Nanyang Technological University（南洋理工大学）

PreSight: Preoperative Outcome Prediction for Parkinson's Disease via Region-Prior Morphometry and Patient-Specific Weighting

PreSight：通过区域先验形态学和患者特异性加权进行帕金森病术前预后预测

Yand Wang, Chen Zhang, Lanyun Zhu, Yixin Chen, Qunbo Wang, Yutong Bai, Jurgen Germann, Yinghong Wen, Shuai Shao

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Medical Technology, Peking University（北京大学医学技术研究院） ； Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University（北京天坛医院） ； University Health Network, University of Toronto（多伦多大学健康网络） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州研究院） 纠错

AI总结 PreSight通过结合临床先验与区域自适应形态学，实现帕金森病术前预后预测，提升术后运动改善预测的准确性和临床实用性。

Exploiting Low-Dimensional Manifold of Features for Few-Shot Whole Slide Image Classification

利用特征的低维流形进行少样本全滑动图像分类

Conghao Xiong, Zhengrui Guo, Zhe Xu, Yifei Zhang, Raymond Kai-Yu Tong, Si Yong Yeo, Hao Chen, Joseph J. Y. Sung, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Centre of AI in Medicine, Singapore（新加坡人工智能医学中心） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University（南洋理工大学Lee Kong Chian医学学院） ； MedVisAI Lab, Singapore（新加坡MedVisAI实验室） 纠错

AI总结 本文提出Manifold Residual块，通过几何意识的残差学习方法，解决少样本全滑动图像分类中的过拟合问题，实现更高效的模型性能。

Comments Accepted to ICLR 2026

Federated Agentic AI for Wireless Networks: Fundamentals, Approaches, and Applications

联邦代理AI用于无线网络：基础、方法与应用

Lingyi Cai, Yu Zhang, Ruichen Zhang, Yinqiu Liu, Tao Jiang, Dusit Niyato, Wei Ni, Abbas Jamalipour

机构 * Research Center of 6G Mobile Communications, School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（6G移动通信研究中心，信息科学与工程学院，华中科技大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； School of Engineering, Edith Cowan University（工程学院，埃迪斯·科文大学） ； School of Computer Science and Engineering, University of New South Wales (UNSW)（计算机科学与工程学院，新南威尔士大学） ； School of Electrical and Computer Engineering, University of Sydney（电气与计算机工程学院，悉尼大学） ； Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（信息科学研究生院，东北大学） 纠错

AI总结 本文提出适用于无线网络的联邦代理AI方法，通过协作本地学习和参数共享提升无线网络的自主性和自我改进能力。

Comments 7 pages, 3 figures

Deepfake Forensics Adapter: A Dual-Stream Network for Generalizable Deepfake Detection

深度伪造取证适配器：一种通用深度伪造检测的双流网络

Jianfeng Liao, Yichen Wei, Raymond Chan Ching Bon, Shulan Wang, Kam-Pui Chow, Kwok-Yan Lam

机构 * Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出深度伪造取证适配器，通过双流网络结合CLIP模型实现高效通用深度伪造检测。

Comments Accepted at ICDF2C 2025

Predictive Reasoning with Augmented Anomaly Contrastive Learning for Compositional Visual Relations

利用增强异常对比学习进行预测推理以处理组合视觉关系

Chengtai Li, Yuting He, Jianfeng Ren, Ruibin Bai, Yitian Zhao, Heng Yu, Xudong Jiang

机构 * School of Computer Science, University of Nottingham Ningbo China（诺丁汉大学宁波校区计算机科学学院） ； Institute of Biomedical Engineering, Ningbo institute of materials technology and engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院宁波材料技术与工程研究所生物医学工程研究所） ； School of Electrical & Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） 纠错

AI总结 PR-A$^2$CL通过增强异常对比学习和预测验证范式，有效提升了组合视觉关系推理任务的性能。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Multimedia

Dataset Color Quantization: A Training-Oriented Framework for Dataset-Level Compression

数据集颜色量化：面向数据集层面压缩的训练导向框架

Chenyue Yu, Lingao Xiao, Jinhong Deng, Ivor W. Tsang, Yang He

机构 * CFAR, Agency for Science, Technology and Research, Singapore（科技研究局CFAR, 新加坡） ； IHPC, Agency for Science, Technology and Research, Singapore（科技研究局IHPC, 新加坡） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China (UESTC)（电子科技大学） ； Nanyang Technological University (NTU), Singapore（南洋理工大学, 新加坡） 纠错

