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

NEC-Diff: Noise-Robust Event-RAW Complementary Diffusion for Seeing Motion in Extreme Darkness

NEC-Diff: 用于极端黑暗中感知运动的噪声鲁棒事件-RAW互补扩散

Haoyue Liu, Jinghan Xu, Luxin Feng, Hanyu Zhou, Haozhi Zhao, Yi Chang, Luxin Yan

机构 * National Key Lab of Multispectral Information Intelligent Processing Technology（多谱信息智能处理技术国家级重点实验室） ； School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

AI总结 NEC-Diff通过结合RAW图像的线性光响应和事件的亮度变化特性，提出一种新型扩散框架，以在极低光照条件下实现高保真视觉重建。

Comments Accepted by CVPR 2026

DynFlowDrive: Flow-Based Dynamic World Modeling for Autonomous Driving

DynFlowDrive: 基于流的动态世界建模用于自动驾驶

Xiaolu Liu, Yicong Li, Song Wang, Junbo Chen, Angela Yao, Jianke Zhu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出DynFlowDrive，通过流基于的动力学建模提升自动驾驶中的场景预测可靠性，引入稳定性感知的多模式轨迹选择策略，实验证明在nuScenes和NavSim基准上效果显著。

Comments 18 pages, 6 figs

FD-VLA: Force-Distilled Vision-Language-Action Model for Contact-Rich Manipulation

FD-VLA：力感知的视觉-语言-动作模型用于接触密集的 manipulation

Ruiteng Zhao, Wenshuo Wang, Yicheng Ma, Xiaocong Li, Francis E. H. Tay, Marcelo H. Ang, Haiyue Zhu

机构 * Advanced Robotics Centre, National University of Singapore（新加坡国立大学先进机器人中心） ； School of Electrical & Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； College of Information Science and Technology, Eastern Institute of Technology（东部技术学院信息科学与技术学院） ； John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学约翰·A·保罗森工程与应用科学学院） ； Advanced Robotics Centre at National University of Singapore（新加坡国立大学先进机器人中心） ； Singapore Institute of Manufacturing Technology, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡制造技术研究所，科技研究局（A*STAR）） 纠错

AI总结 本文提出FD-VLA模型，通过力蒸馏模块在不依赖物理力传感器的情况下实现接触密集任务的力感知，提升机器人视觉-语言-动作的鲁棒性与实用性。

Comments ICRA 2026 Accepted

RealUnify: Do Unified Models Truly Benefit from Unification? A Comprehensive Benchmark

RealUnify: 统一模型真的能从统一中受益吗？一个全面的基准测试

Yang Shi, Yuhao Dong, Yue Ding, Yuran Wang, Xuanyu Zhu, Sheng Zhou, Wenting Liu, Haochen Tian, Rundong Wang, Huanqian Wang, Zuyan Liu, Bohan Zeng, Ruizhe Chen, Qixun Wang, Zhuoran Zhang, Xinlong Chen, Chengzhuo Tong, Bozhou Li, Qiang Liu, Haotian Wang, Wenjing Yang, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Yi-Fan Zhang, Ziwei Liu

机构 * PKU（北京大学） ； Kling Team（Kling团队） ； NTU（国立台湾大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； NUS（国立新加坡大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； THU（清华大学） ； ZJU（浙江大学） 纠错

AI总结 RealUnify基准测试旨在评估统一模型中理解与生成能力的双向协同效应，通过10类32子任务的1000个人工标注实例，揭示现有统一模型在协同能力上的不足，强调需新的训练策略来提升统一建模潜力。

Comments Accepted by CVPR 2026

Principled Multimodal Representation Learning

原理化的多模态表征学习

Xiaohao Liu, Xiaobo Xia, See-Kiong Ng, Tat-Seng Chua

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

AI总结 本文提出PMRL框架，通过优化表示矩阵的主导奇异值实现多模态的同时对齐，采用基于softmax的损失函数和实例对比正则化，提升表征稳定性与分离性，在多种任务中优于基线方法。

Comments Accepted by IEEE TPAMI 2026

Multimodal Fused Learning for Solving the Generalized Traveling Salesman Problem in Robotic Task Planning

多模态融合学习用于解决机器人任务规划中的广义旅行商问题

Jiaqi Cheng, Mingfeng Fan, Xuefeng Zhang, Jingsong Liang, Yuhong Cao, Guohua Wu, Guillaume Adrien Sartoretti

机构 * Central South University（中南大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出多模态融合学习框架，通过图和图像表示捕捉问题互补方面，生成高质量实时任务规划方案，实验表明其在各类GTSP实例中性能优于现有方法。

