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视觉与机器人

机器人 / 具身智能

机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。

2026-05-19 至 2026-05-19 共收录 174 信号源:cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

1. 机器人操作 61 篇

2605.11654 2026-05-19 cs.CV cs.AI cs.RO 67%

Weather-Robust Cross-View Geo-Localization via Prototype-Based Semantic Part Discovery

通过基于原型的语义部分发现实现抗天气的跨视角地理定位

Chi-Nguyen Tran, Dao Sy Duy Minh, Huynh Trung Kiet, Nguyen Lam Phu Quy, Phu-Hoa Pham, Long Tran-Thanh

机构 * Faculty of Information Technology, University of Science, Vietnam National University(信息技术学院,科学大学,越南国家大学) Department of Computer Science, University of Warwick(计算机科学系,沃里克大学)

专题命中 机器人操作 :navigation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出SkyPart,一种轻量级可替换头,用于基于补丁的视觉变换器,通过在补丁网格上显式分组实现部分分组。SkyPart有四个理论基础的组件:(i)通过单次传递余弦分配学习可学习的原型以竞争补丁标记;(ii)在训练期间应用的海拔条件线性调制,使检索嵌入在推理时无海拔依赖;(iii)对活跃原型的图注意力读出;(iv)一种Kendall不确定性加权多目标损失,其平稳点是帕累托平稳点。在26.95M参数和22.14 GFLOPs下,SkyPart是表现最佳方法中最小的,并在SUES-200、University-1652和DenseUAV上设定了新的状态。其在十条件WeatherPrompt腐蚀基准下的优势优于最强基线。

Comments 37 pages, 7 figures, 6 tables

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2509.16391 2026-05-19 cs.LG cs.AI cs.CV 67%

CoUn: Empowering Machine Unlearning via Contrastive Learning

CoUn: 通过对比学习赋能机器无学习

Yasser H. Khalil, Mehdi Setayesh, Hongliang Li

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab(华为诺亚实验室)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出CoUn框架,通过对比学习和监督学习调整保留数据的表示,以提高机器无学习的有效性,实验表明其在多个数据集和模型架构上均优于现有方法。

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2605.18727 2026-05-19 cs.RO cs.AI 62%

DexHoldem: Playing Texas Hold'em with Dexterous Embodied System

DexHoldem: 使用 Dexterous Embodied 系统进行德州扑克游戏

Feng Chen, Tianzhe Chu, Li Sun, Pei Zhou, Zhuxiu Xu, Shenghua Gao, Yuexiang Zhai, Yanchao Yang, Yi Ma

机构 * ShadowHand

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出DexHoldem,一个基于ShadowHand的现实世界系统级基准,用于评估德克萨斯扑克的灵巧操作。研究通过14个德克萨斯扑克操作原始技能的1470个远程操作示例,测试了代理在感知、执行和决策路由中的能力。

Comments 30 Pages

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2605.18553 2026-05-19 cs.CV cs.AI 62%

StableHand: Quality-Aware Flow Matching for World-Space Dual-Hand Motion Estimation from Egocentric Video

StableHand: 世界空间双臂运动估计中的质量感知流匹配

Huajian Zeng, Chaohua Yao, Yuantai Zhang, Jiaqi Yang, Rolandos Alexandros Potamias, Xingxing Zuo

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(莫扎德·本·泽德人工智能大学) University of Illinois at Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Imperial College London(伦敦帝国理工学院)

专题命中 机器人操作 :robot policy(abstract);分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出StableHand,一种质量感知的流匹配框架,用于从第一人称视频中恢复世界空间双臂的4D运动,通过分解手部姿态估计器提取的观测质量为四个通道,并利用学习的质量网络预测质量信号,以提高运动估计的鲁棒性。

Comments Project Page: https://huajian-zeng.github.io/projects/stablehand/

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2605.17815 2026-05-19 cs.RO cs.AI 62%

Virtues of Ordered Chaos: Planning with Topple Actions in Tabletop Stack Rearrangement

