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TacForeSight：面向接触丰富操作的力引导触觉世界模型
机构 * TARS Robotics ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 提出TacForeSight框架，通过力条件触觉世界模型预测触觉潜动态，结合预测性触觉条件策略实现高频操作下的主动接触推理，在动态接触干扰下优于现有方法。
平均流蒸馏：面向流匹配模型的鲁棒稳定蒸馏方法
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 提出平均流蒸馏（MFD）框架，通过时间低通滤波抑制优化噪声并保证轨迹一致性，实现流匹配模型的高保真单步生成。
每个多模态证据一个令牌：面向资源受限问答的潜在记忆
机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院）
AI总结 提出潜在记忆范式，将每个证据压缩为单个高维潜在令牌，通过统一训练实现高效检索与生成，在资源受限场景下以3-10倍令牌节省达到竞争性问答性能。
密集声景中鸟鸣的时频定位
机构 * Acoustic Research Laboratory, National University of Singapore（新加坡国立大学声学研究实验室） ； Tropical Marine Science Institute, National University of Singapore（新加坡国立大学热带海洋科学研究所） ； School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学航海学院）
AI总结 将鸟鸣检测视为频谱图上的目标检测任务，训练YOLO11模型在密集热带声景中定位鸟鸣，并引入IoMin评估指标，在分布内和分布外数据上均优于基线。
PreAct-Bench：大语言模型中的预测性监控基准
机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Thomson Reuters Foundational Research（汤姆森路透基础研究） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所）
AI总结 提出预测性监控任务，在动作执行前判断是否会导致不道德行为，并构建PreActBench基准，评估多种模型发现该任务具有挑战性。
递归神经网络中的临界分支机制
机构 * Department of Physics, National University of Singapore（新加坡国立大学物理系） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科技研究局高性能计算研究所）
AI总结 本文通过分析LSTM网络隐藏态动力学，发现小规模网络在最优训练阶段呈现近临界动力学（无标度雪崩统计和分支参数接近1），而大规模网络保持亚临界，并引入混合分支过程框架解释亚临界分支与1/f噪声的共存。
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