Nanyang Technological University（南洋理工大学）

AnesSuite: A Comprehensive Benchmark and Dataset Suite for Anesthesiology Reasoning in LLMs

AnesSuite: 一个用于LLM麻醉推理的全面基准和数据集套件

Xiang Feng, Wentao Jiang, Zengmao Wang, Yong Luo, Pingbo Xu, Baosheng Yu, Hua Jin, Jing Zhang

机构 * School of Computer Science, National Engineering Research Center for Multimedia Software and Hubei Key Laboratory of Multimedia and Network Communication Engineering, Wuhan University, China（计算机学院、多媒体软件国家工程研究中心和多媒体与网络通信工程湖北省重点实验室、武汉大学） ； Department of Anesthesiology, Zhejiang Cancer Hospital, China（麻醉科、浙江省癌症医院） ； Institute of Medicine, Chinese Academy of Sciences, Hangzhou, Zhejiang, China（医学研究所、中国科学院、杭州、浙江） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore（李光耀医学院、南洋理工大学、新加坡） ； Centre of AI in Medicine, Nanyang Technological University, Singapore（医学人工智能中心、南洋理工大学、新加坡） ； Department of Anesthesiology, First People’s Hospital of Yunnan Province, China（麻醉科、云南第一人民医院） ； Kunming University of Science and Technology, China（昆明理工大学） 纠错

AI总结 AnesSuite为LLM麻醉推理提供首个全面基准和数据集，开发Morpheus模型在麻醉领域实现显著性能提升。

Comments Accepted in ICLR 2026; 47 pages, 12 figures, 26 tables;

Inverse Reinforcement Learning with Dynamic Reward Scaling for LLM Alignment

逆强化学习与动态奖励缩放用于大语言模型对齐

Ruoxi Cheng, Haoxuan Ma, Weixin Wang, Ranjie Duan, Jiexi Liu, Xiaoshuang Jia, Simeng Qin, Xiaochun Cao, Yang Liu, Xiaojun Jia

机构 * Beijing Electronic Science and Technology Institute（北京电子科技学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanjing University（南京大学） ； Duke University（杜克大学） ； BraneMatrix AI ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Northeast University（东北大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 DR-IRL通过动态奖励缩放和逆强化学习提升大语言模型的安全对齐性能，有效解决数据不平衡和静态奖励模型的局限性。

MIDAS: Multi-Image Dispersion and Semantic Reconstruction for Jailbreaking MLLMs

MIDAS: 多图像分散与语义重建用于对抗多模态大语言模型

Yilian Liu, Xiaojun Jia, Guoshun Nan, Jiuyang Lyu, Zhican Chen, Tao Guan, Shuyuan Luo, Zhongyi Zhai, Yang Liu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学） 纠错

AI总结 MIDAS通过多图像分散与语义重建技术，提升对抗多模态大语言模型的劫持性能，达到81.46%的平均攻击成功率。

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations(2026)

Evaluating and Mitigating LLM-as-a-judge Bias in Communication Systems

评估和减轻通信系统中LLM-as-a-judge的偏见

Jiaxin Gao, Chen Chen, Yanwen Jia, Xueluan Gong, Kwok-Yan Lam, Qian Wang

机构 * School of Computer Science and Engineering at Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学网络科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文研究了LLM-as-a-judge在通信系统中的偏见问题，分析了不同模型对偏见输入的鲁棒性，并提出四种缓解策略以提高判断的公平性和可靠性。

Does FLUX Already Know How to Perform Physically Plausible Image Composition?

