Nanyang Technological University（南洋理工大学）

MemPrism: Task-Conditioned Relational Memory Views for Long-Horizon Agents

MemPrism：面向长程智能体的任务条件关系记忆视图

Zhisheng Chen, Bingfan Zeng, Bangde Cao, Zhengwei Xie, Yuxuan Li, Jinhan Li, Zheng Lu, Xiangchen Guan, Zikai Xiao, Rui Qian, Jingwei Song

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 该研究针对长程智能体记忆系统的表示不匹配问题，提出MemPrism任务条件关系记忆框架，经实验验证可提升长程任务性能、减少记忆消耗且视图策略可跨VLM迁移。

Learning When to Trust via Selective Context Preference Optimization

通过选择性上下文偏好优化学习何时信任

Xian Sun, Wei Chow, Yingshuo Wang, Junhao Liu, Wei Gao, Qing Wu, Lingdong Kong

机构 * Duke University（杜克大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Irvine（加州大学欧文分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本研究针对语言模型易受误导性外部信号影响的问题，提出SCOPE方法，在含四种条件的MIST基准上优化DPO目标，降低SC2W的同时保持正常上下文下的准确率，主张以选择性信任评判模型。

Comments Project Page at https://worldbench.github.io/scope GitHub Repo at https://github.com/worldbench/SCOPE HF Dataset at https://huggingface.co/datasets/worldbench/MIST-Bench

IcFuzz: Fuzzing Isaac Sim with Semantic Stage Guidance and Multi-level Mutation

IcFuzz：基于语义阶段引导与多级变异的Isaac Sim模糊测试

Zhixiang Chen, Zhuangbin Chen, Ruoxi Jia, Zeqin Liao, Wei Li, Jinyang Liu, Zibin Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出首个针对Isaac Sim的模糊测试方法IcFuzz，通过LLM语义阶段分割、多级变异算子与多臂老虎机算法提升测试效果，在代码覆盖率与漏洞检测上优于基线，已发现11个漏洞且9个被确认修复。

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

From Economic Agents to Agentic Economies: A Systems Blueprint for Economic World Models

从经济智能体到智能体经济：经济世界模型的系统蓝图

Jiale Han, Xiang Li, Jing Qian, Wenyuan Gu, Pin Gao, Ye Luo, Hongyuan Zha, Dacheng Tao, Benyou Wang, Lin William Cong

机构 * Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出经济世界模型（EWM）的六级能力阶梯实施蓝图，旨在加速可作为人类决策沙箱与AI智能体基础的下一代高保真经济模拟环境开发。

Comments Project page: https://github.com/FreedomIntelligence/Awesome-Economic-World-Models

SkillMemo: Expert-guided Skill Memory Framework for Compositional Embodied Manipulation

SkillMemo：用于组合式具身操纵的专家引导技能记忆框架

Changyuan Wang, Chubin Zhang, Zhenyu Wu, Runhao Li, Angyuan Ma, Ke Chao, Yinan Liang, Xiuwei Xu, Ziwei Wang, Yansong Tang, Jiwen Lu

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

AI总结 SkillMemo是一种专家引导的技能记忆框架，通过分解轨迹为技能基元并结合动态记忆库，提升了DP和VLA模型的组合泛化能力，在基准测试中达到最优性能。

PhyLatent: Learning Dynamics-Relevant Representations for JEPA World Models

PhyLatent：为JEPA世界模型学习与动力学相关的表征

Xi Zeng, Haojie Ren, Ziying Song

机构 * School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航天工程学院） ； School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； The University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

AI总结 PhyLatent为JEPA世界模型设计训练目标，解决其三类失效模式，在OGBench-Cube等数据集上显著降低失效率、提升MPC成功率，证明全局非坍塌不足以学习可靠的JEPA状态空间。

Comments 16 pages, 5 figures

World-to-Wrist: Task-Conditioned Future Wrist Modeling for Fine-Grained Robot Manipulation

世界到手腕：面向精细机器人操作的任务条件未来手腕建模

Yuhao Pan, Haosong Peng, Zhengshen Zhang, Zhengyang Yan, Yalun Dai, Fushuo Huo, Chujie Wang, Tianyu Qi, Xiucheng Wang, Nan Cheng, Wenchao Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 本研究提出W2-VLA模型，通过任务条件未来手腕建模结合W2-CoT辅助监督，在LIBERO等数据集及真实任务中提升了机器人精细接触敏感操作能力，动作生成速率超80Hz。

Woodpecker Distillation: Weak Models Diagnose Reasoning Bugs in Strong Models

啄木鸟蒸馏：弱模型诊断强模型中的推理错误

Dayu Wang, Jiaye Yang, Weikang Li, Jiahui Liang, Yang Li, Deguo Xia, Jizhou Huang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 该研究提出Woodpecker Distillation框架，通过弱模型的局部干预对比学习，修复强模型的推理错误，在数学推理基准上提升了强模型性能且优于直接模仿基线。

