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

EDITBRIDGE: Towards Faithful and Efficient Ultra-High-Resolution Image Editing

EditBridge：迈向忠实且高效的超高清图像编辑

Jiayi Song, Shijie Huang, Fangtai Wu, Yubo Huang, Zhenxiong Tan, Songhua Liu, Jiaming Liu, Ruihua Huang

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问业务部） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 针对现有扩散图像编辑模型无法高效处理超高清图像的问题，提出EditBridge扩散桥框架，通过先验引导的块级稀疏注意力机制实现4K高保真编辑，速度提升显著。

EvoTS-Agent: A Self-Evolving LLM Agent for Financial Time Series Change Point Detection

EvoTS-Agent：一种用于金融时间序列变点检测的自进化大语言模型智能体

Lei Jiang, Ye Wei, Xinyu Xi, Jordan Langham-Lopez, Yifan Bao, Raad Khraishi, Yihao Ang, Anthony K. H. Tung, Lukasz Szpruch, Hao Ni

机构 * Alan Turing Institute（阿兰·图灵研究所） ； University of Oxford（牛津大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； NatWest AI Research（国民西敏寺银行人工智能研究部） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 该研究针对金融时间序列变点检测难题，提出自进化 LLM 智能体 EvoTS-Agent，经验证引导进化检测流程，在四个基准数据集上表现优于现有同类智能体且执行成功率达100%。

TINA+: Probing Residual Visual Knowledge in Unlearned Diffusion Models via Diffusion-Consistent Text-Free Inversion

TINA+: 通过扩散一致无文本反演探测未学习的扩散模型中的残留视觉知识

Qianlong Xiang, Miao Zhang, Kun Wang, Haoyu Zhang, Junhui Hou, Liqiang Nie

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 本研究提出TINA+，一种扩散一致无文本反演攻击，可探测未学习的扩散模型中残留的视觉知识，实验表明现有概念擦除方法多切断文本-图像链接而非消除视觉知识。

Comments The project page is this https URL (https://qianlong0502.github.io/TINA-Plus-Homepage/)

Agentic ESOpt: Fine-Tuning Long-Horizon LLM Agents with Minimal GPU Requirements

Agentic ESOpt：以最小GPU资源微调长视野大语言模型智能体

Zhi Zheng, Rongsheng Chen, Yunpeng Ba, Zhenkun Wang, Yee Whye Teh, Wee Sun Lee

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

AI总结 本文提出Agentic ESOpt框架，用进化策略微调长视野LLM智能体，仅需最小GPU资源，在WebArena-Lite上使Qwen-3.5-27B性能提升6.69%，提示-参数协同演化在多数设置中优于基准。

Admission Without Answers: Label-Free Certification and Experience Learning for LLM-Based Optimization Modeling

无答案准入：基于大语言模型的优化建模的无标注认证与经验学习

Junbo Jacob Lian, Huiling Chen, Hanzhang Qin, Chung-Piaw Teo

机构 * Institute of Operations Research and Analytics（运营研究与分析研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Wenzhou Buyi Pharmacy（温州布衣药房） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能学院） ； Wenzhou University（温州大学） 纠错

AI总结 本文提出AdmitOR这一无标注准入机制，通过跨家族团校准阈值实现模型接纳，在优化建模任务中显著提升接纳精度并减少污染接纳，为无标注场景下的模型准入提供了新方案。

Comments Code and data are available at this https URL (https://github.com/junbolian/AdmitOR)

SOD: Step-wise On-policy Distillation for Small Language Model Agents

SOD：分步式在线蒸馏用于小型语言模型代理

Qiyong Zhong, Mao Zheng, Mingyang Song, Xin Lin, Jie Sun, Houcheng Jiang, Xiang Wang, Junfeng Fang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部门） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 针对小型语言模型中工具集成推理的稳定性问题，提出SOD分步式在线蒸馏框架，通过动态调整蒸馏强度缓解教师信号误导，提升推理性能。

Towards Unified World Models for Visual Navigation via Memory-Augmented Planning and Foresight

通过记忆增强的规划和前瞻性构建视觉导航的统一世界模型

Yifei Dong, Fengyi Wu, Guangyu Chen, Lingdong Kong, Qiyu Hu, Yuxuan Zhou, Xu Zhu, Jingdong Sun, Jun-Yan He, Qi Dai, Alexander G. Hauptmann, Zhi-Qi Cheng

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Apple（苹果公司） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出UniWM，一种整合视觉前瞻性与规划的统一世界模型，通过记忆机制提升导航鲁棒性和泛化能力，在多个基准测试中显著提升导航成功率。

Comments Accepted to ECCV 2026. 22 pages, 12 figures, code: this https URL (https://github.com/UWMILab/UniWM)