AI总结 本文提出DCQ框架，通过减少颜色空间冗余并保留训练关键信息，实现数据集层面的高效压缩，提升训练性能。

Comments Accepted by ICLR 2026

Online Causal Kalman Filtering for Stable and Effective Policy Optimization

在线因果卡尔曼滤波用于稳定和有效的策略优化

Shuo He, Lang Feng, Xin Cheng, Lei Feng, Bo An

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Southeast University, China（东南大学，中国） 纠错

AI总结 本文提出KPO方法，通过在线因果卡尔曼滤波稳定和提升策略优化效果，有效解决token级重要性采样比率的高方差问题。

Comments Preprint

DRAGON: LLM-Driven Decomposition and Reconstruction Agents for Large-Scale Combinatorial Optimization

DRAGON：基于大语言模型的分解与重建代理用于大规模组合优化

Shengkai Chen, Zhiguang Cao, Jianan Zhou, Yaoxin Wu, Senthilnath Jayavelu, Zhuoyi Lin, Xiaoli Li, Shili Xiang

机构 * Institute for Infocomm Research A STAR Singapore ； Singapore Management University Singapore ； Nanyang Technological University Singapore ； Eindhoven University of Technology Eindhoven Netherlands ； National University of Singapore \& Institute for Infocomm Research A STAR Singapore ； Singapore University of Technology ； Institute for Infocomm Research ； Singapore Management University ； Nanyang Technological University ； Eindhoven University of Technology ； National University of Singapore \& Institute for Infocomm Research 纠错

AI总结 DRAGON是一种结合元启发式设计和LLM推理的新型框架，通过分解与重建代理实现大规模组合优化问题的高效求解。

Comments This paper has been accepted for presentation and publication at the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026), source code: https://github.com/skychan/DARGON

Data-Augmented Deep Learning for Downhole Depth Sensing and Validation

数据增强深度学习用于井下深度感知与验证

Si-Yu Xiao, Xin-Di Zhao, Tian-Hao Mao, Yi-Wei Wang, Yu-Qiao Chen, Hong-Yun Zhang, Jian Wang, Jun-Jie Wang, Shuang Liu, Tu-Pei Chen, Yang Liu

机构 * State Key Laboratory of Electronic Thin Films and Integrated Devices, University of Electronic Science and Technology of China（电子薄膜与集成器件国家重点实验室，电子科学与技术大学） ； Southwest Branch of China National Petroleum Corporation Logging Co., Ltd.（中国石油天然气集团有限公司西南分公司） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） 纠错

AI总结 本文提出数据增强深度学习方法，提升井下套管定位识别的准确性和泛化能力。

DragFlow: Unleashing DiT Priors with Region Based Supervision for Drag Editing

DragFlow: 通过基于区域的监督释放DiT先验以实现拖拽编辑

Zihan Zhou, Shilin Lu, Shuli Leng, Shaocong Zhang, Zhuming Lian, Xinlei Yu, Adams Wai-Kin Kong

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） 纠错

AI总结 DragFlow通过基于区域的监督利用FLUX先验，改进基于拖拽的图像编辑效果，实现对点式和区域式基线的超越。

Comments Accepted by ICLR 2026

VLA-Reasoner: Empowering Vision-Language-Action Models with Reasoning via Online Monte Carlo Tree Search

VLA-Reasoner: 通过在线蒙特卡洛树搜索增强视觉-语言-动作模型的推理能力

Wenkai Guo, Guanxing Lu, Haoyuan Deng, Zhenyu Wu, Yansong Tang, Ziwei Wang

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Intelligent Engineering and Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学智能工程与自动化学院） 纠错

AI总结 VLA-Reasoner通过在线蒙特卡洛树搜索增强视觉-语言-动作模型，提升长时间轨迹任务的推理能力与执行效率。

Comments 8 pages, 6 figures, Accepted by ICRA 2026

Uni-cot: Towards Unified Chain-of-Thought Reasoning Across Text and Vision

Uni-cot: 向跨文本和视觉的统一链式推理迈进

Luozheng Qin, Jia Gong, Yuqing Sun, Tianjiao Li, Mengping Yang, Xiaomeng Yang, Chao Qu, Zhiyu Tan, Hao Li

机构 * Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 Uni-CoT通过统一的链式推理框架实现跨文本和视觉的连贯多模态推理，采用宏级和微级推理范式，提升多模态推理的效率和性能。

Comments Accepted by ICLR 2026, Project Page: https://sais-fuxi.github.io/projects/uni-cot/

AnesSuite: A Comprehensive Benchmark and Dataset Suite for Anesthesiology Reasoning in LLMs

AnesSuite: 一个用于LLM麻醉推理的全面基准和数据集套件

Xiang Feng, Wentao Jiang, Zengmao Wang, Yong Luo, Pingbo Xu, Baosheng Yu, Hua Jin, Jing Zhang

