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

Examining the Associations between Visual and Non-Visual Elements and Cyclists' Route Choices for Various Trip Purposes

研究视觉与非视觉元素与不同出行目的下骑行者路线选择之间的关联

Heyang Hua, Koichi Ito, Filip Biljecki

机构 * Department of Architecture, National University of Singapore（新加坡国立大学建筑系） ； Department of Real Estate, National University of Singapore（新加坡国立大学房地产系） 纠错

AI总结 研究不同出行目的下骑行者路线选择，通过数据驱动案例研究，分析视觉与非视觉因素对其影响，揭示影响积极骑行的时空特征，为街道网络规划和基础设施发展提供参考。

Model Merging for Medical LVLMs: A Benchmark and a Winner-Take-All Approach

用于医学视觉语言模型的模型合并：一个基准和一种赢家通吃的方法

Lichao Mou, Shilan Zhang, Chunlei Li, Bingcong Yan, Jingliang Hu, Yilei Shi, Shengwu Xiong, Xiao Xiang Zhu, Lei Li, Yaxiong Chen

机构 * Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究医学LVLMs的模型合并，提出涵盖多种成像模态和临床任务类型的MergeMedBench基准，评估现有合并方法，提出赢家通吃方法，该方法简单且无超参数，优于现有方法，为LoRA合并提供新视角和实用基线。

Comments Project Page: https://github.com/MedAI-T/MergeMedBench

PASs-MoE: Mitigating Misaligned Co-drift among Router and Experts via Pathway Activation Subspaces for Continual Learning

PASs-MoE：通过路径激活子空间减轻路由器与专家之间的错位协同漂移以进行持续学习

Zhiyan Hou, Haiyun Guo, Haokai Ma, Yandu Sun, Yonghui Yang, Jinqiao Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Southeast University, Nanjing, China（南京东南大学） ； Wuhan AI Research, Wuhan, China（武汉人工智能研究院） 纠错

AI总结 研究持续指令调整中多模态大语言模型的问题，提出基于路径激活子空间的固定容量PASs - MoE - LoRA方法，含PAS引导的重新加权和PAS感知的秩稳定，实验表明该方法在准确性和抗遗忘性上优于基线和变体且不增参数。

Comments Published in the Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026), Volume 1: Long Papers. 14 pages. Code is available at https://github.com/yueluoshuangtian/PASs-MoE

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 31959--31972, San Diego, California, United States, July 2026. Association for Computational Linguistics