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

World Models in Pieces: Structural Certification for General Agents

分片世界模型：通用智能体的结构化认证

Yikai Lu, Yifei Wu, Xinyu Lu, Tongxin Li

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）数据科学学院） 纠错

AI总结 针对通用智能体在大世界场景下无法普遍胜任的问题，提出结构化认证框架，通过深度组合目标过滤特定转移，证明世界模型具有O(1/n)+O(δ)误差界，实现可认证部署。

Comments 30 pages, camera-ready version in ICML 2026

CineCap: Structured Reasoning with Spatio-Temporal Anchors for Cinematographic Video Captioning

CineCap: 基于时空锚点的结构化推理用于电影化视频描述

Xinyu Mao, Yuhui Zeng, Xiaokun Liu, Wenyu Qin, Meng Wang, Xin Tao, Pengfei Wan, Xiaohan Xing, Max Meng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技Kling团队） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

AI总结 提出CineCap框架，通过时空锚点结构化推理和强化学习（覆盖完整性、准确性和门控覆盖奖励）生成电影化视频描述，在CineCap Bench基准上达到新最优。

Comments 10 pages, 4 figures

Agon: An Autonomous Large-Scale Omnidisciplinary Research System Built on Prompt Economy

Agon：基于提示经济学的自主大规模全学科研究系统

Youran Sun, Xingyu Ren, Chugang Yi, Jiaxuan Guo, Kejia Zhang, Jianda Du, Haizhao Yang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出Agon研究编排系统，通过提示经济学循环实现大规模自主研究，将可验证任务自动化，不可验证判断留给人类，并分类了系统失败类型。

Metis: Bridging Text and Code Memory for Self-Evolving Agents

Metis: 连接文本与代码记忆以实现自我进化智能体

Zijie Dai, Siuhin He, Hui Li, Qihui Zhou, Jiajun Li, Mingcong Song, Guoping Long, Hongjie Si, Xin Yao, Lin Zhang, James Cheng, Xiao Yan

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei（华为） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 提出Metis系统，通过分层双表示记忆（文本与代码）平衡构建成本、执行效率和可迁移性，在AppWorld上任务准确率提升20.6%，执行成本降低22.8%。

Comments Work in progress

Sat2City v2: Native 3D City Asset Generation from a Single Satellite Image

Sat2City v2: 从单张卫星图像生成原生3D城市资产

Tongyan Hua, Dongli Wu, Jinjing Zhu, Yinrui Ren, Zhongcheng Hong, Ying-Cong Chen, Hui Xiong, Wufan Zhao

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Auckland University of Technology（奥克兰理工大学） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 提出Sat2City v2，利用预训练的原生结构化潜空间3D基础模型，从单张卫星图像生成具有可控外观和几何形状的纹理网格，在真实数据集上优于基线方法。

RAVEN: A Regime-Aware Variable-context Expert Network for Financial Time Series Forecasting

RAVEN: 一种面向金融时间序列预测的机制感知可变上下文专家网络

Cheng He, Zhenyu Guan, Xijie Liang, Defu Lian, Jiajia Li, Enhong Chen, Patrick P. C. Lee, Geng Hu, Zehao Chen

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； Shanghai Black Wing Asset Management Co., Ltd.（上海黑翼资产管理有限公司） ； College of Sciences, Shanghai University（上海大学理学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Qitan Technology Co., Ltd.（启元科技有限公司） 纠错

AI总结 针对金融时间序列非平稳、低信噪比及机制依赖特性，提出RAVEN框架，通过自适应确定上下文窗口和嵌套专家路由实现状态最优预测，在多项指标上超越现有方法。

RoPE-Aware Bit Allocation for KV-Cache Quantization

RoPE感知的KV缓存量化比特分配

Fengfeng Liang, Yuechen Zhang, Jiaya Jia

机构 * 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） ； MiMo, Xiaomi Corporation（小米集团 MiMo） 纠错

AI总结 针对RoPE下键缓存量化中不同频率块对误差敏感度不同的问题，提出Block-GTQ比特分配器，通过能量评分和贪心分配提升量化精度，在长上下文任务中显著恢复性能。

Comments Preprint. Code available at https://github.com/JIA-Lab-research/blockgtq

Exact Schur-Sylvester Dimensionality Reductions for Non-Smooth Stochastic Complexity and Manifold Sampling

非光滑随机复杂度和流形采样的精确Schur-Sylvester降维

Trenton Lau, Gary P. T. Choi

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

AI总结 提出利用块Schur补和Sylvester行列式恒等式，将非光滑估计器NML编码长度计算中投影和体积因子的复杂度从O(N^3)降至O(k^3+N^2k)，并推广到稀疏SVM、弹性网和组Lasso。