大模型对齐与安全

Multi-Agent Firewall Architecture for Privacy Protection of Sensitive Data in Interactions with Language Models

用于在与语言模型交互中保护敏感数据隐私的多智能体防火墙架构

Hugo García Cuesta, Pablo Mateo Torrejón, Alfonso Sánchez-Macián

机构 * Universidad Carlos III de Madrid（卡洛斯三世大学） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：prompt injection(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大语言模型集成到工作流程中缺乏保障措施的风险，提出开源多智能体防火墙架构，结合浏览器扩展和代理拦截流量，通过混合方法防止数据泄漏，分层架构可跨异构环境部署，最佳配置下F1分数达94.93%。

Improving TabPFN's Synthetic Data Generation by Integrating Causal Structure

通过整合因果结构改进TabPFN的合成数据生成

Davide Tugnoli, Andrea De Lorenzo, Marco Virgolin, Giovanni Cinà

机构 * Department of Mathematics, Informatics and Geosciences（数学、信息学与地质科学系） ； University of Trieste（特里este大学） ； Department of Engineering and Architecture（工程与建筑系） ； InSilicoTrials Technologies BV（InSilicoTrials技术公司） ； Amsterdam UMC Institute for Logic, Language and Computation（阿姆斯特丹大学医学中心逻辑、语言与计算研究所） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过整合因果结构改进TabPFN的合成数据生成，提升合成数据的质量和稳定性

Comments Camera-ready version, accepted at UAI 2026. 9 pages main text, 44 pages total (including supplementary material), 35 figures. Code: https://github.com/DavideTugnoli/tabpfn-causal-synthetic