naibo Wang, Yueshen Xu

专题命中 工具调用 ：AI agent(abstract)

AI总结 AME是一种为智能手机设计的高效异构代理记忆引擎，通过硬件感知的矩阵流水线和调度方案提升内存处理效率，实现更高吞吐量和更低延迟。

Comments Accepted by the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26). 9 pages, 11 figures

rsx: A high-performance streaming toolkit for RAD-seq sex determination

rsx: 用于RAD-seq性别鉴定的高性能流式工具包

Rohit Goswami, Ruhila Goswami

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 针对RAD-seq性别鉴定中大规模数据的内存和效率问题，提出Rust实现的rsx工具包，通过2-bit DNA键、并行读取、内存映射、外部排序、位集分组计数和流式Gram矩阵PCA等优化，并添加共轭Beta-Binomial贝叶斯因子，实现8.38倍几何平均加速并保持结果一致性。

Comments 48 pages, 14 figures. Software: https://github.com/HaoZeke/rsx-rs . Reproducibility archive: https://doi.org/10.5281/zenodo.21764999

ScopeJudge: Cost-Aware Pre-Execution Gating for Offensive Security Agents

ScopeJudge：用于进攻性安全代理的成本感知预执行门控

Shane Caldwell, Max Harley, Ads Dawson, Michael Kouremetis, Vincent Abruzzo, Will Pearce

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 研究进攻性安全代理中预执行门控，引入ScopeJudge数据集，含4897个工具调用。评估八个法官模型在五种转录策略下表现，发现静态策略不足，推荐成本敏感和召回优先操作点，以支持自主安全代理的实时监控和可扩展监督。

Comments 22 pages, 4 figures, 4 tables, 1 link to code, 1 link to dataset

Smart strategies to navigate turbulent odor plumes reorienting to local wind

智能策略用于在湍流气味团中导航：重新定向到局部风

Lorenzo Piro, Maurizio Carbone, Luca Biferale, Massimo Cencini, Robin A. Heinonen, Marco Rando, Agnese Seminara

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于风的强化学习框架，用于在湍流中导航，通过局部风方向估计和时间间隔来选择动作，展示了在不同风条件下策略的有效性。

Control protocols for harmonically confined run-and-tumble particles

谐振约束跑- tumble 粒子的控制协议

Marco Baldovin, Alessandro Manacorda

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 研究通过谐振约束下的跑- tumble 粒子模型，提出时变控制协议以实现系统状态转换，并分析最小工作量的最优策略。

Comments 14 pages, 9 figures

Journal ref Phys. Rev. E 114, 014112 (2026)

Black Hole Search by Scattered Agents in Dynamic Rings

动态环中分散智能体的黑洞搜索

Giuseppe Antonio Di Luna, Paola Flocchini, Giuseppe Prencipe, Nicola Santoro

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 研究在动态1 - 区间连通环中用移动石子通信的分散智能体搜索黑洞问题，证明三个智能体足以在\(O(n^2)\)步内识别黑洞，此数量最优且复杂度边界紧，即便有更强通信机制也需\(\Omega(n^2)\)步。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2005.07453

OpenCosmo: Community Portal and Analysis Framework for Flagship Cosmological Simulations

OpenCosmo：旗舰级宇宙学模拟的社区门户与分析框架

Patrick R. Wells, Michael Buelhmann, Patricia Larsen, William M. Hicks, Manpreet Dhillon, Idunnuoluwa A. Adeniji, Katrin Heitmann, Salman Habib, Benoit Côté, Thomas Uram, Gideon McFarland, Andrew Hearin, Ezar Shinabro, Michael E. Papka

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 OpenCosmo项目旨在为大型宇宙学模拟数据集提供灵活访问和分析模式，通过网络数据门户和分析库，结合现有设施支持多层次交互，基于Globus Compute的架构可扩展，助力宇宙学数据共享与计算结合。

Comments 18 pages, 6 figures. To be submitted

A Line-search-free Method for Adaptive Decentralized Optimization

无线搜索方法用于自适应分布式优化

Xiaokai Chen, Ilya Kuruzov, Gesualdo Scutari

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种无需线搜索的分布式优化方法，通过自适应调整步长实现高效收敛，适用于凸和强凸目标函数，实验显示优于现有方法。

Comments 8 pages, 6 figures, to appear at the 60th Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers (Asilomar 2026)

Do Generative AI Assistants Respect robots.txt? Tracing Web Access Beyond Visible Answers

