Nanyang Technological University（南洋理工大学）

FinStressTS: A Parametric Synthetic Benchmark for Time-Series Forecasting in Finance

FinStressTS: 金融时间序列预测的参数化合成基准

Jiaze Sun, Kelvin J. L. Koa, Ruiyang Ni, Yize Liu, Haonan Chen, Ke-Wei Huang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Asian Institute of Digital Finance（亚洲数字金融研究所） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 针对金融预测中信号弱、机制复杂的问题，提出FinStressTS合成基准，通过30个诊断环境系统评估15种模型在点预测与概率预测上的表现，揭示模型性能对数据机制的依赖性。

Comments KDD 2026 (Oral)

Tool-Aware Optimization with Entropy Guidance for Efficient Agentic Reinforcement Learning

基于熵引导的工具感知优化用于高效智能体强化学习

Hongye Cao, Nuo Yan, Haoyuan Deng, Ziwei Wang, Tianpei Yang, Jing Huo, Yuyao Zhang, Yang Gao

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； China Mobile NineVerse Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd.（中国移动九章人工智能技术（北京）有限公司） ； Institute of Artificial Intelligence, NineVerse（九章人工智能研究院） 纠错

AI总结 提出TAO-RL框架，通过工具感知轨迹过滤和熵引导探索解决智能体强化学习中工具使用导致的训练不稳定问题，在7个推理基准上优于现有方法。

World Models Meet Language Models: On the Complementarity of Concrete and Abstract Reasoning

世界模型遇见语言模型：论具体推理与抽象推理的互补性

Yucheng Zhou, Wei Tao, Yiwen Guo, Jianbing Shen

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

AI总结 本文提出受控具体推理框架及PF-OPSD方法，通过结合世界模型的视觉模拟与多模态大语言模型的抽象推理，在空间前瞻和开放域物理预测任务上提升性能与鲁棒性。

What Makes Interaction Trajectories Effective for Training Terminal Agents?

什么使得交互轨迹对训练终端代理有效？

Sidi Yang, Chaofan Tao, Jierun Chen, Tiezheng Yu, Ruoyu Wang, Yuxin Jiang, Yiming Du, Wendong Xu, Jing Xiong, Taiqiang Wu, Lifeng Shang, Xiaohui Li, Ngai Wong, Haoli Bai

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文通过Terminal-Lego流水线研究交互轨迹的教学效能，发现低分代理（DeepSeek-V3.2）的轨迹比高分代理（Claude Opus 4.6）更能提升学生泛化能力，归因于环境接地监督（EGS），并展示了极佳的数据效率。

Selective Token-Level Cryptographic Redaction for Privacy-Preserving Clinical Deployment of Large Language Models

选择性令牌级密码学编辑用于大型语言模型的隐私保护临床部署

Farhan Sheth, Ziyuan Yang, Yongying Lan, Si Yong Yeo

机构 * MedVisAI Lab, Singapore（新加坡MedVisAI实验室） ； Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, China（中国上海交通大学医学院瑞金医院） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学Lee Kong Chian医学院） 纠错

AI总结 提出HERALD框架，通过令牌级密码学编辑仅加密敏感令牌，在保护隐私的同时保持下游模型效用，在分类和医疗问答任务上接近明文性能。

Comments 33 pages, 8 figures, 26 tables

Bridging Predictive Uncertainty and Safe Action: Sample-Conditioned Differentiable Planning for Autonomous Driving

桥接预测不确定性与安全行动：面向自动驾驶的样本条件可微分规划

Chengzhen Meng, Pei Liu, Zhiyu Huang, Chen Lv, Jun Ma

机构 * Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学机器人与自主系统方向） ； Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学电子与计算机工程系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校土木与环境工程系） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） 纠错

AI总结 提出一种样本条件可微分规划框架，通过扩散模型生成多样未来场景并直接输入可微分规划器，利用条件风险价值约束缓解预测不确定性，实现安全、高效、舒适的自动驾驶运动规划。

DECA: Decentralizing Block-Wise Adam for Efficient LLM Full-Parameter Fine-Tuning on Non-IID Data

DECA: 去中心化逐块Adam优化器用于非独立同分布数据上的高效大语言模型全参数微调

Yunsheng Yuan, Shaowei Li, Kai Wang, Zhongyuan Sun, Zheng Zhang, Kai Han, Jun Luo, Feng Li

机构 * School of Computer Science and Technology, Shandong University, Qingdao China（山东大学计算机科学与技术学院，青岛中国） ； School of Mathematical Science, Peking University, China（北京大学数学科学学院，中国） ； IEIT SYSTEM, China（IEIT SYSTEM，中国） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai, China（上海财经大学计算机科学与人工智能学院，上海中国） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算与数据科学学院，新加坡） 纠错

AI总结 针对隐私敏感和资源受限环境中的大语言模型微调，提出DECA框架，通过逐块Adam优化和去中心化共识机制，在非独立同分布数据上实现高效的全参数微调，兼顾收敛速度、下游性能和资源效率。

