The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）

Exploiting Low-Dimensional Manifold of Features for Few-Shot Whole Slide Image Classification

利用特征的低维流形进行少样本全滑动图像分类

Conghao Xiong, Zhengrui Guo, Zhe Xu, Yifei Zhang, Raymond Kai-Yu Tong, Si Yong Yeo, Hao Chen, Joseph J. Y. Sung, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Centre of AI in Medicine, Singapore（新加坡人工智能医学中心） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University（南洋理工大学Lee Kong Chian医学学院） ； MedVisAI Lab, Singapore（新加坡MedVisAI实验室） 纠错

AI总结 本文提出Manifold Residual块，通过几何意识的残差学习方法，解决少样本全滑动图像分类中的过拟合问题，实现更高效的模型性能。

Comments Accepted to ICLR 2026

Preoperative-to-intraoperative Liver Registration for Laparoscopic Surgery via Latent-Grounded Correspondence Constraints

腹腔手术中基于潜在证据的预手术到手术过程肝脏注册

Ruize Cui, Jialun Pei, Haiqiao Wang, Jun Zhou, Jeremy Yuen-Chun Teoh, Pheng-Ann Heng, Jing Qin

机构 * The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（香港理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出Land-Reg框架，通过显式学习潜在证据的2D-3D地标对应关系，提升腹腔手术中预手术到术中肝脏的跨模态注册精度与可解释性。

Comments 10 pages, 4 figures

TQCodec: Towards neural audio codec for high-fidelity music streaming

TQCodec：面向高质量音乐流媒体的神经音频编解码器

Lixing He, Zhouxuan Chen, Mingshuai Liu, Xinran Sun, Wucheng Wang, Minfu Li, Lingcheng Kong, Weifeng Zhao, Wenjiang Zhou

机构 * Tencent Music Entertainment（腾讯音乐娱乐） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Southeast University（东南大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 TQCodec是一种针对高质量音乐流媒体设计的神经音频编解码器，通过改进的网络架构和感知驱动的比特分配策略，在高比特率下实现卓越的音频质量。

Anatomy of the Modality Gap: Dissecting the Internal States of End-to-End Speech LLMs

模态差距的解剖：剖析端到端语音大语言模型的内部状态

Ming-Hao Hsu, Xueyao Zhang, Xiaohai Tian, Jun Zhang, Zhizheng Wu

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（数据科学学院，香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文研究了端到端语音大语言模型中语音与文本表示的跨层对齐特性，揭示了语音冗余性导致的模态差距问题，并提出未来需在标记或时间粒度上进行优化。

VidDoS: Universal Denial-of-Service Attack on Video-based Large Language Models

VidDoS：针对基于视频的大语言模型的通用拒绝服务攻击

Duoxun Tang, Dasen Dai, Jiyao Wang, Xiao Yang, Jianyu Wang, Siqi Cai

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港中文大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳研究院） ； Shenzhen Loop Area Institute, China（深圳环园院） ； McGill University（麦吉尔大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology, Guangzhou（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 VidDoS是一种针对视频大语言模型的通用拒绝服务攻击方法，通过通用优化生成实例无关的触发器，导致模型推理延迟和token扩展显著增加，引发安全问题。

Words & Weights: Streamlining Multi-Turn Interactions via Co-Adaptation

词语与权重：通过协同适应流式多轮交互

Chenxing Wei, Hong Wang, Ying He, Zhongxiang Dai, Bo Jiang, F. Richard Yu, Yao Shu

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence（广东人工智能与数字经济实验室） ； University of Science（科学大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Carleton University（卡尔顿大学） 纠错

AI总结 ROSA2通过协同适应词语与权重空间，提升多轮交互的语义清晰度和参数更新效率，实现更高效的交互性能。

Human or Machine? A Preliminary Turing Test for Speech-to-Speech Interaction

人类还是机器？一种语音到语音交互的初步图灵测试

Xiang Li, Jiabao Gao, Sipei Lin, Xuan Zhou, Chi Zhang, Bo Cheng, Jiale Han, Benyou Wang

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology（网络与交换技术国家重点实验室） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究 institute） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文首次对语音到语音系统进行图灵测试，发现现有系统在类人特性上存在显著差距，提出细粒度分类法和可解释模型以提升对话AI的类人能力。

Comments Accepted by ICLR 2026 Conference

Spotlight on Token Perception for Multimodal Reinforcement Learning

多模态强化学习中的token感知聚焦

Siyuan Huang, Xiaoye Qu, Yafu Li, Yun Luo, Zefeng He, Daizong Liu, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 本文提出VPPO算法，通过token感知优化提升多模态强化学习的视觉推理能力。

Comments Accepted by ICLR 2026, project page: https://github.com/huaixuheqing/VPPO-RL

