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

2026-06-08 至 2026-06-08 共收录 15
2606.07433 2026-06-08 cs.CV cs.AI cs.MM 新提交

Watch, Remember, Reason: Human-View Video Understanding with MLLMs

Watch, Remember, Reason: 基于多模态大语言模型的人类视角视频理解

Jiahao Meng, Yue Tan, Qi Xu, Kuan Gao, Weisong Liu, Yanwei Li, Jason Li, Lingdong Kong, Haochen Wang, Qianyu Zhou, Jiangning Zhang, Guangliang Cheng, Yunhai Tong, Lu Qi, Minghsuan Yang

机构 * School of Intelligence Science and Technology, Peking University(北京理工大学智能科学与技术学院) Wuhan University(武汉大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) CASIA(中国科学院自动化研究所) University of Tokyo(东京大学) University of Liverpool(利物浦大学) Zhejiang University(浙江大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) UC Merced(加州大学默塞德分校)

AI总结 提出人类视角下视频理解的三个功能能力(观看、记忆、推理),构建统一框架分析视频MLLM的感知、记忆、推理和预测,并总结挑战、方法、应用及未来方向。

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2606.07179 2026-06-08 cs.CV cs.MM eess.IV 新提交

EvoGS: Constructing Continuous-Layered Gaussian Splatting with Evolution Tree for Scalable 3D Streaming

EvoGS:基于进化树构建连续分层高斯泼溅以实现可扩展3D流式传输

Yuang Shi, Simone Gasparini, Géraldine Morin, Wei Tsang Ooi

机构 * National University of Singapore(国立新加坡大学) IRIT - University of Toulouse(图卢兹大学IRIT实验室) IPAL, IRL2955(IPAL研究所)

AI总结 提出EvoGS,首个连续分层高斯泼溅表示,通过进化树结构实现父-子细化,消除冗余并支持可扩展3D流式传输,传输负载和显存占用分别降低2.4倍和5.5倍。

Comments Project page: https://yuang-ian.github.io/evogs/

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2606.07172 2026-06-08 cs.CV cs.AI cs.CL cs.LG 新提交

Textual Supervision Enhances Geospatial Representations in Vision-Language Models

文本监督增强视觉-语言模型中的地理空间表示

Marcelo Sartori Locatelli, Fernando Tonucci, Jea Kwon, Luiz Felipe Vecchietti, Bryan Nathanael Wijaya, Cheng Yaw Low, Virgilio Almeida, Meeyoung Cha

机构 * University of São Paulo(圣保罗大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 研究视觉、视觉-语言及多模态模型的地理空间表示能力,发现文本监督能有效提升空间编码,推动地理空间AI发展。

Comments Accepted at ICML 2026

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2606.06991 2026-06-08 cs.CV cs.AI 新提交

Don't Pause: Streaming Video-Language Synchrony for Online Video Understanding

不要暂停:面向在线视频理解的流式视频-语言同步

Zhenyu Yang, Kairui Zhang, Shengsheng Qian, Weiming Dong, Changsheng Xu

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

AI总结 提出流式视频-语言同步(SVLS)范式,通过帧驱动转换控制器和流式令牌调节器实现视频帧与语言生成的细粒度同步,在不中断感知的情况下进行实时交互。

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2606.06885 2026-06-08 cs.CV cs.AI 新提交

FreeAnimate: Training-Free Human Image Animation with Preview-Guided Denoising

FreeAnimate: 基于预览引导去噪的无训练人体图像动画

Yuan Zeng, Yujia Shi, Zongqing Lu, QingMin Liao

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

AI总结 提出FreeAnimate框架,利用图像扩散模型内在能力实现无训练的人体图像动画,通过预览生成策略提供时序和结构先验,结合反演增强注意力和参考锚定自注意力模块,保证时序一致性和身份保持。

Comments Accepted to IEEE ICASSP 2026

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2606.06836 2026-06-08 cs.RO cs.AI cs.CV 新提交

