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

Who Pays the Price? Stakeholder-Centric Prompt Injection Benchmarking for Real-world Web Agents

谁买单？面向真实世界网络代理的以利益相关者为中心的提示注入基准测试

Zihao Wang, Yiming Li, Yutong Wu, Kangjie Chen, Zheyu Liu, Fok Kar Wai, Pin-Yu Chen, Vrizlynn L. L. Thing, Bo Li, Dacheng Tao, Tianwei Zhang

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； ST Engineering, Singapore（ST工程，新加坡） ； IBM Research, USA（IBM研究院，美国） ； University of Illinois Urbana-Champaign, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，美国） 纠错

AI总结 提出以利益相关者为中心的基准测试框架，系统分类和归因真实世界网络代理系统中的提示注入危害，揭示当前代理无法可靠抵抗任何攻击目标，且失败模式多样。

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Universal Quantum Transformer

通用量子Transformer

Sungyong Chung, Alireza Talebpour

机构 * Grainger College of Engineering, Department of Civil and Environmental Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格拉inger工程学院土木与环境工程系） 纠错

AI总结 提出通用量子Transformer（UQT），利用多量子比特系统的物理特性作为归纳偏置，通过参数化几何相位嵌入和SU(2)波干涉实现精确的数学和代数推理，在紧凑的5量子比特基板上完美学习循环模算术和非阿贝尔代数，并实现确定性泛化。

From Context to Skills: Can Language Models Learn from Context Skillfully?

从上下文到技能：语言模型能否从上下文中熟练学习？

Shuzheng Si, Haozhe Zhao, Yu Lei, Qingyi Wang, Dingwei Chen, Zhitong Wang, Zhenhailong Wang, Kangyang Luo, Zheng Wang, Gang Chen, Fanchao Qi, Minjia Zhang, Maosong Sun

机构 * THU（清华大学） ； DeepLang AI ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； FDU（福建大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出Ctx2Skill框架，通过多智能体自博弈和跨时间回放机制，自动从上下文中发现、提炼和选择技能，提升语言模型在复杂上下文中的学习能力。

Rethinking Prospect Theory for LLMs: Revealing the Instability of Decision-Making under Epistemic Uncertainty

重新思考用于大语言模型的前景理论：在认知不确定性下决策的不稳定性

Rui Wang, Qihan Lin, Jiayu Liu, Qing Zong, Tianshi Zheng, Dadi Guo, Haochen Shi, Peixuan Han, Weiqi Wang, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文重新审视前景理论在大语言模型中的应用，发现其在认知不确定性下的决策稳定性存在问题，指出前景理论可能无法可靠地处理此类不确定性。

SafeCRS: Personalized Safety Alignment for LLM-Based Conversational Recommender Systems

SafeCRS: 为基于大语言模型的对话推荐系统实现个性化安全对齐

Haochang Hao, Yifan Xu, Xinzhuo Li, Yingqiang Ge, Lu Cheng

机构 * University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 SafeCRS通过整合安全监督微调与安全组奖励解耦归一化策略优化，提升基于大语言模型的对话推荐系统在个性化安全约束下的推荐质量与安全对齐能力。

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