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

Which Speech Representation Better Matches Text-Native Reasoning? A Study of Speech-Text Alignment on Frame Rate and Representation

哪种语音表示更匹配文本原生推理？帧率和表示对语音-文本对齐的研究

Zhen Ye, Xu Tan, Yiming Li, Guangyan Zhang, Chimin Chan, Haohe Liu, Zhengxi Liu, Hongzhan Lin, Zheqi Dai, Xinshen Zhang, Peiwen Sun, Qiuqiang Kong, Wei Xue

机构 * Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR（香港理工大学） ； Tencent, China（腾讯） ； University of Surrey, United Kingdom（Surrey大学） ； Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港中文大学） ； Hong Kong Baptist University, Hong Kong SAR（香港 Baptist大学） ； Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR（香港理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 研究语音与文本模态差异中的时间粒度不匹配问题，提出因子化FSQ和轻量非自回归音频LM头以降低帧率，发现4.17Hz帧率结合中间层表示对齐在语音问答中表现最佳。

Comments Accepted by Interspeech 2026 long paper

Context-Driven Incremental Compression for Multi-Turn Dialogue Generation

上下文驱动的增量压缩用于多轮对话生成

Yeongseo Jung, Jaehyeok Kim, Eunseo Jung, Jiachuan Wang, Yongqi Zhang, Ka Chun Cheung, Simon See, Lei Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； NVIDIA AI Technology Center（NVIDIA AI技术中心） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出上下文驱动的增量压缩（C-DIC），通过可修订的线程压缩状态和轻量级检索-修订-写回循环，实现跨轮信息共享，稳定长对话性能。

Comments Accepted at ICML 2026

Augmenting Molecular Language Models with Local $n$-gram Memory

增强分子语言模型的局部 $n$-gram 记忆

Xinni Zhang, Zijing Liu, He Cao, Yu Li, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） 纠错

AI总结 针对SMILES字符串的Transformer模型因字符级分词破坏化学语义的问题，提出MolGram模块，通过条件$n$-gram记忆哈希查找注入局部上下文，在三个任务上以更少参数超越基线。

MFEN:Multi-Frequency Expert Network for Visible-Infrared Person Re-ID

MFEN：用于可见光-红外行人重识别的多频专家网络

Xulin Li, Yan Lu, Bin Liu, Qinhong Yang, Qi Chu, Tao Gong, Nenghai Yu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui Province Key Laboratory of Digital Security（安徽省数字安全重点实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出多频专家网络（MFEN），通过多频调制和混合专家设计自适应组合不同频带，结合随机频率增强和频率辅助优化，解决可见光-红外图像模态差异问题。

Comments CVPR Highlight

TAROT: Task-Adaptive Refinement of LLM-prior Graphs for Few-shot Tabular Learning

TAROT: 面向小样本表格学习的任务自适应LLM先验图精炼

Ruxue Shi, Yili Wang, Mengnan Du, Hangting Ye, Yi Chang, Xin Wang

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

AI总结 提出TAROT框架，通过构建并精炼任务自适应语义图，利用LLM先验和GNN编码特征语义关系，提升小样本表格学习性能。

JailbreakOPT: Tool-Assisted Iterative Jailbreak Prompt Optimization

JailbreakOPT: 工具辅助的迭代越狱提示优化

Ge Shi, Jun Yin, Donglin Xie, Fangyi Liu, Yucan Li, Menglin Liu

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； The Renmin University of China（中国人民大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Nankai University（南开大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出JailbreakOPT框架，通过工具库和上下文Thompson采样优化单轮越狱提示，在多个LLM上提高攻击成功率并减少攻击次数。