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

ResearchStudio-Reel: Automate the Last Mile of Research from Paper to Poster, Video, and Blog

ResearchStudio-Reel：实现从论文到海报、视频和博客的研究最后一公里自动化

Lingao Xiao, Yalun Dai, Yangyu Huang, Qihao Zhao, Wenshan Wu, Hugo He, Ruishuo Chen, Jin Jiang, Qianli Ma, Jiahuan Zhang, Xin Zhang, Ying Xin, Yang Ou, Yan Xia, Scarlett Li, Longbo Huang, Zhipeng Zhang, Yang He, Yap Kim Hui, Yan Lu

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Westlake University（西湖大学） ； CFAR, A*STAR（计算科学与工程研究所，新加坡科技研究局） 纠错

AI总结 研究传播自动化困难，以往方法有局限。该研究提出将最后一公里构建为技能组合，实例化ResearchStudio-Reel，包括共享提取器、可编辑生成器和交互式收敛层，能产出多种可编辑工件，效果优于现有系统。

BrainFIBRE: A Foundation Model via Information Decomposition for Brain Microstructure

BrainFIBRE：基于信息分解的脑微结构基础模型

Zijian Dong, Yi Lin, Fang Ji, Jianxiong Zhou, Kwun Kei Ng, Juan Helen Zhou

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

AI总结 提出BrainFIBRE，首个脑微结构基础模型，通过自监督部分信息分解（SPID）和反事实候选构建（CCC）从NODDI图谱中解缠独特、协同和冗余信息，在多种预测任务上达到最优性能。

Comments ECCV 2026. Author name corrected in V2

Omni-Perception Policy Optimization for Multimodal Emotion Reasoning

全模态感知策略优化用于多模态情感推理

Zhiyuan Han, Beier Zhu, Wenwen Tong, Pengyang Shao, Peipei Song, Xinyi Wang, Jiangnan Chen, Lewei Lu, Xun Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

AI总结 提出OPPO强化学习框架，通过全模态感知奖励和损失优化多模态感知，提升情感推理中模态利用率和忠实度，在多个基准上达到最优。

Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://zjycutieee.github.io/OPPO-page/ Code: https://github.com/ZhiyuanHan-Aaron/OPPO

GenHOI: Contact-Aware Humanoid-Object Interaction by Imitating Generated Videos without Task-Specific Training

GenHOI: 通过模仿生成视频实现接触感知的人形机器人-物体交互，无需任务特定训练

Zhihai Bi, Qiang Zhang, Guoyang Zhao, Jiahang Cao, Xueyin Luo, Yushan Zhang, Jinglan Xu, Ruoyu Geng, Yulin Li, Andrew F. Luo, Jun Ma

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出GenHOI框架，通过模仿单个生成视频实现人形机器人零样本执行多种物体交互任务，无需任务特定训练或物理演示数据，利用接触事件和手-物接触区域编码为几何约束优化轨迹。

Comprehend, Divide, and Conquer: Feature Subspace Exploration via Multi-Agent Hierarchical Reinforcement Learning

理解、划分与征服：通过多智能体分层强化学习进行特征子空间探索

Weiliang Zhang, Xiaohan Huang, Yi Du, Ziyue Qiao, Qingqing Long, Zhen Meng, Yuanchun Zhou, Meng Xiao

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Great Bay University（Great Bay大学） ； Duke-NUS Medical School, National University of Singapore（新加坡国立大学杜克-奈素医学院） 纠错

AI总结 研究针对特征选择问题，提出HRLFS方法，先利用基于大语言模型的混合状态提取器捕捉特征特性并聚类，构建分层智能体，通过多智能体分层强化学习进行特征子空间探索，提升了下游机器学习性能并加速运行

Comments 25 pages, keywords: Automated Feature Engineering, Tabular Dataset, Multi-Agent Reinforcement Learning, Feature Selection, Accepted by ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data

Breaking the Block: Preserving Data Continuity to Train Superior SAEs for Instruct Models

打破模块限制：保留数据连续性以训练用于指令模型的卓越稀疏自编码器

Jiaming Li, Haoran Ye, Yukun Chen, Xinyue Li, Lei Zhang, Hamid Alinejad-Rokny, Jimmy Chih-Hsien Peng, Min Yang

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院深圳先进技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； The University of New South Wales, Australia（新南威尔士大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology, China（深圳先进技术大学） 纠错

AI总结 研究针对现有SAEs训练方法在指令模型中因注意力泄漏引入梯度噪声问题，提出FAST顺序训练范式，通过与数据分布和激活模式对齐，提升重建保真度和特征可解释性，实验显示该方法效果显著优于基线。