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

MVT: Mask-Grounded Vision-Language Models for Taxonomy-Aligned Land-Cover Tagging

MVT：基于分类对齐的土地覆盖标签的掩码导向视觉-语言模型

Siyi Chen, Kai Wang, Weicong Pang, Ruiming Yang, Ziru Chen, Renjun Gao, Alexis Kai Hon Lau, Dasa Gu, Chenchen Zhang, Cheng Li

机构 * HKUST（香港科技大学） ； JHU（约翰·霍普金斯大学） ； CUHKSZ（香港中文大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； MUST（穆斯林大学） 纠错

AI总结 MVT通过三阶段框架结合类无关掩码证据与基于分类的场景解释，提升遥感土地覆盖标签的准确性和信息性。

Comments The project is available at https://charlescsyyy.github.io/MVT

Unlocking the Pre-Trained Model as a Dual-Alignment Calibrator for Post-Trained LLMs

解封预训练模型作为后训练LLMs的双对齐校准器

Beier Luo, Cheng Wang, Hongxin Wei, Sharon Li, Xuefeng Du

机构 * Department of Statistics and Data Science, Southern University of Science and Technology（统计与数据科学系，南方科技大学） ； School of Computing, National University of Singapore（计算学院，新加坡国立大学） ； Department of Computer Sciences, University of Wisconsin-Madison（计算机科学系，威斯康星大学麦迪逊分校） ； 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Dual-Align方法，通过双对齐策略校正后训练LLMs的置信度漂移和过程漂移，提升校准性能。

Forging Spatial Intelligence: A Roadmap of Multi-Modal Data Pre-Training for Autonomous Systems

锻造空间智能：面向自主系统多模态数据预训练的路线图

Song Wang, Lingdong Kong, Xiaolu Liu, Hao Shi, Wentong Li, Jianke Zhu, Steven C. H. Hoi

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） 纠错

AI总结 本文提出多模态数据预训练框架，旨在通过整合多传感器数据提升自主系统空间智能，解决单模态模型整合难题，并提出统一的预训练范式分类及未来发展方向。

Comments Survey; 40 pages, 7 figures, 9 tables; GitHub Repo at https://github.com/worldbench/awesome-spatial-intelligence

Mining Intrinsic Rewards from LLM Hidden States for Efficient Best-of-N Sampling

从LLM隐藏状态中挖掘内在奖励以实现高效的Best-of-N采样

Jizhou Guo, Zhaomin Wu, Hanchen Yang, Philip S. Yu

机构 * Zhiyuan College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学紫阳学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tongji University（同济大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 SWIFT通过从LLM隐藏状态中挖掘内在奖励，实现高效Best-of-N采样，提升模型性能并减少计算成本。

Comments Accepted by KDD 2026 (Research Track). Project page: https://aster2024.github.io/swift-website/