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

SpeechSense: A Paralinguistic-Focused Dataset for Fine-Grained Speech Sentiment Analysis

SpeechSense：面向细粒度语音情感分析的副语言聚焦数据集

Shicheng Ma, Wenqian Cui, Irwin King

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

AI总结 本文针对现有语音情感分析研究的两大局限，构建了副语言聚焦的细粒度语音情感分析数据集SpeechSense，实验证实具备声学信息的模型性能优于纯文本基线，凸显了声学线索的重要性。

Comments 7 pages, 2 figures, 5 tables. Accepted to ACM Multimedia 2026 (Dataset Track). Dataset and code: this https URL (https://github.com/Sher13cked/SpeechSense)

MoRAX: Mobility-based Representation Augmentation for Geospatial Foundation Models

MoRAX：面向地理空间基础模型的基于移动性的表示增强方法

Ya Wen, Jixuan Cai, Yulun Zhou, Alec Kirkley

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

AI总结 MoRAX是增强地理空间基础模型的轻量级框架，利用人类移动性数据补充区域功能结构，其教师模型在多国多城市的八项预测任务中优于基线，学生模型性能接近教师，可实现零样本部署与跨国家迁移。

Write, Execute, Refine: From Skill Followers to Skill Optimizers via Reinforcement Learning from Execution Feedback

编写、执行、优化：通过执行反馈强化学习从技能跟随者到技能优化器

Kang Peng, Zhiwei Zhang, Yichen Zhang, Zezhong Wang, Yiming Du, Geng Tu, Baojun Wang, Bin Liang, Ruifeng Xu, Kam-Fai Wong

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本研究提出WER多阶段框架，通过冻结执行器、程序验证器打分及混合轨迹优化训练技能优化器，在BFCL v4和tau2-bench上显著提升智能体工具使用性能，4B优化器表现优于通用模型。

Where a New Concept Must Enter: Entry Point Gates Cross-Task Usability in Unified Multimodal Models

新概念必须进入之处：统一多模态模型中的入口门跨任务可用性

Zongyang Qiu, Yihan Wu, Kaixuan Fan, Bo Li, Hui Xiong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； CUHK（香港中文大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 该研究通过分离统一多模态模型的理解与生成任务方向，发现跨任务可用性取决于概念绑定的入口层，提出的对齐目标可在极低损失下实现概念跨任务迁移。

Comments 27 pages, 10 figures

LEGO-RL: Harness-Native Reinforcement Learning for Coding Agents

LEGO-RL：利用原生强化学习实现编码智能体

Yiming Du, Yuxin Jiang, Tao Yuan, Jianbo Dai, Shaowei Wang, Jierun Chen, Chaofan Tao, Xianzhi Yu, Lifeng Shang, Kam-Fai Wong, Xiaohui Li, Haoli Bai

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 LEGO-RL 是桥接原生编码智能体 harness 与策略梯度优化的框架，通过三大支柱解决训练不匹配问题，提升 Qwen3.5-35B-A3B 在三个编码基准上的性能，且保持高概率相关性。

Comments Webpage: this https URL (https://lego-rl.pages.dev)