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

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)