University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

RedAct: Redacting Agent Capability Traces for Procedural Skill Protection

RedAct: 为程序技能保护而编辑智能体能力痕迹

Shuwen Xu, Zhitao He, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出RedAct框架，通过定位保护关键信息、重写痕迹并嵌入行为水印，将技能转移率降至无技能基线以下，同时保留审计证据。

An interpretable unsupervised representation learning for high precision measurement in particle physics

一种可解释的无监督表示学习用于粒子物理中的高精度测量

Xing-Jian Lv, De-Xing Miao, Zi-Jun Xu, Jian-Chun Wang

机构 * Institute of High Energy Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China（中国科学院高能物理研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出Histogram AutoEncoder（HistoAE），通过自定义直方图损失强制物理结构化的潜在空间，实现可解释的无监督学习，在硅微条探测器数据上达到电荷分辨率0.25e和位置分辨率3μm，媲美传统方法。

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