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Nanyang Technological University(南洋理工大学)

2026-07-14 至 2026-07-14 共收录 9
2607.11836 2026-07-14 cs.CV 新提交

Cycle-World: Mitigating Error Accumulation in Long-term Video World Models via Reverse-Prediction Cycle Consistency

循环世界:通过反向预测循环一致性减轻长期视频世界模型中的误差累积

Zihan Su, Teng Hu, Jiangning Zhang, Ruiyan Wang, Ran Yi, Lizhuang Ma, Dacheng Tao

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China(上海交通大学计算机科学学院) Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University, Hangzhou, China(浙江大学控制系统研究所) Nanyang Technological University, Singapore(新加坡南洋理工大学)

AI总结 针对自回归扩散模型在长视频生成中误差累积问题,提出循环世界框架,通过训练和推理阶段的时间可逆性及反向预测模型抑制误差,实验证明其在VBench基准测试中显著减轻误差漂移,提升生成质量和时间一致性。

Comments Accepted by ECCV 2026

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2607.11581 2026-07-14 cs.CV 新提交

Actor as Its Own Critic: Unifying Region Understanding and Localization via CycleGRPO

作为自身评论家的智能体:通过循环组相对策略优化统一区域理解与定位

Xin Zhang, Haochen Wang, Yikang Zhou, Jason Li, Robby T. Tan

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Wuhan University(武汉大学)

AI总结 研究针对多模态大语言模型的区域理解与定位问题,提出循环组相对策略优化框架CycleGRPO,利用任务对偶性构建自我评估范式,仅需区域输入,通过质量感知奖励评估字幕,在多基准测试中提升能力,为推进MLLMs像素级能力提供新途径。

Comments Accepted to ECCV 2026

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2607.11560 2026-07-14 cs.CV cs.AI 新提交

Technical Report on the CVPR 2026@AdvML Workshop Challenge

关于CVPR 2026@AdvML研讨会挑战赛的技术报告

Tianyuan Zhang, Zonglei Jing, Jiangfan Liu, Ligong Zhang, Ke Ma, Chengzhi Sun, Xiaohai Xu, Zhirui Zhang, Qianqian Xu, Qingming Huang, Hanyu Fang, Junhua Liu, Zheng Wang, Xiaoliang Liu, Yuanbo Li, Shuai Gui, Bin Wang, Menghe Zheng, Jing Nie, Hanyang Meng, Zeyang Zhang, Xiang Zhang, Yongxuan Zhu, Rui Ding, Hainan Li, Yongkang Zhang, Zhilei Zhu, Xianglong Kong, Jin Hu, Zonghao Ying, Yisong Xiao, Lei Chen, Haotong Qin, Jiakai Wang, Aishan Liu, Ruikai Li, Julia Karbing, Yinpeng Dong, Zhenfei Yin, Shao Jing, Xia Hu, Jingyi Xu, Juntao Dai, Xinyun Chen, Vishal M. Patel, Xianglong Liu, Dawn Song, Alan Yuille, Philip H. S. Torr, Dacheng Tao

机构 * Beihang University(北京航空航天大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院计算技术研究所) Tongji University(同济大学) iFLYTEK Co., Ltd.(科大讯飞股份有限公司) Anhui Laboratory for Safe Artificial Intelligence in the Yangtze River Delta(长三角安全人工智能安徽实验室) Wenzhou Business College(温州商学院) Jiangnan University(江南大学) Guangzhou City University of Technology(广州理工学院) Inceptio Technology(智元机器) Institute of Dataspace(数据空间研究所) Zhongguancun Laboratory(中关村实验室) Tsinghua University(清华大学) ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) University of Oxford(牛津大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) BAAI(北京智源人工智能研究院) Meta Johns Hopkins University(约翰·霍普金斯大学) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

AI总结 介绍CVPR 2026@AdvML研讨会针对自动驾驶VLAs的对抗性多模态攻击挑战赛,基于多视图视觉问答,参赛者要生成对抗图像和文本扰动。阐述任务设计等,研究领先提交作品发现后缀惩罚等模式,为多模态自动驾驶系统相关工作提供参考。

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2607.11473 2026-07-14 cs.CV cs.LG 新提交

Towards Efficient Convolutional Neural Network for Embedded Hardware via Multi-Dimensional Pruning

通过多维剪枝实现面向嵌入式硬件的高效卷积神经网络

Hao Kong, Di Liu, Xiangzhong Luo, Shuo Huai, Ravi Subramaniam, Christian Makaya, Qian Lin, Weichen Liu

