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

Latent Action as Intention Enables Efficient Future Imagination for World Action Models

作为意图的隐式动作：为世界动作模型实现高效的未来想象

Xiang Li, Yupeng Zheng, Songen Gu, Huailiang Ma, Feng Yu, Xian Nie, Shanshuai Yuan, Yujie Zang, Weize Li, Shuai Tian, Moyang Liu, Ya-Qin Zhang, Wenchao Ding

机构 * CollegeAI, THU（清华大学CollegeAI） ； AIR, THU（清华大学AIR） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； TARS Robotics（TARS机器人公司） ； FDU（复旦大学） ； Southeast University（东南大学） ； SJTU（上海交通大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； BUAA（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文提出名为 LAWA 的 WAM 架构，以紧凑隐式动作作为未来意图实现高效未来想象，在 RoboCasa 等数据集上优于 Fast-WAM，延迟更低且性能更优，兼顾性能、泛化性与延迟。

Structurally-bounded Agentic Graph Exploration for Evidence-Grounded Scholarly DeepSearch

用于证据导向学术深度搜索的结构受限智能体图探索方法

Rima Hazra, Sayan Layek, Somnath Banerjee, Soumen Chakrabarti, Animesh Mukherjee

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； TCG CREST ； Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校） ； Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） ； Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） 纠错

AI总结 Crase是一种有界可检查的学术搜索方法，通过1.5跳引用邻域扩展等操作，在50万篇arXiv论文的基准上，召回率@50最高达同类深度研究智能体的3倍且成本仅为其三分之一。

ExpConCAD: Experience-Guided Text-to-CAD Generation from Shape Descriptions with Implicit Spatial Constraints

ExpConCAD：基于形状描述与隐式空间约束的经验引导式文本到CAD生成

Jingyao Liu, Jinkang Tang, Chen Huang, Wenqiang Lei, See-Kiong Ng

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） ； Institute of Data Science, National University of Singapore（新加坡国立大学数据科学研究院） 纠错

AI总结 ExpConCAD是一个经验增强框架，针对文本到CAD生成中描述遗漏空间约束的问题，通过恢复构建结构、检索相关经验补全约束，生成可执行CadQuery程序，实验验证了其有效性。

TurboT2VA: Fast Large-Scale Text-to-Video-Audio Generation via Score-Regularized Consistency Distillation

TurboT2VA：基于分数正则化一致性蒸馏的快速大规模文本-视频-音频生成

Xiaoda Yang, Yuxiang Liu, Kaiwen Zheng, Yuan Liu, Yibo Lai, Shengpeng Ji, Kai Jiang, Jianfei Chen, Xiaobin Hu, Shuicheng Yan, Jintao Zhang, Jun Zhu, Zhou Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Qingdao University（青岛大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出TurboT2VA框架，通过多模态归一化与渐进式课程方案，在保持音视频生成质量的同时，大幅加速190亿参数联合T2VA模型的推理，在不同分辨率下实现最高54.67倍的生成器加速。

PhysMLLMs: Spatial Priors for Unified Referring Segmentation and Grounded Reasoning of Images and Videos

PhysMLLMs：用于图像与视频的统一指称分割及接地推理的空间先验

Siyao Yan, Bo Han, Jisheng Dang, Bimei Wang, Shude Wang, Hong Peng, Yulan Guo, Jianhuang Lai, Bin Hu, Tat-SengChua

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； School of Electronics and Communication Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学电子与通信工程学院） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

AI总结 PhysMLLMs是注入物理启发空间先验的训练架构，通过REPA-Global机制提升视频分割的时空一致性，且不损害图像级接地与通用多模态能力。

RePolicy: Reinforcement Learning for Safety-Policy Invocation in Agent Safeguards

RePolicy：用于智能体安全保障中安全策略调用的强化学习方法

Houcheng Jiang, Boxuan Zhang, Qiyong Zhong, Junfeng Fang, Xiang Wang, Xiangnan He

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 针对现有智能体安全保障方法难以适应未见轨迹和变化策略上下文的问题，提出RePolicy方法，结合PolicyTraj-20K与带可验证奖励和策略上下文扰动的GRPO，在六个智能体安全基准上取得良好安全检测与策略调用效果。

MatReplace: A Reference-Free, Conditioning-Aligned Benchmark for Material Replacement in Interior Scenes

MatReplace：用于室内场景材料替换的无参考、条件对齐基准

Mingzhe Du, Thong Thanh Nguyen, Nguyen Tran Cong Duy, See-Kiong Ng, Luu Anh Tuan

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

AI总结 研究针对室内场景材料替换任务推出无参考基准MatReplace，定义三个条件轨道，实验发现命名材料渲染基本解决但像素视觉定位仍存挑战，专家评分验证其有效性。