Looking in the Mirror: Introspecting Side-Effect Misalignments Induced by Fine-Tuning

镜像审视：微调引发的副作用对齐偏差内省

Kotaro Yoshida, Laura Gomezjurado Gonzalez, Yukinori Yamamoto, Yuji Naraki, Ryotaro Shimizu, Wenya Wang

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学大学） ； ZOZO Research（ZOZO研究所） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Waseda University（早稻田大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 该研究针对微调引发的副作用对齐偏差问题，提出了Delta感知内省适配器（DAIA），构建了对应数据集，实验显示DAIA性能优于现有内省适配器且泛化性良好。

Neurosymbolic Reasoning with Incremental Knowledge for Sample Efficient Hierarchical Reinforcement Learning

结合增量知识的神经符号推理用于样本高效分层强化学习

Subrat Prasad Panda, Blaise Genest, Arvind Easwaran

机构 * NTU Singapore（新加坡南洋理工大学） ； IPAL, CNRS, France（法国IPAL-CNRS） 纠错

AI总结 本研究提出结合增量知识（InK）的神经符号分层强化学习，通过符号高层组件执行符号规划、低层神经模块学习运动原语，在导航任务中显著提升了样本效率，还开发了信念世界树搜索方法。

Comments Published in ECML-PKDD 2026

Control Barrier Functions via Minkowski Operations for Safe Navigation among Polytopes

基于闵可夫斯基运算的控制障碍函数用于多面体间的安全导航

Yi-Hsuan Chen, Shuo Liu, Wei Xiao, Calin Belta, Michael Otte

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Boston University（波士顿大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 该研究针对多面体环境的机器人安全导航问题，提出结合非光滑控制障碍函数与闵可夫斯基运算的精确符号距离函数方法，可实现非保守机动与安全恢复。

Comments 16 pages, 13 figures. Expanded version of a paper published in IEEE CDC 2025. Demo video: https://youtu.be/D0zVswzyxaE

ScrambleToolBench: Agents Search Exhaustively Even When Their Own Map Points to the Next Step

ScrambleToolBench：即使自身的“地图”指向下一步，智能体仍会进行穷尽式搜索

Vernon Toh, Navonil Majumder, Zhengyuan Liu, Nancy F. Chen, Soujanya Poria

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology, and Research (A*STAR)（新加坡科学、技术与研究局） 纠错

AI总结 针对现有工具使用基准依赖先验知识的局限，推出ScrambleToolBench交互式终端基准，评估发现当前语言模型面对环境结构变化时难以实现稳健适应。

Diffusion Policy with Behavioral Advantage Correction for Offline Reinforcement Learning

面向离线强化学习的带行为优势修正的扩散策略

Botao Dong, Longyang Huang, Ning Pang, Hongtian Chen

机构 * School of Chemistry, Chemical Engineering and Biotechnology, Nanyang Technological University（南洋理工大学化学、化学工程与生物技术学院） 纠错

AI总结 该研究针对离线强化学习中分布偏移导致的Q值估计偏差问题，提出带行为优势修正的扩散策略（DPBAC）算法，结合BAC-PE与扩散模型，在D4RL任务上实现优于SOTA的性能。

Sen-Cap: Sensor-Flexible and Noise-Resilient Human Motion Capture via LiDAR-Camera Integration

Sen-Cap：基于激光雷达-相机融合的传感器灵活且抗噪的人体运动捕捉框架

Aoru Xue, Yujing Sun, Yiming Ren, Kwok-Yan Lam, Mao Ye, Yuexin Ma

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Digital Trust Centre, Nanyang Technological University（南洋理工大学数字信托中心） 纠错

AI总结 Sen-Cap是一种无需传感器间校准的激光雷达-相机融合人体运动捕捉框架，通过跨传感器运动估计器与抗噪轨迹跟踪器实现灵活部署与强鲁棒性，在多数据集上达最优性能，适用于真实场景。

Comments 16 pages, 8 figures, 4 tables. Accepted at ECCV 2026. Aoru Xue and Yujing Sun contributed equally. Yuexin Ma is the corresponding author

Two Sides of the Same Coin: Co-Evolving Search for Cross-Task Attacks on Vision-Language Models

同一硬币的两面：面向视觉-语言模型跨任务攻击的协同演化搜索

Xuanhui Lin, Junhao Dong, Mingrong Gong, Yucheng Chen, Xinghua Qu, Yew-Soon Ong

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Center for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） ； School of Electrical Engineering and Automation, Fuzhou University（福州大学电气工程与自动化学院） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 针对视觉-语言模型易受对抗扰动的问题，提出协同演化跨模态攻击框架，联合优化文本与视觉空间，在多任务上展现出强攻击性能与跨任务可迁移性。

