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

A Robust Point Cloud Analysis Framework Inspired By Primary Visual Cortex

一种受初级视觉皮层启发的鲁棒点云分析框架

Jisheng Dang, Dengyue Pan, Delin Deng, Yifan Zhang, Bimei Wang, Hong Peng, Bin Hu, Qi Tian, Tat-Seng Chua

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； School of Medical Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学医学技术学院） ； Cloud and AI BU, Huawei（华为云与AI业务部） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

AI总结 受初级视觉皮层启发，提出DC-CCNN++框架，通过仿生神经网络替代MLP，结合NRMR模块和CPVT策略，在点云分类和分割中提升鲁棒性，性能媲美SOTA。

Comments 12 pages, 2 figures, 7 tables

SyLink Hand: A Synergy-Inspired Linkage-Driven Anthropomorphic Hand for Human-Like Dexterity

SyLink Hand：一种受协同作用启发的连杆驱动拟人手，实现类人灵巧性

Hao Wu, Yanzhe Wang, Yu Feng, Yitong Li, Jingxiang Guo, Jian Liu, Jianshu Zhou

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 受人类手部协同作用启发，提出SyLink Hand拟人灵巧手，通过生物力学协同原理与连杆驱动机构结合，在紧凑低成本架构中实现外观、运动学和功能的高度拟人化，验证了协同启发连杆设计有效平衡拟人度、机械简单性和功能多样性。

Self-Improving VLA Policies: Selected Diffusion Noise for Spurious-Robust Action Smoothing

自我改进的VLA策略：用于抗伪影动作平滑的选择性扩散噪声

Duc Minh Nguyen, Bao-Ngoc Dao, Tung M. Luu, Binh Gia Nguyen, Vinh Tong, Anji Liu, Vu N. Duong, Dung D. Le, Daniel Sonntag, Trung Le, Ngan Le, Jan Peter, An Thai Le, Minh Nhat Vu, Mathias Niepert, Khoa D. Doan, Duy M. H. Nguyen, Vien Anh Ngo

机构 * Center for AI Research, VinUniversity（VinUniversity人工智能研究中心） ； VinRobotics ； KAIST（韩国科学技术院） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； IMPRS-IS（国际马克斯·普朗克智能系统研究学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DFKI（德国人工智能研究中心） ； University of Oldenburg（奥尔登堡大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； University of Arkansas（阿肯色大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） 纠错

AI总结 提出一种无需训练的选择性扩散噪声方法，通过动态采样噪声向量增强视觉-语言-动作策略的鲁棒性和动作平滑性，在仿真和真实场景中成功率分别提升8%和10%。

StainFlow: Entity-Stain Tracking and Evidence Linking for Process Rewards in GUI Agents

StainFlow: GUI代理中实体痕迹追踪与证据链接用于过程奖励

Haojie Hao, Longkun Hao, Yihang Lou, Yan Bai, Zhenyang Li, Zhichao Yang, Dongshuo Huang, Hongyu Lin, Lanqing Hong, Jiakai Wang, Xianglong Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 提出StainFlow模型，通过全局实体痕迹追踪和局部证据链接，解决GUI代理过程奖励中的里程碑分解主观性和局部窗口证据遗漏问题，提升在线强化学习成功率3.2%。