秩序之中的混沌:在桌面堆叠重构中使用Topple动作的规划

Hao Lu, Rahul Shome

机构 * School of Computing at the Australian National University(澳大利亚国立大学计算学院)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文研究了桌面环境中堆叠重构任务,通过引入更丰富的非抓取聚合动作(特别是从堆叠中倒落物体到桌面的Topple动作)来增强任务规划领域。核心方法是提出一种新的Topple聚合工具,将候选任务计划计算转化为 Pebble Motion 问题变体,从而在IsaacSim物理模拟中验证了其效果,展示了在执行速度上的显著优势。

Comments 8 pages, 7 figures

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2605.17800 2026-05-19 cs.RO cs.AI 62%

Optimal Knock-Pick Planning for Tightly Packed Tabletop Blocks With Parallel Grippers

紧密排列桌面积木的最优敲击抓取规划

Hao Lu, Rahul Shome

机构 * School of Computing(计算学院) Australian National University(澳大利亚国立大学)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 研究在平行夹具无法在物体周围获得足够空隙时,如何通过引入方向性敲击原语来优化敲击抓取策略,以减少动作数量。

Comments Accepted by WAFR 2026, 18 pages, 6 figures

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2605.17336 2026-05-19 cs.RO cs.CV eess.SP 62%

Tactile-based Multimodal Fusion in Embodied Intelligence: A Survey of Vision, Language, and Contact-Driven Paradigms

基于触觉的多模态融合在具身智能中的应用:视觉、语言和接触驱动范式的综述

Zhixiang Cao, Di Tian, Runwei Guan, Yanzhou Mu, Xiaolou Sun, Shaofeng Liang, Daizong Liu, Tao Huang, Yutao Yue, Henghui Ding, Bin Fang, Alex Zhou, Qing-Long Han, Hui Xiong

机构 * School of Electronic Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University, China(西安交通大学电子科学与技术学院) Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), China(香港科技大学(广州)人工智能研究所) State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China(南京大学新型软件技术国家重点实验室) Purple Mountain Laboratory, China(紫金山实验室) Institute for Math & AI, Wuhan University, China(武汉大学数学与人工智能学院) Centre for AI and Data Science Innovation and the School of Science and Engineering, James Cook University, Australia(詹姆斯库克大学人工智能与数据科学创新中心及科学与工程学院) School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, China(北京邮电大学人工智能学院) Institute of Big Data, Fudan University, China(复旦大学大数据研究院) Linkerbot (Beijing) Technology Co., Ltd, China(北京链动科技有限公司) School of Engineering, Swinburne University of Technology, Melbourne(斯威本技术大学工程学院)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文综述了多模态触觉融合在具身智能中的研究,探讨了如何通过整合视觉、语言和触觉信息来提升物理交互与语义推理的结合,提出了一种分层的分类体系,并总结了当前的研究挑战和未来方向。

Comments 20 pages, 8 figures

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2605.17133 2026-05-19 cs.CV cs.AI 62%

CAM-VFD: Cross-Attention Multimodal Video Forgery Detection

CAM-VFD: 跨注意力多模态视频伪造检测

Hoda Osama Elkhodary, Sherin Mostafa Youssef, Marwa Elshenawy, Dalia Sobhy

机构 * Computer Engineering Department, College of Engineering and Technology, Arab Academy for Science, Technology and Maritime Transport(计算机工程系,工程与技术学院,阿拉伯科学、技术与海运交通学院)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 针对深度伪造技术和视频编辑工具快速发展带来的挑战,本文提出CAM-VFD框架,通过跨模态矛盾建模实现多模态视频伪造检测,实验表明其在两个生成视频基准测试中表现出色,具有良好的鲁棒性。

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2605.17125 2026-05-19 cs.CV cs.LG 62%

Principal Component Analysis for Lunar Crater Detection

基于主成分分析的月球陨石坑检测

Travis Driver, John A. Christian

机构 * School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology(航空航天工程学院,佐治亚理工学院)

专题命中 机器人操作 :navigation(abstract);分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于主成分分析的自动陨石坑模板生成方法,用于改进基于图像的陨石坑识别技术,通过在模拟月球图像上展示优于手工挑选模板的检测和定位性能。

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2605.18624 2026-05-19 cs.CR cs.LG 57%

