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通过多智能体虚拟博弈增强大语言模型的决策能力
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 针对多智能体系统中决策任务因立场纠缠而难以分解的问题，提出基于虚拟博弈的多智能体虚拟博弈（MAFP）范式，通过迭代最佳响应实现均衡求解，提升决策质量和鲁棒性。
Comments 18 pages, 8 figures
纠正自己，保持信任：自我纠正和社会联系如何塑造社交聊天机器人的可信度
机构 * School of Computing National University of Singapore Singapore Singapore（计算学院新加坡国立大学新加坡新加坡） ； Computer Science National University of Singapore Singapore Singapore（计算机科学新加坡国立大学新加坡新加坡） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 通过实验比较三种错误纠正策略，发现自我纠正不损害聊天机器人可信度，且用户社会联系强度仅在自我纠正时显著预测信念改变。
机制引导的选择性遗忘：针对RLVR诱导的推理
机构 * School of Engineering, Institute of Science Tokyo, Japan（东京科学研究院工程学院） ； College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, China（浙江大学控制科学与工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学电子与计算机工程系）
AI总结 提出MAST方法，通过机制引导选择性更新参数，在遗忘RLVR诱导的推理行为时，显著降低对保留性能的附带损害。
Comments 15 pages, 4 figures, 7 tables
稀疏混合专家模型中不连续性的几何与随机分析
机构 * Department of Mathematics, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学数学系） ； Faculty of Computer Science and Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), VNU-HCM, Ho Chi Minh City, Vietnam（胡志明市技术大学计算机科学与工程学院）
AI总结 本文对稀疏混合专家模型中的不连续性进行几何与随机分析，分类不连续阶数，建立渐近体积估计，证明随机路径几乎必然击中一阶不连续，并提出低开销平滑机制以提升性能。
Comments ICML 2026 Spotlight. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2510.17794 by other authors
GateMem：多主体共享内存代理中的内存治理基准
机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（卡尔斯鲁厄大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出GateMem基准，评估多主体共享内存代理在效用、访问控制和遗忘三方面的治理能力，发现现有方法无法同时满足三者。
Comments 24 pages, 8 figures. Code and dataset are available at https://github.com/rzhub/GateMem and https://huggingface.co/datasets/Ray368/GateMem
Code-Augur：通过规约推断的智能体漏洞检测
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出安全规约优先范式，通过显式化智能体假设并运行时反证，结合引导式模糊测试提升漏洞检测能力，在真实项目中比现有智能体检测更多漏洞。
基于反事实证据验证的医学视觉语言模型幻觉检测与纠正
机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机科学学院） ； Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore（新加坡国立大学杨潞龄医学院） ； Key Laboratory of Data Protection and Intelligent Management, Ministry of Education, Sichuan University（四川大学数据保护与智能管理教育部重点实验室） ； National Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自主智能无人系统国家重点实验室） ； Institute of High Performance Computing (IHPC), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局高性能计算研究所）
AI总结 提出CoEV框架，通过文本与视觉证据的双向验证检测并纠正医学VLM幻觉，无需重新训练，在四个数据集上显著提升检测和纠正性能。
Comments MICCAI 2026 Accept. Submission Version
推理即交集：视频多模态大语言模型中视觉焦点的一致性帧对齐
机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； 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）
AI总结 提出无时间标注的过程级奖励框架CF-GRPO，通过视频内在线索构建一致性帧先验，并利用一致性帧奖励优化模型帧使用与先验的对齐，提升视频推理性能。
无感关怀：情感动态作为人-AI智能体协作的控制层
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 本文综述情感动态在人-AI智能体协作中的作用，提出将情感视为协调层而非AI内部属性，用于校准信任、委托和治理。
可训练光子测量用于物理信息偏微分方程学习
机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出一种光子量子神经场，将坐标编码为可训练光学相位，通过多光子Fock空间干涉混合并从光子数测量解码，作为物理信息残差最小化的可训练表示，在七种PDE基准上展示相位复杂度转变，在困难区域误差低一个数量级且参数少约四分之一。
超越单语言深度研究：用跨语言 BrowseComp-Plus 评估智能体和检索器
机构 * Waseda University（早稻田大学） ； Northwestern University（西北大学） ； RIKEN AIP（理化学研究所革新智能研究中心） ； Snowflake Inc.（Snowflake公司） ； University of Utah（犹他大学） ； Duke-NUS Medical School（杜克-新加坡国立大学医学院） ； The University of Tokyo（东京大学）
AI总结 提出跨语言基准 XBCP，评估深度研究智能体在证据语言与查询不同时的表现，发现检索和智能体端均存在显著性能下降。
Comments Preprint
EvoArena: 追踪记忆演化以构建动态环境中的鲁棒LLM智能体
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Recursive ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
AI总结 提出EvoArena基准套件模拟终端、软件和社交领域的渐进环境变化，并设计基于补丁的记忆范式EvoMem记录结构化更新历史，使智能体能通过记忆变化推理环境演化，实验表明当前智能体在动态环境中表现不佳，EvoMem可稳定提升性能。
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