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

No Place to Hide: Benchmarking Video Hallucination with Background-Controlled Pairs

无处可藏：基于背景控制对的视频幻觉基准测试

Haojian Huang, Harold Haodong Chen, Meng Luo, Junjia Du, Shanqing Xu, Ziheng Chen, Yanxiang Huang, Yinchuan Li, Ying-Cong Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Knowin AI（考恩人工智能） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 提出VidPair-Halluc基准，通过背景相似但前景语义不同的视频对，精确评估大型视频模型中的视频幻觉，包含1K对抗视频对和11K时空问答对。

Comments ECCV 2026

CDR-Bench: Evaluating Faithful Execution of Compositional, Order-Sensitive Data Refinement Recipes

CDR-Bench：评估组合式、顺序敏感数据精炼配方的忠实执行

Yuchen Huang, Xiang Li, Zhenqing Ling, Sijia Li, Qianli Shen, Daoyuan Chen, Yi R. Fung, Yaliang Li

机构 * HKUST（香港科技大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出CDR-Bench基准，包含3462个高质量任务，评估LLM在组合式和顺序敏感设置下直接执行数据精炼配方的能力，发现当前LLM缺乏程序忠实性。

Comments 29 pages, 20 figures. Corresponding authors: Daoyuan Chen and Yi R. Fung

ReGRPO: Reflection-Augmented Policy Optimization for Tool-Using Agents

ReGRPO: 用于工具使用智能体的反思增强策略优化

Binjie Zhang, Mike Zheng Shou

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

AI总结 提出ReGRPO框架，通过反思数据引擎和联合优化反射令牌与纠正动作，提升工具使用智能体在故障后的恢复能力，在GTA和GAIA上取得最佳效果。

Decodable Is Not Grounded: A Vision-Ablation Arbiter for VLM Spatial Reasoning

可解码不等于已接地：用于VLM空间推理的视觉消融仲裁器

Chih-Ting Liao, Fei Shen, Xin Cao, Tat-Seng Chua

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出一种视觉消融仲裁方法，通过将图像替换为灰色空白，揭示视觉语言模型在空间推理中存在的三种接地机制：接地、先验和反转，并证明线性探针和转向恢复会系统性地高估模型的实际视觉接地能力。

Certified Speculative Execution for Untrusted AI Agents

不可信AI代理的认证推测执行

Chenyu Zhou, Qiliang Jiang, Shuning Wu, Xu Zhou

机构 * School of Engineering, Institute of Science Tokyo, Japan（东京科学大学工学院） ； 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（新加坡国立大学电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 提出证书门控前缀接受（CGPA）方法，通过可信验证器、保形校准值边界和求解器延迟机制，实现安全、遗憾和速度的解耦，将不可信AI代理的违规率降至零。

Comments 15 pages, 2 figures, 24 tables. Includes a technical appendix (full proofs and all supplementary tables)

Understanding and Evaluating Claw-like Agent Security Through a Computer-Systems Lens

通过计算机系统视角理解与评估爪类智能体安全性

Peizhi Niu, Wenjie Qu, Shangding Gu, Tianneng Shi, Yuankai Li, Ahmad Tawaha, Hend Alzahrani, Vincent Siu, Boyi Li, Chenguang Wang, Jiaheng Zhang, Basel Alomair, Ming Jin, Muhao Chen, Chi Wang, Costas Spanos, Dawn Song

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； NUS（新加坡国立大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； KACST（阿卜杜勒阿齐兹国王科技城） ； UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； UW Seattle（华盛顿大学西雅图分校） ； HUMAIN（胡迈因研究所） 纠错

AI总结 针对爪类AI智能体安全漏洞，提出计算机系统类比，构建SafeClawArena基准测试，评估406个对抗任务，发现最高攻击成功率70%，恶意插件100%成功。