高校专区
Picasso: 基于物理约束采样的整体场景重建
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出Picasso，一种通过快速拒绝采样推理多物体交互并考虑几何、非穿透和物理约束的整体场景重建方法，在物理合理性和重建精度上显著优于现有技术。
Comments 15 pages, accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026
通过语义长期跟踪实现手术视频的分割：SAM2S
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学）
AI总结 SAM2S通过语义长期跟踪提升手术视频分割性能，实现更准确的零样本泛化和实时推理
Comments 19 pages, 7 figures, 11 tables
对比性弱到强泛化
机构 * ustc（中国科学技术大学） ； nus（新加坡国立大学） ； zgc（中关村学院） ； smu（新加坡管理学院）
AI总结 研究针对弱到强泛化中弱模型输出噪声和偏差问题，利用隐式奖励与对比解码的联系，提出ConG框架，通过对比解码生成高质量样本，实现可靠能力转移等，经实证验证其有效性和通用性，推动了弱到强泛化及通向通用人工智能。
增强病理视觉语言模型的跨尺度推理能力
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） ； PuzzleLogic Pte Ltd（PuzzleLogic私人有限公司） ； Department of Pathology, Fujian Medical University Cancer Hospital & Fujian Cancer Hospital（福建医科大学附属肿瘤医院病理科暨福建省肿瘤医院）
AI总结 提出首个跨尺度训练与评估范式，通过多倍率视觉问答任务增强病理视觉语言模型的跨尺度推理能力，并构建高质量基准数据集Scale-VQA及模型ScaleReasoner-R1，实现最优性能。
Comments MICCAI 2026
WeCon: 一种高效的权重条件神经求解器用于多目标组合优化问题
机构 * Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education（教育部符号计算与知识工程重点实验室） ； College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） ； Department of Industrial Systems Engineering and Management, National University of Singapore（新加坡国立大学工业系统工程与管理系） ； College of Software, Jilin University（吉林大学软件学院） ； School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理学院 computing and information systems 系）
AI总结 提出一种权重条件神经求解器WeCon，通过编码器中的门控残差融合和解码器中的残差融合模块增强权重-特征交互，并采用高效偏好优化构建高质量解对，在多个多目标组合优化问题上达到与最先进方法相当的HV值并减少40%推理时间。
一种用于在离散约束下无线资源分配的通用深度学习框架
机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； School of Computing and Information Technology, Great Bay University（大湾大学计算机与信息科技学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电子与计算机工程系）
AI总结 本文提出一种通用深度学习框架，通过引入支撑集来表示离散变量，解决深度学习在处理离散变量时的零梯度问题和约束执行难题，应用于混合离散无线资源分配问题。
Comments 15 pages, 20 figures, 2 tables
LEDOM：反向语言模型
机构 * Peking University（北京大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 LEDOM是一种反向自回归语言模型，通过反向训练获得独特能力，如演绎推理和解决反转诅咒，并在多个基准测试中提升了性能。
Comments Work in progress; Models can be found at: https://huggingface.co/Corning/Reverse-Model-7B-348B/tree/main
使用可控记忆函数对序列建模理论进行数值研究
机构 * Department of Mathematics（数学系） ； Institute for Functional Intelligent Materials（功能智能材料研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 研究序列建模架构优缺点，提出综合基准框架，通过生成含可控参数的合成目标评估模型，关注四种记忆函数，实验证实理论见解并揭示新发现，推进理论理解，强调用可控目标评估架构的重要性。
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
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。
Comments Authorship change
纠缠几何分离电路切割、经典硬度和可训练性
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
熵梯度反转：迈向大型推理模型的内部机制
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
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
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
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
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
CNS-Edit++：基于耦合神经形状表示的类别无关3D编辑
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Lingnan University（岭南大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Autodesk AI Lab（欧特克人工智能实验室） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学）
AI总结 研究提出基于耦合神经形状表示和神经特征体积优化的潜在空间3D形状编辑框架CNS-Edit++，能在特定类别和类别无关模型上实例化，有多种编辑操作符及区域控制机制，经评估其性能优于现有方法。
ResearchStudio-Reel：实现从论文到海报、视频和博客的研究最后一公里自动化
机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Westlake University（西湖大学） ； CFAR, A*STAR（计算科学与工程研究所，新加坡科技研究局）
AI总结 研究传播自动化困难，以往方法有局限。该研究提出将最后一公里构建为技能组合，实例化ResearchStudio-Reel，包括共享提取器、可编辑生成器和交互式收敛层，能产出多种可编辑工件，效果优于现有系统。
BrainFIBRE：基于信息分解的脑微结构基础模型
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出BrainFIBRE，首个脑微结构基础模型，通过自监督部分信息分解（SPID）和反事实候选构建（CCC）从NODDI图谱中解缠独特、协同和冗余信息，在多种预测任务上达到最优性能。
Comments ECCV 2026. Author name corrected in V2
全模态感知策略优化用于多模态情感推理
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院）
AI总结 提出OPPO强化学习框架，通过全模态感知奖励和损失优化多模态感知，提升情感推理中模态利用率和忠实度，在多个基准上达到最优。
Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://zjycutieee.github.io/OPPO-page/ Code: https://github.com/ZhiyuanHan-Aaron/OPPO
GenHOI: 通过模仿生成视频实现接触感知的人形机器人-物体交互，无需任务特定训练
机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出GenHOI框架，通过模仿单个生成视频实现人形机器人零样本执行多种物体交互任务，无需任务特定训练或物理演示数据，利用接触事件和手-物接触区域编码为几何约束优化轨迹。
理解、划分与征服：通过多智能体分层强化学习进行特征子空间探索
机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Great Bay University（Great Bay大学） ； Duke-NUS Medical School, National University of Singapore（新加坡国立大学杜克-奈素医学院）
