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

PhysicsMind: Sim and Real Mechanics Benchmarking for Physical Reasoning and Prediction in Foundational VLMs and World Models

PhysicsMind: 为基础多模态大语言模型和世界模型中的物理推理和预测进行仿真与现实力学基准测试

Chak-Wing Mak, Guanyu Zhu, Boyi Zhang, Hongji Li, Xiaowei Chi, Kevin Zhang, Yichen Wu, Yangfan He, Chun-Kai Fan, Wentao Lu, Kuangzhi Ge, Xinyu Fang, Hongyang He, Kuan Lu, Tianxiang Xu, Li Zhang, Yongxin Ni, Youhua Li, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎伊德大学人工智能学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 PhysicsMind是一个结合现实和仿真环境的统一基准，用于评估基础多模态大语言模型和世界模型在物理推理和预测中的能力。

Virtual Traffic Police: Large Language Model-Augmented Traffic Signal Control for Unforeseen Incidents

虚拟交通警察：基于大语言模型的交通信号控制用于突发事件

Shiqi Wei, Qiqing Wang, Kaidi Yang

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, National University of Singapore（环境与土木工程系，新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于大语言模型的交通信号控制框架，通过虚拟交通警察代理实时调整信号控制器参数，提升应对突发事件的效率和可靠性。

VeriLLM: A Lightweight Framework for Publicly Verifiable Decentralized Inference

VeriLLM：一种轻量级的公开可验证去中心化推理框架

Ke Wang, Zishuo Zhao, Xinyuan Song, Zelin Li, Libin Xia, Chris Tong, Bill Shi, Wenjie Qu, Eric Yang, Lynn Ai

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign, Gradient（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，Gradient） ； Emory University（埃默里大学） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 VeriLLM通过轻量级经验重跑和链上检查实现公开可验证的去中心化LLM推理，提高效率与安全性，减少验证成本。

Comments 18 pages, 4 figures, 6 tables

Xi+: Uncertainty Supervision for Robust Speaker Embedding

Xi+: 用于鲁棒说话人嵌入的不确定性监督

Junjie Li, Kong Aik Lee, Duc-Tuan Truong, Tianchi Liu, Man-Wai Mak

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 Xi+通过引入时序注意力模块和随机方差损失，改进了说话人嵌入的鲁棒性，提升了语音识别系统的性能。