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

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2607.14114 2026-07-17 cs.CL cs.AI 新提交

CoEvoT: Co-Evolving Chain-of-Thought Prompting for Graph-LLM Reasoning

CoEvoT:用于图语言模型推理的协同进化思维链提示

Haohua Niu, Xingtong Yu, Yang Liu, Junfeng Fang, Xuanting Xie, Jie Tan, Zhongjian Zhang, Hong Cheng, Yuan Fang

机构 * Sun Yat-Sen University(中山大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院计算技术研究所) 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) Beijing University of Posts and Telecommunieations(北京邮电大学) Singapore Management University(新加坡管理大学)

AI总结 研究分布转移下的图学习问题,提出CoEvoT框架,通过文本到图令牌重写与图到文本推理指导的闭环协同进化,实现逐步的、状态感知的证据细化,在八个数据集实验中性能优于现有基准模型。

Comments Under review

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2604.22433 2026-07-17 cs.LG 版本更新

From physical surfaces to human-centric heat stress: LST and UTCI heat mapping reveals nonlinear effects of urban morphology

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

Yuan Wang, Shengao Yi, Xiaojiang Li, Pengyuan Liu, Zhiwei Yang, Ronita Bardhan, Rudi Stouffs

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

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2511.22098 2026-07-17 cs.CV 版本更新

WorldWander: Bridging Egocentric and Exocentric Worlds in Video Generation

WorldWander:在视频生成中连接自我中心和外中心世界

Quanjian Song, Yiren Song, Kelly Peng, Yuan Gao, Mike Zheng Shou

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

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2607.13841 2026-07-16 cs.LG stat.ML 新提交

Heavy-Tailed Flow Matching via Random Clocks

通过随机时钟进行重尾流匹配

Zhouhao Yang, Yezhen Wang, Kenji Kawaguchi, Vladimir Braverman, Haoyang Cao

机构 * Johns Hopkins University(约翰斯·霍普金斯大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 研究重尾数据匹配问题,提出HTFM框架,将重尾源视为时钟条件高斯源混合,用截断对数签名特征编码时钟。实验显示其在多领域优于高斯流匹配等基线,保留低NFE采样优势,还提供尾部控制接口。

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2607.13837 2026-07-16 cs.LG cs.AI 新提交

NodeImport: Imbalanced Node Classification with Node Importance Assessment

NodeImport:基于节点重要性评估的不平衡节点分类

Nan Chen, Zemin Liu, Bryan Hooi, Bingsheng He, Jun Hu, Jia Chen

机构 * Johns Hopkins University(约翰斯·霍普金斯大学) Zhejiang University(浙江大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Grabtaxi Holdings Pte Ltd(Grab出租车控股私人有限公司)

AI总结 针对图节点分类的类别不平衡问题,提出利用平衡元集评估节点重要性的方法,推导公式并开发新框架,能过滤有价值节点,构建高质量元集,实验证明该框架在缓解不平衡上具优越性。

Journal ref KDD '25: Proceedings of the 31st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1, 2025, Pages 94 - 105

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2607.13285 2026-07-16 cs.AI cs.SE 新提交

Harness Handbook: Making Evolving Agent Harnesses Readable,Navigable, and Editable

Harness手册:使不断演进的智能体框架具有可读性、可导航性和可编辑性

Ruhan Wang, Yucheng Shi, Zongxia Li, Zhongzhi Li, Yue Yu, Junyao Yang, Kishan Panaganti, Haitao Mi, Dongruo Zhou, Leoweiliang

机构 * Tencent(腾讯) Indiana University(印第安纳大学) University of Maryland, College Park(马里兰大学帕克分校) University of Georgia(佐治亚大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 研究智能体框架演进中行为定位难的问题,提出通过Harness手册和行为引导的渐进式披露,以行为为中心自动合成框架表示并辅助规划,提高行为定位和编辑计划质量,助力复杂智能体系统发展。

Comments 29 pages, 6 figures. Project page: https://ruhan-wang.github.io/Harness-Handbook/

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2607.13847 2026-07-16 quant-ph cs.LG 新提交