Comments 14 pages, 6 figures, Proceedings of the Conference on Robot Learning (CoRL 2025)

Preference-Driven Multi-Objective Combinatorial Optimization with Conditional Computation

基于偏好驱动的多目标组合优化与条件计算

Mingfeng Fan, Jianan Zhou, Yifeng Zhang, Yaoxin Wu, Jinbiao Chen, Guillaume Adrien Sartoretti

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 本文提出POCCO框架，通过条件计算块动态选择子问题模型结构，并利用偏好信号优化，提升多目标组合优化性能。

Comments 22 pages, 6 figures, 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

OS-Themis: A Scalable Critic Framework for Generalist GUI Rewards

OS-Themis：一种可扩展的通用GUI奖励批评框架

Zehao Li, Zhenyu Wu, Yibo Zhao, Bowen Yang, Jingjing Xie, Zhaoyang Liu, Zhoumianze Liu, Kaiming Jin, Jianze Liang, Zonglin Li, Feng Wu, Bowen Zhou, Zun Wang, Zichen Ding

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出OS-Themis框架，通过分解轨迹为可验证里程碑并采用审核机制，提升GUI奖励的可扩展性和准确性，实验表明其在AndroidWorld中提升了在线强化学习和轨迹验证的性能。

Optimal Splitting of Language Models from Mixtures to Specialized Domains

从混合数据中语言模型的最优分割以专用于特定领域

Skyler Seto, Pierre Ablin, Anastasiia Filippova, Jiayuan Ye, Louis Bethune, Angelos Katharopoulos, David Grangier

机构 * Apple（苹果公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种方法，通过独立预训练多个模型并利用缩放定律确定预训练和继续预训练之间的最佳计算分配，从而提升不同模型大小和计算预算下的常识知识和推理基准性能。

Comments 26 pages, 11 tables, 17 figures

CAMO: A Conditional Neural Solver for the Multi-objective Multiple Traveling Salesman Problem

CAMO：一种用于多目标多旅行商问题的条件神经求解器

Fengxiaoxiao Li, Xiao Mao, Mingfeng Fan, Yifeng Zhang, Yi Li, Tanishq Duhan, Guillaume Sartoretti

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； China Unicom Shenzhen Branch（中国unicom深圳分公司） ； Central South University（中南大学） 纠错

AI总结 CAMO提出一种条件神经求解器，解决多目标多旅行商问题，通过融合偏好和协作解码器实现多目标权衡，实验显示其在求解帕累托前沿方面表现优异。

Comments 9 pages, 3 figures

Automatic Configuration of LLM Post-Training Pipelines

大语言模型后训练流程的自动配置

Channe Chwa, Xinle Wu, Yao Lu

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

AI总结 本文提出AutoPipe框架，通过学习历史运行数据和贝叶斯优化，有效配置大语言模型后训练流程，减少计算成本并提升性能。

DSPO: Stable and Efficient Policy Optimization for Agentic Search and Reasoning

DSPO：用于代理搜索和推理的稳定高效策略优化

Chenyang Gu, Yewen Pu, Bruce Yang, Xiaofan Li, Huan Gao

机构 * Sapiens AI ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 DSPO通过序列级优化和动态样本过滤提升代理训练稳定性，使7B模型在多个问答基准上超越前作34.1%，在复杂多跳问答中甚至超越14B模型9个百分点。

CrossHOI-Bench: A Unified Benchmark for HOI Evaluation across Vision-Language Models and HOI-Specific Methods

CrossHOI-Bench: 一个统一的HOI评估基准，涵盖视觉-语言模型和特定HOI方法

Qinqian Lei, Bo Wang, Robby T. Tan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Mississippi（密西西比大学） ； ASUS Intelligent Cloud Services（ASUS智能云服务） 纠错

AI总结 本文提出CrossHOI-Bench，通过显式正例和 curated 负例，统一评估VLM和HOI方法，揭示两者在多任务和细粒度交互上的互补优劣。

Comments Accepted by CVPR 2026

CAPSUL: A Comprehensive Human Protein Benchmark for Subcellular Localization

CAPSUL：一个全面的人类蛋白质基准用于亚细胞定位

Yicheng Hu, Xinyu Lin, Shulin Li, Wenjie Wang, Fengbin Zhu, Fuli Feng

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） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 CAPSUL基准通过整合多样化3D结构表示和精细亚细胞定位注释，推动结构基模型在亚细胞定位任务中的应用，展示了结构特征的重要性，并通过高尔基体案例研究揭示了α-螺旋在定位中的关键作用。

