高校专区
OPID: 面向智能体强化学习的在策略技能蒸馏
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）
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: 从动态专家混合视角重新思考终身机器人操作
机构 * School of EEE, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院）
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。
用于容错量子计算的高效基础解码器
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）
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
从自我未来学习：面向扩散LLM的在线自蒸馏
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）
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。
Comments Preprint
通过层间一致性聚合缓解大型视觉-语言模型中的幻觉
机构 * Peking University（北京大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； De Artificial Intelligence Lab（人工智能实验室）
AI总结 提出训练无关的解码方法DCLA，通过聚合前层表示构建动态语义参考并纠正语义偏差层，增强层间一致性，在多个LVLM和基准上显著降低幻觉。
通用反应条件的贝叶斯优化
机构 * Institute of Chemical and Bioengineering, Department of Chemistry and Applied Biosciences, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院化学与生物工程学院，化学与应用生物科学系） ； NCCR Catalysis, Switzerland（瑞士催化联合体） ； Department of Chemistry, University of Toronto（多伦多大学化学系） ； Vector Institute, Toronto, Canada（多伦多向量研究所） ； Department of Biological Chemistry & Molecular Pharmacology, Harvard Medical School（哈佛医学院生物化学与分子药理学系） ； Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA（波士顿马萨诸塞州 Dana-Farber 癌症研究所） ； School of Chemistry, Chemical Engineering and Biotechnology, Nanyang Technological University（南洋理工大学化学系、化工与生物技术学院） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Department of Chemical Engineering and Applied Chemistry, University of Toronto（多伦多大学化学工程与应用化学系） ； Department of Materials Science and Engineering, University of Toronto（多伦多大学材料科学与工程系） ； Acceleration Consortium, University of Toronto（多伦多大学加速联盟） ； Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)（加拿大高级研究研究院） ； Institute of Medical Science, Medical Sciences Building, Toronto, Canada（多伦多大学医学科学研究院，医学科学大楼） ； NVIDIA, Toronto, Canada（多伦多NVIDIA） ； Department of Computer Science, Western University（温哥华大学计算机科学系）
AI总结 提出CurryBO框架，通过curried函数的贝叶斯优化实现通用反应条件的高效搜索，在多个基准上显著提升样本效率。
SE-AGCNet：面向会议场景的联合语音增强与响度控制端到端框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hunan University（湖南大学）
AI总结 提出SE-AGCNet端到端框架，联合优化语音增强和自动增益控制，通过协同作用保留低音量语音并实现目标响度，在会议场景中提升语音质量和ASR准确率。
Comments Accepted by Interspeech 2026
USS: 面向具身视觉跟踪的统一空间-语义提示与潜在动力学学习
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出统一空间-语义提示范式替代纯文本目标指示，设计端到端框架USS支持多种提示类型，通过潜在世界模型提升时序鲁棒性，在真实机器人实验中优于纯文本方法。
MIL-LC：一种鲁棒的磁力计-惯性-LiDAR融合多模态定位框架
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） ； Centre for Advanced Robotics Technology Innovation (CARTIN)（先进机器人技术创新中心）
AI总结 提出MIL-LC框架，融合磁力计、惯性和LiDAR，解决GNSS缺失、几何重复或无纹理环境下的定位问题，通过磁地图与LiDAR退化检测实现鲁棒定位。
通信启发的图位置编码 (CIPE)
机构 * Division of Mathematical Sciences, School of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological University（南洋理工大学物理与数学科学学院数学科学部） ； School of Computing, University of Kent（肯特大学计算机学院） ； Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（剑桥大学计算机科学与技术系）
AI总结 提出通信启发的图位置编码(CIPE)，利用节点间通信性定义注意力兼容的几何结构，通过维度对齐实现高效Transformer训练，在七个基准上平均提升35.5%。
