高校专区
拉取请求作为仓库级代码编辑的训练信号
机构 * King's College London, UK（伦敦国王学院） ； Chinese University of Hong Kong, HK（香港中文大学） ； National University of Singapore, SG（新加坡国立大学） ； Microsoft Research Asia, CN（微软亚洲研究院） ； The Alan Turing Institute, UK（艾伦·图灵研究所）
AI总结 提出Clean-PR方法，利用真实GitHub拉取请求作为训练信号，通过重建和验证转换为搜索/替换编辑块，结合无代理对齐的监督微调，在SWE-bench上显著提升仓库级代码编辑性能。
Comments Accepted at ICML 2026
基于纳什谈判的稀疏混合专家模型专家合并
机构 * Department of Mathematics, National University of Singapore（新加坡国立大学数学系） ； Viettel AI, Viettel Group（越南电信AI部门） ； Faculty of Mathematics and Informatics, Hanoi University of Science and Technology（河内科学技术大学数学与信息学系） ； Bar Ilan University, Israel（以色列巴伊兰大学） ； AI Imaging Team, Data Solution Department, FPT Software Japan（日本FPT软件数据解决方案部门AI成像团队）
AI总结 针对稀疏混合专家模型缺乏原则性加权机制的专家合并问题，提出基于纳什谈判的NAMEx框架，实现专家间更平衡高效的协作，在多项任务中优于现有方法。
Comments 10 pages in the main text. ICLR 2026 Poster
GEM-Bench：生成引擎营销中广告注入响应生成的基准测试
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 针对生成引擎营销中广告注入响应生成缺乏专门基准的问题，提出首个综合基准GEM-Bench，包含多场景数据集、多维度指标和基线方案，实验表明简单提示方法虽能提升点击率但降低用户满意度，而基于预生成无广告响应的插入方法可缓解此问题但增加开销。
Comments Technical Report
自动发现基准：在Oracle引导发现中诊断结构化状态追踪
机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Mila-Quebec AI institute（魁北克AI研究院） ； Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室）
AI总结 提出Auto-Discovery-Bench基准，通过确定性Oracle引导的假设-干预-反馈循环，诊断智能体在结构化状态追踪中的能力瓶颈。
Comments 13 pages
VPG: 视觉前缀引导的自回归图像与视频生成
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学）
AI总结 提出VPG，一种无需训练、推理时引导的方法，通过对比生成前缀与损坏前缀下的模型输出来改进自回归图像和视频生成的下一步预测，提升生成质量。
CommunityFact：一个面向野外错误信息检测的动态、多语言、多领域基准
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出CommunityFact基准，通过多语言多领域声明、LLM评估和社区笔记分析，揭示封闭输入验证的挑战、网络搜索的增益以及证据选择策略的偏差。
未来强制：自回归视频生成中无需训练的未来感知KV缓存策略
机构 * BUAA（北京航空航天大学） ； ZGCA（中广核人工智能研究院） ； PKU（北京大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； USTC（中国科学技术大学） ； NUS（新加坡国立大学）
AI总结 提出Future Forcing，一种无需训练的未来感知KV缓存策略，通过利用自回归视频模型中查询分布的平稳性来估计未来查询，从而改进长视频生成的一致性。
VisualThink-VLA：用于高效低延迟视觉-语言-动作策略的视觉中间推理
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xi'an University of Electronic Science and Technology（西安电子科技大学）
AI总结 提出VisualThink-VLA框架，通过视觉中间推理和选择性路由机制，在保持高精度的同时将推理延迟从数秒降至亚秒级。
Agora: 面向生产级共识协议中自主漏洞检测的LLM智能体
机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Information and Telecommunication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学信息与电信工程学院） ； Peking University（北京大学） ； G Labs（0G实验室）
AI总结 提出Agora，一个领域感知的多智能体框架，通过假设驱动测试和LLM协作，在Raft、EPaxos、HotStuff、BullShark四个共识实现中发现15个未知协议级逻辑漏洞，而现有LLM方法未能检测到任何此类漏洞。
Comments 35 pages, 4 figures
将偏见转化为漏洞：基于Bandit引导的LLM裁判风格操纵攻击
机构 * School of Computing, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学）
AI总结 提出BITE黑盒对抗框架，将风格编辑选择建模为上下文Bandit问题，通过LinUCB策略自适应选择编辑以误导LLM裁判并人为提高评分，攻击成功率超65%。