Learning to Look Benign: Targeted Evasion of Malware Detectors via API Import Injection

学习看起来无害:通过API导入注入实现针对恶意软件检测器的定向逃避

Juozas Dautartas, Olga Kurasova, Juozapas Rokas Čypas, Viktor Medvedev

机构 * Institute of Data Science and Digital Technologies, Faculty of Mathematics and Informatics, Vilnius University(数据科学与数字技术研究所,数学与信息学学院,维尔纽斯大学)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文研究了通过添加少量特定良性软件类别的Win32 API导入,将恶意软件样本故意误分类为特定良性类别而非仅仅非恶意软件的可能性。提出了一种基于条件变分自编码器(CVAE)的框架,其解码器严格加法,能够引入新的API调用但不移除现有调用,从而保留恶意软件功能。对于每个恶意软件样本,该框架自动识别其最接近的良性类别并将其作为逃避目标。

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2605.18036 2026-05-19 cs.HC cs.AI 57%

Exploring Trust Calibration in XAI - The Impact of Exposing Model Limitations to Lay Users

探索可解释AI中的信任校准 - 暴露模型局限性对普通用户的影响

Alfio Ventura, Tim Katzke, Jan Corazza, Mustafa Yalçıner

机构 * Research Center Trustworthy Data Science and Security(可信数据科学与安全研究中心) University Alliance Ruhr(鲁尔大学联盟) University of Duisburg-Essen(杜伊斯堡- Essen大学) TU Dortmund University(多特蒙德技术大学)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文研究了在可解释AI(XAI)中信任校准的重要性,通过一项在线研究探讨了向普通用户展示模型局限性对信任评估的影响,发现仅在限制披露情况下,信任校准才有效,并发现短期经验对校准无显著影响。

Comments Preprint. Accepted at the 4th World Conference on eXplainable Artificial Intelligence (XAI 2026). Final version to appear in the conference proceedings

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2605.11223 2026-05-19 cs.AI 57%

Do Vision-Language-Models show human-like logical problem-solving capability in point and click puzzle games?

视觉-语言模型在点击式谜题游戏中是否展现出人类般的逻辑问题解决能力?

Maximilian Triebel, Marco Menner, Dominik Helfenstein

机构 * Institute of Artificial Intelligence, University of Stuttgart, Stuttgart, Germany(斯图加特大学人工智能研究所)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出VLATIM基准测试,用于评估在经典物理谜题游戏The Incredible Machine 2中人类般的逻辑问题解决能力,发现尽管大模型在规划方面表现优异,但精确的视觉定位仍存在问题,尚未达到人类水平。

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2605.17293 2026-05-19 cs.RO cs.MA 57%

Task Capability Improvement Algorithm for Collaborative Manipulators

协作机械臂任务能力提升算法

Keshab Patra, Arpita Sinha, Anirban Guha

机构 * Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology Bombay(印度理工学院班加罗尔机械工程系) Center for Systems and Control, Indian Institute of Technology Bombay(印度理工学院班加罗尔系统与控制中心)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.RO

AI总结 本文提出利用附加力矩提高协作机械臂的任务能力,通过在非质心位置施加力产生额外力矩,从而增强单个机械臂及整个协作组的能力,实验结果显示任务能力提升了5.86%。

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2605.17288 2026-05-19 cs.CR cs.AI 57%

When Efficiency Backfires: Cascading LLMs Trigger Cascade Failure under Adversarial Attack

效率反噬:对抗攻击下级联LLM引发级联故障

Zehan Sun, Dingfan Chen, Songze Li

机构 * Southeast University(东南大学) Max Planck Institute for Intelligent Systems(马克斯·普朗克智能系统研究所)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了级联LLM系统在对抗攻击下的脆弱性,提出了一种新的攻击框架,通过约束序列协同优化对抗后缀,在级联依赖下同时利用轻量级模型和决策机制,验证了此类攻击的有效性和严重性。

Comments under review

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2605.17270 2026-05-19 cs.CV 57%

