Columbia University（哥伦比亚大学）

Blind Spots in the Guard: How Domain-Camouflaged Injection Attacks Evade Detection in Multi-Agent LLM Systems

守卫中的盲区：如何域伪装注入攻击在多智能体大语言模型系统中逃避检测

Aaditya Pai

机构 * Data Science Institute（数据科学研究所） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文研究了在多智能体大语言模型系统中，域伪装注入攻击如何通过模仿目标文档的领域词汇和权威结构来逃避检测，揭示了检测器在静态和伪装负载之间的检测率差异（Camouflage Detection Gap, CDG），并展示了多智能体辩论架构对静态注入攻击的放大效应以及检测器增强的有限有效性。

Comments 8 pages, 3 figures, 2 tables. Submitted to EMNLP 2026 ARR cycle

ViPS: Video-informed Pose Spaces for Auto-Rigged Meshes

ViPS: 为自动绑定网格的视频感知姿态空间

Honglin Chen, Karran Pandey, Rundi Wu, Matheus Gadelha, Yannick Hold-Geoffroy, Ayush Tewari, Niloy J. Mitra, Changxi Zheng, Paul Guerrero

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 本文提出ViPS，一种通过视频扩散模型提取运动先验来发现自动绑定网格有效姿态分布的前馈框架，实现了对多样形状变化、逆向运动学和动画的关键帧生成的支持。

Comments Project page: https://honglin-c.github.io/vips/