AI总结 研究针对特征选择问题，提出HRLFS方法，先利用基于大语言模型的混合状态提取器捕捉特征特性并聚类，构建分层智能体，通过多智能体分层强化学习进行特征子空间探索，提升了下游机器学习性能并加速运行
Comments 25 pages, keywords: Automated Feature Engineering, Tabular Dataset, Multi-Agent Reinforcement Learning, Feature Selection, Accepted by ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data
打破模块限制：保留数据连续性以训练用于指令模型的卓越稀疏自编码器
机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院深圳先进技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； The University of New South Wales, Australia（新南威尔士大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology, China（深圳先进技术大学）
AI总结 研究针对现有SAEs训练方法在指令模型中因注意力泄漏引入梯度噪声问题，提出FAST顺序训练范式，通过与数据分布和激活模式对齐，提升重建保真度和特征可解释性，实验显示该方法效果显著优于基线。
PASs-MoE：通过路径激活子空间减轻路由器与专家之间的错位协同漂移以进行持续学习
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Southeast University, Nanjing, China（南京东南大学） ； Wuhan AI Research, Wuhan, China（武汉人工智能研究院）
AI总结 研究持续指令调整中多模态大语言模型的问题，提出基于路径激活子空间的固定容量PASs - MoE - LoRA方法，含PAS引导的重新加权和PAS感知的秩稳定，实验表明该方法在准确性和抗遗忘性上优于基线和变体且不增参数。
Comments Published in the Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026), Volume 1: Long Papers. 14 pages. Code is available at https://github.com/yueluoshuangtian/PASs-MoE
Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 31959--31972, San Diego, California, United States, July 2026. Association for Computational Linguistics
超越地表温度：可解释的空间机器学习揭示城市形态对以人类为中心的热压力的影响
机构 * Department of Architecture, National University of Singapore, Singapore 117566, Singapore ； Cambridge Centre for Advanced Research ； Sustainable Design Group, Department of Architecture, University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom ； Department of City ； Regional Planning, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA ； Urban Analytics Subject Group, Urban Studies \& Social Policy Division, University of Glasgow ； Laboratory for Earth Surface Processes, Ministry of Education, College of Urban ； Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China
AI总结 本文通过比较地表温度与通用热气候指数，揭示城市形态对人类热压力的影响，采用可解释的机器学习方法分析两者在空间分布和机制上的差异。
Comments Accepted manuscript. The final published version is available at https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.107659
WorldWander：在视频生成中连接自我中心和外中心世界
机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室）
AI总结 研究聚焦视频生成中自我中心与外中心世界转换，提出WorldWander框架，基于视频扩散变换器，整合上下文视角对齐与协作位置编码，精心策划数据集，实验证明该框架在视角同步、角色一致性和泛化能力上表现卓越，设定了新基准。
Comments Accepted by ECCV 2026; Code: https://github.com/showlab/WorldWander
纠正注意力分散引起的视觉模糊以减少幻觉：算法与理论
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文揭示多模态大语言模型中的物体幻觉与类人注意力分散现象相关，并提出一种无需额外训练的注意力聚焦方法（AFIP）通过跨头注意力增强和动态历史注意力强化来纠正视觉模糊，从而减少幻觉。
Journal ref ICML2026
在测试时学习：具有可学习适应策略的语言智能体
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 本文提出Meta-TTL框架，通过双层优化问题学习最优适应策略，提升语言智能体在不同分布下的表现。
重新思考不完备性：形式化协议发散与单次训练学习用于鲁棒IMVC
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 针对标准IMVC评估范式忽视缺失率不足以刻画数据不完备性的问题，提出协议发散形式化度量，并设计CRAFT架构通过样本独立性和掩码感知融合实现单次训练泛化到多种缺失模式。
Astra：一种用于三维计算机断层扫描的通用报告生成基础模型
机构 * School of Biomedical Engineering, Tsinghua University（清华大学生物医学工程学院） ； School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里云达摩院） ； Hupan Laboratory（壶辰实验室） ； Department of Biomedical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学生物医学工程系） ； Department of Radiology, Guizhou Provincial People’s Hospital（贵州省级人民医院放射科） ； Department of Radiology, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第一医院放射科） ； Department of Radiology, Shanghai Sixth People’s Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属第六人民医院放射科） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院）
AI总结 提出Astra模型，通过风格统一和强化学习，在8个器官系统的CT报告生成中实现高精度，平均细粒度诊断指标提升44.1%，并加速临床工作流。
熵等价性检验
机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出熵等价性检验问题，通过样本高效算法区分两个分布是否相等或熵差至少ε，并应用于低度贝叶斯网络的接近性检验。
Comments To appear in RANDOM 2026
Dec-MARVEL：预算约束下无通信的去中心化多智能体探索
机构 * Sogang University（西江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 针对多无人机探索受多种限制的问题，提出Dec-MARVEL框架，各机器人通过偶然观察协调，图注意力智能体融合多种特征选动作，经特定训练方式训练，在多场景试验中表现出色，实现模拟到现实的成功迁移与实际部署。
Comments 8 pages, 5 figures
长视野终端基准测试：使用基于密集奖励的评分方式测试智能体在长视野终端任务中的极限
机构 * Tencent（腾讯） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Indiana University（印第安纳大学） ； Lehigh University（里海大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 研究针对现有终端基准测试局限，引入长视野终端基准测试（Long-Horizon-Terminal-Bench），含46个长视野任务。通过分解为分级子任务提供密集中间奖励，评估15个前沿模型，揭示改进空间，分析失败模式，发布该基准测试助力长视野终端智能体发展。
Comments 17 pages
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