Universal Defenses for Tool-Integrated LLM Agents Against Adversarial Attacks
研究通过攻击者工具过滤、正常工具召回及提示防御策略，有效降低集成工具的LLM代理面对多种对抗性攻击的成功率。
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Selected work
Representative Papers
UDAV: Uncertainty-Driven Adaptive VLM Waypoint Planner
为解决VLMs在越野导航中预测可靠性问题，UDAV通过多次随机轨迹预测、选择中位数路径及评估不确定性来规划路径，有效降低了平均位移误差。
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Geometry vs Structure: Graph-Based Diagnostics for LiDAR Point-Cloud Simulation Fidelity
本文提出一种基于图论的方法来评估模拟LiDAR点云与真实扫描之间的结构保真度，通过比较图谱指标和几何基线，解决了传统几何度量无法捕捉结构差异的问题。
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ProtoCAM: Interpretable Few-Shot Mask-Guided Prototypical Learning for Breast Lesion Classification in Ultrasound Imaging
为解决医学影像数据稀缺和需要可解释性预测的问题，本文提出了ProtoCAM框架，通过融合掩码引导特征编码、原型度量学习及基于梯度的可视化解释来提高乳腺病变分类性能。
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In the Blind: Building Pseudo-References for MT Evaluation
研究解决了无参考译文的语言对机器翻译评估问题，通过构建伪参考并结合质量估计模型及语言识别惩罚方法来选择最佳翻译。
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Universal Defenses for Tool-Integrated LLM Agents Against Adversarial Attacks
研究通过攻击者工具过滤、正常工具召回及提示防御策略，有效降低集成工具的LLM代理面对多种对抗性攻击的成功率。
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UDAV: Uncertainty-Driven Adaptive VLM Waypoint Planner
为解决VLMs在越野导航中预测可靠性问题，UDAV通过多次随机轨迹预测、选择中位数路径及评估不确定性来规划路径，有效降低了平均位移误差。
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Geometry vs Structure: Graph-Based Diagnostics for LiDAR Point-Cloud Simulation Fidelity
本文提出一种基于图论的方法来评估模拟LiDAR点云与真实扫描之间的结构保真度，通过比较图谱指标和几何基线，解决了传统几何度量无法捕捉结构差异的问题。
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ProtoCAM: Interpretable Few-Shot Mask-Guided Prototypical Learning for Breast Lesion Classification in Ultrasound Imaging
为解决医学影像数据稀缺和需要可解释性预测的问题，本文提出了ProtoCAM框架，通过融合掩码引导特征编码、原型度量学习及基于梯度的可视化解释来提高乳腺病变分类性能。
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In the Blind: Building Pseudo-References for MT Evaluation
研究解决了无参考译文的语言对机器翻译评估问题，通过构建伪参考并结合质量估计模型及语言识别惩罚方法来选择最佳翻译。
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