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UniIntervene：用于高效现实世界强化学习的智能干预
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
AI总结 提出UniIntervene智能干预模型，通过检测低效探索并自主恢复策略至高价值状态，在真实机器人操作任务中平均成功率提升8.6%，人类干预减少57%。
Comments Project page: https://denghaoyuan123.github.io/UniIntervene-project/
通过信息增益衡量多轮对话中的语义进展
机构 * NTU Singapore（新加坡南洋理工大学） ； Amazon（亚马逊） ； Amazon Research, Tübingen, Germany（亚马逊研究院（德国图宾根））
AI总结 提出基于信息论的信息增益指标，通过高斯嵌入近似量化多轮对话中问题相关的语义进展，无需LLM推理，在多个基准上取得与人类判断一致的结果。
Comments Preprint. 26 pages
论LLM作为评审在科学新颖性评估中的局限性
机构 * DeCLaRe Lab, Nanyang Technological University（德克莱实验室，南洋理工大学）
AI总结 本文通过构建RQ-Bench基准，发现LLM评审对模型生成的研究问题产生新颖性幻觉，而人类专家则持相反意见，揭示了LLM在评估科学新颖性时的可靠性问题。
语言模型在开放式任务中的自动化创造力评估
机构 * Raffles Institution（莱佛士书院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University（南洋理工大学李光前医学院） ； Centre of AI in Medicine (C-AIM), Nanyang Technological University（南洋理工大学人工智能医学中心）
AI总结 提出一种领域无关的自动化框架，通过语义熵和检索式多智能体评估，量化LLM在开放式任务中的发散与收敛创造力，并在问题解决、研究构思和创意写作三个领域验证其有效性。
Comments Accepted to ACL 2026 (Main Conference). 35 pages, 16 figures. Code: https://github.com/tanminsen/creativity-eval
一次越狱，多种语言：学习语言无关的意图表示用于多语言越狱检测
机构 * School of Cyber Science and Engineering, Sichuan University（四川大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院）
AI总结 针对多语言LLM安全漏洞，提出MLJailDe框架，通过多语言回译数据增强和相对距离约束，实现跨语言越狱检测，F1达98.5%。
干预还是不干预：通过概率模型混合指导推理时对齐
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）
AI总结 提出BlendIn框架，通过质量感知对齐和按可靠性加权混合模型知识，解决推理时对齐中指导有效性差异大的问题，在困难模型对上实现最高50%的性能提升。
Comments Accepted by ACL 2026
跨模态一致性引导用于自动回归TTS模型中的鲁棒情绪控制
机构 * Alibaba-NTU Global e-Sustainability CorpLab（阿里-国立大学全球可持续发展公司实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； Alibaba（阿里） ； Alibaba Inc.（阿里公司）
AI总结 本文提出了一种基于文本情绪与显式语音情绪不一致程度的动态尺度的跨模态一致性引导分类器免费引导方法（CCG-CFG），通过使用文本情绪替代dropout条件，并采用硬样本挖掘策略蒸馏CCG-CFG引导信号，从而提升TTS模型的情绪对齐能力。在五个情感语料库和两个TTS基准测试中，该方法在CosyVoice2上实现了情绪识别准确率提升12%，主观评分提升10%，优于基线模型HierSpeech++、Qwen3-TTS和原始CosyVoice2，同时保持可懂性、自然度和高质量。
Comments Accepted to Interspeech 2026, short paper
“不要向用户提及此事”：检测与理解恶意代理技能
机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Digital Fashion and Data Governance, Zhejiang Sci-Tech University（浙江数字时尚与数据治理重点实验室，浙江科技大学）
AI总结 本文通过对两个主要注册中心的98,380个技能进行系统安全分析，结合静态模式匹配和动态行为验证，识别出157个恶意技能，揭示了13种攻击技术中的632个不同漏洞，并发现攻击复杂性与隐藏投入相关。
Comments Accepted to the 35th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2026)
面向移动边缘通用智能的资源感知LLM推理
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen（清华大学深圳国际研究生院，清华大学，深圳） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学 computing 和数据科学学院，新加坡） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing（清华大学电子工程系，北京） ； State Key Laboratory of Space Network and Communications, Tsinghua University, Beijing（空间网络与通信国家重点实验室，清华大学，北京） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing（北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学，北京） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Auburn University, Auburn, USA（阿伯丁大学电气与计算机工程系，阿伯丁，美国）
AI总结 提出联合优化框架，通过自适应CoT提示和分布式MoE架构协同优化推理深度、专家激活和传输功率，在资源受限的移动边缘环境中实现LLM高效推理，推理质量与资源效率平衡，额外推理时间小于1秒时准确率和延迟满足率均达90%。
基于近场Wi-Fi感知的跨域多人人体活动识别
机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（计算与数据科学学院，南洋理工大学，新加坡）
AI总结 针对Wi-Fi多人活动识别中跨域适应难题，提出WiAnchor框架，通过预训练扩大类间特征间隔、微调阶段引入锚点匹配机制过滤个体干扰，实现缺失类别下的高效跨域识别，准确率超90%。
跨域音视频欺骗检测基准测试
机构 * Rapid-Rich Object Search (ROSE) Lab and the College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University (NTU)（快速丰富对象搜索（ROSE）实验室和南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Computing and Information Technology and Dongguan Key Laboratory for Intelligence and Information Technology, Great Bay University（计算与信息科技学院和东莞智能与信息技术重点实验室，大湾大学） ； DSO National Laboratories（国防科学实验室） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University (NTU)（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； SMBU, Shenzhen 518172, China（深圳SMBU，越南河内VinUniversity，和新加坡NTU） ； VinUniversity, Hanoi 100000, Vietnam ； and NTU, Singapore
AI总结 提出首个跨域音视频欺骗检测基准，评估不同场景下的泛化能力，并设计MM-IDGM算法和Attention-Mixer融合方法提升性能。
Comments 17 pages
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