Beihang University（北京航空航天大学）

A2TTA: Anchored-and-Agile Test-Time Adaptation for Evolving Traffic Sensor Networks

A2TTA：用于不断发展的交通传感器网络的锚定与敏捷测试时自适应

Du Yin, Xiachong Lin, Yue Tan, Jinliang Deng, Estrid He, Hao Xue, Flora D. Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） 纠错

AI总结 研究针对交通传感器网络动态变化致传统预测模型性能下降问题，提出A2TTA框架，将拓扑诱导误差转化为输出校准问题，区分时间自适应，联合应对拓扑演变和多尺度时间偏移，实验证明该框架能有效提升预测性能。

Comments Under Review

Lookahead-then-Verify: Reliable Constrained Decoding for Diffusion LLMs under Context-Free Grammars

前瞻性验证：用于扩散大语言模型在无上下文自由文法下的可靠约束解码

Yitong Zhang, Yongmin Li, Yuetong Liu, Jia Li, Xiaoran Jia, Zherui Li, Ge Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

AI总结 LAVE通过并行预测标记分布实现可靠的约束解码，提升扩散大语言模型在上下文无关文法下的生成准确性。

A Modular Multitask Reasoning Framework Integrating Spatio-temporal Models and LLMs

整合时空模型与大语言模型（LLMs）的模块化多任务推理框架

Kethmi Hirushini Hettige, Jiahao Ji, Cheng Long, Shili Xiang, Gao Cong, Jingyuan Wang

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore（资讯通信研究院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 本研究提出整合时空模型与LLMs的STReason框架，通过上下文学习分解查询生成解释，在时空推理任务中显著优于LLM基线，可抑制幻觉并减少专家工作量。