Token-Importance Guided Direct Preference Optimization

基于令牌重要性的直接偏好优化

Ning Yang, Hai Lin, Yibo Liu, Baoliang Tian, Guoqing Liu, Haijun Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； ByteDance（字节跳动） ； Microsoft Research AI4Science（微软研究院AI4Science） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

AI总结 本文提出TI-DPO方法，通过混合加权机制和三元组损失实现细粒度语义控制，提升模型对偏好响应的准确性和生成多样性。

Comments ICLR 2026 Oral

Large Language Models in Bioinformatics: A Survey

大语言模型在生物信息学中的应用：综述

Zhenyu Wang, Zikang Wang, Jiyue Jiang, Pengan Chen, Xiangyu Shi, Yu Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University Third Hospital（北京大学第三医院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文综述了大语言模型在生物信息学中的应用，涵盖基因组序列建模、RNA结构预测等核心方法，并探讨了数据稀缺和跨组学整合等挑战及未来发展方向。

Comments Accepted by ACL 2025

Fair in Mind, Fair in Action? A Synchronous Benchmark for Understanding and Generation in UMLLMs

公平在心，公平在行？一个用于理解与生成的同步基准：UMLLMs的公平性评估

Yiran Zhao, Lu Zhou, Xiaogang Xu, Zhe Liu, Jiafei Wu, Liming Fang

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； Ningbo Global Innovation Center, Zhejiang University（浙江大学宁波全球创新中心） ； Collaborative Innovation Center of Novel Software Technology and Industrialization（新型软件技术与产业化协同创新中心） 纠错

AI总结 IRIS基准通过同步评估UMLLMs的理解与生成任务公平性，揭示系统性偏见现象并提供公平性优化指导。

Comments Accepted to ICLR 2026

MicroVerse: A Preliminary Exploration Toward a Micro-World Simulation

MicroVerse: 微观世界模拟的初步探索

Rongsheng Wang, Minghao Wu, Hongru Zhou, Zhihan Yu, Zhenyang Cai, Junying Chen, Benyou Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Peking Union Medical College Hospital（北京协和医学院附属医院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 MicroVerse通过构建MicroWorldBench和MicroSim-10K数据集，首次提出微观世界模拟概念，展示其在生物机制教育中的潜力。

TopoEdge: Topology-Grounded Agentic Framework for Edge Networking Code Generation and Repair

TopoEdge：基于拓扑的代理框架用于边缘网络代码生成与修复

Haomin Qi, Bohan Liu, Zihan Dai, Yunkai Gao

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

AI总结 TopoEdge通过拓扑引导的检索增强生成框架，实现边缘网络配置的生成与修复，利用图神经网络和三个专门化代理协调生成-验证-修复循环。

Comments 6 pages, 4 figures, 3 tables

Journal ref IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) 2026

TP-Spikformer: Token Pruned Spiking Transformer

TP-Spikformer: 令牌修剪的脉冲变换器

Wenjie Wei, Xiaolong Zhou, Malu Zhang, Ammar Belatreche, Qian Sun, Yimeng Shan, Dehao Zhang, Zijian Zhou, Zeyu Ma, Yang Yang, Haizhou Li

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Northumbria University（北umbria大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen (CUHK-Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 TP-Spikformer通过令牌修剪减少计算开销，保持性能，适用于资源受限的SNN部署。

Comments 24 pages, 7 figures

MLLM-4D: Towards Visual-based Spatial-Temporal Intelligence

MLLM-4D: 向基于视觉的空间-时间智能迈进

Xingyilang Yin, Chengzhengxu Li, Jiahao Chang, Chi-Man Pun, Xiaodong Cun

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； GVC Lab, Great Bay University（大湾大学GVC实验室） 纠错

AI总结 MLLM-4D通过改进的数据筛选和训练策略，实现了从2D输入中强大的空间-时间理解和推理能力。

Learning to Explore with Parameter-Space Noise: A Deep Dive into Parameter-Space Noise for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

通过参数空间噪声学习探索：深入研究可验证奖励的强化学习

Bizhe Bai, Xinyue Wang, Peng Ye, Tao Chen

机构 * Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院） ； College of Future Information Technology, Fudan University, Shanghai, China（未来信息科技学院，复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港中文大学） 纠错

AI总结 通过参数空间噪声提升探索能力，PSN-GRPO在多个基准中提升推理能力并超越传统探索方法。

Comments 17 pages, 10 Figures

ThinkMorph: Emergent Properties in Multimodal Interleaved Chain-of-Thought Reasoning

ThinkMorph：多模态交错链式推理中的涌现特性

Jiawei Gu, Yunzhuo Hao, Huichen Will Wang, Linjie Li, Michael Qizhe Shieh, Yejin Choi, Ranjay Krishna, Yu Cheng

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； absolute AI ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 ThinkMorph通过统一模型提升多模态推理性能，展现视觉操控与模式切换等新兴能力。

