Fudan University（复旦大学）

Project and Generate: Divergence-Free Neural Operators for Incompressible Flows

投影与生成：用于不可压缩流体的无散神经算子

Xigui Li, Hongwei Zhang, Ruoxi Jiang, Deshu Chen, Chensen Lin, Limei Han, Yuan Qi, Xin Guo, Yuan Cheng

机构 * Incubation Institute, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学上海孵化院） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science, Shanghai, China（上海人工智能科学研究院） 纠错

AI总结 本文提出一种统一框架，通过硬约束强制不可压缩连续性方程，提升确定性和生成模型的物理一致性与稳定性。

Invisible Threats from Model Context Protocol: Generating Stealthy Injection Payload via Tree-based Adaptive Search

基于模型上下文协议的隐形威胁：通过树状自适应搜索生成隐蔽注入负载

Yulin Shen, Xudong Pan, Geng Hong, Min Yang

机构 * School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； IEEE Publication Technology Group（IEEE出版技术组） 纠错

AI总结 本文提出TIP攻击方法，通过树状结构搜索生成隐蔽负载，有效攻击MCP增强代理，实验显示其在未防御环境下攻击成功率超95%，且优于现有方法。

FinToolSyn: A forward synthesis Framework for Financial Tool-Use Dialogue Data with Dynamic Tool Retrieval

FinToolSyn: 一种用于金融工具使用对话数据的前向合成框架，具有动态工具检索

Caishuang Huang, Yang Qiao, Rongyu Zhang, Junjie Ye, Pu Lu, Wenxi Wu, Meng Zhou, Xiku Du, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； FiT, Tencent（腾讯FiT） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出FinToolSyn框架，通过动态工具检索生成高质量金融对话数据，构建43,066个工具库并合成148k对话实例，提升金融场景下的工具调用能力。

From AI Assistant to AI Scientist: Autonomous Discovery of LLM-RL Algorithms with LLM Agents

从AI助手到AI科学家：利用LLM代理自主发现LLM-RL算法

Sirui Xia, Yikai Zhang, Aili Chen, Siye Wu, Siyu Yuan, Yanghua Xiao

机构 * Shanghai Key Laboratory of Data Science, School of Computer Science, Fudan University（上海数据科学关键实验室，计算机科学学院，复旦大学） ； School of Data Science, Fudan University（数据科学学院，复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出POISE框架，通过自动化发现语言模型的策略优化算法，改进了政策优化算法，提高了性能指标。

Internal Safety Collapse in Frontier Large Language Models

前沿大语言模型中的内部安全崩溃

Yutao Wu, Xiao Liu, Yifeng Gao, Xiang Zheng, Hanxun Huang, Yige Li, Cong Wang, Bo Li, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Deakin University（德克萨斯大学） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究揭示了前沿大语言模型中一种关键故障模式——内部安全崩溃，通过构建ISC-Bench测试集，发现模型在执行某些任务时会持续生成有害内容，且比传统劫持攻击更危险。

Comments 15 pages of the main text, qualitative examples of jailbreaks may be harmful in nature

GeoSketch: A Neural-Symbolic Approach to Geometric Multimodal Reasoning with Auxiliary Line Construction and Affine Transformation

GeoSketch: 一种基于神经符号的方法，用于几何多模态推理中的辅助线构造与仿射变换

Shichao Weng, Zhiqiang Wang, Yuhua Zhou, Rui Lu, Ting Liu, Zhiyang Teng, Xiaozhang Liu, Hanmeng Liu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； IFLYTEK CO.LTD（若lytek有限公司） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Hainan University（海南大学） 纠错

AI总结 GeoSketch通过整合感知、符号推理和绘图动作模块，实现动态几何推理，提升多模态推理的准确性和解决问题的成功率。