Comments Accepted to ICLR 2026

STEP: Detecting Audio Backdoor Attacks via Stability-based Trigger Exposure Profiling

STEP：通过基于稳定性的触发暴露分析检测音频后门攻击

Kun Wang, Meng Chen, Junhao Wang, Yuli Wu, Li Lu, Chong Zhang, Peng Cheng, Jiaheng Zhang, Kui Ren

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出STEP方法，通过分析触发器在语义破坏扰动下的异常稳定性与语义保持扰动下的异常脆弱性，实现无训练的音频后门检测，实验显示其在多个攻击场景中表现优异。

SSP-SAM: SAM with Semantic-Spatial Prompt for Referring Expression Segmentation

SSP-SAM：基于语义-空间提示的SAM用于指代表达分割

Wei Tang, Xuejing Liu, Yanpeng Sun, Zechao Li

机构 * School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； NExT++ Lab, School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院NExT++实验室） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

AI总结 本文提出SSP-SAM，通过整合语义-空间提示编码器提升SAM在指代表达分割中的性能，实验验证其在RES和GRES任务中的优越性。

Reversible Lifelong Model Editing via Semantic Routing-Based LoRA

基于语义路由的LoRA的可逆终身模型编辑

Haihua Luo, Xuming Ran, Tommi Kärkkäinen, Zhonghua Chen, Jiangrong Shen, Qi Xu, Fengyu Cong

机构 * Faculty of Information Technology, University of Jyväskylä, Jyväskylä, Finland（于韦斯屈埃lys大学信息科技学院） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出SoLA框架，通过语义路由实现可逆的终身模型编辑，解决持续更新导致的语义漂移和知识遗忘问题，支持精确撤销特定编辑。

MedMASLab: A Unified Orchestration Framework for Benchmarking Multimodal Medical Multi-Agent Systems

MedMASLab：多模态医疗多智能体系统的统一协调框架

Yunhang Qian, Xiaobin Hu, Jiaquan Yu, Siyang Xin, Xiaokun Chen, Jiangning Zhang, Peng-Tao Jiang, Jiawei Liu, Hongwei Bran Li

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） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； vivo ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出MedMASLab框架，解决医疗多智能体系统中多模态整合碎片化问题，通过标准化通信协议、自动化评估器和大规模基准测试，揭示领域特定性能差距，为未来自主临床系统建立新基准。

SF-RAG: Structure-Fidelity Retrieval-Augmented Generation for Academic Question Answering

SF-RAG：用于学术问答的结构保真检索增强生成

Rui Yu, Tianyi Wang, Ruixia Liu, Yinglong Wang

机构 * Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（齐鲁工业大学（山东科学院）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 SF-RAG通过保留学术论文的层级结构，提高检索和生成的效率与准确性，减少碎片化并提升答案质量。

AdaptPNP: Integrating Prehensile and Non-Prehensile Skills for Adaptive Robotic Manipulation

AdaptPNP: 集成抓取与非抓取技能以实现适应性机器人操控

Jinxuan Zhu, Chenrui Tie, Xinyi Cao, Yuran Wang, Jingxiang Guo, Zixuan Chen, Haonan Chen, Junting Chen, Yangyu Xiao, Ruihai Wu, Lin Shao

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； RoboScience（机器人科学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出AdaptPNP框架，通过视觉-语言模型整合抓取与非抓取技能，实现复杂机器人操控任务的规划与执行。

Journal ref ICRA 2026

Open-o3-Video: Grounded Video Reasoning with Explicit Spatio-Temporal Evidence

Open-o3-Video: 基于显式时空证据的视频推理

Jiahao Meng, Xiangtai Li, Haochen Wang, Yue Tan, Tao Zhang, Lingdong Kong, Yunhai Tong, Anran Wang, Zhiyang Teng, Yujing Wang, Zhuochen Wang

机构 * PKU（北京大学） ； ByteDance（字节跳动） ； CASIA（CASIA研究院） ； WHU（武汉大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出Open-o3-Video，通过显式时空证据提升视频推理的可追溯性与可验证性，基于STGR数据集和冷启动强化学习策略，在V-STAR基准上取得SOTA性能，并支持置信度感知的测试时扩展。

Manual2Skill++: Connector-Aware General Robotic Assembly from Instruction Manuals via Vision-Language Models

Manual2Skill++: 通过视觉语言模型实现连接器感知的指令手册驱动机器人装配

Chenrui Tie, Shengxiang Sun, Yudi Lin, Yanbo Wang, Zhongrui Li, Zhouhan Zhong, Jinxuan Zhu, Yiman Pang, Haonan Chen, Junting Chen, Ruihai Wu, Lin Shao

