Tsinghua University（清华大学）

ElasticTTT: Prior-Preserving Test-Time Tuning for Video Editing

ElasticTTT：用于视频编辑的保留先验的测试时调优

Yueyi Liu, Chi Zhang, Sen Cui, Miao Liu

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 研究针对预训练扩散模型的测试时调优中存在的问题，提出ElasticTTT框架，通过目标分布正则化、对比条件采样和异步噪声调度等方法，成功保留基础模型生成先验，在一次性视频编辑中达领先性能。

Can Large Language Models Derive New Knowledge? A Dynamic Benchmark for Biological Knowledge Discovery

大语言模型能否推导新知识？一种动态生物知识发现基准

Chaoqun Yang, Xinyu Lin, Shulin Li, Wenjie Wang, Ruihan Guo, Fuli Feng, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出DBench-Bio，一种动态生物知识发现基准，通过三阶段流程评估AI的新知识发现能力，揭示当前模型在知识发现上的局限性。

Comments Accepted by KDD 2026

Pay for The Second-Best Service: A Game-Theoretic Approach Against Dishonest LLM Providers

为次优服务付费：一种对抗不诚实大语言模型提供者的博弈论方法

Yuhan Cao, Yu Wang, Sitong Liu, Miao Li, Yixin Tao, Tianxing He

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence（北京通用人工智能研究院） ； Shanghai University of Finance（上海财经大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种博弈论方法，通过设计近似激励相容机制，解决大语言模型服务提供者可能存在的不诚实行为问题，并保证用户效用的次优性。

Comments Published as a conference paper at WWW 2026; 12 pages, 4 figures

Unsupervised Single-Channel Speech Separation with Diffusion under Speaker-Embedding Guidance

基于说话人嵌入引导的无监督单通道语音分离扩散模型

Runwu Shi, Kai Li, Yiyan Wang, Jiang Wang, Chang Li, Ragib Amin Nihal, Sihan Tan, Kazuhiro Nakadai

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 该研究针对无监督单通道语音分离问题，提出说话人嵌入引导与分离导向求解器，提升了基于源模型的无监督语音分离性能。