Sinal forte para desenhar guardrails de agentes quando testes escapam para sistemas reais.
Sinal forte para desenhar guardrails de agentes quando testes escapam para sistemas reais.
fonte: From Reactive Containment to Proactive Assurance: Lessons from OpenAI, Anthropic, and Google Agent Security Incidents
Reorganiza páginas KV para aproveitar Tensor Cores, sinal direto para inferência eficiente.
fonte: PageWeaver: KV-Guided Query Unions for Sparse Attention
Mira intervenção antes de ações irreversíveis em agentes LLM, com método estrutural em streaming.
fonte: OnTrack: Real-Time Monitoring and Intervention in LLM Agent Trajectories via Streaming Structure-Aware Optimal Transport
Traz defesa operacional para agentes: detectar intenção ruim antes de aparecer no texto.
fonte: Caught in the Act: Probes Effectively Detect Sabotage and Catch Unverbalized Deception
Benchmark mira eventos rápidos que amostragem esparsa perde em sistemas visuais contínuos
fonte: FastBench: Can Streaming VLMs Perceive High-Dynamic Real-World Streams?
Bom antídoto contra hype de agentes: estatística aplicada à validade do horizonte de tarefas.
fonte: On the estimation and validity of AI time horizons---a statistical look at the METR plot
Bom sinal de ML para física onde uma entrada pode ter vários futuros igualmente válidos.
fonte: Bi-FORK: Generative Modeling of High-Dimensional Bifurcating Systems
Relevante para agentes físicos: aprender na execução e carregar habilidade para a próxima tarefa.
fonte: RoboRSI: Stable, efficient, and reusable robot self-evolution in complex real-world environments
Boa pista de defesa ativa: honeypots e contramedidas moldados ao malware observado.
fonte: ORCAGen: Orchestrating Context-Aware Malware Deception with RAG-Guided Generative AI
Detecta races em NOS de roteadores e switches, uma superfície real e pouco coberta.
fonte: NosRacer: Dynamic Detection of Race Conditions in On-Device Network Operating Systems