Nanyang Technological University（南洋理工大学）

Lost in Translation: Do LVLM Judges Generalize Across Languages?

迷失在翻译中：大型视觉-语言模型（LVLM）的评判者是否能跨语言泛化？

Md Tahmid Rahman Laskar, Mohammed Saidul Islam, Mir Tafseer Nayeem, Amran Bhuiyan, Mizanur Rahman, Shafiq Joty, Enamul Hoque, Jimmy Huang

机构 * York University（约克大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI研究） 纠错

AI总结 本文提出MM-JudgeBench，首个多语言多模态评判模型评估基准，包含60000+跨25种语言的配对偏好实例，揭示了LVLM评判器在跨语言性能上的显著差异，指出模型大小和架构并非多语言鲁棒性的良好预测因素。

Comments Accepted at ACL 2026 Findings

ProjLens: Unveiling the Role of Projectors in Multimodal Model Safety

ProjLens: 揭示项目器在多模态模型安全中的作用

Kun Wang, Cheng Qian, Miao Yu, Lilan Peng, Liang Lin, Jiaming Zhang, Tianyu Zhang, Yu Cheng, Yang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 ProjLens通过分析多模态大语言模型中的后门攻击机制，揭示了项目器在安全漏洞中的关键作用，发现后门注入参数编码于低秩子空间，并通过实验验证了激活机制的差异。

Comments 18 pages ,15 figures

Distillation Traps and Guards: A Calibration Knob for LLM Distillability

知识蒸馏陷阱与守护：一种用于LLM可蒸馏性的校准调节器

Weixiao Zhan, Yongcheng Jing, Leszek Rutkowski, Dacheng Tao

机构 * Generative AI Lab, College of Computing and Data Science（生成人工智能实验室，计算与数据科学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Systems Research Institute of the Polish Academy of Sciences（波兰科学院系统研究所） ； AGH University of Krakow（克拉科夫AGH大学） ； SAN University（SAN大学） 纠错

AI总结 本文分析了知识蒸馏中的陷阱，提出了一种后处理校准方法，通过强化学习微调控制教师模型的可蒸馏性，提升蒸馏效果和模型安全性。

Hierarchically Robust Zero-shot Vision-language Models

层次化鲁棒零样本视觉-语言模型

Junhao Dong, Yifei Zhang, Hao Zhu, Yew-Soon Ong, Piotr Koniusz

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CFAR, IHPC, A*STAR（CFAR、IHPC、A*STAR） ； Northwest Polytechnical University（西北工业大学） ； Data61 CSIRO ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

AI总结 本文提出基于层次嵌入的鲁棒微调框架，提升视觉-语言模型对对抗攻击的鲁棒性，通过多级对抗对齐和层次嵌入深度控制，增强模型泛化能力与语义多样性。

Comments This paper is accepted by CVPR'26

The data heat island effect: quantifying the impact of AI data centers in a warming world

数据热岛效应：量化人工智能数据中心在变暖世界中的影响

Andrea Marinoni, Erik Cambria, Weisi Lin, Mauro Dalla Mura, Jocelyn Chanussot, Edoardo Ragusa, Chi Yan Tso, Yihao Zhu, Benjamin Horton

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（剑桥大学计算机科学与技术系） ； Glitch Analytics Ltd.（Glitch Analytics有限公司） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Asian School of Environment, Nanyang Technological University（南洋理工大学环境学院） ； GIPSA-lab, Grenoble-INP UGA（格拉诺勒-INP UGA实验室） ； INRIA（法国国家信息与自动化技术研究所） ； Dipartimento di Ingegneria Navale, Elettrica, Elettronica e delle Telecomunicazioni - DITEN, University of Genoa（热工学院、电气工程、电子工程和电信工程系，热那亚大学） ； School of Energy and Environment, City University of Hong Kong（香港城市大学能源与环境学院） ； Department of Management, College of Business, City University of Hong Kong（香港城市大学商学院管理学院） 纠错

AI总结 研究通过分析人工智能数据中心的热量排放，发现其导致周围地区地表温度上升2°C，影响超3亿人，揭示了人工智能发展对环境的潜在影响。