Comments Accepted to the Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
通过噪声查询实现不可分割物品的无嫉妒分配
机构 * Meta ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 针对不可直接观测估值、仅能通过噪声查询获取信息的不可分割物品分配问题，在双智能体高斯噪声和有界估值设定下，推导了实现无嫉妒分配所需查询次数的上下界，并证明了当最优分配负嫉妒值Δ不太小时最优查询次数与m^{2.5}/Δ^2成比例。
Comments ICML 2026
TrojanTO：针对轨迹优化模型的行动级后门攻击
机构 * Laboratory for Big Data and Decision, National University of Defense Technology（大数据与决策实验室，国防科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出TrojanTO，首个针对轨迹优化模型的行动级后门攻击方法，通过交替训练增强触发与目标动作关联，并利用轨迹过滤和批量投毒实现高隐蔽性，在低攻击预算下有效植入后门。
Comments 23 pages, 6 figures
Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026
离线策略评估的商DAG：前向流重要性采样与精确板倾向
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出商DAG视角，通过前向流比率合并等价历史，实现精确的无序板倾向计算，减少方差并提高计算效率。
Comments 31 pages, 3 figures, 7 tables
AliMark: 增强句子级水印对文本释义的鲁棒性
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出AliMark框架，将句子级水印重构为比特序列编码与对齐问题，通过多候选对齐检测策略提升对句子拆分合并等结构扰动的鲁棒性。
Comments Accepted by ICML 2026
相关性即漏洞：网络检索如何削弱LLM智能体的安全对齐
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电子与计算机工程系） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 本文提出AgentREVEAL框架，分析检索集成方式和内容属性如何导致LLM智能体安全退化，发现相关性是共同激活条件，并引入HarmURLBench基准。
揭示科学机器学习中的多机制模式：不同的失败模式与机制特定优化
机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Lawrence Berkeley National Laboratory（伯克利国家实验室） ； International Computer Science Institute（国际计算机科学研究所）
AI总结 通过机制感知诊断框架，研究科学机器学习模型在不同超参数设置下的多机制行为，发现三种一致机制结构、优化效果的机制特异性以及精细失败模式，为提升鲁棒性提供指导。
Comments Accepted by ICML 2026
推理中的回声：通过思维链实现隐蔽且有效的数字水印
机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机科学学院） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出BiCoT框架，通过将水印嵌入推理轨迹的内部几何结构，并利用基于Top-logprob的黑盒验证器RSR，在不影响推理保真度的前提下实现鲁棒的水印检测。
Comments This paper is accepted by ICML2026
迈向连续时间因果基础模型
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Department of Mathematics, Centre for Quantitative Finance, Risk Management Institute, National University of Singapore（新加坡国立大学数学系、量化金融中心、风险管理研究所）
AI总结 提出轨迹律对观测时间表不变的连续性准则，通过细网格积分与解耦观测实现连续时间因果先验模型，并在线性与非线性先验上验证其优于离散方法。
Comments ICML 2026 2nd Workshop on Foundation Models for Structured Data (FMSD)
LogDx-CI：为LLM根因诊断基准测试日志缩减工具
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出LogDx-CI基准，比较11种日志缩减工具在35个真实CI故障案例上的效果，发现混合grep+tail路由器在成本质量上占优，且智能体循环可缩小质量差距但成本差异持续存在，同时跨家族LLM摘要器优于同家族。
微小大脑，巨大影响：仅用少量提示揭示LLM的关键神经元
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本研究通过跨任务激活强度分析，发现大型语言模型中存在一组极其稀疏的关键神经元，其移除会导致模型行为崩溃，并基于此提出仅更新关键神经元的微调方法，在少量参数修改下达到与全参数微调相当或更优的任务性能。
SCOPE: 在可玩环境中模拟跨游戏操作以构建FPS世界模型
机构 * UCAS-Terminus AI Lab, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学Terminus AI实验室） ； Tencent（腾讯） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Waterloo（多伦多大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理国家重点实验室）
