新加坡国立大学等机构的研究者们通过元能力对齐的训练框架，模仿人类推理的心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验结果显示，这一方法不仅提升了模型在数学与编程任务上的性能，还展现出跨领域的可扩展性。
自回归模型，首次生成2048×2048分辨率图像！来自Meta、西北大学、新加坡国立大学等机构的研究人员，专门为多模态大语言模型（MLLMs）设计的TokenShuffle，显著减少了计算中的视觉Token数量，提升效率并支持高分辨率图像合成。
新加坡-麻省理工学院研究联盟、新加坡 A*SRL 实验室、新加坡国立大学、美国麻省理工学院的联合研究团队，提出了一种结合紫外吸收光谱与机器学习的检测方法，能在 30 分钟内完成细胞培养上清液的微生物污染检测。
澳大利亚国立大学团队提出了ARINAR模型，与何凯明团队此前提出的分形生成模型类似，采用双层自回归结构逐特征生成图像，显著提升了生成质量和速度，性能超越了FractalMAR模型，论文和代码已公开。
LMM在人类反馈下表现如何？新加坡国立大学华人团队提出InterFeedback框架，结果显示，最先进的LMM通过人类反馈纠正结果的比例不到50%！
由港科广、中南、西湖大学、UIUC、新加坡国立大学、上海 AI Lab、宾夕法尼亚大学等团队联合发布的首篇聚焦医疗领域具身智能的综述论文《A Survey of Embodied AI in Healthcare: Techniques, Applications, and Opportunities》正式上线，中南大学刘艺灏为第一作者
在产业界兜兜转转几年后，颜水成再次选择回归学界—— 重返新加坡国立大学NUS，担任计算机系特聘教授。没错，就是他第一个教职所在地，也是他声名鹊起的地方。
在机器人空间泛化领域，原来也有一套Scaling Law！ 来自清华和新加坡国立大学的团队，发现了空间智能的泛化性规律。 在此基础上，他们提出了一套新颖的算法框架——ManiBox，让机器人能够在真实世界中应对多样化的物体位置和复杂的场景布置。
近期，新加坡国立大学计算机学院的邵林团队提出了 D(R,O) Grasp：一种面向跨智能体灵巧抓取的机器人与物体交互统一表示。该方法通过创新性地建模机器人手与物体在抓取姿态下的交互关系，成功实现了对多种机器人手型与物体几何形状的高度泛化能力，为灵巧抓取技术的未来开辟了全新的方向。
新加坡国立大学刚刚推出的OminiControl框架无疑是AI P图的神器，轻松一键生成物体一致性的图像，例如产品效果图和试衣图。