FLUX 是否已经能够进行物理上合理的图像合成？

Shilin Lu, Zhuming Lian, Zihan Zhou, Shaocong Zhang, Chen Zhao, Adams Wai-Kin Kong

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 FLUX能否通过SHINE框架实现物理合理的图像合成，通过引入无训练框架和降质抑制指导，提升高保真度和背景完整性。

Comments Accepted by ICLR 2026

Next Visual Granularity Generation

下一步视觉粒度生成

Yikai Wang, Zhouxia Wang, Zhonghua Wu, Qingyi Tao, Kang Liao, Chen Change Loy

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

AI总结 NVG框架通过分层生成方法实现图像生成，优于VAR系列，提升FID分数并展示出良好的扩展性和潜在应用。

Comments ICLR 2026

Electric Vehicle User Charging Behavior Analysis Integrating Psychological and Environmental Factors: A Statistical-Driven LLM based Agent Approach

电动汽车用户充电行为分析：整合心理和环境因素：一种基于统计驱动的LLM代理方法

Chuanlin Zhang, Junkang Feng, Chenggang Cui, Pengfeng Lin, Hui Chen, Yan Xu, A. M. Y. M. Ghias, Qianguang Ma, Pei Zhang

机构 * School of Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University（上海交通大学电气工程学院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Psychological Consultation Center, East China University of Political Science and Law（中国政法大学政治学与法律系心理咨询中心） ； School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） 纠错

AI总结 本文提出一种基于统计驱动LLM的代理方法，整合心理和环境因素分析电动汽车用户充电行为，揭示行为异质性及决策影响因素。

Comments Accepted for publication in CSEE Journal of Power and Energy Systems

Resilient Strategies for Stochastic Systems: How Much Does It Take to Break a Winning Strategy?

随机系统中的稳健策略：打破获胜策略需要多大的代价？

Kush Grover, Markel Zubia, Debraj Chakraborty, Muqsit Azeem, Nils Jansen, Jan Kretinsky

机构 * Ruhr University Bochum Germany ； Nanyang Technological University, Singapore ； Technical University of Munich \& University of Konstanz Germany ； Ruhr University Bochum \& Radboud University Nijmegen Germany ； Masaryk University Czech Republic ； Ruhr University Bochum ； Technical University of Munich \& University of Konstanz ； Ruhr University Bochum \& Radboud University Nijmegen ； Masaryk University 纠错

AI总结 本文研究了随机系统中稳健策略的定义与问题，探讨了马尔可夫决策过程和随机游戏中的可达性和安全目标，提出了一种基于干扰频率的稳健性度量方法。

Comments To appear in Proc. of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026), Paphos, Cyprus, May 25-29, 2026

Recycling Failures: Salvaging Exploration in RLVR via Fine-Grained Off-Policy Guidance

回收失败：通过细粒度反策略指导在RLVR中恢复探索

Yanwei Ren, Haotian Zhang, Likang Xiao, Xikai Zhang, Jiaxing Huang, Jiayan Qiu, Baosheng Yu, Quan Chen, Liu Liu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学人工智能学院） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University, Hangzhou, China（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； University of Leicester, Leicester, United Kingdom（莱斯特大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR, China（香港理工大学） 纠错

AI总结 SCOPE通过细粒度反策略指导在RLVR中恢复探索，提高轨迹多样性13.5%，在数学推理和分布外推理任务中取得新突破。

Look Carefully: Adaptive Visual Reinforcements in Multimodal Large Language Models for Hallucination Mitigation

仔细观察：多模态大语言模型中的自适应视觉增强以缓解幻觉

Xingyu Zhu, Kesen Zhao, Liang Yi, Shuo Wang, Zhicai Wang, Beier Zhu, Hanwang Zhang

机构 * MoE Key Lab of BIPC, University of Science and Technology of China（信息与电子技术联合实验室，中国科学技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本研究提出自适应视觉增强框架AIR，通过减少冗余标记和选择性整合补丁来缓解多模态大语言模型中的幻觉问题。

Comments ICLR 2026

GuardAlign: Test-time Safety Alignment in Multimodal Large Language Models

GuardAlign: 多模态大语言模型中的测试时安全性对齐

Xingyu Zhu, Beier Zhu, Junfeng Fang, Shuo Wang, Yin Zhang, Xiang Wang, Xiangnan He

机构 * MoE Key Lab of BIPC, University of Science and Technology of China（摩埃关键实验室，中国科学技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

