Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

The Capability Paradox: How Smarter Auditors Make Multi-Agent Systems Less Secure

能力悖论：更聪明的审计员如何使多智能体系统更不安全

Qiqi Liu, Runhan Song, Shilin Ye

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Max Planck Institute for Security and Privacy（马克斯·普朗克安全与隐私研究所） ； Henan Yinzhu Safety Technology Co., Ltd.（河南亿众安全技术有限公司） ； Harbin Institute of Technology, Faculty of Computing（哈尔滨工业大学计算机学院） 纠错

AI总结 本文研究了多智能体系统中，随着工人能力的提升，系统级攻击成功率反而上升的现象，揭示了语言确定性在攻击传播中的作用，并提出异质性集成验证作为解决方案，以降低攻击成功率。

Comments 28 pages, 6 figures

Distill, Diffuse, Segment: Unsupervised 3D Semantic Segmentation for Autonomous Driving Based on Multi-Level Distillation and Graph Diffusion

Distill, Diffuse, and Semanticize (DDS): 基于多粒度蒸馏和图扩散的无标注3D场景理解

Yijing Wang, Ruonan Li, Qilin Wang, Rongqiang Zhao, Jie Liu

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 DDS通过多粒度蒸馏和图扩散实现轻量级无标注3D场景理解，提升区域一致性和语义识别，实验显示在多个数据集上性能优于现有方法。

LLM-Grounded Dynamic Task Planning with Hierarchical Temporal Logic for Human-Aware Multi-Robot Handover

基于分层时序逻辑的LLM引导动态任务规划用于人感知多机器人协作

Shuyuan Hu, Tao Lin, Kai Ye, Tianwei Zhang

机构 * The Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳人工智能与机器人社会研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Chinese University of Hong Kong-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际 Graduate School） 纠错

AI总结 本文提出基于分层时序逻辑的神经符号框架，实现动态任务规划以提升多机器人协作的效率和鲁棒性。

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