Comments project page: https://thinkmorph.github.io/

Concerto: Joint 2D-3D Self-Supervised Learning Emerges Spatial Representations

Concerto：联合2D-3D自监督学习产生空间表示

Yujia Zhang, Xiaoyang Wu, Yixing Lao, Chengyao Wang, Zhuotao Tian, Naiyan Wang, Hengshuang Zhao

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 Concerto通过联合2D-3D自监督学习，产生更连贯的信息空间表示，优于现有SOTA模型并在多个基准上取得新成就。

Comments NeurIPS 2025, produced by Pointcept, project page: https://pointcept.github.io/Concerto

Journal ref Neural Information Processing Systems 2025

Scaf-GRPO: Scaffolded Group Relative Policy Optimization for Enhancing LLM Reasoning

Scaf-GRPO：基于 scaffolding 的组相对策略优化以增强大语言模型推理能力

Xichen Zhang, Sitong Wu, Yinghao Zhu, Haoru Tan, Shaozuo Yu, Ziyi He, Jiaya Jia

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 Scaf-GRPO通过渐进式训练框架，在模型学习停滞时提供分层提示，有效提升大语言模型的数学推理能力。

Comments Code: https://github.com/JIA-Lab-research/Scaf-GRPO Accepted by ICLR 2026

ExGRPO: Learning to Reason from Experience

ExGRPO：从经验中学习推理

Runzhe Zhan, Yafu Li, Zhi Wang, Xiaoye Qu, Dongrui Liu, Jing Shao, Derek F. Wong, Yu Cheng

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 ExGRPO通过组织和优先处理有价值的经验，提升大语言模型的推理性能并稳定训练过程。

Comments ICLR 2026 Camera Ready version

Advancing Complex Video Object Segmentation via Progressive Concept Construction

通过渐进式概念构建推进复杂视频对象分割

Zhixiong Zhang, Shuangrui Ding, Xiaoyi Dong, Songxin He, Jianfan Lin, Junsong Tang, Yuhang Zang, Yuhang Cao, Dahua Lin, Jiaqi Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； CPII under InnoHK（InnoHK下的CPII） 纠错

AI总结 SeC通过渐进式概念构建方法，在复杂视频对象分割任务中实现了显著性能提升，特别是在语义复杂场景下的表现优于现有方法。

Comments project page: https://rookiexiong7.github.io/projects/SeC/ ; code: https://github.com/OpenIXCLab/SeC ; dataset: https://huggingface.co/datasets/OpenIXCLab/SeCVOS

Vision-R1: Incentivizing Reasoning Capability in Multimodal Large Language Models

Vision-R1: 促进多模态大语言模型推理能力的激励方法

Wenxuan Huang, Bohan Jia, Zijie Zhai, Shaosheng Cao, Zheyu Ye, Fei Zhao, Zhe Xu, Xu Tang, Yao Hu, Shaohui Lin

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

AI总结 Vision-R1通过构建高质量多模态CoT数据集和渐进性思维抑制训练策略，提升多模态推理能力，在数学推理基准中取得显著成绩。

Comments Accepted to ICLR 2026. Code is available at https://github.com/Osilly/Vision-R1

Interaction2Code: Benchmarking MLLM-based Interactive Webpage Code Generation from Interactive Prototyping

Interaction2Code: 基于MLLM的交互式网页代码生成基准测试

Jingyu Xiao, Yuxuan Wan, Yintong Huo, Zixin Wang, Xinyi Xu, Wenxuan Wang, Zhiyao Xu, Yuhang Wang, Michael R. Lyu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, China（香港中文大学） ； Singapore Management University, Singapore（新加坡管理学院） ； Renmin University of China, China（中国人民大学） ； Tsinghua University, China（清华大学） ； Southwest University, China（西南大学） 纠错

AI总结 Interaction2Code提出首个基于MLLM的交互式网页代码生成基准测试，识别MLLM在交互生成中的四个限制并提出四种增强策略。

Comments Published in the Proceedings of the 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2025)

Efficient Long-Horizon GUI Agents via Training-Free KV Cache Compression

通过无训练KV缓存压缩实现高效的长周期GUI代理

Bowen Zhou, Zhou Xu, Wanli Li, Jingyu Xiao, Haoqian Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 ST-Lite通过无训练的KV缓存压缩方法，提升GUI代理的解码效率，实现2.45倍加速并保持性能优势。

EfficientPosterGen: Semantic-aware Efficient Poster Generation via Token Compression and Accurate Violation Detection

EfficientPosterGen: 通过令牌压缩和准确违规检测的语义感知高效海报生成

Wenxin Tang, Jingyu Xiao, Yanpei Gong, Fengyuan Ran, Tongchuan Xia, Junliang Liu, Man Ho Lam, Wenxuan Wang, Michael R. Lyu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Dalian Maritime University（大连海事大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 EfficientPosterGen通过语义感知检索、视觉上下文压缩和无代理布局检测技术，实现高效且可靠的学术海报自动生成。