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MOOSE-Copilot：一个基于网络的交互式助手，用于统一探索性和细粒度科学假设发现
机构 * Central Conservatory of Music（中央音乐学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出MOOSE-Copilot，通过形式化的人机交互协议，将发散性探索和收敛性细化统一，利用蓝图、路由和反馈三种信号引导生成，显著优于纯自主基线。
Comments Accepted to ACL 2026 (System Demonstrations)
COMPASS：通过代理令牌和共享空间实现完整的多模态融合以实现无处不在的感知
机构 * Universität Bern（伯恩大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 COMPASS通过代理令牌和共享空间实现多模态融合，解决缺失模态导致的信息丢失和融合接口不匹配问题，提升多模态感知的鲁棒性。
Swift-SVD：在低秩LLM压缩中理论最优与实用效率的结合
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 本文提出Swift-SVD框架，通过激活感知和闭式压缩方法，在保证理论最优的同时提升实用效率和数值稳定性，实验显示其在压缩精度和端到端压缩时间上有显著优势。
Comments Accepted to ICML 2026
AnyHand：一个大规模合成数据集用于RGB（-D）手姿态估计
机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Lambda, Inc（Lambda公司） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 AnyHand通过提供大规模RGB-D图像和丰富的几何标注，提升了3D手姿态估计的性能，证明了数据多样性和质量对模型效果的重要性。
在移动边缘训练：一种在线验证的提示选择方法用于大型推理模型的高效强化学习训练
机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学理工大学（广州））
AI总结 本文提出HIVE方法，通过历史奖励轨迹和实时提示熵实现高效RL训练，提升提示选择效率而不牺牲性能。
无训练的可懂度引导的噪声ASR观测添加
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技術大學）
AI总结 提出一种无训练的可懂度引导观测添加方法，通过后端ASR的可懂度估计推导融合权重，提升噪声环境下ASR鲁棒性，无需修改SE或ASR模型参数。
Comments Accepted to Interspeech2026
状态后门：针对状态空间中视觉-语言-动作模型的隐蔽现实世界投毒攻击
机构 * Laboratory Of Intelligent Collaborative Computing, University of Electronic Science and Technology of China（智能协同计算实验室，电子科学与技术大学） ； National Key Laboratory of Wireless Communications, University of Electronic Science and Technology of China（无线通信国家重点实验室，电子科学与技术大学） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（计算机科学与工程学院，电子科学与技术大学） ； College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（计算机科学与技术学院，南京航空航天大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学）
AI总结 提出状态后门攻击，利用机器人手臂初始状态作为触发器，通过偏好引导遗传算法优化触发器的隐蔽性和有效性，在五个VLA模型和五个真实任务中实现超过90%的攻击成功率。
GenTSE: 通过粗到细的生成语言模型增强目标说话人提取
机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Southeast University, China（东南大学，中国） ； Schaeffler Hub for Advanced REsearch (SHARE) at Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学Schaeffler先进研究 hub（SHARE），新加坡）
AI总结 提出GenTSE，一种两阶段解码器仅生成语言模型，先预测粗语义标记再生成细声学标记，结合冻结语言模型条件训练和直接偏好优化，在Libri2Mix上超越先前基于语言模型的系统。
Comments Accepted to Interspeech2026
基于LLM增强优化的无人机低空经济网络高效机载视觉-语言推理
机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（计算与数据科学学院、新加坡国立科技大学） ； The University of Sydney, Sydney, Australia（悉尼大学、澳大利亚悉尼） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Western University, London, Canada（电气与计算机工程系、西方大学、加拿大伦敦） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University, South Korea（电气与计算机工程系、全州大学、韩国）
AI总结 针对无人机低空经济网络中机载视觉-语言模型推理的准确性与通信效率挑战，提出分层优化框架，包括交替分辨率与功率优化算法及大语言模型增强的强化学习轨迹优化方法，有效提升推理性能与通信效率。
神经网络的密码学后门：福与祸
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） ； Applied Statistics Unit, Indian Statistical Institute（印度统计研究所应用统计单位）
AI总结 本文展示密码学后门在神经网络中的双重作用：既可发动强大隐形攻击，也可用于鲁棒水印、用户认证和知识产权追踪，并证明这些协议在标准假设下是鲁棒的。
Comments Preprint
