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iMaC: 将动作转化为运动与接触图像用于具身世界模型
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； GigaAI ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出iMac框架，将原始视觉图像作为动作表示，通过图像-动作编码器和动态预测器实现高保真未来状态预测和闭环控制，在预测精度、任务成功率和跨场景泛化上优于传统向量动作控制。
Comments Project page: https://imac-wm.github.io/
大型语言模型中上下文特征敏感性的涌现
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学）
AI总结 通过测量监督微调、直接偏好优化和可验证奖励强化学习三个阶段，发现大型语言模型对上下文特征的敏感性在指令微调过程中动态变化，其中监督微调使模型倾向于使用易理解的上下文，而后续阶段可能强化或改变这一偏好。
NüshuVoice：利用音高感知文本到语音技术复兴濒危女书的声音
机构 * Ocean University of China（中国海洋大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Michigan–Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）
AI总结 针对女书语音数据稀缺问题，提出NüshuVoice基准和F0条件VITS框架Nüshu-PitchVITS，利用五级音高标注作为韵律先验，在频谱保真度、音高重建和可懂度上优于强基线。
Comments 12 pages, 3 figures
自监督学习至关重要：一种用于微手势识别的简单集成方案
机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； United Arab Emirates University（阿拉伯联合酋长国大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） ； Anhui Evolution Technology Co., Ltd.（安徽进化科技有限公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beijing QBoson Quantum Technology Co., Ltd.（北京量子芯科技有限公司）
AI总结 提出一种集成自监督RGB模型与监督多流模型的框架，在MiGA挑战赛微手势分类赛道取得第一名，通过自监督预训练提升性能，在iMiGUE测试集上达到74.419%的top-1准确率。
EPS3D: 端到端前馈式3D全景分割
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出端到端前馈框架EPS3D，通过蒸馏训练和多视图图像预测3D感知特征，结合互增强模块实现语义-实例一致性，在Replica上语义mIoU提升13%，每场景仅需1秒。
Comments ICML 2026. The code is publicly available at \href{https://github.com/Runsong123/EPS3D}{https://github.com/Runsong123/EPS3D}
共同进化技能生成与策略优化
机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； University of Utah（犹他大学） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 提出在线强化学习框架，通过对比基线和技能增强轨迹的奖励差距估计技能边际效用，实现存储前验证，并利用该信号训练策略作为技能生成器，减少对专有模型的依赖。
激活引导引发突现失调：一项更全面的评估
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 研究激活引导是否引发突现失调，通过扩展评估范围，发现激活引导可导致广泛失调，且比微调产生更连贯的有害响应，并分析了关键因素。
数据代理遭受攻击：LLM驱动的分析系统中的漏洞
机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本研究系统分析了LLM驱动的数据代理的安全漏洞，提出了分层漏洞框架和攻击分类法，并在六个系统上评估了攻击效果，揭示了当前系统的重大安全缺陷。
InA-Probe：面向LLM时间序列预测的指令感知主动探测
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Khalifa University（哈利法大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
AI总结 提出指令感知主动探测（InA-Probe），通过多级指令注入和自适应查询生成，结合双阶段注意力机制，在7个基准上超越现有方法，跨域误差降低37%。
什么构成了关系深度学习的理想图？
机构 * Nanyang Technological University, College of Computing and Data Science（南洋理工大学计算机与数据科学学院）
AI总结 研究发现，从数据库模式直接导出的图存在信息过载和语义碎片化问题，通过过滤和注入操作平衡可提升性能，并开发了自动优化器。
Comments This article has been accepted by ICML 2026
当语言不一致时：自我进化的多语言LLM评判者
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出SEMJ方法，利用多语言评判中的跨语言不一致性进行迭代自我反思与重新评估，在多个基准上优于投票和反思基线，提升准确性和跨语言一致性。
IntentNav: 从人类演示中学习空间-视觉物体导航
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； A*STAR Institute for Infocomm Research (I2R)（新加坡科技研究局资讯通信研究院）
AI总结 提出IntentNav框架，通过人类演示学习类人物体导航策略，利用前沿标注和意图对齐目标实现最优性能，并零样本迁移到多种机器人平台。
Comments 26 pages, 9 figures
IEA：通过三阶段多任务对齐的业余友好型对话式图像编辑代理
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institution（上海创新研究院） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing（江苏省语言计算重点实验室）
AI总结 提出IEA对话式图像编辑代理，通过三阶段多任务训练学习操作参数化工具，实现可解释编辑轨迹，在像素距离和ROUGE-L指标上优于基线，用户研究中指令跟随和感知质量表现最佳。
Comments [CVPR 2026 Findings] Our data and code are released at https://github.com/OpenDFM/Image_Edit_Agent
ChronoPhyBench：多模态大语言模型真正理解世界还是仅仅利用语言先验？
机构 * Peking University, Shenzhen Graduate School（北京大学深圳研究生院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Rabbitpre Intelligence ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出ChronoPhyBench基准，通过视频上下文和文本描述强制模型进行物理状态推理，揭示当前开源模型物理推理能力仍处初级阶段。
AVI-Bench：迈向全模态大语言模型的人类级视听智能
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出AVI-Bench基准，通过感知、理解、推理三阶段跨模态任务评估全模态大语言模型的视听智能，并引入AVI-Bench-PriSe测试原始视听感知，揭示当前模型局限，构建四级AVI分类体系。
Comments 31 pages, 8 figures, ICML 2026
VisualLeakBench: 视觉语言智能体中可复现的动作边界传播失败
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出VisualLeakBench基准，评估视觉语言智能体在截图、文档等场景下将敏感文本从图像复制到工具参数中的动作边界传播失败，发现PII传播率达78.8%，不安全文本传播率达85.5%。
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