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

One Polluted Page Is Enough: Evaluating Web Content Pollution in Generative Recommenders

一个被污染的页面就够了：评估生成式推荐系统中的网页内容污染

Minghao Luo, Liang Chen

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

AI总结 本研究提出FORGE基准，评估搜索增强LLM在检索结果被污染时推荐虚假产品的脆弱性，发现单个污染页面即可导致高达27%的推荐错误率，且推理能力无法缓解此问题。

Leveraging Audio-LLMs to Filter Speech-to-Speech Training Data

利用音频大语言模型过滤语音到语音训练数据

Qixu Chen, Satoshi Nakamura

机构 * 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） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）人工智能学院） 纠错

AI总结 提出Rank-to-Distill策略，训练音频大语言模型直接从语音对判断保留/丢弃，过滤噪声数据，提升端到端语音翻译性能。

Comments Accepted to INTERSPEECH 2026

MaxProof: Scaling Mathematical Proof with Generative-Verifier RL and Population-Level Test-Time Scaling

MaxProof: 通过生成-验证器强化学习与群体级测试时扩展实现数学证明规模化

Jiacheng Chen, Xinyu Zhang, Shunkai Zhang, Yanmohan Wang, Lin Li, Tiancheng Qin, Qin Wang, Zhengmao Zhu, Tianle Li, Jingyang Li, Zehan Li, Binyang Jiang, Jin Zhu, Han Ding, Fei Yu, Chenyu Du, Zijian Song, Jiayuan Song, Zhi Zhang, Yunan Huang, Weiyu Cheng, Pengyu Zhao, Yu Cheng

机构 * MiniMax ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出MaxProof框架，结合生成-验证器强化学习与群体级测试时扩展，在MiniMax-M3系列上实现竞赛级数学证明，在IMO 2025和USAMO 2026上超越人类金牌阈值。

Towards Personalized Federated Learning for Dysarthric Speech Recognition

面向构音障碍语音识别的个性化联邦学习

Tao Zhong, Mengzhe Geng, Jiajun Deng, Shujie Hu, Xunying Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National Research Council Canada（加拿大国家研究委员会） 纠错

AI总结 针对构音障碍语音识别中联邦学习异构性问题，提出参数平均和嵌入平均两种个性化聚合策略，在UASpeech和TORGO上分别实现0.99%和0.56%的绝对词错误率降低。

GeoCFNet: Geometry-Aware Confidence Field Network for Robot-Assisted Endoscopic Submucosal Dissection

GeoCFNet: 几何感知置信场网络用于机器人辅助内镜黏膜下剥离术

Rui Tang, Guankun Wang, Long Bai, Haochen Yin, Huxin Gao, Jiewen Lai, Jiazheng Wang, Hongliang Ren

机构 * Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学电子工程系） ； Theory Lab, Central Research Institute, 2012 Labs, Huawei Technologies Co. Ltd.（华为技术有限公司中央研究院2012实验室理论实验室） 纠错

AI总结 提出GeoCFNet，通过几何感知置信场估计解决动态内镜场景下的解剖引导问题，集成Token差异化融合和几何感知空间正则化，实现精确稳定的置信场预测。

Comments IEEE ICIA 2026

Emo-LiPO: Listwise Preference Optimization for Fine-Grained Emotion Intensity Control in LLM-based Text-to-Speech

Emo-LiPO：基于LLM的文本到语音中细粒度情感强度控制的列表式偏好优化

Yihang Lin, Li Zhou, Congwei Cao, Dongchu Xie, Xiaoxue Gao, Chen Zhang, Haizhou Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳市大数据研究院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 提出Emo-LiPO框架，将情感强度控制建模为学习排序问题，通过列表式偏好优化对齐文本与语音的情感强度，实现更忠实连续的情感表达，在ESD-plus数据集上显著提升情感准确性和强度可控性。

Comments Accepted by IJCAI 2026. Emotional TTS, Preference Optimization, Emotion Intensity Control

Learning Task-Aware Sampling with Shared Saliency through Density-Equalizing Mappings

通过密度均衡映射学习具有共享显著性的任务感知采样

Tsz Lok Ip, Han Zhang, Lok Ming Lui

机构 * Department of Mathematics, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学数学系） ； Department of Mathematics, City University of Hong Kong（香港城市大学数学系） 纠错

AI总结 提出DECNN框架，利用密度均衡映射根据数据空间重要性动态重分配卷积计算资源，实现任务自适应采样，提升模型效率与可解释性。

Comments 16 pages, 10 figures

Vocal Identity Under Siege by AI Voice Cloning Technologies

AI语音克隆技术对声音身份的攻击

Jyh-An Lee, Xuan Sun

机构 * Centre for Legal Innovation and Digital Society (CLINDS)（法律创新与数字社会研究中心） ； The Chinese University of Hong Kong Faculty of Law（香港中文大学法学院） 纠错

AI总结 本文通过比较分析公开权、人格权和个人数据保护权三种法律框架，探讨生成式AI语音克隆对声音身份独特价值的威胁及法律应对。

Journal ref [2026] Singapore Journal of Legal Studies 46

High-Fidelity Two-Step Image Generation via Teacher-Aligned End-to-End Distillation

高保真两步图像生成：通过教师对齐的端到端蒸馏

Dongyang Liu, Ruoyi Du, David Liu, Dengyang Jiang, Liangchen Li, Qilong Wu, Zhen Li, Steven C. H. Hoi, Hongsheng Li, Peng Gao

机构 * Z-Image Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团Z-Image团队） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出Z-Image Turbo++，通过分布对齐对抗学习、步解耦参数化和迭代正则化端到端训练，将8步教师模型蒸馏为2步生成模型，显著缩小质量差距。

SAIGuard: Communication-State Simulation for Proactive Defense of LLM Multi-Agent Systems

SAIGuard: 面向LLM多智能体系统主动防御的通信状态模拟

Ruxue Shi, Yili Wang, Mengnan Du, Qinggang Zhang, Rui Miao, Yixin Liu, Xin Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； School of Information and Communication Technology, Griffith University（格里菲斯大学信息与通信技术学院） 纠错

AI总结 提出SAIGuard主动防御框架，通过通信状态模拟检测并净化风险消息，降低攻击成功率并保持系统效用。

Towards Data-free and Training-free Compression for Speech Foundation Models Using Parameter Clustering

面向语音基础模型的无数据无训练压缩：基于参数聚类的方法

Haoning Xu, Zhaoqing Li, Huimeng Wang, Youjun Chen, Chengxi Deng, Mengzhe Geng, Xunying Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National Research Council Canada（加拿大国家研究委员会） 纠错

AI总结 提出一种基于k-means通道聚类的无数据无训练压缩方法，通过层间不同参数簇数实现细粒度混合稀疏剪枝，在HuBERT-large和Whisper-large-v3上显著降低WER。

Comments Accepted by Interspeech 2026