PhotoCraft: Agentic Reasoning with Hierarchical Self-Evolving Memory for Deep Image Search

PhotoCraft: 具有层次自进化记忆的深度图像搜索代理推理

Kailin Lyu, Zhiqiang Yuan, Jianwei He, Qiwei Yan, Xuanbo Su, Nanxing Hu, Yang Liu, Ce Hao, Shengqian Qin, Lianyu Hu, Jinchao Zhang, Jie Zhou

机构 * Pattern Recognition Center, WeChat AI, Tencent Inc.（微信AI模式识别中心，腾讯公司） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出PhotoCraft，一种无需训练的分层记忆系统，通过工作、情景和语义记忆增强多模态大语言模型，实现深度图像搜索中的多步推理和知识迁移，在DISBench上提升检索性能达18.5%。

FGRPO: Federated GRPO with Adaptive Aggregation on Non-IID Data

FGRPO：非独立同分布数据上具有自适应聚合的联邦GRPO

Pengyu Chen, Shaowei Li, Kai Wang, Yunsheng Yuan, Kai Han, Jun Luo, Feng Li

机构 * School of Computer Science and Technology, Shandong University（山东大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical Science, Peking University（北京大学数学科学学院） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学计算机科学与人工智能学院） ； 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 提出联邦GRPO（FGRPO）框架，通过基于相对性能增益的自适应聚合机制，在非独立同分布数据上实现去中心化推理模型微调，兼顾数据隐私与鲁棒收敛。

MetaWorld: Scaling Multi-Agent Video World Model from Single-view Video Data

MetaWorld: 从单视角视频数据扩展多智能体视频世界模型

Teng Hu, Mingchun Lu, Yating Wang, Jiangning Zhang, Jinkun Hao, Ye Pan, Ran Yi, Lizhuang Ma, Dacheng Tao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出MetaWorld框架，通过单目世界状态展开、主体感知世界生成器和世界状态对齐机制，从单视角视频构建多智能体视频世界模型，解决数据稀缺和世界状态对齐问题。

BraveGuard: From Open-World Threats to Safer Computer-Use Agents

BraveGuard: 从开放世界威胁到更安全的计算机使用代理

Yunhao Feng, Xiaohu Du, Xinhao Deng, Yifan Ding, Ming Wen, Yixu Wang, Yuxiang Xie, Baihui Zheng, Yingshui Tan, Yige Li, Yutao Wu, Kerui Cao, Wenke Huang, Yanming Guo, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南高级技术研究所） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Deakin University（德肯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 提出BraveGuard框架，通过从开放世界威胁信号和真实代理轨迹中训练防护模型，实现轨迹级别的安全检测，显著提升计算机使用代理的安全性。

Video-OPD: Efficient Post-Training of Multimodal Large Language Models for Temporal Video Grounding via On-Policy Distillation

Video-OPD：通过在线策略蒸馏实现多模态大语言模型在时序视频定位中的高效后训练

Jiaze Li, Hao Yin, Haoran Xu, Boshen Xu, Wenhui Tan, Zewen He, Jianzhong Ju, Zhenbo Luo, Jian Luan

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

AI总结 提出Video-OPD框架，利用在线策略蒸馏和教师验证分歧聚焦课程，以高效后训练多模态大语言模型进行时序视频定位，克服稀疏奖励和高计算开销问题。

R2IF: Aligning Reasoning with Decisions via Composite Rewards for Interpretable LLM Function Calling

R2IF: 通过复合奖励对齐推理与决策以实现可解释的LLM函数调用

Aijia Cheng, Kailong Wang, Ling Shi, Yongxin Zhao

机构 * Shanghai Key Laboratory of Trustworthy Computing, East China Normal University, Shanghai, China（上海可信计算实验室，华东师范大学，上海，中国） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出R2IF框架，通过复合奖励（格式/正确性约束、思维链有效性奖励和规范-修改-价值奖励）和GRPO优化，对齐推理过程与工具调用决策，在BFCL/ACEBench上提升函数调用准确性和可解释性。

Total Variation, Adaptive Total Variation and Nonconvex Smoothly Clipped Absolute Deviation Penalty for Denoising Blocky Images

全变分、自适应全变分和非凸平滑剪切绝对偏差惩罚用于块状图像去噪

Aditya Chopra, Heng Lian

机构 * School of Computing Sciences, VIT University, Vellore, TN, India（计算机科学学院，VIT大学，Vellore，印度） ； Division of Mathematical Sciences, School of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological University, Singapore, 637371（数学科学系，南洋理工大学，新加坡） 纠错

AI总结 针对全变分模型的偏差问题，提出一种受高维变量选择启发的非凸惩罚函数，通过MM算法高效求解，实验证明在块状图像去噪中性能优于传统方法。