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Syed Mhamudul Hasan
Syed Mhamudul Hasan
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VetClaw 系统使用多模态 AI 进行兽医疾病筛查
研究人员开发了 VetClaw，一个用于兽医疾病筛查的新型边缘-云系统。该系统利用边缘设备上的摄像头捕捉图像和可选的症状描述，然后将其发送到服务器托管的视觉语言模型进行零样本分类。VetClaw 将代理交互（OpenClaw）与工作流编排（LangGraph）分开，实现了工具调用、安全检查和故障处理等功能。该系统表明，结合图像和症状的多模态输入比仅图像预测显著提高了分类性能。
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AI代理的情感动态在Moltbook社交平台上得到分析
研究人员开发了一个新的框架，用于分析AI代理在Moltbook社交平台上交互时的情感动态。该系统将文本交互映射到特定的情感类别，从而可以提取单个代理及其对话上下文的详细情感档案。研究确定了这些AI代理之间独特的情感模式和不同的行为稳定性，为了解它们复杂的交互提供了见解。
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研究人员开发情感感知LLM攻击以绕过点击诱饵检测
研究人员开发了一种新颖的方法来生成更有效的点击诱饵标题，通过优化情感影响来吸引用户。该方法利用了效价-唤醒度-优势度（VAD）空间来模拟情感动态，并采用大型语言模型（LLMs）来创建标题的风格化改写。生成的点击诱饵旨在增加用户的好奇心并逃避检测系统，实验表明现有分类器的性能显著下降。