Think Like a Pilot: Fine-Grained Long-Horizon UAV Navigation

像飞行员一样思考:细粒度长时程无人机导航

Xiangyi Zheng, Xiangyu Wang, Qinan Liao, Zimu Tang, Yue Liao, Dongyue Lyu, Guodong Wang, Junjie Liu, Si Liu

机构 * Colab Beihang University(北航) Meituan(美团) National University of Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 提出FLIGHT基准和FLIGHT VLA异步架构,通过低频飞行员推理VLM与高频扩散动作模型解耦,实现无人机长时程语义指令下的平滑连续飞行控制。

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2606.06805 2026-06-08 cs.RO cs.AI cs.SY eess.SY 新提交

Lane Change Trajectory Planning for Personalized Driving Comfort and Mobility Efficiency

车道变更轨迹规划:个性化驾驶舒适性与移动效率

Haoxuan Dong, Dongjun Li, Ziyou Song

机构 * Department of Mechanical Engineering(机械工程系) Department of Electrical Engineering(电气工程系) National University of Singapore(新加坡国立大学) Computer Science(计算机科学) University of Michigan(密歇根大学)

AI总结 提出一种神经网络驱动的轨迹规划器,结合三阶多项式轨迹生成与学习模块,通过双头共享骨干和基于误差胜者逻辑回归的统计门控机制,实现个性化舒适性与移动效率的平衡。

Comments Accepted by the IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IEEE IV 2026), Detroit, MI, United States, June 22_25, 2026

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2605.29223 2026-06-08 cs.LG 版本更新

Inferring the Size of Large Language Models From Popular Text Memorization

从流行文本记忆推断大型语言模型的规模

Ivica Nikolic

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

AI总结 提出一种黑盒方法,通过分析模型对流行文本的记忆准确性,仅从生成文本推断LLM参数规模的下界,并验证了开源和闭源模型。

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2602.07026 2026-06-08 cs.CV cs.AI cs.MM 版本更新

Modality Gap-Driven Subspace Alignment Training Paradigm For Multimodal Large Language Models

模态间隙驱动的子空间对齐训练范式用于多模态大语言模型

Xiaomin Yu, Yi Xin, Yuhui Zhang, Wenjie Zhang, Chonghan Liu, Hanzhen Zhao, Chen Liu, Xiaoxing Hu, Ziyue Qiao, Hao Tang, Xiaobin Hu, Chengwei Qin, Hui Xiong, Yu Qiao, Shuicheng Yan

机构 * HKUST(GZ)(香港科技大学(广州)) NUS(新加坡国立大学) sh AILab SII Stanford(斯坦福大学) UCLA(加州大学洛杉矶分校) Yale(耶鲁大学) SJTU(上海交通大学) GBU(国防大学) PKU(北京大学)

AI总结 针对多模态对比学习中的模态间隙问题,提出固定帧模态间隙理论,并基于该理论设计无训练的对齐策略ReAlign和可扩展训练范式ReVision,利用无配对数据实现视觉与语言表示的高效对齐。

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2604.02029 2026-06-08 cs.AI 版本更新

The Latent Space: Foundation, Evolution, Mechanism, Ability, and Outlook

潜空间:基础、演化、机制、能力与展望

Xinlei Yu, Zhangquan Chen, Yongbo He, Tianyu Fu, Guanting Dong, Cheng Yang, Chengming Xu, Yue Ma, Xiaobin Hu, Zhe Cao, Jie Xu, Guibin Zhang, Jiale Tao, Jiayi Zhang, Siyuan Ma, Kaituo Feng, Haojie Huang, Youxing Li, Ronghao Chen, Huacan Wang, Chenglin Wu, Zikun Su, Xiaogang Xu, Kelu Yao, Kun Wang, Chen Gao, Yue Liao, Ruqi Huang, Tao Jin, Zhucun Xue, Cheng Tan, Jiangning Zhang, Wenqi Ren, Yanwei Fu, Yong Liu, Yu Wang, Xiangyu Yue, Yu-Gang Jiang, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore(国立新加坡大学) Fudan University(复旦大学) Tsinghua University(清华大学) Zhejiang University(浙江大学) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) Renmin University of China(中国人民大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) DeepWisdom(深智科技) Nanjing University(南京大学) Shanghai Jiatong University(上海交通大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Tencent Hunyuan(腾讯文深) QuantaAlpha(量子阿尔法) Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) Zhejiang Lab(浙江实验室) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) Sun Yat-sen University(中山大学)

