Nanyang Technological University（南洋理工大学）

Few-Step Diffusion Sampling Through Instance-Aware Discretizations

通过实例感知离散化实现少步扩散采样

Liangyu Yuan, Ruoyu Wang, Tong Zhao, Dingwen Fu, Mingkun Lei, Beier Zhu, Chi Zhang

机构 * Westlake University（西湖大学） ； Tongji University（同济大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出实例感知离散化框架，通过输入依赖先验调整时间步分配，提升生成质量，减少训练和推理开销。

Comments 24 pages, 20 figures. code: https://github.com/851695e35/INDIS

TimeAPN: Adaptive Amplitude-Phase Non-Stationarity Normalization for Time Series Forecasting

TimeAPN: 用于时间序列预测的自适应幅度-相位非平稳归一化

Yue Hu, Jialiang Tang, Siwei Yu, Baosheng Yu, Jing Zhang, Dacheng Tao

机构 * School of Mathematics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学数学学院） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University（南洋理工大学李科钦医学院） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 本文提出TimeAPN框架，通过时间与频率域联合建模和预测非平稳因素，结合自适应归一化机制提升长周期时间序列预测精度。

From Digital Twins to World Models:Opportunities, Challenges, and Applications for Mobile Edge General Intelligence

从数字孪生到世界模型：移动边缘通用智能的机会、挑战与应用

Jie Zheng, Dusit Niyato, Changyuan Zhao, Jiawen Kang, Jiacheng Wang

机构 * State-Province Joint Engineering and Research Center of Advanced Networking and Intelligent Information Services, College of Computer, Northwest University（高级网络与智能信息服务省州联合工程研究中心，计算机学院，西北大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； Automation of School, Guangdong University of Technology（自动化学院，广东工业大学） 纠错

AI总结 本文探讨了从数字孪生到世界模型的转变，分析了其在移动边缘通用智能中的作用，涵盖概念差异、设计原则、关键组件及应用挑战。

Towards Safer Large Reasoning Models by Promoting Safety Decision-Making before Chain-of-Thought Generation

通过在链式思考生成前促进安全决策来构建更安全的大推理模型

Jianan Chen, Zhifang Zhang, Shuo He, Linan Yue, Lei Feng, Minling Zhang

机构 * Southeast University, China（东南大学，中国） ； The University of Queensland, Australia（昆士兰大学，澳大利亚） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） 纠错

AI总结 本文提出在链式思考生成前促进安全决策的方法，提升大推理模型的安全性同时保持推理性能。

OmniVLN: Omnidirectional 3D Perception and Token-Efficient LLM Reasoning for Visual-Language Navigation across Air and Ground Platforms

OmniVLN：面向空和地面平台的全方位3D感知与高效token LLM推理的视觉语言导航

Zhongyuang Liu, Min He, Shaonan Yu, Xinhang Xu, Muqing Cao, Jianping Li, Jianfei Yang, Lihua Xie

机构 * CertaintyX ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

AI总结 OmniVLN结合全方位3D感知与高效token分层推理，提升空和地面机器人在复杂环境中的视觉语言导航能力，提升空间指认准确率并减少token消耗。

Leveraging Large Vision Model for Multi-UAV Co-perception in Low-Altitude Wireless Networks

利用大型视觉模型实现低空无线网络中多无人机协同感知

Yunting Xu, Jiacheng Wang, Ruichen Zhang, Changyuan Zhao, Yinqiu Liu, Dusit Niyato, Liang Yu, Haibo Zhou, Dong In Kim

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University（南京大学电子科学与技术学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University（成均馆大学电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文提出一种通信高效的多无人机协同感知框架BHU，通过Top-K选择机制和Swin-large-based MaskDINO编码器提升感知性能，同时利用深度强化学习优化协作无人机选择和资源分配，实验表明在资源受限环境下感知性能提升超5%且通信开销降低85%。

OGScene3D: Incremental Open-Vocabulary 3D Gaussian Scene Graph Mapping for Scene Understanding

OGScene3D: 增量式开放词汇3D高斯场景图映射用于场景理解

Siting Zhu, Ziyun Lu, Guangming Wang, Chenguang Huang, Yongbo Chen, I-Ming Chen, Wolfram Burgard, Hesheng Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Department of Automation, Key Laboratory of System Control and Information Processing of Ministry of Education, State Key Laboratory of Avionics Integration and Aviation System-of-Systems Synthesis, Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location Based Services, Shanghai Jiao Tong University（自动化系，教育部系统控制与信息处理重点实验室，航空系统集成与航空系统-of-系统综合国家重点实验室，上海导航与定位基于服务重点实验室，上海交通大学） 纠错

AI总结 OGScene3D通过增量式3D高斯场景图映射，实现开放词汇场景理解，结合高斯表示与层次优化策略，提升语义一致性与长期优化能力。

NutVLM: A Self-Adaptive Defense Framework against Full-Dimension Attacks for Vision Language Models in Autonomous Driving

NutVLM: 一种针对自动驾驶中视觉语言模型全维度攻击的自适应防御框架

Xiaoxu Peng, Dong Zhou, Jianwen Zhang, Guanghui Sun, Anh Tu Ngo, Anupam Chattopadhyay

机构 * Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（控制科学与工程系，哈尔滨工业大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出NutVLM框架，通过NutNet++ sentinel检测并净化良性样本、局部修补和全局扰动，结合高效灰度遮蔽和专家引导的对抗提示调优，提升自动驾驶中视觉语言模型的鲁棒性与性能。

Comments 12 pages, 6 figures

Learning to See and Act: Task-Aware Virtual View Exploration for Robotic Manipulation

学习感知与行动：面向机器人操作的任务感知虚拟视角探索

Yongjie Bai, Zhouxia Wang, Yang Liu, Kaijun Luo, Yifan Wen, Mingtong Dai, Weixing Chen, Ziliang Chen, Lingbo Liu, Guanbin Li, Liang Lin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； X-Era AI Lab（X-Era AI实验室） 纠错

AI总结 本文提出TVVE框架，通过动态选择任务相关虚拟视角和重构场景表示，提升机器人操作在遮挡和跨任务迁移中的性能，实验验证其鲁棒性。

Comments 24 pages, 15 figures, Project page: https://hcplab-sysu.github.io/TAVP, Code: https://github.com/HCPLab-SYSU/TAVP.git, Accepted at CVPR 2026