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

AV-Master: Dual-Path Comprehensive Perception Makes Better Audio-Visual Question Answering

AV-Master：双路径综合感知实现更优的音频视觉问答

Jiayu Zhang, Shuo Ye, Qilang Ye, Xun Lin, Zihan Song, Zitong Yu

机构 * Great Bay University（大湾区大学） ； Dongguan Key Laboratory for Intelligence and Information Technology（东莞智能与信息科技重点实验室） ； Nankai University（南开大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 AV-Master通过动态建模时序和模态维度，提升模型在复杂视听场景中提取关键信息的能力，有效解决现有方法在时间采样和模态偏好意识上的不足，从而在复杂场景中增强推理能力。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT'26)

Self-Improving Neural-Guided Pruning: A Graph Neural Network Framework for Scalable Mixed Bundle Pricing

自改进神经剪枝：一种用于可扩展混合捆绑定价的图神经网络框架

Liangyu Ding, Chenghan Wu, Guokai Li, Zizhuo Wang

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） 纠错

AI总结 提出图神经网络引导的剪枝框架，通过将实例编码为客户-产品图并训练边输出GNN学习最优捆绑分配概率，经剪枝生成候选捆绑集，结合局部搜索和自改进过程，实现可扩展的混合捆绑定价，在小实例上恢复98%以上最优利润。