Lifecycle-Integrated Security for AI-Cloud Convergence in Cyber-Physical Infrastructure
面向AI-云融合的生命周期集成安全机制:用于网络物理基础设施
专题命中 其他Agent :agentic(abstract)
AI总结 本文提出了一种生命周期集成的安全架构,通过综合AI治理、云安全和工业标准,实现对AI-云融合环境中多层攻击的防御。
AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
面向AI-云融合的生命周期集成安全机制:用于网络物理基础设施
专题命中 其他Agent :agentic(abstract)
AI总结 本文提出了一种生命周期集成的安全架构,通过综合AI治理、云安全和工业标准,实现对AI-云融合环境中多层攻击的防御。
STILTS-NLI:一种用于STILTS的自然语言接口
专题命中 其他Agent :agentic(abstract)
AI总结 STILTS-NLI通过微调开源大语言模型,为天文学数据处理提供自然语言接口,降低用户学习门槛并提升使用效率。
Comments Accepted for publication in RASTI
@GrokSet:社交媒体中多方人与LLM互动
专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)
AI总结 @GrokSet 是一个大规模社交媒体数据集,揭示了LLM在高风险政治辩论中作为权威裁决者的功能转变及其在社交验证中的低地位
双面技术进步与人类及聊天机器人教育的军备竞赛
专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)
AI总结 本文研究了技术进步与对数正态工资分布如何导致人类和聊天机器人陷入低效教育军备竞赛,并探讨了其对GDP、不平等和福利的影响。
基于补丁的空间作者归属在人类-机器人协作绘画中
机构 * Robotics, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, United States(机器人学,密歇根大学,安娜堡,密歇根,美国)
专题命中 其他Agent :agentic(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于补丁的空间作者归属方法,用于人类-机器人协作绘画,通过实验验证在数据稀缺情况下有效区分混合作者身份。
双人最优执行博弈中偏离纳什均衡的强化学习
专题命中 其他Agent :autonomous agent(abstract)
AI总结 本研究利用双重深度Q学习分析双人最优执行博弈,发现学习策略偏离纳什均衡并接近帕累托最优,探讨波动率对均衡的影响。
通过代理人工智能的选择
专题命中 其他Agent :agentic(abstract)
AI总结 本文通过代理人工智能模型研究选择行为,提出双重单调性与幂等性属性以确保推荐的合理性和一致性。
设计希望:在复杂社会挑战面前培育有意识的希望
专题命中 其他Agent :agentic(abstract)
AI总结 本文提出通过协作与反思设计方法,在复杂社会挑战中培育有意识的希望,通过实践活动促进研究者主动设定目标并生成前进路径。
生成AI中的欺骗与操纵
专题命中 其他Agent :agentic(abstract)
AI总结 本文探讨生成AI中的欺骗与操纵问题,提出更严格的监管标准和防御措施以防止AI生成内容的误导性行为。
Journal ref Philosophical Studies, Volume 182 (2025), pp 1865-87
用AI教学:编程教育中聊天机器人、生成工具和辅导系统系统综述
专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)
AI总结 本文综述了AI在编程教育中的应用,分析了聊天机器人、生成工具和辅导系统的效果,指出需加强提示工程与人类监督以应对挑战。
交互式人工智能的系统性风险
专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)
AI总结 本文首次系统研究交互式人工智能的系统性风险,提出风险分类体系及可视化工具'Agentology',并分析了涌现行为类型与风险的关系。
量子 Espresso 自洽场单点总能量计算中优化 k 点网格的输入文件自动生成
专题命中 其他Agent :agentic(abstract)
AI总结 本研究提出了一种机器学习方法,用于自动生成 Quantum Espresso 自洽场计算中优化的 k 点网格输入文件,以提高 DFT 计算的效率和准确性。
Comments 38 pages, 16 Figures, 6 Tables
比你所需要的更好
专题命中 其他Agent :agentic(abstract)
AI总结 本研究通过分析TikTok上学生创作的A-level物理内容,探讨了学生如何通过同伴教学和分享经验来应对学科挑战,强调了战略资源和持续练习的重要性。
粒子加速器的核心本体:跨设施的数据与工作流互操作性
专题命中 其他Agent :agentic(abstract)
AI总结 本文提出了一种粒子加速器核心本体,用于实现跨设施的数据与工作流互操作性,通过共享语义支持标准化描述和可重用工具。
Comments 11 pages, 3 figures, glossary
HKRAG:面向视觉丰富文档的综合知识检索增强生成
专题命中 其他Agent :agentic(abstract)
AI总结 HKRAG通过综合检索和生成机制,提升视觉丰富文档中显著与细节知识的检索与生成能力。
对人工智能的信任源于对人类的不信任:一项关于决策指导的机器学习研究
专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)
AI总结 本研究通过机器学习探讨了人工智能在决策指导中的信任机制,发现对人类的不信任会促使人们转向AI,且AI在事实性情景中更受青睐。
Comments 36 pages, 6 figures
机构 * Mila, Quebec Artificial Intelligence Institute, Université de Montréal(魁北克人工智能研究所,蒙特利尔大学) ; MIT - Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) ; Canada CIFAR AI Chair(加拿大 CIFAR 人工智能 chair)
专题命中 其他Agent :agentic(abstract)
专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)
Comments PhD Thesis, Media Arts and Technology, University of California, Santa Barbara, defended on December 13, 2024. Available from ProQuest Dissertations & Theses Global (Order No. 31761773). This version is shared on arXiv for broader accessibility
机构 * ByteDance(字节跳动)
专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)
Comments Seed3D 1.0 Technical Report; Official Page on https://seed.bytedance.com/seed3d
机构 * National Research Council Canada(加拿大国家研究理事会) ; University of Waterloo(滑铁卢大学) ; Simon Fraser University(西蒙 Fraser大学)
专题命中 其他Agent :autonomous agent(abstract)
Comments SIGGRAPH Asia Technical Communications 2025
专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)
专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)
Comments 22 pages
机构 * Beijing Jiaotong University(北京交通大学) ; Skywork AI ; Tsinghua University(清华大学) ; University of Toronto(多伦多大学) ; Beijing Normal University(北京师范大学)
专题命中 其他Agent :autonomous agent(abstract)
Comments Project page: \url{https://yuyangyin.github.io/PanoWorld-X/}
专题命中 其他Agent :autonomous agent(abstract)
Comments 12 pages, 7 figures
专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)
Comments Pre-print, paper accepted at SEFI 2025 Annual Conference
专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)
专题命中 其他Agent :autonomous agent(abstract)
Comments 31 pages, 5 figures, under review
专题命中 其他Agent :agentic(abstract)
专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)
专题命中 其他Agent :AI agent(abstract)
Comments Accepted in Computer Vision and Image Understanding (CVIU), 2025