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

Robustifying Vision-Language Models via Test-Time Prompt Adaptation

通过测试时提示自适应增强视觉语言模型的鲁棒性

Xingyu Zhu, Huanshen Wu, Shuo Wang, Beier Zhu, Jiannan Ge, Jiaheng Zhang, Long Chen

机构 * University of Science（科学大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science（香港科学大学） 纠错

AI总结 研究针对对抗扰动下视觉语言模型性能下降问题，提出RITA框架，通过最优传输实现分布级对齐，引入动态缓存积累线索，提升了模型对抗鲁棒性且不损干净准确率。

Comments ICML 2026 regular

Adaptive Latent Trajectory Anchoring for Action Segmentation Dataset Condensation

用于动作分割数据集压缩的自适应潜在轨迹锚定

Artheme Gauthier-Villar, Guodong Ding, Angela Yao

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 该研究针对动作分割数据集压缩问题，提出利用去噪扩散隐式模型，将动作段表示为噪声流形中由稀疏潜在点锚定连续轨迹的方法，并引入自适应分配机制。实验表明，该框架显著优于现有方法，在保持低压缩率时实现与真实数据训练相当的性能。

Comments 16 pages, 5 figures, accepted to ECCV 2026

Accelerating GPU Inference of Large Language Models with Moderately Unstructured Sparse Weight Matrices

使用适度非结构化稀疏权重矩阵加速大语言模型的GPU推理

Tao Lu, Haoyu Wang, Zonghui Wang, Keshen Xiang, Jiaheng Zhang, Wenzhi Chen

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型推理成本挑战，提出含稀疏张量核层等的三层矩阵存储格式，设计联合稀疏张量核与CUDA核的SpMM内核，实现了在现代GPU上超越密集矩阵乘法，取得显著加速。

Comments DAC 2026

Contrastive Learning on Multimodal Analysis of Electronic Health Records

电子健康记录多模态分析中的对比学习

Tianxi Cai, Feiqing Huang, Ryumei Nakada, Linjun Zhang, Doudou Zhou

机构 * Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛T.H. 柏林公共卫生学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究针对电子健康记录多模态数据传统分析方法不足，提出多模态特征嵌入生成模型及对比损失来学习特征表示，经理论分析、模拟研究和真实数据验证，该方法有效且具隐私保护特性，展现了多模态学习优势。