Nanyang Technological University（南洋理工大学）

EvolveNav: Proactive Preflection and Self-Evolving Memory for Zero-Shot Object Goal Navigation

EvolveNav: 用于零样本目标导航的主动预反思与自进化记忆

Qi Chai, Wenhao Shen, Nanjie Yao, Yue Xia, Kaiyong Zhao, Jie Ma, Guosheng Lin, Hao Wang

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； XGRIDS（深圳格物智联） 纠错

AI总结 提出自进化零样本目标导航框架，通过从历史轨迹提取规则并基于置信上界检索，结合记忆引导预反思模块，减少无效探索，成功率提升10.1%。

Seeing Is Not Screening: Multimodal Hidden Instruction Attacks on Agent Skill Scanners

看见不等于筛查：针对智能体技能扫描仪的多模态隐藏指令攻击

Xiaojun Jia, Jie Liao, Simeng Qin, Ke Ma, Wenbo Guo, Yebo Feng, Aishan Liu, Yang Liu

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Chongqing University, China（重庆大学） ； Northeastern University, China（东北大学） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学） ； Beihang University, China（北航大学） 纠错

AI总结 针对现有技能扫描仪忽视图像中恶意指令的盲点，提出SkillCamo多模态攻击将指令隐藏于图像，并设计ExecScan执行级扫描模块，通过意图提取、行为重建等检测隐藏指令，实验证明其有效性。

Next-Turn: Duration-Aware Streaming Endpoint Detection via Time-to-Next-Speech-Onset Prediction

Next-Turn: 通过预测下一次语音开始时间进行持续时间感知的流式端点检测

Tristan Tsoi, Jiajun Deng, Yingke Zhu, Huu Quyen Dang, Tianxiang Cao, Nikita Kuzmin, Tao Zhong, Simon Lui

机构 * Central Media Technology Institute, Huawei（华为中央媒体技术研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出Next-Turn方法，以到下一次语音开始的时间为训练目标，直接利用语音时间戳，无需额外标注，在端点检测中比最强基线提高25.9%的绝对准确率，且与持续时间感知目标联合训练可进一步提升性能。

Comments Interspeech 2026

A Unified Framework for Context-Aware and Relation-Aware Graph Retrieval-Augmented Generation

上下文感知与关系感知的图检索增强生成统一框架

Haoyang Zhong, Yifei Sun, Antong Zhang, Chunping Wang, Lei Chen, Yang Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Finvolution Group（信也科技集团） 纠错

AI总结 提出HyGRAG分层图RAG框架，通过构建融合上下文与关系的摘要、跨层级检索及动态更新，将多跳推理准确率提升9.7%。

Comments Accepted at The ACM Web Conference 2026 (WWW '26)

See First, Answer Later: Visual Evidence Pre-Alignment via Sufficiency-Driven RL

先看后答：基于充分性驱动的强化学习实现视觉证据预对齐

Yilian Liu, Sicong Leng, Guoshun Nan, Junyi Zhu, Jiayu Huang, Minghao Sun, Xuancheng Zhu, Yisong Chen, Zexian Wei, Xiaofeng Tao

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

AI总结 提出视觉证据预对齐（VEPA）方法，在预训练与后训练之间引入充分性驱动的GRPO优化，以增强多模态大模型对细粒度视觉证据的利用，显著提升视觉密集型任务性能。

The Benchmark Illusion: Pruned LLMs Can Pass Multiple Choice but Fail to Answer

基准测试幻觉：剪枝后的大语言模型能通过多项选择但无法回答问题

Rui Wen, Lu Sun, Jiayang Liu, Zesheng Xu, Tianshuo Cong, Zheng Li

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学大学） ； Tohoku University（东北大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Shandong University（山东大学） 纠错

AI总结 研究发现，高稀疏度剪枝后的大语言模型在多项选择评估中表现良好，但在开放生成中无法正确回答相同问题，揭示了基准测试的盲点。

StereoFactory: A Unified Merging Framework for Robust Stereo Matching

StereoFactory: 一种用于鲁棒立体匹配的统一合并框架

Xianda Guo, Pinhan Fu, Ruilin Wang, Wenke Huang, Mang Ye, Qin Zou

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； D-Star Robotics ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； 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StereoFactory，一种粗到细的进化框架，通过遗传算法选择模型子集和CMA-ES优化模块级路由，实现自适应模型合并，在多个基准上降低误差并显著减少训练时间。

PermaVid: Consistent Video Generation Across Edits via Disentangled Context Memory

PermaVid: 通过解耦上下文记忆实现编辑下的一致视频生成

Shuai Yang, Bingjie Gao, Ziwei Liu, Jiaqi Wang, Dahua Lin, Tong Wu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 提出PermaVid框架，利用解耦为语义外观和几何结构的上下文记忆，结合编辑感知更新策略，实现编辑操作后视频的长期一致生成。

Comments Project page: https://ys-imtech.github.io/projects/PermaVid/

Show the Signal, Hide the Noise: Spectral Forcing for Pixel-Space Diffusion

展示信号，隐藏噪声：像素空间扩散的频谱强制

Weichen Fan, Haiwen Diao, Penghao Wu, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） 纠错

AI总结 提出频谱强制方法，通过在像素空间扩散模型中对噪声输入施加时变低通滤波器，引导模型关注信号频带，提升训练效率和生成质量。

Comments Code link: https://github.com/WeichenFan/Spectral_Forcing

MOSAIC: Modality-Specific Adaptation for Incremental Continual Learning in Parkinson's Disease Gait Assessment

MOSAIC: 帕金森病步态评估中增量持续学习的模态特定适应

Minlin Zeng, Zhipeng Zhou, Yang Qiu, Martin J. McKeown, Zhiqi Shen

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Pacific Parkinson's Research Centre, University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学太平洋帕金森研究中心） 纠错

AI总结 针对帕金森病步态评估中模态增量场景，提出MOSAIC框架，通过模态特定预热、统计解耦MSBN架构和课程引导排斥目标，解决跨模态蒸馏不可靠、统计偏移和可塑性下降问题。

SceneConductor: 3D Scene Generation from a Single Image with Multi-Agent Orchestration

SceneConductor: 基于多智能体编排的单图像3D场景生成

Jeonghwan Kim, Yushi Lan, Yongwei Chen, Hieu Trung Nguyen, Chuanyu Pan, Xingang Pan

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Meshy AI 纠错

AI总结 提出多智能体编排框架，将单图像3D场景生成分解为场景初始化、环境构建和多智能体细化三个阶段，并引入几何感知布局预测器，在几何精度、空间一致性和感知真实性上超越现有方法。