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

Goedel-Architect: Streamlining Formal Theorem Proving with Blueprint Generation and Refinement

Goedel-Architect: 通过蓝图生成与精炼简化形式定理证明

Jui-Hui Chung, Ziyang Cai, Zihao Li, Qishuo Yin, Rohit Agarwal, Simon Park, Rodrigo Porto, Narutatsu Ri, Ziran Yang, Shange Tang, Xingyu Dang, Hongzhou Lin, Mengdi Wang, Danqi Chen, Chi Jin, Liam H Fowl, Sanjeev Arora

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 提出Goedel-Architect框架，通过生成和精炼依赖图蓝图，结合Lean 4证明器并行证明引理，在多个基准测试上达到开源最优性能。

Vortex: Efficient and Programmable Sparse Attention Serving for AI Agents

Vortex: 面向AI Agent的高效可编程稀疏注意力服务

Zhuoming Chen, Xinrui Zhong, Qilong Feng, Ranajoy Sadhukhan, Yang Zhou, Michael Qizhe Shieh, Zhihao Jia, Beidi Chen

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Rice University（Rice大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出Vortex系统，通过Python嵌入式前端语言和面向页面的张量抽象，结合高效后端，实现稀疏注意力算法的快速原型设计、部署和评估，显著提升吞吐量。

RiskFlow: Fast and Faithful Safety-Critical Traffic Scenario Generation

RiskFlow: 快速且保真的安全关键交通场景生成

Qi Lan, Yining Tang, Yu Shen, Yi Zhou, Yuhao Wei, Jie Li, Guofa Li

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

AI总结 提出RiskFlow框架，通过动作空间中的单次前向传输替代迭代去噪，实现快速、保真的安全关键多智能体交通场景生成。

Quantum enhanced rare event discovery and sampling

量子增强的罕见事件发现与采样

Naixu Guo, Po-Wei Huang, Qisheng Wang, Jayne Thompson, Patrick Rebentrost, Mile Gu, Chengran Yang

机构 * Centre for Quantum Technologies, National University of Singapore（量子技术中心，新加坡国立大学） ； Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Nanyang Quantum Hub, School of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological University（南洋量子中心，南洋理工大学物理与数学科学学院） 纠错

AI总结 针对概率极低的罕见事件发现与采样问题，提出一种无需预先知道事件类型的量子算法，实现了与稀有度阈值的最优量子标度，并在重尾系统和稳态随机过程中分别获得二次加速和鲁棒多项式加速。

Comments 36 pages (8+28)

SkillComposer: Learning to Evolve Agent Skills for Specification and Generalization

SkillComposer: 学习演化智能体技能以实现特化与泛化

Qi Zhang, Zhaopeng Feng, Xiaonan Shi, Xiaomeng Hu, Chu Liu, Pengjun Xie, Xiaobin Wang, Jieping Ye, Bryan Hooi, Haobo Wang, Junbo Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出SkillComposer框架，通过创建、改进和合并三种可学习操作，使语言模型在推理时自我演化技能，支持离线、在线和混合部署模式，在多个基准上提升性能。

Comments Under Review

Beyond Similarity: Trustworthy Memory Search for Personal AI Agents

超越相似性：面向个人AI代理的可信记忆搜索

Jiawen Zhang, Kejia Chen, Jiachen Ma, Yangfan Hu, Lipeng He, Yechao Zhang, Jian Liu, Xiaohu Yang, Tianwei Zhang, Ruoxi Jia

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 针对个人AI代理中基于语义相似性的记忆检索存在的信任漏洞，提出轻量级记忆插件MemGate，通过查询条件神经门控实现可信记忆搜索。

TAGA: Terrain-aware Active Gaze Learning for Generalizable Agile Humanoid Locomotion

TAGA：面向可泛化敏捷人形运动的地形感知主动注视学习

Peizhuo Li, Hongyi Li, Mingfeng Fan, Fangzhou Xu, Shuhao Liao, Yuxuan Ma, Zicheng Zeng, Ze Wang, Yongbin Jin, Yuhong Cao, Hongtao Wang, Guillaume Sartoretti

机构 * MarmotLab, National University of Singapore（马尔莫实验室，新加坡国立大学） ； Center of X-Mechanics, Zhejiang University（浙大X力学中心） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

AI总结 提出TAGA框架，通过融合视觉、本体感觉和运动命令，让模型学习主动注视地形关键区域，在有限计算资源下提高感知密度，实现鲁棒且可泛化的敏捷人形运动。

EEGDancer: Dynamic Emotion Latent Space Masked Modeling with Reinforcement Learning for EEG Continuous Emotion Prediction

EEGDancer：基于强化学习的动态情感潜空间掩码建模用于EEG连续情感预测

Zhihao Zhou, Weishan Ye, Li Zhang, Gan Huang, Zhen Liang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Agency for Science, Technology and Research（科技研究局） 纠错

AI总结 提出EEGDancer框架，结合向量量化表示学习、掩码时间建模和强化学习轨迹优化，解决EEG连续情感预测中长时依赖和噪声问题。

Comments 51 pages, 9 figures, 13 tables

Cosine Misleads: Auxiliary Losses Reshape Vision Language Models, Not Their Latents

