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

Beyond the Current Observation: Evaluating Multimodal Large Language Models in Controllable Non-Markov Games

超越当前观测：评估多模态大语言模型在可控非马尔可夫博弈中的表现

Shengyuan Ding, Xilin Wei, Xinyu Fang, Haodong Duan, Dahua Lin, Jiaqi Wang, Yuhang Zang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出RNG-Bench基准套件，通过配对记忆和3D迷宫两个博弈，评估多模态大模型在非马尔可夫环境中重建历史观测并据此行动的能力，发现主要错误源于遗忘而非决策，微调可提升性能。

Be Your Own Teacher: Steering Protein Language Models via Unsupervised Reward Optimization

做自己的老师：通过无监督奖励优化引导蛋白质语言模型

Lanqing Li, Shentong Mo, Yang Yu, Pheng-Ann Heng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； MBZUAI ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学理工大学） 纠错

AI总结 提出无监督奖励优化框架，结合模型不确定性和语义一致性作为代理奖励，通过SRO和BRO算法优化PLMs，在无标签数据下实现可控蛋白质生成，性能接近有监督方法。

Comments 24 pages, 2 figures, 13 tables

DreamReg: Belief-Driven World Model for 2D-3D Ultrasound Registration

DreamReg：基于信念驱动的世界模型用于2D-3D超声配准

Luoyao Kang, Yuelin Zhang, Jiwei Shan, Haifan Gong, Qingpeng Ding, Shing Shin Cheng

机构 * T Stone Robotics Institute, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学T Stone机器人研究所） ； Multi-scale Medical Robotics Center（多尺度医疗机器人中心） ； Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院） 纠错

AI总结 提出DreamReg框架，将2D-3D超声配准建模为信念更新，通过世界模型模拟探头运动并整合想象结果，在CAMUS和u-RegPro数据集上实现鲁棒且准确的实时配准。

Sparsity Curse: Understanding RLVR Model Parameter Space from Model Merging

稀疏性诅咒：从模型合并理解RLVR模型参数空间

Chenrui Wu, Zexi Li, Jiajun Bu, Jiangchuan Liu, Haishuai Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Simon Fraser University（西蒙菲莎大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang Key Lab of Accessible Perception and Intelligent Systems（浙江省可感知智能系统重点实验室） 纠错

AI总结 本文发现RLVR模型的稀疏更新在参数空间中分散更远，形成近正交捷径导致合并脆弱，并提出SAR-Merging方法解决该问题。

Comments Accepted by KDD 2026

MOLAR: Learning Multimodal Molecular Representations from Noisy Labels

MOLAR: 从噪声标签中学习多模态分子表示

Yingxu Wang, Kunyu Zhang, Nan Yin, Yu Li, Eran Segal

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Zhengzhou University（郑州大学） ； The Education University of Hong Kong（香港教育大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） 纠错

AI总结 提出MOLAR框架，通过分离干净属性推断与标签观测，利用图与文本模态的残差证据，从噪声标签中学习多模态分子表示，在自然噪声和标签翻转基准上优于基线方法。

Practical Anonymous Two-Party Gradient Boosting Decision Tree

实用的匿名两方梯度提升决策树

Chenyu Huang, Fan Zhang, Minxin Du, Sherman S. M. Chow, Huangxun Chen, Huaming Rao, Danqing Huang, Bo Qian, Peng Chen

机构 * Tencent（腾讯） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； HKUST-GZ 纠错

AI总结 针对两方垂直分割数据上的梯度提升决策树训练，提出一种基于双电路隐私集合求交和遗忘可编程伪随机函数的匿名协议，在隐藏记录标识符的同时保持效率。

Comments 19 pages; 2026 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP)

Journal ref 2026 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP)

How far have we gone in Generative Image Restoration? A study on its capability, limitations and evaluation practices

生成式图像恢复进展：能力、局限性与评估实践研究

Xiang Yin, Jinfan Hu, Zhiyuan You, Kainan Yan, Yu Tang, Chao Dong, Jinjin Gu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Multimedia Laboratory, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

AI总结 通过多维度评估管道系统比较扩散、GAN等生成式模型与PSNR导向模型，揭示从细节不足到细节质量与语义控制的范式转变，并训练了更符合人类感知的IQA模型。

Comments Accepted by CVPR 2026 Findings

Semantic Router: On the Feasibility of Hijacking MLLMs via a Single Adversarial Perturbation

语义路由器：通过单一对抗扰动劫持多模态大语言模型的可行性研究

Changyue Li, Jiaying Li, Youliang Yuan, Jiaming He, Zhicong Huang, Pinjia He

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） ； School of Data Science, School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（数据科学学院、人工智能学院、香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出语义感知通用扰动（SAUP），作为语义路由器同时劫持多个无状态决策，通过理论分析和SORT优化策略实现，在Qwen上对五个目标达到66%攻击成功率。

Comments Accepted to ICML 2026

TurnGuide: Enhancing Meaningful Full Duplex Spoken Interactions via Dynamic Turn-Level Text-Speech Interleaving

TurnGuide: 通过动态轮次级文本-语音交错增强有意义的全双工口语交互

Wenqian Cui, Lei Zhu, Xiaohui Li, Zhihan Guo, Haoli Bai, Lu Hou, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Technologies（华为技术） 纠错

AI总结 提出TurnGuide方法，通过动态分割助手语音为对话轮次并交错生成轮次级文本和语音，解决全双工语音语言模型在连续双通道音频中集成离散文本令牌导致的时间对齐问题，显著提升语义连贯性和轮次交互性能。

Comments Interspeech 2026 Long Paper Track

CrossEarth-Gate: Fisher-Guided Adaptive Tuning Engine for Efficient Adaptation of Cross-Domain Remote Sensing Semantic Segmentation

CrossEarth-Gate：基于Fisher引导的自适应调优引擎用于高效跨域遥感语义分割

Shilei Cao, Ziyang Gong, Hehai Lin, Yang Liu, Jiashun Cheng, Xiaoxing Hu, Haoyuan Liang, Guowen Li, Chengwei Qin, Hong Cheng, Xue Yang, Juepeng Zheng, Haohuan Fu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出CrossEarth-Gate，通过Fisher信息引导的自适应模块选择机制，动态激活最关键的跨域模块，在18个跨域基准中16个达到最优性能。

Task-Adaptive Parameter-Efficient Fine-Tuning for Weather Foundation Models

面向天气基础模型的任务自适应参数高效微调

Shilei Cao, Hehai Lin, Jiashun Cheng, Yang Liu, Guowen Li, Xuehe Wang, Juepeng Zheng, Haoyuan Liang, Meng Jin, Chengwei Qin, Hong Cheng, Haohuan Fu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出WeatherPEFT框架，通过任务自适应动态提示和随机Fisher引导自适应选择，在天气下游任务上以更少参数达到全微调性能。

Generalized Kullback-Leibler Divergence Loss

广义Kullback-Leibler散度损失

Jiequan Cui, Beier Zhu, Qingshan Xu, Zhuotao Tian, Xiaojuan Qi, Bei Yu, Hanwang Zhang, Richang Hong

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出广义KL散度损失，通过解耦KL损失为加权MSE和交叉熵损失，并引入非对称优化修正和类别全局信息，在对抗训练和知识蒸馏中取得SOTA性能。

Comments TPAMI 2026, extension of our NeurIPS paper "Decoupled Kullback-Leibler Divergence Loss". arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2305.13948