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

RynnWorld-Teleop: An Action-Conditioned World Model for Digital Teleoperation

RynnWorld-Teleop：用于数字遥操作的动作条件世界模型

Haoyu Zhao, Xingyue Zhao, Hangyu Li, Biao Gong, Kehan Li, Siteng Huang, Xin Li, Deli Zhao, Zhongyu Li

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hong Kong Embodied AI Lab（香港具身人工智能实验室） ； CUHK（香港中文大学） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 研究针对机器人学习数据收集瓶颈，提出数字遥操作范式，用生成世界模型解耦数据收集与物理约束。以RynnWorld-Teleop系统实现，含多种技术，能实时生成，训练策略可零样本转移，还能增强数据集，是高保真可扩展数据引擎。

Comments Project Page: https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnWorld-Teleop.github.io, Github: https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnWorld-Teleop

DemoPSD: Disagreement-Modulated Policy Self-Distillation

DemoPSD: 分歧调节的策略自蒸馏

Yunhe Li, Hao Shi, Wenhao Liu, Mengzhe Ruan, Hanxu Hou, Zhongxiang Dai, Shuang Qiu, Linqi Song

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出DemoPSD框架，通过选择性采纳教师指导，平衡学生从教师学习和保持自身推理能力，解决特权信息泄露和探索抑制问题，在科学推理任务上优于现有方法。

PerspectiveGap: A Benchmark for Multi-Agent Orchestration Prompting

PerspectiveGap: 多智能体编排提示的基准测试

Youran Sun, Xingyu Ren, Kejia Zhang, Xinpeng Liu, Jiaxuan Guo

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； 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PerspectiveGap基准，评估LLM为多智能体系统编写编排提示的能力，实验显示模型平均通过率仅14.9%，表明该能力独特且未被充分评估。

NITP: Next Implicit Token Prediction for LLM Pre-training

NITP：面向LLM预训练的下一隐式令牌预测

Xiangdong Zhang, Debing Zhang, Shaofeng Zhang, Xiaohan Qin, Yu Cheng, Junchi Yan

机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出NITP方法，通过在表示空间中添加密集连续监督来增强离散令牌预测，以解决标准下一令牌预测中潜在表示空间约束不足的问题，并在0.5B至9B参数模型上取得一致性能提升。

Comments Accepted at ICML 2026

Driving Like Yourself: A Benchmark for Closed-Loop Personalized End-to-End Autonomous Driving

驾驶千面：一个闭环个性化端到端自动驾驶的基准

Xiaoru Dong, Ruiqin Li, Xiao Han, Zhenxuan Wu, Jiamin Wang, Jian Chen, Qi Jiang, SM Yiu, Xinge Zhu, Yuexin Ma

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出Person2Drive平台，通过个性化数据集、评价指标和框架，解决自动驾驶个性化难题，实现细粒度分析与有效个性化。

Comments Accepted to ECCV 2026. Camera-ready version