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

AutoDesign: Meta-Harness Optimization for Long-Horizon Agentic Design

AutoDesign：面向长视距智能体设计的元工具优化

Yaxin Luo, Haobin Jiang, Jialv Zou, Xu Huang, Wenhao Yan, Haodong Li, Zhengrong Yue, Jing Li, Xiaofu Chen, Xiaohan Zhao, Jiacheng Liu, Jiacheng Cui, Zhiqiang Shen, Xiaotong Li

机构 * Meituan（美团） ； MBZUAI（Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 AutoDesign是符合人类设计先验的元工具优化框架，以论文转海报生成任务为实例，在PosterBench上性能优于Claude Design，集成其学习的DesignHarness可提升代码智能体性能，且获人类最高偏好。

Comments Tech Report. Code at: https://github.com/Yaxin9Luo/AutoDesign

PlayWorld: Benchmarking World Models with Agent Players over Long-Horizon Objectives

PlayWorld：基于智能体玩家的长程目标世界模型基准测试

Kaixin Ding, Xi Chen, Minghong Cai, Zhiyuan Xu, Yiyang Wang, Yuxiang Lu, Junyi Li, Shuyang Chen, Yuan Gao, Xin Tao, Pengfei Wan, Hengshuang Zhao

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 该研究针对现有世界模型跨模型公平比较的难题，推出含171个场景的PlayWorld基准，通过多模态智能体玩家从多维度评估9种先进世界模型，发现其长程交互式目标表现仍不可靠。

Comments project page: https://kxding.github.io/project/PlayWorld/

Capstan-driven Continuum Surgical Robot: Design, Modeling, and Perception

绞盘驱动型连续体手术机器人：设计、建模与感知

Gang Zhang, Yufu Qiu, Junyan Yan, Wenhui Zeng, Wenlong Lu, Shing Shin Cheng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； School of Mechanical and Electronic Engineering, Wuhan University of Technology（武汉理工大学机电工程学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shun Hing Institute of Advanced Engineering（信兴高等工程研究院） ； Multi-Scale Medical Robotics Center（多尺度医疗机器人中心） 纠错

AI总结 本文针对绞盘驱动型连续体手术机器人的形状与力感知瓶颈，提出驱动-感知协同设计的集成方法，通过引入柔性元件与多刚体短厚梁模型实现实时感知，经实验验证可完成末端位姿与接触力感知。

HPSD: Hybrid-Policy Self-Distillation for Text-Image-to-Video Diffusion Models

HPSD：用于文本-图像转视频扩散模型的混合策略自蒸馏

Jiazi Bu, Pengyang Ling, Yujie Zhou, Yibin Wang, Yuhang Zang, Xuanlang Dai, Shengyuan Ding, Tianyi Wei, Xiaohang Zhan, Jiaqi Wang, Tong Wu, Dahua Lin, Xingang Pan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（新加坡南洋理工大学S-Lab实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Adobe Research（奥多比研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； CPII under InnoHK（InnoHK下属CPII机构） 纠错

AI总结 本研究提出HPSD混合策略自蒸馏框架，通过让同一TI2V模型在不同条件下分别充当教师与学生，解决现有自蒸馏方法的缺陷，显著提升T2V及TI2V生成性能，强化模型基础生成能力。

Comments Project Website: https://bujiazi.github.io/hpsd.github.io/ Code: https://github.com/Bujiazi/HPSD

From Local Mismatch to Global Impact: Optimizing Cache Reuse Policy for Efficient Diffusion

从局部失配到全局影响：优化缓存重用策略以实现高效扩散模型

Xichen Ye, Yifan Wu, Zhikang Xie, Xiangyu Yue, Cheng Jin, Weizhong Zhang

机构 * Faculty of Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学工程学院） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） 纠错

AI总结 针对扩散模型缓存策略与生成质量失配问题，提出GCache双层优化框架，在Wan2.1模型上实现2.17倍加速且LPIPS降至0.0316，性能优于现有缓存策略。

