Nanyang Technological University（南洋理工大学）

VideoChat3: Fully Open Video MLLM for Efficient and Generalist Video Understanding

VideoChat3：用于高效通用视频理解的全开放视频多模态语言模型

Xinhao Li, Yuhan Zhu, Xiangyu Zeng, Yuhao Dong, Haoning Wu, Zhiqiu Zhang, Yuandong Yang, Changlian Ma, Qingyu Zhang, Yansong Shi, Xinyu Chen, Haoran Chen, Zizheng Huang, Jun Zhang, Kun Ouyang, Lin Sui, Ziang Yan, Yicheng Xu, Chenting Wang, Yinan He, Hongjie Zhang, Yi Wang, Yu Qiao, Yali Wang, Ziwei Liu, Kai Chen, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究针对视频理解开源模型局限，提出VideoChat3。通过I3D-ViT等提升效率，利用可扩展视频数据合成管道生成训练数据集提升泛化性，以4B参数在多基准测试中超越同等或更多参数的开源模型，实现泛化与计算效率平衡。

GRACE: Step-Level Benchmark for Faithful Reasoning over Context

GRACE：基于上下文忠实推理的步骤级基准

Hoang Pham, Dong Le, Anh Tuan Luu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； VinUniversity 纠错

AI总结 提出GRACE，首个带人工标注的步骤级忠实性基准，通过数据驱动错误分类法评估上下文推理中的链式思维步骤，并证明步骤级忠实信号可提升下游准确性和推理可靠性。

Comments Accepted at EMNLP Main 2026

RASET: Router-Agnostic Safety-Critical Expert Tuning Exposes Localized Safety Enforcement Failures in Mixture-of-Experts LLMs

理解混合专家大语言模型中的安全敏感专家行为

Zhibo Zhang, Yuxi Li, Zhen Ouyang, Ling Shi, Kailong Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学，武汉，中国） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） 纠错

AI总结 通过提出RASET框架，研究混合专家大语言模型中安全对齐与路由专家专业化之间的关系，发现路由模式主要由主题驱动，而安全行为可通过调整少数专家改变而不影响路由路径。

Comments 20 pages, 4 figures. Accepted by EMNLP 2026 Main Conference

Where Not to Learn: Prior-Aligned Training with Subset-based Attribution Constraints

不应学习的地方：基于子集归因约束的先验对齐训练以实现可靠的决策制定

Ruoyu Chen, Shangquan Sun, Xiaoqing Guo, Kangwei Liu, Sanyi Zhang, Zhangcheng Wang, Shiming Liu, Qunli Zhang, Wei Wang, Hua Zhang, Xiaochun Cao

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学计算机科学系） ； Communication University of China（中国传媒大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于归因的先验对齐方法，通过子集选择归因技术约束模型依赖于人类先验区域，从而提升决策的可靠性。

Detecting Heel Strike and toe off Events Using Kinematic Methods and LSTM Models

利用运动学方法和LSTM模型检测脚跟触地和脚尖离地事件

Longbin Zhang, Zhizhang Li, Xinyi Fu, Yi Xie, Zekun Liu, Xiaoyue Yan, Suiyuan Wang, Te Zhang, Hui Zhang, Kailun Yang, Tsung-Lin Wu, Prayook Jatesiktat, Ananda Sidarta, Wei Tech Ang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； Fourth Hospital of Changsha, Hunan Normal University（长沙第四医院，湖南师范大学） ； Department of Stomatology, Hunan Provincial People’s Hospital, Hunan Normal University（湖南省级人民医院口腔科，湖南师范大学） ； Rehabilitation Research Institute of Singapore, Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University（新加坡康复研究中心，李光前医学院，南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文评估了七种运动学方法和LSTM模型在检测脚跟触地和脚尖离地事件中的性能，发现Zeni等方法在运动学方法中准确率最高，而LSTM模型提供了无系统偏差的数据驱动替代方案。

Comments Accepted to the IEEE International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics (ICARM), 2026. Best Presentation Award

DPRM: A Plug-in Doob h transform-induced Token-Ordering Module for Discrete Diffusion Models

DPRM: 一种用于扩散语言模型的即插即用Doob h变换诱导的令牌排序模块

Dake Bu, Wei Huang, Andi Han, Si Wu, Hau-San Wong, Qingfu Zhang, Taiji Suzuki, Atsushi Nitanda

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Institute of Statistical Mathematics（统计数学研究所） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

AI总结 提出DPRM模块，通过在线估计从置信度驱动排序逐步过渡到过程奖励引导排序，改进扩散语言模型的令牌排序策略，在九种任务中提升性能。

Comments Extended Version of ICML 2026 Fogen (Oral)

ONOTE: Hypergraph-Grounded Omnimodal Reasoning for Computational Music Science

ONOTE：面向专家级音乐智能的多模态记谱处理基准测试

Menghe Ma, Siqing Wei, Yuecheng Xing, Ziyue Zhu, Zhenghong Lin, Yaheng Wang, Fanhong Meng, Peijun Han, Luu Anh Tuan, Haoran Luo

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 本文提出ONOTE基准测试，通过确定性流程消除记谱系统偏差，揭示多模态模型在感知准确性和音乐理论理解间的根本分歧。

DynHD: Hallucination Detection for Diffusion Large Language Models via Denoising Dynamics Deviation Learning

DynHD: 通过去噪动态偏差学习检测扩散大语言模型的幻觉

Yanyu Qian, Yue Tan, Yixin Liu, Wang Yu, Shirui Pan

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） ； Griffith University, Australia（澳大利亚格里菲斯大学） 纠错

AI总结 本文提出DynHD，通过空间和时间视角解决扩散大语言模型幻觉检测中的信息密度不均和去噪动态建模问题，采用语义感知证据构造模块和偏差检测器提升检测性能。

Comments Accepted by EMNLP 2026 Findings. 16 pages, 8 figures, 5 tables

SkillNet: Create, Evaluate, and Connect AI Skills

SkillNet: 创建、评估和连接AI技能

Yuan Liang, Ruobin Zhong, Haoming Xu, Chen Jiang, Yi Zhong, Runnan Fang, Jia-Chen Gu, Shumin Deng, Yunzhi Yao, Mengru Wang, Shuofei Qiao, Yida Xue, Xin Xu, Tongtong Wu, Kun Wang, Yang Liu, Zhen Bi, Jungang Lou, Yuchen Eleanor Jiang, Hangcheng Zhu, Gang Yu, Haiwen Hong, Longtao Huang, Hui Xue, Chenxi Wang, Yijun Wang, Zifei Shan, Xi Chen, Zhaopeng Tu, Feiyu Xiong, Xin Xie, Peng Zhang, Zhengke Gui, Lei Liang, Jun Zhou, Chiyu Wu, Jin Shang, Yu Gong, Junyu Lin, Changliang Xu, Hongjie Deng, Wen Zhang, Keyan Ding, Qiang Zhang, Fei Huang, Ningyu Zhang, Jeff Z. Pan, Guilin Qi, Haofen Wang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tongji University（同济大学） ； Southeast University（东南大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Huzhou University（湖州大学） ； Hornor Device Co., Ltd（Hornor设备有限公司） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS（杭州先进研究所，UCAS） 纠错

AI总结 SkillNet通过统一的本体和多维评估机制，大规模创建、评估和连接AI技能，提升代理性能并促进技能的持久掌握。

Comments this http URL (http://skillnet.openkg.cn/;) add SkillNet-Gym, a benchmark for evaluating skill retrieval, utilization, composition, and SkillNet-Fabric for task-specific skill routing through lightweight Wikis

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。