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

AdaMeZO: Adam-style Zeroth-Order Optimizer for LLM Fine-tuning Without Maintaining the Moments

AdaMeZO：一种用于LLM微调的Adam风格零阶优化器，无需维护动量

Zhijie Cai, Haolong Chen, Guangxu Zhu

机构 * Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） ； 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） 纠错

AI总结 本文提出AdaMeZO，一种基于Adam风格的零阶优化器，通过估计一阶和二阶动量而不存储在内存中，有效减少GPU内存需求，同时在微调LLM时表现出色，比MeZO快70%。

Decouple before Integration: Test-time Synthesis of SFT and RLVR Task Vectors

在整合前解耦：测试时合成SFT和RLVR任务向量

Chaohao Yuan, Chenghao Xiao, Yu Rong, Hong Cheng, Long-Kai Huang

机构 * Department of Systems Engineering and Engineering Management, Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（系统工程与工程管理系，香港中文大学，香港，中国） ； Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University, Hong Kong, China（计算机科学系，香港 Baptist 大学，香港，中国） ； DAMO Academy, Alibaba Group, Hangzhou, China（达摩院，阿里巴巴集团，杭州，中国） ； Hupan Lab, Hangzhou, China（虎派实验室，杭州，中国） 纠错

AI总结 本文提出DoTS框架，通过测试时任务向量运算解耦SFT和RLVR，减少干扰并提升性能，实验表明其在多个数学推理基准上表现优异。

Claw-Eval-Live: A Live Agent Benchmark for Evolving Real-World Workflows

Claw-Eval-Live: 一个用于评估进化现实工作流的活体代理基准

Chenxin Li, Zhengyang Tang, Mingxin Huang, Yunlong Lin, Shijue Huang, Shengyuan Liu, Bowen Ye, Rang Li, Lei Li, Benyou Wang, Yixuan Yuan

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出Claw-Eval-Live活体基准，通过分离可刷新信号层和可复现的发布快照，评估代理在动态工作流需求下的表现，发现可靠工作流自动化仍待解决，领先模型仅完成66.7%的任务。

Comments Project page: https://claw-eval-live.github.io

VLBiMan: Vision-Language Anchored One-Shot Demonstration Enables Generalizable Bimanual Robotic Manipulation

VLBiMan: 视觉-语言锚定的一次示例演示使通用化双臂机器人操作成为可能

Huayi Zhou, Kui Jia

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

AI总结 VLBiMan通过任务感知分解从单个示例中提取可重用技能，实现双臂机器人操作的通用化，减少演示需求并增强跨平台适应性。

Comments accepted by ICLR 2026. The project link is https://hnuzhy.github.io/projects/VLBiMan/

Incomplete Data, Complete Dynamics: A Diffusion Approach

不完整数据，完整动态：一种扩散方法

Zihan Zhou, Chenguang Wang, Hongyi Ye, Yongtao Guan, Tianshu Yu

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）） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出一种基于扩散的框架，通过将不完整数据分为观察上下文和未观测查询部分，实现对物理系统的学习与缺失部分的准确填补，理论和实验均证明其在流体流动和天气系统等任务中优于现有方法。

A Survey on Vision-Language-Action Models for Embodied AI

具身人工智能中视觉-语言-动作模型的综述

Yueen Ma, Zixing Song, Yuzheng Zhuang, Jianye Hao, Irwin King

机构 * Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； Huawei Noah’s Ark Laboratory（华为诺亚实验室） 纠错

AI总结 本文综述了具身人工智能中视觉-语言-动作模型的发展，探讨了其在机器人任务中的应用，分类了三种主要研究方向，并讨论了面临的挑战与未来方向。

Comments Project page: https://github.com/yueen-ma/Awesome-VLA

Journal ref IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (Early Access), 2026