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

Harness In-Context Operator Learning with Chain of Operators

利用算子链实现上下文算子学习

Minghui Yang, Ling Guo, Liu Yang

机构 * Department of Mathematics, Shanghai Normal University（上海师范大学数学系） ； Department of Mathematics, National University of Singapore（新加坡国立大学数学系） 纠错

AI总结 提出Chain of Operators (CHOP)框架，通过构造显式初等变换与冻结ICON的算子链，无需微调即可提升上下文算子网络在分布外算子任务上的泛化能力，在标量守恒律和平均场控制问题中降低推理误差。

VIA-SD: Verification via Intra-Model Routing for Speculative Decoding

VIA-SD：通过模型内路由进行推测解码的验证

Yuchen Xian, Yang He, Yunqiu Xu, Yi Yang

机构 * ReLER, The State Key Lab of Brain Machine Intelligence, Zhejiang University（脑机智能国家重点实验室，浙江大学） ； College of Artificial Intelligence, Zhejiang University（人工智能学院，浙江大学） ； CFAR, Agency for Science, Technology and Research, Singapore（科学与技术研究局，新加坡） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出VIA-SD多级验证框架，利用从完整验证器派生的精简验证器处理中等置信度令牌，减少大模型调用，在多个任务上实现10-20%加速。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

MLT-Dedup: Efficient Large-Scale Online Video Deduplication via Multi-Level Representations and Spatial-Temporal Matching

MLT-Dedup：通过多级表示和时空匹配的高效大规模在线视频去重

David Yuchen Wang, Haoying Li, Hailun Xu, Wei Chee Yew, Zirui Zhu, Sanjay Saha, Hao Hei, Kanchan Sarkar, Kun Xu

机构 * TikTok Singapore（TikTok新加坡） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； TikTok San Jose（TikTok圣何塞） 纠错

AI总结 提出MLT-Dedup框架，采用多级视频编码器提取细粒度帧级和稀疏片段级嵌入，结合差分特征增强相似性模块进行时空匹配，在90%精度下降低在线重复率91%，索引容量提升5倍。

Comments Accepted by KDD-2026 ADS track

VICX: Generalizable Robot Manipulation via Video Generation and In-Context Operator Network

VICX: 通过视频生成和上下文操作网络实现可泛化的机器人操作

Song Chen, Linyan Xiang, Ying Zhou, Liu Yang

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

AI总结 提出VICX框架，利用冻结视频生成模型生成视觉计划，并通过视频到轨迹的上下文操作网络（V2T-ICON）将其映射为机器人可执行轨迹，实现跨任务、跨本体泛化。

Comments The first two authors contributed equally to this work

MODF-SIR: A Multi-agent Omni-modal Distilled Framework for Social Intelligence Reasoning

MODF-SIR：面向社交智能推理的多智能体全模态蒸馏框架

Shang Ma, Jisheng Dang, Wencan Zhang, Yifan Zhang, Bimei Wang, Hong Peng, Bin Hu, Qi Tian, Tat-Seng Chua

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； School of Medical Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学医学技术学院） ； Cloud and AI BU, Huawei（华为云与AI业务部） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

AI总结 提出基于轻量级多模态大语言模型的多智能体协作框架，通过知识蒸馏增强训练与推理，结合测试时适应、长尾事件提取和链式思维提示，在多个基准上取得最优结果。

Geometric bias in eigenspace perturbation under random heterogeneous noise

随机异质噪声下特征空间扰动的几何偏差

Fengkai Liu, Ke Wang, Wanjie Wang

机构 * Department of Mathematics, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学数学系） ； Department of Statistics and Data Science, National University of Singapore（新加坡国立大学统计与数据科学系） 纠错

AI总结 针对稀疏、异质方差噪声下的信号加噪声矩阵，研究发现经验特征向量存在经典扰动界无法捕捉的系统性几何偏差，并通过二次向量方程和精细各向同性局部律推导了最优非渐近扰动界。

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