AI总结 GuardAlign通过OT增强的安全检测和跨模态注意力校准，有效提升多模态大语言模型在测试时的安全性，减少不安全响应率并提升任务表现。

Comments ICLR 2026

Thinking with Images as Continuous Actions: Numerical Visual Chain-of-Thought

通过图像作为连续动作进行思考：数值视觉链式推理

Kesen Zhao, Beier Zhu, Junbao Zhou, Xingyu Zhu, Zhongqi Yue, Hanwang Zhang

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） ； Chalmers University of Technology（楚克理工大学） ； University of Gothenburg（哥德堡大学） 纠错

AI总结 NV-CoT通过将图像推理动作空间扩展为连续欧几里得空间，提升MLLMs的定位精度和回答准确性，同时加速训练收敛。

PointCoT: A Multi-modal Benchmark for Explicit 3D Geometric Reasoning

PointCoT: 一种用于显式3D几何推理的多模态基准

Dongxu Zhang, Yiding Sun, Pengcheng Li, Yumou Liu, Hongqiang Lin, Haoran Xu, Xiaoxuan Mu, Liang Lin, Wenbiao Yan, Ning Yang, Chaowei Fang, Juanjuan Zhao, Jihua Zhu, Conghui He, Cheng Tan

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Institute of Automation, CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Taiyuan University of Technology（太原理工大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 PointCoT通过显式链式推理提升3D几何推理能力，提出多模态基准和双流架构，实现对3D点云的高精度理解与推理。

Divide and Conquer: Accelerating Diffusion-Based Large Language Models via Adaptive Parallel Decoding

分而治之：通过自适应并行解码加速扩散式大语言模型

Xiangzhong Luo, Yilin An, Zhicheng Yu, Weichen Liu, Xu Yang

机构 * Southeast University（东南大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 DiCo通过分而治之的自适应并行解码方法，提升扩散式大语言模型的推理速度并保持生成质量。

Comments 11 pages, 7 figures

ODAR: Principled Adaptive Routing for LLM Reasoning via Active Inference

ODAR：通过主动推断实现LLM推理的原理性自适应路由

Siyuan Ma, Bo Gao, Xiaojun Jia, Simeng Qin, Tianlin Li, Ke Ma, Xiaoshuang Jia, Wenqi Ren, Yang Liu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Northeast University (Qinhuangdao Campus)（东北大学（秦皇岛校区）） ； Beihang University（北航） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 ODAR通过主动推断实现LLM推理的原理性自适应路由，优化精度-效率权衡，提升计算匹配下的准确率并降低计算成本。

Blockchain-Enabled Routing for Zero-Trust Low-Altitude Intelligent Networks

基于区块链的零信任低空智能网络路由

Ziye Jia, Sijie He, Ligang Yuan, Fuhui Zhou, Qihui Wu, Zhu Han, Dusit Niyato

机构 * College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学电子与信息学院） ； College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学民航学院） ； College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学人工智能学院） ； 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） 纠错

AI总结 本文提出基于区块链的零信任架构，通过多智能体深度Q网络优化低空智能网络中UAV集群的路由，提升路由稳定性和安全性。

Comments 18 pages, Accepted by JSAC

SPATIALALIGN: Aligning Dynamic Spatial Relationships in Video Generation

SPATIALALIGN: 视频生成中动态空间关系的对齐

Fengming Liu, Tat-Jen Cham, Chuanxia Zheng

机构 * College of Computing（计算学院） ； Data Science, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798（数据科学，南洋理工大学，50 Nanyang Avenue，新加坡639798） 纠错

AI总结 SPATIALALIGN通过引入DSR-SCORE和DPO方法，提升文本到视频生成中动态空间关系的对齐能力。

Comments Project page: https://fengming001ntu.github.io/SpatialAlign/

Enhancing CLIP Robustness via Cross-Modality Alignment

通过跨模态对齐增强CLIP鲁棒性

Xingyu Zhu, Beier Zhu, Shuo Wang, Kesen Zhao, Hanwang Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 COLA通过跨模态对齐提升CLIP对抗鲁棒性，有效缓解对抗扰动导致的特征不一致问题，提升零样本分类性能。

Comments NeurIPS 2025 Spotlight

AutoDebias: Automated Framework for Debiasing Text-to-Image Models

AutoDebias：文本到图像模型的自动化去偏框架

Hongyi Cai, Mohammad Mahdinur Rahman, Mingkang Dong, Muxin Pu, Moqyad Alqaily, Jie Li, Xinfeng Li, Jialie Shen, Meikang Qiu, Qingsong Wen

