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MedXplore：面向医学成像中可靠且无偏的广义类别发现
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 针对医学成像中广义类别发现存在的旧类偏差问题，提出MedXplore框架，通过FAAC与ACAM模块优化表征学习，在多基准上实现准确率提升且旧类误报率显著降低。
Comments accepted by ACM MM 26
语言模型中的隐藏API：从分叉未来中发现可复用的因果接口
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 本研究从分叉未来采样后续操作以比较语言模型隐藏状态，发现共享接口在多模型评估中表现最优，支持测试操作库中存在可复用因果接口。
卡尔曼与课程学习结合：面向自适应RL微调的高效动态提示选择
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Communication University of China（中国传媒大学）
AI总结 本文提出KGPS方法，将提示选择转化为动态状态估计问题，适配RL训练动态，在多推理基准和RL算法上较基线提升准确率与rollout效率，在在线提示选择中达最优。
Bunraku：将单张插图转换为可编辑的Live2D角色
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； SparcAI Inc.（SparcAI公司）
AI总结 本文提出Bunraku系统，可从单张插图端到端生成可编辑Live2D角色，构建分层扩散与联合位移预测方法，发布首个相关基准Live2D-Bench及8884模型语料库，解决了Live2D模型手动构建效率低的问题。
Comments Project page: https://bunraku-live2d.github.io/
PlatformBid：来自统一广告平台视角的自动竞价基准
机构 * Southeast University（东南大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 该研究针对现有自动竞价算法仅聚焦DSP侧的问题，提出首个以统一广告平台为中心的自动竞价基准PlatformBid，定义三类竞争场景并评估多种方法，还提出BidFlow方法，在快手实验中目标成本提升0.68%。
DistillAlign：自回归视频蒸馏中覆盖模式与寻找模式的协调
机构 * Riemann Dynamics（黎曼动力学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wellington College, UK（惠灵顿公学（英国））
AI总结 该研究针对自回归视频蒸馏中初始化与DMD阶段解耦、覆盖度不足等问题，提出DistillAlign联合蒸馏方法，结合模式寻找与覆盖约束，提升了视频生成的质量、覆盖度与多样性。
Comments Project page: https://lijiaxing0213.github.io/DistillAlign
PowerAtlas：面向电力系统的电-计算协同调度
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； State Grid Liaoning Electric Power Co., Ltd.（国网辽宁省电力有限公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 PowerAtlas是用于电-计算协同调度的LLM智能体框架，整合多类约束生成可行方案，构建含2000个实例的ECBench基准，在11种LLM上验证了有效性。
Comments 17 pages, 9 figures, 5 tables. Code: https://github.com/JAVA-Jiang/PowerAtlas
CaM-Wolf：面向社交推理游戏的因果感知多模态智能体
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） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 该研究针对现有SDG智能体多模态特性缺失的问题，提出首个整合多模态感知生成的CaM-Wolf，经实验验证其游戏性能与交互质量均有提升。
Comments Accepted by ACMMM 2026
TIGA：针对黑盒AIGC检测器的轨迹注入生成攻击
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）
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：用于循证心理保健的认知行为疗法辅助工具
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）
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。
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
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）
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：基于采样的博弈论实时多车辆自主赛车规划
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）
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。
迈向一种识别语言区域的系统方法
机构 * NTU Singapore（新加坡南洋理工大学）
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：具有混合注意力的预训练离散掩码扩散语言模型
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）
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。
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
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）
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
无舵漂移：四轮独立驱动车辆的差动扭矩控制
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）
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。
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
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）
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
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
用于扩散模型的相关感知和高斯性保持的鲁棒潜在角水印
机构 * Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 研究扩散模型潜在域水印问题，提出潜在角水印（LAW）及变体LAW-M，通过对映角编码保持高斯性，解决现有方法易受攻击及相关性退化问题，理论上严格表征相关性退化并推导自相关结构。
IDEAgent：用于研究想法生成的智能体质量多样性搜索
机构 * DeCLaRe Lab, Nanyang Technological University（声明实验室，南洋理工大学）
AI总结 研究针对大语言模型在生成研究想法时质量与多样性独立导致的局限，提出将研究构思视为质量多样性搜索。介绍多智能体框架IDEAgent，通过多目标反馈驱动质量，轻量级记忆等实现多样性，开发Yield指标评估，实验表明其性能优于基线，还证实修复改进对质量提升的重要性并开源。
Comments Under Review
fMRI2Face：用于动态人脸重建的全高清功能磁共振成像视频数据集和几何引导神经解码框架
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xmov（未提及通用中文名，可音译为艾莫夫）
AI总结 该研究提出fMRI-Face数据集及fMRI2Face框架，用于从大脑活动重建动态人脸。框架从大脑活动中获取两种互补神经控制，经整合实现高保真面部视频重建，实验显示其性能优于基线，为动态面部感知研究提供了新平台和基准。
推理去噪器：用于大型推理模型中幻觉检测的推理痕迹去噪
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） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Australian Artificial Intelligence Institute, University of Technology Sydney（悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所）
AI总结 针对大型推理模型中推理痕迹含噪声影响幻觉检测的问题，提出REDE框架，利用最终答案注意力塑造表示空间去噪，经实验验证，该框架能有效提升幻觉检测性能。
具有隐式和显式几何的3D感知视觉语言模型
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； HuPan Lab（湖畔实验室）
AI总结 研究针对多数2D视觉输入的VLM处理3D任务困难的问题，提出VLM-IE3D框架，通过引入隐式和显式几何令牌及3D感知适配器，融合几何表示与视觉线索，在多种3D任务中表现优异。
Comments Accepted by ECCV 2026, Open Sourced
AXIS：用于可扩展机器人操作的可增长社区驱动数据引擎
机构 * Axis Robotics（轴机器人公司） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Texas A&M University（德州农工大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 研究针对机器人操作策略学习中数据管道难扩展的问题，提出AXIS这一可增长社区驱动数据引擎，它能收集、处理数据并组织成任务快照，通过实验表明其能提升模型性能且随数据量增加有一致扩展性。
Comments Project Website: https://axisaiorg.github.io/AXIS-V1/
DTIF：通过复杂森林中的德劳内三角拓扑进行稳健的回环检测
机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） ； School of Urban Design, Wuhan University（武汉大学城市设计学院） ； LIESMARS, Wuhan University（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室）
AI总结 针对森林环境中合并局部地图的难题，提出DTIF框架。通过提取树干地标、德劳内拓扑编码、统计筛选、一致性验证等步骤构建加权顶点对应，纳入可靠性权重到姿态估计器。实验证明该方法在边缘平台上兼顾鲁棒性、效率与可部署性，实现准确配准。
Comments 19 pages, 6 figures, 4 tables. Submitted to IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
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