National University of Singapore（新加坡国立大学）

Sentiment-Aware Extractive and Abstractive Summarization for Unstructured Text Mining

具有情感意识的提取式和生成式摘要方法用于非结构化文本挖掘

Junyi Liu, Stanley Kok

机构 * Department of Information Systems and Analytics（信息系统与分析系） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出一种结合情感意识的摘要方法，通过整合情感信号提升非结构化文本摘要的质量，以增强动态在线环境中的决策能力。

Comments WITS 2025 (Workshop on Information Technologies and Systems 2025)

Retrieval-augmented Prompt Learning for Pre-trained Foundation Models

基于检索的提示学习用于预训练基础模型

Xiang Chen, Yixin Ou, Quan Feng, Lei Li, Piji Li, Haibo Ye, Sheng-Jun Huang, Shuofei Qiao, Shumin Deng, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * MIIT Key Laboratory of Pattern Analysis and Machine Intelligence, College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（信息产业部模式分析与机器智能重点实验室，计算机科学与技术学院，南京航空航天大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hunan Vanguard Group Corporation Limited（湖南先锋集团有限公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 RetroPrompt通过整合检索机制和知识库，提升预训练基础模型在少样本和零样本场景下的泛化能力与记忆平衡。

Comments IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing

Towards Generative Location Awareness for Disaster Response: A Probabilistic Cross-view Geolocalization Approach

迈向灾害响应的生成性位置感知：一种概率跨视角地理定位方法

Hao Li, Fabian Deuser, Wenping Yin, Steffen Knoblauch, Wufan Zhao, Filip Biljecki, Yong Xue, Wei Huang

机构 * Department of Geography, National University of Singapore（新加坡国立大学地理系） ； Institute of Distributed Intelligent Systems, University of the Bundeswehr Munich（联邦国防军 Munich 分布式智能系统研究所） ； Professorship of Big Geospatial Data Management, School of Engineering and Design, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学工程与设计学院大数据管理教授职位） ； School of Environment and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology（中国矿业大学环境与空间信息学院） ； Interdisciplinary Center for Scientific Computing, Heidelberg University（海德堡大学跨学科科学计算中心） ； Heidelberg Institute for Geoinformation Technology, Heidelberg University（海德堡大学地理信息科技研究所） ； Urban Governance and Design Thrust, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）城市治理与设计研究组） ； Department of Architecture, National University of Singapore（新加坡国立大学建筑系） ； Department of Real Estate, National University of Singapore（新加坡国立大学房地产系） ； College of Surveying and Geo-Informatics, Tongji University（同济大学测绘与地理信息学院） 纠错

AI总结 本文提出ProbGLC方法，通过概率与确定性地理定位模型结合，提升灾害响应中的位置感知和定位准确性。

Reinforcement Learning for Large Model: A Survey

为大模型设计强化学习：综述

Weijia Wu, Chen Gao, Joya Chen, Kevin Qinghong Lin, Qingwei Meng, Yiming Zhang, Yuke Qiu, Hong Zhou, Mike Zheng Shou

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文综述了视觉强化学习领域，探讨了多模态大语言模型、视觉生成等四个主题，分析了算法设计、奖励工程及评估协议，并指出了样本效率、泛化能力等开放挑战。

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