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

Actor as Its Own Critic: Unifying Region Understanding and Localization via CycleGRPO

作为自身评论家的智能体：通过循环组相对策略优化统一区域理解与定位

Xin Zhang, Haochen Wang, Yikang Zhou, Jason Li, Robby T. Tan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 研究针对多模态大语言模型的区域理解与定位问题，提出循环组相对策略优化框架CycleGRPO，利用任务对偶性构建自我评估范式，仅需区域输入，通过质量感知奖励评估字幕，在多基准测试中提升能力，为推进MLLMs像素级能力提供新途径。

Comments Accepted to ECCV 2026

Advancing Optimal Subset Oracle via Learning Relaxation of Neural Set Functions

通过学习神经集函数的松弛来推进最优子集预言机

Yongquan Shi, Zijing Ou, Shiping Wang, Yatao Bian

机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究神经集函数学习，针对现有最优子集预言机框架依赖蒙特卡罗采样估计梯度导致计算开销大且轨迹不稳定的问题，提出将证据下界重新解释为连续松弛并学习替代目标，实验证明该方法能减少开销、加速推理并优于现有基线。

Communicating Chess Strategies in Natural Language

用自然语言传达国际象棋策略

Langyuan Cui, Chun Kai Ling, Hwee Tou Ng

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

AI总结 针对人类难以理解国际象棋引擎走法背后策略的问题，提出策略语言化任务，设计了策略语言化流程与评估框架，实验表明自然语言可有效传达策略信息，还得出了关于评估、描述及评估方式的一些见解。

Comments 21 pages, 13 figures

WALA Learning Executable Latent Actions from Action-Labeled Demonstrations and Action-Free Videos

WALA：从带动作标签的演示和无动作视频中学习可执行的潜在动作

Jiahao Liu, Zhongpu Xia, Shuai Tian, Huangrui Li, Yuhang Zheng, Ning Ma, Xin Fu, Xiaotian Liu, Jing Li, Yixian Li, ShangQing Zhou, Zebin Xing, Linbo Wang, Chaoyue Li, Haoran Li, Dongbin Zhao

机构 * CASIA（中国科学院自动化所） ； Anyverse Dynamics（Anyverse动力学公司） ； UCAS（中国科学院大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； XJYLU（西安交通大学利物浦大学） 纠错

AI总结 研究从带动作标签演示和无动作视频学习可执行潜在动作的问题，提出WALA框架，先预训练语义几何潜在动作模型，策略训练时编码器和解码器协同，由多方面联合监督潜在动作，实验证明其提升了机器人策略性能和泛化能力。

Comments Project page: https://liujiahao2077.github.io/WALA.github.io

When Depth Is Better Told Than Shown: Depth-Ordinal Prompting for Vision-Language Spatial Reasoning

当深度以文字表述比图像展示更好用时：用于视觉语言空间推理的深度序数提示

Quynh Vo, Phuc Dao, Cong-Duy Nguyen, Thong Nguyen

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Center of AI Research, VinUniversity（文大人工智能研究中心） 纠错

AI总结 研究视觉语言模型空间推理难题，提出深度序数提示（DOP）方法，该方法无需训练，将单目深度转换为序数文本提示，在伪深度提供可靠排序时可改善空间推理，简单且针对性强，与其他无需训练的深度提示方法有竞争力。

Comments Work in progress

TC-MAF: Train-Calibrated Bounded Multi-Evidence Fusion for Multimodal Industrial Anomaly Detection

TC-MAF：用于多模态工业异常检测的训练校准有界多证据融合

Ming Deng, Sijin Sun, Xiaochuan Hu, Xing Wu

机构 * Shanghai University（上海大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

AI总结 研究多模态工业异常检测问题，提出TC-MAF方法，通过固定像素级融合公式结合多模态检测器等，利用轻量级TDC项缩放辅助参与度，在MVTec-3D上取得优异检测和定位结果，消融实验揭示关键因素及校准增益。

Comments accepted by ACM MM 2026

TIGER: Text-Conditioned Visual Gated Routing with Acceptance Alignment for Multimodal Speculative Decoding

TIGER：用于多模态推测解码的文本条件视觉门控路由与接受对齐

Quynh Vo, Cong-Duy Nguyen, Ponhvoan Srey, Luu Anh Tuan, Thong Nguyen

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Center of AI Research, VinUniversity（Vin大学人工智能研究中心） 纠错

AI总结 针对多模态推测解码中草稿模型视觉关键内容易偏差及现有方法不足的问题，提出TIGER框架，基于文本状态动态选视觉令牌，用接受对齐分组策略训练优化草稿模型，实验证明其在多方面取得良好效果。