机构 * Universiti Malaya（马来大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； United Arab Emirates University（阿拉伯联合酋长国大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学） ； City St George’s, University of London（伦敦大学圣乔治学院） ； Augusta University（奥古斯塔大学） ； Squirrel Ai Learning 纠错

AI总结 AutoDebias提出了一种自动化框架，用于检测和减轻文本到图像模型中的恶意偏见，通过视觉语言模型和CLIP引导的训练过程，有效应对隐秘注入的刻板印象和多重攻击。

Comments Accepted to CVPR 2026

Quantum Learning and Estimation for Coordinated Operation between Distribution Networks and Energy Communities

分布式网络与能源社区协调运行中的量子学习与估计

Yingrui Zhuang, Lin Cheng, Yuji Cao, Tongxin Li, Ning Qi, Yan Xu, Yue Chen

机构 * Department of Electrical Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Department of Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学机械与自动化工程系） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学深圳校区数据科学学院） ； Department of Earth and Environmental Engineering, Columbia University（哥伦比亚大学地球与环境工程系） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） 纠错

AI总结 本文提出量子学习与估计方法，用于提升分布式网络与能源社区间的协调运行，通过量子特性提升映射精度并减少计算资源消耗。

Comments This is a manuscript published by CSEE Journal of Power and Energy Systems

Aligning Few-Step Diffusion Models with Dense Reward Difference Learning

对齐少步扩散模型与密集奖励差学习

Ziyi Zhang, Li Shen, Sen Zhang, Deheng Ye, Yong Luo, Miaojing Shi, Dongjing Shan, Bo Du, Dacheng Tao

机构 * School of Computer Science, National Engineering Research Center for Multimedia Software and Hubei Key Laboratory of Multimedia and Network Communication Engineering, Wuhan University（计算机学院、多媒体软件国家工程研究中心和多媒体与网络通信工程湖北省重点实验室、武汉大学） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（网络安全科学与技术学院、中山大学深圳校区） ； TikTok, ByteDance（TikTok、字节跳动） ； Tencent Inc.（腾讯公司） ； College of Electronic and Information Engineering, Tongji University（电子信息工程学院、同济大学） ； School of Medical Information and Engineering, Southwest Medical University（医学信息与工程学院、西南医科大学） ； College of Computing and Data Science and the Generative AI Lab at Nanyang Technological University（计算与数据科学学院和南洋理工大学生成式AI实验室） 纠错

AI总结 SDPO通过双状态轨迹采样和密集奖励差学习，提升少步扩散模型在低步数下的对齐性能和优化效率。

Comments Accepted by IEEE TPAMI

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026

Confronting Reward Overoptimization for Diffusion Models: A Perspective of Inductive and Primacy Biases

对抗扩散模型中的奖励过度优化：从归纳偏置和优先偏置的角度出发

Ziyi Zhang, Sen Zhang, Yibing Zhan, Yong Luo, Yonggang Wen, Dacheng Tao

机构 * Institute of Artificial Intelligence, School of Computer Science, Wuhan University, China ； Hubei Luojia Laboratory, Wuhan, China ； The University of Sydney, Australia ； JD Explore Academy, Beijing, China ； Nanyang Technological University, Singapore 纠错

AI总结 本文提出TDPO-R算法，通过利用扩散模型的时间归纳偏置和抑制活跃神经元的优先偏置，有效缓解奖励过度优化问题。

Comments Accepted to ICML 2024

Journal ref International Conference on Machine Learning, pp. 60396-60413, 2024

On the Generalization of SFT: A Reinforcement Learning Perspective with Reward Rectification

在SFT的泛化上：从强化学习视角的奖励校正

Yongliang Wu, Yizhou Zhou, Zhou Ziheng, Yingzhe Peng, Xinyu Ye, Xinting Hu, Wenbo Zhu, Lu Qi, Ming-Hsuan Yang, Xu Yang

机构 * Southeast University（东南大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

