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

Scaling GUI Agents with Visual State Transitions

通过视觉状态转换扩展 GUI 智能体

Xiangyan Liu, Kaixin Li, Haonan Wang, Biao Wu, Meng Fang, Longxu Dou, Chao Du, Michael Qizhe Shieh, Tianyu Pang

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； Sea AI Lab（Sea人工智能实验室） ； UTS（悉尼科技大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

AI总结 研究通过状态转换预训练扩展 GUI 智能体，联合优化逆动力学和正向动力学预训练统一多模态模型，在桌面和移动 GUI 场景基准测试中优于基线，联合动力学优化有稳定改进，下游性能随转换数据量提升。

PathScale-R1: Cross-scale Reasoning for Pathological Image Analysis

PathScale-R1：用于病理图像分析的跨尺度推理

Chi Phan, Tianyi Zhang, Yufeng Wu, Qiaochu Xue, Jiajie Zhang, Linghan Cai, Zeyu Liu, Sudong Wang, Yueming Jin, Dan Hu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； PuzzleLogic Pte Ltd（拼图逻辑私人有限公司） ； Fujian Medical University Cancer Hospital & Fujian Cancer Hospital（福建医科大学附属肿瘤医院） 纠错

AI总结 研究针对病理诊断多尺度需求及现有模型局限，引入抗捷径跨尺度病理推理框架，设计相关策略构建PathScale-VQA基准，经优化得到PathScale-R1，实验证明其在跨尺度推理任务性能及对单尺度病理VQA的有效迁移。

Breaking the Total Variance Barrier: Sharp Sample Complexity for Linear Heteroscedastic Bandits with Fixed Action Set

打破总方差障碍：具有固定动作集的线性异方差博弈的精确样本复杂度

Heyang Zhao, Tianyuan Jin, Weixin Wang, Vincent Y. F. Tan, Pan Xu, Quanquan Gu

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

AI总结 研究具有固定动作集的线性异方差博弈问题，提出方差自适应算法\texttt{VAEE}及方差感知变体，实现了具有近乎调和均值依赖率的简单遗憾，打破了$\sqrt{\Lambda}$障碍，并建立了近乎匹配的下界。