生成式人工智能助手是否遵守robots.txt？追踪可见答案之外的网络访问

Gabriel Lopez-Fonseca, David Rodriguez, Stefan Bechtold, Jose M. Del Alamo

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 研究探讨生成式AI助手是否遵守robots.txt，对十个有网络搜索功能的AI助手进行实证研究，通过特定配置和条件评估其对http URL规则的遵守情况，发现不同助手差异大，结果引发相关法律治理问题及对更新标准的需求。

Fast Volume Alignment by Frequency-Marched Newton Method

通过频率匹配牛顿法实现快速体积对齐

Fabian Kruse, Valentin Debarnot, Vinith Kishore, Ivan Dokmanić

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种快速准确的3D对齐方法，通过将姿态估计视为连续优化问题，利用带限Wigner-D展开和分析控制三角多项式景观复杂度，实现高效二次优化，提升对齐精度并减少计算时间。

Beyond Her: Safety Dynamics in Role-play AI Companions

超越《她》：角色扮演AI伴侣中的安全动态

Zehang Deng, Zhaoyang Xie, Changzhou Han, Hiran Thabrew, Wanlun Ma, Yue Huang, Jason, Xue, Sheng Wen, Tianqing Zhu, Yang Xiang

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 通过混合方法研究，揭示角色扮演AI伴侣使用中用户内化问题、AI角色人格和风险互动模式共同塑造安全动态，并发现短期情绪缓解与长期恶化并存的趋势，提出自适应安全防护设计。

Comments Under review

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

Monte Carlo Tree Search with Tensor Factorization for Optimization Problems in Robotics

基于张量分解的蒙特卡洛树搜索用于机器人优化问题

Teng Xue, Yan Zhang, Amirreza Razmjoo, Sylvain Calinon

机构 * Idiap Research Institute（Idiap研究机构） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（瑞士联邦理工学院洛桑分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 提出TTTS算法，利用张量分解压缩决策树分支间的隐式相关性，以线性复杂度降低MCTS的计算和存储开销，在逆运动学、运动规划、多阶段操作等任务中实现高效全局优化。

Comments 25 pages, 17 figures

GLIDE: A Coordinated Aerial-Ground Framework for Search and Rescue in Unknown Environments

GLIDE：未知环境下的空地协同搜索与救援框架

Seth Farrell, Chenghao Li, Henrik I. Christensen

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 提出GLIDE框架，通过两架无人机与一辆无人地面车协同，实现未知环境中的快速受害者定位和障碍物感知导航，利用角色分离和地形侦察提升救援效率。

Towards the implementation of a quantum classifier

迈向量子分类器的实现

Lorenzo Confalonieri

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 研究量子电路作为二元分类模型，使用Qibo框架设计分类器，在MNIST和高能碰撞数据集上测试，与经典CNN比较性能。

Comments Bachelor's Thesis in Physics, Lorenzo Confalonieri, supervised by Adrián Pérez-Salinas and Stefano Carrazza, Università degli Studi di Milano (July 2021). 55 pages, 28 figures. Code implementations utilize the Qibo framework

AttriGuard: Defeating Indirect Prompt Injection in LLM Agents via Causal Attribution of Tool Invocations

AttriGuard: 通过工具调用的因果归因击败LLM代理中的间接提示注入

Yu He, Haozhe Zhu, Yiming Li, Shuo Shao, Hongwei Yao, Zhihao Liu, Zhan Qin

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 针对LLM代理易受间接提示注入攻击的问题，提出基于并行反事实测试的运行时防御AttriGuard，通过因果归因区分用户意图驱动与不可信观察驱动的工具调用，在多个基准上实现0%攻击成功率。

Comments Accepted by USENIX Security 2026

An Interval Branch-and-Bound-Based Inverse Kinemetics Algorithm Towards Global Optimal Redundancy Resolution

基于区间分支定界的逆运动学算法实现全局最优冗余度解析

Yajue Yang, Zeqing Zhang, Yuanqing Wu, Jia Pan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种结合快速数值IK求解器搜索启发式的区间分支定界方法，高效求解机械臂广义逆运动学问题，生成邻域解以提供自运动流形的丰富几何信息，支持最优规划和任意时间求解。

Global-Local Monte Carlo Tree Search in Vision-Language Models for Text-to-3D Indoor Scene Generation

面向文本到3D室内场景生成的视觉-语言模型中的全局-局部蒙特卡洛树搜索

Mengshi Qi, Wei Deng, Xianlin Zhang, Huadong Ma

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, China（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种全局-局部蒙特卡洛树搜索方法，通过分层场景表示和PRM引导的MCTS解决文本到3D室内场景生成中的错误传播问题，并构建新基准数据集3DTindo-bench。