AI总结 本文综述潜空间在语言模型中的基础、演化、机制与能力,指出其克服显式空间计算的结构性限制,并展望未来研究方向。

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2603.24576 2026-06-08 cs.RO cs.AI cs.CV 版本更新

Chameleon: Control-Indexed Prospective Memory for Visuomotor Manipulation

Chameleon: 用于视觉运动操控的索引控制前瞻记忆

Xinying Guo, Chenxi Jiang, Hyun Bin Kim, Yuhang Han, Ying Sun, Yang Xiao, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University(南洋理工大学MARS实验室) Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore(新加坡*STAR信息与通信研究所) National University of Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 提出Chameleon策略,通过索引控制前瞻记忆解决观察-动作延迟问题,在Camo-Dataset上决策成功率从22.5%提升至80.8%,并在多个基准上达到最优。

Comments Code is available at https://github.com/gxyes/MARS_Chameleon

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2602.02014 2026-06-08 cs.CV cs.AI cs.CL cs.LG 版本更新

Rethinking Genomic Modeling Through Optical Character Recognition

通过光学字符识别重新思考基因组建模

Hongxin Xiang, Pengsen Ma, Yunkang Cao, Di Yu, Haowen Chen, Xinyu Yang, Xiangxiang Zeng

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

AI总结 提出OpticalDNA框架,将DNA渲染为视觉布局,利用视觉语言模型进行OCR式基因组理解,实现高保真压缩和长序列高效处理,在450k碱基序列上以近20倍更少有效token超越基线模型。

Comments Accepted by ICML 2026

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2512.05291 2026-06-08 cs.LG 版本更新

SHAP-Guided Kernel Actor-Critic for Explainable Reinforcement Learning

基于SHAP引导的核化Actor-Critic可解释强化学习

Na Li, Hangguan Shan, Wei Ni, Wenjie Zhang, Xinyu Li

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

AI总结 提出RSA2C算法,利用RKHS-SHAP计算状态属性,通过马氏门控权重调节Actor梯度和Advantage Critic目标,实现高效、稳定且可解释的强化学习。

Journal ref ICML2026

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2601.05675 2026-06-08 cs.AI 版本更新

CHDP: Cooperative Hybrid Diffusion Policies for Reinforcement Learning in Parameterized Action Space

CHDP:参数化动作空间中强化学习的协同混合扩散策略

Bingyi Liu, Jinbo He, Haiyong Shi, Enshu Wang, Weizhen Han, Jingxiang Hao, Peixi Wang, Zhuangzhuang Zhang

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

AI总结 针对混合动作空间中的策略表达力不足和高维扩展性差问题,提出协同混合扩散策略框架,通过离散和连续扩散策略的协作与顺序更新,结合码本嵌入和Q函数引导,在基准测试中成功率提升高达19.3%。

Comments Accepted by AAAI 2026

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2403.10318 2026-06-08 cs.LG 版本更新

pTNAS: Progressive Neural Architecture Search for Tabular Data

pTNAS: 面向表格数据的渐进式神经架构搜索

Naili Xing, Shaofeng Cai, Lingze Zeng, Jiaqi Zhu, Peng Lu, Jian Pei, Beng Chin Ooi

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

AI总结 提出首个针对表格数据的渐进式神经架构搜索方法pTNAS,采用过滤-精炼优化策略,结合零成本代理和固定预算调度算法,实现架构快速识别与性能持续提升,相比其他NAS方法加速高达82.75倍。

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