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SR-OPSD：自引用同策略自蒸馏
机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 该研究针对同策略自蒸馏的优化不稳定问题，提出SR-OPSD方法，通过几何插值结合Rényi散度优化蒸馏目标，在多任务大语言模型实验中取得最优或竞争性能。
开放评估智能体：视觉生成模型的高效且可提示的评估
机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科学、技术与研究局（A*STAR）） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 该研究提出Evaluation Agent框架及基于其构建的Open-EA，可高效评估视觉生成模型，将评估时间减至传统方法的10%，还通过EA-CoT-10K和EA-3B减少对专有骨干的依赖，验证了其在多基准及跨家族的有效性。
Comments Journal extension of our ACL 2025 paper (arXiv:2412.09645). 12 pages. Code: https://github.com/Vchitect/Evaluation-Agent
CoRCi：跨域序列推荐中连贯兴趣建模的跨重建方法
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学）
AI总结 针对跨域序列推荐中域差异破坏兴趣连贯性的问题，本文提出CoRCi框架，通过跨重建方法和FocalNCE损失实现域不变兴趣对齐，在四个数据集上性能优于现有最优方法。
VeinCast：用于全球中期天气预报的物理引导动态场图与图条件融合框架
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Tongji University（同济大学）
AI总结 本文提出VeinCast框架，通过物理引导动态场图与图条件融合，在1.5° ERA5基准上，于14天提前期的69个气象场预报任务中取得与主流模型相当的竞争力，证实关系级物理引导的有效性。
从不可听输入到模型失效：LALMs中的低频安全风险
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； JIUTIAN Research（九天研究院） ； Tencent ARC Lab（腾讯ARC实验室） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学）
AI总结 本文提出不可听红队测试方法ILL评估LALMs的低频安全风险，发现其可降低LALMs准确率达67个百分点，同时提出DRG防护方法可提升受攻击后的准确率，明确了LALMs此前被忽视的安全风险。
面向大规模场景重建的结合局部到全局回环检测的多子图隐式神经SLAM
机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； 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 本文提出一种带多子图架构与双层回环检测机制的神经SLAM系统，结合渐进式建图、光流跟踪、局部到全局回环及子图间在线蒸馏算法，在大规模场景重建性能上优于现有最优方法。
视觉令牌编解码器：为ViT特征编码释放空间冗余
机构 * School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 针对ViT特征编码忽略二维补丁网格结构的问题，提出双路径视觉令牌编解码器VTC，在DINOv2、SAM3的分类等任务上，码率降低15.7-37.4倍且性能达未压缩的90%，表现优于基线。
Comments 13 pages, 9 figures
EvTrajGS：基于无姿态事件流的精确高效3D高斯溅射（Gaussian Splatting）方法
机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Guangdong Province Key Laboratory of Information Security Technology（广东省信息安全技术重点实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education（机器智能与先进计算教育部重点实验室） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Computing and Information Technology, Great Bay University（大湾区大学计算与信息技术学院）
AI总结 本文提出EvTrajGS框架，针对无姿态事件流实现精确高效的3D高斯溅射，通过连续时间轨迹参数化、时间耦合姿态更新及损失加权事件采样，在提升重建与姿态精度的同时降低计算开销，性能优于现有方法。
说服倾向与顺从倾向预测人类及语言模型的群体决策
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 该研究引入DecisionQE框架，以狼人杀为测试平台，发现顺从倾向强的LLM在群体决策中合作优势更稳定，且顺从兼具支持合作与提升对抗角色隐藏能力的双重效应，为LLM安全评估提供了新视角。
学习物理交互：触觉与力感知机器人学习综述
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学）
AI总结 本综述针对力与触觉感知机器人学习研究的空白，提出TF-ART分类法，整合多模态感知与多阶段系统设计视角，兼具算法与实践意义。
Comments 53 pages, 7 figures
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