Imperial College London（帝国理工学院）

Atom Learning Model (ALM): how a real classroom got tokenised

原子学习模型（ALM）：一间真实课堂如何被标记化

Philipp Bogdan

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Department of Computing（计算机系） 纠错

AI总结 本研究提出原子学习模型（ALM），将中学数学教材标记化为原子与前置条件链接，构建系统生成题目供学生使用，发现多项与预期不符的结果，核心前提未被证伪。

Comments 24 pages, 13 figures. Companion data: https://github.com/philippbogdan/atom-learning-model. Interactive view of the catalogue: https://philippbogdan.com/atoms

NeuReasoner: Theory-grounded Mapping of Reasoning Elicitation Boundaries

NeuReasoner: 理论驱动的推理激发边界映射

Aydin Javadov, Shyngys Aitkazinov, Tobias Hoesli, Florian von Wangenheim, Bjoern Schuller, Joseph Ollier

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

AI总结 提出理论驱动的NeuReasoner框架，通过神经透镜与认知透镜结合，在无需外部工具下激发大模型推理能力，在数学、编码及认知任务上匹配或超越后训练思维模式，并发现风险决策等边界。

Comments Published at COLM 2026 Workshop on Agent Behavior

SciOrch: Learning to Orchestrate Expert LLMs for Solving Frontier Multimodal Scientific Reasoning Tasks

SciOrch: 学习编排专家大语言模型以解决前沿多模态科学推理任务

Jingru Guo, Xiangyuan Xue, Lian Zhang, Wanghan Xu, Siki Chen, Philip Torr, Wanli Ouyang, Lei Bai, Zhenfei Yin

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Oxford（牛津大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 提出SciOrch框架，训练轻量级8B模型编排多个前沿大语言模型，通过MCTS和GRPO优化，在科学推理任务上超越最强单模型和多智能体基线。

Breaking MCP with Function Hijacking Attacks: Novel Threats for Function Calling and Agentic Models

打破MCP：函数劫持攻击：函数调用和代理模型的新威胁

Yannis Belkhiter, Giulio Zizzo, Sergio Maffeis, Seshu Tirupathi, John D. Kelleher

机构 * IBM Research Europe（IBM欧洲研究院） ； Trinity College Dublin（三一学院都柏林） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦） ； ADAPT Research Centre（ADAPT研究中心） 纠错

AI总结 本文提出了一种新的函数劫持攻击，通过操纵代理模型的工具选择过程，迫使调用特定攻击者选择的函数，展示了代理模型在函数调用接口上的新漏洞。

Comments Accepted to TMLR (08/26)

A Comprehensive Survey on Multi-Agent Cooperative Decision-Making: Scenarios, Approaches, Challenges and Perspectives

多智能体协同决策综合综述：场景、方法、挑战与展望

Weiqiang Jin, Hongyang Du, Shixiang Tang, Biao Zhao, Guang Yang

机构 * The University of Hong Kong (HKU)（香港大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； National Heart and Lung Institute, Imperial College London（伦敦帝国学院国家心肺研究所） ； Cardiovascular Research Centre, Royal Brompton Hospital（皇家布朗普顿医院心血管研究中心） 纠错

AI总结 该综述梳理多智能体协同决策的场景、方法等，重点分析深度多智能体强化学习与大语言模型驱动的多智能体方法，同时指出领域挑战与未来研究方向。

Comments 54 pages, 24 figures

From Audio Deepfake Detection to AI-Generated Music Detection -- A Pathway and Overview

从音频深度伪造检测到AI生成音乐检测——路径与综述

Yupei Li, Manuel Milling, Lucia Specia, Björn W. Schuller

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

AI总结 本文系统综述AI生成音乐（AIGM）检测方法，建立四级分类体系，结合音频深度伪造检测开展分层可迁移性分析，从多维度分类代表性方法并提出未来研究方向。

Comments Accepted at Computational Intelligence Magazine (CIM)