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

2607.19190 2026-07-27 cs.RO cs.AI 版本更新

Agentic Real2Sim: Physics-based World Modeling with Vision-Language Agents

智能体真实到模拟：使用视觉语言智能体进行基于物理的世界建模

Guanxiong Chen, Qianjun Xia, Jiawei Peng, Heng Zhang, Bole Ma, Justin Qian, Ziyi Jiao, Bingyang Zhou, Luoxin Ye, Kaifeng Zhang, Kunyi Wang, Weijia Zeng, Yunuo Chen, Pengzhi Yang, Ziqiu Zeng, Siyuan Luo, Huamin Wang, Chao Liu, Alan Yuille, Fan Shi, Changxi Zheng, Yunzhu Li, Chenfanfu Jiang, Peter Yichen Chen

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学）； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学）； National University of Singapore（新加坡国立大学）； Columbia University（哥伦比亚大学）； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校）； Style3D（无合适对应中文名）

AI总结研究针对机器人与物体交互的真实到模拟转换难题，提出智能体真实到模拟框架，利用视觉语言智能体进行广义物理世界建模，能转换真实记录为可模拟孪生体，在多场景评估效果良好，成本低，可用于下游机器人任务。

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2607.17872 2026-07-27 quant-ph cs.DC cs.ET cs.LG 版本更新

Entanglement geometry separates circuit cutting, classical hardness, and trainability

纠缠几何分离电路切割、经典硬度和可训练性

Maria Gragera Garces, Sabina Drăgoi, Lirandë Pira

机构 * Quantum Software Lab（量子软件实验室）； University of Edinburgh, UK（爱丁堡大学）； IBM Research（IBM研究院）； Centre for Quantum Technologies（量子技术中心）； National University of Singapore（新加坡国立大学）

AI总结研究表明纠缠几何约束电路切割等属性，具恒定接缝键维度的MPS和TTN电路可经典模拟，构建的双块电路家族可廉价切割，MPS硬度和可训练性深度范围不兼容，用魔法作硬度资源可避免冲突，浅Clifford+$T$电路有相应特性。

Comments 4 pages, 2 figures

2605.17770 2026-07-27 cs.AI cs.CL 版本更新

Entropy-Gradient Inversion: Moving Toward Internal Mechanism of Large Reasoning Models

熵梯度反转：迈向大型推理模型的内部机制

Junyao Yang, Chen Qian, Kun Wang, Linfeng Zhang, Quanshi Zhang, Yong Liu, Dongrui Liu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）； Renmin University of China（中国人民大学）； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）； Nanyang Technological University（南洋理工大学）

AI总结本文发现大型推理模型中令牌熵与logit梯度之间的稳健负相关（熵梯度反转），并提出相关性正则化组策略优化（CorR-PO）将其嵌入强化学习奖励正则化，从而提升推理性能。

Comments 15 pages, 5 figures, 8 tables

2601.03190 2026-07-27 cs.CL 版本更新

Maximizing Local Entropy Where It Matters: Prefix-Aware Localized LLM Unlearning

最大化关键区域的局部熵：基于前缀的局部化大语言模型去敏感化

Naixin Zhai, Pengyang Shao, Binbin Zheng, Yonghui Yang, Fei Shen, Long Bai, Xun Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）； National University of Singapore（新加坡国立大学）

AI总结本文提出PALU框架，通过局部熵最大化减少冗余优化，提升大语言模型的去敏感化效果与通用性能。

Comments Accepted to ACL 2026 main

2603.07025 2026-07-27 cs.CL 版本更新

Language-Aware Distillation for Multilingual Instruction-Following Speech LLMs with ASR-Only Supervision

面向多语言指令遵循语音大语言模型的语言感知蒸馏：仅使用ASR监督

Shreyas Gopal, Donghang Wu, Ashutosh Anshul, Yeo Yue Heng, Yizhou Peng, Haoyang Li, Hexin Liu, Eng Siong Chng

机构 * College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院）； Nanyang Technological University（南洋理工大学）； AI Singapore（AI新加坡）； National University of Singapore（新加坡国立大学）； Institute for Infocomm Research (I$^2$R)（信息通信研究所）； A$^{*}$STAR（A*星）

AI总结本文提出一种语言感知蒸馏方法，通过查询库和门控网络提升多语言指令遵循语音大语言模型的性能，实现在Audio-MLQA基准上比现有基线提升32%。

Comments Accepted at Interspeech 2026