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

ActionMap: Robot Policy Learning via Voxel Action Heatmap

ActionMap: 基于体素动作热图的机器人策略学习

Pei Yang, Hai Ci, Yanzhe Chen, Qi Lv, Han Cai, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出ActionMap，一种将动作空间建模为体素热图的动作解码器，替代现有VLA模型中的单点预测器，在LIBERO仿真和真实Franka操作中提升性能和数据效率。

What Semantics Survive the Connector? Diagnosing VLM-to-DiT Alignment in Video Editing

什么语义能经受住连接器的考验？视频编辑中VLM到DiT对齐的诊断

Hangyu Lin, Chao Wen, Chengming Xu, Jianxiong Gao, Jiangning Zhang, Xiaobin Hu, Yanwei Fu

机构 * HKUST（香港理工大学） ； FDU（福建大学） ； ZJU（浙江大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本研究探讨了视频生成模型中VLM与DiT对齐过程中的语义瓶颈问题，通过提出TRACE-Edit数据集和诊断协议，发现连接器模块会导致细粒度结构语义的严重退化，挑战了原有假设。

TokenRatio: Principled Token-Level Preference Optimization via Ratio Matching

TokenRatio: 通过比率匹配实现原理化的token级偏好优化

Truong Nguyen, Tien-Phat Nguyen, Linh Ngo Van, Duy Minh Ho Nguyen, Khoa Doan, Trung Le

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of Cybernetics and Robotics, Czech Technical University in Prague（捷克布拉格技术大学控制论与机器人研究所） 纠错

AI总结 本文提出TBPO方法，通过比率匹配恢复token级偏好最优性，改进对齐质量和训练稳定性，并增加输出多样性。

Reliability-Calibrated Edge-IoT Early Fault Warning for Rotating Machinery with a Physics-Guided Tiny-Mamba Transformer

面向旋转机械的可靠性校准边缘物联网早期故障预警：一种物理引导的Tiny-Mamba Transformer

Changyu Li, Huabei Nie, Xiaoya Ni, Lu Wang, Lijuan Shen, Kaishun Wu, Fei Luo

机构 * Great Bay University（大亚湾大学） ； Huizhou University（惠州大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； James Cook University（詹姆斯库克大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 提出一种可靠性校准的边缘物联网早期故障预警框架，使用物理引导的Tiny-Mamba Transformer提取特征，结合极值理论校准误报率，在低计算资源下实现高精度、低延迟的旋转机械故障预警。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Reliability

AsFT: Anchoring Safety During LLM Fine-Tuning Within Narrow Safety Basin

AsFT：在窄安全盆地内锚定大语言模型微调期间的安全性

Shuo Yang, Qihui Zhang, Yuyang Liu, Xiaojun Jia, Kunpeng Ning, Jiayu Yao, Jigang Wang, Hailiang Dai, Yibing Song, Li Yuan

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） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 针对微调大语言模型时安全性易受损的问题，提出AsFT方法，通过惩罚与对齐方向正交的更新，将模型约束在窄安全盆地内，在提升任务性能的同时显著降低有害行为。

Grounding Computer Use Agents on Human Demonstrations

基于人类演示的计算机使用智能体基础构建

Aarash Feizi, Shravan Nayak, Xiangru Jian, Kevin Qinghong Lin, Kaixin Li, Rabiul Awal, Xing Han Lù, Johan Obando-Ceron, Juan A. Rodriguez, Nicolas Chapados, David Vazquez, Adriana Romero-Soriano, Reihaneh Rabbany, Perouz Taslakian, Christopher Pal, Spandana Gella, Sai Rajeswar

机构 * Mila - Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； ServiceNow Research（ServiceNow研究） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； École de Technologie Supérieure（高级技术学院） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能主席） 纠错

AI总结 为解决桌面环境高质量基础数据稀缺问题，构建了包含87个应用、56K截图和3.56M人工标注的GroundCUA数据集，并基于此训练GroundNext模型，在5个基准上以少于先前十分之一的数据取得最优结果。

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