Beyond Detection: A Structure-Aware Framework for Scene Text Tracking

超越检测:一种结构感知的场景文本跟踪框架

Chenmin Yu, Liu Yu, Daiqing Wu, Gengluo Li, Zeyu Chen, Yu Zhou

机构 * VCIP \& TMCC \& DISSec, College of Computer Science \& College of Cryptology Cyber Science, Nankai University Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种结构感知的场景文本跟踪框架SymTrack,针对场景文本跟踪中的几何失真、视觉模糊和结构细节敏感性等挑战,通过双分支设计和自适应推理引擎实现了高效的文本跟踪,提升了视频文本处理的能力。

Comments Accepted at ICML 2026. Code is available at: [https://github.com/EdisonYCM/SymTrack]

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2605.17115 2026-05-19 cs.AI 57%

F2IND-IT! -- Multimodal Fuzzy Fake Indian News Detection using Images and Text

F2IND-IT! -- 多模态模糊假新闻检测:结合图像和文本

Kushal Trivedi, Murtuza Shaikh, Khushi Singh, Jeevaraj S.

机构 * ABV - Indian Institute of Information Technology, Gwalior(ABV-印度信息技术学院,加尔瓦里)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种多模态模糊框架,结合图像和文本进行印度媒体虚假新闻检测,通过ResNet-50提取图像特征,DistilBERT获取文本语义嵌入,ANFIS生成模糊可靠性评分,并通过轻量级注意力融合模块进行分类,实验结果显示在准确率、精确率、召回率和F1分数上均优于现有方法。

Comments 10 pages, 1 figure

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2605.16938 2026-05-19 cs.CL cs.AI q-bio.NC 57%

Effort as Ceiling, Not Dial: Reasoning Budget Does Not Modulate Cognitive Cost Alignment Between Humans and Large Reasoning Models

努力作为上限,而非调节器:推理预算不影响人类与大推理模型之间的认知成本对齐

Yueqing Hu, Tianhong Wang

机构 * Institute of Neuroscience, Chinese Academy of Sciences(中国科学院神经科学研究所) School of Philosophy, Anhui University(安徽大学哲学系)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.AI

AI总结 该研究探讨了推理预算是否影响人类与大推理模型之间的认知成本对齐,发现无论推理努力如何变化,对齐情况保持不变,表明这种对齐是在训练时形成的,而非在推理时动态调整。

Comments 8 pages, 6 figures

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2505.20914 2026-05-19 cs.CV 57%

Geometry-Editable and Appearance-Preserving Object Compositon

可编辑且保留外观的对象合成

Jianman Lin, Haojie Li, Chunmei Qing, Zhijing Yang, Liang Lin, Tianshui Chen

机构 * South China University of Technology(华南理工大学) Guangdong University of Technology(广东工业大学) Sun Yat-sen University(中山大学)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出DGAD模型,通过语义嵌入和交叉注意力机制实现几何可编辑与外观保留,提升对象合成的精度与真实性。

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2505.16786 2026-05-19 cs.LG 57%

FlowMixer: A Depth-Agnostic Neural Architecture for Interpretable Spatiotemporal Forecasting

FlowMixer:一种不依赖深度的神经架构用于可解释的时空预测

Fares B. Mehouachi, Saif Eddin Jabari

机构 * New York University in Abu Dhabi(纽约大学阿布扎赫尔分校) New York University Abu Dhabi(纽约大学阿布扎赫尔分校) Brooklyn, USA(布鲁克林,美国)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.LG

AI总结 FlowMixer通过约束矩阵运算建模结构化时空模式,结合可逆映射框架实现可解释的时空预测,通过Kronecker-Koopman特征模式直接操控预测时间跨度,无需重新训练。

Comments Accepted (main track) at NeurIPS 2025. 44 pages, 17 figures, 22 tables. Published in Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 38

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 38, pp. 88811-88861, 2025

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2605.16610 2026-05-19 cs.LG cs.GL 57%

Tensor Cookbook: Mastering Tensors through Diagrams

张量烹饪书:通过图表掌握张量

Beheshteh T. Rakhshan, Guillaume Rabusseau

机构 * Mila & DIRO(Mila与DIRO) Université de Montréal(蒙特利尔大学) CIFAR AI Chair(CIFAR人工智能主席)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文通过图表语言阐述张量网络及其在张量代数中的应用,展示如何用图形化方法简化高维数据处理和梯度推导。

