National University of Singapore（新加坡国立大学）

MusicSem: A Semantically Rich Language--Audio Dataset of Natural Music Descriptions

MusicSem: 一种语义丰富的语言-音频数据集，用于自然音乐描述

Rebecca Salganik, Teng Tu, Fei-Yueh Chen, Xiaohao Liu, Keifeng Lu, Ethan Luvisia, Zhiyao Duan, Guillaume Salha-Galvan, Anson Kahng, Yunshan Ma, Jian Kang

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； SJTU Paris Elite Institute of Technology（上海科技技术巴黎精英学院） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 MusicSem是一个基于Reddit讨论的语义丰富的音乐描述数据集，旨在提升多模态音乐表示学习中对细粒度语义的建模能力。

Can LLM Safety Be Ensured by Constraining Parameter Regions?

通过约束参数区域能否确保大语言模型的安全性？

Zongmin Li, Jian Su, Farah Benamara, Aixin Sun

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute for Infocomm Research (I 2 R)（信息通信研究所） ； IRIT, Université de Toulouse, CNRS, Toulouse INP（图卢兹大学IRIT研究所、法国国家科学研究中心） ； IPAL, CNRS-NUS-A*STAR（IPAL、法国国家科学研究中心-南洋理工大学-A*STAR） 纠错

AI总结 本文评估了四种安全区域识别方法，发现其在不同粒度和数据集下重叠程度低，表明现有方法难以可靠地识别稳定的安全区域。

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UrbanGS: A Scalable and Efficient Architecture for Geometrically Accurate Large-Scene Reconstruction

UrbanGS: 一种适用于几何准确大规模场景重建的可扩展高效架构

Changbai Li, Haodong Zhu, Hanlin Chen, Xiuping Liang, Tongfei Chen, Shuwei Shao, Linlin Yang, Huobin Tan, Baochang Zhang

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） ； School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室） ； Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） ； Control Science and Engineering, Shandong University（山东大学控制科学与工程学院） ； Artificial Intelligence Research Center, Lobachevsky State University（洛夫奇夫斯基国立大学人工智能研究中心） 纠错

AI总结 UrbanGS通过深度一致的D-正则化模块和空间自适应高斯剪枝策略，实现了大规模城市场景的高精度重建。

Comments ICLR 2026

DeRaDiff: Denoising Time Realignment of Diffusion Models

DeRaDiff：扩散模型的去噪时间对齐

Ratnavibusena Don Shahain Manujith, Teoh Tze Tzun, Kenji Kawaguchi, Yang Zhang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 DeRaDiff通过调节正则化强度实现扩散模型的去噪时间对齐，有效减少计算成本并提高模型对齐效果。

TrapFlow: Controllable Website Fingerprinting Defense via Dynamic Backdoor Learning

TrapFlow: 通过动态后门学习实现可控的网站指纹攻击防御

Siyuan Liang, Jiajun Gong, Tianmeng Fang, Aishan Liu, Tao Wang, Xiaochun Cao, Dacheng Tao, Ee-Chien Chang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Beihang University（北航） ； Simon Fraser University（Simon Fraser大学） 纠错

AI总结 TrapFlow通过动态后门学习实现网站指纹攻击防御，通过注入触发序列使攻击者模型产生错误关联，显著降低攻击准确率。

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