ERSkill: Evolving for Skill-Guided Adaptive Memory Retrieval

ERSkill：面向技能引导的自适应记忆检索的演化框架

Haolong Chen, Liang Zhang, Zhuo Li, Lei Xue, Guanrxu Zhu

机构 * Shenzhen International Center for Industrial and Applied Mathematics（深圳国际工业与应用数学中心） ； 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 Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 ERSkill是一个以检索为核心的自演化技能引导记忆访问框架，通过协同演化技能集与路由器，在多个智能体记忆基准上大幅超越基线，在两款模型上分别实现31.3%、28.1%的指标提升。

RoboSynChallenge: Mastering Real-World Dexterity via Generalizing Synthesized Manipulation Skills

RoboSynChallenge：通过泛化合成操作技能掌握真实世界灵巧操作

Runyi Zhao, Ruixin Wu, Chengkun Li, Hongrui Zhang, Ang Li, Ruixing Jin, Yueci Deng, Yingying Guo, Lihe Ding, Shaocong Dong, Tianfan Xue, Yanjun Gao, Yudong Luo, Pascal Poupart, Simo Wu, Kui Jia, Wei-shi Zheng, Guiliang Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； DexForce（德克斯力公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Colorado Anschutz（科罗拉多大学安舒茨医学中心） ； Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shenzhen Loop Area Institute (SLAI)（深圳环区研究所） 纠错

AI总结 RoboSynChallenge竞赛推出统一基准，结合合成数据与真实评估，提供多类基准策略，旨在推动开发泛化性强、数据高效的机器人操作系统，助力通用机器人智能发展。

Comments NeurIPS 2026 Competition Track

XYZFlow:Scaling Multi dimensional Shortcut Flows for Efficient Generative Modeling

XYZFlow：用于高效生成建模的多维捷径流缩放方法

Jinxiu Liu, Xuanming Liu, Kangfu Mei, Yandong Wen, Weiyang Liu

机构 * CUHK（香港中文大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

AI总结 XYZFlow框架通过流匹配的多维缩放实现高效图像生成，兼具7.2-8.5倍的教师模型速度提升与竞争力FID，其下一捷径预测可实现更优的质量-延迟权衡。

Comments ICML 2026 (16 pages, 5 figures)

UniSwap: Streaming Audio-Visual Identity Swapping for Talking Videos

UniSwap：用于说话视频的流音频-视觉身份交换

Yuxuan Zhang, Haozhong Xiong, Jiayi Song, Jinpeng Yu, Yang Shi, Jiaming Liu, Ruihua Huang, Liwei Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Qwen Applications Business Group of Alibaba（阿里巴巴通义千问应用业务集团） 纠错

AI总结 UniSwap是首个流音频-视觉身份替换框架，通过多阶段适配技术解决现有方法音视频一致性差等问题，实现高效稳定的说话视频身份替换。

LiveAnimate: Stable Long-Form Streaming Human Animation in Real-Time

LiveAnimate：稳定的长时长流驱动人体动画实时生成系统

Yuxuan Zhang, Haozhong Xiong, Yubo Huang, Jiayi Song, Jinpeng Yu, Haofan Wang, Jiaming Liu, Ruihua Huang, Liwei Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Qwen Applications Business Group of Alibaba（阿里巴巴通义千问应用业务组） ； Liblib AI 纠错

AI总结 LiveAnimate基于14B参数视频DiT，经两阶段训练结合PR-Sink等设计，实现19.63 FPS长时长流人体动画生成，兼顾实时性、质量与稳定性，优于现有系统。

HandsOnWorld: Unconstrained Egocentric Video Generation with Camera-Disentangled Hand Control

