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

HumanScale: Egocentric Human Video Can Outperform Real-Robot Data for Embodied Pretraining

HumanScale: 以自我为中心的人类视频在具身预训练中可超越真实机器人数据

Juncheng Ma, Jianxin Bi, Yufan Deng, Xuanran Zhai, Kewei Zhang, Ye Huang, Bo Liang, Shukai Gong, Jiankai Tu, Xiaotian Tang, Jiaxin Li, Kaiqi Chen, Duomin Wang, Yuqi Wang, Bingyi Kang, Eric Huang, Zhiyang Dou, Zhen Dong, Enze Xie, Wojciech Matusik, Tat-Seng Chua, Daquan Zhou

机构 * PKU（北京大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； MIT（麻省理工学院） ； UCSB（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 本文通过系统比较发现，经过精心设计的过滤和标注流程，以自我为中心的人类视频在具身基础模型预训练中不仅可行，而且性能优于遥操作真实机器人数据，验证了“预训练于人类视频+少量机器人数据适配”的可扩展范式。

Comments Github: https://github.com/DAGroup-PKU/HumanNet/

QMFOL: Benchmarking Large Language Model Reasoning via Quantifiable Monadic First-Order Logic Test Case Generation

QMFOL：通过可量化的一元一阶逻辑测试用例生成来基准测试大语言模型推理

Xinyi Zheng, Ling Shi, Tianlong Yu, Yongxin Zhao, Lorenz Goette, Kailong Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hubei University（湖北大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出QMFOL框架，通过可控制复杂度的合取/析取模式生成一元一阶逻辑推理任务，并构建包含2880个实例的基准QMFOLBench，评估显示逻辑复杂度增加导致性能下降和计算开销上升。

FUSE: Frequency-domain Unification and Spectral Energy Alignment for Multi-modal Object Re-Identification

FUSE：面向多模态目标重识别的频域统一与频谱能量对齐

Xuanhao Qi, Tom H. Luan, Yukang Zhang, Jinkai Zheng, Zhou Su, Shuwei Li, Lei Tan

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学网络空间安全学院） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出频域框架FUSE，通过频谱解耦和能量对齐两阶段处理，解决多模态重识别中低频偏置问题，在三个数据集上mAP提升9.1%。

Comments Accepted in ICML 2026

Semantic-Anchored Evidential Fusion for Domain-Robust Whole-Slide Survival Analysis

语义锚定证据融合用于域鲁棒的全切片生存分析

Yucheng Xing, Ling Huang, Pei Liu, Jingying Ma, Jiaqing Xu, Kai He, Mengling Feng

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Hunan University（湖南大学） 纠错

AI总结 提出SAEFS框架，通过视觉问答提取语义锚点，结合双流证据提取和狄利克雷主观逻辑建模不确定性，实现跨域零样本生存分析，平均C-index提升10.2%。

Compositionality Emerges in a Narrow Depth-Connectivity Regime: Architecture Constraints and Solution Manifolds

组合性在窄深度-连接性区域中涌现：架构约束与解流形

Dat H. Do, Rushi Shah, Duc V. Le, Dianbo Liu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Twente（特温特大学） 纠错

AI总结 研究发现组合性仅在特定稀疏网络和特定深度区间涌现，提出基于相似性的剪枝和深度预测方法，并用理论框架解释原因。

CARE: Competence-Aware Reward Shaping for Adaptive Reasoning Length in Video-MLLMs

CARE: 面向视频多模态大语言模型的自适应推理长度的能力感知奖励塑形

Chengwen Liu, Hao Peng, Jisheng Dang, Hong Peng, Bin Hu, 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） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

AI总结 提出CARE框架，通过能力感知奖励塑形自适应优化推理长度，利用指数移动平均估计能力并分阶段调整奖励偏好，结合批次归一化和后验放大器提升效率与准确性。

Uncertainty-Aware Reward Modeling for Stable RLHF

不确定性感知的奖励建模用于稳定的RLHF

Licheng Pan, Haocheng Yang, Haoxuan Li, Yichen Sun, Yunsheng Lu, Shijian Wang, Lei Shen, Yuan Lu, Zhixuan Chu, Hao Wang

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

AI总结 提出不确定性感知奖励建模（UARM），通过分位数保形预测校准不确定性并利用异方差方差分解重加权GRPO优势，以缓解奖励黑客问题，提升对齐质量。

Agentic Symbolic Search: Characterizing PDEs Beyond Hand-crafted Expressions, Meshes, and Neural Networks

智能符号搜索：超越手工表达式、网格和神经网络的PDE特征化

Zongmin Yu, Liu Yang

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

AI总结 提出ASYS框架，通过智能体将PDE理论转化为可微分符号程序，结合进化搜索和梯度优化自动发现解析形式或近似，在多个问题中生成可解释表示。