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

Action-Conditioned World Model for Goal Plane Probe Guidance in Robotic Ultrasound

用于机器人超声中目标平面探头引导的动作条件世界模型

Siqi Fan, Mingcong Chen, Ran Liu, Zixuan Yang, Xiaoyu Fu, Xiaoqing Gao, Yunhui Liu, Hongbin Liu

机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering, Chinese University of Hong Kong（香港中文大学机械与自动化工程学系） ； Department of Biomedical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学生物医学工程学系） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics Hong Kong Institute of Science & Innovation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人中心） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Department of Surgical and Interventional Engineering, King’s College London（伦敦国王大学外科与介入工程学系） ； Department of Vascular Ultrasound, Xuanwu Hospital, the Capital Medical University（首都医科大学宣武医院血管超声科） 纠错

AI总结 研究针对机器人超声目标平面探头引导问题，提出基于模型的两阶段学习管道，包括潜在条件扩散世界模型和目标条件时间变换器，在自收集数据集及实际闭环实验中取得较好成果，证明学习到的超声动力学对训练目标导向机器人探头导航有潜力。

Distilling Drifting Transformers with Representation Autoencoders

用表示自编码器蒸馏漂移变换器

Jiawei Zhang, Mengfei Xia, Gen Li, Yuantao Gu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出Drift-RAE方法，通过漂移范式在表示自编码器潜空间中蒸馏预训练流模型，解决各向异性和大曲率问题，在ImageNet 256上仅用10k步达到1.77 FID。

Kernel Foundry: A Diagnosis-driven Evolutionary Kernel Optimizer with Multi-Experts

Kernel Foundry：一种基于诊断的多专家进化内核优化器

Zixuan Huang, Da Chen, Kecheng Huang, Lihao Yin, Xing Li, Huiling Zhen, Mingxuan Yuan, Zili Shao

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Noah’s Ark Lab, Huawei Hong Kong（华为香港诺亚实验室） 纠错

AI总结 提出Kernel Foundry，一种结合专家引导初始化、多岛进化搜索和结构化诊断反馈的自动GPU内核优化框架，显著提升正确性和性能。

A Survey of Large Audio Language Models: Generalization, Trustworthiness, and Outlook

大型音频语言模型综述：通用性、可信度与展望

Kaiwen Luo, Zhenhong Zhou, Leyan Wang, Liang Lin, Tianyu Shao, Yuanhe Zhang, Yang Xiao, Yuxuan Li, Miao Yu, Kailin Lyu, Jiaming Zhang, Li Sun, Songze Li, Yueming Wu, Ting Dang, Xiaojun Jia, Dongrui Liu, Kai Li, Rohan Kumar Das, Siyuan Liang, Xinfeng Li, Qiankun Li, Jing Chen, Xingjun Ma, Kun Wang, Junhao Dong, Deqing Zou, Yu Cheng, Xia Hu, Zhigang Zeng, Sen Su, Yang Liu, Yu-Gang Jiang, Philip S. Yu, Yew-Soon Ong

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fortemedia Singapore（富媒体新加坡） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 本文综述了大型音频语言模型的通用性、可信度及未来发展方向，探讨了其架构创新、对齐算法及安全风险，并提出了防御深入、因果音频世界建模等策略以提升音频智能的可信度。

Intern-S1-MO: Long-horizon Reasoning Agent for Olympiad?Level Mathematical Problem Solving

长周期推理代理用于竞赛级数学问题求解

Yuzhe Gu, Songyang Gao, Zijian Wu, Lingkai Kong, Wenwei Zhang, Zhongrui Cai, Fan Zheng, Tianyou Ma, Junhao Shen, Haiteng Zhao, Duanyang Zhang, Huilun Zhang, Kuikun Liu, Chengqi Lyu, Yanhui Duan, Chiyu Chen, Ningsheng Ma, Jianfei Gao, Han Lyu, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； MMLab ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； ICMAT Spanish National Research Council（西班牙国家科研 council） ； The High School Affiliated to Renmin University of China（中国人民大学附属高中） ； Ren Hui Academy of Beijing（北京润辉学院） 纠错

AI总结 本文提出Intern-S1-MO，通过多轮分层推理和OREAL-H框架，突破IMO级数学问题的上下文限制，实现26/35分的优异成绩。

Restore Text First, Enhance Image Later: Two-Stage Scene Text Image Super-Resolution with Glyph Structure Guidance

先恢复文本，后增强图像：基于字形结构引导的两阶段场景文本图像超分辨率

Minxing Luo, Linlong Fan, Wang Qiushi, Ge Wu, Yiyan Luo, Yuhang Yu, Jinwei Chen, Yaxing Wang, Qingnan Fan, Jian Yang

机构 * VCIP, CS, Nankai University（南开大学计算机科学与技术学院） ； vivo Mobile Communication Co. Ltd（vivo移动通信有限公司） ； SDS, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）信息科学与技术学院） 纠错

AI总结 TIGER通过两阶段框架先恢复文本再增强图像，利用字形结构引导实现场景文本图像超分辨率的高保真度与可读性提升。

Comments Project Page: https://tony-lowe.github.io/TIGER_project_page/ GitHub Repo: https://github.com/OpenVeraTeam/TiGeSR Huggingface Dataset: https://huggingface.co/datasets/mxluocv/UZ-ST Huggingface Weights: https://huggingface.co/mxluocv/TiGeSR

WorldMirror: Universal 3D World Reconstruction with Any-Prior Prompting

WorldMirror：基于任意先验提示的通用三维世界重建

Yifan Liu, Zhiyuan Min, Zhenwei Wang, Junta Wu, Tengfei Wang, Yixuan Yuan, Yawei Luo, Chunchao Guo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 本研究提出WorldMirror这一统一前馈模型，可整合多种几何先验并生成多种三维表示，在多类三维几何任务的基准测试中达到最优性能且推理效率高。

Comments Accepted to ICML 2026. Code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-Mirror Project page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/

Quality-Diversity Red-Teaming: Automated Generation of High-Quality and Diverse Attackers for Large Language Models

质量-多样性红队测试：针对大语言模型的高质量多样化攻击者自动生成

Ren-Jian Wang, Ke Xue, Zeyu Qin, Ziniu Li, Sheng Tang, Hao-Tian Li, Shengcai Liu, Zhi Yu, Yuanpeng Tan, Chao Qian

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家实验室，南京大学） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（人工智能学院，南京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港大学深圳校区） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

AI总结 该研究提出QDRT框架，通过训练多专用攻击者生成高质量多样化攻击，提升LLM安全评估的多样性与有效性，支持LLM负责任部署。