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When the Tool Decides: LLM Agents Defer Blindly to Graph Neural Network Tools, and Stronger Backbones Defer More

当工具决定时：LLM代理盲目服从图神经网络工具，更强的骨干网络服从更多

Zhongyuan Wang, Pratyusha Vemuri

机构 * raptorX.ai 纠错

AI总结 研究LLM代理在使用GNN工具时是否真正判断而非盲目服从，发现代理在97.6-99.2%的情况下完全采纳GNN输出，且更强的骨干网络服从更多，选择性调用设计受限。

Comments 9 pages, 2 figures. Under review at TMLR

Structured Noise Adaptation for Sequential Bayesian Filtering with Embedded Latent Transfer Operators

基于嵌入潜传递算子的序贯贝叶斯滤波的结构化噪声自适应

Naichang Ke, Pongpisit Thanasutives, Yoshinobu Kawahara

机构 * The University of Osaka（大阪大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP)（理化学研究所革新智能综合研究中心（AIP）） 纠错

AI总结 针对ELTO卡尔曼滤波器噪声模型无法适应非平稳过程的问题，提出结构化噪声参数化方法，结合最优时不变噪声学习与动态参数自适应，提升时变噪声环境下的状态估计性能。

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