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

EventDrive: Event Cameras for Vision-Language Driving Intelligence

EventDrive: 用于视觉-语言驾驶智能的事件相机

Dongyue Lu, Rong Li, Ao Liang, Lingdong Kong, Wei Yin, Lai Xing Ng, Benoit R. Cottereau, Camille Simon Chane, Wei Tsang Ooi

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； A*STAR, I2R（新加坡科技研究局，资讯通信研究院） ； IPAL, CNRS IRL 2955, Singapore（IPAL，法国国家科学研究中心国际联合实验室2955，新加坡） ； University Toulouse, CNRS, CerCo, Toulouse, France（图卢兹大学，法国国家科学研究中心，CerCo，法国图卢兹） ； ETIS UMR 8051, CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, France（ETIS UMR 8051，CY塞尔吉-巴黎大学，ENSEA，法国国家科学研究中心，法国） 纠错

AI总结 提出EventDrive基准和模型套件，通过多时域事件金字塔和时域混合专家模块融合事件流与RGB帧，在感知、理解、预测和规划四维度提升驾驶推理性能。

Comments CVPR2026, 34 pages, 15 figures, 15 tables, project page: https://dylanorange.github.io/projects/eventdrive

GameCraft-Bench: Can Agents Build Playable Games End-to-End in a Real Game Engine?

GameCraft-Bench：智能体能否在真实游戏引擎中端到端构建可玩游戏？

Tongxu Luo, Rongsheng Wang, Jiaxi Bi, Chenming Xu, Zhengyang Tang, Jianlong Chen, Juhao Liang, Ke Ji, Shuqi Guo, Yuhao Du, Fan Bu, Wenyu Du, Xiaotong Zhang, Kyle Li, Shaobo Wang, Linfeng Zhang, Yuxuan Liu, Xin Lai, Chenxin Li, Yiduo Guo, Zhexin Zhang, Xinyuan Wang, Tianyi Bai, Ziniu Li, Benyou Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯混元团队） ； USTB（北京科技大学） ； DualverseAI ； SJTU（上海交通大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出GameCraft-Bench基准，评估编码智能体在Godot引擎中端到端生成可玩游戏的能力，最强智能体仅达41.46%成功率。

Functional Equivalence in Attention: A Comprehensive Study with Applications to Linear Mode Connectivity

注意力中的功能等价性：一项综合研究及其在线性模式连通性中的应用

Viet-Hoang Tran, Vinh Khanh Bui, Van-Hoan Trinh, Tan Lai Ngoc, Tan M. Nguyen

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Center for AI Research, VinUniversity（Vin大学人工智能研究中心） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

AI总结 本文形式化研究了Transformer中位置编码对功能等价性的影响，发现正弦编码保持原始注意力的对称性，而旋转编码显著减少对称群从而增强表达力，并通过对齐算法实证了位置编码对线性模式连通性的关键作用。

Comments Published at the International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Conservation Laws for Modern Neural Architectures

现代神经架构的守恒律

Viet-Hoang Tran, Vinh Khanh Bui, Tan Lai Ngoc, Nam Nguyen, Tuan Dam, Tan M. Nguyen

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Center for AI Research, VinUniversity（Vin大学人工智能研究中心） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出统一框架，刻画GELU、SiLU、SwiGLU激活的前馈网络、多头注意力及混合专家模型中的梯度流守恒律，实验验证了理论预测的不变量。

Comments Published at the International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

LLMs Infer Cultural Context but Fail to Apply It When Responding

LLMs 能推断文化背景但在回应时未能应用

Yisong Miao, Jian Zhu, Vered Shwartz

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究大型语言模型在生成文化适应性回应时，能否根据用户文化背景使用本地计量单位。提出CAPRI数据集，实验发现模型能推断文化背景但常未能应用，除非明确提示。

Comments 9 pages, 7 figures, 2 tables (24 pages, 12 figures, 8 tables including references and appendices)