FIT-Print：通过目标指纹实现抗虚假声明的模型所有权验证
机构 * State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security, Hangzhou（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院，杭州） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系）
AI总结 针对现有模型指纹易受虚假声明攻击的问题，提出目标指纹范式FIT-Print，通过优化将指纹转化为可验证目标签名，并设计两种黑盒方法，实现100%防御成功率和0%误报率。
Comments This paper has been accepted by IEEE Transactions on Information Forensics and Security
Bokeh Diffusion：文本到图像扩散模型中的散焦模糊控制
机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（S实验室，南洋理工大学）
AI总结 提出Bokeh Diffusion框架，通过物理散焦模糊参数条件化扩散模型，结合混合训练流程和接地自注意力机制，实现场景一致的散景模糊控制，支持双向模糊强度调整和真实图像编辑。
Comments SIGGRAPH Asia 2025. Project page: https://atfortes.github.io/projects/bokeh-diffusion/
Watch, Remember, Reason: 基于多模态大语言模型的人类视角视频理解
机构 * School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京理工大学智能科学与技术学院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； University of Tokyo（东京大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UC Merced（加州大学默塞德分校）
AI总结 提出人类视角下视频理解的三个功能能力（观看、记忆、推理），构建统一框架分析视频MLLM的感知、记忆、推理和预测，并总结挑战、方法、应用及未来方向。
通过局部披露进行具有策略性主体的离线策略评估
机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA海德堡信息安全研究中心） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 研究策略性行为下的离线策略评估，通过局部披露揭示主体策略前协变量，构建双重稳健估计器，缓解信息不对称。
Trio: 基于时间-空间-样本注意力与结构因果先验的时间序列预测学习
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出Trio架构，通过时间、空间和样本三种注意力机制分别捕获时序动态、变量间依赖和历史样本对应，并引入时间序列结构因果模型生成合成任务以提供结构先验，提升多变量时间序列预测性能。
多任务模型融合的闭式谱正则化
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 针对多任务模型融合中的干扰最小化问题，发现迭代求解器实际充当隐式谱正则化器，据此提出基于谱滤波的闭式方法SWUDI及其自适应变体SWUDI-A，显著提升效率并匹配或超越现有方法。
MMAE：大规模多任务音频编辑基准
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯 Hunyuan 团队） ； Tianjin University（天津大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 提出首个面向通用指令音频编辑的综合评估基准MMAE，涵盖7种音频模态、6级任务复杂度和8种操作类型，通过2000个样本和基于评分标准的评估框架揭示当前模型在精确执行和结构鲁棒性上的严重不足。
Comments Open-Source at https://github.com/ddlBoJack/MMAE
DIFFRACT: 通过可微编程实现无线网络的神经化效用最大化
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出DIFFRACT框架，利用可微编程将深度学习与优化结合，通过算法展开将干扰管理算法映射为可微神经网络，实现分布式端到端梯度学习，以应对动态多用户干扰和随机服务质量约束。
Comments IEEE INFOCOM 2026
面向可泛化3D视觉运动策略学习的任务编辑
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； South China University of Technology（华南理工大学）
AI总结 提出Task-Edit框架，通过将任务分解为场景、技能和对象组件并灵活重组，生成多样化轨迹，提升3D视觉运动策略在长程操作任务中的泛化能力。
Comments 8 pages, 4 figures
OpenHalDet：面向多种生成场景的幻觉检测统一基准
机构 * University of Technology Sydney（新南威尔士大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出OpenHalDet基准，标准化幻觉检测评估流程，支持黑盒、灰盒、白盒检测器，实现跨任务、模型和检测器的可控比较。
Comments Preprint. Code and data are available at https://github.com/Nellie179/Hallucination-Detection
一种用于鲁棒6-DoF抓取姿态估计的跨视图融合框架
机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 提出跨视图融合框架，通过辅助视图缓解遮挡，利用自监督对比学习增强点云特征的空间一致性和方向区分性，并设计跨视图对齐圆柱体集成模块融合抓取相关几何，提升角落视图下的6-DoF抓取姿态估计鲁棒性。
Comments Corresponding author: Jin Xie
AdaGRPO: 一种面向基于流的GRPO的能力感知自适应增强方法
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； CPII under InnoHK（InnoHK下的CPII） ； Adobe Research（Adobe研究）
