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

Beyond Binary Edits Robust Multimodal Knowledge Editing with Adversarial Subspace Alignment

超越二元编辑：基于对抗子空间对齐的鲁棒多模态知识编辑

Haoyuan Wang, Xiaohao Liu, Jiajie Su, Jianmao Xiao, Chaochao Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Jiangxi Normal University（江西师范大学） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型知识编辑泛化性不足的问题，提出对抗子空间对齐方法（ASAM），通过潜在对抗鲁棒化（LAR）和秩约束子空间学习（RCSL）实现鲁棒的多模态知识编辑。

MedVIGIL: Evaluating Trustworthy Medical VLMs Under Broken Visual Evidence

MedVIGIL: 在视觉证据受损下评估可信的医学视觉语言模型

Hanqi Jiang, Junhao Chen, Mingyu Kang, Hyeokjae Kwon, Yi Pan, Lifeng Chen, Weihang You, Haozhen Gong, Ruiyu Yan, Jinglei Lv, Lin Zhao, Hui Ren, Quanzheng Li, Tianming Liu, Xiang Li

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Chungbuk National University（Chungbuk国立大学） ； Chungnam National University Hospital（Chungnam国立大学医院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； New York University（纽约大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） 纠错

AI总结 本文提出MedVIGIL基准，通过300例由放射科医生监督构建的扰动证据测试集，评估医学视觉语言模型在视觉证据失效时的可靠性，并引入MedVIGIL复合评分（MCS）进行审计。

Speak-to-Structure: Evaluating LLMs in Open-domain Natural Language-Driven Molecule Generation

Speak-to-Structure：评估大语言模型在开放域自然语言驱动的分子生成中的表现

Jiatong Li, Junxian Li, Weida Wang, Yunqing Liu, Changmeng Zheng, Yatao Bian, Dongzhan Zhou, Xiao-yong Wei, Qing Li

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出Speak-to-Structure基准，通过分子编辑、优化和定制生成任务评估大语言模型在开放域自然语言驱动分子生成中的创造性能力，并引入OpenMolIns指令微调数据集使Llama3.1-8B超越GPT-4o等模型。

Comments Accepted by KDD 2026. Our codes and datasets are fully accessible through the https://github.com/phenixace/S2-TOMG-Bench and https://huggingface.co/datasets/phenixace/S2-TOMG-Bench

GlowGS: Generative Semantic Feature Learning for 3D Gaussian Splatting in Nighttime Glow Scenes

GlowGS: 夜间发光场景中用于3D高斯溅射的生成式语义特征学习

Beibei Lin, Xiao Cao, Jingyuan Guo, Robby T. Tan

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

AI总结 针对夜间发光场景中3D高斯溅射因缺乏纹理和边缘等结构特征而难以渲染高质量新视图的问题，提出GlowGS方法，利用扩散模型和视觉基础模型生成语义特征作为隐式结构线索，并通过新视图语义学习实现无真实标签的优化，显著提升渲染质量。

Comments Accepted by CVPR Findings 2026

GenEvolve: Self-Evolving Image Generation Agents via Tool-Orchestrated Visual Experience Distillation

GenEvolve: 通过工具编排的视觉经验蒸馏实现自我进化的图像生成智能体

Sixiang Chen, Zhaohu Xing, Tian Ye, Xinyu Geng, Yunlong Lin, Jianyu Lai, Xuanhua He, Fuxiang Zhai, Jialin Gao, Lei Zhu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Meituan（美团） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出GenEvolve框架，通过工具编排的视觉经验蒸馏，使图像生成智能体在多样化任务中自我进化，提升工具使用和生成质量。

4DThinker: Thinking with 4D Imagery for Dynamic Spatial Understanding

4DThinker: 用4D图像进行动态空间理解的思考

Zhangquan Chen, Manyuan Zhang, Xinlei Yu, Xiang An, Bo Li, Xin Xie, ZiDong Wang, Mingze Sun, Shuang Chen, Hongyu Li, Xiaobin Hu, Ruqi Huang

