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

K-Sort Eval: Efficient Preference Evaluation for Visual Generation via Corrected VLM-as-a-Judge

K-Sort Eval: 通过校正VLM作为评判者实现视觉生成的高效偏好评估

Zhikai Li, Jiatong Li, Xuewen Liu, Wangbo Zhao, Pan Du, Kaicheng Zhou, Qingyi Gu, Yang You, Zhen Dong, Kurt Keutzer

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 K-Sort Eval通过后验校正和动态匹配策略，实现高效可靠的视觉生成模型偏好评估。

Comments ICLR 2026. Code is available at: https://github.com/zkkli/K-Sort-Eval

Sparse Layer Sharpness-Aware Minimization for Efficient Fine-Tuning

稀疏层尖锐性感知最小化用于高效的微调

Yifei Cheng, Xianglin Yang, Guoxia Wang, Chao Huang, Fei Ma, Dianhai Yu, Xiaochun Cao, Li Shen

机构 * School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University, Shenzhen Campus（网络安全科学与技术学院，中山大学深圳校区） ； School of Computing, National University of Singapore（计算学院，新加坡国立大学） ； Baidu Inc（百度公司） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

AI总结 SL-SAM通过稀疏技术优化微调过程，减少计算成本并提升效率，实现与先进基线相当的性能。

SpikySpace: A Spiking State Space Model for Energy-Efficient Time Series Forecasting

SpikySpace: 一种用于节能时间序列预测的脉冲状态空间模型

Kaiwen Tang, Jiaqi Zheng, Yuze Jin, Yupeng Qiu, Guangda Sun, Zhanglu Yan, Weng-Fai Wong

机构 * School of Computing, National University of Singapore, Singapore, Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； Sea AI Lab, Singapore, Singapore（新加坡海人工智能实验室） 纠错

AI总结 SpikySpace通过脉冲选择扫描和高效近似方法，实现了在能耗降低96.1%的同时提升时间序列预测准确性3.0%的高效节能模型。

Comments 17 pages, 4 figures

Words to Describe What I'm Feeling: Exploring the Potential of AI Agents for High Subjectivity Decisions in Advance Care Planning

描述我感受的词语：探索AI代理在前瞻性医疗计划中的潜在作用

Kellie Yu Hui Sim, Pin Sym Foong, Chenyu Zhao, Melanie Yi Ning Quek, Swarangi Subodh Mehta, Kenny Tsu Wei Choo

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） 纠错

AI总结 本文探讨了AI代理在前瞻性医疗计划中的应用，通过实验发现AI可作为个人倡导者，提升个体与代理之间的相互理解。

Comments Accepted at CHI 2026. 34 pages, 10 figures

Learning Tractable Distributions Of Language Model Continuations

学习可 tractable 的语言模型延续分布

Gwen Yidou-Weng, Ian Li, Anji Liu, Oliver Broadrick, Yuchen Cui, Guy Van den Broeck, Benjie Wang

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 LTLA通过结合神经网络和隐马尔可夫模型，提高语言模型延续的可 tractable 性，实现更高效的解码和更强的约束控制。

Beyond Pairwise: Empowering LLM Alignment With Ranked Choice Modeling

超越成对：通过排名选择建模增强大语言模型对齐

Yuxuan Tang, Yifan Feng

机构 * Institute of Operations Research and Analytics（运营研究与分析研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Department of Analytics and Operations（分析与运营系） ； NUS Business School（新加坡国立大学商学院） 纠错

AI总结 本文提出RCPO框架，通过最大似然估计结合排名选择建模，提升大语言模型对齐效果，实验显示其在多种模型和设置中均优于基线方法。

Comments Accepted by The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

REPAIR: Robust Editing via Progressive Adaptive Intervention and Reintegration

通过渐进自适应干预与再整合实现鲁棒编辑

Yisu Wang, Ming Wang, Haoyuan Song, Wenjie Huang, Chaozheng Wang, Yi Xie, Xuming Ran

机构 * Engineering Center for Space Utilization of Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间利用工程技术中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Northeastern University（东北大学） ； New York University（纽约大学） ； School of Computing（计算机学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

AI总结 REPAIR通过闭环反馈和动态内存管理实现鲁棒编辑，提升编辑准确性并减少知识遗忘。

TAMMs: Change Understanding and Forecasting in Satellite Image Time Series with Temporal-Aware Multimodal Models

TAMMs: 卫星图像时间序列中基于时序感知的多模态模型用于变化理解和预测

Zhongbin Guo, Yuhao Wang, Ping Jian, Chengzhi Li, Xinyue Chen, Zhen Yang, Ertai E

机构 * School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（计算机科学与技术学院，北京理工大学） ； School of Computing, National University of Singapore（计算学院，新加坡国立大学） 纠错

AI总结 TAMMs通过时序感知多模态模型统一执行卫星图像时间序列中的变化理解和未来预测，提升长程时间动态建模能力。

Comments Published as a conference paper at The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)