研究:多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
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- 应用层
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- LLM 应用
- 测试
- Tomoro-ColQwen3-8B、ColQwen3.5-4.5B、Tomoro-colqwen3-embed-4b 等 13 个
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提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
提出跨独立助手的工件介导记忆跳跃自传播攻击
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法,用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
用演化算法构造思维病毒并测量其在多智能体中的传播
访谈残障成人,分析向记忆型助手披露残障时的信息流与语境完整性
研究提出"内核管理共享内存",由智能体系统内核而非单个智能体统一负责记忆检索、隐私执行与提示注入。
kernel-managed shared memory 把多智能体的检索、隐私和注入收进 agent-system kernel,并在 AIOS 上与三种替代方案比较。
提出 PMA,用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
用 SAE 追踪稠密检索查询扩展的潜变量并用激活转向验证
作者用稀疏自编码器分析稠密检索里的查询扩展:现成检索器不微调时,拼接扩展文本往往增益有限甚至变差,而最终指标和嵌入整体偏移不足以说明内部发生了什么。
提出 MonoTM,用 SAE 单义特征估计文档主题混合并生成主题描述
MonoTM 是建在文档嵌入 SAE 上的可解释主题模型:混合估计用全部 SAE 特征,主题描述只用另一套配置里通过验证的语义特征。
提出 VirusCascade,劫持推荐智能体协同反思以定向推广物品
提出 FAME,用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆
FAME 是一个免训练的评测框架,用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。
构建 Emergence World,评测长时程多智能体对抗韧性与群体失效
摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性,单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
提出任务绑定令牌与策略预言机,在多智能体流水线中拦截未授权执行
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上,检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
提出 Frontier Autolab,评测多智能体组织的跨时代再创业与事后泄漏
摘要组织看见转变却建在旁边。