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

DV-World: Benchmarking Data Visualization Agents in Real-World Scenarios

DV-World：在现实场景中评估数据可视化代理的基准测试

Jinxiang Meng, Shaoping Huang, Fangyu Lei, Jingyu Guo, Haoxiang Liu, Jiahao Su, Sihan Wang, Yao Wang, Enrui Wang, Ye Yang, Hongze Chai, Jinming Lv, Anbang Yu, Huangjing Zhang, Yitong Zhang, Yiming Huang, Zeyao Ma, Shizhu He, Jun Zhao, Kang Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 DV-World通过260个任务评估数据可视化代理在现实专业生命周期中的能力，涵盖表格操作、视觉进化和意图对齐，采用混合评估框架揭示现有模型在复杂数据可视化挑战中的不足。

SnapGuard: Lightweight Prompt Injection Detection for Screenshot-Based Web Agents

SnapGuard: 基于截图的轻量级提示注入检测方法

Mengyao Du, Han Fang, Haokai Ma, Jiahao Chen, Kai Xu, Quanjun Yin, Ee-Chien Chang

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； 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） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对基于截图的网络代理面临的提示注入攻击问题，提出SnapGuard方法，通过视觉稳定指标和文本信号分析实现高效检测，达到F1得分0.75，速度提升8倍。

Comments 10 pages, 7 figures

DGLight: DQN-Guided GRPO Fine-Tuning of Large Language Models for Traffic Signal Control

DGLight：基于DQN的GRPO对大语言模型进行交通信号控制的微调

Chenbo Yu

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

AI总结 本文提出DGLight框架，通过预训练大语言模型适应交通信号控制，采用CoLight深度Q网络估计交通状态的动作价值，并利用GRPO优化策略，实现可解释的信号决策。

ResetEdit: Precise Text-guided Editing of Generated Image via Resettable Starting Latent

ResetEdit: 通过可重置的起始潜在实现生成图像的精确文本引导编辑

Hanyi Wang, Han Fang, Zheng Wang, Shilin Wang, Ee-Chien Chang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出ResetEdit框架，通过在生成过程中嵌入可恢复的潜在信息，实现高精度文本引导编辑，优于现有方法。

Flow4DGS-SLAM: Optical Flow-Guided 4D Gaussian Splatting SLAM

Flow4DGS-SLAM：基于光流的4D高斯点划法SLAM

Yunsong Wang, Gim Hee Lee

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

AI总结 本文提出基于光流的4D高斯点划法SLAM框架，通过光流引导实现动态环境的高效重建与姿态估计，结合时间一致性模型提升训练效率和动态重建质量。

Latent Anomaly Knowledge Excavation: Unveiling Sparse Sensitive Neurons in Vision-Language Models

潜在异常知识挖掘：揭示视觉-语言模型中的稀疏敏感神经元

Shaotian Li, Shangze Li, Chuancheng Shi, Wenhua Wu, Yanqiu Wu, Xiaohan Yu, Fei Shen, Tat-Seng Chua

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出LAKE框架，通过挖掘视觉-语言模型中稀疏敏感神经元，实现异常检测的内在可解释性，实验表明其在工业基准上表现优异。

Can We Change the Stroke Size for Easier Diffusion?

我们能否通过改变笔触大小来使扩散更简单？

Yunwei Bai, Ying Kiat Tan, Yao Shu, Tsuhan Chen

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文研究通过控制笔触大小改变监督目标的粗糙度，以缓解低信噪比下的预测挑战。