HandsOnWorld: 无约束的自我中心视频生成，具有相机解耦的手部控制

Yushuo Chen, Xiaoyu Shi, Xiaoshi Wu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Yebin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出HandsOnWorld框架，通过单目重建从无约束视频中学习手部控制，利用Plücker手部映射解耦相机与手部运动，生成高保真自我中心视频。

Comments Project Page: https://shad0wta9.github.io/handsonworld-page/

Can Generalist Vision Language Models (VLMs) Rival Specialist Medical VLMs? Benchmarking and Strategic Insights

通用视觉语言模型（VLMs）能否在医疗领域超越专门化模型？基准测试与战略洞察

Yuan Zhong, Ruinan Jin, Qi Dou, Xiaoxiao Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

AI总结 研究比较了通用与专门化医疗VLMs的性能，发现高效微调的通用模型在多数任务中表现可比或更优，尤其在处理未见医疗模态时。

Comments version 5

Cable-driven Continuum Robotics: Proprioception via Proximal-integrated Force Sensing

基于电缆驱动的连续机器人：通过近端集成力传感实现本体感觉

Gang Zhang, Junyan Yan, Jibiao Chen, Shing Shin Cheng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； T Stone Robotics Institute（T Stone机器人研究所） ； Department of Mechanical and Automation Engineering（机械与自动化工程系） ； Shun Hing Institute of Advanced Engineering（顺兴先进工程研究院） ； Multi-Scale Medical Robotics Center（多尺度医疗机器人中心） ； Curve Robotics Limited（Curve机器人有限公司） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于近端集成力传感的新型本体感觉方法，用于提升微尺度连续机器人在三维接触力感知和形状估计方面的性能。

TradingMoE: Routing the Right Experts in Evolving Markets

TradingMoE：在动态市场中路由合适的专家

Chang Zhou, Xingtong Yu, Minbin Huang, Zhennan Wu, Yuan Fang, Hong Cheng, Xinming Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

AI总结 TradingMoE是面向交易的稀疏MoE，通过Query-Key路由与稀疏专家选择更新机制优化专家选择，在股票和加密货币市场较22个基准提升累计收益超30%，且仅向前部署时优势仍存。

Advancing MLLM-based UAV Image Understanding and Reasoning: A Benchmark and a Training-Free Multi-Agent System

推进基于多模态大语言模型（MLLM）的无人机（UAV）图像理解与推理：基准测试及无训练多智能体系统

Haoyu Zhang, Shuoxun Zhang, Peng Ye, Lin Zhang, Jiakang Yuan, Shenghong Yi, Yuening Wang, Tao Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） ； College of Future Information Technology（未来信息技术学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本研究构建UAVQA-Bench基准，识别MLLM用于无人机图像理解的三类失效模式，提出含DSPE、CAIR、DAAS的无训练多智能体系统UAV-MAS，其32B版本在基准上准确率超Gemini 3 Pro 4.0个百分点

AgonAlpha: Autonomous Alpha Discovery via Prompt Economy and Scalable Agentic Search

AgonAlpha：通过提示经济与可扩展智能体搜索实现自主阿尔法发现

Weicheng Ye, Youran Sun, Xingyu Ren, Shunyao Yu, Chugang Yi, Haizhao Yang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

AI总结 AgonAlpha是首个结合经验证构件搜索、对抗审核器与并行预算分配的阿尔法挖掘系统，在WorldQuant BRAIN部署后产出SPECTACULAR级阿尔法，为交易因子自主研究提供了完整证据轨迹。

VANE: Reliable Test-Time Training for Vision-Language-Action Models via Future Visual Representation Prediction

VANE：通过未来视觉表示预测实现视觉-语言-动作模型的可靠测试时训练

Hongjin Ji, Guoyang Xia, Luoyang Sun, Fangxiang Feng, Lei Ren

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Li Auto Inc.（理想汽车） 纠错

AI总结 本文提出VANE框架，通过条件提示自适应、未来视觉后果学习及候选更新隔离评估的方法，提升VLA策略在闭环操纵中的可靠性，在SimplerEnv WidowX上将平均成功率提高3.2个百分点。

