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

SetCon: Towards Open-Ended Referring Segmentation via Set-Level Concept Prediction

SetCon: 通过集级概念预测实现开放式的指称分割

Zhixiong Zhang, Yizhuo Li, Shuangrui Ding, Yuhang Zang, Shengyuan Ding, Long Xing, Yibin Wang, Qiaosheng Zhang, Jiaqi Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出SetCon，通过集级概念预测实现开放式的指称分割，利用LVLM生成的自然语言概念作为语义条件进行联合掩码-集解码，提高了分割的完整性和互斥性。

SLoW: Select Low-frequency Words! Automatic Dictionary Selection for Translation on Large Language Models

SLoW: 选择低频词！大型语言模型翻译上的自动词典选择

Hongyuan Lu, Zixuan Li, Zefan Zhang, Wai Lam

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Southeast University（东南大学） ； FaceMind Corporation（FaceMind公司） ； College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种名为自动词典选择（ADS）的新任务，通过SLoW方法选择低频词典以提升翻译性能，无需访问训练数据，且在100种语言上显著节省token消耗并提升翻译效果。

Comments EMNLP 2025 Main

3DMambaComplete: Exploring Structured State Space Model for Point Cloud Completion

3DMambaComplete：探索结构状态空间模型用于点云补全

Yixuan Li, Weidong Yang, Ben Fei

机构 * Shanghai Key Laboratory of Data Science, School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机学院数据科学实验室） ； Department of Information Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学信息工程系） 纠错

AI总结 本文提出3DMambaComplete，一种基于Mamba框架的点云补全网络，通过HyperPoint生成、分散和变形模块有效解决点云补全中的局部细节丢失和计算复杂度问题，实验表明其优于现有方法。

Comments 24 pages, 14 figures, 10 tables

Efficient Long-Context Modeling in Diffusion Language Models via Block Approximate Sparse Attention

通过块近似稀疏注意力实现扩散语言模型的高效长上下文建模

Wenhu Zhang, Yiming Wu, Huanyu Wang, Yaoyang Liu, Huanzhang Dou, Senqiao Yang, Sitong Wu, Hanbin Zhao, Jiaya Jia

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

AI总结 本文提出了一种块近似稀疏注意力框架（BA-Att），通过块级预下采样操作识别信息区域，避免依赖脆弱的位置先验，从而在保持高性能的同时提升计算效率，实验表明其在注意力计算上比FlashAttention快6.95倍，并在50%稀疏度下保持接近全注意力性能。

Comments CVPR 2026 Findings paper

Probabilistic Multivariate Time Series Forecasting with Diffusion Copulas

基于扩散Copula的概率多变量时间序列预测

David Huk, Dongshan Wang, Miha Bresar

机构 * Department of Statistics The University of Warwick（威斯敏斯特大学统计系） ； School of Data Science The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种扩散-Copula框架，通过分离边际分布学习与依赖结构学习，改进了多变量时间序列预测中对尾部风险的估计，展示了在加密货币市场中对系统性极值的预测优势。

Comments ICLR 2026 Workshop Advances in Financial AI

SceneCode: Executable World Programs for Editable Indoor Scenes with Articulated Objects

SceneCode: 可执行的世界程序用于可编辑的室内场景及具有关节物体

Puyi Wang, Yuhao Wang, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Kevin Qinghong Lin, Yangguang Li, Yu Cheng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Microsoft（微软） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本文提出SceneCode，一种通过可执行程序生成可编辑的室内场景，解决了现有方法中物体结构控制不足的问题，提升了场景生成的精确性和可交互性。

Beyond Mode Collapse: Distribution Matching for Diverse Reasoning

超越模式崩溃：用于多样化推理的分布匹配

Xiaozhe Li, Yang Li, Xinyu Fang, Shengyuan Ding, Peiji Li, Yongkang Chen, Yichuan Ma, Tianyi Lyu, Linyang Li, Dahua Lin, Qipeng Guo, Qingwen Liu, Kai Chen

机构 * Tongji University（同济大学） ； Independent（独立） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出DMPO方法，通过原理性近似前向KL最小化来防止on-policy强化学习中的模式崩溃，展示了在NP难组合优化问题上的改进效果，提升了多样化推理能力。

What and When to Distill: Selective Hindsight Distillation for Multi-Turn Agents

什么和何时去蒸馏：多轮代理的定向 hindsight 蒸馏

Xiaozhe Li, Tianyi Lyu, Yang Li, Yichuan Ma, Peiji Li, Linyang Li, Qipeng Guo, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Tongji University Shanghai AI Laboratory（同济大学上海人工智能实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文研究了多轮代理中如何选择性地利用 hindsight 蒸馏，提出了一种基于环境反馈的强化学习框架 SERL，通过任务奖励和环境反馈的结合，在 ALFWorld 和 WebShop 任务中取得了较高的成功率。

