Nanyang Technological University（南洋理工大学）

Hierarchy-of-Groups Policy Optimization for Long-Horizon Agentic Tasks

长周期代理任务的分层组策略优化

Shuo He, Lang Feng, Qi Wei, Xin Cheng, Lei Feng, Bo An

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 HGPO通过分层组策略优化解决长周期代理任务中分步优势估计的上下文不一致问题，提升策略优化效果。

Comments Accepted at ICLR 2026

SCOPE: Skeleton Graph-Based Computation-Efficient Framework for Autonomous UAV Exploration

SCOPE：基于骨架图的计算高效框架用于自主无人机探索

Kai Li, Shengtao Zheng, Linkun Xiu, Yuze Sheng, Xiao-Ping Zhang, Dongyue Huang, Xinlei Chen

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） 纠错

AI总结 SCOPE通过基于骨架图的高效框架，实现了自主无人机探索中的计算效率提升，减少86.9%的计算成本，同时保持与先进全局规划器相当的探索性能。

Comments This paper has been accepted for publication in the IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS (RA-L). Please cite the paper using appropriate formats

IMMACULATE: A Practical LLM Auditing Framework via Verifiable Computation

IMMACULATE: 通过可验证计算实现的实用LLM审计框架

Yanpei Guo, Wenjie Qu, Linyu Wu, Shengfang Zhai, Lionel Z. Wang, Ming Xu, Yue Liu, Binhang Yuan, Dawn Song, Jiaheng Zhang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 IMMACULATE通过可验证计算实现对大语言模型的审计，检测模型替换、量化滥用和令牌过账等经济动机驱动的偏差，具有低吞吐量开销和强检测保证。

Asynchronous Denoising Diffusion Models for Aligning Text-to-Image Generation

异步去噪扩散模型用于文本到图像生成对齐

Zijing Hu, Yunze Tong, Fengda Zhang, Junkun Yuan, Jun Xiao, Kun Kuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出异步扩散模型，通过为不同像素分配不同时间步以改进文本到图像生成的对齐效果。

Comments Accepted to ICLR 2026, 25 pages, 13 figures, 6 tables

UPDESH: Synthesizing Grounded Instruction Tuning Data for 13 Indic Languages

UPDESH: 为13种印地语系语言合成基于现实的指令微调数据

Pranjal A. Chitale, Varun Gumma, Sanchit Ahuja, Prashant Kodali, Manan Uppadhyay, Deepthi Sudharsan, Sunayana Sitaram

机构 * Microsoft Corporation（微软公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 UPDESH通过基于维基百科内容的自下而上方法，生成高质量的多语言指令数据，提升多语言AI系统的文化适应性与性能。

Comments Under Review

Scaling Audio-Visual Quality Assessment Dataset via Crowdsourcing

通过众包扩大音频-视觉质量评估数据集

Renyu Yang, Jian Jin, Lili Meng, Meiqin Liu, Yilin Wang, Balu Adsumilli, Weisi Lin

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） ； School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University（信息科学与工程学院，山东师范大学） ； Institute of Information Science, Beijing Jiao Tong University（信息科学研究院，北京交通大学） ； YouTube Media Algorithms team, Google Inc.（YouTube媒体算法团队，谷歌公司） 纠错

AI总结 本文提出了一种通过众包扩大音频-视觉质量评估数据集的方法，通过设计实验框架、系统化数据准备和扩展标注，构建了最大的多样化AVQA数据集，用于多模态感知研究。

Comments Accepted to ICASSP 2026. 5 pages (main paper) + 8 pages (supplementary material)