Nanyang Technological University（南洋理工大学）

Continual LLM Upcycling: A Predictor-Gated Bank-Wise Sparsity Training Recipe for Dense-to-Sparse LLMs

持续LLM升级：一种用于稠密到稀疏LLM的预测器门控银行级稀疏训练方案

Ruixuan Huang, Jinyuan Shi, Hantao Huang, Yifan Huang, Ziyi Guan, Hao Zeng, Ian En-Hsu Yen, Minghui Yu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Salesforce AI ； Huawei Noah's Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

AI总结 提出一种从稠密检查点构建通道稀疏大语言模型的持续训练方法，通过预测器门控稀疏SwiGLU FFN和银行级top-k规则实现4倍稀疏性，并修复长上下文失败模式。

Representation-Aware Advantage Estimation: Your Reward Model Provides More Than A Scalar Output

表示感知优势估计：你的奖励模型提供的不仅仅是标量输出

Guozheng Li, Xiyan Fu, Yiwen Guo

机构 * Southeast University（东南大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 提出表示感知优势估计方法，利用奖励模型隐藏状态作为辅助信号，通过图传播计算优势值，提升RLHF的样本效率和鲁棒性。

Vision-Assisted Foundation Model for Solving Multi-Task Vehicle Routing Problems

视觉辅助的基础模型解决多任务车辆路径问题

Shuangchun Gui, Zhiguang Cao, Wen Song, Yew-Soon Ong

机构 * School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算与信息系统学院） ； Institute of Marine Science and Technology, Shandong University（山东大学海洋科学与技术研究院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Centre for Frontier AI Research, Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局高性能计算研究所前沿人工智能研究中心） 纠错

AI总结 提出视觉辅助基础模型VaFM，通过将约束编码为图像并融合图节点嵌入，同时解决16种VRP变体，在复杂约束变体上超越现有方法。

Comments Accepted by TNNLS

HMAF: A Hierarchical Multi-Slot GD-RTB Allocation Framework

HMAF：一种分层多槽GD-RTB分配框架

Tianxing Bu, Zhaoqi Zhang, Linyou Cai, Miao Xie, Shengri Xue, Tan Qu, Qianlong Xie, Xingxing Wang, Siqiang Luo, Gao Cong

机构 * Meituan（美团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

AI总结 针对GD与RTB共存广告平台中短期收益与长期交付的平衡难题，提出分层多槽分配框架HMAF，采用计划-校准-执行范式，集成离线约束优化与在线决策，在美团实现GD交付率提升3.72%、广告总收入提升1.59%。

Comments Accepted by KDD 2026 Applied Data Science Track

Mitigating Manifold Departure: Uncertainty-Aware Subspace Rectification for Trustworthy MLLM Decoding

缓解流形偏离：面向可信MLLM解码的不确定性感知子空间校正

Yingxuan Zhuang, Jingxiao Yang, Miao Pan, Cheng Tan, Yuxiang Cai, Siwei Tan, Chen Zhi, Xuhong Zhang, Jianwei Yin, Jintao Chen

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

AI总结 提出MGAP方法，通过SVD构建语言先验子空间并自适应衰减投影分量，在抑制幻觉的同时保持语义结构，优于现有解码基线。

Comments ICML 2026 regular

Let ViT Speak: Generative Language-Image Pre-training

让ViT说话：生成式语言-图像预训练

Yan Fang, Mengcheng Lan, Zilong Huang, Weixian Lei, Yunqing Zhao, Yujie Zhong, Yingchen Yu, Qi She, Yao Zhao, Yunchao Wei

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出GenLIP框架，通过语言建模目标直接训练ViT从视觉token预测语言token，无需对比学习或额外文本解码器，实现简单、可扩展且性能优异的视觉编码器。

Comments 27 pages, 11 figures. Code and models are available at https://github.com/YanFangCS/GenLIP

Passive Acoustic-based Composite Indices for Reef Health Monitoring in Noisy Tropical waters

基于被动声学的复合指数用于嘈杂热带水域的珊瑚礁健康监测

Hari Vishnu, Yuen Min Too, Mandar Chitre, Danwei Huang, Teong Beng Koay, Sudhanshi S. Jain

机构 * University of Technology, Sydney（悉尼科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National Institute of Oceanography and Environmental Physics（国家海洋与环境物理研究所） ； Institute of Marine and Coastal Sciences, University of Connecticut（康乃狄克大学海洋与海岸科学研究所） ； Indian Institute of Technology, Bombay（印度班加罗尔理工学院） 纠错

AI总结 提出使用卷积神经网络去噪器处理低频噪声，结合声压级、声学复杂度指数和虾鸣率等声学指标，实现与潜水评估一致的珊瑚礁健康监测。

A Survey of Robotic Navigation and Manipulation with Physics Simulators in the Era of Embodied AI

具身智能时代基于物理模拟器的机器人导航与操作综述

Lik Hang Kenny Wong, Xueyang Kang, Kaixin Bai, Jianwei Zhang

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（城市大学计算机科学系） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Department of Informatics, Universität Hamburg（汉堡大学信息学院） 纠错

AI总结 本文综述了物理模拟器在缩小具身智能中导航与操作的模拟到现实差距方面的关键特性、任务支持及硬件需求，并提供了基准数据集、指标、平台和方法资源。

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