Nanyang Technological University（南洋理工大学）

SafeRedir: Prompt Embedding Redirection for Robust Unlearning in Image Generation Models

SafeRedir: 基于提示嵌入重定向的图像生成模型鲁棒去学习

Renyang Liu, Kangjie Chen, Han Qiu, Jie Zhang, Kwok-Yan Lam, Tianwei Zhang, See-Kiong Ng

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； CFAR and IHPC, A*STAR（CFAR和IHPC，A*STAR） 纠错

AI总结 SafeRedir通过提示嵌入重定向实现图像生成模型的鲁棒去学习，无需修改模型即可有效消除不安全内容并提升对抗性攻击抵抗力。

Comments Code at https://github.com/ryliu68/SafeRedir

ActiveVLA: Injecting Active Perception into Vision-Language-Action Models for Precise 3D Robotic Manipulation

ActiveVLA: 向视觉-语言-动作模型注入主动感知以实现精确的3D机器人操控

Zhenyang Liu, Yongchong Gu, Yikai Wang, Xiangyang Xue, Yanwei Fu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 ActiveVLA通过引入主动感知能力，提升机器人在复杂环境中的高精度3D操控性能。

MobiDiary: Autoregressive Action Captioning with Wearable Devices and Wireless Signals

MobiDiary: 带可穿戴设备和无线信号的自回归动作描述

Fei Deng, Yinghui He, Chuntong Chu, Ge Wang, Han Ding, Jinsong Han, Fei Wang

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 MobiDiary通过自回归机制从可穿戴设备和无线信号生成自然语言动作描述，实现跨模态的高效活动识别。

Comments Under Review

Reasoning over Precedents Alongside Statutes: Case-Augmented Deliberative Alignment for LLM Safety

在法规中进行推理：结合案例的 deliberative 对齐方法用于 LLM 安全性

Can Jin, Rui Wu, Tong Che, Qixin Zhang, Hongwu Peng, Jiahui Zhao, Zhenting Wang, Wenqi Wei, Ligong Han, Zhao Zhang, Yuan Cao, Ruixiang Tang, Dimitris N. Metaxas

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Fordham University（福特汉姆大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本文提出CADA方法，通过案例增强的推理链进行强化学习，提升LLM的安全性和实用性，避免过度依赖规则。

A Comparative Study of Traditional Machine Learning, Deep Learning, and Large Language Models for Mental Health Forecasting using Smartphone Sensing Data

基于智能手机传感数据的传统机器学习、深度学习和大语言模型在心理健康预测中的比较研究

Kaidong Feng, Zhu Sun, Roy Ka-Wei Lee, Xun Jiang, Yin-Leng Theng, Yi Ding

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Tianqiao and Chrissy Chen Institute（田桥和克里斯西·陈研究所） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

AI总结 本文比较了传统机器学习、深度学习和大语言模型在心理健康预测中的表现，发现深度学习模型在整体性能上最佳，个性化策略显著提升严重心理健康状态的预测效果。

PathoSyn: Imaging-Pathology MRI Synthesis via Disentangled Deviation Diffusion

PathoSyn: 通过解耦偏差扩散实现影像-病理MRI合成

Jian Wang, Sixing Rong, Jiarui Xing, Yuling Xu, Weide Liu

机构 * Department of Radiology, Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School（放射科，波士顿儿童医院，哈佛医学院） ； College of Science, Northeastern University（科学学院，东北大学） ； School of Medicine, Yale University（医学院，耶鲁大学） ； Department of Cardiac Surgery, The Second Affiliated Hospital of Jiangxi Medical College, Nanchang University（心脏外科科，江西医学院第二附属医院，南昌大学） ； 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 PathoSyn通过解耦偏差扩散模型生成高保真MRI合成数据，提升低数据环境下诊断算法的鲁棒性。

Memory in the Age of AI Agents

人工智能代理时代的记忆

Yuyang Hu, Shichun Liu, Yanwei Yue, Guibin Zhang, Boyang Liu, Fangyi Zhu, Jiahang Lin, Honglin Guo, Shihan Dou, Zhiheng Xi, Senjie Jin, Jiejun Tan, Yanbin Yin, Jiongnan Liu, Zeyu Zhang, Zhongxiang Sun, Yutao Zhu, Hao Sun, Boci Peng, Zhenrong Cheng, Xuanbo Fan, Jiaxin Guo, Xinlei Yu, Zhenhong Zhou, Zewen Hu, Jiahao Huo, Junhao Wang, Yuwei Niu, Yu Wang, Zhenfei Yin, Xiaobin Hu, Yue Liao, Qiankun Li, Kun Wang, Wangchunshu Zhou, Yixin Liu, Dawei Cheng, Qi Zhang, Tao Gui, Shirui Pan, Yan Zhang, Philip Torr, Zhicheng Dou, Ji-Rong Wen, Xuanjing Huang, Yu-Gang Jiang, Shuicheng Yan

机构 * Core Supervisors. 0.5em Affiliations: National University of Singapore, Renmin University of China, Fudan University, Peking University, Nanyang Technological University, Tongji University, University of California San Diego, Hong Kong University of Science ； Technology (Guangzhou), Griffith University, Georgia Institute of Technology, OPPO, Oxford University 纠错

AI总结 本文系统梳理了人工智能代理记忆的现状与分类，提出了记忆的三种形式、功能分类及动态分析，为未来智能设计提供理论基础。

Directed Homophily-Aware Graph Neural Network

具有方向同质性的图神经网络

Aihu Zhang, Jiaxing Xu, Mengcheng Lan, Shili Xiang, Yiping Ke

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； Institute for Infocomm Research, A*STAR（信息与通信研究所，A*STAR） 纠错

AI总结 本文提出DHGNN，通过引入同质性意识和方向敏感组件，解决有向图中泛化能力差和性能不佳的问题，在节点分类和链接预测中取得显著提升。