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

FastStair: Learning to Run Up Stairs with Humanoid Robots

FastStair: 人类机器人跑步上楼梯的学习

Yan Liu, Tao Yu, Haolin Song, Hongbo Zhu, Nianzong Hu, Yuzhi Hao, Xiuyong Yao, Xizhe Zang, Hua Chen, Jie Zhao

机构 * School of Mechanics Engineering, Harbin Institute of Technology (HIT), Harbin Heilongjiang 150001, China（哈尔滨工业大学机械工程学院） ； LimX Dynamics, Shenzhen, China（LimX Dynamics） ； Zhejiang University-University of Illinois Urbana-Champaign Institute (ZJUI), Haining, China（浙江大学-伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校联合研究所） ； Department of Electronic Engineering and Information Science (EEIS), University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China（中国科学技术大学电子工程与信息科学系） ； Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR, China（香港科技大学） ； Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore, Singapore 117575（新加坡国立大学机械工程系） 纠错

AI总结 FastStair通过结合基于模型的规划器和强化学习，实现仿人机器人快速稳定的楼梯上升，展示了在高速和长楼梯上的卓越性能。

Collaborative Multi-Agent Test-Time Reinforcement Learning for Reasoning

协同多智能体测试时间强化学习用于推理

Zhiyuan Hu, Yunhai Hu, Juncheng Liu, Shuyue Stella Li, Yucheng Wang, Zhen Xu, See-Kiong Ng, Anh Tuan Luu, Xinxing Xu, Bryan Hooi, Cynthia Breazeal, Hae Won Park

机构 * MIT（麻省理工学院） ； NUS（新加坡国立大学） ； NYU（纽约大学） ； Microsoft（微软） ； Columbia（哥伦比亚大学） ； NTU（国立科技大学） 纠错

AI总结 MATTRL通过在推理阶段注入结构化文本经验，提升多智能体在医学、数学和教育等领域的推理准确性，比多智能体基线提升3.67%，比单智能体基线提升8.67%。

Comments Work in Progress

Encoder-Only Image Registration

仅编码器图像配准

Xiang Chen, Renjiu Hu, Jinwei Zhang, Yuxi Zhang, Xinyao Yu, Min Liu, Yaonan Wang, Hang Zhang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（人工智能与机器人学院，湖南大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Johns Hopkins University（电气与计算机工程系，约翰霍普金斯大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（电气与计算机工程系，国立新加坡大学） 纠错

AI总结 EOIR通过仅编码器架构实现图像配准的高精度与高效率平衡，利用卷积网络线性化局部强度和和谐化全局对比度变化，构建拉普拉斯特征金字塔以逐步生成全微分变形。

Comments accepted by IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology

MoST: Mixing Speech and Text with Modality-Aware Mixture of Experts

MoST：通过模态感知混合专家混合语音和文本

Yuxuan Lou, Kai Yang, Yang You

机构 * School of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 MoST通过模态感知混合专家架构，实现语音和文本的高效融合，首次公开了基于混合专家的语音-文本大语言模型。

SALP-CG: Standard-Aligned LLM Pipeline for Classifying and Grading Large Volumes of Online Conversational Health Data

SALP-CG：面向在线医疗对话数据分类与分级的标准对齐大语言模型流水线

Yiwei Yan, Hao Li, Hua He, Gong Kai, Zhengyi Yang, Guanfeng Liu

机构 * School of Computing, Macquarie University, Australia（麦考瑞大学计算机学院） ； Department of Biomedical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学生物医学工程系） ； School of Mathematics and Statistics, Shandong University of Technology, China（山东理工大学数学与统计学院） ； Digital Intelligence Center, Fuzhou University Affiliated Provincial Hospital, China（福州市附属省医院数字智能中心） ； School of Computer Science and Engineering, UNSW, Australia（新南威尔士大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 SALP-CG通过统一标准和自动化方法，实现在线医疗对话数据的分类与敏感性分级，提升健康数据治理效率。

VICON: Vision In-Context Operator Networks for Multi-Physics Fluid Dynamics Prediction

VICON：基于多物理场流体动力学预测的上下文操作网络

Yadi Cao, Yuxuan Liu, Liu Yang, Rose Yu, Hayden Schaeffer, Stanley Osher

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 VICON通过整合视觉Transformer架构，高效处理2D数据并提升多物理场流体动力学预测的准确性与鲁棒性。

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