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

Adapting Depth Anything to Adverse Imaging Conditions with Events

在恶劣成像条件下适应Depth Anything以应对事件

Shihan Peng, Yuyang Xiong, Hanyu Zhou, Zhiwei Shi, Haoyue Liu, Gang Chen, Luxin Yan, Yi Chang

机构 * National Key Lab of Multispectral Information Intelligent Processing Technology, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（multispectral information intelligent processing technology 国家重点实验室，人工智能与自动化学院，华中科技大学） ； School of Computing, National University of Singapore（computing 学院，新加坡国立大学） ； School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-Sen University（computer science and engineering 学院，中山大学） 纠错

AI总结 本文提出ADAE框架，通过熵感知空间融合和运动引导时间校正，提升Depth Anything在恶劣成像条件下的深度估计性能。

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Thinking with Blueprints: Assisting Vision-Language Models in Spatial Reasoning via Structured Object Representation

基于蓝图的思考：通过结构化物体表示协助视觉-语言模型进行空间推理

Weijian Ma, Shizhao Sun, Tianyu Yu, Ruiyu Wang, Tat-Seng Chua, Jiang Bian

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Microsoft Research, Asia（微软亚洲研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 通过结构化物体表示提升视觉-语言模型的空间推理能力，引入蓝图嵌入推理轨迹、蓝图意识奖励和反捷径数据增强技术。

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Refinement Provenance Inference: Detecting LLM-Refined Training Prompts from Model Behavior

细化溯源推断：从模型行为检测LLM细化训练提示

Bo Yin, Qi Li, Runpeng Yu, Xinchao Wang

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

AI总结 本文提出RePro框架，通过教师强制的似然特征与logit排名信号融合，实现对LLM细化训练提示的溯源推断，具有跨模型和训练设置的泛化能力。

Vision-Language-Action Models for Autonomous Driving: Past, Present, and Future

面向自动驾驶的视觉-语言-动作模型：过去、现在与未来

Tianshuai Hu, Xiaolu Liu, Song Wang, Yiyao Zhu, Ao Liang, Lingdong Kong, Guoyang Zhao, Zeying Gong, Jun Cen, Zhiyu Huang, Xiaoshuai Hao, Linfeng Li, Hang Song, Xiangtai Li, Jun Ma, Shaojie Shen, Jianke Zhu, Dacheng Tao, Ziwei Liu, Junwei Liang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； DAMO Academy, Alibaba（阿里巴巴达摩院） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文探讨了自动驾驶中视觉-语言-动作模型的发展历程，提出两种主要范式并分析其挑战与未来方向。

Comments Survey; 47 pages, 7 figures, 9 tables; GitHub Repo at https://github.com/worldbench/awesome-vla-for-ad

OFFSIDE: Benchmarking Unlearning Misinformation in Multimodal Large Language Models

OFFSIDE: 多模态大语言模型中误信信息消除的基准测试

Hao Zheng, Zirui Pang, Ling li, Zhijie Deng, Yuhan Pu, Zhaowei Zhu, Xiaobo Xia, Jiaheng Wei

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； BIAI, ZJUT & D5Data.ai（BIAI、浙江工业大学及D5Data.ai） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 OFFSIDE通过足球转会谣言数据集，评估多模态大语言模型中误信信息消除的挑战与方法，揭示现有技术的局限性。

Revisiting Randomization in Greedy Model Search

重新审视贪心模型搜索中的随机化

Xin Chen, Jason M. Klusowski, Yan Shuo Tan, Chang Yu

机构 * Department of Operations Research and Financial Engineering, Princeton University（运筹学与金融工程系，普林斯顿大学） ； Department of Statistics and Data Science, National University of Singapore（统计与数据科学系，新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文研究了特征子采样对贪心前向选择模型的影响，揭示了其在减少偏差和方差方面的独特作用，不同于传统收缩方法。

Stairway to Success: An Online Floor-Aware Zero-Shot Object-Goal Navigation Framework via LLM-Driven Coarse-to-Fine Exploration

通往成功的阶梯：一种通过LLM驱动的粗到细探索的在线楼层感知零样本物体-目标导航框架

Zeying Gong, Rong Li, Tianshuai Hu, Ronghe Qiu, Lingdong Kong, Lingfeng Zhang, Guoyang Zhao, Yiyi Ding, Junwei Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出ASCENT框架，通过LLM驱动的粗到细探索实现在线楼层感知零样本物体-目标导航，无需预建地图或重新训练，适用于多楼层环境。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RAL). Project Page at https://zeying-gong.github.io/projects/ascent

ManiBox: Enhancing Embodied Spatial Generalization via Scalable Simulation Data Generations

ManiBox: 通过可扩展的模拟数据生成增强具身空间泛化

Hengkai Tan, Xuezhou Xu, Chengyang Ying, Xinyi Mao, Zeyuan Wang, Songming Liu, Xingxing Zhang, Zhizhong Su, Hang Su, Jun Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Horizon Robotics 纠错

AI总结 ManiBox通过可扩展的模拟数据生成提升具身智能体的空间泛化能力，有效减少仿真到现实的差距。

Consistency for Large Neural Networks: Regression and Classification

大规模神经网络的一致性：回归与分类

Haoran Zhan, Yingcun Xia

机构 * Department of Data Science and Statistics, National University of Singapore（数据科学与统计系，新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本研究通过理论分析揭示了大规模神经网络在回归与分类任务中的一致性机制，证明了参数增加时近似误差下降，正则化保持泛化误差有界，并展示了深度网络在多任务中的统计一致性。