Nanyang Technological University（南洋理工大学）

TIGA: Trajectory-Injected Generative Attack against Black-box AIGC Detectors

TIGA：针对黑盒AIGC检测器的轨迹注入生成攻击

Xia Du, Zhuosen Bao, Zheng Lin, Jizhe Zhou, Jiawei Lian, Chi-man Pun, Jun Luo, Wei Ni, Symeon Chatzinotas

机构 * School of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology（厦门理工学院计算机与信息工程学院） ； Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT), University of Luxembourg（卢森堡大学安全、可靠性和信任跨学科中心） ； School of Computer Science, Engineering Research Center of Machine Learning and Industry Intelligence, Sichuan University（四川大学计算机学院机器学习与工业智能工程研究中心） ； PCA Laboratory, Key Laboratory of Intelligent Perception and Systems for High-Dimensional Information of Ministry of Education, School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院高维信息智能感知与系统教育部重点实验室PCA实验室） ； Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau（澳门大学科技学院计算机与信息科学系） ； School of Engineering, Edith Cowan University（伊迪斯科文大学工程学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 针对黑盒AIGC检测器，TIGA提出无需源图像和训练的框架，通过操纵DDIM轨迹、聚合梯度及方向搜索估计目标响应，实现强大黑盒攻击性能、可转移性及高鲁棒性，且无需源图像或扩散模型再训练。

Comments 14 pages, 5 figures

Cognivia: A Cognitive Behavioral Therapy Copilot for Evidence-Based Mental Healthcare

Cognivia：用于循证心理保健的认知行为疗法辅助工具

Qi Chen, Siria Xiyueyao Luo, Jian Wang, Yuan Shi, Haocong Rao, Xuejiao Zhao

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Southwest Petroleum University（西南石油大学） ； University of Groningen（格罗宁根大学） ； West China Hospital, Sichuan University（四川大学华西医院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 研究针对认知行为疗法应用受限及大语言模型在心理健康应用存在的问题，提出Cognivia，通过整合权威文本、问答数据，运用多阶段提示等策略构建并微调模型，还提出评估框架，该模型经多种评估验证效果良好。

Decompose and Reorganize: Planning with Primitives and Visuomotor Policies Learned from Demonstrations

分解与重组：利用从示范中学到的原语和视觉运动策略进行规划

Yizhou Chen, Hang Xu, Dongjie Yu, Yupu Lu, Tengye Xu, Zeqing Zhang, Wei Zhang, Yi Ren, Ben M. Chen, Jia Pan

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； JD.com (JingDong)（京东） ； Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学） ； Southern University of Science and Technology (SUSTech)（南方科技大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； The Chinese University of Hong Kong (CUHK)（香港中文大学） 纠错

AI总结 研究如何使机器人灵巧、长视野操作自动化，提出DR-LfD框架，将视觉运动策略集成到TAMP决策系统，基于接触关系分解示范为原子技能，经实验验证该框架在多类任务中性能强大。

Comments 21 pages, 12 figures

SGTP: Sampling-based Game-Theoretic Planning for Real-Time Multi-Vehicle Autonomous Racing

SGTP：基于采样的博弈论实时多车辆自主赛车规划

Zhouheng Li, Fangguo Zhao, Mattia Piccinini, Baha Zarrouki, Yuan Gao, Zitong Shan, Johannes Betz, Chen Lv, Lei Xie

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

AI总结 针对自主多车辆赛车中平衡战略多样性与计算效率的难题，提出基于采样的博弈论规划（SGTP）框架，结合博弈论推理与GPU加速采样，经可行性选择确保安全过渡，模拟显示其在多智能体场景表现良好，还开源代码及基准促进研究。

Toward a systematic method for identifying language areas

迈向一种识别语言区域的系统方法

Hiram Ring

机构 * NTU Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文旨在填补语言区域识别缺乏系统方法的空白，提出简单地理聚类方法，能识别任意区域分组，生成的全球宏观区域与现有分组相符，还为著名语言联盟生成局部分组。

PreDiff-LM: Pretrained Discrete Masked Diffusion Language Modeling with Hybrid Attention

PreDiff-LM：具有混合注意力的预训练离散掩码扩散语言模型

Zhengtao Yao, Runhao Li, Xupeng Chen, Jiayi Cheng, Chenqian Le, Michael Yue, Jesson Wang, Siheng Wang, Guang Yang, Haoyan Xu, Chenhao Wei, Zhengqing Yuan, Youran Shen, Yanfang Ye, Junhao Dong

