传统基于图的文本分类模型通常依赖局部邻居聚合，忽视了语义文档图中存在的强烈类别一致社区结构，可能导致类别边界模糊和过平滑。本文提出ModTGCN，一种模块化感知的图神经网络，通过联合优化交叉熵和基于模块度的辅助目标，促进类别一致的文档社区，同时保持判别性表示。模块度计算基于从预训练或微调Transformer嵌入构建的文档相似度图。为提升可扩展性，将异构TextGCN图分解为文档-词和词-词子图，训练速度提升2-10倍。对图构建策略、标签感知边权重调整及模块度监督进行了研究。五个基准数据集实验表明该方法在复杂且低同质性数据集（如Ohsumed和20NG）上表现尤为突出。
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该研究解决了现有文本图神经网络忽视全局模块结构的问题，通过模块度优化维护类别一致的社区结构，提升文本分类效果；通过图分解加速训练，提升实际应用价值。
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文章介绍了RIFT-Bench，这是一种基于图表示的方法学，用于对不同代理式AI系统进行动态红队测试，实现统一的安全评估。该方法包括发现系统结构和扫描两阶段，能自动部署多样化的适应性对抗攻击，并生成全面的评估报告。该方法已在45个不同实现的代理系统上验证，能够有效适应异构系统，且支持直接评估缓解策略，成为代理式AI系统安全评估的可扩展基础。
本文提出了Neuro-Symbolic Drive框架，通过结合经典规则基规划器生成的符号推理轨迹，监督驾驶视觉语言代理（VLA）的训练，使其推理步骤与规划动作紧密关联。该方法在模拟器生成的基准测试中显著提升了轨迹预测精度和降低错误率，验证了神经符号规划逻辑作为结构化监督的有效性。代码已开源。
本文探讨了什么是代理及其构成要素，特别是在大型语言模型（LLM）中被称为“编码代理”、“AI协同科学家”等“代理性”工具兴起的背景下。文章基于笛卡尔对代理独立思考的定义，分析了当前AI代理架构的五个维度：目标、身份、决策、自我调节和学习。作者强调真正的代理应具备内在化结构，而非依赖外部搭建，区分了“代理性”系统与“代理化”系统，提出了一种结合层级目标分解、身份进化、模拟推理、自我调节和自主学习的Goal-Identity-Configurator（GIC）架构。此外，讨论了具备更高自主性的代理系统的可审核性、可控性与安全性。