Nanyang Technological University（南洋理工大学）

Unlocking the Forecasting Economy: A Suite of Datasets for the Full Lifecycle of Prediction Market: [Experiments \& Analysis]

解锁预测经济：一个用于预测市场全生命周期的数据集套件：[实验与分析]

Huaiyu Jia, Luofeng Zhou, Wentao Zhang, Lin William Cong, Siguang Li, Shuo Sun

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； New York University（纽约大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出首个持续维护的去中心化预测市场全生命周期数据集，通过整合市场元数据、交易记录和预言机事件，提供可复现且可扩展的数据模型，用于分析市场活动及NBA和CPI案例。

Comments Project page: https://www.polymonitor.club/

Hidden Reliability Risks in Large Language Models: Systematic Identification of Precision-Induced Output Disagreements

大语言模型中的隐藏可靠性风险：系统性识别精度诱导的输出分歧

Yifei Wang, Tianlin Li, Xiaohan Zhang, Xiaoyu Zhang, Wei Ma, Mingfei Cheng, Li Pan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beihang University（北航） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） 纠错

AI总结 本文提出PrecisionDiff框架，用于系统检测大语言模型在不同精度下的行为分歧，通过生成精度敏感测试输入并进行跨精度比较分析，揭示传统方法难以发现的细微差异，实验表明此类分歧在多个开源对齐LLM中普遍存在，PrecisionDiff在检测此类问题上表现优异。

Comments 12 pages, 5 figures

3D Smoke Scene Reconstruction Guided by Vision Priors from Multimodal Large Language Models

由多模态大语言模型视觉先验引导的3D烟雾场景重建

Xinye Zheng, Fei Wang, Yiqi Nie, Kun Li, Junjie Chen, Jiaqi Zhao, Yanyan Wei, Zhiliang Wu

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） ； Anhui University（安徽大学） ； United Arab Emirates University（阿联酋大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出整合视觉先验与高效3D场景建模的框架，通过增强烟雾退化图像和开发Smoke-GS框架，提升烟雾场景重建与视图合成的鲁棒性与一致性。

Membership Inference for Contrastive Pre-training Models with Text-only PII Queries

对比预训练模型的成员推断与仅文本隐私信息查询

Ruoxi Cheng, Yizhong Ding, Jian Zhao, Hongyi Zhang, Haoxuan Ma, Tianle Zhang, Yiyan Huang, Xuelong Li

机构 * Beijing Electronic Science and Technology Institute（北京电子科技研究所） ； Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； School of Computing and Information Technology, Great Bay University（广东大湾区大学计算机与信息科技学院） 纠错

AI总结 本文提出UMID框架，通过仅文本模态推断多模态模型的记忆，有效检测隐私信息泄露，无需生物特征输入，提升隐私审计效率与效果。

From Competition to Synergy: Unlocking Reinforcement Learning for Subject-Driven Image Generation

从竞争到协同：解锁受主体驱动的图像生成中的强化学习

Ziwei Huang, Ying Shu, Hao Fang, Quanyu Long, Wenya Wang, Qiushi Guo, Tiezheng Ge, Leilei Gan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出Customized-GRPO方法，通过Synergy-Aware Reward Shaping和Time-Aware Dynamic Weighting解决强化学习中身份保持与提示遵循的平衡问题，提升图像生成质量。

Fairness Testing of Large Language Models in Role-Playing

大型语言模型在角色扮演中的公平性测试

Xinyue Li, Zhenpeng Chen, Jie M. Zhang, Ying Xiao, Tianlin Li, Weisong Sun, Yang Liu, Yiling Lou, Xuanzhe Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； King's College London（伦敦国王学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文通过生成33000个角色特定问题，评估10种先进LLM在角色扮演场景中的公平性，发现107580次偏见响应，揭示角色扮演中偏见的普遍性。

Comments Accepted by ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE 2026)

ONOTE: Benchmarking Omnimodal Notation Processing for Expert-level Music Intelligence

ONOTE：面向专家级音乐智能的多模态记谱处理基准测试

Menghe Ma, Siqing Wei, Yuecheng Xing, Yaheng Wang, Fanhong Meng, Peijun Han, Luu Anh Tuan, Haoran Luo

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出ONOTE基准测试，通过确定性流程消除记谱系统偏差，揭示多模态模型在感知准确性和音乐理论理解间的根本分歧。

Comments 12 pages, 8 figures

Large Language Models Outperform Humans in Fraud Detection and Resistance to Motivated Investor Pressure

大语言模型在欺诈检测中优于人类且对有动机投资者压力具有抵抗力

Nattavudh Powdthavee

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 研究发现大语言模型在欺诈检测中表现优于人类，且在面对有动机投资者压力时未抑制欺诈预警，而人类顾问在压力下更倾向于支持欺诈投资。

Comments 36 pages