语言大模型 / LLM

Memory Injection Attacks on LLM Agents via Query-Only Interaction

通过仅查询交互对LLM代理进行内存注入攻击

Shen Dong, Shaochen Xu, Pengfei He, Yige Li, Jiliang Tang, Tianming Liu, Hui Liu, Zhen Xiang

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出MINJA攻击，通过仅查询交互向LLM代理注入恶意记录，破坏其内存安全，揭示了代理内存安全的潜在风险。

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Detecting Overflow in Compressed Token Representations for Retrieval-Augmented Generation

检测压缩标记表示中的溢出以用于检索增强生成

Julia Belikova, Danila Rozhevskii, Dennis Svirin, Konstantin Polev, Alexander Panchenko

机构 * Skoltech（斯克利切夫斯基技术学院） ； Sber AI Lab（Sber AI实验室） ； AIRI ； Institute for Information Transmission Problems of the Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院信息传输问题研究所） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出了一种检测压缩标记表示中溢出的方法，通过轻量级探测分类器在多个数据集上实现了较高的检测性能，提升了检索增强生成任务的可靠性。

Comments Accepted to EACL 2026 Student Research Workshop. 14 pages, 6 tables, 1 figure

Blind Gods and Broken Screens: Architecting a Secure, Intent-Centric Mobile Agent Operating System

无目神祇与破碎屏幕：构建一个安全的、以意图为中心的移动代理操作系统

Zhenhua Zou, Sheng Guo, Qiuyang Zhan, Lepeng Zhao, Shuo Li, Qi Li, Ke Xu, Mingwei Xu, Zhuotao Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Aura架构，通过结构化交互模型和四项防御支柱，提升移动代理系统的安全性与效率。

Comments 35 pages, 15 figures

Harnessing intuitive local evolution rules for physical learning

利用直观的局部演化规则进行物理学习

Roie Ezraty, Menachem Stern, Shmuel M. Rubinstein

机构 * Racah Institute of Physics（拉卡学院物理研究所） ； Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； AMOLF 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：prompting(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 BEASTAL通过直观的局部演化规则实现物理学习，无需复杂架构，可高效完成线性及非线性任务。

Comments 26 pages, 6 figures (with appendices). Submitted to Physical Review E

Embodied Agents Meet Personalization: Investigating Challenges and Solutions Through the Lens of Memory Utilization

具身智能体与个性化：通过记忆利用的视角探讨挑战与解决方案

Taeyoon Kwon, Dongwook Choi, Hyojun Kim, Sunghwan Kim, Seungjun Moon, Beong-woo Kwak, Kuan-Hao Huang, Jinyoung Yeo

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（人工智能系，延世大学） ； Department of Computer Science and Engineering, Texas A&M University（计算机科学与工程系，德克萨斯大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出MEMENTO框架，通过分析记忆利用中的挑战，设计了基于层次知识图谱的用户档案记忆模块，提升智能体在个性化任务中的表现。

Comments Accepted at ICLR 2026