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2605.18668 2026-05-19 physics.plasm-ph 50%

Bright, directional electron emission from nanowire coated targets under petawatt, femtosecond irradiation

明亮的、方向性的电子发射来自涂有纳米线的靶标在拍瓦、飞秒照射下

Ameya Parab, Jian Fuh Ong, Stefania Ionescu, Sagar Dam, Sk Rakeeb, Hideaki Habara, Y. Keita, Rudrajyoti Palit, Daniel Popa, Deepak Sangwan, Klaus Spohr, Lucian Tudor, Adrian Vatcu, Prashant Kumar Singh, Kazuo A. Tanaka, G. Ravindra Kumar

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract)

AI总结 研究探讨了在高功率激光照射下纳米线靶标在无等离子体镜条件下的生存能力和电子发射增强机制,表明在更高对比度条件下,纳米线靶标能在10 PW级别产生类似的增强效果。

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2602.12206 2026-05-19 cs.SI cs.DL 50%

Making the complete OpenAIRE citation graph easily accessible through compact data representation

通过紧凑的数据表示使完整的OpenAIRE引用图更易于访问

Joakim Skarding, Pavel Sanda

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract)

AI总结 本文提出了一种方法,通过紧凑的数据表示将庞大的OpenAIRE引用图简化为仅需16GB内存即可处理,并提供了Python处理流程和扩展数据集,以方便进一步的分析和研究。

Comments This work has been funded by a grant from the Programme Johannes Amos Comenius under the Ministry of Education, Youth and Sports of the Czech Republic, CZ.02.01.01/00/23_025/0008711 Abstract updated to reflect new version

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2512.15611 2026-05-19 quant-ph 50%

Implementation of the Quantum Fourier Transform on a molecular qudit with full refocusing and state tomography

在分子量子三态上实现量子傅里叶变换及全重聚焦与态成像

Marcos Rubín-Osanz, Laura Bersani, Simone Chicco, Giuseppe Allodi, Roberto De Renzi, Athanasios Mavromagoulos, Michael D. Roy, Stergios Piligkos, Elena Garlatti, Stefano Carretta

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract)

AI总结 本文研究了利用分子稀土复合物实现量子三态的量子傅里叶变换,通过全重聚焦协议减少不均匀展宽,实现了高保真度的态恢复,并通过态成像验证了算法性能。

Comments Main text: 9 pages, 4 figures. SI: 5 pages, 5 figures

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2501.10335 2026-05-19 cs.CG 50%

Higher Order Continuity for Smooth As-Rigid-As-Possible Shape Modeling

面向光滑的刚性尽可能形状建模的高阶连续性

Annika Oehri, Philipp Herholz, Olga Sorkine-Hornung

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract)

AI总结 本文提出了一种改进的刚性尽可能网格变形能量,以实现更高阶的平滑性,克服了原始ARAP方法的主要限制:尖峰和在操控柄处的不连续性。我们的方法即使在使用单点位置约束时也能避免尖峰。由于不需要显式指定旋转,用户交互可以通过简单的点击和拖动界面实现,其中网格上的点可以被选择并移动,而其余网格表面会自动变形。我们的方法保留了ARAP变形的优点:易于实现,因此对实际应用有用,同时其效率使其能够在详细模型上实时交互使用。

Comments 18 pages, 11 figures

Journal ref Journal of Computer Graphics Techniques (JCGT), vol. 14, no. 1, 198-215, 2025

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2605.18076 2026-05-19 physics.flu-dyn cond-mat.soft 50%

Electrolyte flows under magnetic fields: Manning-like counterion condensation in one dimension

电解质在磁场中的流动:一维Manning-like反离子凝结

Yoav Tsori, Hannes Uecker

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract)

