Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

MemLeak: Diagnosing Information Leaks in Multimodal Agent Memory

MemLeak: 诊断多模态智能体记忆中的信息泄露

Kuan Wang, Chao Zhang

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 提出信息溯源图（IPG）分类法，通过MemLeak基准测试发现多模态记忆系统中删除事实后仍可从保留图像中恢复信息，图像泄露率达12.0%，47%的泄露无法通过文本恢复。

Comments 23 pages, 3 figures, includes appendix

ReMAP-PET: Beyond Visual Understanding -- Learning Region-Guided Metabolic Alignment Semantics from Brain PET

ReMAP-PET：超越视觉理解——从脑PET学习区域引导的代谢对齐语义

Dasen Dai, Yanteng Zhang, Shuoqi Li, Yuxiang Wei, Hongjie Yu, Qingxin Zhang, Qizhen Lan, Jagath C. Rajapakse, Vince D. Calhoun

机构 * The Chinese University of Hong Kong, HKSAR（香港中文大学） ； TReNDS Center (Georgia State, Georgia Tech, Emory)（TReNDS中心（佐治亚州立大学、佐治亚理工学院、埃默里大学）） ； ShanghaiTech University, Shanghai, P.R.China（上海科技大学） ； University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校） ； University of Texas Health Science Center at Houston, USA（德克萨斯大学健康科学中心（休斯顿）） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出ReMAP-PET框架，通过联合回归和对比学习监督3D ResNet-50学习脑PET的区域代谢语义，在SUVR预测和检索上显著优于基线，并实现与临床语言的对齐及报告生成。

Human2Any: Human-to-Robot Transfer via Constraint-Aware Compositional Planning

Human2Any: 通过约束感知的组合规划实现人到机器人的迁移

Shuo Cheng, Chuye Zhang, Alfred Cueva, Caelan Garrett, Ajay Mandlekar, Danfei Xu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

AI总结 提出Human2Any框架，从人类视频学习可重用的物体中心交互先验，结合机器人端可行性推理与运动规划，实现无需目标任务真实机器人数据的跨实体、场景和任务迁移。

A Large-Scale Dataset for Molecular Structure-Language Description via a Rule-Regularized Method

通过规则正则化方法构建大规模分子结构-语言描述数据集

Feiyang Cai, Guijuan He, Yi Hu, Jingjing Wang, Joshua Luo, Tianyu Zhu, Srikanth Pilla, Gang Li, Ling Liu, Feng Luo

机构 * Clemson University（克莱姆森大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of Delaware（德雷克塞尔大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出一种全自动标注框架，生成精确分子描述，保留完整结构细节，构建了约16.3万分子-描述对数据集，验证精度达98.6%。

Mutual Information Surprise: Rethinking Unexpectedness in Autonomous Systems

互信息惊奇：重新思考自主系统中的意外性

Yinsong Wang, Quan Zeng, Xiao Liu, Yu Ding

机构 * H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology（H.米尔顿·斯图尔特工业与系统工程学院，佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出互信息惊奇框架，将惊奇定义为知识增长信号，通过统计检验序列和反应策略提升系统稳定性、响应性和预测精度。

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GraphChase: A Platform and Benchmark for Urban Network Security Games

GraphChase：城市网络安全博弈的平台与基准

Shuxin Zhuang, Shuxin Li, Tianji Yang, Muheng Li, Xianjie Shi, Bo An, Youzhi Zhang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； CAIR, Hong Kong Institute of Science & Innovation, CAS（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 GraphChase为城市网络安全博弈提供统一平台，支持算法开发与评估，揭示现有方法在鲁棒性和可扩展性上的不足，强调仿真到现实的泛化差距。