Comments 11 pages, 1 figure, 3 tables; supplementary material includes additional experiments and theoretical proofs
VolSplat: 重新思考基于体素对齐预测的前馈式3D高斯泼溅
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； GigaAI ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Monash University（莫纳什大学）
AI总结 针对前馈式3D高斯泼溅中像素对齐预测的局限性，提出体素对齐的VolSplat方法，通过从预测的3D体素网格直接预测高斯，实现鲁棒的多视图一致性和更优的几何与渲染质量。
Comments ECCV 2026, Project Page: https://lhmd.top/volsplat, Code: https://github.com/ziplab/VolSplat
TIDAL: 时间交错扩散与动作循环用于高频VLA控制
机构 * Institute for Infocomm Research (I$^2$R), A*STAR, Singapore（信息通信研究所（I²R），A*STAR，新加坡） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡）
AI总结 提出TIDAL分层框架，通过双频架构解耦语义推理与高频执行，实现边缘硬件上约9Hz控制更新，在动态拦截任务中性能提升2倍。
RoDyn: 驯服交互式机器人动态2.5D世界模型用于机器人操作
机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国）
AI总结 提出RoDyn，一种几何感知的2.5D世界模型，通过机器人动态分词器和掩码引导自回归架构，在高效潜在空间中建模环境动态，提升生成保真度并显著改善下游强化学习和模仿学习性能。
具有最优性和稳定性保证的安全学习控制
机构 * Shenzhen Key Lab for Advanced Motion Control and Modern Automation Equipments, School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, Guangdong 518055, China（深圳先进 motion 控制与现代自动化装备重点实验室，智能科学与工程学院，哈尔滨工业大学，深圳，广东 518055，中国） ； School of Data Science, Lingnan University, Hong Kong（数据科学学院，岭南大学，香港） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（电气与电子工程学院，南洋理工大学，新加坡） ； MIT CSAIL
AI总结 针对非线性系统在高相对度状态约束和未知扰动下的强化学习控制，提出高阶倒数型控制障碍函数处理约束，并通过梯度相似性概念和自适应机制在保证安全的同时提升性能。
Comments 16 pages, 6 figures
BenchX: 基于人口统计和协议偏差的癌症检测与定位AI模型基准测试
机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； German Cancer Research Center（德国癌症研究中心） ； University Hospital Basel（巴塞尔大学医院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院AI中心） ； Istanbul Medipol University（伊斯坦布尔梅迪波尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； Johns Hopkins Medicine（约翰霍普金斯医学）
AI总结 提出BenchX基准，通过85,355次CT扫描系统评估12个肿瘤检测AI模型在肿瘤大小、位置、患者亚组和成像协议上的表现，揭示模型在罕见亚组中性能不佳。
SlipSense: 用于足式机器人在线滑移检测的多模态传感
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） ； Institute for Infocomm Research, Agency for Science Technology and Research（资讯通信研究院，科技研究局）
AI总结 提出SlipSense框架，通过定制轻量化传感器足和LSTM模型，实现四足机器人基于力的在线滑移检测，早期滑移检测精度达24.1mm，准确率85.9%。
联邦因果发现与推断综述
机构 * School of Computer Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学计算机学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Department of Data Science and Artificial Intelligence, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学数据科学与人工智能系）
AI总结 本文系统综述联邦因果发现与推断领域，通过多维分类法组织方法，并形式化二者作为统一联邦因果推理管道的互补阶段，最后指出开放挑战。
Comments 27 pages, 4 figures, 2 tables, journal
PACT: 在任务向量中保留锚定核心用于模型合并
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 提出PACT方法，通过识别并保留预训练权重中的承重墙维度，在任务向量中锚定任务特定核心，解决任务向量范式下任务冲突和性能下降问题，提升模型合并效果。
Comments 33 pages,14 figures; Code is available
L2M-Calib：一种用于激光雷达和多种磁传感器的单键校准方法
机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学电子与电气工程学院）
AI总结 本文提出L2M-Calib方法，通过联合估计激光雷达与磁传感器间的外参和磁传感器的内畸变参数，实现多模态传感器融合的高效校准。
DexTeleop-0: 面向共享自主的力感知双臂灵巧遥操作与自我中心感知
机构 * Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） ； OOJU, USA（美国OOJU）
