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

Possibilistic Predictive Uncertainty for Deep Learning

深度学习的可能性预测不确定性

Yao Ni, Jeremie Houssineau, Yew-Soon Ong, Piotr Koniusz

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Warsaw（华沙大学） 纠错

AI总结 提出基于可能性理论的Dirichlet近似可能性后验预测（DAPPr）框架，通过投影-近似策略实现高效且原则性的认知不确定性量化，在多个基准上达到竞争性能。

Comments Accepted by ICML 2026, 20 pages

CMI-RewardBench: Evaluating Music Reward Models with Compositional Multimodal Instruction

CMI-RewardBench: 基于组合多模态指令评估音乐奖励模型

Yinghao Ma, Haiwen Xia, Hewei Gao, Weixiong Chen, Yuxin Ye, Yuchen Yang, Sungkyun Chang, Mingshuo Ding, Yizhi Li, Ruibin Yuan, Simon Dixon, Emmanouil Benetos

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 针对音乐生成模型缺乏有效评估机制的问题，提出CMI-RewardBench基准，包含大规模偏好数据集和参数高效奖励模型，实现多模态指令下的音乐质量评估。

Comments Accepted by ICML 2026

DiffCoord: Differentiable Coordination for Distributed Multi-Agent Trajectory Optimization

DiffCoord: 分布式多智能体轨迹优化的可微协调

Bingheng Wang, Yichao Gao, Tianchen Sun, Shanker Ajay, Lin Zhao

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 提出DiffCoord框架，将截断ADMM-DDP管道的耦合参数通过端到端元学习联合优化，利用智能体神经网络实现任务自适应，并扩展到不同智能体数量。在协作空中运输系统中验证，相比现有方法将每智能体梯度计算时间减少70%。