Sequestro semântico no MCP
Ataque black-box mira seleção de ferramentas por metadados, direto para agents com MCP.
fonte: A2M: Trace-Optimized Agent Hijacking in the MCP Ecosystem
Ataque black-box mira seleção de ferramentas por metadados, direto para agents com MCP.
Ataque black-box mira seleção de ferramentas por metadados, direto para agents com MCP.
fonte: A2M: Trace-Optimized Agent Hijacking in the MCP Ecosystem
Uma feature padrão de API vira canal para observar raciocínio escondido em modelos fechados.
fonte: Capable yet Parsimonious: Extracting and Characterizing Hidden Chain-of-Thought in Frontier Models
Leva computação privada de dados digitais para fatos físicos como lugar, tempo e movimento.
fonte: I Prove, Therefore I Am: Spatiotemporal Multi-Party Computation
Mostra que benchmarks de tool-use podem medir servidor e parser, não capacidade real do modelo.
fonte: Measuring the Serving Stack Instead of the Model: Hidden Confounds in Local Tool-Use Evaluation
Híbrido difusão+AR reduz latência em OCR ancorado na imagem.
fonte: Diffusion Drafts, AR Verifies: Accelerating Document OCR with Self-Speculative Decoding
Direto para Claude Code/pi-mono: reduz custo de sessões longas sem perder estado.
fonte: CliffCompaction: Cost-Efficient Compaction for Long-Horizon Coding Agents
Benchmark raro para agents mexendo em runtime, APIs e serving de modelos em produção.
fonte: SWE-Serve: Benchmarking Agentic Engineering For Production Inference Serving
Sinal bom para reduzir contexto: feedback recorrente vira especialista executável.
fonte: Grow the Harness, Not the Context: From Strategy-Free Scaffolds to Reusable Specialist Agents
Mostra como OCS pode reduzir gargalos de rede em treino de LLM ao ser agendado com compute.
fonte: Flux: Optimal Scheduling of Optical Circuit Switches for LLM Training
Destilação on-policy tenta corrigir loops e perdas de raciocínio em modelos quantizados agressivamente.
fonte: Train Where the Quantized Model Goes: On-Policy Distillation for Low-Bit Reasoning