Cornell University（康奈尔大学）

Oracle-efficient Hybrid Learning with Constrained Adversaries

具有受限对抗者的高效混合学习

Princewill Okoroafor, Robert Kleinberg, Michael P. Kim

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 本文提出一种高效混合学习算法，通过受限对抗者设定，在统计最优性和计算效率间取得平衡，适用于高维动作集但低维结构的零和博弈均衡计算。

DiffusionHarmonizer: Bridging Neural Reconstruction and Photorealistic Simulation with Online Diffusion Enhancer

DiffusionHarmonizer: 通过在线扩散增强器连接神经重建与逼真模拟

Yuxuan Zhang, Katarína Tóthová, Zian Wang, Kangxue Yin, Haithem Turki, Riccardo de Lutio, Yen-Yu Chang, Or Litany, Sanja Fidler, Zan Gojcic

机构 * NVIDIA ； University of Toronto（多伦多大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Technion（技术学院） 纠错

AI总结 DiffusionHarmonizer通过在线扩散增强器提升神经重建与逼真模拟的结合，解决动态物体整合与伪影问题，提高模拟保真度。

Comments For more details and updates, please visit our project website: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/diffusion-harmonizer

Breaking and Fixing Defenses Against Control-Flow Hijacking in Multi-Agent Systems

打破和修复多智能体系统中针对控制流劫持的防御措施

Rishi Jha, Harold Triedman, Justin Wagle, Vitaly Shmatikov

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 本文提出ControlValve防御机制，通过生成允许的控制流图和强制执行上下文规则，解决多智能体系统中控制流劫持攻击的安全性与功能性目标冲突问题。

SearchGym: A Modular Infrastructure for Cross-Platform Benchmarking and Hybrid Search Orchestration

SearchGym: 一个用于跨平台基准测试和混合搜索编排的模块化基础设施

Jerome Tze-Hou Hsu

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 SearchGym通过模块化设计实现跨平台基准测试和混合搜索编排，揭示信息检索中通用性与可优化性的张力。

Comments 5 pages, 5 figures