How malicious AI swarms can threaten democracy: The fusion of agentic AI and LLMs marks a new frontier in information warfare
恶意AI群如何威胁民主：代理AI与大语言模型的融合标志着信息战争的新前沿
Daniel Thilo Schroeder, Meeyoung Cha, Andrea Baronchelli, Nick Bostrom, Nicholas A. Christakis, David Garcia, Amit Goldenberg, Yara Kyrychenko, Kevin Leyton-Brown, Nina Lutz, Gary Marcus, Filippo Menczer, Gordon Pennycook, David G. Rand, Maria Ressa, Frank Schweitzer, Dawn Song, Christopher Summerfield, Audrey Tang, Jay J. Van Bavel, Sander van der Linden, Jonas R. Kunst
机构
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Department of Sustainable Communication Technologies, SINTEF Digital（可持续通信技术系，SINTEF数字）
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Max Planck Institute for Security and Privacy（安全与隐私研究所）
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Department of Mathematics, City St George’s University of London（数学系，圣乔治大学）
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Macrostrategy Research Initiative（战略研究计划）
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Human Nature Lab, Yale University（人性实验室，耶鲁大学）
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Department of Politics and Public Administration, University of Konstanz（政治与公共管理系，康斯坦茨大学）
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Harvard Business School, Harvard University（哈佛商学院，哈佛大学）
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Department of Psychology, University of Cambridge（心理学系，剑桥大学）
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Department of Computer Science, University of British Columbia（计算机科学系，不列颠哥伦比亚大学）
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Department of Human Centered Design & Engineering, University of Washington（以人为本设计与工程系，华盛顿大学）
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Department of Psychology, New York University（心理学系，纽约大学）
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Observatory on Social Media and Luddy School of Informatics, Computing, and Engineering, Indiana University（社交媒体观察所和信息、计算与工程学院，印第安纳大学）
Comments5 Pages, This is the author's version of the work. It is posted here by permission of the AAAS for personal use, not for redistribution. The definitive version was published in Science on January 22, 2026, DOI: 10.1126/science.adz1697
Grounding Large Language Models in Reaction Knowledge Graphs for Synthesis Retrieval
将反应知识图谱接地于大语言模型以实现合成检索
Olga Bunkova, Lorenzo Di Fruscia, Sophia Rupprecht, Artur M. Schweidtmann, Marcel J. T. Reinders, Jana M. Weber
机构
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Department of Intelligent Systems, Delft University of Technology（智能系统系，代尔夫特理工大学）
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Department of Chemical Engineering, Delft University of Technology（化学工程系，代尔夫特理工大学）
机构
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School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院）
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Cornell University（康奈尔大学）
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Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系）
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Northeastern University（东北大学）
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Fu Foundation School of Engineering and Applied Science（富兰克林基金会工程与应用科学学院）
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Columbia University in the City of New York（纽约市哥伦比亚大学）
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School of Engineering（工程学院）
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Santa Clara University（圣克拉拉大学）
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Department of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程系）
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University of Houston（休斯顿大学）
Weichen Dai, Wenhan Su, Da Kong, Yuhang Ming, Wanzeng Kong
机构
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Key Laboratory of Brain Machine Collaborative Intelligence of Zhejiang Province, School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（浙江省脑机协同智能重点实验室，计算机科学学院，杭州电子大学）
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Technion Autonomous Systems Program, Technion - Israel Institute of Technology（技术ion自主系统计划，技术ion-以色列理工学院）
D-Optimality-Guided Reinforcement Learning for Efficient Open-Loop Calibration of a 3-DOF Ankle Rehabilitation Robot
基于D-最优性的强化学习用于3-自由度踝关节康复机器人高效开环校准
Qifan Hu, Branko Celler, Weidong Mu, Steven W. Su
机构
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Affiliated Provincial Hospital, Shandong First Medical University（山东第一医科大学附属省立医院）
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Faculty of Engineering, University of New South Wales（新南威尔士大学工程学院）
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Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney（悉尼大学技术与信息工程学院）
Comments6 pages. Published in 2025 IEEE World AI-IoT Congress. \c{opyright} 2025 IEEE. Project code and data available at: https://github.com/yash91sharma/MALTopic
CommentsThis submission is a new version of arXiv:2509.05882v1. with a substantially revised experimental pipeline and new metrics. In particular, collaborator agents are now instantiated independently via separate API calls, rather than generated autoregressively by a single agent. All experimental results are new. Accepted as an extended abstract at AAMAS 2026
