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

UrbanGround: From Local Perception to Spatial Agency in a Real-Scale City

UrbanGround：从局部感知到真实城市中的空间能动性

Tianjie Ju, Zheng Wu, Yueqing Sun, Yuhan Cui, Bobo Li, Shengqiong Wu, Pengzhou Cheng, Haodong Zhao, Zongru Wu, Xinbei Ma, Doris Zhang, Kunling Li, Mong-Li Lee, Wynne Hsu, Hao Fei, Qi Gu, Gongshen Liu, Zhuosheng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Meituan（美团） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai University（上海大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本文提出首个基于香港3D地理空间数据构建的UrbanGround沙盒，探究MLLM智能体在真实城市中从局部感知转化为可靠行动的程度，发现其长时间探索时错误累积的缺陷，为相关研究提供支撑。

Comments 35 pages, 11 figures, 7 tables. Project Page: this https URL (https://urbanground.github.io), Code Repository: this https URL (https://github.com/UrbanGround/UrbanGround)

Understanding Evolution Strategies for LLM Reasoning: Broader Reasoning Coverage than GRPO

理解用于大语言模型推理的进化策略：比GRPO更广泛的推理覆盖范围

Yunpeng Ba, Zhi Zheng, Yue Xie, Jiaqing Li, Xialiang Tong, Tao Zhong, Mingxuan Yuan, Zhichao Lu, Xuyang Wu, Zhenkun Wang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学（威海）） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本文研究用于LLM推理的进化策略（ES），发现ES比GRPO有更广泛的推理覆盖范围，开发了结合两者优势的GRPO-ES策略，还揭示了ES的功能稀疏性等特性，确立其为独特的推理后训练范式。

Sycophancy Suppression Can Impair Rational Updating: Anti-Sycophancy Should Preserve the Ability to Update

谄媚抑制会损害理性更新：反谄媚应保留更新能力

Huanhuan Ma, Henry Peng Zou, Chengze Li, Enze Ma, Yunyue Su, Philip S. Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 该研究区分了大型语言模型的无支撑屈服与理性更新，发现反谄媚方法会面临二者的权衡，提出反谄媚应是选择性问题，需在抑制无支撑屈服的同时保留理性更新能力。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Findings. Code and data: this https URL (https://github.com/dependentsign/sycophancy-rational-updating)

AffectOmni: RL-Verifiable People-Centric Grounded Affective Reasoning for Social and Art-Related Scenes

AffectOmni：面向社交与艺术相关场景的可通过强化学习验证的以人为中心的接地情感推理

Yibo Wang, Rui Yang, Jisheng Dang, Bimei Wang, Yitao Wu, Pengfei Cao, Wencan Zhang, Hong Peng, Bin Hu, Tat-Seng Chua

机构 * Lanzhou University（兰州大学） ； Hainan University（海南大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 AffectOmni是面向社交与艺术场景的可验证情感推理框架，通过GRPO训练，引入两类奖励优化以人为中心的证据选择与时间推理，经多数据集实验较7B基线实现显著性能提升。

Comments 12 pages, 5 figures