Google（谷歌）

Poisoning Agentic Alpha: Adversarial Vulnerabilities Across Roles and Architectures in Multi-Agent Trading Systems

投毒智能体Alpha：多智能体交易系统中跨角色与架构的对抗性漏洞

CheolWon Na, Hao Ni, Lukasz Szpruch, Zhangyang Wang, Dhagash Mehta, Saurabh Nagrecha, Alejandro Lopez-Lira, Chanyeol Choi, Yongjae Lee, Jee-Hyong Lee

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； BlackRock, Inc.（贝莱德集团） ； Google（谷歌公司） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； LinqAlpha ； UNIST（蔚山国家科学技术研究院） 纠错

AI总结 该研究针对多智能体交易系统，将敌手限制为仅可访问源数据与提示，分解交易角色并评估通信拓扑，发现无架构具内在鲁棒性，为安全交易系统设计提供见解。

Recursive Agentic Reasoning

递归智能体推理

Shengxin Zhang, Xiaomin Wu, Xiyang Wu, Jing Xie

机构 * Google（谷歌） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

AI总结 本文将测试时推理方法统一为递归算子，通过共享框架对比发现BRANCH算子在多场景下提升准确率，且配对评估是测试时计算评估的标准协议。

Gen2Physics: Grounding Generated 3D Meshes in Physics via Multi-View Material Decomposition

Gen2Physics：通过多视图材料分解将生成的三维网格与物理特性关联

Mauro Comi, Jordi Serrano Berbel, Kevis-Kokitsi Maninis, Philipp Henzler, Manuel Sanchez

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

AI总结 Gen2Physics是一个将生成的三维网格与物理特性关联的自动化框架，通过多视图材料分解实现，其材料分割精度较现有方法提升超一倍，还能输出水密性各材料子网格。