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

SortedRL: Accelerating RL Training for LLMs through Online Length-Aware Scheduling

SortedRL: 通过在线长度感知调度加速大语言模型的强化学习训练

Yiqi Zhang, Huiqiang Jiang, Xufang Luo, Zhihe Yang, Chengruidong Zhang, Yifei Shen, Dongsheng Li, Yuqing Yang, Lili Qiu, Yang You

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 SortedRL通过在线长度感知调度策略提升大语言模型强化学习训练效率，减少训练气泡比例并提升性能，实验表明在不同任务中表现优于基线。

FG-Portrait: 3D Flow Guided Editable Portrait Animation

FG-Portrait: 基于3D流的可编辑肖像动画

Yating Xu, Yunqi Miao, Evangelos Ververas, Jiankang Deng, Jifei Song

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Warwick（沃里克大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

AI总结 本文提出FG-Portrait，通过3D流引导的方法实现高质量的肖像动画生成，结合3D几何信息和扩散模型，提升驱动运动与源肖像的对应精度，并支持用户对表情和头部姿态的编辑。

Comments CVPR 2026

From Hawkes Processes to Attention: Time-Modulated Mechanisms for Event Sequences

从Hawkes过程到注意力：事件序列的时间调节机制

Xinzi Tan, Kejian Zhang, Junhan Yu, Doudou Zhou

机构 * Department of Statistics and Data Science, National University of Singapore（统计与数据科学系，新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出Hawkes注意力机制，通过可学习的类型特定神经核调节查询、键和值投影，统一事件时间和内容交互，提升事件序列建模性能。

ImplicitRM: Unbiased Reward Modeling from Implicit Preference Data for LLM alignment

ImplicitRM: 从隐式偏好数据中无偏奖励建模以实现语言模型对齐

Hao Wang, Haocheng Yang, Licheng Pan, Lei Shen, Xiaoxi Li, Yinuo Wang, Zhichao Chen, Yuan Lu, Haoxuan Li, Zhouchen Lin

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出ImplicitRM，通过隐式反馈数据学习无偏奖励模型，解决隐式偏好数据中缺乏明确负样本和用户偏好偏差的问题，实验验证其有效性。

MsFormer: Enabling Robust Predictive Maintenance Services for Industrial Devices

MsFormer：为工业设备提供可靠预测性维护服务

Jiahui Zhou, Dan Li, Ruibing Jin, Jian Lou, Yanran Zhao, Zhenghua Chen, Zigui Jiang, See-Kiong Ng

机构 * School of Software Engineering, Sun Yat-Sen University, China（中山大学软件工程学院） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局） ； School of the Art Institute of Chicago（芝加哥艺术学院） ； Institute of Data Science and School of Computing（数据科学研究所和计算学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出MsFormer，一种轻量级多尺度Transformer，用于工业设备的可靠预测性维护，通过多尺度采样和位置编码捕捉多流数据的序列相关性，并采用轻量级注意力机制提升数据稀缺环境下的性能。

Continuous Optimization for Satisfiability Modulo Theories on Linear Real Arithmetic

基于线性实数算术的可满足性模理论的连续优化

Yunuo Cen, Daniel Ebler, Xuanyao Fong

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore（电子与计算机工程系，新加坡国立大学） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong, Hong Kong, China（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

AI总结 本文提出FourierSMT框架，通过扩展Walsh-Fourier展开到混合布尔-实数域，利用梯度方法解决高阶约束的满足问题，实现高效并行计算，提升大规模SMT求解性能。

WISER: Wider Search, Deeper Thinking, and Adaptive Fusion for Training-Free Zero-Shot Composed Image Retrieval

WISER：更广的搜索、更深入的思考和自适应融合用于无训练零样本复合图像检索

Tianyue Wang, Leigang Qu, Tianyu Yang, Xiangzhao Hao, Yifan Xu, Haiyun Guo, Jinqiao Wang

机构 * Foundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所基础模型研究中心） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院） ； Minzu University of China（民族大学） 纠错

AI总结 WISER通过'检索-验证-细化'流程统一文本到图像和图像到图像检索，显式建模意图和不确定性意识，实现更广泛的搜索和更深入的思考，提升零样本复合图像检索性能。

Comments Accept to CVPR 2026

Obscure but Effective: Classical Chinese Jailbreak Prompt Optimization via Bio-Inspired Search

