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

The Universal Language of CSI:Unifying Wireless Sensing Across Devices and Environments

CSI的通用语言：统一跨设备和环境的无线传感

Jiayi Chen, Weiting Ou, Guangxu Zhu

机构 * Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 研究旨在解决基于CSI的WiFi传感异构问题，提出基础模型框架，通过整理标准化数据集、引入模块化架构，将CSI视为有通用语法的语言，实现跨设备和环境统一无线传感，提升泛化能力，优于特定任务基线。

AdvancedMathBench: A Benchmark Suite for Advanced Mathematical Proof Generation and Verification

高级数学基准测试：用于高级数学证明生成与验证的基准测试套件

Lingkai Kong, Zijian Wu, Yuzhe Gu, Haiteng Zhao, Wenyong Huang, Shuang Sun, Zhicheng Xiong, Xiaotian Zhang, Shuya Zhao, Yan Wang, Disheng Xu, Wenwei Zhang, Kai Chen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Great Bay University（大湾区大学） 纠错

AI总结 介绍用于评估高级数学推理能力的AdvancedMathBench基准测试套件，含ProverBench证明生成基准及自动验证管道，还有VerifierBench。实验显示前沿模型在证明生成与验证上表现不佳，该套件对模型提升高级数学证明能力有挑战。

Parallax Portrait Matting

视差人像抠图

Xin Cai, Jiawen Chen, Lars Jebe, Tianfan Xue, Zhoutong Zhang

机构 * Multimedia Laboratory, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Adobe NextCam ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CPII under InnoHK（创新香港研发平台下的CPII） 纠错

AI总结 针对图像抠图难题，提出视差人像抠图方法，利用连拍摄影中相机小幅度运动产生的前景-背景视差，通过估计trimap和前景/背景运动构建对齐视图预测，能恢复更精细细节和准确前景颜色。

Comments ECCV 2026

Towards Autonomous and Auditable Medical Imaging Model Development

迈向自主且可审计的医学成像模型开发

Shengyuan Liu, Jia-Xuan Jiang, Boyun Zheng, Cheng Wang, Zipei Wang, Wentao Pan, Hongtao Wu, Houwen Peng, Yu Gu, Lichao Sun, Yixuan Yuan

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Lehigh University（里海大学） 纠错

AI总结 研究针对医学成像模型开发困难的问题，提出AMID自主多代理框架。该框架含数据条件方法规划和验证引导两阶段优化，经20个医学成像任务验证，其性能优于通用MLE系统，能将特定任务模型开发转变为高效可审计的代理工作流程。

Comments 18 Pages

Breaking the Quality--Intelligibility Trade-off in Streaming Target Speaker Extraction via Deep-Feature-Anchored Preference Optimization

通过深度特征锚定偏好优化打破流式目标说话人提取中的质量-可懂度权衡

Shuhai Peng, Jinjiang Liu, Hui Lu, Liyang Chen, Guiping Zhong, Jiakui Li, Shiyin Kang, Zhiyong Wu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； SenseTime（商汤科技） 纠错

AI总结 研究流式目标说话人提取中的质量-可懂度权衡问题，提出扩大Conformer卷积核及基于WavLM的DPO微调策略，实现了相对可懂度10.9%的提升，同时音频质量和说话人相似度也有改善。

The Differential Neural Tangent Kernel and Its Positivity

微分神经切线核及其正性

Bangti Jin, Longjun Wu

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

AI总结 研究针对物理信息神经网络（PINN），提出微分神经切线核（DNTK）理论框架，通过NTK分析PINN，建立了无限宽度DNTK的正性，为训练PINN的梯度型算法分析奠定基础。

Comments 31 pages, 1 figure

Q-Score: A Quantum-Native Scoring Function for Molecular Docking

Q分数：一种用于分子对接的量子原生评分函数

Kangyu Zheng, Yidong Zhou, Ruihao Li, Zixin Ding, Zhiding Liang, Shaohua Li

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； The University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

AI总结 研究针对分子对接这一药物发现瓶颈，引入Q分数，通过图神经网络编码能量，利用数字化反绝热量子近似优化算法解决最大权重顶点团问题评分，在多个蛋白质靶点及大量分子上取得良好效果，验证了在噪声中等规模量子硬件上的可解性。