Quantum Topological Data Encoding

量子拓扑数据编码

Adam Wesołowski, Dimitrios Thanos, Daniel Leykam, Lirandë Pira

机构 * Royal Holloway University of London, Department of Computer Science, UK(伦敦皇家霍洛威大学计算机科学系) Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS), Leiden University, Leiden, The Netherlands(莱顿先进计算机科学研究所(LIACS)、莱顿大学) Technology Cluster, Singapore University of Technology(技术集群、新加坡技术大学) Centre for Quantum Technologies, National University of Singapore, Singapore(量子技术中心、新加坡国立大学)

AI总结 研究如何将拓扑信息编码到量子态,提出量子拓扑数据编码框架(QTDE),通过拓扑驱动量子演化实现,在团复形分类任务中测试,该量子表示优于基线,还指出其可用于高效可靠数据表示的应用领域。

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2605.24602 2026-07-16 cs.CV cs.AI 版本更新

Correcting Visual Blur Induced by Attention Distraction to Reduce Hallucinations: Algorithm and Theory

纠正注意力分散引起的视觉模糊以减少幻觉:算法与理论

Quanjiang Li, Zhiming Liu, Wei Luo, Tingjin Luo, Chenping Hou

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

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2604.00830 2026-07-16 cs.LG cs.AI 版本更新

Learning to Learn-at-Test-Time: Language Agents with Learnable Adaptation Policies

在测试时学习:具有可学习适应策略的语言智能体

Zhanzhi Lou, Hui Chen, Yibo Li, Qian Wang, Bryan Hooi

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。

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2607.12631 2026-07-15 cs.CL cs.AI 新提交

Can Induced Emotion Bias LLM Behaviors in Sequential Decision Making?

诱导情绪会影响大语言模型在序列决策中的行为吗?

Minh Khoi Ho, Zihao Zhu, Runchuan Zhu, Levina Li, Zhiwen Fan, Zhangyang Wang, Junyuan Hong

机构 * MBZUAI(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) Texas A&M University(德州农工大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) UCLA(加州大学洛杉矶分校) University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) Mass General Hospital(麻省总医院) Harvard Medical School(哈佛医学院)

AI总结 研究探讨诱导情绪对大语言模型在序列决策中行为的影响,采用爱荷华赌博任务结合情绪诱导程序,发现诱导情绪平均不显著影响其决策动态,但愤怒有条件地影响决策,揭示了与人类行为的差异,为相关研究提供工具。

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2607.12380 2026-07-15 cs.LG 新提交

SinAE: A Single-Architecture Flow-Matching Autoencoder for Cross-Domain Atomic Systems

SinAE:用于跨域原子系统的单架构流匹配自动编码器

Yuxuan Ren, Fan Yang, Jianhua Yao, Yatao Bian

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) Tencent AI for Life Science Lab(腾讯生命科学人工智能实验室)

AI总结 研究针对小分子、晶体和蛋白质跨域生成管道分散问题,提出单架构流匹配自动编码器SinAE,用普通Transformer编码器和解码器,将重建负担转移到迭代流匹配解码器,实现跨域近无损重建,在生成基准测试中表现出色。

Comments conference

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2607.12975 2026-07-15 stat.ML cs.LG cs.NA math.NA math.OC 新提交

Ensemble Controlled-Flow Filtering for Implicit Data Assimilation

用于隐式数据同化的集成控制流滤波

Zhuoyuan Li, Yue Zhao, Ming Li

机构 * 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) School of Mathematical Sciences(数学科学学院)

AI总结 研究针对多对一、隐式等复杂观测机制下的数据同化问题,提出集成控制流滤波器(EnCF),通过随机控制流及伴随匹配学习依赖观测的控制,该方法在处理非高斯等复杂观测模型时表现更佳。

Comments 26 pages

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2606.04857 2026-07-15 cs.LG 版本更新

Rethinking Incompleteness: Formalizing Protocol Divergence and Train-Once Learning for Robust IMVC

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

Haolu Liu, Xiyue Wang, Xuanting Xie, Liangjian Wen, Zhao Kang

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。

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2605.31437 2026-07-15 cs.CV 版本更新

Astra: a generalizable report generation foundation model for 3D computed tomography