晦涩但有效的：基于生物启发搜索的古典中文 Jailbreak 提示优化

Xun Huang, Simeng Qin, Xiaoshuang Jia, Ranjie Duan, Huanqian Yan, Zhitao Zeng, Fei Yang, Yang Liu, Xiaojun Jia

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； BraneMatrix AI ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Northeast University（东北大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Beihang University（北航） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） 纠错

AI总结 本文提出 CC-BOS 框架，利用多维果蝇优化算法生成古典中文对抗提示，提升黑盒 Jailbreak 攻击效果，通过八维政策维度迭代优化，实验表明其优于现有方法。

Comments ICLR 2026 Poster The source code relevant to this article has now been open-sourced; for details, please visit: https://github.com/xunhuang123/CC-BOS

U4D: Uncertainty-Aware 4D World Modeling from LiDAR Sequences

U4D：从LiDAR序列中构建不确定性感知的4D世界模型

Xiang Xu, Alan Liang, Youquan Liu, Linfeng Li, Lingdong Kong, Ziwei Liu, Qingshan Liu

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） ； SKL-TI 纠错

AI总结 本文提出U4D框架，通过估计空间不确定性图和分阶段生成方法，提升LiDAR序列的几何精度和时间一致性，推动自动驾驶感知与模拟的可靠性。

Comments CVPR 2026; 20 pages, 7 figures, 11 tables; Code at https://github.com/worldbench/U4D

RoboMemory: A Brain-inspired Multi-memory Agentic Framework for Interactive Environmental Learning in Physical Embodied Systems

RoboMemory：一种脑启发的多记忆代理框架，用于物理具身系统中的交互环境学习

Mingcong Lei, Honghao Cai, Yuyuan Yang, Yimou Wu, Jinke Ren, Zezhou Cui, Liangchen Tan, Junkun Hong, Gehan Hu, Shuangyu Zhu, Shaohan Jiang, Ge Wang, Junyuan Tan, Zhenglin Wan, Zheng Li, Zhen Li, Shuguang Cui, Yiming Zhao, Yatong Han

机构 * FNii-Shenzhen（FNii-深圳） ； SSE, CUHK-Shenzhen（SSE，CUHK-深圳） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Ising AI 纠错

AI总结 本文提出RoboMemory框架，通过整合空间、时间、事件和语义记忆，提升机器人在复杂环境中的长期规划与交互学习能力，实验表明其在EmbodiedBench上成功率提升26.5%，超越现有SOTA模型。

DualEdit: Mitigating Safety Fallback in LLM Backdoor Editing via Affirmation-Refusal Regulation

DualEdit: 通过肯定-拒绝调节缓解LLM后门编辑中的安全回退

Houcheng Jiang, Zetong Zhao, Junfeng Fang, Haokai Ma, Ruipeng Wang, Xiang Wang, Xiangnan He, Yang Deng

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） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； MoE Key Lab of BIPC, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息与通信技术国家重点实验室） 纠错

AI总结 DualEdit通过双重目标模型编辑框架缓解LLM后门攻击中的安全回退问题，通过动态损失加权和价值锚定技术提升攻击成功率并降低安全回退率。

Arena: Efficiently Training Large Models via Dynamic Scheduling and Adaptive Parallelism Co-Design

Arena：通过动态调度和自适应并行性协同设计高效训练大模型

Chunyu Xue, Weihao Cui, Quan Chen, Chen Chen, Han Zhao, Shulai Zhang, Linmei Wang, Yan Li, Limin Xiao, Weifeng Zhang, Jing Yang, Bingsheng He, Minyi Guo

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Lenovo Research（联想研究院） ； Microsoft（微软公司） ； Guizhou University（贵州大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出Arena系统，通过动态调度与自适应并行性协同设计，提升GPU集群效率，减少作业完成时间达49.3%，集群吞吐量提升1.6倍。

Mitigating Premature Discretization with Progressive Quantization for Robust Vector Tokenization

通过渐进量化缓解早期内离散化以实现鲁棒的向量标记化

Wenhao Zhao, Qiran Zou, Zhouhan Lin, Dianbo Liu

机构 * National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出渐进量化方法，通过引入量化难度动态作为VQ训练的关键维度，有效引导代码本向扩展良好的流形发展，提升了多模态模型的生成性能和生物序列建模能力。