Nanyang Technological University（南洋理工大学）

VBVR-Pro: A Scalable and Verifiable Suite for Native Visual Reasoning

VBVR-Pro：用于原生视觉推理的可扩展且可验证工具套件

Junxiang Xu, Ruisi Wang, Fanyi Pu, Maijunxian Wang, Ran Ji, Tongxi Zhou, Chenyang Gu, Jing Zuo, Hongcan Xiao, Yimeng Geng, Wanqi Yin, Wei Chen, Oscar Qian, Zhengan Yan, Ziqi Huang, Haiwen Diao, Liang Pan, Bo Li, Xiangyu Fan, Dezhi Luo, Fengyuan Yu, Zehong Zhao, Qingying Gao, Tinghui Zhu, Yilan Zhang, Jingqi Tong, Pinyuan Feng, Zhengze Jiang, Letian Wang, Ziyu Guo, Renrui Zhang, Jieneng Chen, Sonia Joseph, Constantin Venhoff, Saman Motamed, Mengyue Yang, Chandra Sripada, Alan Yuille, Philip Torr, Lvmin Zhang, Vikash Kumar, Daniel Khashabi, Nikolaus Kriegeskorte, Raphaël Millière, Vincent C. Müller, Anyi Rao, Quan Wang, Ziwei Liu, Dahua Lin, Lei Yang, Hokin Deng, Zhongang Cai

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The University of Tokyo（东京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 本研究提出VBVR-Pro，一个可扩展可验证的原生视觉推理闭环测试平台，含300个生成任务、确定性评分器及多生成器机制研究，训练模型在多视觉推理基准上迁移性强，发布全部相关资源。

Comments Homepage: this https URL (https://video-reason.com/)

Repair or Resample? Rethinking Failure Debugging in LLM Multi-Agent Systems

修复还是重采样？重新思考LLM多智能体系统中的故障调试

Zhongwen Luan, Xiaoyu Zhang, Ming Hu, Yue Yang, Jiongchi Yu, Xiaohong Chen

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Xi’an University of Architecture and Technology（西安建筑科技大学） 纠错

AI总结 本研究针对LLM多智能体系统的故障调试，提出SymTrace评估框架与SymFail数据集，发现现有无指导重运行方法不可靠，提出的症状驱动干预方法可显著提升故障修复率。

GaussianDream++: Efficient 3D Gaussian World Modeling for Robotic Manipulation

Yuqing Jiang, Zijian Zhang, Weitao Zhou, Jiawei Wang, Junjie He, Lei Yang, Haifang Qing, Si Liu, Ding Zhao, Ping Luo, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence（拓境智能） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

Comments 17 pages, 4 figures

Towards Purified Multi-Label Test-Time Adaptation of Vision-Language Models

面向视觉-语言模型的纯化多标签测试时自适应方法

Yiwen Liang, Hui Chen, Yizhe Xiong, Mengyao Lyu, Yuhan Cao, Zijia Lin, Shuaicheng Niu, Sicheng Zhao, Jungong Han, Guiguang Ding

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 针对视觉-语言模型多标签测试时自适应的缓存方法PuRF，通过区域与缓存纯化解决现有方法的偏差与校准问题，在五项数据集上使ViT-B/32的mAP提升4.05%，性能优于现有最优方法。

Comments Accepted by ECCV 2026

V-Rubrics: Visual Faithfulness via Rubric-Based Reinforcement Learning

V-Rubrics：基于评分规则的强化学习实现视觉忠实性

Shulin Tian, Minglun Li, Yuhao Dong, Hao Ding, Jiarui Yao, Haiwen Diao, Jingkang Yang, Hongyuan Zhu, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（新加坡南洋理工大学S-Lab） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； A*STAR（新加坡科技研究局） 纠错

AI总结 该研究针对视觉-语言模型回答缺乏视觉依据的问题，提出基于评分规则的强化学习方法V-Rubrics，通过分解响应为原子命题并从三方面评分，训练的模型在相关推理基准上性能优于基线。

Comments Proj page: this https URL (https://shulin16.github.io/v-rubrics/)

CVE-SAI: Counterfactual Visual Evidence-Guided Selective Attribute Indexing for Risk-Controlled E-commerce Search

CVE-SAI：用于风险可控电商搜索的反事实视觉证据引导的选择性属性索引

Xiaolong Sun, Qichao Wang, Hangyu Li, Liang Chen

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本研究提出CVE-SAI方法，将电商属性推断与索引准入分离，通过反事实视觉证据控制风险，在5%不安全准入预算下，于Amazon Berkeley Objects数据集上实现了更优的属性补全与检索性能。

Solving Robust POMDPs with Omega-regular Objectives via Partially Observable Stochastic Games

通过部分可观察随机博弈求解具有ω-正则目标的鲁棒部分可观察马尔可夫决策过程

Durgam Latha, Dion Reji, S. Akshay, Djordje Zikelic, Shankaranarayanan Krishna

机构 * Indian Institute of Technology Bombay（印度孟买理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本研究建立了具有多面体不确定集合的（s,a）-矩形鲁棒部分可观察马尔可夫决策过程与部分可观察随机博弈的语义等价性，推导了求解具有ω-正则目标的RPOMDPs及RMDPs的新计算复杂度结果。