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

Terminally constrained flow-based generative models from an optimal control perspective

从最优控制视角出发的终端约束流基生成模型

Weiguo Gao, Ming Li, Qianxiao Li

机构 * School of Mathematical Sciences, Fudan University（复旦大学数学学院） ； Shanghai Key Laboratory of Contemporary Applied Mathematics（上海当代应用数学重点实验室） ； Department of Mathematics and Institute for Functional Intelligent Materials（数学系和功能智能材料研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 TOCFlow从最优控制视角提出一种几何感知的采样方法，通过终端共动框架实现二阶曲率效应捕捉，提升约束满足性能。

Comments 59 pages, 9 figures

LeMat-GenBench: A Unified Evaluation Framework for Crystal Generative Models

LeMat-GenBench：一种统一的晶体生成模型评估框架

Siddharth Betala, Samuel P. Gleason, Ali Ramlaoui, Andy Xu, Georgia Channing, Daniel Levy, Clémentine Fourrier, Nikita Kazeev, Chaitanya K. Joshi, Sékou-Oumar Kaba, Félix Therrien, Alex Hernandez-Garcia, Rocío Mercado, N. M. Anoop Krishnan, Alexandre Duval

机构 * Harvey Mudd College, USA（哈维·穆德学院，美国） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； University of Cambridge, UK（剑桥大学） ； Chalmers University of Technology, Sweden（瑞典查尔姆斯理工大学） ； Indian Institute of Technology Delhi, India（印度德里理工学院） 纠错

AI总结 LeMat-GenBench通过统一的评估框架和指标，评估晶体生成模型的稳定性与多样性，揭示稳定性与新颖性之间的权衡，为生成模型的发展提供指导。

Comments 46 pages, 17 figures, 16 tables

$A^3$-Bench: Benchmarking Memory-Driven Scientific Reasoning via Anchor and Attractor Activation

$A^3$-Bench：通过锚点和吸引子激活进行记忆驱动科学推理的基准测试

Jian Zhang, Yu He, Zhiyuan Wang, Zhangqi Wang, Kai He, Fangzhi Xu, Qika Lin, Jun Liu

机构 * 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 $A^3$-Bench通过双尺度记忆驱动激活机制，评估科学推理中的记忆利用效果，揭示记忆激活对推理性能的影响。

MAXS: Meta-Adaptive Exploration with LLM Agents

MAXS: 基于LLM代理的元适应性探索

Jian Zhang, Zhiyuan Wang, Zhangqi Wang, Yu He, Haoran Luo, li yuan, Lingling Zhang, Rui Mao, Qika Lin, Jun Liu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

AI总结 MAXS通过元适应性探索框架提升LLM代理在多工具推理中的全局有效性和计算效率。

MORE: Multi-Objective Adversarial Attacks on Speech Recognition

MORE: 语音识别中的多目标对抗攻击

Xiaoxue Gao, Zexin Li, Yiming Chen, Nancy F. Chen

机构 * Agency for Science, Technology and Research（科技研究局） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 MORE通过多目标对抗攻击方法，同时降低语音识别模型的识别准确率和推理效率，有效揭示了ASR模型的脆弱性。

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DyDiT++: Diffusion Transformers with Timestep and Spatial Dynamics for Efficient Visual Generation

DyDiT++: 带时间步和空间动态的扩散变换器用于高效的视觉生成

Wangbo Zhao, Yizeng Han, Jiasheng Tang, Kai Wang, Hao Luo, Yibing Song, Gao Huang, Fan Wang, Yang You

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里云达摩院） ； Hupan Lab（虎扑实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 DyDiT++通过动态调整时间步和空间计算，提升视觉生成效率，减少计算成本并拓展应用范围。

Comments This paper was accepted to the IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) on January 9, 2026. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2410.03456