2025年7月12日
多智能体安全——Multi-Agent Security Tax: Trading Security and Collaboration
摘要： Multi-Agent Security Tax: Trading Security and Collaboration 该文本探讨了多智能体系统中大型语言模型（LLMs）的安全性，特别是恶意指令如何像蠕虫一样在系统中传播。文章通过模拟自动化化学研究设施，展示了当单个代理被攻击时，恶意指令可以感染其 阅读全文
posted @ 2025-07-12 16:58 bonelee 阅读(114) 评论(0) 推荐(0)
智能体安全——Multi-Agent LLM Collaboration: A Comprehensive Survey
摘要： Multi-Agent LLM Collaboration: A Comprehensive Survey 主要探讨了基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统（MAS）中的协作机制。它们概述了MAS的概念及其优势，例如解决复杂任务和提升集体智能。文章详细阐述了智能体之间协作的不同方式，包括合作、竞争 阅读全文
posted @ 2025-07-12 16:48 bonelee 阅读(191) 评论(0) 推荐(0)
智能体安全——LLM-KG Framework for Robot Intention Prediction 文章要点总结
摘要： LLM-KG Framework for Robot Intention Prediction 这份文本介绍了一种新颖的框架（LKIRF），旨在提升服务机器人在复杂环境中识别人类意图的准确性和可解释性。该框架通过结合大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）来解决传统方法在处理上下文和深层语义理解方面 阅读全文
posted @ 2025-07-12 16:31 bonelee 阅读(63) 评论(0) 推荐(0)
智能体安全—— intent detection in the age of llms 文章要点总结
摘要： Intent Detection in the Age of LLMs 该研究探讨了在任务导向对话系统 (TODS) 中使用大型语言模型（LLMs）进行意图检测的有效性。作者们比较了LLMs与传统的句子转换器模型（SetFit）在预测质量和延迟方面的表现，发现LLMs虽然准确度更高，但延迟也更高。为 阅读全文
posted @ 2025-07-12 16:25 bonelee 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)