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

Agentic ESOpt: Fine-Tuning Long-Horizon LLM Agents with Minimal GPU Requirements

Agentic ESOpt：以最小GPU资源微调长视野大语言模型智能体

Zhi Zheng, Rongsheng Chen, Yunpeng Ba, Zhenkun Wang, Yee Whye Teh, Wee Sun Lee

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

AI总结 本文提出Agentic ESOpt框架，用进化策略微调长视野LLM智能体，仅需最小GPU资源，在WebArena-Lite上使Qwen-3.5-27B性能提升6.69%，提示-参数协同演化在多数设置中优于基准。

Audio Interaction Model

音频交互模型

Zhifei Xie, Zihang Liu, Ze An, Xiaobin Hu, Yue Liao, Ziyang Ma, Dongchao Yang, Mingbao Lin, Deheng Ye, Shuicheng Yan, Chunyan Miao

机构 * NTU（国立新加坡大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； CUHK（香港大学） 纠错

AI总结 提出一种统一的在线大型音频语言模型Audio-Interaction，通过始终在线的感知-决策-响应循环实现实时音频交互，并构建了StreamAudio-2M数据集和Proactive-Sound-Bench基准，在保持主流音频任务性能的同时解锁了实时ASR、流式音频指令跟随和主动帮助等能力。

Comments Next generation of LALMs

Efficient Self-Evaluation for Diffusion Language Models via Sequence Regeneration

通过序列再生实现扩散语言模型的高效自评

Linhao Zhong, Linyu Wu, Wen Wang, Yuling Xi, Chenchen Jing, Jiaheng Zhang, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

AI总结 本文提出DiSE方法，通过序列再生概率实现扩散语言模型的高效自评，提升质量评估的效率和可靠性。

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DAOP: Data-Aware Offloading and Predictive Pre-Calculation for Efficient MoE Inference

DAOP：面向高效混合专家（MoE）推理的数据感知卸载与预测预计算

Yujie Zhang, Shivam Aggarwal, Tulika Mitra

机构 * School of Computing, National University of Singapore（计算学院，新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文针对MoE模型在内存受限设备部署中因GPU内存有限导致的频繁数据传输抵消速度优势的问题，提出DAOP推理引擎，通过动态分配专家、选择性预计算等优化，性能优于传统方法且保持精度。

Comments 7 pages, 10 figures, Accepted by DATE Conference 2025