ALSO: Adversarial Online Strategy Optimization for Social Agents

ALSO: 用于社交代理的对抗在线策略优化

Xiang Li, Liping Yi, Mingze Kong, Min Zhang, Zhongxiang Dai, QingHua Hu

机构 * School of Artificial Intelligence, Tianjin University, Tianjin, China（天津大学人工智能学院，天津，中国） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） ； East China Normal University, Shanghai, China（华东师范大学，上海，中国） 纠错

AI总结 本文提出ALSO框架，通过将多轮交互建模为对抗性带薪问题，并引入轻量级神经代理来预测奖励，从而在动态环境中实现社交代理的鲁棒策略优化。

Comments Accepted at ICML 2026

VGGT-Edit: Feed-forward Native 3D Scene Editing with Residual Field Prediction

VGGT-Edit：基于残差场预测的前馈原生3D场景编辑

Kaixin Zhu, Yiwen Tang, Yifan Yang, Renrui Zhang, Bohan Zeng, Ziyu Guo, Ruichuan An, Zhou Liu, Qizhi Chen, Delin Qu, Jaehong Yoon, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； NTU Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Key Lab of Data Intel. & Security (PKU)（北京数据智能与安全实验室（北京大学）） 纠错

AI总结 本文提出VGGT-Edit，一种基于文本条件的前馈原生3D场景编辑框架，通过引入深度同步文本注入和残差变换头，实现高质量的3D场景编辑，同时构建DeltaScene数据集以提升编辑效果和推理速度。

$π$-Bench: Evaluating Proactive Personal Assistant Agents in Long-Horizon Workflows

$π$-Bench：评估长周期工作流中主动型个人助理代理

Haoran Zhang, Luxin Xu, Zhilin Wang, Runquan Gui, Shunkai Zhang, Haodi Lei, Zihao He, Bingsu He, Chicheng Qin, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Yang Yang, Yu Cheng, Yafu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tongji University（同济大学） ； Soochow University（苏州大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出$π$-Bench基准，用于评估个人助理代理在长周期工作流中的主动协助能力，通过100个多轮任务和5种特定领域用户角色，验证代理在未明确表达意图前识别和执行隐藏意图的能力，揭示主动协助的挑战及前期交互对后续任务的重要性。

Comments 44 pages

Eliminating Inductive Bias in Reward Models with Information-Theoretic Guidance

通过信息论指导消除奖励模型中的归纳偏置

Zhuo Li, Pengyu Cheng, Zhechao Yu, Feifei Tong, Anningzhe Gao, Tsung-Hui Chang, Xiang Wan, Erchao Zhao, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba（阿里巴巴大模型应用团队） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于信息论的奖励模型去偏方法DIR，通过最大化奖励模型评分与人类偏好对之间的互信息，同时最小化奖励模型输出与偏好输入偏置属性之间的互信息，从而有效缓解归纳偏置问题并提升RLHF性能。

Comments Published as a conference paper at The International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026

Differential-Integral Neural Operator for Long-Term Turbulence Forecasting

微分-积分神经算子用于长期湍流预测

Hao Wu, Yuan Gao, Fan Xu, Fan Zhang, Qingsong Wen, Kun Wang, Xiaomeng Huang, Xian Wu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于物理原理的微分-积分神经算子，通过并行分支学习不同的物理算子，以提高长期湍流预测的稳定性与鲁棒性，从而在2D Kolmogorov流基准测试中实现了更精确的预测。

To Call or Not to Call: Diagnosing Intrinsic Over-Calling Bias in LLM Agents

叫还是不叫：诊断LLM代理中的内在过度调用偏差

Wei Shi, Ziheng Peng, Sihang Li, Xiting Wang, Xiang Wang, Mengnan Du, Na Zou

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） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The Chinese University of Hong Kong Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文研究了LLM代理中过度调用现象，提出内在偏差假说，通过稀疏自编码器恢复行为对齐的特征基，减少到带符号激活边距，并估计偏移量，从而修正过度调用问题。

ReCrit: Transition-Aware Reinforcement Learning for Scientific Critic Reasoning

ReCrit: 基于过渡意识的强化学习用于科学批评推理

Wanghan Xu, Yuhao Zhou, Hengyuan Zhao, Shuo Li, Dianzhi Yu, Zhenfei Yin, Yaowen Hu, Fengli Xu, Wanli Ouyang, Wenlong Zhang, Lei Bai

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） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 该研究提出ReCrit框架，通过强化学习解决科学批评推理中的过渡意识问题，改进了批评准确性。