SketchXplain: Intuitive Visual Explanations of Image Classifiers with Sketches

SketchXplain：基于草图的图像分类器直观视觉解释

Wencan Zhang, Mario Michelessa, Xuejun Zhao, Brian Y. Lim

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

AI总结 提出SketchXplain方法，结合显著性图、概念瓶颈模型和草图优化，生成基于草图的直观视觉解释，以提升图像分类器的可解释性。

Comments 14 pages, 6 figures, 4 tables. Submitted to TVCG

OPD-Evolver: Cultivating Holistic Agent Evolver via On-Policy Distillation

OPD-Evolver：通过在线策略蒸馏培养整体智能体进化器

Guibin Zhang, Xun Xu, Yanwei Yue, Zikun Su, Wangchunshu Zhou, Xiaobin Hu, Shuicheng Yan

机构 * LV-NUS Lab（林文实验室） ； FDU（福建大学） ； PKU（北京大学） ； Bytedance Inc.（字节跳动公司） 纠错

AI总结 提出OPD-Evolver框架，通过快慢双循环和在线策略自蒸馏，使智能体学会选择、使用、编写和维护经验，在多个基准上超越现有方法，并让小模型挑战大模型。

DexLink Hand: A Compact, Affordable, 16-DOF Linkage-Driven Hand with Human-Like Dexterity

DexLink Hand：一款紧凑、经济、16自由度连杆驱动且具有类人灵巧性的手部

Hao Wu, Yanzhe Wang, Yu Feng, Jian Liu, Jihao Li, Jianshu Zhou, Huixu Dong

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

AI总结 提出一种紧凑、低成本的连杆驱动仿人手，通过混合平面与空间连杆机构实现16个独立驱动、20个关节的高灵巧性，重320g、成本低于400美元，达到最大Kapandji评分并复现全部33种Feix抓取类型。

Correct When Paired, Wrong When Split: Decoupling and Editing Modality-Specific Neurons in MLLMs

配对时正确，分离时错误：多模态大语言模型中模态特定神经元的解耦与编辑

Tingchao Fu, Wenkai Wang, Fanxiao Li, Huadong Zhang, Jinhong Zhang, Dayang Li, Yunyun Dong, Renyang Liu, Wei Zhou

机构 * School of Information Science and Engineering, Yunnan University（云南大学信息科学与工程学院） ； School of Software, Yunnan University（云南大学软件学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； School of Engineering, Yunnan University（云南大学工程学院） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型知识编辑中存在的解耦失败问题，提出DECODE方法，通过显式解耦和定位模态特定神经元组，实现跨模态触发下的有效知识更新。

Comments 18 pages, 11 figures

Last But Not Least: Boundary Attention CalibratiON for Multimodal KV Cache Compression

最后但同样重要：用于多模态KV缓存压缩的边界注意力校准

Tianhao Chen, Yuheng Wu, Kelu Yao, Xiaogang Xu, Xiaobin Hu, Dongman Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Zhejiang Laboratory（之江实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型长视觉上下文中KV缓存压缩导致关键证据丢失的问题，提出BACON方法，通过校准观察窗口注意力与最后查询注意力，并利用层内一致性和层间持久性抑制噪声，在激进压缩下平均提升7.5%性能。

From Shield to Target: Denial-of-Service Attacks on LLM-Based Agent Guardrails

从盾牌到靶心：针对基于LLM的智能体护栏的拒绝服务攻击

Yuguang Zhou, Xunguang Wang, Pingchuan Ma, Zhantong Xue, Zhaoyu Wang, Shuai Wang

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） 纠错

AI总结 本文揭示基于LLM的护栏易受拒绝服务攻击，通过束搜索优化框架和机制感知结构变异生成恶意负载，导致令牌放大13-63倍、延迟放大148倍，威胁系统可用性。

CAPED: Context-Aware Privacy Exposure Defense for Mobile GUI Agents

CAPED：面向移动GUI代理的上下文感知隐私暴露防御

Siyu Shen, Fenghao Xu, Wenrui Diao, Kehuan 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） 纠错

AI总结 针对移动GUI代理截图上传导致的附带视觉隐私暴露问题，提出上下文感知的预上传暴露控制层CAPED，通过任务需求提取、屏幕上下文隐私先验和UI元素解析，选择性暴露任务所需内容，在保持高任务效用的同时显著降低隐私泄露。