Grounding Large Language Models as Generalizable Policies in Network Control

大语言模型作为网络优化的通用策略

Duo Wu, Linjia Kang, Zhimin Wang, Fangxin Wang, Wei Zhang, Chongbo Sun, Xuefeng Tao, Wei Yang, Le Zhang, Wenwu Zhu, Peng Cui, Zhi Wang

机构 * Bytedance（字节跳动） ； Shenzhen International Graduate School（深圳国际研究生院） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Department of Computer Science and Technology（计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 本文提出Trailblazer框架，利用大语言模型实现跨任务和环境的通用网络策略，通过网络对齐和策略协作机制提升效率与泛化能力。

Comments Arxiv version. Official version has been submitted to IEEE Transactions on Mobile Computing

On the Limitations of Cross-Lingual Consistency in Multilingual Text-to-image Generation

多语言文本到图像生成中跨语言一致性的局限性研究

Sicheng Zhang, Zhonghao Yan, Binzhu Xie, Shi Qiu, Muzammal Naseer, Naveed Akhtar, Mubarak Shah

机构 * Khalifa University（哈利法大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Western Australia（西澳大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

AI总结 本文针对多语言文本到图像生成的跨语言一致性局限，构建含10种语言、3.3万条提示词的LingT2I基准，经分析揭示语言相关生成规律，为开发更鲁棒的多语言T2I模型奠定基础。

Comments Accepted to ACM MM 2026

Mitigating Context Interference for Reliable and Efficient Search Agents

缓解可靠高效搜索智能体的上下文干扰

Boyang Xue, Bin Wu, Shuofei Qiao, Sheng Wang, Rui Wang, Yiming Du, Hongru Wang, Jeff Z. Pan, Emine Yilmaz, Kam-Fai Wong, Aldo Lipani

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 本文针对多轮搜索智能体的上下文干扰问题，提出基于蒸馏的上下文优化器，将其纳入RL训练后可显著提升搜索智能体的可靠性与效率，开创了AI智能体“先优化上下文再生成”的新范式。

Co-Evolution in Agentic Systems: Toward Self-Directed Evolution Beyond Human Design

智能体系统中的协同进化：迈向超越人类设计的自主进化

Qing Zong, Jiayu Liu, Junhao Shen, Zecong Tang, Linsi Wu, Yuxuan Liu, Rui Wang, Zhaowei Wang, Weiqi Wang, Cheng Qian, Xiusi Chen, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本综述聚焦智能体系统的协同进化，提出三阶段分类法梳理其发展，探讨相关开放挑战，为构建超越人类设计路径的自主智能体系统提供统一基础。

Why Post-Norm Transformers Collapse: Attention Amplification and Gradient Repair Failure

后归一化解码器Transformer中秩崩溃的机制诊断

Xingjian Wang, Qingyu Han, Xiaodong Luo, Yin Zhang

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

AI总结 该研究以token相似度为变量，分析后归一化解码器Transformer的秩崩溃机制，发现其前向相似度放大与反向修复无能的特性，实验验证了相关预测。

Imaginative Generative AI: Crossing the Entropy Wall into Worlds Beyond Imitation

想象式生成人工智能：跨越熵墙进入超越模仿的世界

Farzan Farnia, Hossein Goli, Amin Gohari

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

AI总结 该研究提出IGA框架，通过熵约束投影实现从模仿到想象的生成，可修复数据多样性并实现可控频谱外推，相关方法适用于DDPM等扩散模型。

When Agent Automation Becomes Profitable: Quantifying and Insuring Autonomous AI Risk through Trace-Economic Underwriting