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； New York University（纽约大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 研究离散掩码扩散语言模型中因果预训练与双向去噪协调问题，提出PreDiff-LM模型，通过混合注意力机制改进无条件困惑度等指标，在多方面优于先前扩散基线，明确与优化AR模型的差距，为预训练因果主干调整提供补充机制。

Less Data, Better Alignment: Data-Centric Multi-Evaluator Agreement for Preference Optimization

数据更少，对齐更好：用于偏好优化的数据中心多评估器一致性方法

Zhengtao Yao, Runhao Li, Xupeng Chen, Jiayi Cheng, Chenqian Le, Michael Yue, Siheng Wang, Haoyan Xu, Yuqi Li, Chenhao Wei, Zhengdao Li, Rongchao Zhang, Guang Yang, Yidong Wang, Junhao Dong

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； New York University（纽约大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； City College of New York, CUNY（纽约市立大学城市学院） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 研究聚焦偏好优化，提出DMAPO方法，从目标策略生成候选响应，经多评估器评估、校正后保留高一致性示例。实验表明该方法数据效率高，能提升模型在MT - Bench等指标上的表现，且改变评估器或准则对下游性能影响小。

Comments 19 pages

Steeringless Drifting: Differential-Torque Control of a Four-Wheel Independently Driven Vehicle

无舵漂移：四轮独立驱动车辆的差动扭矩控制

Sheng Zhao, Zexin Wu, Dongyang Zhou, Bolin Zhao, Xiaodong Wu

机构 * School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学机械工程学院） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航天工程学院） 纠错

AI总结 研究针对无舵四轮独立驱动车辆，提出基于双轨车辆模型的差动扭矩漂移控制方法，经仿真和实验验证，该方法能使车辆实现特定角度的稳定圆周漂移及8字漂移跟踪，证明了仅用差动轮扭矩漂移控制的可行性。

Reasoning with Memory: A Temporal Granularity-Adaptive Framework for Training-Free Long Video Understanding

利用记忆进行推理：一种用于免训练长视频理解的时间粒度自适应框架

Linghao Meng, Qiankun Li, Junyuan Mao, Pujin Liao, Zhicheng He, Enbo Zhang, Kun Wang, Yang Liu, Huazhu Fu, Yueming Jin

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（高性能计算研究所，科学、技术与研究机构（A*STAR）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

AI总结 研究针对多模态大语言模型长视频理解受限问题，提出ReMem框架，通过双级记忆增强自适应，在查询和视频级别分别处理，能适应不同时间粒度，经实验验证在多个基准测试中实现高效零样本性能，提升模型长视频推理能力。

Comments Accepted by ECCV 2026

DailyBench: A Unified Benchmark for AI-Generated and Manipulated Images from Modern Generative Models

DailyBench：用于评估现代生成模型生成和处理的人工智能图像的统一基准

Xin Jiang, Hao Tang, Junyao Gao, Meiqi Cao, Fei Shen, Dongming Zhang, Yongdong Zhang

机构 * People’s Daily Online（人民网） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tongji University（同济大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 研究针对现有生成模型图像检测基准与现实差距问题，提出统一基准DailyBench，含FakeBench和ManipulationBench两个子集，通过实验揭示当前检测器鲁棒性差，凸显其可用于开发更强大的人工智能生成图像检测方法。

Comments Some errors must be corrected

Feedforward 3D Editing Learns from Semantic-Part Transformation

前馈3D编辑从语义部分变换中学习

Jiawei Weng, Saining Zhang, Zhenxin Diao, Peishuo Li, Henghaofan Zhang, Junhao Chen, Hao Zhao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出Pxform数据集和PartFlow网络，通过语义部分变换实现高质量前馈3D编辑，在几何和外观编辑基准上达到最优性能。

Comments 31 pages, 22 figures. Project Page: https://dennis-jwweng.github.io/pxform/

Forecasting Ionospheric Irregularities on GNSS Lines of Sight Using Dynamic Graphs with Ephemeris Conditioning

利用动态图与轨道数据条件化预测GNSS视线上电离层不规则性

Mert Can Turkmen, Eng Leong Tan, Yee Hui Lee

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出利用动态图和轨道数据条件化预测GNSS视线上电离层不规则性，通过构建动态图结构提升预测精度，实验结果显示模型在BSS和PR-AUC指标上均优于传统方法。

Comments 17 pages, 8 figures, submitted to IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing