University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

Modeling the Impact of Visual Brand Language on Attention, Object Recognition, and Memory Retrieval

视觉品牌语言对注意力、物体识别与记忆提取的影响建模

Rachel F. Heaton, John E. Hummel

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本研究探究视觉品牌语言对物体功能身份识别的影响，基于JIM物体识别模型与LISA类比推理模型构建框架开展仿真，发现品牌信息会捕获注意力、拖慢物体功能类别识别，品牌强度越高效应越强。

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Agent Data Injection Attacks are Realistic Threats to AI Agents

智能体数据注入攻击对人工智能智能体构成现实威胁

Woohyuk Choi, Juhee Kim, Taehyun Kang, Jihyeon Jeong, Luyi Xing, Byoungyoung Lee

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Largosoft ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 介绍智能体数据注入攻击（ADI）这一新型间接提示注入，其伪装可信数据注入恶意数据使智能体执行意外操作，研究发现现实智能体漏洞及ADI在多种模型和智能体设置中有效，揭示智能体安全关键差距。

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A Perception-Manipulation Robotics System for Food Cutting

一种用于食品切割的感知-操作机器人系统

Xinyuan Luo, Wenzhen Yuan

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究烹饪机器人切割任务，核心方法是用初步固定试验切割的力数据选刀，再用强化学习自适应切割，贡献是选刀模块成功率达100%，性能与人类相当。

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SwarmResearch: Orchestrating Coding Agents for Open-Ended Discovery

群体研究：编排编码智能体以进行开放式发现

Yuvraj Virk, Zack Edds, Chunqiu Steven Xia, Lingming Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究长期运行的编码智能体存在的问题，假设两个设计选择导致该问题，介绍SwarmResearch，一种编排器-子智能体架构，在开放式优化任务中表现良好，其编排器引导扩展能发现更好方案。

Token-level Response-visual Attention Guidance for Multimodal LLMs Knowledge Distillation

多模态大语言模型知识蒸馏的令牌级响应视觉注意力引导

Jaehyun Jang, Eunseop Yoon, Hee Suk Yoon, SooHwan Eom, Mark A. Hasegawa-Johnson, Chang D. Yoo

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究多模态大语言模型知识蒸馏，挑战传统依赖，发现下游性能与响应视觉注意力相似度强相关。提出令牌级响应视觉注意力引导方法，通过自适应加权散度，有效引导学生模型，实验证明其性能优于基线。

Comments ECCV 2026

Generative Model Proposal based Particle Filtering for Data Assimilation

基于生成模型提议的数据同化粒子滤波

Chandni Nagda, Mayank Shrivastava, Gudrun Thorkelsdottir, Gan Zhang, Morteza Mardani, Arindam Banerjee

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出流提议粒子滤波（FPPF），通过学习条件生成模型作为提议分布，逼近方差最小化最优提议，结合贝叶斯更新和局部化策略，在非线性、非高斯和高维系统中优于统计基线和生成方法。

Multi-Turn Agentic Scientific Literature Search via Workflow Induction

通过工作流归纳实现多轮智能科学文献搜索

Jisen Li, Bingxuan Li, Nanyi Jiang, Xuying Ning, Xiyao Wang, Yifan Shen, Heng Wang, Yuqing Jian, Xiaoxia Wu, Ben Athiwaratkun, Pan Lu, Jiaxuan You, Bingxin Zhao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Together AI ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出PaperPilot，通过构建可执行DAG工作流进行多轮文献搜索，利用用户反馈优化查询和工作流，显著提升搜索性能并消除执行错误。

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Finite-Time Queue Peak Laws in Stochastic Networks: Logarithmic Scaling After Geometric Thresholds

随机网络中的有限时间队列峰值律：几何阈值后的对数缩放

Hao Liang, Cheng Tang, Yunzong Xu

机构 * University of Illinois Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究广义交换机中有限时间队列峰值，证明在均匀内部松弛条件下，漂移最小化调度策略的峰值包络从平方根律转变为对数律，并给出匹配下界和几何阈值。