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

Zhuhao Wang, Fang Chen, Chaohui Yu, Zihan Li, Yuchao Zheng, Jing Wang, Xuan Yang, Jia Guo, Zhenlu Yang, Xingju Zheng, Yihua Sun, Haojie Han, Xiaoxiao Qin, Zhan Feng, Wenbo Xiao, Chao Zhu, Yuehua Li, Shipeng Zhang, Hao Luo, Yunsong Peng, Fan Wang, Hongen Liao

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。

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2605.23225 2026-07-15 cs.DS cs.DM cs.IT cs.LG math.IT math.ST stat.TH 版本更新

Entropy Equivalence Testing

熵等价性检验

Clément L. Canonne, Yash Pote, Jonathan Scarlett, Joy Qiping Yang

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

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2211.14939 2026-07-15 cs.LG q-bio.BM

Applying Deep Reinforcement Learning to the HP Model for Protein Structure Prediction

将深度强化学习应用于HP模型进行蛋白质结构预测

Kaiyuan Yang, Houjing Huang, Olafs Vandans, Adithya Murali, Fujia Tian, Roland H. C. Yap, Liang Dai

机构 * Department of Computer Science, School of Computing, National University of Singapore(新加坡国立大学计算机科学系) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) NVIDIA Seattle Robotics Lab(NVIDIA西雅图机器人实验室) Department of Physics, City University of Hong Kong(香港城市大学物理系)

AI总结 本研究利用深度强化学习解决HP模型中的蛋白质结构预测问题,通过深度Q网络和LSTM架构提升搜索效率,找到多个最佳解。

Comments Published at Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, available online 7 December 2022. Extended abstract accepted by the Machine Learning and the Physical Sciences workshop, NeurIPS 2022

Journal ref Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 609 (2023) 128395

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2607.11581 2026-07-14 cs.CV 新提交

Actor as Its Own Critic: Unifying Region Understanding and Localization via CycleGRPO

作为自身评论家的智能体:通过循环组相对策略优化统一区域理解与定位

Xin Zhang, Haochen Wang, Yikang Zhou, Jason Li, Robby T. Tan

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Wuhan University(武汉大学)

AI总结 研究针对多模态大语言模型的区域理解与定位问题,提出循环组相对策略优化框架CycleGRPO,利用任务对偶性构建自我评估范式,仅需区域输入,通过质量感知奖励评估字幕,在多基准测试中提升能力,为推进MLLMs像素级能力提供新途径。

Comments Accepted to ECCV 2026

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2607.11555 2026-07-14 cs.LG 新提交

Advancing Optimal Subset Oracle via Learning Relaxation of Neural Set Functions

通过学习神经集函数的松弛来推进最优子集预言机

Yongquan Shi, Zijing Ou, Shiping Wang, Yatao Bian

机构 * Fuzhou University(福州大学) Imperial College London(伦敦帝国学院) National University of Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 研究神经集函数学习,针对现有最优子集预言机框架依赖蒙特卡罗采样估计梯度导致计算开销大且轨迹不稳定的问题,提出将证据下界重新解释为连续松弛并学习替代目标,实验证明该方法能减少开销、加速推理并优于现有基线。

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2607.11486 2026-07-14 cs.CL 新提交

Communicating Chess Strategies in Natural Language

用自然语言传达国际象棋策略

Langyuan Cui, Chun Kai Ling, Hwee Tou Ng

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

AI总结 针对人类难以理解国际象棋引擎走法背后策略的问题,提出策略语言化任务,设计了策略语言化流程与评估框架,实验表明自然语言可有效传达策略信息,还得出了关于评估、描述及评估方式的一些见解。

Comments 21 pages, 13 figures

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2607.11397 2026-07-14 cs.RO 新提交

WALA Learning Executable Latent Actions from Action-Labeled Demonstrations and Action-Free Videos

WALA:从带动作标签的演示和无动作视频中学习可执行的潜在动作

Jiahao Liu, Zhongpu Xia, Shuai Tian, Huangrui Li, Yuhang Zheng, Ning Ma, Xin Fu, Xiaotian Liu, Jing Li, Yixian Li, ShangQing Zhou, Zebin Xing, Linbo Wang, Chaoyue Li, Haoran Li, Dongbin Zhao

