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

Learning When to Trust via Selective Context Preference Optimization

通过选择性上下文偏好优化学习何时信任

Xian Sun, Wei Chow, Yingshuo Wang, Junhao Liu, Wei Gao, Qing Wu, Lingdong Kong

机构 * Duke University（杜克大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Irvine（加州大学欧文分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本研究针对语言模型易受误导性外部信号影响的问题，提出SCOPE方法，在含四种条件的MIST基准上优化DPO目标，降低SC2W的同时保持正常上下文下的准确率，主张以选择性信任评判模型。

Comments Project Page at https://worldbench.github.io/scope GitHub Repo at https://github.com/worldbench/SCOPE HF Dataset at https://huggingface.co/datasets/worldbench/MIST-Bench

EnvACE: Internalizing Environment Dynamics via World Rehearsal for Agentic Reinforcement Learning

EnvACE：通过世界预演内化环境动态以实现智能体强化学习

Zishan Xu, Zhiyuan Yao, Yuxin Chen, Yifu Guo, Zhengxi Lu, Yuquan Lu, Jinyang Huang, Yan Xu, Yasheng Wang, Weinan Zhang, Xingshan Zeng, Weiwen Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Central South University（中南大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

AI总结 本文提出 EnvACE 方法，以世界预演替代外部环境交互训练 LLM 智能体，在多基准测试中性能优于基线，可突破外部环境约束扩展 LLM 智能体训练。

GST-Bench: Can VLMs Develop Global Spatial Awareness from Video?

GST-Bench：视觉语言模型能否从视频中发展出全局空间感知能力？

Qifeng Zhang, Kaixiang Huang, Heng Dong, Huang Fang, Junting Chen, Junjie Zhu, Yonghang Chen, Zhiyu Zhang, Wei Li

机构 * ByteDance Seed（字节跳动 Seed） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 该研究提出GST-Bench基准评估VLMs的视频全局空间感知，发现其与人类存在显著差距，构建GST-Bench-Local探究原因，还提供GST-Train数据集助力相关研究。

SciQNet: Two-Stage Multimodal Adaptation for Scientific Image Quality Assessment

SciQNet：面向科学图像质量评估的两阶段多模态适配框架

Yin-Loon Khor, Yi-Jie Wong, Jing Jie Tan, Ming Jie Lee

机构 * Universiti Malaya（马来亚大学） ； Universiti Tunku Abdul Rahman（拉曼大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本研究提出SciQNet两阶段多模态适配框架，在ICME 2026科学图像质量评估挑战赛评分赛道获第2，模型在SIQA-S、SIQA-U等指标表现优异，证实预训练数据相关性的重要性。

Hyper-ES: Effective Evolution Strategies for LLM Reasoning via Descent Direction Merging

Hyper-ES：通过下降方向合并实现LLM推理的有效进化策略

Yu Gu, Zhi Zheng, Yunpeng Ba, Xialiang Tong, Mingxuan Yuan, Zhenkun Wang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出Hyper-ES框架，通过梯度微调获取下降方向张成子空间，再用CMA-ES优化DARE-TIES合并系数，在数学推理任务上性能优于GRPO-LoRA，梯度更新量减少10%。

Comments 19 pages, 4 figures, 14 tables. Code: https://github.com/kuangrepi/Hyper-ES

DynaPix: Can Vision-Language Models Identify the Exact Future?

DynaPix：视觉语言模型能否识别准确的未来？

Thong Nguyen, Vinh-Hien Do, Quynh Vo, Cong-Duy Nguyen, See-Kiong Ng

机构 * Centre for AI Research, VinUniversity（VinUniversity人工智能研究中心） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究构建基准DynaPix，发现视觉语言模型能较好将预测与事件关联，但难以锚定时间，经模拟器真实记录训练可改善多数问题。

Comments Work in progress

World-to-Wrist: Task-Conditioned Future Wrist Modeling for Fine-Grained Robot Manipulation

世界到手腕：面向精细机器人操作的任务条件未来手腕建模

Yuhao Pan, Haosong Peng, Zhengshen Zhang, Zhengyang Yan, Yalun Dai, Fushuo Huo, Chujie Wang, Tianyu Qi, Xiucheng Wang, Nan Cheng, Wenchao Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 本研究提出W2-VLA模型，通过任务条件未来手腕建模结合W2-CoT辅助监督，在LIBERO等数据集及真实任务中提升了机器人精细接触敏感操作能力，动作生成速率超80Hz。

OPD-V: Visual On-Policy Self-Distillation with Modality Balance

OPD-V：结合模态平衡的视觉在线策略自蒸馏

Aniri, Jinhe Bi, Peng Liao, Zengjie Jin, Volker Tresp, Fei Shen, Yunpu Ma, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 该研究针对多模态大语言模型的模态不平衡问题，提出视觉在线策略自蒸馏范式OPD-V，通过正、负教师模型实现模态平衡，在多基准与骨干上提升推理性能并降低训练成本。

Comments Corrected the uploaded manuscript. Project Page:https://github.com/aniri15/OPD-V

OSReward: Instituting Standardized Evaluation for Cross-Platform Computer-Use Reward Models

OSReward：为跨平台计算机使用奖励模型建立标准化评估

Qiushi Sun, Kanzhi Cheng, Yian Wang, Bowen Yang, Hang Yan, Liheng Chen, Fangzhi Xu, Zichen Ding, Nuo Chen, Jialin Cao, Xingdong Gong, Zehao Li, Kaiming Jin, Xinfeng Yuan, Zhoumianze Liu, Jingyang Gong, Zhangyue Yin, Jiahui Gao, Zhiyong Wu, Tianbao Xie, Jianbing Zhang, Ben Kao, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanjing University（南京大学） ； 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） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本研究推出OSReward基准评估VLM评判者的可靠性，构建OS-Shepherd开源奖励模型缩小成本差距，为规模化可靠CUA奖励设计提供参考

Comments Work in progress

Invariant Representation Learning for Source-Free Time Series Forecasting with LLM-Centric Proxy Denoising

面向无源时间序列预测的不变表示学习：以大语言模型为中心的代理去噪方法

Kangjia Yan, Chenxi Liu, Hao Miao, Xinle Wu, Yan Zhao, Chenjuan Guo, Bin Yang

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

AI总结 本研究针对无源时间序列预测问题，提出以LLM为中心的TimeID框架，通过双分支不变解耦特征学习、代理去噪与知识蒸馏，在实际数据集上较最优基线平均降低MSE 10.7%、MAE 9.3%。

Comments Accepted by ICML2026

Visual Intention Grounding for Egocentric Assistants

面向第一人称视角助手的视觉意图定位

Pengzhan Sun, Junbin Xiao, Tze Ho Elden Tse, Yicong Li, Arjun Akula, Angela Yao

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本文提出首个第一人称视觉意图定位数据集EgoIntention，及推理至定位（RoG）指令微调方法，解决多模态模型在第一人称视角下的意图定位问题，实现了统一的视觉定位能力。