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出Manual2Skill++框架，通过视觉语言模型从指令手册中提取结构化连接信息，构建层次化图表示，实现连接器为核心的装配任务理解与执行。

Journal ref ICRA2026

WeatherReasonSeg: A Benchmark for Weather-Aware Reasoning Segmentation in Visual Language Models

WeatherReasonSeg：一种用于视觉语言模型中天气感知推理分割的基准测试

Wanjun Du, Zifeng Yuan, Tingting Chen, Fucai Ke, Beibei Lin, Shunli Zhang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

AI总结 本文提出WeatherReasonSeg基准测试，评估视觉语言模型在恶劣天气下的推理分割能力，通过合成和真实数据集分析天气对模型性能的影响，发现天气严重程度与模型性能呈单调下降关系。

VeriGrey: Greybox Agent Validation

VeriGrey：灰盒代理验证

Yuntong Zhang, Sungmin Kang, Ruijie Meng, Marcel Böhme, Abhik Roychoudhury

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

AI总结 本文提出VeriGrey方法，通过工具调用序列反馈函数驱动测试过程，发现LLM代理中隐含的提示注入漏洞，并在实际案例中验证其有效性。

Deep learning and the rate of approximation by flows

深度学习与流的逼近速率

Jingpu Cheng, Qianxiao Li, Ting Lin, Zuowei Shen

机构 * Department of Mathematics, National University of Singapore（新加坡国立大学数学系） ； Institute for Functional Intelligent Materials, National University of Singapore（新加坡国立大学功能智能材料研究所） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） 纠错

AI总结 研究深度残差网络深度对逼近能力的影响，通过连续动力系统设定量化由给定向量场族驱动的流逼近微分同胚所需的最小时间 horizon，揭示学习效率与架构选择兼容性的关系。

NavThinker: Action-Conditioned World Models for Coupled Prediction and Planning in Social Navigation

NavThinker: 用于社交导航中耦合预测与规划的行动条件世界模型

Tianshuai Hu, Zeying Gong, Lingdong Kong, XiaoDong Mei, Yiyi Ding, Qi Zeng, Ao Liang, Rong Li, Yangyi Zhong, Junwei Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 NavThinker通过结合行动条件世界模型与on-policy强化学习，解决社交导航中机器人动作与人类运动相互影响的耦合预测-规划问题，实现未来感知的导航状态对齐与路径规划。

LaS-Comp: Zero-shot 3D Completion with Latent-Spatial Consistency

LaS-Comp：基于潜在-空间一致性的零样本3D补全

Weilong Yan, Haipeng Li, Hao Xu, Nianjin Ye, Yihao Ai, Shuaicheng Liu, Jingyu Hu

机构 * 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） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出LaS-Comp，利用3D基础模型的几何先验实现零样本3D形状补全。通过双阶段设计，结合显式替换和隐式细化阶段，实现高保真补全，并引入Omni-Comp基准测试，验证了方法的优越性。

Comments Accepted by CVPR2026

MagicWorld: Towards Long-Horizon Stability for Interactive Video World Exploration

MagicWorld: 向交互视频世界探索的长时稳定迈进

Guangyuan Li, Bo Li, Jinwei Chen, Xiaobin Hu, Lei Zhao, Peng-Tao Jiang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； vivo BlueImage Lab, vivo Mobile Communication Co., Ltd.（vivo蓝影实验室，vivo移动通信有限公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出MagicWorld模型，通过引入流引导运动保留约束和增强交互训练策略，解决复杂环境中运动漂移和长时交互误差累积问题，并构建RealWM120K数据集验证其有效性。

One-Step Sampler for Boltzmann Distributions via Drifting

通过漂移实现Boltzmann分布的一步采样器

Wenhan Cao, Keyu Yan, Lin Zhao

机构 * 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） 纠错

AI总结 本文提出基于漂移的一步采样器，通过在高斯平滑的得分场中投影样本，训练神经生成器以近似Boltzmann分布，有效处理非凸几何并降低采样误差。

Early Quantization Shrinks Codebook: A Simple Fix for Diversity-Preserving Tokenization

早量化缩小代码表：一种维持多样性token化问题的简单修复

Wenhao Zhao, Qiran Zou, Rushi Shah, Yudi Wu, Zhouhan Lin, Dianbo Liu

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文研究了向量量化中的坍塌问题，发现随机初始化和编码器容量限制导致token和嵌入坍塌，并提出缓解方案，是首次系统探讨该问题。