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SkillVetBench: LLM-as-Judge for Multi-Dimensional Security Risk Evaluation in Open-Source LLM Agent Skills

SkillVetBench: 基于LLM评判的多维安全风险评估开源LLM智能体技能

Ismail Hossain, Sai Puppala, Md Jahangir Alam, Tanzim Ahad, Sajedul Talukder

机构 * SUPREME Lab, University of Texas at El Paso, Texas, USA（SUPREME实验室，德克萨斯理工大学埃尔帕索分校，德克萨斯州，美国） 纠错

AI总结 提出SkillVetBench，利用LLM作为评判器对开源LLM智能体技能进行多维安全风险评估，引入五维技能智能体风险评分（SARS）和CVSS v4.0向量分解，在78个恶意技能上实现零假阴性，22个良性技能上零假阳性。

Comments The main research paper is submitted to NeurIPS 2027, it is in under review

scMRDR: A scalable and flexible framework for unpaired single-cell multi-omics data integration

scMRDR：一种可扩展且灵活的无配对单细胞多组学数据整合框架

Jianle Sun, Chaoqi Liang, Ran Wei, Peng Zheng, Lei Bai, Wanli Ouyang, Hongliang Yan, Peng Ye

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Guangzhou Laboratory（广州实验室） 纠错

AI总结 scMRDR通过β-VAE架构解耦细胞潜在表示，结合等距正则化、对抗目标和掩码重建损失，实现无配对多组学数据整合，有效提升大规模数据处理能力。

Comments Accepted at NeurIPS 2025 (Spotlight)

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (2025): 154538-154565

Speaking Your Language: Spatial Relationships in Interpretable Emergent Communication

说出你的语言：可解释的涌现交流中的空间关系

Olaf Lipinski, Adam J. Sobey, Federico Cerutti, Timothy J. Norman

机构 * University of Southampton（索姆塞特大学） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； University of Brescia（布雷西亚大学） 纠错

AI总结 本文研究了智能体如何通过空间关系交流，展示了其能发展出表达观察部分关系的语言，实现90%以上的准确率，并证明该语言可被人类解读。

Comments Accepted at NeurIPS 2024. 18 pages, 3 figures

Journal ref In Advances in Neural Information Processing Systems (Vol. 37, pp. 140113-140137) 2024