Make Geometry Matter for Spatial Reasoning
让几何在空间推理中发挥作用
机构 * National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 本文提出GeoSR框架，通过几何解封掩码和几何引导融合，提升视觉语言模型的空间推理能力，实验证明其在静态和动态场景中均优于现有方法。
高校专区
National University of Singapore（新加坡国立大学）
Machine Unlearning under Retain-Forget Entanglement
机器遗忘中的保留-遗忘纠缠
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Nevada Reno（内华达大学里诺分校） ； Institute for Functional Intelligent Materials（功能智能材料研究所）
AI总结 本文提出一种两阶段优化框架，解决保留与遗忘样本间的纠缠问题，通过增强遗忘集损失并保留无关样本准确性，结合梯度投影和Wasserstein-2距离正则化，提升遗忘任务的可靠性与准确性。
Comments ICLR 2026 camera-ready
Fair Data Pre-Processing with Imperfect Attribute Space
具有不完美属性空间的公平数据预处理
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 本文提出LatentPre框架，通过引入潜在属性增强公平数据处理，在不完美属性空间中实现公平与效用的平衡。
Comments Accepted at SIGMOD 2026
Verify Claimed Text-to-Image Models via Boundary-Aware Prompt Optimization
通过边界感知提示优化验证声称的文本到图像模型
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Nankai University（南开大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 本文提出边界感知提示优化方法，通过识别模型特定的边界相邻提示来验证文本到图像模型的真实性，实验显示其验证准确率优越。
Comments Accepted to CVPR 2026 (Findings)
R-PGA: Robust Physical Adversarial Camouflage Generation via Relightable 3D Gaussian Splatting
R-PGA：通过可重照明的3D高斯点散布实现鲁棒的物理对抗伪装生成
机构 * School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus, Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络空间安全学院） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Intelligent Systems Engineering, Shenzhen Campus, Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区智能工程学院）
AI总结 本文提出R-PGA框架，通过可重照明的3D高斯点散布技术，解决自动驾驶系统中对抗性伪装生成的鲁棒性问题，提升复杂动态场景下的泛化能力。
Comments Under review
SWE Context Bench: A Benchmark for Context Learning in Coding
SWE Context Bench: 一个用于编码上下文学习的基准测试
机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； MemoraX AI ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 本文提出SWE-ContextBench基准，用于评估编程代理的上下文重用能力，通过1100个基础任务和376个相关任务，从GitHub问题和拉取请求中挖掘真实依赖关系，评估预测准确度、时间效率和成本效率。
IVEBench: Modern Benchmark Suite for Instruction-Guided Video Editing Assessment
IVEBench：现代指令引导视频编辑评估基准套件
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 IVEBench通过引入多样化的视频数据库和多维评估协议，解决现有视频编辑基准在评估指令引导视频编辑方面的不足，提供全面的人类对齐评估结果。
Comments Accepted by ICLR 2026. Equal contributions from first two authors. Project page: https://ryanchenyn.github.io/projects/IVEBench Code: https://github.com/RyanChenYN/IVEBench Dataset: https://huggingface.co/datasets/Coraxor/IVEBench
Beyond Deepfake vs Real: Facial Deepfake Detection in the Open-Set Paradigm
超越深度伪造与真实：在开集范式下的人脸深度伪造检测
机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 本文提出基于监督对比学习的开集深度伪造分类算法，旨在提升对新兴深度伪造技术的检测能力，通过FaceForensics++数据集验证，实现领先性能。
Comments IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition - Workshop
