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

VISTA: Variance-Gated Inter-Sequence Test-Time Adaptation for Multi-Sequence MRI Segmentation

VISTA: 用于多序列MRI分割的方差门控跨序列测试时间适应

Zhipeng Deng, Jiale Zhou, Wenhan Jiang, Haolin Wang, Xun Lin, Yafei Ou, Yefeng Zheng

机构 * Westlake University（西湖大学） ； Hokkaido University（北海道大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； RIKEN（理化学研究所） 纠错

AI总结 本文提出VISTA框架，解决多序列MRI分割中模态交互偏移问题，通过设计跨序列干预生成器和跨视图分歧感知伪标签方法，提升模型在临床环境下的适应能力，实验表明在不同群体上性能优于现有方法。

Comments MICCAI2026 early accept

Seeing the Scene Matters: Revealing Forgetting in Video Understanding Models with a Scene-Aware Long-Video Benchmark

看到场景才重要：通过场景感知的长视频基准揭示视频理解模型中的遗忘现象

Seng Nam Chen, Hao Chen, Chenglam Ho, Xinyu Mao, Jinping Wang, Yu Zhang, Chao Li

机构 * CUHK (SZ)（香港中文大学（深圳）） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； UESTC（电子科技大学） ； CUHK（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出SceneBench基准，揭示视频理解模型在长场景上下文中的遗忘问题，并提出Scene-RAG方法提升性能2.50%。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Highlight)

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

Non-Adversarial Imitation Learning Provably Free of Compounding Errors: The Value Flow Mechanism

非对抗模仿学习无复合误差的理论保证：价值流机制

Tian Xu, Chenyang Wang, Xiaochen Zhai, Ziniu Li, Yi-Chen Li, Yang Yu

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院） ； 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 本文证明IQ-Learn等价于行为克隆，存在复合误差，并提出基于Bellman约束的Dual Q-DM方法，通过价值流传播实现非对抗模仿学习，理论上消除复合误差。

Comments Paper accepted by ICML 2026

Controllable Accent Normalization via Discrete Diffusion

通过离散扩散实现可控口音标准化

Qibing Bai, Yuhan Du, Tom Ko, Shuai Wang, Yannan Wang, Haizhou Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Nanjing University（南京大学） ； Tencent Ethereal Audio Lab（腾讯虚音频实验室） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 提出DLM-AN系统，利用掩蔽离散扩散和自监督语音令牌，通过选择性重用源令牌控制口音强度，结合流匹配时长比预测器调整节奏，实现低词错误率和可解释的口音强度控制。

Comments Accepted to Interspeech 2026 as a long paper

Energy Injection Identification enabled Disaggregation with Deep Multi-Task Learning

基于深度多任务学习的能量注入识别辅助分解

Xudong Wang, Guoming Tang, Junyu Xue, Srinivasan Keshav, Tongxin Li, Chris Ding

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； The Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； Southern University of Science（南方科技大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 提出DualNILM框架，通过深度多任务学习同时实现电器状态识别和注入能量识别，解决分布式能源对非侵入式负荷监测的干扰问题。

Comments Accepted to The 17th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems (ACM e-Energy 2026)

The Optimal Token Baseline: Variance Reduction for Long-Horizon LLM-RL

最优Token基线：长程LLM-RL的方差缩减

Yingru Li, Jiawei Xu, Ziniu Li, Jiacai Liu, Wei Liu, Yuxuan Tong, Longtao Zheng, Zhenghai Xue, Yaxiang Zhang, Tianle Cai, Ge Zhang, Qian Liu, Baoxiang Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

AI总结 针对长程LLM-RL训练中梯度方差爆炸问题，从第一性原理推导最优Token基线，提出仅用前向概率近似梯度范数的Logit-Gradient Proxy，以N=4分组达到N=32性能，减少65%以上Token消耗。

ForeHOI: Feed-forward 3D Object Reconstruction from Daily Hand-Object Interaction Videos

ForeHOI: 从日常手物交互视频中进行前馈式3D物体重建

Yuantao Chen, Jiahao Chang, Chongjie Ye, Chaoran Zhang, Zhaojie Fang, Chenghong Li, Xiaoguang Han

机构 * School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； FNii-Shenzhen（FNii-深圳） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Future Networks of Intelligence（广东省未来智能网络关键实验室） ； SDS, CUHKSZ（CUHKSZ SDS） 纠错

AI总结 提出前馈模型ForeHOI，通过联合2D掩膜修复和3D形状补全，在一分钟内从单目视频直接重建3D物体，无需预处理，性能优于优化方法且速度提升约100倍。

Comments 14 pages, 7 figures, Page: https://tao-11-chen.github.io/project_pages/ForeHOI/

Anytime Safe PAC Efficient Reasoning

任意时间安全PAC高效推理

Chengyao Yu, Hao Zeng, Youxin Zhu, Jianguo Huang, Huajun Zeng, Bingyi Jing

机构 * Department of Statistics and Data Science（统计与数据科学系） ； Department of Statistics（统计系） ； Data Science, Southern University of Science（数据科学，南方科技大学） ； College of Computing（计算学院） ； College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； School of Statistics（统计学系） ； School of Statistics and Data Science（统计与数据科学系） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（人工智能学院，香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 针对大型推理模型计算成本高的问题，提出B-PAC推理方法，利用逆倾向评分估计构建测试超鞅，动态调整路由阈值，在部分反馈下实现任意时间安全高效推理，理论保证性能损失控制，实验减少思考模型使用达81.01%。

Comments Accepted by ICML 2026

WebCryptoAgent: Agentic Crypto Trading with Web Informatics

WebCryptoAgent: 基于网络信息学的智能加密货币交易

Ali Kurban, Wei Luo, Liangyu Zuo, Zeyu Zhang, Renda Han, Zhaolu Kang, Hao Tang, Yang Zhao

机构 * AI Geeks ； CUHK ； Peking University（北京大学） ； TJU（天津大学） ； La Trobe（拉特罗布大学） 纠错

AI总结 提出WebCryptoAgent框架，通过模态专用代理整合异构网络信息与市场信号，并采用解耦控制架构实现快速风险响应，提升交易稳定性与尾部风险处理能力。

Adam symmetry theorem: characterization of the convergence of the stochastic Adam optimizer

Adam对称性定理：随机Adam优化器收敛性的刻画

Steffen Dereich, Thang Do, Arnulf Jentzen, Philippe von Wurstemberger

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

AI总结 针对强凸随机优化问题，证明了Adam优化器的收敛速率，并通过Adam对称性定理揭示了其收敛到全局最优解当且仅当数据对称分布，否则不收敛。

Comments 93 pages

Structure leads and dominates comprehension in naturalistic reading

自然阅读中层级结构与统计的相对强度因测量指标而异

Nan Wang, Hanlin Wu, Jiaxuan Li

机构 * Department of Brain and Cognitive Sciences, University of Rochester（罗切斯特大学脑科学与认知科学系） ； Department of Linguistics and Modern Languages, the Chinese University of Hong Kong（香港中文大学语言学与现代语言系） ； Department of Language Science, University of California Irvine（加州大学 Irvine 分校语言科学系） 纠错

AI总结 本研究通过同步脑电图和眼动追踪，结合贝叶斯网络建模和回归分析，探究层级句法结构与统计因素在在线理解中的相对强度，发现层级结构在阅读前即可影响理解，但其强度因行为或神经层面而异。