AI总结 针对接触丰富任务中遥操作精度低的问题，提出基于触觉驱动的自适应策略，通过实时优化循环将粗略人类意图转化为精确力控机器人命令，显著提升任务成功率与执行效率。
Comments 15 pages, 6 figures, 5 tables
通过速度编辑实现安全少步生成
机构 * NTU Singapore（新加坡南洋理工大学） ； UNIST（蔚山科学技术院）
AI总结 针对流匹配文本到图像生成中少采样步数下的安全问题，提出无训练的速度编辑方法VESFlow及其增强版VESFlow+，通过编辑速度场而非修改提示词来引导生成远离不安全内容，在保持良性提示保真度的同时显著降低攻击成功率。
Comments Project Page: https://uzn36.github.io/VESFlow/
MambaADv2: 面向无监督异常检测的进化型对偶增强状态空间模型
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所）
AI总结 提出MambaADv2框架，通过集成对偶增强状态空间模块和混合状态空间块，结合线性递归与并行矩阵计算，实现高效全局依赖与局部表示建模，提升多类无监督异常检测性能。
自进化LLM智能体系统中的安全性：威胁、放大与案例研究
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 本文系统分析自进化LLM智能体系统的安全威胁，提出模块-生命周期攻击面矩阵，揭示17个关键威胁和7种跨模块放大效应，并通过案例证明进化设计激活3.5倍攻击面且静态防御失效。
注意力谱正则化：无回放的连续多模态大语言模型
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出注意力谱正则化（ASR），一种无回放的连续学习框架，通过存储技能级交叉注意力原型分布并施加谱正则化约束，有效缓解多模态大语言模型在连续微调中的灾难性遗忘。
PromptDyG：动态图上的测试时提示自适应
机构 * 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） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算与信息系统学院） ； Faculty of Data Science, City University of Macau（澳门城市大学数据科学学院） ； Centre for Frontier AI Research (CFAR), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） ； Institute of High Performance Computing (IHPC), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局高性能计算研究所） ； 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 提出PromptDyG框架，通过无监督测试时提示自适应在冻结骨干网络上最小化特征熵，在线建模动态图演化模式，理论保证正负样本对相似度间隔增大，实验在6个基准数据集上显著优于基线。
Comments Accepted by ICML 2026
从片段到路径：大型工业代码库的任务级上下文恢复
机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Cambridge（剑桥大学）
AI总结 提出DeepDiscovery方法，通过两阶段定位-推理框架在预算约束下恢复任务级上下文，显著提升大型工业代码库的文件检索和下游软件工程任务性能。
Comments 12 pages, 3figures
课程强化学习可以激励LLMs超越基础模型的推理能力
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出边界感知课程强化学习方法，通过定位推理能力边界、针对性教师引导和强化学习巩固，在Qwen、Llama和DeepSeek上同时提升pass@1和pass@256，平均pass@256比基础模型提升9.8个百分点。
更深并非总是更好：通过置信层解码缓解对齐税
机构 * Qwen Team, Alibaba Inc.（阿里巴巴集团 Qwen 团队） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出Confident Decoding，一种无需训练的解码策略，通过熵引导的保守反向搜索动态选择最可靠的近最终层，以缓解对齐微调导致的最终层扰动，提升推理性能。
不要盲目信任：不可靠反馈如何破坏使用工具的LLM智能体
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； CFAR Agency for Science Technology and Research（新加坡科技研究局计算与推理中心） ； IHPC Agency for Science Technology and Research（新加坡科技研究局高性能计算研究所） ； Department of Statistics and Operations Research UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校统计与运筹学系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 研究不可靠反馈对工具增强型LLM智能体的影响，通过匹配循环对比实验发现，误导性反馈会导致价值反转，使智能体表现低于无反馈基线，并强调无反馈回退控制对评估的必要性。
Comments 16 pages
校准不是控制：为什么LLM代理监督需要干预
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； CFAR Agency for Science Technology and Research（科技研究局CFAR） ； IHPC Agency for Science Technology and Research（科技研究局IHPC） ； Department of Statistics and Operations Research UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校统计与运筹学系）
AI总结 本文指出LLM代理运行时监督中常用的标量风险预测存在目标错误，提出以干预优势为决策对象，并引入前缀分支方法进行动作条件控制，实验表明该方法能显著降低控制遗憾。
Comments 29 pages
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