AI总结 本文提出动态微调方法，通过奖励校正提升SFT的泛化能力，在多个任务中表现优于传统SFT。

Comments ICLR 2026

Hierarchy-of-Groups Policy Optimization for Long-Horizon Agentic Tasks

长周期代理任务的分层组策略优化

Shuo He, Lang Feng, Qi Wei, Xin Cheng, Lei Feng, Bo An

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 HGPO通过分层组策略优化解决长周期代理任务中分步优势估计的上下文不一致问题，提升策略优化效果。

Comments Accepted at ICLR 2026

SCOPE: Skeleton Graph-Based Computation-Efficient Framework for Autonomous UAV Exploration

SCOPE：基于骨架图的计算高效框架用于自主无人机探索

Kai Li, Shengtao Zheng, Linkun Xiu, Yuze Sheng, Xiao-Ping Zhang, Dongyue Huang, Xinlei Chen

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） 纠错

AI总结 SCOPE通过基于骨架图的高效框架，实现了自主无人机探索中的计算效率提升，减少86.9%的计算成本，同时保持与先进全局规划器相当的探索性能。

Comments This paper has been accepted for publication in the IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS (RA-L). Please cite the paper using appropriate formats

IMMACULATE: A Practical LLM Auditing Framework via Verifiable Computation

IMMACULATE: 通过可验证计算实现的实用LLM审计框架

Yanpei Guo, Wenjie Qu, Linyu Wu, Shengfang Zhai, Lionel Z. Wang, Ming Xu, Yue Liu, Binhang Yuan, Dawn Song, Jiaheng Zhang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 IMMACULATE通过可验证计算实现对大语言模型的审计，检测模型替换、量化滥用和令牌过账等经济动机驱动的偏差，具有低吞吐量开销和强检测保证。

Asynchronous Denoising Diffusion Models for Aligning Text-to-Image Generation

异步去噪扩散模型用于文本到图像生成对齐

Zijing Hu, Yunze Tong, Fengda Zhang, Junkun Yuan, Jun Xiao, Kun Kuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出异步扩散模型，通过为不同像素分配不同时间步以改进文本到图像生成的对齐效果。

Comments Accepted to ICLR 2026, 25 pages, 13 figures, 6 tables

UPDESH: Synthesizing Grounded Instruction Tuning Data for 13 Indic Languages

UPDESH: 为13种印地语系语言合成基于现实的指令微调数据

Pranjal A. Chitale, Varun Gumma, Sanchit Ahuja, Prashant Kodali, Manan Uppadhyay, Deepthi Sudharsan, Sunayana Sitaram

机构 * Microsoft Corporation（微软公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 UPDESH通过基于维基百科内容的自下而上方法，生成高质量的多语言指令数据，提升多语言AI系统的文化适应性与性能。

Comments Under Review

Scaling Audio-Visual Quality Assessment Dataset via Crowdsourcing

通过众包扩大音频-视觉质量评估数据集

Renyu Yang, Jian Jin, Lili Meng, Meiqin Liu, Yilin Wang, Balu Adsumilli, Weisi Lin

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University（信息科学与工程学院，山东师范大学） ； Institute of Information Science, Beijing Jiao Tong University（信息科学研究院，北京交通大学） ； YouTube Media Algorithms team, Google Inc.（YouTube媒体算法团队，谷歌公司） 纠错

AI总结 本文提出了一种通过众包扩大音频-视觉质量评估数据集的方法，通过设计实验框架、系统化数据准备和扩展标注，构建了最大的多样化AVQA数据集，用于多模态感知研究。

Comments Accepted to ICASSP 2026. 5 pages (main paper) + 8 pages (supplementary material)

Mamba Meets Scheduling: Learning to Solve Flexible Job Shop Scheduling with Efficient Sequence Modeling

Mamba 与调度相遇：学习解决灵活作业车间调度的高效序列建模

Zhi Cao, Cong Zhang, Yaoxin Wu, Yaqing Hou, Hongwei Ge

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

AI总结 本文提出基于Mamba的高效序列建模方法，用于解决灵活作业车间调度问题，实现更快的求解速度和更优的性能。