Nanyang Technological University（南洋理工大学）

Modality-Aware Feature Matching in Visual and Vision-Language Applications: A Comprehensive Survey

视觉与视觉-语言应用中的模态感知特征匹配：全面综述

Weide Liu, Wei Zhou, Jun Liu, Ping Hu, Jun Cheng, Jungong Han, Weisi Lin

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Jiangxi University of Finance and Economics（江西财经大学计算机与人工智能学院） ； 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） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（卡迪夫大学计算机科学与信息学院） ； School of Computing and Communications, Lancaster University（兰卡斯特大学计算机与通讯学院） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； Institute for Infocomm Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡资讯研究院，科技研究局（A*STAR）） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

AI总结 综述基于模态的特征匹配，涵盖传统手工方法和现代深度学习方法，重点讨论跨RGB、深度、3D点云、LiDAR、医学图像及视觉-语言模态的进展，突出模态感知技术。

Comments CSUR

Cross-modal Consistency Guidance for Robust Emotion Control in Auto-Regressive TTS Models

跨模态一致性引导用于自动回归TTS模型中的鲁棒情绪控制

Yizhou Peng, Yukun Ma, Chong Zhang, Yi-Wen Chao, Chongjia Ni, Bin Ma, Eng Siong Chng

机构 * Alibaba-NTU Global e-Sustainability CorpLab（阿里-国立大学全球可持续发展公司实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； Alibaba（阿里） ； Alibaba Inc.（阿里公司） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于文本情绪与显式语音情绪不一致程度的动态尺度的跨模态一致性引导分类器免费引导方法（CCG-CFG），通过使用文本情绪替代dropout条件，并采用硬样本挖掘策略蒸馏CCG-CFG引导信号，从而提升TTS模型的情绪对齐能力。在五个情感语料库和两个TTS基准测试中，该方法在CosyVoice2上实现了情绪识别准确率提升12%，主观评分提升10%，优于基线模型HierSpeech++、Qwen3-TTS和原始CosyVoice2，同时保持可懂性、自然度和高质量。

Comments Accepted to Interspeech 2026, short paper

"Do Not Mention This to the User": Detecting and Understanding Malicious Agent Skills in the Wild

“不要向用户提及此事”：检测与理解恶意代理技能

Yi Liu, Zhihao Chen, Yanjun Zhang, Gelei Deng, Yuekang Li, Jianting Ning, Leo Yu Zhang

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Digital Fashion and Data Governance, Zhejiang Sci-Tech University（浙江数字时尚与数据治理重点实验室，浙江科技大学） 纠错

AI总结 本文通过对两个主要注册中心的98,380个技能进行系统安全分析，结合静态模式匹配和动态行为验证，识别出157个恶意技能，揭示了13种攻击技术中的632个不同漏洞，并发现攻击复杂性与隐藏投入相关。

Comments Accepted to the 35th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2026)

Resource-Aware LLM Reasoning for Mobile Edge General Intelligence

面向移动边缘通用智能的资源感知LLM推理

Mingyi Luo, Ruichen Zhang, Xiangwang Hou, Jun Du, Chunxiao Jiang, Yong Ren, Shiwen Mao

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen（清华大学深圳国际研究生院，清华大学，深圳） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学 computing 和数据科学学院，新加坡） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing（清华大学电子工程系，北京） ； State Key Laboratory of Space Network and Communications, Tsinghua University, Beijing（空间网络与通信国家重点实验室，清华大学，北京） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing（北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学，北京） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Auburn University, Auburn, USA（阿伯丁大学电气与计算机工程系，阿伯丁，美国） 纠错

AI总结 提出联合优化框架，通过自适应CoT提示和分布式MoE架构协同优化推理深度、专家激活和传输功率，在资源受限的移动边缘环境中实现LLM高效推理，推理质量与资源效率平衡，额外推理时间小于1秒时准确率和延迟满足率均达90%。

Cross-Domain Multi-Person Human Activity Recognition via Near-Field Wi-Fi Sensing

基于近场Wi-Fi感知的跨域多人人体活动识别

Xin Li, Jingzhi Hu, Yinghui He, Hongbo Wang, Jin Gan, Jun Luo

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（计算与数据科学学院，南洋理工大学，新加坡） 纠错

AI总结 针对Wi-Fi多人活动识别中跨域适应难题，提出WiAnchor框架，通过预训练扩大类间特征间隔、微调阶段引入锚点匹配机制过滤个体干扰，实现缺失类别下的高效跨域识别，准确率超90%。

Benchmarking Cross-Domain Audio-Visual Deception Detection

跨域音视频欺骗检测基准测试

Xiaobao Guo, Zitong Yu, Nithish Muthuchamy Selvaraj, Bingquan Shen, Adams Wai-Kin Kong, Alex C. Kot

