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ThinkBooster: 一种用于LLM推理无缝测试时扩展的统一框架
机构 * MBZUAI ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； NUS（国立大学新加坡） ； Accenture（埃森哲） ； Innopolis University（因诺普里斯大学） ； Independent Researcher（独立研究者）
AI总结 提出ThinkBooster框架，通过模块化库、联合评估基准和可部署代理服务，实现LLM推理的测试时计算扩展，在数学和编码任务上验证了性能-计算权衡。
STaR-Quant：扩散大语言模型的状态-时间一致训练后量化
机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University, Beijing, China（北京师范大学人工智能学院） ； Department of Computer Science, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） ； Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（科技研究局前沿人工智能研究中心）
AI总结 针对扩散大语言模型低比特量化中的状态相关激活差异和时间误差累积问题，提出STaR-Quant框架，通过状态引导激活变换和时间注意力补偿实现高效量化。
MIRAGE: 具有隐式推理和生成世界模型的移动智能体
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出MIRAGE框架，通过从显式推理轨迹学习连续潜在表示，使移动智能体能够内部推理并预测未来屏幕状态，在减少生成token的同时提升执行效率。
通过机器学习加速可分负载处理：大规模工作负载的实用框架
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（电子与计算机工程系，新加坡国立大学）
AI总结 提出首个机器学习框架，使用前馈神经网络预测单级树网络架构中的最优处理时间，实现97-99%准确率和1-5%平均绝对百分比误差，推理时间小于1毫秒，相比传统方法加速10-100倍。
FingerEye：通过连续视觉-触觉感知学习灵巧操作
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； RoboScience（机器人科学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学）
AI总结 FingerEye通过连续视觉-触觉感知提升机器人灵巧操作，结合视觉和触觉反馈，在模拟和现实环境中使腕部策略的成功率提升超30个百分点。
IGenBench：文本到信息图生成可靠性基准测试
机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； UESTC ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出IGENBENCH基准，包含30种信息图类型和600个测试用例，通过多模态大语言模型分解为10类原子问题评估10种T2I模型，发现数据完整性等维度是普遍瓶颈。
SAD-Flower：用于安全、可接受和动态一致规划的流匹配
机构 * TUM School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich, Munich, Germany.（慕尼黑技术大学计算、信息与技术学院） ； Munich Institute of Robotics（慕尼黑机器人与智能机构研究所） ； Munich Data Science Institute (MDSI)（慕尼黑数据科学研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； National Taiwan University (NTU)（国立台湾大学） ； NTU Artificial Intelligence Center of Research Excellence (NTU AI-CoRE)（国立台湾大学人工智能研究中心） ； University of Utah（犹他大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； McGill University（麦吉尔大学）
AI总结 提出SAD-Flower框架，通过虚拟控制输入增强流匹配，利用非线性控制理论提供状态约束、动作约束和动态一致性的形式化保证，无需重新训练即可在测试时满足未见约束。
Audio-FLAN：面向语音、音乐和声音的统一音频理解与生成的指令跟随数据集
机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） ； Inner Mongolia University（内蒙古大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Surrey（萨里大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Independent Researcher（独立研究者）
AI总结 提出Audio-FLAN数据集，包含80种任务和1亿实例，支持统一音频理解与生成的零样本学习。
Watch, Remember, Reason: 基于多模态大语言模型的人类视角视频理解
机构 * School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京理工大学智能科学与技术学院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； University of Tokyo（东京大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UC Merced（加州大学默塞德分校）
AI总结 提出人类视角下视频理解的三个功能能力（观看、记忆、推理），构建统一框架分析视频MLLM的感知、记忆、推理和预测，并总结挑战、方法、应用及未来方向。
EvoGS：基于进化树构建连续分层高斯泼溅以实现可扩展3D流式传输
机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； IRIT - University of Toulouse（图卢兹大学IRIT实验室） ； IPAL, IRL2955（IPAL研究所）
AI总结 提出EvoGS，首个连续分层高斯泼溅表示，通过进化树结构实现父-子细化，消除冗余并支持可扩展3D流式传输，传输负载和显存占用分别降低2.4倍和5.5倍。
Comments Project page: https://yuang-ian.github.io/evogs/
文本监督增强视觉-语言模型中的地理空间表示
机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 研究视觉、视觉-语言及多模态模型的地理空间表示能力，发现文本监督能有效提升空间编码，推动地理空间AI发展。
Comments Accepted at ICML 2026
不要暂停：面向在线视频理解的流式视频-语言同步
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）
AI总结 提出流式视频-语言同步（SVLS）范式，通过帧驱动转换控制器和流式令牌调节器实现视频帧与语言生成的细粒度同步，在不中断感知的情况下进行实时交互。
FreeAnimate: 基于预览引导去噪的无训练人体图像动画
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）
AI总结 提出FreeAnimate框架，利用图像扩散模型内在能力实现无训练的人体图像动画，通过预览生成策略提供时序和结构先验，结合反演增强注意力和参考锚定自注意力模块，保证时序一致性和身份保持。
Comments Accepted to IEEE ICASSP 2026
像飞行员一样思考：细粒度长时程无人机导航
机构 * Colab ； Beihang University（北航） ； Meituan（美团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出FLIGHT基准和FLIGHT VLA异步架构，通过低频飞行员推理VLM与高频扩散动作模型解耦，实现无人机长时程语义指令下的平滑连续飞行控制。
车道变更轨迹规划：个性化驾驶舒适性与移动效率
