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

M^3: Dense Matching Meets Multi-View Foundation Models for Monocular Gaussian Splatting SLAM

M^3：密集匹配与多视角基础模型结合的单目高斯点云SLAM

Kerui Ren, Guanghao Li, Changjian Jiang, Yingxiang Xu, Tao Lu, Linning Xu, Junting Dong, Jiangmiao Pang, Mulin Yu, Bo Dai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； 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 本文提出M^3，结合多视角基础模型与单目高斯点云SLAM，通过引入匹配头提升密集对应关系，增强跟踪稳定性，在多种基准上取得优异的位姿估计和场景重建性能。

Comments Project page: https://city-super.github.io/M3/

Surg$Σ$: A Spectrum of Large-Scale Multimodal Data and Foundation Models for Surgical Intelligence

Surg$Σ$: 一种大规模多模态数据和基础模型的光谱，用于外科智能

Zhitao Zeng, Mengya Xu, Jian Jiang, Pengfei Guo, Yunqiu Xu, Zhu Zhuo, Chang Han Low, Yufan He, Dong Yang, Chenxi Lin, Yiming Gu, Jiaxin Guo, Yutong Ban, Daguang Xu, Qi Dou, Yueming Jin

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； CUHK（香港中文大学） ； SJTU（上海交通大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 本文提出Surg$Σ$，通过大规模多模态数据和基础模型提升外科智能，解决现有框架任务特定、泛化能力差的问题，展示统一语义设计和结构化推理标注的改进效果。

Deep Tabular Representation Corrector

深度表格表示校正器

Hangting Ye, Peng Wang, Wei Fan, Xiaozhuang Song, He Zhao, Dandan Gun, Yi Chang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Engineering Research Center of Knowledge-Driven Human-Machine Intelligence, Ministry of Education, China（教育部知识驱动人机智能工程研究中心） ； International Center of Future Science, Jilin University（吉林大学未来科学国际中心） ； School of Computer Science, University of Auckland（奥克兰大学计算机科学学院） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） ； CSIRO’s Data61 and Monash University（CSIRO的数据61与莫纳什大学） 纠错

AI总结 本文提出TRC方法，通过两个任务提升深度表格模型的表示，无需修改参数，有效解决表示偏移和冗余问题。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)

From Natural Language to Executable Option Strategies via Large Language Models

从自然语言到可执行期权策略的大型语言模型

Haochen Luo, Zhengzhao Lai, Junjie Xu, Yifan Li, Tang Pok Hin, Yuan Zhang, Chen Liu

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出Option Query Language，通过语法规则将期权市场抽象为高层 primitives，使LLM能作为语义解析器生成可执行期权策略，并通过新数据集验证其优于直接生成方法。

Leveling3D: Leveling Up 3D Reconstruction with Feed-Forward 3D Gaussian Splatting and Geometry-Aware Generation

Leveling3D: 通过前馈3D高斯点划法与几何感知生成提升3D重建

Yiming Huang, Baixiang Huang, Beilei Cui, Chi Kit Ng, Long Bai, Hongliang Ren

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

AI总结 Leveling3D结合前馈3D重建与几何一致生成，解决传统方法在 extrapolated view 中的缺失区域问题，通过几何感知适配器提升3D重建质量，实现生成与重建的同步优化。

Comments 26 pages, 10 figures

Look Before Acting: Enhancing Vision Foundation Representations for Vision-Language-Action Models

先看再行动：增强视觉基础表示以用于视觉-语言-动作模型

Yulin Luo, Hao Chen, Zhuangzhe Wu, Bowen Sui, Jiaming Liu, Chenyang Gu, Zhuoyang Liu, Qiuxuan Feng, Jiale Yu, Shuo Gu, Peng Jia, Pheng-Ann Heng, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机学院，北京大学） ； Simplexity Robotics（Simplexity机器人公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出DeepVision-VLA框架，通过视觉-语言混合变压器提升视觉表示，引入动作引导视觉剪枝技术，实现在模拟和现实任务中提升9.0%和7.5%的性能。

SophiaVL-R1: Reinforcing MLLMs Reasoning with Thinking Reward

SophiaVL-R1: 通过思考奖励强化大语言模型的推理能力

Kaixuan Fan, Kaituo Feng, Haoming Lyu, Dongzhan Zhou, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, The Chinese University of Hong Kong（MMLab，香港中文大学） ； Shanghai Artifcial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 SophiaVL-R1通过引入思考奖励信号提升多模态大语言模型的推理能力，采用信任GRPO方法和退火训练策略，有效缓解奖励黑客问题，实验表明其在多个基准测试中表现优异。

Comments ICLR 2026, Project page:https://github.com/kxfan2002/SophiaVL-R1

Deformation-Invariant Neural Network and Its Applications in Distorted Image Restoration and Analysis

变形不变神经网络及其在失真图像恢复与分析中的应用

Han Zhang, Qiguang Chen, Lok Ming Lui

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hong Kong Center for Cerebro-Cardiovascular Health Engineering（香港脑心血管健康工程中心） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出变形不变神经网络（DINN），通过引入准共形变换网络（QCTN）解决几何失真图像的恢复与分析问题，其核心方法是利用准共形映射控制局部几何失真，提升图像分类和恢复性能。

Steering Frozen LLMs: Adaptive Social Alignment via Online Prompt Routing

引导冻结的大型语言模型：通过在线提示路由实现适应性社会对齐

Zeyu Zhang, Xiangxiang Dai, Ziyi Han, Xutong Liu, John C. S. Lui

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本文提出CCLUB框架，通过系统提示路由实现适应性社会对齐，解决部署时静态策略无法应对动态安全规范的问题，实验显示其在累积奖励和子最优差距上优于基线方法。