代码大模型 / AI 编程

Evaluating SageMath-Augmented LLM Agents for Computational and Experimental Mathematics

评估用于计算和实验数学的SageMath增强型大语言模型智能体

Pavel Snopov, German Magai

机构 * The Sage Developers（Sage开发者团队） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究聚焦AI在数学领域进展，提出结合大语言模型推理与SageMath反馈的智能体设置，改进RealMath基准。实验表明该设置能提升模型性能，缩小模型差距，CAS增强型智能体在计算探索上有潜力，朝自动猜想发现迈进。

Comments 37 pages, 16 figures, accepted to 3rd AI for Math Workshop at ICML 2026

Beware of Agentic Botnets: Scalable Untargeted Promptware Attacks via Universal and Transferable Adversarial HalluSquatting

警惕智能体僵尸网络：通过通用且可转移的对抗性幻觉蹲点进行可扩展的无目标提示软件攻击

Aya Spira, Stav Cohen, Elad Feldman, Ron Bitton, Avishai Wool, Ben Nassi

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 研究针对实际威胁模型中无直接渠道时攻击者能否利用LLM应用的问题，提出对抗性幻觉蹲点技术，通过识别热门资源计算幻觉分布抢先注册对抗性提示，利用幻觉特性扩大无目标提示软件攻击范围并建立僵尸网络，实验证明该技术可行性及幻觉可转移性。

Comments Website: https://sites.google.com/view/agentic-botnets/home

Beyond Vintage Rotation: Bias-Free Sparse Representation Learning with Oracle Inference

超越传统旋转：基于神谕推理的无偏稀疏表示学习

Chengyu Cui, Yunxiao Chen, Jing Ouyang, Gongjun Xu

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 研究低维潜在表示学习中传统旋转方法缺乏有效推理保证的问题，提出基于潜在变量框架的无偏旋转方法，建立神谕推理性质，开发计算框架，为旋转估计量提供严格推理程序，实现有效且可解释的表示学习。