机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Computer Science（计算机科学） ； University of Michigan（密歇根大学）
AI总结 提出一种神经网络驱动的轨迹规划器，结合三阶多项式轨迹生成与学习模块，通过双头共享骨干和基于误差胜者逻辑回归的统计门控机制，实现个性化舒适性与移动效率的平衡。
Comments Accepted by the IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IEEE IV 2026), Detroit, MI, United States, June 22_25, 2026
从流行文本记忆推断大型语言模型的规模
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出一种黑盒方法，通过分析模型对流行文本的记忆准确性，仅从生成文本推断LLM参数规模的下界，并验证了开源和闭源模型。
模态间隙驱动的子空间对齐训练范式用于多模态大语言模型
机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； NUS（新加坡国立大学） ； sh AILab ； SII ； Stanford（斯坦福大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Yale（耶鲁大学） ； SJTU（上海交通大学） ； GBU（国防大学） ； PKU（北京大学）
AI总结 针对多模态对比学习中的模态间隙问题，提出固定帧模态间隙理论，并基于该理论设计无训练的对齐策略ReAlign和可扩展训练范式ReVision，利用无配对数据实现视觉与语言表示的高效对齐。
潜空间：基础、演化、机制、能力与展望
机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； DeepWisdom（深智科技） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiatong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文深） ； QuantaAlpha（量子阿尔法） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Sun Yat-sen University（中山大学）
AI总结 本文综述潜空间在语言模型中的基础、演化、机制与能力，指出其克服显式空间计算的结构性限制，并展望未来研究方向。
Chameleon: 用于视觉运动操控的索引控制前瞻记忆
机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS实验室） ； Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore（新加坡*STAR信息与通信研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出Chameleon策略，通过索引控制前瞻记忆解决观察-动作延迟问题，在Camo-Dataset上决策成功率从22.5%提升至80.8%，并在多个基准上达到最优。
Comments Code is available at https://github.com/gxyes/MARS_Chameleon
通过光学字符识别重新思考基因组建模
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）
AI总结 提出OpticalDNA框架，将DNA渲染为视觉布局，利用视觉语言模型进行OCR式基因组理解，实现高保真压缩和长序列高效处理，在450k碱基序列上以近20倍更少有效token超越基线模型。
Comments Accepted by ICML 2026
基于SHAP引导的核化Actor-Critic可解释强化学习
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）
AI总结 提出RSA2C算法，利用RKHS-SHAP计算状态属性，通过马氏门控权重调节Actor梯度和Advantage Critic目标，实现高效、稳定且可解释的强化学习。
Journal ref ICML2026
CHDP：参数化动作空间中强化学习的协同混合扩散策略
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）
AI总结 针对混合动作空间中的策略表达力不足和高维扩展性差问题，提出协同混合扩散策略框架，通过离散和连续扩散策略的协作与顺序更新，结合码本嵌入和Q函数引导，在基准测试中成功率提升高达19.3%。
Comments Accepted by AAAI 2026
pTNAS: 面向表格数据的渐进式神经架构搜索
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）
AI总结 提出首个针对表格数据的渐进式神经架构搜索方法pTNAS，采用过滤-精炼优化策略，结合零成本代理和固定预算调度算法，实现架构快速识别与性能持续提升，相比其他NAS方法加速高达82.75倍。
Goedel-Architect: 通过蓝图生成与精炼简化形式定理证明
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； University of Washington（华盛顿大学）
AI总结 提出Goedel-Architect框架，通过生成和精炼依赖图蓝图，结合Lean 4证明器并行证明引理，在多个基准测试上达到开源最优性能。
Vortex: 面向AI Agent的高效可编程稀疏注意力服务
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Rice University（Rice大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出Vortex系统，通过Python嵌入式前端语言和面向页面的张量抽象，结合高效后端，实现稀疏注意力算法的快速原型设计、部署和评估，显著提升吞吐量。
RiskFlow: 快速且保真的安全关键交通场景生成
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出RiskFlow框架，通过动作空间中的单次前向传输替代迭代去噪，实现快速、保真的安全关键多智能体交通场景生成。
量子增强的罕见事件发现与采样
机构 * Centre for Quantum Technologies, National University of Singapore（量子技术中心，新加坡国立大学） ； Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Nanyang Quantum Hub, School of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological University（南洋量子中心，南洋理工大学物理与数学科学学院）
AI总结 针对概率极低的罕见事件发现与采样问题，提出一种无需预先知道事件类型的量子算法，实现了与稀有度阈值的最优量子标度，并在重尾系统和稳态随机过程中分别获得二次加速和鲁棒多项式加速。
Comments 36 pages (8+28)
SkillComposer: 学习演化智能体技能以实现特化与泛化
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出SkillComposer框架，通过创建、改进和合并三种可学习操作，使语言模型在推理时自我演化技能，支持离线、在线和混合部署模式，在多个基准上提升性能。
Comments Under Review
超越相似性：面向个人AI代理的可信记忆搜索
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 针对个人AI代理中基于语义相似性的记忆检索存在的信任漏洞，提出轻量级记忆插件MemGate，通过查询条件神经门控实现可信记忆搜索。
TAGA：面向可泛化敏捷人形运动的地形感知主动注视学习
机构 * MarmotLab, National University of Singapore（马尔莫实验室，新加坡国立大学） ； Center of X-Mechanics, Zhejiang University（浙大X力学中心） ； South China University of Technology（华南理工大学）
AI总结 提出TAGA框架，通过融合视觉、本体感觉和运动命令，让模型学习主动注视地形关键区域，在有限计算资源下提高感知密度，实现鲁棒且可泛化的敏捷人形运动。
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