Comments 15 pages, 7 figures, and 8 tables; includes supplementary material

TextNCA: Neural Cellular Automata for Language Modeling via Hierarchical Local Attention

TextNCA：通过分层局部注意力实现语言建模的神经细胞自动机

Avni Mittal, Avinash Anand, Ashutosh Kumar, Dikshant Kukreja, Kritarth Prasad, Sushane Dulloo, Erik Cambria, Timothy Liu, Zhengkui Wang, Rajiv Ratn Shah

机构 * Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） ； IIIT Delhi（德里印度信息技术学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； NVIDIA AI Technology Centre（英伟达人工智能技术中心） 纠错

AI总结 本研究提出分层局部注意力的TextNCA模型作为分析探针，发现其性能受从窄到宽的分阶段调度主导，迭代和GRU门控等仅带来小增益。

MANGO-Grasp: Mahalanobis Fields over Geometry-Oriented 3D Gaussians for Cross-Embodiment Dexterous Grasping

MANGO-Grasp：面向几何的三维高斯模型上的马氏场，用于跨 embodiments 的灵巧抓取

Heng Zhang, Kevin Yuchen Ma, Mike Zheng Shou, Weisi Lin, Yan Wu

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 MANGO-Grasp是面向几何的三维高斯模型上的马氏场框架，用于跨异构多指手的灵巧抓取，在仿真、零样本迁移及真实实验中均优于现有基准。

CultureVidBench: Benchmarking Cultural Understanding in Text-to-Video Generation

CultureVidBench：文本到视频生成中的文化理解基准测试

Xianjing Han, Yuhan Su, Yang Deng, Dong Ma, Wee Peng Tay, Bin Zhu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Centrale Supélec（中央高等电力学院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 本研究推出CultureVidBench基准，评估7款T2V模型的文化理解能力，发现现有模型难捕捉细粒度文化细节，尤其针对代表性不足的文化区域与线索。

Comments Project page:https://hanxjing.github.io/CultureVidBench/

StreamTalk: Streaming Co-Speech Gesture Generation with Key-Pose Anchoring

StreamTalk：基于关键姿态锚定的流式伴随语音手势生成

Xiangyue Zhang, Jianfang Li, Jiaxu Zhang, Kaixing Yang, Steven Hoi

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 StreamTalk是带周期性生成-检索-精调循环的闭环流式伴随语音手势生成框架，通过关键姿态锚定减少长程漂移，在BEAT2数据集上达到最优FGD指标，实时运行帧率达76 FPS。

Comments ECCV 2026

Dynamic Resolution Routing for Efficient Egocentric Grounding

面向高效自我中心 grounding 的动态分辨率路由

Huixin Sun, Wangbo Zhao, Fanyue Wei, Qiuxia Lin, Pengzhan Sun, Angela Yao

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 该研究针对自我中心视觉 grounding 中视觉 token 处理成本过高的问题，提出 SmartRes 框架，通过动态分辨率路由减少视觉 token，在 Ego4D 等数据集上实现 token 缩减与性能提升，代码将公开。

Mitigating Visual Degradation in MLLMs via Spatial-Spectral Visual Anchor Learning

通过空间-光谱视觉锚学习缓解多模态大语言模型（MLLMs）中的视觉退化

Qianlong Yang, Bowen Ye, Xianda Guo, Yanlun Peng, Wenke Huang, Hongyuan Zhang, Yulei Jia

机构 * China University of Petroleum (East China)（中国石油大学（华东）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Great Wall Motor（长城汽车） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 针对MLLMs推理时的视觉表示退化问题，提出SSVAL方法，通过VAPI及辅助对齐损失实现稳定视觉锚，性能优于现有方法。

Comments This paper has been accepted by ACM MM 2026

AffordTrajDP: Dynamic Affordance-Guided Visuomotor Policy Learning for Robotic Manipulation

AffordTrajDP：用于机器人操纵的动态 affordance 引导视觉运动策略学习

Gaoyuan Wu, Ziyu Shan, Haoyang Du, Yuyao Jiang, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 针对静态 affordance 导致的机器人操纵轨迹漂移问题，提出 AffordTrajDP 动态框架，以物体为中心传播锚点 affordance 生成轨迹，在 ManiSkill3 上成功率达70.0%，现实实验验证其鲁棒性与组件有效性。

Escaping Confidence Trap: Evolutionary Decoding for Mathematical Reasoning in Diffusion LLMs

