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

AXIS: A Growable Community-Driven Data Engine for Scalable Robot Manipulation

AXIS：用于可扩展机器人操作的可增长社区驱动数据引擎

Mengfei Zhao, Dihong Huang, Yikai Tang, Peihao Li, Mingxuan Yan, Ruiqi Zhuang, Yanjia Huang, Jie Wang, Hai Zhai, Tony Zhou, Rui Zhang, Zhexi Luo, Yuchen Huang, Jianfei Yang, Jiachen Li

机构 * Axis Robotics（轴机器人公司） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Texas A&M University（德州农工大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 研究针对机器人操作策略学习中数据管道难扩展的问题，提出AXIS这一可增长社区驱动数据引擎，它能收集、处理数据并组织成任务快照，通过实验表明其能提升模型性能且随数据量增加有一致扩展性。

Comments Project Website: https://axisaiorg.github.io/AXIS-V1/

PrefReward: Learning User Preference Matrix for Personalized Text Generation

PrefReward：学习用于个性化文本生成的用户偏好矩阵

Yue Wu, Chengbing Wang, Yimeng Bai, Xiaoyan Zhao, Yang Zhang, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型个性化生成中存在的问题，提出PrefReward框架，通过提取用户特定偏好矩阵并将其作为奖励信号指导生成，实验证明该框架在生成质量和个性化可解释性上优于基线。

Deep Reinforcement-Learning-Guided Model Predictive Control for Preventing Overtakes in Autonomous Racing

深度强化学习引导的模型预测控制在自主赛车中防止超车的应用

Yufei Xi, Yijie Liao, Tulga Ersal

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究自主赛车防御性阻挡问题，通过分层强化学习引导的模型预测控制框架，将防御转化为空间占用调节问题。在仿真中提升平均超车时间，减少对手前进距离，使车辆有效利用轮胎力，且求解时间短，支持实时高速对抗。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 8 pages, 7 figures

Chemical Chain-of-Thought Functions as a Hallucination-Prone Molecular Scratchpad

化学思维链函数作为易产生幻觉的分子草稿本

Jiatong Li, Yuxuan Ren, Weida Wang, Xiaoyong Wei, Yatao Bian

机构 * Blue Whale Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学蓝鲸实验室） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 研究化学推理语言模型中思维链的作用，发现其在多个模型和任务中易产生幻觉且与答案正确性无关，存在共享草稿本功能，如Chem-R依赖SMILES草稿，干扰其草图会影响生成，表明化学CoT是易产生幻觉的分子草稿本，提醒不能仅以CoT判断推理可靠性。

Comments 16 pages, 6 figures