Comments Work in progress

EasyOPD: An Easy-to-use On-Policy Distillation Framework for Large Language Models

EasyOPD：一种易于使用的大语言模型在线策略蒸馏框架

Jie Sun, Mao Zheng, Mingyang Song, Qiyong Zhong, Gengsheng Li, Zhepei Hong, Chang Wu, Pengfei Liu, Junfeng Fang, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tencent（腾讯） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究针对传统语言模型蒸馏问题，提出基于verl构建的EasyOPD框架，分离用户配置等，为三种OPD设置实例化方法，经多基准测试，其实现可通过同一后端执行，还发布了相关配置、文档及演示包。

Comments 10 pages, 2 figures

Predictive Divergence Masks for LLM RL

用于大语言模型强化学习的预测性散度掩码

Xiangxin Zhou, Jiarui Yao, Penghui Qi, Bowen Ping, Jiaqi Tang, Haonan Wang, Tianyu Pang

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型强化学习中PPO方向标准不足，提出预测性散度掩码，通过判断策略梯度步骤对散度的影响改进训练，针对离散softmax策略推导预测并开发轻量级估计器，提升不同模型规模和精度设置下的强化学习训练效果。

LLM-PDESR: Robust PDE Discovery via Subdomain Weighted Residuals and LLM-Guided Symbolic Hypothesis Generation

LLM-PDESR：通过子域加权残差和大语言模型引导的符号假设生成进行稳健的偏微分方程发现

Jinyang Du, Hao Ma, Xiaohu Shi, Bo Yang, Yanchun Liang, Heow Pueh Lee, Chunguo Wu

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） ； School of Big Data and Artificial Intelligence, Guangdong University of Finance and Economics（广东财经大学大数据与人工智能学院） ； Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University（吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室） ； School of Computer Science, Zhuhai College of Science and Technology（珠海科技学院计算机科学学院） ； Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学机械工程系） 纠错

AI总结 研究旨在从噪声数据发现偏微分方程，提出LLM-PDESR框架，结合大语言模型假设生成与数学评估环境，利用五次样条和子域加权残差减轻噪声影响，经帕累托驱动反馈环优化方程，实验表明其在多方面显著优于现有方法。

Comments 28 pages, 12 figures

Articulate Intuition or Genuine Analysis? Benchmarking Epistemic Reliability in LLM-as-a-Judge Peer Reviews

清晰的直觉还是真正的分析？评估大语言模型作为评审员的同行评审中的认知可靠性基准

Nuo Chen, Qian Wang, Qingyun Zou, Bingsheng He

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

AI总结 研究大语言模型评审员与人类评审员对同行评审评估的差异，将卡尼曼双过程理论转化为评分标准并发布Kahneman4Review基准，通过多方面发现揭示问题，强调可靠基准应区分分析形式与认知功能并给出设计选择。

Comments Preprint

DSSMs: State Space Models with Explicit Memory via Delay Differential Equations

DSSMs：通过延迟微分方程实现的具有显式记忆的状态空间模型

Yixiao Qian, Song Chen, Jiaxu Liu, Shengze Cai, Chao Xu

机构 * College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； Department of Mathematics, National University of Singapore（新加坡国立大学数学系） ； School of Mathematical Sciences, Zhejiang University（浙江大学数学科学学院） 纠错

AI总结 研究针对状态空间模型压缩历史信息能力有限的问题，提出延迟状态空间模型DSSMs，通过显式延迟状态反馈增强离散SSM循环，推导传递函数在频域计算内核，解决相关工具难题，在延迟检索任务上有显著改进，性能优于S4D。

Nonlinear Axiomatic Attribution for Cooperative Games

合作博弈的非线性公理归因

Weida Li, Zhuanghua Liu, Yaoliang Yu, Bryan Kian Hsiang Low

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

AI总结 研究合作博弈中归因问题，受最小核心启发引入一类非线性公理归因方法，该方法产生的贡献向量是特定最小化问题的唯一最优解，实验表明其在包含AUC指标上比仅放宽效率公理的夏普利值变体更有效。

The Verifier is the Curriculum: Execution-Gated Self-Distillation for Cross-Family Game Generation

验证器即课程：用于跨家族游戏生成的执行门控自蒸馏

Chenyu Zhou, Qiliang Jiang, Shuning Wu, Xu Zhou

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究针对游戏生成中代码生成器的优化，提出执行门控自蒸馏方法，通过严格启动过滤器提升跨家族泛化能力，在GameCraft-Bench上实验表明该方法显著提高干净生成率和覆盖率，验证器对模型学习有重要作用。