当智能体自动化变得有利可图：通过痕迹经济核保量化和保险自主AI风险

Binyan Xu, Xilin Dai, Fan Yang, Kehuan Zhang

机构 * 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 提出痕迹经济核保方法，通过量化客户-任务-痕迹片段级别的风险并转移至保险，使自主AI部署在经济上可接受，实验显示定价误差从$17.7K降至$569，风险降低72%。

Comments 26 pages, 14 figures, 29 tables

Order Matters in Retrosynthesis: Structure-aware Generation via Reaction-Center-Guided Discrete Flow Matching

retrosynthesis 中的顺序至关重要：通过反应中心引导的离散流匹配实现结构感知生成

Chenguang Wang, Zihan Zhou, Lei Bai, Tianshu Yu

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（数据科学学院，香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本研究提出了一种结构感知的模板自由框架，通过反应中心引导的离散流匹配实现高效的 retrosynthesis 生成。

DreamOmni3: Scribble-based Editing and Generation

DreamOmni3：基于涂鸦的编辑与生成

Bin Xia, Bohao Peng, Jiyang Liu, Sitong Wu, Jingyao Li, Junjia Huang, Xu Zhao, Yitong Wang, Ruihang Chu, Bei Yu, Jiaya Jia

机构 * CUHK（香港中文大学） ； ByteDance Inc（字节跳动公司） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 DreamOmni3通过结合文本、图像和自由手绘涂鸦，实现更灵活的图形用户界面编辑与生成，解决了复杂编辑任务中的数据创建和框架设计问题。

Mismatch Matters: On-Policy Distillation Beyond Token Agreement

失配很重要：超越token一致性的在线蒸馏

Zichao Yu, Chengzhi Yu, Shengze Xu, Yujin Han, Bingqing Jiang, Xu Wang, Difan Zou

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文针对在线蒸馏存在的退化一致性失效问题，提出TIDE方法修正师生失配，在数学推理基准上显著提升性能、缩短响应长度并减少格式错误。

Thinking With Tools, Not With Pixels: Tool Calls as Text Scaffolds for Visual Reasoning

用工具思考，而非用像素思考：工具调用作为视觉推理的文本支架

Jiahao Shao, Yuanbo Yang, Yiyi Liao, Yujun Shen, Ceyuan Yang, Yinghao Xu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 该研究提出工具调用支架假设，引入TextCall方法验证返回图像冗余，仅用结构化文本支架即可实现视觉推理，降低延迟并消除工具API调用，结论适用于现有相关基准。

SonicWeave: Chunk-Routed Mixture-of-Experts for Unified Audio Scene Generation

SonicWeave：用于统一音频场景生成的分块路由混合专家模型

Yunrui Cai, Xu Li, Yucheng Zhou, Jinchao Li, Dingdong Wang, Dongchao Yang, Xixin Wu, Chen Zhang, Zhiyong Wu, Pengfei Wan, Helen Meng

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

AI总结 本文提出SonicWeave，一种带CPE-MoE的流匹配模型，可通过单一权重集生成含语音、音乐等的统一音频场景，在多项基准及复杂场景评估中表现优于基线。

GeoPhysAdapter: Scale-Matched Geophysical Adaptation for Cross-Domain Landslide Mapping with Vision Foundation Models

GeoPhysAdapter：用于基于视觉基础模型的跨域滑坡制图的尺度匹配地球物理适配方法

Zhihang Liu, Mei-Po Kwan, Jinlin Wu, Hao Li

机构 * Institute of Space and Earth Information Science, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学太空与地球信息科学研究所） ； Department of Geography and Resource Management, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学地理与资源管理学系） ； Urban Governance and Design Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）城市治理与设计学域） ； Department of Geography, National University of Singapore（新加坡国立大学地理学系） 纠错

AI总结 针对跨域滑坡制图中视觉基础模型的误报问题，提出GeoPhysAdapter方法，在像素和候选滑坡体决策单元结合地球物理约束适配，在PILD数据集上大幅降低了假阳性误差。