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MambaADv2: 面向无监督异常检测的进化型对偶增强状态空间模型
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所）
AI总结 提出MambaADv2框架，通过集成对偶增强状态空间模块和混合状态空间块，结合线性递归与并行矩阵计算，实现高效全局依赖与局部表示建模，提升多类无监督异常检测性能。
Evo-RAD：通过自进化代理检索导航罕见视网膜疾病诊断
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出Evo-RAD框架，将检索增强诊断建模为马尔可夫决策过程，通过图代理动态删除不相关证据、插入病理一致样本或终止进化，利用同质性感知奖励优化，显著提升罕见视网膜疾病诊断性能。
Comments Accepted by MICCAI 2026. 10 pages, 2 figures, 3 tables
基于智能手表IMU的全身高尔夫挥杆运动学重建
机构 * State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学机械与动力工程学院机械系统与振动国家重点实验室） ； Key Laboratory for Power Machinery and Engineering of the Ministry of Education, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学动力机械与工程教育部重点实验室） ； Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） ； School of Physical Education, Shanghai University of Sport（上海体育大学体育教育学院） ； Department of Physical Education, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学体育系） ； Department of Physical Therapy（物理治疗系）
AI总结 提出一种单手腕IMU方法（WIT-KinNet），通过时间运动编码学习手腕到全身关节角度映射，实现高尔夫挥杆全身运动学估计，平均绝对误差8.11°。
FedOT: 联邦潜扩散模型的所有权验证与泄露追踪水印
机构 * Northwest Normal University（西北师范大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学）
AI总结 提出FedOT框架，通过分块水印和潜向量变换解决联邦学习中潜扩散模型的所有权验证与恶意客户端泄露追踪问题。
Comments Accepted to ECCV 2026
DBT-Bleed: 用于手术出血检测的双分支时间建模与关键帧选择
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； National Neuroscience Institute（国家神经科学研究所）
AI总结 提出DBT-Bleed双分支多尺度时间建模框架，结合HiRED分层熵驱动帧选择策略，有效区分手术出血与视觉相似的残留血液，在MultiBypass数据集上F1提升6.53%，并首次引入神经外科IAE标注数据集EndoPit-IAE。
Comments 11 pages, 4 figures, 3 tables
野外视觉几何变换器：无干扰物的三维重建
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 提出VGTW框架，通过干扰物感知训练策略分离并抑制干扰区域，实现从不一致视角进行鲁棒的三维重建，无需额外三维监督。
Comments Project page: https://tianbo-pan.github.io/vgt-w/
SkillAudit：从固定套件基准测试到以技能为中心的评估
机构 * Northeastern University（东北大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； Fenz AI ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DeciLix Lab（DeciLix实验室）
AI总结 提出SkillAudit框架，自动生成技能的多维度评估报告，涵盖效用、效率/成本和安全性，通过基线比较和两阶段检测解决固定套件评估的不足。
Comments Preprint. Project page: https://skillaudit.github.io/. Code and evaluation artifacts: https://github.com/SkillAudit/skillaudit
强化学习改进基于大语言模型的自动化代码合规系统
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； NovaCITYNETS
AI总结 提出P4IR两阶段框架，先通过监督微调注入领域知识，再用GRPO优化高层代码骨架的准确性，在零样本设置下优于多个领先大语言模型。
Comments 22 pages, 12 figures, 1 table
CoRDE：面向机器人操作结构泛化的概念先验路由扩散专家
机构 * College of Information Science and Technology, Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学（暂名）信息科学与技术学院） ； Zhejiang Key Laboratory of Industrial Intelligence and Digital Twin, Eastern Institute of Technology, Ningbo（浙江省工业智能与数字孪生重点实验室，宁波东方理工大学（暂名）） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） ； Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）机器人与自主系统学域） ； Faculty of Science and Engineering, University of Nottingham Ningbo China（宁波诺丁汉大学理工学院）
AI总结 提出CoRDE框架，通过概念先验引导路由和低秩专家池，解决扩散模型在多任务长时程操作中的结构泛化不足和路由崩溃问题。
Comments 8 pages, 3 figures, Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
基于队列锚定的电子健康记录基础模型：从风险评分到可审计的同行队列
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出CAFM框架，将患者队列作为一等对象融入学习流程，通过四个阶段提升数据质量、组织表示并支持可审计决策，以解决基础模型在临床部署中的可解释性、分布偏移和临床对齐问题。
RAPID：一种可复现的多智能体管道，用于从卫星和街景图像中进行可解释的灾害损害评估
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The University of Alabama（阿拉巴马大学）
AI总结 提出RAPID，一种可复现的多智能体管道，无需任务特定微调即可实现零样本灾害损害评估，通过跨视图理解、图像恢复和结构化识别生成可解释的评估报告，在多种灾害中达到0.92的分类准确率。
Comments 12 pages, 8 figures
不要盲目信任：不可靠反馈如何破坏使用工具的LLM智能体
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； CFAR Agency for Science Technology and Research（新加坡科技研究局计算与推理中心） ； IHPC Agency for Science Technology and Research（新加坡科技研究局高性能计算研究所） ； Department of Statistics and Operations Research UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校统计与运筹学系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 研究不可靠反馈对工具增强型LLM智能体的影响，通过匹配循环对比实验发现，误导性反馈会导致价值反转，使智能体表现低于无反馈基线，并强调无反馈回退控制对评估的必要性。
Comments 16 pages
校准不是控制：为什么LLM代理监督需要干预
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； CFAR Agency for Science Technology and Research（科技研究局CFAR） ； IHPC Agency for Science Technology and Research（科技研究局IHPC） ； Department of Statistics and Operations Research UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校统计与运筹学系）
AI总结 本文指出LLM代理运行时监督中常用的标量风险预测存在目标错误，提出以干预优势为决策对象，并引入前缀分支方法进行动作条件控制，实验表明该方法能显著降低控制遗憾。
Comments 29 pages
世界行动模型：综述
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 本文综述世界行动模型（WAMs），通过两种互补视角组织现有工作，揭示其设计权衡与未来趋势。
Comments 57 pages, 6 figures
缺失模态下的多模态生存预测证据融合网络
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Imperial College London（帝国理工学院）
AI总结 提出EMMS模型，利用Dempster-Shafer理论和高斯随机模糊数融合多模态决策，处理缺失模态下的生存预测，无需生成缺失数据，在四个癌症数据集上达到最优性能并提供校准的不确定性估计。
SPOT-E：基于视觉聚光灯的冻结VLM测试时熵整形
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Sagenic Tech ； Zhejiang University（浙江大学） ； vivo ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 提出SPOT-E方法，通过测试时熵整形和视觉聚光灯，解决VLM在证据密集型任务中因忽视局部关键证据而表现不佳的问题，无需重新训练即可提升定位与鲁棒性。
超越线性与过完备机制：瓶颈自编码器的平均场分析
机构 * STCS department, Tata Institute Of Fundamental Research（STCS部门，印度塔塔基础研究 institute） ； Department of Mathematics, Indiana University（数学系，印第安纳大学） ； Department of Mathematics, Ludwig-Maximilians-Universität München（数学系，慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Department of Mathematics, National University of Singapore（数学系，新加坡国立大学）
AI总结 研究非线性瓶颈自编码器在平均场机制下的学习动态，推导编码器和解码器的显式动态方程，证明有限宽度网络的经验风险高概率跟踪平均场风险轨迹，且最优解收敛于平均场最优。
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