Nanyang Technological University（南洋理工大学）

DART: Leveraging Multi-Agent Disagreement for Tool Recruitment in Multimodal Reasoning

利用多智能体分歧进行多模态推理中的工具招募

Nithin Sivakumaran, Justin Chih-Yao Chen, David Wan, Yue Zhang, Jaehong Yoon, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 DART通过多智能体分歧识别有用视觉工具，提升多模态推理中的工具调用效果。

Comments Code: https://github.com/nsivaku/dart

VOST-SGG: VLM-Aided One-Stage Spatio-Temporal Scene Graph Generation

VOST-SGG：基于视觉语言模型的一阶段时空场景图生成

Chinthani Sugandhika, Chen Li, Deepu Rajan, Basura Fernando

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Institute of High-Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research, Singapore（科学、技术与研究局高性能计算研究所） ； Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research, Singapore（科学、技术与研究局前沿人工智能研究中心） 纠错

AI总结 VOST-SGG通过整合视觉语言模型的常识推理能力，提出了一种基于多模态特征和双源查询初始化的一阶段时空场景图生成方法，实现了对视频中对象及其关系的高效建模。

Simulating Life Paths with Digital Twins: AI-Generated Future Selves Influence Decision-Making and Expand Human Choice

用数字双胞胎模拟人生路径：AI生成的未来自我影响决策并拓展人类选择

Rachel Poonsiriwong, Chayapatr Archiwaranguprok, Constanze Albrecht, Peggy Yin, Nattavudh Powdthavee, Hal Hershfield, Monchai Lertsutthiwong, Kavin Winson, Pat Pataranutaporn

机构 * MIT Media Lab（MIT媒体实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； KASIKORN Labs（KASIKORN实验室） 纠错

AI总结 本研究利用AI生成的未来自我虚拟形象，通过模拟人生路径拓展人类选择，发现平衡呈现和新增选项能有效影响决策，提升自主性认知。

FinWorld: An All-in-One Open-Source Platform for End-to-End Financial AI Research and Deployment

FinWorld: 一个全方位的开源平台，用于端到端的金融AI研究与部署

Wentao Zhang, Yilei Zhao, Chuqiao Zong, Xinrun Wang, Bo An

机构 * Nanyang Technological University Skywork AI（南洋理工大学Skywork AI） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） 纠错

AI总结 FinWorld是一个全方位的开源平台，提供端到端的金融AI研究与部署支持，通过整合异构金融数据和强化学习技术，提升可重复性和部署效率。

Enhanced Spatiotemporal Consistency for Image-to-LiDAR Data Pretraining

增强的时空一致性用于图像到LiDAR数据预训练

Xiang Xu, Lingdong Kong, Hui Shuai, Wenwei Zhang, Liang Pan, Kai Chen, Ziwei Liu, Qingshan Liu

机构 * College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） ； School of Computing, Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Computer Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学计算机学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） 纠错

AI总结 SuperFlow++通过整合时空线索提升图像到LiDAR数据预训练效果，实现更鲁棒的特征表示和更高效的自动驾驶感知。

Comments IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

Pathway to $O(\sqrt{d})$ Complexity bound under Wasserstein metric of flow-based models

基于Wasserstein度量的流模型复杂度界路径

Xiangjun Meng, Zhongjian Wang

机构 * Division of Mathematical Sciences, School of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological University, Singapore（数学科学学院，物理与数学科学学院，南洋理工大学，新加坡） 纠错

AI总结 本文基于流模型和Föllmer过程，研究了在Wasserstein度量下生成模型的误差控制与复杂度界，证明采样复杂度与协方差算子的迹平方根成线性关系。

State Diversity Matters in Offline Behavior Distillation

状态多样性在离线行为蒸馏中至关重要

Shiye Lei, Zhihao Cheng, Dacheng Tao

机构 * School of Computer Science, Faculty of Engineering, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院，工程学院） ； Generative AI Lab, College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学生成人工智能实验室，计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 本文揭示了离线行为蒸馏中状态多样性的重要性，提出状态密度加权算法以提升合成数据的质量和多样性。

Comments 12 pages, 5 figures, 5 tables

OmniSafeBench-MM: A Unified Benchmark and Toolbox for Multimodal Jailbreak Attack-Defense Evaluation

OmniSafeBench-MM：多模态 jailbreak 攻击-防御评估的统一基准和工具箱

Xiaojun Jia, Jie Liao, Qi Guo, Teng Ma, Simeng Qin, Ranjie Duan, Tianlin Li, Yihao Huang, Zhitao Zeng, Dongxian Wu, Yiming Li, Wenqi Ren, Xiaochun Cao, Yang Liu

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； BraneMatrix AI, China（BraneMatrix AI） ； Chongqing University, China（重庆大学） ； Xi’an Jiaotong University, China（西安交通大学） ； Northeastern University, China（东北大学） ； Sun Yat-sen University, China（中山大学） ； Alibaba, China（阿里巴巴） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； ByteDance, China（字节跳动） 纠错

AI总结 OmniSafeBench-MM提供一个多模态jailbreak攻击-防御评估的统一基准和工具箱，整合13种攻击方法、15种防御策略及广泛数据集，通过三维评估协议深入分析安全与效用。

Generative Large-Scale Pre-trained Models for Automated Ad Bidding Optimization

生成式大规模预训练模型用于自动化广告竞价优化

Yu Lei, Jiayang Zhao, Yilei Zhao, Zhaoqi Zhang, Linyou Cai, Qianlong Xie, Xingxing Wang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 GRAD通过生成式模型结合专家混合模块和因果变压器，提升广告竞价效率与收益，实现更高 ROI 和 GMV。

Comments KDD 2026

Semantic Chain-of-Trust: Autonomous Trust Orchestration for Collaborator Selection via Hypergraph-Aided Agentic AI

语义信任链：通过超图辅助的智能体AI实现自主信任协调以选择协作者

Botao Zhu, Xianbin Wang, Dusit Niyato

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Western University（电气与计算机工程系，西部大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出基于超图和智能体AI的语义信任链模型，通过多维度语义评估实现高效协作者选择，实验表明其在信任评估上具有100%准确性。

Towards Resilient Safety-driven Unlearning for Diffusion Models against Downstream Fine-tuning

面向对抗下游微调的鲁棒安全驱动遗忘方法用于扩散模型

Boheng Li, Renjie Gu, Junjie Wang, Leyi Qi, Yiming Li, Run Wang, Zhan Qin, Tianwei Zhang

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Central South University, China（中南大学，中国） ； Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing, Ministry of Education, School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University, China（航空航天信息安全部门，教育部，武汉大学，中国） ； State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University, China（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学，中国） 纠错

AI总结 本文提出ResAlign，一种针对扩散模型对抗下游微调的鲁棒安全驱动遗忘框架，通过隐含优化问题建模和元学习策略提升安全性和生成能力。

Comments Accepted to the 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)