机构 * CASIA(中国科学院自动化所) Anyverse Dynamics(Anyverse动力学公司) UCAS(中国科学院大学) NUS(新加坡国立大学) XJYLU(西安交通大学利物浦大学)

AI总结 研究从带动作标签演示和无动作视频学习可执行潜在动作的问题,提出WALA框架,先预训练语义几何潜在动作模型,策略训练时编码器和解码器协同,由多方面联合监督潜在动作,实验证明其提升了机器人策略性能和泛化能力。

Comments Project page: https://liujiahao2077.github.io/WALA.github.io

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2607.11173 2026-07-14 cs.CV 新提交

When Depth Is Better Told Than Shown: Depth-Ordinal Prompting for Vision-Language Spatial Reasoning

当深度以文字表述比图像展示更好用时:用于视觉语言空间推理的深度序数提示

Quynh Vo, Phuc Dao, Cong-Duy Nguyen, Thong Nguyen

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) Center of AI Research, VinUniversity(文大人工智能研究中心)

AI总结 研究视觉语言模型空间推理难题,提出深度序数提示(DOP)方法,该方法无需训练,将单目深度转换为序数文本提示,在伪深度提供可靠排序时可改善空间推理,简单且针对性强,与其他无需训练的深度提示方法有竞争力。

Comments Work in progress

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2607.11170 2026-07-14 cs.CV 新提交

TC-MAF: Train-Calibrated Bounded Multi-Evidence Fusion for Multimodal Industrial Anomaly Detection

TC-MAF:用于多模态工业异常检测的训练校准有界多证据融合

Ming Deng, Sijin Sun, Xiaochuan Hu, Xing Wu

机构 * Shanghai University(上海大学) 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)

AI总结 研究多模态工业异常检测问题,提出TC-MAF方法,通过固定像素级融合公式结合多模态检测器等,利用轻量级TDC项缩放辅助参与度,在MVTec-3D上取得优异检测和定位结果,消融实验揭示关键因素及校准增益。

Comments accepted by ACM MM 2026

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2607.11131 2026-07-14 cs.CL 新提交

TIGER: Text-Conditioned Visual Gated Routing with Acceptance Alignment for Multimodal Speculative Decoding

TIGER:用于多模态推测解码的文本条件视觉门控路由与接受对齐

Quynh Vo, Cong-Duy Nguyen, Ponhvoan Srey, Luu Anh Tuan, Thong Nguyen

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Center of AI Research, VinUniversity(Vin大学人工智能研究中心)

AI总结 针对多模态推测解码中草稿模型视觉关键内容易偏差及现有方法不足的问题,提出TIGER框架,基于文本状态动态选视觉令牌,用接受对齐分组策略训练优化草稿模型,实验证明其在多方面取得良好效果。

Comments Work in progress

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2607.11012 2026-07-14 cs.CL 新提交

EasyOPD: An Easy-to-use On-Policy Distillation Framework for Large Language Models

EasyOPD:一种易于使用的大语言模型在线策略蒸馏框架

Jie Sun, Mao Zheng, Mingyang Song, Qiyong Zhong, Gengsheng Li, Zhepei Hong, Chang Wu, Pengfei Liu, Junfeng Fang, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Tencent(腾讯) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) National University of Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 研究针对传统语言模型蒸馏问题,提出基于verl构建的EasyOPD框架,分离用户配置等,为三种OPD设置实例化方法,经多基准测试,其实现可通过同一后端执行,还发布了相关配置、文档及演示包。

Comments 10 pages, 2 figures

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2607.10848 2026-07-14 cs.LG 新提交

Predictive Divergence Masks for LLM RL

用于大语言模型强化学习的预测性散度掩码

Xiangxin Zhou, Jiarui Yao, Penghui Qi, Bowen Ping, Jiaqi Tang, Haonan Wang, Tianyu Pang

机构 * Tencent Hunyuan(腾讯混元) UIUC(伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校) NUS(新加坡国立大学)

