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MMOE：通过高效专家设计使扩散变压器现代化
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） ； Institute of Artificial Intelligence of China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院）
AI总结 研究AIGC基础模型中扩散变压器未平衡质量与成本问题，提出MMOE对其现代化改造，将多种专家设计应用于AIGC生成，实验表明MMOE能达更好质量成本平衡，使AIGC基础模型可循大语言模型平衡扩展路径。
Comments 13 pages, 5 figures
一致证据，稳健识别：几何变换下的忠实归因正则化
机构 * School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络科学与技术学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Automation, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学自动化学院） ； Department of Mechanical Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院机械工程系） ； 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 研究针对归因方法在几何变换下的不足，提出基于图像区域子模搜索的无注释归因正则化框架，通过子模排序损失正则化归因及证据选择过程，实验表明该方法能提升归因稳定性且性能损失小。
用于多模态推理的离线-在线课程强化学习
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； BUPT Shenzhen Institute（北京邮电大学深圳研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； China Telecom Corporation Limited Sichuan Branch（中国电信股份有限公司四川分公司） ； Changsha University of Science & Technology（长沙理工大学）
AI总结 研究多模态推理中模型中间步骤有缺陷的问题，提出$O^2$-CritiCuRL框架，通过离线多步展开分析和在线渐进式强化学习策略，区分关键与冗余步骤，提升模型性能及训练和推理效率。
LEACL：用于长时程操作任务强化学习的大语言模型增强自动课程学习
机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Sony AI（索尼人工智能）
AI总结 针对长时程操作任务强化学习挑战，提出LEACL框架，结合大语言模型与自动课程学习，用大语言模型分解任务并生成规范，由自动课程学习算法仅依稀疏奖励信号指导学习，在相关任务上取得更好渐近性能。
Comments 8 pages, 4 figures, Published in the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2026
TRE：用于扩散语言模型的无训练幻觉检测
机构 * University of Bern（伯尔尼大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Griffith University（格里菲斯大学）
AI总结 针对扩散语言模型的幻觉问题，现有方法有局限。本文提出无训练的TRE指标，通过在模型解码过程中沿时空维度提取熵信号来估计幻觉风险，经实验验证其性能有竞争力，具有泛化性、效率和鲁棒性等优点。
Comments 25 pages
软件工程流水线中编码代理的基于执行的安全测试
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hainan University（海南大学）
AI总结 研究针对软件工程流水线中编码代理的安全问题，提出基于执行的红队测试框架，利用沙盒证据探测安全边界，将不安全操作嵌入工作负载并借助执行预言机优化，通过实验大幅增加不安全执行验证率，凸显编码代理需更强安全测试。
Comments Preprint. 12 pages, 6 figures
LiteTopK：利用维度诅咒设计长上下文稀疏注意力中的融合索引器 - TopK 内核
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 研究针对现有 GPU 索引器 - TopK 内核效率低的问题，利用维度诅咒设计 LITETOPK 内核，通过采样估计得分范围划分候选结果桶，降低内存开销，在实际部署中加速 GLM 5.2 预填充阶段，提升了效率。
谁买单？面向真实世界网络代理的以利益相关者为中心的提示注入基准测试
机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； ST Engineering, Singapore（ST工程，新加坡） ； IBM Research, USA（IBM研究院，美国） ； University of Illinois Urbana-Champaign, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，美国）
AI总结 提出以利益相关者为中心的基准测试框架，系统分类和归因真实世界网络代理系统中的提示注入危害，揭示当前代理无法可靠抵抗任何攻击目标，且失败模式多样。
Comments 25 pages
OS-Sentinel: 通过现实工作流中的混合验证实现安全增强的移动GUI代理
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 OS-Sentinel通过结合形式验证器和VLM上下文判断者，提升移动GUI代理的安全性，实验显示在多个指标上优于现有方法。
Comments ACL 2026 (Oral) & Best Paper at AIWILD @ ICLR 2026
循环自回归扩散：全局记忆与局部注意力相结合
机构 * Peking University（北京大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 研究针对超长视频生成中现有模型的不足，提出循环自回归扩散（RAD）框架，结合循环块与局部注意力，解决训练推理差距等问题，在相关数据集实验中展现出长视频生成的优越性。
Comments Published at ECCV 2026. Project page: https://yeyutaihan.github.io/recurrent-autoregressive-diffusion/
EGRA：迈向用于多模态推荐的增强行为图和表示对齐
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）
AI总结 针对多模态推荐现有方法不足，EGRA通过纳入预训练模型生成表示构建的项-项图减轻稀疏性，引入双层动态对齐加权机制提升模态-行为表示对齐，实验证明其有效性。
Deblur-Avatar：从运动模糊单目视频生成可动画化头像
机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； S-Lab for Advanced Intelligence, Nanyang Technological University（南洋理工大学先进智能实验室） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； SenseTime Research（商汤科技研究院）
AI总结 该研究针对运动模糊单目视频输入，提出将基于人类运动的运动模糊模型集成到3D高斯平铺的框架，通过优化轨迹和高斯分布重建高质量可动画化头像，实验证明其在渲染质量等方面显著优于现有方法。
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