机构 * 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) HP-NTU Digital Manufacturing Corporate Lab, Nanyang Technological University(惠普-南洋理工大学数字制造联合实验室) Department of Computer Science, Norwegian University of Science and Technology(挪威科技大学计算机科学系)

AI总结 研究针对嵌入式硬件的高效卷积神经网络,提出TECO多维剪枝框架,通过两阶段重要性评估框架全面评估剪枝单元,用启发式算法逐步修剪网络的深度、宽度和分辨率,实验验证其优于现有方法。

Comments Author's accepted version. Published in Proceedings of the 60th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC 2023)

Journal ref Proceedings of the 60th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), pp. 1-6, 2023

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2607.11386 2026-07-14 cs.RO 新提交

From Sketch Prior to Trajectories: A Mission-Oriented Coordinated Navigation Framework for Indoor UAV Swarm

从草图先验到轨迹:一种面向任务的室内无人机群协同导航框架

Xinhang Xu, Ruiyang Liu, Haotian Jin, Yi Wang, Hongming Shen, Jianping Li, Lihua Xie

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

AI总结 针对室内无人机群任务,提出面向任务的协同导航框架,利用草图先验,经拓扑对齐、融合观测构建可通行性表示,开发分层二维 - 三维框架,经仿真和实验验证其有效性、协同导航能力及对分层结构的可扩展性。

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2607.11131 2026-07-14 cs.CL 新提交

TIGER: Text-Conditioned Visual Gated Routing with Acceptance Alignment for Multimodal Speculative Decoding

TIGER:用于多模态推测解码的文本条件视觉门控路由与接受对齐

Quynh Vo, Cong-Duy Nguyen, Ponhvoan Srey, Luu Anh Tuan, Thong Nguyen

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Center of AI Research, VinUniversity(Vin大学人工智能研究中心)

AI总结 针对多模态推测解码中草稿模型视觉关键内容易偏差及现有方法不足的问题,提出TIGER框架,基于文本状态动态选视觉令牌,用接受对齐分组策略训练优化草稿模型,实验证明其在多方面取得良好效果。

Comments Work in progress

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2607.10792 2026-07-14 cs.CV 新提交

MAC-Splat: Multi-Attribute Consistency for High-Fidelity Sparse-View Reconstruction

MAC-Splat:用于高保真稀疏视图重建的多属性一致性

Jinqian Yang, Yichen Wu, Wanhua Li, Haokun Lin, Renzhen Wang, Xiangchu Feng, Xixi Jia

机构 * Xidian University(西安电子科技大学) Harvard University(哈佛大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) City University of Hong Kong(香港城市大学) Xi’an Jiaotong University(西安交通大学)

AI总结 针对稀疏视图重建中现有方法存在几何伪影的问题,提出MAC-Splat训练框架,利用MASt3R和DINOv3获取2D对应关系并定义MAC损失,联合正则化3D属性,实验证明该方法能有效解决不适定的稀疏视图重建问题,性能优于基线。

Comments Accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)

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2607.10251 2026-07-14 cs.AI 新提交

Behavioural Signatures of Risk-Sensitive Decision-Making in Large Language Models

大语言模型中风险敏感决策的行为特征

Xuankun Rong, Wenke Huang, Bo Du, Dacheng Tao, Mang Ye

机构 * School of Computer Science, Wuhan University(武汉大学计算机科学学院) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算与数据科学学院)

AI总结 研究大语言模型在决策支持中风险敏感决策的行为特征,通过无限制德州扑克的多模型框架量化行为,发现前沿LLMs有稳定风险特征,在不同条件下表现各异,为审计交互式环境中风险敏感决策提供行为基础。

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2607.09762 2026-07-14 cs.AI cs.DB 新提交

BatteryLake: Agentic, Physics-Grounded Curation of Heterogeneous Battery Aging Data and Benchmarking

BatteryLake:基于物理原理的异构电池老化数据智能管理与基准测试

Tianwen Zhu, Hao Wang, Yonggang Wen

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算与数据科学学院)

AI总结 针对公共电池老化数据集应用受限问题,BatteryLake通过大语言模型智能体、人在回路机制等,将原始数据转化为可用于基准测试的资产,还发布了含多种任务和协议的开放基准测试。

Comments The platform, benchmark, and curation protocol are publicly available at https://tianwen1209.github.io/batterylake/

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