AI总结 提出AdaGRPO，通过在线课程过滤策略和跨层级优势融合，解决流模型GRPO中提示选择随机和优势估计缺乏全局视角的问题，提升训练稳定性和性能。
Comments Project Website: https://bujiazi.github.io/adagrpo.github.io/
IRAF：面向噪声鲁棒的端到端全双工口语对话系统的抗干扰自适应融合
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； AudioLab Hong Kong, Huawei Leibniz Research Center（香港AudioLab，华为Leibniz研究中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出IRAF模块，通过逐帧预测可靠性门控来调节用户音频对LLM的贡献，提升全双工对话系统在干扰说话人环境下的响应质量和交互稳定性。
DiBS: 扩散模型引导的分支选择
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对数独求解中学习型求解器缺乏正确性保证而符号求解器存在长尾搜索的问题，提出扩散模型引导的分支选择方法DiBS，在保持符号求解器完备性的同时，利用扩散模型排序候选值，显著降低搜索成本。
Comments 12 pages, 6 figures, 3 tables
面向风险感知强化学习的情景生成与近似安全保证
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 针对强化学习策略对转移扰动敏感导致不安全行为的问题，提出使用变分自编码器近似状态空间分布，通过构造上下界屏障证书并采样非鲁棒区域状态来收紧概率安全保证。
Comments 8 pages, preprint
迈向迭代式端到端软件开发：一种特征驱动的多智能体框架
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出EvoDev框架，通过特征分解、依赖建模和上下文传播，实现迭代式端到端软件开发，在Android任务上比Claude Code提升57.3%。
Comments Accepted by ISSTA 2026
OGA-AID：用于中风后康复多模态观察性步态分析的临床医生在环AI报告起草助手
机构 * Rehabilitation Research Institute of Singapore, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡康复研究中心，南洋理工大学，新加坡） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore（李光前医学院，南洋理工大学，新加坡） ； The Grainger College of Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign, United States（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院，美国） ； Department of Rehabilitation Sciences, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong（香港理工大学康复科学系，香港） ； VinUni-Illinois Smart Health Center, VinUniversity, Vietnam（Vin大学Vin-伊利诺伊智能健康中心，越南） ； Institute of Rehabilitation Excellence, Tan Tock Seng Hospital, NHG Health, Singapore（卓越康复研究所，坦托克桑格医院，NHG健康，新加坡）
AI总结 提出OGA-AID，一种临床医生在环的多智能体大语言模型系统，通过协调三个专业智能体合成患者运动记录、运动学轨迹和临床资料，生成结构化步态评估报告，在真实患者数据上优于单次多模态基线，并展示了AI辅助分析与人类临床判断的互补关系。
Comments 2026 CV4Clinic CVPR Workshop Proceedings
潜空间：基础、演化、机制、能力与展望
机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； DeepWisdom（深智科技） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiatong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文深） ； QuantaAlpha（量子阿尔法） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Sun Yat-sen University（中山大学）
AI总结 本文综述潜空间在语言模型中的基础、演化、机制与能力，指出其克服显式空间计算的结构性限制，并展望未来研究方向。
Chameleon: 用于视觉运动操控的索引控制前瞻记忆
机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS实验室） ； Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore（新加坡*STAR信息与通信研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出Chameleon策略，通过索引控制前瞻记忆解决观察-动作延迟问题，在Camo-Dataset上决策成功率从22.5%提升至80.8%，并在多个基准上达到最优。
Comments Code is available at https://github.com/gxyes/MARS_Chameleon
AutoTool: 面向智能体推理的动态工具选择与集成
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出AutoTool框架，通过双阶段优化（SFT+RL轨迹稳定化和KL正则化Plackett-Luce排序）使大语言模型具备动态工具选择能力，在数学、科学、代码和多模态推理等任务上平均提升6.4%-7.7%。
Comments ICML2026; Best Paper Award at ICCV 2025 Workshop on Multi-Modal Reasoning for Agentic Intelligence
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