University of Cambridge（剑桥大学）

Large Language Models for Agentic NetOps and AIOps: Architectures, Evaluation, and Safety

用于代理网络运维和AI运维的大型语言模型：架构、评估与安全

Muhammad Bilal, Jon Crowcroft, Ruizhi Wang, Xiaolong Xu, Schahram Dustdar

机构 * School of Computing and Communications（计算与通信学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； School of Software（软件学院） ； Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息科技大學） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； ICREA 纠错

AI总结 本文探讨了大型语言模型在网络运维和AI运维中的应用，分析了代理架构、评估方法及安全挑战，强调系统可靠性依赖于模型周边机制，而非模型本身。

Comments 49 pages, 15 figures, 6 tables; survey article

Agentic World Modeling: Foundations, Capabilities, Laws, and Beyond

代理世界建模：基础、能力、定律及更远

Meng Chu, Xuan Billy Zhang, Kevin Qinghong Lin, Lingdong Kong, Jize Zhang, Teng Tu, Weijian Ma, Ziqi Huang, Senqiao Yang, Wei Huang, Yeying Jin, Zhefan Rao, Jinhui Ye, Xinyu Lin, Xichen Zhang, Qisheng Hu, Shuai Yang, Leyang Shen, Wei Chow, Yifei Dong, Fengyi Wu, Quanyu Long, Bin Xia, Shaozuo Yu, Mingkang Zhu, Wenhu Zhang, Jiehui Huang, Haokun Gui, Runyi Li, Chenyu Tang, Dong Huang, Xuhang Chen, Rui Liu, Chengzu Li, Shiyi Du, Xu Huang, Haoxuan Che, Long Chen, Qifeng Chen, Wenya Wang, Wenxuan Zhang, Xiaojuan Qi, Yang Deng, Yanwei Li, Mike Zheng Shou, Zhi-Qi Cheng, See-Kiong Ng, Ziwei Liu, Philip Torr, Jiaya Jia

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； XGEN Labs（XGEN实验室） 纠错

AI总结 本文提出'层次x定律'分类法，定义三个能力层级和四个约束领域，综合400余篇文献总结100余系统，分析方法、失败模式和评估实践，提出决策导向的评估原则和可复现评估包，展望从被动预测到重塑环境的代理世界建模路径。

EmbodiTTA: Resource-Efficient Test-Time Adaptation for Embodied Visual Systems

EmbodiTTA：面向具身视觉系统的资源高效测试时自适应

Xiao Ma, Young D. Kwon, Dong Ma

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Samsung AI Center–Cambridge（三星AI中心-剑桥） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 提出按需测试时自适应范式OD-TTA，通过轻量域移检测、源域选择和分离批归一化更新，在边缘设备上实现高效准确的自适应，显著降低计算和能耗开销。