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

Unifying Group-Relative and Self-Distillation Policy Optimization via Sample Routing

通过样本路由统一组相对和自蒸馏策略优化

Gengsheng Li, Tianyu Yang, Junfeng Fang, Mingyang Song, Mao Zheng, Haiyun Guo, Dan Zhang, Jinqiao Wang, Tat-Seng Chua

机构 * Foundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所基础模型研究中心） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tencent（腾讯） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出SRPO框架，通过样本路由整合GRPO和SDPO的优势，解决自蒸馏在长期训练中的稳定性问题，实现快速早期改进与长周期稳定性的结合。

Ego-Grounding for Personalized Question-Answering in Egocentric Videos

面向第一视角视频的个性化问答中的自我定位

Junbin Xiao, Shenglang Zhang, Pengxiang Zhu, Angela Yao

机构 * 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） 纠错

AI总结 本文提出MyEgo数据集，用于评估多模态大语言模型在需要自我定位的个性化问答中的能力，发现现有模型在自我记忆和推理方面存在显著不足。

Comments To appear at CVPR'26

Enhancing Medical Visual Grounding via Knowledge-guided Spatial Prompts

通过知识引导的空间提示增强医学视觉 grounding

Yifan Gao, Tao Zhou, Yi Zhou, Ke Zou, Yizhe Zhang, Huazhu Fu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Yong Yoo Lin School of Medicine, National University of Singapore（新加坡国立大学杨潞龄医学院） ； Institute of High-Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局高性能计算研究所） 纠错

AI总结 本文提出KnowMVG框架，通过知识增强提示和全局局部注意力机制提升医学视觉 grounding的精度，实验显示在四个基准上优于现有方法。

Comments 10 pages, 6 figures

SHOE: Semantic HOI Open-Vocabulary Evaluation Metric

SHOE：语义HOI开放词汇评估度量

Maja Noack, Qinqian Lei, Taipeng Tian, Bihan Dong, Robby T. Tan, Yixin Chen, John Young, Saijun Zhang, Bo Wang

机构 * University of Mississippi（密西西比大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； ASUS Intelligent Cloud Services (AICS)（华硕智能云服务（AICS）） 纠错

AI总结 本文提出SHOE评估框架，通过结合预测与真实HOI标签的语义相似性，改进开放词汇HOI检测的评估方法，实验表明其与人类判断一致率达85.73%。

Comments Accepted to GRAIL-V Workshop at CVPR 2026

ExGes: Expressive Human Motion Retrieval and Modulation for Audio-Driven Gesture Synthesis

ExGes：基于音频驱动的 gesture 合成中的 expressive 人类运动检索与调节

Xukun Zhou, Fengxin Li, Ming Chen, Yan Zhou, Pengfei Wan, Di Zhang, Yeying Jin, Zhaoxin Fan, Hongyan Liu, Jun He

机构 * Renmin University（中国人民大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出ExGes框架，通过运动库构建、运动检索模块和精度控制模块，提升音频驱动手势合成的表达性和与音频语义的一致性，实验表明其在Fréchet Gesture Distance和运动多样性上优于现有方法。