Nanyang Technological University（南洋理工大学）

DeepResearchEval: An Automated Framework for Deep Research Task Construction and Agentic Evaluation

DeepResearchEval: 一种用于深度研究任务构建和代理评估的自动化框架

Yibo Wang, Lei Wang, Yue Deng, Keming Wu, Yao Xiao, Huanjin Yao, Liwei Kang, Hai Ye, Yongcheng Jing, Lidong Bing

机构 * Infinity Lab, Shanda Group（沙达集团无限实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 DeepResearchEval提出了一种自动化框架，通过基于角色的任务生成流程和自适应评估机制，解决深度研究任务构建和评估中的挑战。

Comments Source code: https://github.com/Infinity-AILab/DeepResearchEval

SLAM-LLM: A Modular, Open-Source Multimodal Large Language Model Framework and Best Practice for Speech, Language, Audio and Music Processing

SLAM-LLM: 一种模块化、开源的多模态大语言模型框架及语音、语言、音频和音乐处理的最佳实践

Ziyang Ma, Guanrou Yang, Wenxi Chen, Zhifu Gao, Yexing Du, Xiquan Li, Zhisheng Zheng, Haina Zhu, Jianheng Zhuo, Zheshu Song, Ruiyang Xu, Tiranrui Wang, Yifan Yang, Yanqiao Zhu, Zhikang Niu, Liumeng Xue, Yinghao Ma, Ruibin Yuan, Shiliang Zhang, Kai Yu, Eng Siong Chng, Xie Chen

机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, MoE Key Lab of Artificial Intelligence Shanghai Jiao Tong University（X-LANCE实验室，计算机科学学院，人工智能教育部重点实验室，上海交通大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Tianjin University（天津大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 SLAM-LLM是一种开源多模态大语言模型框架，专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供模块化配置和高性能检查点以加速研究开发。

Comments Published in IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (JSTSP)

MAXS: Meta-Adaptive Exploration with LLM Agents

MAXS: 基于LLM代理的元适应性探索

Jian Zhang, Zhiyuan Wang, Zhangqi Wang, Yu He, Haoran Luo, li yuan, Lingling Zhang, Rui Mao, Qika Lin, Jun Liu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

AI总结 MAXS通过元适应性探索框架提升LLM代理在多工具推理中的全局有效性和计算效率。

Advancing ESG Intelligence: An Expert-level Agent and Comprehensive Benchmark for Sustainable Finance

推进ESG智能：一个专家级代理和全面的可持续金融基准

Yilei Zhao, Wentao Zhang, Lei Xiao, Yandan Zheng, Mengpu Liu, Wei Yang Bryan Lim

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出ESGAgent多代理系统及三级基准，通过高准确率在原子问题回答和专业报告生成中超越现有LLMs，为可持续金融领域提供关键评估工具。

Federated Customization of Large Models: Approaches, Experiments, and Insights

联邦大模型定制化：方法、实验与洞察

Yuchuan Ye, Ming Ding, Youjia Chen, Peng Cheng, Dusit Niyato

机构 * College of Physics and Information Engineering, Fuzhou University（物理与信息工程学院，福州大学） ； Data61, CSIRO（Data61，CSIRO） ； Department of Computer Science and Information Technology, La Trobe University（计算机科学与信息科技系，拉筹夫大学） ； 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 本文提出联邦学习中的大模型定制化方法，通过实验验证了前缀微调的有效性，展示了其在性能、效率和鲁棒性方面的竞争力。

Comments 8 pages, 1 figure

STORM: A Spatio-Temporal Factor Model Based on Dual Vector Quantized Variational Autoencoders for Financial Trading

STORM：基于双向量量化变分自编码器的时空因子模型用于金融交易

Yilei Zhao, Wentao Zhang, Tingran Yang, Yong Jiang, Fei Huang, Wei Yang Bryan Lim

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 STORM通过双向量量化变分自编码器从时空视角提取股票特征，融合并对齐多维嵌入，提升金融交易中因子选择的鲁棒性和有效性。

Video Prediction Transformers without Recurrence or Convolution

没有递归或卷积的视频预测变压器

Yujin Tang, Lu Qi, Xiangtai Li, Chao Ma, Ming-Hsuan Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； Wuhan University（武汉大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出PredFormer，一种基于门控变压器的视频预测框架，通过全面分析3D注意力并进行广泛实验，展示了其在四个标准基准上的最佳性能。

Comments Accepted by Transactions on Machine Learning Research 2026; Project Page: https://yyyujintang.github.io/predformer-project/