Cisco（思科）

Motion Marionette: Rethinking Rigid Motion Transfer via Prior Guidance

运动提线木偶：通过先验引导重新思考刚体运动迁移

Haoxuan Wang, Jiachen Tao, Junyi Wu, Gaowen Liu, Ramana Rao Kompella, Yan Yan

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

AI总结 Motion Marionette通过内部先验引导刚体运动迁移，实现跨物体的高效可控视频生成。

Cisco Time Series Model Technical Report

思科时间序列模型技术报告

Liang Gou, Archit Khare, Praneet Pabolu, Prachi Patel, Joseph Ross, Hercy Shen, Yuhan, Song, Jingze Sun, Kristal Curtis, Vedant Dharnidharka, Abhinav Mathur, Hao Yang

机构 * Cisco（思科） 纠错

AI总结 思科提出一种多分辨率时间序列模型，通过改进解码器结构，实现对多分辨率输入的处理，提升长上下文预测性能。

Scaling Agentic Reinforcement Learning for Tool-Integrated Reasoning in VLMs

在视觉语言模型中实现工具集成推理的规模化代理强化学习

Meng Lu, Ran Xu, Yi Fang, Wenxuan Zhang, Yue Yu, Gaurav Srivastava, Yuchen Zhuang, Mohamed Elhoseiny, Charles Fleming, Carl Yang, Zhengzhong Tu, Yang Xie, Guanghua Xiao, Hanrui Wang, Di Jin, Wenqi Shi, Xuan Wang

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Emory University（埃默里大学） ； KAUST（阿联酋卡塔尔大学） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Cisco（思科系统） ； TAMU（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； UT Southwestern Medical Center（德克萨斯西南医学中心） ； Eigen AI 纠错

AI总结 本文提出VISTA-Gym，通过多轮轨迹采样和端到端强化学习，提升视觉语言模型的工具集成推理能力，在多个基准测试中取得显著优势。

Comments 17 pages, 9 figures, work in progress

MAIF: Enforcing AI Trust and Provenance with an Artifact-Centric Agentic Paradigm

MAIF：基于 artifacts 的代理范式强化 AI 可信度与溯源

Vineeth Sai Narajala, Manish Bhatt, Idan Habler, Ronald F. Del Rosario, Ads Dawson

机构 * Security Researcher Cisco（安全研究员 希思科） ； Researcher OWASP/Project Kuiper Security（研究员 OWASP/项目 Kuiper 安全） ； Adversarial AI Security Research Cisco（对抗性AI安全研究 希思科） 纠错

AI总结 MAIF 通过以 artifacts 为中心的代理范式，解决 AI 的可信度、安全性和问责问题，实现数据的主动信任执行和高效处理。

Comments 7 Pages, 2 Figures, 6 Tables, Repo: https://github.com/vineethsai/maifscratch-1, Added additional Author and fixed Citations