University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Epistemic Context Learning: Building Trust the Right Way in LLM-Based Multi-Agent Systems

知识上下文学习：在基于大语言模型的多智能体系统中以正确方式建立信任

Ruiwen Zhou, Maojia Song, Xiaobao Wu, Sitao Cheng, Xunjian Yin, Yuxi Xie, Zhuoqun Hao, Wenyue Hua, Liangming Pan, Soujanya Poria, Min-Yen Kan

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Singapore University of Technology（新加坡科技学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Duke University（杜克大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Microsoft（微软公司） ； Peking University（北京大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 本文提出Epistemic Context Learning（ECL），通过历史交互构建同伴资料以提升多智能体系统中信任建模的准确性，使小型模型在性能上超越大模型，并在多种配置中表现出良好的泛化能力。

Comments Codes and data are available at https://github.com/skyriver-2000/epistemic-context-learning

Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-Reasoning-8B Technical Report

Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-Reasoning-8B 技术报告

Zhuoran Yang, Ed Li, Jianliang He, Aman Priyanshu, Baturay Saglam, Paul Kassianik, Sajana Weerawardhena, Anu Vellore, Blaine Nelson, Neusha Javidnia, Arthur Goldblatt, Fraser Burch, Avi Zohary, Assaf Eisenman, Mahdi Sabbaghi, Supriti Vijay, Rahim Dharssi, Dhruv Kedia, Kojin Oshiba, Yaron Singer, Amin Karbasi

机构 * Foundation AI–Cisco Systems Inc.（Foundation AI–Cisco系统公司） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-Reasoning-8B 是首个开源的网络安全专用推理模型，通过结合监督微调和强化学习训练，实现了在网络安全任务上的高性能表现。

Comments 31 pages, 5 figures, 7 tables