AI总结 研究大语言模型强化学习中PPO方向标准不足,提出预测性散度掩码,通过判断策略梯度步骤对散度的影响改进训练,针对离散softmax策略推导预测并开发轻量级估计器,提升不同模型规模和精度设置下的强化学习训练效果。

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2607.10546 2026-07-14 cs.LG 新提交

LLM-PDESR: Robust PDE Discovery via Subdomain Weighted Residuals and LLM-Guided Symbolic Hypothesis Generation

LLM-PDESR:通过子域加权残差和大语言模型引导的符号假设生成进行稳健的偏微分方程发现

Jinyang Du, Hao Ma, Xiaohu Shi, Bo Yang, Yanchun Liang, Heow Pueh Lee, Chunguo Wu

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University(吉林大学计算机科学与技术学院) School of Big Data and Artificial Intelligence, Guangdong University of Finance and Economics(广东财经大学大数据与人工智能学院) Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University(吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室) School of Computer Science, Zhuhai College of Science and Technology(珠海科技学院计算机科学学院) Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore(新加坡国立大学机械工程系)

AI总结 研究旨在从噪声数据发现偏微分方程,提出LLM-PDESR框架,结合大语言模型假设生成与数学评估环境,利用五次样条和子域加权残差减轻噪声影响,经帕累托驱动反馈环优化方程,实验表明其在多方面显著优于现有方法。

Comments 28 pages, 12 figures

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2607.10511 2026-07-14 cs.CL 新提交

Articulate Intuition or Genuine Analysis? Benchmarking Epistemic Reliability in LLM-as-a-Judge Peer Reviews

清晰的直觉还是真正的分析?评估大语言模型作为评审员的同行评审中的认知可靠性基准

Nuo Chen, Qian Wang, Qingyun Zou, Bingsheng He

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

AI总结 研究大语言模型评审员与人类评审员对同行评审评估的差异,将卡尼曼双过程理论转化为评分标准并发布Kahneman4Review基准,通过多方面发现揭示问题,强调可靠基准应区分分析形式与认知功能并给出设计选择。

Comments Preprint

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2607.10244 2026-07-14 cs.LG 新提交

DSSMs: State Space Models with Explicit Memory via Delay Differential Equations

DSSMs:通过延迟微分方程实现的具有显式记忆的状态空间模型

Yixiao Qian, Song Chen, Jiaxu Liu, Shengze Cai, Chao Xu

机构 * College of Control Science and Engineering, Zhejiang University(浙江大学控制科学与工程学院) Department of Mathematics, National University of Singapore(新加坡国立大学数学系) School of Mathematical Sciences, Zhejiang University(浙江大学数学科学学院)

AI总结 研究针对状态空间模型压缩历史信息能力有限的问题,提出延迟状态空间模型DSSMs,通过显式延迟状态反馈增强离散SSM循环,推导传递函数在频域计算内核,解决相关工具难题,在延迟检索任务上有显著改进,性能优于S4D。

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2607.09869 2026-07-14 cs.LG 新提交

Nonlinear Axiomatic Attribution for Cooperative Games

合作博弈的非线性公理归因

Weida Li, Zhuanghua Liu, Yaoliang Yu, Bryan Kian Hsiang Low

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Waterloo(滑铁卢大学) Vector Institute(向量研究所)

AI总结 研究合作博弈中归因问题,受最小核心启发引入一类非线性公理归因方法,该方法产生的贡献向量是特定最小化问题的唯一最优解,实验表明其在包含AUC指标上比仅放宽效率公理的夏普利值变体更有效。

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2607.09709 2026-07-14 cs.AI cs.SE 新提交

The Verifier is the Curriculum: Execution-Gated Self-Distillation for Cross-Family Game Generation

验证器即课程:用于跨家族游戏生成的执行门控自蒸馏

Chenyu Zhou, Qiliang Jiang, Shuning Wu, Xu Zhou

机构 * Institute of Science Tokyo(东京科学研究所) Zhejiang University(浙江大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 研究针对游戏生成中代码生成器的优化,提出执行门控自蒸馏方法,通过严格启动过滤器提升跨家族泛化能力,在GameCraft-Bench上实验表明该方法显著提高干净生成率和覆盖率,验证器对模型学习有重要作用。

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