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

From Forest to Future Capital: Tracking Land Cover Change in Ibu Kota Nusantara (IKN) from 2021 to 2026 with PlanetScope Imagery

从森林到未来首都：利用PlanetScope影像追踪2021至2026年努桑塔拉首都（IKN）的土地覆盖变化

Clarissa Rui Min Ong, Elizabeth Tee Inn Loo, Kenneth Woon Hao Soh, William Rachmadi, Qiming Zheng, Hao Li

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本研究利用PlanetScope影像结合遥感技术与支持向量机算法，追踪印尼新首都IKN核心区2021-2026年的土地覆盖变化，发现植被与碳储量下降、建设用地扩张，证实遥感可有效监测大型城市发展的环境影响。

JigShape: Evaluating Visual-Geometric Reasoning in VLMs through Jigsaw Puzzles

JigShape：通过拼图任务评估视觉语言模型的视觉几何推理能力

Shawn Li, Wei Yang, Jike Zhong, Jiate Li, Jiawei Yang, You Qin, Ryan Rossi, Franck Dernoncourt, Roger Zimmermann, Yue Wang, Zhengzhong Tu, Vicente Ordonez, Mohit Bansal, Yue Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Adobe Research（奥多比研究院） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Rice University（莱斯大学） ； The University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

AI总结 本研究提出JigShape拼图基准，发现零样本VLM大多缺乏几何推理能力，所有模型在大尺寸拼图上均出现性能崩塌，将可扩展几何推理确立为VLM的开放性挑战。

Metis: Memory Foundation Model

Metis：记忆基础模型

Zeyu Zhang, Ziliang Guo, Yihang Sun, Xichong Zhang, Xixuan Hao, Zehao Lin, Yang Zhang, Xiaoyan Zhao, Tong Shen, Bo Tang, Zhi-Qin John Xu, Junchi Yan, Haofen Wang, Xu Chen, Feiyu Xiong, Zhiyu Li, Tat-Seng Chua

机构 * MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（墨芯（上海）科技有限公司） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 该研究提出首个记忆基础模型原型Metis，赋予基础模型原生记忆能力，通过新架构与优化目标实现，经实验验证其具备原生记忆能力并发布相关资源。

Comments 46 pages, 11 figures, 16 tables

GS-Playground: A High-Throughput Photorealistic Simulator for Vision-Informed Robot Learning

GS-Playground：一种高吞吐量的视觉真实模拟器用于基于视觉的机器人学习

Yufei Jia, Heng Zhang, Ziheng Zhang, Junzhe Wu, Mingrui Yu, Zifan Wang, Dixuan Jiang, Zheng Li, Chenyu Cao, Zhuoyuan Yu, Xun Yang, Haizhou Ge, Yuchi Zhang, Jiayuan Zhang, Zhenbiao Huang, Tianle Liu, Shenyu Chen, Jiacheng Wang, Bin Xie, Xuran Yao, Xiwa Deng, Guangyu Wang, Jinzhi Zhang, Lei Hao, Zhixing Chen, Yuxiang Chen, Anqi Wang, Hongyun Tian, Yiyi Yan, Zhanxiang Cao, Yizhou Jiang, Hanyang Shao, Yue Li, Lu Shi, Bokui Chen, Wei Sui, Hanqing Cui, Yusen Qin, Ruqi Huang, Lei Han, Tiancai Wang, Guyue Zhou

机构 * THU（清华大学） ； Motphys ； Dexmal ； DISCOVER Robotics ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BIT（北京理工大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； HITSZ（哈尔滨工业大学） ； XJTU（西安交通大学） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； D-Robotics 纠错

AI总结 GS-Playground通过高吞吐量的多模态模拟框架，结合高效物理引擎和3DGS渲染管道，提升视觉强化学习的效率，降低大规模视觉RL的门槛，实现感知与物理的无缝衔接。

Comments Robotics: Science and Systems 2026

Talker-T2AV: Joint Talking Audio-Video Generation with Autoregressive Diffusion Modeling

Talker-T2AV：基于自回归扩散模型的联合说话音频视频生成

Zhen Ye, Xu Tan, Aoxiong Yin, Hongzhan Lin, Guangyan Zhang, Peiwen Sun, Yiming Li, Chi-Min Chan, Wei Ye, Shikun Zhang, Wei Xue

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 本文提出Talker-T2AV，通过共享骨干和模态特定解码器实现音频视频联合生成，提升跨模态一致性与生成效率。

Enhanced Polarization Locking in VCSELs

VCSELs 中的增强极化锁定

Zifeng Yuan, Dewen Zhang, Lei Shi, Yutong Liu, Aaron Danner

机构 * National University of Singapore, Department of Electrical and Computer Engineering（新加坡国立大学电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文研究了VCSELs中光学注入锁定的极化动态，通过定制氧化物孔径设计和偏置电流调节，提高了极化锁定性能，降低了所需注入功率并扩展了锁定范围。

Target-Aligned Fusion for Decision-Sequence Learning under Dynamics Shift

数据融合增强的决策变压器用于稳定跨领域泛化

Guojian Wang, Quinson Hon, Xuyang Chen, Lin Zhao

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 DFDT通过数据融合和正则化提升跨领域泛化稳定性，改进决策变压器的连续性和性能。

Comments 22 pages,4 figures

Poisoning Prompt-Guided Sampling in Video Large Language Models

针对视频大语言模型中提示引导采样的投毒攻击

Yuxin Cao, Wei Song, Jingling Xue, Jin Song Dong

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； CSIRO’s Data61（CSIRO数据61） 纠错

AI总结 该研究针对视频大语言模型的提示引导采样提出PoisonVID投毒攻击，在多种模型与采样器组合上实现高攻击成功率，揭示了PGS存在的结构性安全隐患。

Comments 16 pages, 5 figures

Convergence analysis of controlled particle systems arising in deep learning: from finite to infinite sample size

深度学习中受控粒子系统的收敛性分析：从有限样本量到无限样本量

Huafu Liao, Alpár R. Mészáros, Chenchen Mou, Chao Zhou

机构 * School of Mathematical Sciences, Dalian University of Technology（大连理工大学数学科学学院） ； Department of Mathematical Sciences, University of Durham（杜伦大学数学科学学院） ； Department of Mathematics, City University of Hong Kong（香港城市大学数学系） ； Department of Mathematics and Risk Management Institute, National University of Singapore（新加坡国立大学数学系与风险管理研究所） 纠错

AI总结 本文分析深度学习中受控粒子系统的收敛性，通过建立N一致的正则性结果，证明神经SDE的目标函数最小值及最优参数随样本量趋于无穷时的收敛性，并得到定量收敛速率。

Comments 50 pages; to appear in Appl. Math. Optim