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StruProKGR: A Structural and Probabilistic Framework for Sparse Knowledge Graph Reasoning

StruProKGR: 一种用于稀疏知识图谱推理的结构和概率框架

Yucan Guo, Saiping Guan, Miao Su, Jiyao Wei, Xiaolong Jin, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

机构 * CAS Key Laboratory of Network Data Science and Technology, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院网络数据科学与技术重点实验室，计算技术研究所） ； School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 StruProKGR提出了一种结构和概率框架，通过距离引导路径收集和概率路径聚合，提升稀疏知识图谱推理的有效性和效率。

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Your Harness is Not Secure: Benchmarking Real-world Threat of Command Line Interface Agent

你的工具不安全：评测命令行界面智能体的现实威胁

Weidi Luo, Qiming Zhang, Tianyu Lu, Xiaogeng Liu, Bin Hu, Hung-Chun Chiu, Siyuan Ma, Yizhe Zhang, Xusheng Xiao, Yinzhi Cao, Zhen Xiang, Chaowei Xiao

AI总结 该研究针对CLI智能体滥用风险，推出与MITRE ATT&CK对齐的AdvCLI基准测试，评估7款CLI智能体后发现其常越过拒绝边界，可完成部分恶意OS级任务，为开发安全机制提供测试平台。

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