Nanyang Technological University（南洋理工大学）

Bridging Talk and Thought: Understanding Dialogue Dynamics Across Collaborative Problem-Solving Contexts

桥接对话与思维：理解协作问题解决情境中的对话动态

Zhengyuan Liu, Stella Xin Yin, Min-Yen Kan, Nancy F. Chen

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出一个双层编码框架，整合认知与非认知问题解决及元认知调节机制，分析人机与多智能体协作对话，发现元认知调节是深度协作的关键区分因素。

TOPS: First-Principles Visual Token Pruning via Constructing Token Optimal Preservation Sets for Efficient MLLM Inference

TOPS：通过构建令牌最优保留集实现高效多模态大语言模型推理的第一性原理视觉令牌剪枝

Tinghao Wang, Yichen Guo, Rui Huang, Zheng Lu, Qizhe Zhang, Chenxi Li, Yuan Zhang, Jiajun Cao, Zhirong Shen, Yaosong Du, Guangyan Gan, Wenya Wang, Lin William Cong, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 提出TOPS方法，基于信息论分析确立任务相关性、信息覆盖和语义多样性三大原则，无训练且模型无关地剪枝视觉令牌，在LLaVA-NeXT上剪除77.8%令牌仍保持甚至提升性能。

Comments 27 pages, 18 figures

Risk-Aware Selective Multimodal Driver Monitoring with Driver-State World Modeling

风险感知的选择性多模态驾驶员监控与驾驶员状态世界建模

Daosheng Qiu, Haozhuang Chi, Hao Su, Shu Long, Xinyue Miao, Yongle Dong, Wei Zhang

机构 * Hubei University（湖北大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Osaka University（大阪大学） 纠错

AI总结 提出成本感知的选择性推理框架，结合轻量级RGB-生理学生网络和门控机制，在低延迟下减少不安全决策，实现可部署的多模态驾驶员监控。

OPID: On-Policy Skill Distillation for Agentic Reinforcement Learning

OPID: 面向智能体强化学习的在策略技能蒸馏

Shuo Yang, Jinyang Wu, Zhengxi Lu, Yuhao Shen, Fan Zhang, Lang Feng, Shuai Zhang, Haoran Luo, Zheng Lian, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 提出OPID框架，通过从在策略轨迹中提取层级技能（回合级和步骤级）提供密集标记级监督，结合结果优势进行策略优化，提升智能体性能、样本效率和鲁棒性。

LiMoDE: Rethinking Lifelong Robot Manipulation from a Mixture-of-Dynamic-Experts Perspective

LiMoDE: 从动态专家混合视角重新思考终身机器人操作

Zhihao Gu, Lin Wang

机构 * School of EEE, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） 纠错

AI总结 提出一种两阶段终身学习方案LiMoDE，通过动态专家混合结构实现多任务预训练和任务自适应，有效缓解灾难性遗忘并促进知识迁移。

Efficient foundation decoders for fault-tolerant quantum computing

用于容错量子计算的高效基础解码器

Ge Yan, Shanchuan Li, Shiyi Xiao, Pengyue Ma, Hanyan Cao, Feng Pan, Yuxuan Du

机构 * 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） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, Tokyo University of Agriculture and Technology, Koganei, Tokyo, Japan（东京农业与技术大学电气工程与计算机科学系） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学人工智能学院） ； Science, Mathematics and Technology Cluster, Singapore University of Technology and Design, Singapore（新加坡科技设计大学科学、数学与技术集群） ； School of Physical and Mathematical Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学物理与数学科学学院） 纠错

AI总结 提出神经迁移统一框架(NTU)，通过代数结构对齐不同码距的解码任务，实现小码距知识加速大码距训练，NTU-Transformer在平面表面码和双变量自行车码上超越现有方法。

Comments 32 pages, 9 figures, comments are welcome

Learning from the Self-future: On-policy Self-distillation for dLLMs

从自我未来学习：面向扩散LLM的在线自蒸馏

Yifu Luo, Zeyu Chen, Haoyu Wang, Xinhao Hu, Yuxuan Zhang, Zhizhou Sha, Shiwei Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； ELLIS Institute Tubingen（ELLIS蒂宾根研究所） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Tubingen AI Center（蒂宾根人工智能中心） 纠错

AI总结 提出首个面向扩散大语言模型的在线自蒸馏框架d-OPSD，通过自我生成答案作为后缀条件实现从自我未来经验学习，并将监督从词元级转向步骤级，在推理基准上以约10%的优化步骤超越RLVR和SFT基线。

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