机构 * Rapid-Rich Object Search (ROSE) Lab and the College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University (NTU)（快速丰富对象搜索（ROSE）实验室和南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Computing and Information Technology and Dongguan Key Laboratory for Intelligence and Information Technology, Great Bay University（计算与信息科技学院和东莞智能与信息技术重点实验室，大湾大学） ； DSO National Laboratories（国防科学实验室） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University (NTU)（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； SMBU, Shenzhen 518172, China（深圳SMBU，越南河内VinUniversity，和新加坡NTU） ； VinUniversity, Hanoi 100000, Vietnam ； and NTU, Singapore 纠错

AI总结 提出首个跨域音视频欺骗检测基准，评估不同场景下的泛化能力，并设计MM-IDGM算法和Attention-Mixer融合方法提升性能。

Comments 17 pages

Let ViT Speak: Generative Language-Image Pre-training

让ViT说话：生成式语言-图像预训练

Yan Fang, Mengcheng Lan, Zilong Huang, Weixian Lei, Yunqing Zhao, Yujie Zhong, Yingchen Yu, Qi She, Yao Zhao, Yunchao Wei

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出GenLIP框架，通过语言建模目标直接训练ViT从视觉token预测语言token，无需对比学习或额外文本解码器，实现简单、可扩展且性能优异的视觉编码器。

Comments 27 pages, 11 figures. Code and models are available at https://github.com/YanFangCS/GenLIP

Passive Acoustic-based Composite Indices for Reef Health Monitoring in Noisy Tropical waters

基于被动声学的复合指数用于嘈杂热带水域的珊瑚礁健康监测

Hari Vishnu, Yuen Min Too, Mandar Chitre, Danwei Huang, Teong Beng Koay, Sudhanshi S. Jain

机构 * University of Technology, Sydney（悉尼科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National Institute of Oceanography and Environmental Physics（国家海洋与环境物理研究所） ； Institute of Marine and Coastal Sciences, University of Connecticut（康乃狄克大学海洋与海岸科学研究所） ； Indian Institute of Technology, Bombay（印度班加罗尔理工学院） 纠错

AI总结 提出使用卷积神经网络去噪器处理低频噪声，结合声压级、声学复杂度指数和虾鸣率等声学指标，实现与潜水评估一致的珊瑚礁健康监测。

A Survey of Robotic Navigation and Manipulation with Physics Simulators in the Era of Embodied AI

具身智能时代基于物理模拟器的机器人导航与操作综述

Lik Hang Kenny Wong, Xueyang Kang, Kaixin Bai, Jianwei Zhang

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（城市大学计算机科学系） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Department of Informatics, Universität Hamburg（汉堡大学信息学院） 纠错

AI总结 本文综述了物理模拟器在缩小具身智能中导航与操作的模拟到现实差距方面的关键特性、任务支持及硬件需求，并提供了基准数据集、指标、平台和方法资源。

Comments Under Review

Towards Optimal Robustness in Learning-Augmented Paging

面向学习增强分页的最优鲁棒性

Peng Chen, Hailiang Zhao, Xueyan Tang, Yixuan Wang, Shuiguang Deng

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country ； Zhejiang University, Hangzhou, China ； Nanjing University of Aeronautics ； Nanyang Technological University, Singapore 纠错

AI总结 本文提出一种新框架，通过相对预测预算原语，在学习增强分页中实现最优鲁棒性界 H_k + O(1)，并实验验证其实际性能。

Comments ICML 2026

MOOSE-Copilot: A Web-Based Interactive Assistant for Unified Exploratory and Fine-Grained Scientific Hypothesis Discovery

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

Hongran An, Zonglin Yang

机构 * Central Conservatory of Music（中央音乐学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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: Complete Multimodal Fusion via Proxy Tokens and Shared Spaces for Ubiquitous Sensing

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

Hao Wang, Yanyu Qian, Pengcheng Weng, Zixuan Xia, William Dan, Yangxin Xu, Fei Wang

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） 纠错

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: Theoretical Optimality Meets Practical Efficiency in Low-Rank LLM Compression

Swift-SVD：在低秩LLM压缩中理论最优与实用效率的结合

Ruoling Qi, Yirui Liu, Xuaner Wu, Xiangyu Wang, Ming Li, Chen Chen, Jian Chen, Yin Chen, Qizhen Weng

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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: A Large-Scale Synthetic Dataset for RGB(-D) Hand Pose Estimation

AnyHand：一个大规模合成数据集用于RGB（-D）手姿态估计

Chen Si, Yulin Liu, Bo Ai, Jianwen Xie, Rolandos Alexandros Potamias, Chuanxia Zheng, Hao Su

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） 纠错

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。

Train at Moving Edge: Online-Verified Prompt Selection for Efficient RL Training of Large Reasoning Model

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

Jiahao Wu, Ning Lu, Shengcai Liu, Kun Wang, Yanting Yang, Bailong Lin, Chen Jason Zhang, Li Qing, Ke Tang

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）） 纠错

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。

Training-Free Intelligibility-Guided Observation Addition for Noisy ASR

无训练的可懂度引导的噪声ASR观测添加

Haoyang Li, Changsong Liu, Wei Rao, Hao Shi, Sakriani Sakti, Eng Siong Chng

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） 纠错

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

State Backdoor: Towards Stealthy Real-world Poisoning Attack on Vision-Language-Action Model in State Space

