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

Multi-Label Node Classification with Label Influence Propagation

多标签节点分类中的标签影响传播

Yifei Sun, Zemin Liu, Bryan Hooi, Yang Yang, Rizal Fathony, Jia Chen, Bingsheng He

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Capital One ； GrabTaxi Holdings Pte. Ltd.（GrabTaxi控股私人有限公司） 纠错

AI总结 提出标签影响传播（LIP）模型，通过分解GNN的消息传递为传播和变换操作，量化标签间影响，构建标签影响图传播高阶影响，动态调整学习过程，在多标签节点分类任务上超越现有方法。

Comments Accepted to ICLR 2025

NoPA: Non-Parametric Online 3D Scene Graph Generation

NoPA: 非参数化在线3D场景图生成

Qi Xun Yeo, Seungjun Lee, Yan Li, Gim Hee Lee

机构 * Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） 纠错

AI总结 针对现有3D场景图生成方法无法实时运行的问题，提出NoPA，用非参数化分布表示物体，保留几何细节，并通过基于最大均值差异的合并策略和关系传播，实现实时且准确的在线场景图生成。

Comments This paper has been accepted in ECCV 26

PixelEyes: Decoupling Perception and Reasoning for Pinpoint Visual Evidence Seeking

PixelEyes: 解耦感知与推理以实现精准视觉证据查找

Dengxian Gong, Yuanzheng Wu, Haobo Yuan, Zhengdong Hu, Tao Zhang, Yikang Zhou, Shihao Chen, Quanzhu Niu, Kai Wang, Jason Li, Haochen Wang, Lu Qi, Shunping Ji, Ming-Hsuan Yang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； UC Merced（加州大学默塞德分校） ； UTS（UTS大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； NTU（南洋理工大学） ； CASIA（中国科学院自动化所） 纠错

AI总结 针对多轮视觉推理中目标定位失败导致轨迹冗余的问题，提出PixelEyes，通过解耦推理与感知（推理器决定查找目标，专用感知工具定位），引入掩码引导视觉搜索和语义区域广度优先搜索，构建PixelEyes-6K数据集和Pinpoint-Bench基准，显著提升定位准确性。

Comments 22pages, 10 figures

Synergistic Perception-Reasoning Governance: Grounding Medical MLLMs with Verifiable Anatomical Evidence

协同感知-推理治理：用可验证解剖证据为医学多模态大语言模型提供基础

Rui Hao, Qiankun Li, Junyuan Mao, Linghao Meng, Dirui Xie, Dayu Tan, Zhigang Zeng

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Imperial Global Singapore, Imperial College London（帝国理工学院新加坡全球中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Anhui University（安徽大学） 纠错

AI总结 提出一种无需训练的证据注入框架，通过ROI引导的视觉激活调制和解剖坐标语义标记，协同校准视觉感知与文本推理，动态路由任务特定干预，有效减少医学MLLM的幻觉。

Comments Accepted by MICCAI 2026 (Early Accept, Top 9%)

Balancing Expressivity and Learnability in Quantum Kernel Bandit Optimization

平衡量子核赌博机优化中的表达性与可学习性

Yuqi Huang, Vincent Y. F. Tan, Sharu Theresa Jose

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

AI总结 针对量子核高斯过程赌博机优化，提出投影量子核与经典核近似技术以降低特征维度，推导了误设定GP赌博机算法的遗憾界，平衡了近似误差与信息增益。

Do Time Series Foundation Model Benchmarks Hide Regime-Dependent Failures? Evidence from Traffic Speed Forecasting

时间序列基础模型基准是否隐藏了依赖于状态的失败？来自交通速度预测的证据

Yingshuo Wang, Xian Sun, Lingdong Kong, Wei Gao, Yanhang Li, Zhichao Fan, Zexin Zhuang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Duke University（杜克大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Southern Methodist University（南卫理公会大学） 纠错

AI总结 本文提出状态分层评估方法，发现时间序列基础模型在交通状态转换时准确率和预测区间覆盖率显著下降，并提出了双峰混合增强方法以改善转换状态覆盖。

Comments 5 pages, 2 figures. Accepted at the Workshop on Forecasting as a New Frontier of Intelligence, ICML 2026