机构 * Tsinghua University, SIGS（清华大学 SIGS） ； Meituan（美团） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； LMMs-Lab（LMMs实验室） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出4DThinker框架，通过动态潜在心理图像（在连续隐藏空间中模拟场景演化）增强视觉语言模型的动态空间推理能力，并引入无标注数据生成、动态图像微调及4D强化学习，在多个基准上超越强基线。

Comments 21 pages, 16 figures

Order-Optimal Sequential 1-Bit Mean Estimation in General Tail Regimes

一般尾分布下的最优序贯1比特均值估计

Ivan Lau, Jonathan Scarlett

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

AI总结 本文针对1比特通信约束下的均值估计问题，提出一种基于随机化阈值查询的自适应估计器，在任意固定k>1的尾分布下达到样本复杂度阶数最优，并揭示了非自适应估计的显著差距。

Comments This article substantially extends the AISTATS version, arXiv:2509.21940

Energy-Guided Generative Modeling for Low-Energy Molecular Structure Discovery

能量引导的生成式建模用于低能分子结构发现

Guikun Xu, Xiaohan Yi, Ziqiao Meng, Peilin Zhao, Yatao Bian

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

AI总结 提出EnFlow，一种结合流生成模型与显式能量景观建模的能量引导框架，用于联合生成构象集合和识别基态结构，在极少采样步数下实现高保真度。

Online Learning with Multiple Fairness Regularizers via Graph-Structured Feedback

通过图结构反馈进行多重公平正则化器的在线学习

Quan Zhou, Jakub Marecek, Robert Shorten

机构 * Department of Mathematics, National University of Singapore（新加坡国立大学数学系） ； Department of Computer Science, Czech Technical University（捷克技术大学计算机科学系） ； Dyson School of Design Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院设计工程戴森学院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

AI总结 本文针对在线决策中多重公平约束的权重自适应问题，提出了一种基于图结构反馈的赌博机算法，能够在不预先知道权重的情况下在线学习并平衡多个公平性目标。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026. OpenReview: https://openreview.net/forum?id=y8iWuDZtEw

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026

Training-Free Multimodal Large Language Model Orchestration

免训练的多模态大语言模型编排

Tianyu Xie, Yuexiao Ma, Yuhang Wu, Wang Chen, Jiayi Ji, Tat-Seng Chua, Xiawu Zheng, Rongrong Ji

机构 * Media Analytics and Computing Lab, Xiamen University, Xiamen, China（厦门大学媒体分析与计算实验室） ； Institute of Artificial Intelligence, Xiamen University, Xiamen, China（厦门大学人工智能研究院） ； School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China（厦门大学信息学院） ； Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室） ； Department of Computer Science, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） 纠错

AI总结 提出一种免训练编排框架LLM Orchestration，通过LLM控制器、文本中心跨模态记忆和统一交互层集成现成模态专家，实现低开销、可扩展的多模态输入输出系统。

Journal ref ICML 2026

BarrierSteer: LLM Safety via Learning Barrier Steering

BarrierSteer: 通过学习障碍引导实现大语言模型安全

Thanh Q. Tran, Arun Verma, Kiwan Wong, Bryan Kian Hsiang Low, Daniela Rus, Wei Xiao

机构 * Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） ； Singapore-MIT Alliance for Research and Technology Centre（新加坡-麻省理工联合研究中心） ； CSAIL, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Worcester Polytechnic Institute（沃斯堡理工学院） 纠错

AI总结 提出 BarrierSteer 框架，通过将学习到的非线性安全约束作为控制障碍函数嵌入潜在表示空间，在推理时引导模型生成安全内容，理论保证且不修改模型参数。

Comments This paper introduces SafeBarrier, a framework that enforces safety in large language models by steering their latent representations with control barrier functions during inference, reducing adversarial and unsafe outputs