AI总结 本文提出了一种理论框架,用于研究垂直磁场下稀释电解质的单向电磁流体动力学流动。通过Navier-Stokes方程与Poisson-Nernst-Planck方程的耦合,展示了问题可以逐层解耦:首先求解Stokes方程得到速度分布,进而定义进入Nernst-Planck离子描述的流体势能。这种洛伦兹力诱导的势能与静电吸引竞争,显著改变离子分布。在两种典型几何中分析了这一机制,在平面Couette剪切中产生了一种一维Manning-Oosawa-like凝结转变,这在经典静电学中不存在。推导出一个特征方程,预测在带电壁面处反离子富集与贫化的尖锐阈值。在圆柱形Taylor-Couette流动中,相同效应使经典Manning准则偏移一个磁参数,使凝结控制可调。这些发现将Manning-Oosawa现象学扩展到驱动、非平衡系统,并为磁控电解质屏蔽提供了基础,对微流体学、电化学系统和非线性边界值理论有影响。

Comments 8 pages, 7 figures

Journal ref Phys, Rev. E vol 113, 055105 (2026)

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2605.17634 2026-05-19 cs.CR cs.CL cs.CY 50%

AI Agents May Always Fall for Prompt Injections

AI Agents May Always Fall for Prompt Injections

Sahar Abdelnabi, Eugene Bagdasarian

机构 * ELLIS Institute Tübingen & MPI-IS & Tübingen AI Center(图宾根ELLIS研究所及MPI-IS与图宾根人工智能中心) University of Massachusetts Amherst(马萨诸塞大学阿默斯特分校)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract)

AI总结 本文基于上下文完整性理论重新审视提示注入问题,揭示了现有防御机制的不足,并提出了一种新的评估框架来设计更安全的自主代理。

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2604.24291 2026-05-19 quant-ph 50%

Catalytic Enhancement of Coherence in Noisy Quantum Channels and Characterization of Strictly Incoherent Operations

在噪声量子通道中增强相干性及严格不可约操作的表征

Priyabrata Char, Dipayan Chakraborty, Indrani Chattopadhyay, Debasis Sarkar

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract)

AI总结 本文研究了在噪声量子通道中通过预处理输入态来增强输出态相干分数的可能性,并提出了严格不可约操作的必要且充分条件,为相干性操控提供了新的结构理解。

Comments 12 pages, 7 figures, Comments welcome

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2510.07239 2026-05-19 cs.CL 50%

Red-Bandit: Test-Time Adaptation for LLM Red-Teaming via Bandit-Guided LoRA Experts

Red-Bandit:通过带引导的LoRA专家实现LLM红队测试的测试时适应

Christos Ziakas, Nicholas Loo, Nishita Jain, Alessandra Russo

机构 * Imperial College London(伦敦帝国学院)

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract)

AI总结 本文提出Red-Bandit框架,通过带引导的LoRA专家在不同攻击风格下实现LLM的测试时适应,通过强化学习生成不安全提示,并利用多臂老虎机策略动态选择攻击风格专家,从而在AdvBench上取得最佳结果,同时生成更易读的提示。

Comments Accepted to the Main Conference at ACL 2026

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2505.19894 2026-05-19 cond-mat.mtrl-sci quant-ph 50%

Laser-dressed partial density of states

激光调控的部分密度态

Tatiana Bezriadina, Daria Popova-Gorelova

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract)

AI总结 本文提出了一种新的方法,通过计算和分析材料与驱动电磁场相互作用过程中的时间依赖部分密度态(PDOS),揭示激光调控材料中电子的动力学特性,为理解激光调控下的电子结构提供了分析工具。

Journal ref Commun Phys 9, 161 (2026)

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2605.09341 2026-05-19 cs.MA cs.CL 50%

SkillMAS: Skill Co-Evolution with LLM-based Multi-Agent System

SkillMAS: 基于大语言模型的多智能体系统技能共进化

Shuai Pan, Yixiang Liu, Jiaye Gao, Te Gao, Weiwen Liu, Jianghao Lin, Zhihui Fu, Jun Wang, Weinan Zhang, Yong Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Central South University(中南大学) OPPO

专题命中 机器人操作 :manipulation(abstract)

AI总结 SkillMAS通过耦合技能进化与多智能体系统重构,解决部署后技能优化与系统重构的分离问题,提升多智能体系统的适应性和专业化水平。

Comments 21 pages, 2 figures

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