Scores Know Bobs Voice: Speaker Impersonation Attack
评分了解布斯的声音：说话人模仿攻击
机构 * Hanyang University（翰阳大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学）
AI总结 本文提出了一种基于特征对齐的生成攻击框架，通过几何同步潜在空间与辨别特征空间，显著提升了基于评分的模仿攻击效率。
高校专区
National University of Singapore（新加坡国立大学）
Efficient Self-Evaluation for Diffusion Language Models via Sequence Regeneration
通过序列再生实现扩散语言模型的高效自评
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学）
AI总结 本文提出DiSE方法，通过序列再生概率实现扩散语言模型的高效自评，提升质量评估的效率和可靠性。
Know When to Abstain: Optimal Selective Classification with Likelihood Ratios
知何时退避：基于似然比的最优选择性分类
机构 * Department of Computer Science, National University of Singapore（计算机科学系，国立新加坡大学） ； Smart Systems Institute, National University of Singapore（智能系统研究所，国立新加坡大学）
AI总结 本文提出基于似然比的最优选择性分类方法，通过 Neyman-Pearson 引理统一并改进了选择性分类在协变量偏移下的性能。
On Discriminative vs. Generative classifiers: Rethinking MLLMs for Action Understanding
在判别与生成分类器之间：重新思考MLLMs用于动作理解
机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学）
AI总结 本文提出GAD分类器，通过生成辅助判别方法提升封闭集动作理解的准确性和效率，达到SOTA效果。
Comments 22 pages, 9 figures, 16 tables. Accepted by ICLR2026
Quantum-Inspired Fine-Tuning for Few-Shot AIGC Detection via Phase-Structured Reparameterization
量子启发的少样本AIGC检测相结构重参数化细调
机构 * Anhui University, Hefei, China（安徽大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center, Hefei, China（人工智能研究院） ； National University of Singapore, Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学）
AI总结 本文提出Q-LoRA和H-LoRA，利用量子和经典方法在少样本AIGC检测中提升准确率超过5%。
Comments 12 pages, 5 figures
NExT-Guard: Training-Free Streaming Safeguard without Token-Level Labels
NExT-Guard: 不依赖令牌级标签的无训练流式安全防护
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 NExT-Guard通过监控稀疏自编码器的潜在特征，实现无训练的流式安全防护，优于基于监督训练的防护方法。
CodecFlow: Efficient Bandwidth Extension via Conditional Flow Matching in Neural Codec Latent Space
CodecFlow：通过条件流匹配在神经编解码器潜在空间中实现高效的带宽扩展
机构 * Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学）
AI总结 CodecFlow通过条件流匹配和结构受限量化器，在神经编解码器潜在空间中实现高效语音带宽扩展，提升频谱保真度和感知质量。
Comments 7 pages, 7 figures
QIME: Constructing Interpretable Medical Text Embeddings via Ontology-Grounded Questions
QIME: 通过本体论引导的问题构建可解释的医学文本嵌入
机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院）
AI总结 QIME通过本体论引导的问题构建可解释的医学文本嵌入，生成具有临床意义的yes/no问题，提升生物医学文本的解释性和性能。
AttackSeqBench: Benchmarking the Capabilities of LLMs for Attack Sequences Understanding
AttackSeqBench: 对LLM在攻击序列理解能力的基准测试
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院）
AI总结 AttackSeqBench通过系统评估LLM在攻击序列理解中的能力，揭示其在网络安全领域的优势与局限。
Comments 27 pages, 9 figures, 8 tables
