Nanjing University（南京大学）

Towards High-Level Semantic Intelligence

迈向高级语义智能

Xiujie Song, Gefei Yang, Yining You, Jiahui Gan, Qi Jia, Shota Watanabe, Tianxi Wan, Mengyue Wu, Kai Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 综述从语义复杂性角度审视人工智能语义智能发展，系统调研高级语义任务研究，总结理解和生成的相关方法及策略，旨在推动人工智能向高级语义智能持续发展。

Omni-Prune: Query-Aware Unified Token Pruning for Efficient Omnimodal Large Language Models

Omni-Prune：用于高效全模态大语言模型的查询感知统一令牌剪枝

Yiming Zhong, Chang Nie, Caifeng Shan

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 研究针对全模态大语言模型推理时音频-视频令牌序列长、预填充延迟高和GPU内存使用量大的问题，提出无需训练的查询感知Omni-Prune框架，联合去除冗余并保留跨模态证据，实验证明其性能优于基线方法，能加速预填充并减少内存。

Comments 14 pages, 7 figures. Code: https://github.com/kimberlyii/Omni-Prune

Execution-Grounded Security Testing for Coding Agents in Software Engineering Pipelines

软件工程流水线中编码代理的基于执行的安全测试

Yifei Ge, Weisong Sun, Jinkun Xiao, Yuchen Chen, Yebo Feng, Peizhuo Lv, Xia Feng, Chunrong Fang, Zhihong Zhao, Zhenyu Chen, Yang Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hainan University（海南大学） 纠错

AI总结 研究针对软件工程流水线中编码代理的安全问题，提出基于执行的红队测试框架，利用沙盒证据探测安全边界，将不安全操作嵌入工作负载并借助执行预言机优化，通过实验大幅增加不安全执行验证率，凸显编码代理需更强安全测试。

Comments Preprint. 12 pages, 6 figures