余弦误导：辅助损失重塑视觉语言模型，而非其潜变量

XiuYu Zhang, Junfeng Fang, Zhenkai Liang

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

AI总结 本文通过实验发现，在视觉语言模型的潜视觉推理中，余弦相似度等对齐损失与准确性负相关，并引入PRISM诊断工具揭示潜变量被绕过，辅助损失主要通过共享参数重塑语言模型。

SHALA-LLM: Smartly Handling Ambiguous Labels in Aligning LLMs

SHALA-LLM：在对齐LLM中智能处理模糊标签

Jingyao Wu, Ashley Wang, Keane Ong, Paul Pu Liang, Rosalind Picard

机构 * MIT Media Lab, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院媒体实验室、麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出SHALA-LLM强化学习框架，通过从标注者分布中学习并动态优先处理高模糊样本，改善LLM对模糊标签的建模，在NLI和情感识别任务中提升与标注者分布的一致性及分类性能。

Knowledge Index of Noah's Ark

诺亚方舟的知识索引

Sheng Jin, Minghao Liu, Yunze Xiao, Zeqi Zhou, Heli Qi, Yifan Yao, Meishu Song, Kaijing Ma, Xuan Zhang, Sicong Jiang, Yizhe Li, Ningshan Ma, Jie Wei, Ziniu Li, Minglai Yang, Bangya Liu, Yiming Liang, Xiao Fang, Qingcheng Zeng, Jiarui Liu, Rui Yang, Shen Yan, Wenhao Huang, Jiaheng Liu, Zihan Wang, Weihao Xuan, Ge Zhang

机构 * M-A-P ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Brown University（布朗大学） ； Waseda University（早稻田大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Duke-NUS Medical School（杜克-新加坡国立大学医学院） 纠错

AI总结 针对LLM知识基准的代表性、注释质量和排名稳定性问题，提出KINA基准，通过贪婪近似实现学科代表性，并证明奖金锦标赛机制优于固定支付，实验显示顶级模型性能远未饱和。

Dream.exe: Can Video Generation Models Dream Executable Robot Manipulation?

Dream.exe: 视频生成模型能否梦想出可执行的机器人操作？

Rui Zhao, Kaiming Yang, Jifeng Zhu, Siyang Chen, Ziqi Wang, Weijia Wu, Kevin Qinghong Lin, Heng Wang, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） ； University of Oxford（牛津大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 提出Dream.exe评估框架，通过视频到执行流水线测试视频生成模型产生的运动能否转化为可执行的机器人操作，发现视觉质量不能预测可执行性。

ContactExplorer: Contact Coverage-Guided Exploration for General-Purpose Dexterous Manipulation

ContactExplorer: 接触覆盖引导的通用灵巧操作探索

Zixuan Liu, Ruoyi Qiao, Chenrui Tie, Xuanwei Liu, Yunfan Lou, Chongkai Gao, Zhixuan Xu, Lin Shao

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； RoboScience（机器人科学） 纠错

AI总结 提出ContactExplorer方法，通过接触覆盖奖励和能量引导奖励，在灵巧操作任务中高效探索接触模式，提升样本效率和成功率。

Comments 24 pages

OdysseyArena: Benchmarking Large Language Models For Long-Horizon, Active and Inductive Interactions

OdysseyArena: 为长视界、主动和归纳交互评估大型语言模型

Hang Yan, Fangzhi Xu, Qiushi Sun, Jinyang Wu, Zixian Huang, Muye Huang, Jingyang Gong, Zichen Ding, Kanzhi Cheng, Yian Wang, Xinyu Che, Zeyi Sun, Jian Zhang, Zhangyue Yin, Haoran Luo, Ben Kao, Qika Lin

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

AI总结 本文提出OdysseyArena，通过长视界、主动和归纳交互评估大型语言模型，提供120个任务测量归纳效率和长视界发现，并通过OdysseyArena-Challenge测试极端交互视界下的模型稳定性，揭示前沿模型在复杂环境中的归纳能力瓶颈。

Comments 34 pages

Training One Model to Master Cross-Level Agentic Actions via Reinforcement Learning

通过强化学习训练一个模型以掌握跨层级的代理行为

Kaichen He, Zihao Wang, Muyao Li, Anji Liu, Yitao Liang

机构 * Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出CrossHA，一种统一的代理模型，能够掌握异构的动作空间并自主选择每一步轨迹中最有效的接口，通过结合冷启动监督微调和多轮组相对策略优化（GRPO）算法，实现适应性动作切换，在Minecraft开放世界中超过800个任务上展示了最先进的性能。

Comments Accepted to CVPR 2026 as a Highlight

Selective Sinkhorn Routing for Improved Sparse Mixture of Experts

选择性Sinkhorn路由以提高稀疏专家混合模型

Duc Anh Nguyen, Huu Binh Ta, Nhuan Le Duc, Tan Minh Nguyen, Toan Tran

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种选择性Sinkhorn路由方法，通过将token到专家的分配问题转化为最优传输问题，并引入约束以确保专家利用率均衡，从而在不依赖辅助平衡损失的情况下提升稀疏专家混合模型的性能。

Comments 12 pages, 5 figures