Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

ControlledShifts: Towards Standardizing Robustness Evaluation in Trajectory Prediction Under Distribution Shifts

ControlledShifts：面向分布偏移下轨迹预测鲁棒性评估的标准化

Ingrid Navarro, Pablo Ortega-Kral, Yutong Duan, Jonathan Francis, Jean Oh

机构 * School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院） ； Lavoro AI（拉沃罗人工智能公司） ； Stack AV（斯塔克自动驾驶公司） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） 纠错

AI总结 本文提出ControlledShifts框架与基准套件，通过标准化划分轨迹数据集及统一鲁棒性评分，评估不同容量Transformer架构在分布偏移下轨迹预测的鲁棒性，揭示其处理潜在相关性与环境结构的差异。

Comments 8 pages, 8 figures, 1 table

AgRefactor: Self-Evolving Agentic Workflow for HLS Compatibility and Performance

AgRefactor：面向HLS兼容性与性能的自进化智能体工作流

Yang Zou, Zijian Ding, Yizhou Sun, Jason Cong

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出基于LLM的多智能体工作流AgRefactor，通过自进化记忆系统和自动化重构工具，将软件代码重构为HLS兼容程序，在11个基准测试中9个超越现有方法，并实现6.51x几何平均加速。

Crypto x AI, AI x Crypto: A Survey

Crypto x AI, AI x Crypto: 综述

Sarah Allen, Pranay Anchuri, James Austgen, Maryam Bahrani, Samuel Breckenridge, Aaron Buchwald, Christian Cachin, Andrés Fábrega, Jared Fernandez, James Hsin-yu Chiang, Marwa Mouallem, Roi Bar-Zur, Neil DeSilva, Ittay Eyal, Giulia Fanti, Ari Juels, Andrew Miller, Christian Sillaber, Dani Vilardell, Pramod Viswanath, Wenhao Wang, Matt Weinberg, Sen Yang, Jianzhu Yao, Fan Zhang

机构 * Initiative for CryptoCurrencies and Contracts (IC3)（加密货币与合同倡议（IC3）） ； Ava Labs（Ava实验室） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Cornell Tech（康奈尔科技） ； Flashbots ； Offchain Labs（离链实验室） ； Ritual Labs（仪式实验室） ； Technion（技术学院） ； University of Bern（伯恩大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Teleport（Teleport；Flashbots(X)） ； Flashbots(X)（特拉维夫大学） ； Tel Aviv University 纠错

AI总结 本综述系统梳理了AI与区块链（crypto）的交叉研究，总结了现有工作、关键发现、开放问题及行业误解，指出两者仍处于早期融合阶段。

Is Vibe Coding Safe? Benchmarking Vulnerability of Agent-Generated Code in Real-World Tasks

Vibe 编程是否安全？在现实任务中对代理生成代码的漏洞基准测试

Songwen Zhao, Danqing Wang, Kexun Zhang, Jiaxuan Luo, Zhuo Li, Lei Li

机构 * Carnegie Mellon University Language Technologies Institute（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； HydroX AI 纠错

AI总结 本文通过基准测试发现，Vibe 编程在现实任务中生成的代码安全性不足，尽管功能正确但存在安全漏洞，警示其在安全敏感领域应用的风险。

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