高校专区
通过定制代理推理增强VLMs在少样本多模态时间序列分类中的能力
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Xiaomi Corporation（小米公司） ； 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 本文提出MarsTSC框架，通过自演化知识库和代理推理提升少样本多模态时间序列分类性能，实验表明其在六个VLM基础上均优于传统和基础模型基线。
Comments 18 pages, 12 figures, 6 tables. Preprint
利用量子计算机加速多层神经网络推理
机构 * Department of Materials, University of Oxford（牛津大学材料系） ； Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所） ； Quantum Motion（Quantum Motion公司） ； Centre for Quantum Technologies, National University of Singapore（新加坡国立大学量子中心） ； Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系）
AI总结 本文首次提出全相干的多层神经网络量子实现，采用残差块、多滤波2D卷积、Sigmoid激活等结构，分析了不同量子数据访问模式下的推理复杂度，证明了在不同条件下可实现二次到四次方的加速效果。
Comments Published at the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026
通过反馈控制器激活控制
机构 * Department of Mathematics（数学系） ； Center for AI Research（人工智能研究中心） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； VinUniversity（文大学） ； Torilab（Torilab实验室）
AI总结 本文提出PID激活控制方法，基于控制理论构建激活控制框架，通过P、I、D项实现激活对齐、误差累积和抑制超调，提升大语言模型行为控制的鲁棒性和可靠性。
Comments 10 pages in the main text. ICLR2026 Poster
超越策略优化：一种数据整理飞轮用于稀疏奖励长周期规划
机构 * Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学机械工程系） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系）
AI总结 本文提出BPO框架，通过自改进的数据飞轮开发鲁棒推理模型，解决多轮代理规划中稀疏奖励长周期问题，实现高效推理和显著的token效率。
评估大语言模型中的AI对齐：通过75个模型的人类基准测试分析价值优先级
机构 * School of Social Sciences, Nanyang Technological University（南洋理工大学社会科学学院） ； Interdisciplinary Graduate Programme, Nanyang Technological University（南洋理工大学跨学科研究生项目） ； Faculty of Arts and Social Sciences, National University of Singapore（新加坡国立大学人文与社会科学学院） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理学院计算与信息学院） ； School of Social Sciences, Singapore Management University（新加坡管理学院社会科学学院）
AI总结 本文通过分析75个大语言模型的输出，评估其价值优先级与人类判断的一致性，发现模型在价值优先级上存在差异，且模型大小、新旧和能力层级与价值一致性无直接关联。
直观外科SurgToolLoc和SurgVU挑战结果：2022-2025
机构 * Intuitive Surgical, Inc.（Intuitive Surgical公司） ； Muroran Institute of Technology（Muroran理工学院） ； Niigata University of Health and Welfare Fujita Health University（Niigata大学健康与福利大学 Fujita健康大学） ； NVIDIA, Inc.（NVIDIA公司） ； University of Tokyo（东京大学） ； Keio University（Keio大学） ； Shun Hing Institute of Advanced Engineering（Shun Hing先进工程研究所） ； NUS NUSRI SZ（新加坡大学 NUSRI SZ） ； University of Strasbourg IHU Strasbourg（斯特拉斯堡大学 IHU斯特拉斯堡） ； University Medical Center Hambrug-Eppendorf（汉堡-埃彭多夫大学医学中心）
AI总结 本文总结了2022-2025年间在机器人辅助手术中解决手术工具定位和手术视觉理解的挑战成果，探讨了相关机器学习问题的解决方法与贡献。
弥合病理MIL中的模态瓶颈：通过虚拟分子染色
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Peking Union Medical College Hospital (PUMCH)（北京协和医学院附属阜外医院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院）
AI总结 本文提出MIST方法，通过虚拟分子染色提升病理MIL中投影层性能，改进240/256配置，平均提升3.5%，在生存预测、组织分型和生物标志物预测中分别提升5.2%、3.3%和2.6%。
ORACLE：从流式应用使用轨迹中预见诈骗
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Guangming Laboratory（光明实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Hainan University（海南大学）
AI总结 本文提出ORACLE框架，通过流式应用使用轨迹预测诈骗，利用自适应上下文管理器和自蒸馏方案提升早期欺诈检测性能。
关注人工智能：一种有效的人工智能系统人类监督的框架
机构 * University College London（伦敦大学） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； Saarland University（萨尔兰大学） ； TU Dresden（德累斯顿技术大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； University College Dublin（都柏林大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Technische Universität Berlin（柏林技术大学） ； University of Lübeck（吕贝克大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Maastricht University（马斯特里赫特大学）
AI总结 本文提出一个跨学科框架，用于有效的人工智能系统人类监督，定义了监督架构和流程，并探讨了该领域需要考虑的开放性研究挑战。
Comments The conceptual analysis for this work was undertaken by the authors at Dagstuhl seminar 25272 'Challenges of Human Oversight: Achieving Human Control of AI-Based Systems' (https://www.dagstuhl.de/25272), held at Schloss Dagstuhl (June 29th-July 4th, 2025)
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