Northeastern University（东北大学）

Agentic LLMs as Powerful Deanonymizers: Re-identification of Participants in the Anthropic Interviewer Dataset

代理大语言模型作为强大的去名化工具：在Anthropic面试者数据集中重新识别参与者

Tianshi Li

机构 * Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University, Boston, MA, USA（东北大学凯里计算机科学学院） 纠错

AI总结 本文研究了代理大语言模型如何通过网络搜索和交叉验证实现对Anthropic面试者数据集中的参与者重新识别，展示了低技术门槛的攻击方法及潜在影响。

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ACDZero: MCTS Agent for Mastering Automated Cyber Defense

ACDZero：用于掌握自动化网络防御的MCTS代理

Yu Li, Sizhe Tang, Rongqian Chen, Fei Xu Yu, Guangyu Jiang, Mahdi Imani, Nathaniel D. Bastian, Tian Lan

机构 * Dept of ECE, George Washington University（电子工程系，乔治华盛顿大学） ； Dept of ECE, Northeastern University（电子工程系，东北大学） ； Dept of EECS, United States Military Academy（电子工程与科学系，美国军事学院） 纠错

AI总结 ACDZero通过基于MCTS的规划策略和图神经网络实现高效自动化网络防御，提升防御奖励和鲁棒性。

FIRE-GNN: Force-informed, Relaxed Equivariance Graph Neural Network for Rapid and Accurate Prediction of Surface Properties

FIRE-GNN：力信息引导、松弛等价图神经网络用于快速准确预测表面性质

Circe Hsu, Claire Schlesinger, Karan Mudaliar, Jordan Leung, Robin Walters, Peter Schindler

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Department of Mathematics（数学系） ； Khoury College of Computer Sciences（计算机科学学院） ； Department of Mechanical and Industrial Engineering（机械与工业工程系） 纠错

AI总结 FIRE-GNN通过整合力信息和对称性打破，实现了对表面性质预测的准确性和速度提升。

Autonomous Discovery of the Ising Model's Critical Parameters with Reinforcement Learning

基于强化学习的伊辛模型临界参数自主发现

Hai Man, Chaobo Wang, Jia-Rui Li, Yuping Tian, Shu-Gang Chen

机构 * School of Science, Northeastern University, Shenyang, China（科学学院，东北大学，沈阳，中国） 纠错

AI总结 本研究提出一种基于强化学习的框架，用于自主发现伊辛模型的临界参数，通过模拟相变行为实现高效参数识别，优于传统方法。

Comments 37 pages, 9 figures. This is the Accepted Manuscript of an article published in J. Stat. Mech

Journal ref J. Stat. Mech. (2025)

Volume-Consistent Kneading-Based Deformation Manufacturing for Material-Efficient Shaping

体积一致的 kneading 基础变形制造用于材料高效成形

Lei Li, Jiale Gong, Ziyang Li, Hong Wang

机构 * School of Mechanical Engineering and Automation, Northeastern University（机械工程与自动化学院，东北大学） ； Future Laboratory, Tsinghua University（清华大学未来实验室） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于 kneading 的体积一致成形方法，通过闭环工作流程实现高保真度和高材料利用率的三维变形制造。

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