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

Ji Guo, Wenbo Jiang, Yansong Lin, Yijing Liu, Ruichen Zhang, Guomin Lu, Aiguo Chen, Xinshuo Han, Hongwei Li

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） 纠错

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: Enhancing Target Speaker Extraction via a Coarse-to-Fine Generative Language Model

GenTSE: 通过粗到细的生成语言模型增强目标说话人提取

Haoyang Li, Xuyi Zhuang, Azmat Adnan, Ye Ni, Wei Rao, Shreyas Gopal, Eng Siong Chng, Boon Siew Han, Yuanjin Zheng

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） 纠错

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

Efficient Onboard Vision-Language Inference in UAV-Enabled Low-Altitude Economy Networks via LLM-Enhanced Optimization

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

Yang Li, Ruichen Zhang, Yinqiu Liu, Guangyuan Liu, Abbas Jamalipour, Xianbin Wang, Dong In Kim

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） 纠错

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。

Cryptographic Backdoor for Neural Networks: Boon and Bane

神经网络的密码学后门：福与祸

Anh Tu Ngo, Anupam Chattopadhyay, Subhamoy Maitra

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） 纠错

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: Towards False-claim-resistant Model Ownership Verification via Targeted Fingerprint

FIT-Print：通过目标指纹实现抗虚假声明的模型所有权验证

Shuo Shao, Haozhe Zhu, Yiming Li, Hongwei Yao, Tianwei Zhang, Zhan Qin

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） 纠错

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: Defocus Blur Control in Text-to-Image Diffusion Models

Bokeh Diffusion：文本到图像扩散模型中的散焦模糊控制

Armando Fortes, Tianyi Wei, Shangchen Zhou, Xingang Pan

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（S实验室，南洋理工大学） 纠错

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/

Scenario Generation for Risk-Aware Reinforcement Learning with Probably Approximately Safe Guarantees

面向风险感知强化学习的情景生成与近似安全保证

Mohit Prashant, Arvind Easwaran

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

Towards Iterative End-to-End Software Development: A Feature-Driven Multi-Agent Framework

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

Junwei Liu, Chen Xu, Chong Wang, Tong Bai, Weitong Chen, Kaseng Wong, Yiling Lou, Xin Peng

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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: Clinician-in-the-loop AI Report Drafting Assistant for Multimodal Observational Gait Analysis in Post-Stroke Rehabilitation

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

Khoi T. N. Nguyen, Nghia D. Nguyen, Hui Yu Koh, Patrick W. H. Kwong, Karen Sui Geok Chua, Ananda Sidarta, Baosheng Yu

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） 纠错

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

The Latent Space: Foundation, Evolution, Mechanism, Ability, and Outlook

潜空间：基础、演化、机制、能力与展望

Xinlei Yu, Zhangquan Chen, Yongbo He, Tianyu Fu, Guanting Dong, Cheng Yang, Chengming Xu, Yue Ma, Xiaobin Hu, Zhe Cao, Jie Xu, Guibin Zhang, Jiale Tao, Jiayi Zhang, Siyuan Ma, Kaituo Feng, Haojie Huang, Youxing Li, Ronghao Chen, Huacan Wang, Chenglin Wu, Zikun Su, Xiaogang Xu, Kelu Yao, Kun Wang, Chen Gao, Yue Liao, Ruqi Huang, Tao Jin, Zhucun Xue, Cheng Tan, Jiangning Zhang, Wenqi Ren, Yanwei Fu, Yong Liu, Yu Wang, Xiangyu Yue, Yu-Gang Jiang, Shuicheng Yan

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） 纠错

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: Control-Indexed Prospective Memory for Visuomotor Manipulation

Chameleon: 用于视觉运动操控的索引控制前瞻记忆

Xinying Guo, Chenxi Jiang, Hyun Bin Kim, Yuhang Han, Ying Sun, Yang Xiao, Jianfei Yang

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） 纠错

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: Dynamic Tool Selection and Integration for Agentic Reasoning

AutoTool: 面向智能体推理的动态工具选择与集成

Jiaru Zou, Ling Yang, Yunzhe Qi, Sirui Chen, Mengting Ai, Ke Shen, Jingrui He, Mengdi Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

Robust Driving Control for Autonomous Vehicles: An Intelligent General-sum Constrained Adversarial Reinforcement Learning Approach

自动驾驶鲁棒控制：一种智能一般和约束对抗强化学习方法

Junchao Fan, Qi Wei, Ruichen Zhang, Yang Lu, Jianhua Wang, Xiaolin Chang, Bo Ai

机构 * Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation（北京智能交通安全与隐私重点实验室） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Taiyuan University of Technology（太原科技大学） ； School of Electronics and Information Engineering（电子与信息工程学院） 纠错

AI总结 针对深度强化学习在自动驾驶中易受对抗攻击的问题，提出智能一般和约束对抗强化学习（IGCARL），通过战略性目标对手和鲁棒驾驶代理的交互训练，在约束优化下提升策略稳定性，实验表明成功率比现有方法提高至少27.9%。