cs.AI（2025-02-11）

📊 共 9 篇论文

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支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (5) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (2) 支柱一：机器人控制 (Robot Control) (2)

🔬 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (5 篇)

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1	Universal Adversarial Attack on Aligned Multimodal LLMs	提出针对多模态LLM的通用对抗攻击，利用单张优化图像绕过对齐安全措施。	large language model multimodal
2	When Incentives Backfire, Data Stops Being Human	重新思考数据收集系统，利用内在动机维持高质量数据来源	large language model
3	Deep Semantic Graph Learning via LLM based Node Enhancement	提出基于LLM增强节点表示的深度语义图学习框架，提升节点分类性能	large language model
4	From Hazard Identification to Controller Design: Proactive and LLM-Supported Safety Engineering for ML-Powered Systems	提出LLM辅助的主动安全工程方法，解决ML系统潜在风险识别与控制问题	large language model
5	Trustworthy AI: Safety, Bias, and Privacy -- A Survey	针对AI系统安全性、偏见和隐私问题，提出可信AI的综合性调研。	large language model

🔬 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (2 篇)

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6	When More is Less: Understanding Chain-of-Thought Length in LLMs	揭示LLM中思维链长度与性能的非单调关系，并提出自适应CoT校准方法	reinforcement learning large language model chain-of-thought
7	Polynomial-Time Approximability of Constrained Reinforcement Learning	针对约束马尔可夫决策过程，提出多项式时间近似算法，解决多种约束下的策略优化问题。	reinforcement learning

🔬 支柱一：机器人控制 (Robot Control) (2 篇)

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8	ImitDiff: Transferring Foundation-Model Priors for Distraction Robust Visuomotor Policy	ImitDiff：利用预训练模型先验知识，提升视觉运动策略在复杂场景下的鲁棒性	manipulation imitation learning foundation model
9	Human Decision-making is Susceptible to AI-driven Manipulation	研究表明人类决策易受AI驱动的操纵，尤其在金融和情感决策中	manipulation

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