机构 * School of Computer Science, National Engineering Research Center for Multimedia Software and Hubei Key Laboratory of Multimedia and Network Communication Engineering, Wuhan University, China（计算机学院、多媒体软件国家工程研究中心和多媒体与网络通信工程湖北省重点实验室、武汉大学） ； Department of Anesthesiology, Zhejiang Cancer Hospital, China（麻醉科、浙江省癌症医院） ； Institute of Medicine, Chinese Academy of Sciences, Hangzhou, Zhejiang, China（医学研究所、中国科学院、杭州、浙江） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore（李光耀医学院、南洋理工大学、新加坡） ； Centre of AI in Medicine, Nanyang Technological University, Singapore（医学人工智能中心、南洋理工大学、新加坡） ； Department of Anesthesiology, First People’s Hospital of Yunnan Province, China（麻醉科、云南第一人民医院） ； Kunming University of Science and Technology, China（昆明理工大学） 纠错

AI总结 AnesSuite为LLM麻醉推理提供首个全面基准和数据集，开发Morpheus模型在麻醉领域实现显著性能提升。

Comments Accepted in ICLR 2026; 47 pages, 12 figures, 26 tables;

Inverse Reinforcement Learning with Dynamic Reward Scaling for LLM Alignment

逆强化学习与动态奖励缩放用于大语言模型对齐

Ruoxi Cheng, Haoxuan Ma, Weixin Wang, Ranjie Duan, Jiexi Liu, Xiaoshuang Jia, Simeng Qin, Xiaochun Cao, Yang Liu, Xiaojun Jia

机构 * Beijing Electronic Science and Technology Institute（北京电子科技学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanjing University（南京大学） ； Duke University（杜克大学） ； BraneMatrix AI ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Northeast University（东北大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 DR-IRL通过动态奖励缩放和逆强化学习提升大语言模型的安全对齐性能，有效解决数据不平衡和静态奖励模型的局限性。

MIDAS: Multi-Image Dispersion and Semantic Reconstruction for Jailbreaking MLLMs

MIDAS: 多图像分散与语义重建用于对抗多模态大语言模型

Yilian Liu, Xiaojun Jia, Guoshun Nan, Jiuyang Lyu, Zhican Chen, Tao Guan, Shuyuan Luo, Zhongyi Zhai, Yang Liu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学） 纠错

AI总结 MIDAS通过多图像分散与语义重建技术，提升对抗多模态大语言模型的劫持性能，达到81.46%的平均攻击成功率。

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations(2026)

Evaluating and Mitigating LLM-as-a-judge Bias in Communication Systems

评估和减轻通信系统中LLM-as-a-judge的偏见

Jiaxin Gao, Chen Chen, Yanwen Jia, Xueluan Gong, Kwok-Yan Lam, Qian Wang

机构 * School of Computer Science and Engineering at Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学网络科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文研究了LLM-as-a-judge在通信系统中的偏见问题，分析了不同模型对偏见输入的鲁棒性，并提出四种缓解策略以提高判断的公平性和可靠性。

Does FLUX Already Know How to Perform Physically Plausible Image Composition?

FLUX 是否已经能够进行物理上合理的图像合成？

Shilin Lu, Zhuming Lian, Zihan Zhou, Shaocong Zhang, Chen Zhao, Adams Wai-Kin Kong

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 FLUX能否通过SHINE框架实现物理合理的图像合成，通过引入无训练框架和降质抑制指导，提升高保真度和背景完整性。

Comments Accepted by ICLR 2026

Next Visual Granularity Generation

下一步视觉粒度生成

Yikai Wang, Zhouxia Wang, Zhonghua Wu, Qingyi Tao, Kang Liao, Chen Change Loy

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

AI总结 NVG框架通过分层生成方法实现图像生成，优于VAR系列，提升FID分数并展示出良好的扩展性和潜在应用。

Comments ICLR 2026

Electric Vehicle User Charging Behavior Analysis Integrating Psychological and Environmental Factors: A Statistical-Driven LLM based Agent Approach

电动汽车用户充电行为分析：整合心理和环境因素：一种基于统计驱动的LLM代理方法

Chuanlin Zhang, Junkang Feng, Chenggang Cui, Pengfeng Lin, Hui Chen, Yan Xu, A. M. Y. M. Ghias, Qianguang Ma, Pei Zhang

机构 * School of Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University（上海交通大学电气工程学院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Psychological Consultation Center, East China University of Political Science and Law（中国政法大学政治学与法律系心理咨询中心） ； School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） 纠错

AI总结 本文提出一种基于统计驱动LLM的代理方法，整合心理和环境因素分析电动汽车用户充电行为，揭示行为异质性及决策影响因素。

Comments Accepted for publication in CSEE Journal of Power and Energy Systems