逃离置信陷阱：扩散大语言模型数学推理的进化解码

Zhenhong Sun, Hanqing Zhao, Yatao Bian, Rongcheng Tu, Liuyue Xie, Xu Zhang, Jue Wang, Davide Modolo, Daoyi Dong, Dacheng Tao

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Amazon（亚马逊） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

AI总结 针对扩散大语言模型数学推理的置信陷阱，提出无训练的进化解码框架，通过逐步选择与分块变异提升LLaDA 2.0的数学推理可靠性。

Forwardrobe: Garment-Aware Gaussian Avatars from a Single Image

Forwardrobe：基于单张图像的衣物感知高斯化身

Daisheng Jin, Shuyun Wang, Ying He

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

AI总结 该研究提出Forwardrobe框架，通过在高斯空间分离衣物与身体，实现单张图像的衣物感知高斯化身重建，提升了衣物重建质量与操作灵活性，支持衣物编辑等应用。

ACE-Data-0: Human-Centric Ambient Capture as Embodied Data Engine

ACE-Data-0：以人为中心的环境捕获作为具身数据引擎

Yukang Cao, Haozhe Xie, Beichen Wen, Runmao Yao, Yinghao Liu, Yue Huang, Zhichao Liao, Yunxiang Wang, Haiheng Liu, Xingshun Tian, Dawei Su, Long Zhuo, Dacheng Tao, Xiaogang Wang, Liang Pan, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（新加坡南洋理工大学S-Lab） ； ACE Robotics（ACE机器人公司） 纠错

AI总结 本研究提出以人为中心的具身数据引擎ACE，构建含150小时数据的ACE-Data-0数据集，引入分层基准，暴露现有方法缺陷，为具身AI等领域提供基础。

Comments Project Page: https://ace-data-engine.github.io/ACE-Data-0/

MSCM-net: A hyperspectral image classiffcation method based on multi-scale convolution and Mamba

MSCM-net：基于多尺度卷积和Mamba的高光谱图像分类方法

Jianjun Chen, Linlin Wang, Lifang Chang, Limin Huo, Shujiang Song, Yanjia Zhao, Mingwei Shao

机构 * Qingdao University of Technology（青岛理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 该研究针对高光谱图像分类的局部性约束与高计算复杂度问题，提出结合多尺度CNN和Mamba的MSCM-net模型，经多组基准实验验证其在降复杂度的同时可实现先进分类性能。

GGC: Selective Query Correction for Reliable Text-to-SPARQL Generation

GGC：面向可靠Text-to-SPARQL生成的选择性查询修正

Ziyi Yang, Thanh-Son Nguyen, Tuan Anh Nguyen, Lihui Chen

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局高性能计算研究所） 纠错

AI总结 该研究针对LLM生成Text-to-SPARQL查询不可靠的问题，提出GGC框架，通过选择性修正高风险查询，在MCQA数据集上提升准确率并降低推理开销。

Comments 18 pages, 1 figure

S-CEReBrO: Breaking the Memory Barrier in Continuous EEG Monitoring

S-CEReBrO：突破连续脑电图监测中的内存瓶颈

Glenn Anta Bucagu, Thorir Mar Ingolfsson, Yawei Li, Luca Benini

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

AI总结 该研究针对连续EEG监测中Transformer架构的内存瓶颈，提出S-CEReBrO架构，通过窗口交替注意力实现内存恒定，在EEG下游任务中性能领先且效率提升。

Comments This is the pre-rebuttal version of a paper accepted at MICCAI 2026. The camera-ready version will be posted following the embargo

Unifying Adversarially Robust Model Experts in Vision-Language Models

统一视觉-语言模型中的对抗鲁棒模型专家

Nguyen Duc Thai, Junhao Dong, Sua Qi Rong, Hua Yu, Yew-Soon Ong

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Center for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） 纠错

AI总结 针对视觉-语言模型对抗鲁棒性不足问题，提出CARE框架，通过维护并协同微调多个鲁棒模型专家，实现知识融合，在多任务上性能优于单独训练的专家。

SpecCal: Ambiguity-Aware Candidate Calibration for Infrared Spectrum-Based Molecular Structure Reconstruction

SpecCal：面向红外光谱分子结构重建的歧义感知候选校准方法

Yixuan Chen, Bo Liu, Yusen Tan, Guokun Yang, Wenjie Du, Jun Xia

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematics, Jilin University（吉林大学数学学院） ； Information Hub, HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）信息中心） ； School of Chemistry, Chemical Engineering and Biotechnology (CCEB), Nanyang Technological University（南洋理工大学化学、化学工程与生物工程学院） ； School of Software Engineering, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学软件学院） 纠错

AI总结 本研究针对红外光谱分子结构重建的歧义问题，提出即插即用、与模型无关的SpecCal校准框架，可提升不同基础模型在SMILES和骨架水平的top-k重建性能。