AI总结 提出SCOPE方法，通过在每个Transformer块中插入条件模块，将特征重塑为逐像素时间序列，以分离FPS游戏中局部作用域（scope）内的操作效果与全局生成，并引入跨游戏数据集CrossFPS，实现零样本迁移。
Comments Project page: https://z2tong.github.io/SCOPE/. Code is available at https://github.com/z2tong/SCOPE
立场：文本嵌入应捕获隐含语义，而不仅仅是表面意义
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳））
AI总结 本文主张文本嵌入研究应从表面意义转向隐含语义，通过试点研究揭示现有模型在隐含语义任务上的局限，并提出范式转变以优先发展语言学基础训练数据、深层语义基准和核心建模目标。
Comments To appear in ICML 2026
种植、持久化、触发：针对大语言模型智能体的潜伏攻击
机构 * 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） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 提出潜伏攻击（Sleeper Attack），即攻击者将对抗性内容注入智能体状态并持久化，在后续交互中被良性用户查询触发，导致有害行为；构建包含1896个实例的基准测试，实验表明当前最强LLM智能体仍易受此类攻击。
RW-TTT：面向请求自有测试时训练状态的批量服务
机构 * HKUST（香港科技大学） ； CUHK（香港大学） ； NUS（新加坡国立大学）
AI总结 提出RW-TTT框架，通过标记解码步骤的所有者、版本和读写效果，实现请求自有测试时训练状态下的高效批量LLM服务，在单GPU上达到274.61 tok/s聚合吞吐，较顺序服务提升9.31倍。
TCP-MCP：面向多智能体系统的提示与通信拓扑的景观引导协同进化
机构 * National Institute of Metrology, China（中国计量科学研究院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Nanjing University of Chinese Medicine（南京中医药大学） ； WEEX Exchange（WEEX交易所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出TCP-MCP框架，通过协同进化智能体提示和通信拓扑，在任务性能、令牌成本和结构复杂度三个目标下实现多智能体系统的成本感知与任务自适应设计。
GE-Sim 2.0：迈向机器人操作综合闭环视频世界模拟器的路线图
机构 * AgiBot ； BUAA（北京航空航天大学） ； LV-NUS Lab（国立大学理工学院实验室） ； TJU（天津大学）
AI总结 提出GE-Sim 2.0，一种基于动作条件视频生成的闭环视频世界模拟器，通过重新训练数千小时真实机器人数据并新增状态专家、世界裁判和加速框架三个模块，实现高保真动作跟随和轨迹覆盖，在WorldArena排行榜上以2B参数超越专用模型和通用视频生成器，并验证了基于其生成轨迹和奖励训练的策略在真实世界中的有效性。
配体条件离散扩散用于蛋白质序列-结构协同设计
机构 * Xi’an University of Posts & Telecommunications（西安邮电大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Systems Medicine, Chinese Academy of Medical Sciences（中国医学科学院系统医学研究院）
AI总结 提出配体条件离散扩散模型ProtLiD²，通过几何感知交叉注意力联合生成氨基酸序列和离散结构令牌，实现配体约束下的蛋白质序列-结构协同设计，显著提升全局折叠置信度和配体感知通过率。
Comments 19 pages, 6 figures
推理的形状：大型语言模型中推理轨迹的拓扑分析
机构 * University of Cambridge, Department of Engineering, England（剑桥大学工程系） ； National University of Singapore, School of Computing, Singapore（新加坡国立大学计算机学院）
AI总结 提出基于拓扑数据分析（TDA）的评估框架，通过捕捉推理轨迹的几何结构实现高效自动评估，实验表明拓扑特征比图指标更有效预测推理质量。
Comments Accepted in ICML 2026 Workshop: Epistemic Intelligence in Machine Learning
Escher-Loop：通过闭环自我指涉优化的共同进化
机构 * Shenzhen X-Institute（深圳X研究所） ； Soochow University（苏州大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出Escher-Loop框架，通过任务代理和优化代理的闭环共同进化及动态基准机制，实现超越静态基线的持续性能提升。
Comments The first three authors contributed equally. Corresponding Authors: Han Hao, Liu Yang
弥合姿态-语义鸿沟：基于文本的人物异常搜索的级联框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出结构-语义解耦级联（SSDC）框架，通过两阶段检索（结构感知粗检索和多智能体语义验证）平衡效率与语义推理，在PAB基准上达到最优性能。
Comments Accepted to ACL 2026.10 pages, 5 figures
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