arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

高校专区

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

共收录 324
2606.09393 2026-06-09 cs.CV 新提交

CapRL++: Unified Reinforcement Learning with Verifiable Rewards for Dense Image and Video Captioning

CapRL++:基于可验证奖励的统一强化学习用于密集图像和视频描述生成

Penghui Yang, Long Xing, Xiaoyi Dong, Yuhang Zang, Yuhang Cao, Yibin Wang, Yujie Zhou, Jiazi Bu, Jianze Liang, Qidong Huang, Jiaqi Wang, Feng Wu, Dahua Lin

机构 * Tsinghua University(清华大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Microsoft(微软) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Alibaba Cloud(阿里云) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

AI总结 提出CapRL++框架,利用可验证奖励的强化学习(RLVR)优化多模态描述生成,通过非视觉语言模型回答问题的准确性作为奖励,提升密集描述质量,在20多个基准上超越传统监督微调。

Comments 26 pages, 10 figures. Project page: https://github.com/InternLM/CapRL. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2509.22647

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.09366 2026-06-09 cs.CL eess.AS 新提交

Is Text All You Need? Text as a Universal Information Bottleneck for Speech LLMs

文本就是一切?文本作为语音大语言模型的通用信息瓶颈

Ming-Hao Hsu, Yuxuan Hu, Shujie Liu, Jinyu Li, Yan Lu, Zhizheng Wu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) Microsoft Corporation(微软公司) Microsoft Research Asia(微软亚洲研究院)

AI总结 提出Convex Gate(C-Gate)桥接语音与LLM,通过凸包约束将语音表示限制在LLM输入嵌入流形内,在ASR和情感识别上取得联合最优性能,并揭示几何结构而非离散性是关键设计因素。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.09323 2026-06-09 cs.AI cs.DB 新提交

TRL-Bench: Standardizing Cross-Paradigm Representation-Level Evaluation of Tabular Encoders

TRL-Bench:标准化跨范式的表格编码器表示级评估

Wei Pang, Xiangru Jian, Hehan Li, Zhixuan Yu, Alex Xue, Jinyang Li, Zhengyuan Dong, Xinjian Zhao, Hao Xu, Chao Zhang, Reynold Cheng, M. Tamer Özsu, Tianshu Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) University of Waterloo(滑铁卢大学) The University of Hong Kong(香港大学) The University of Sydney(悉尼大学) Université Lyon 1(里昂第一大学)

AI总结 提出TRL-Bench,通过标准化下游条件,从列/表、行和组合数据湖表增强三个粒度评估表格编码器,揭示编码器质量具有能力特异性而非单一排名。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.09303 2026-06-09 cs.CV 新提交

Reason Twice: Segmentation via Candidate Discovery and Comparative Reasoning

再思考:通过候选发现与比较推理进行分割

Xinyan Gao, Haoran Hao, Xiangyu Yue

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Nanjing University(南京大学)

AI总结 提出两阶段框架Rea2Seg,先基于注意力图生成候选掩码,再用多模态大语言模型推理评分,将分割转化为候选发现与判别选择,并引入新基准ReasonSeg-SGDR全面评估感知、定位与推理能力。

Comments Project page: https://snowball521.github.io/Rea2Seg-Project/

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.09162 2026-06-09 cs.CV 新提交

Zero-Parameter Geometric Gating for Temporally Stable Low-Altitude UAV Video Semantic Segmentation

用于低空无人机视频语义分割的零参数几何门控以实现时间稳定性

Jingpu Yang, Fengxian Ji, Zhengzhao Lai, Juanfan Wu, Mingxuan Cui, Yufeng Wang

机构 * Beihang University(北京航空航天大学) Northeastern University(东北大学) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) Beijing Institute of Technology(北京理工大学)

AI总结 提出零参数几何门控,利用RANSAC单应性内点比率在16x16网格上路由区域,结合语义相似性传播实现时间稳定分割,在合成UAVid上提升mIoU达4.91%。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.09043 2026-06-09 cs.LG cs.CL 新提交

DynaCF: Mitigating Shortcut Learning in Reward Models via Dynamic Counterfactual Sensitivity

DynaCF: 通过动态反事实敏感性缓解奖励模型中的捷径学习

Fengyuan Liu, Yongliang Miao, Zirui He, Yanguang Liu, Fei Sun, Mengnan Du

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) New Jersey Institute of Technology(新泽西理工学院) Institute of Computing Technology, CAS(中国科学院计算技术研究所)

AI总结 提出DynaCF框架,通过在线测量反事实扰动下的边际变化和偏好翻转来动态降低捷径敏感样本的权重,从而缓解奖励模型中的捷径学习问题。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.09032 2026-06-09 cs.CL 新提交

Bridging the Agent-World Gap: Text World Models for LLM-based Agents

弥合智能体-世界鸿沟:面向基于LLM的智能体的文本世界模型

Yixia Li, Hongru Wang, Peng Lai, Zhiwen Ruan, He Zhu, Youxin Zhu, Ganlong Zhao, Minda Hu, Yun Chen, Sibei Yang, Peng Li, Jeff Z. Pan, Jia Pan, Guanhua Chen, Yang Liu, Guanbin Li

机构 * Southern University of Science and Technology(南方科技大学) University of Edinburgh(爱丁堡大学) Peking University(北京大学) Sun Yat-sen University(中山大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Shanghai University of Finance and Economics(上海财经大学) Tsinghua University(清华大学) The University of Hong Kong(香港大学)

AI总结 本文系统综述了面向基于LLM的智能体的文本世界模型,围绕形式化框架和智能体生命周期,涵盖基础定义、构建范式、应用(训练时经验合成与推理时规划、验证、适应)及评估,旨在整合该领域并明确设计空间与开放挑战。

Comments Code: https://github.com/sustech-nlp/awesome-text-world-models

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.08815 2026-06-09 cs.AI cs.CL cs.LG 新提交

Momentum for Reasoning: Dense Intrinsic Signals in Policy Optimization

推理的动量:策略优化中的密集内在信号

Hao Chen, Zhanming Shen, Liyao Li, Yanyu Chen, Xuhang Zhu, Xiaomeng Hu, Qi Zhang, Ru Peng, Xiaoyu Shen, Haobo Wang, Junbo Zhao

机构 * Zhejiang University(浙江大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Eastern Institute of Technology(东方理工学院)

AI总结 针对GRPO在长链推理中因二元奖励导致的零优势崩溃和幻觉确定性失败模式,提出ISPO方法,通过内在信号密集化奖励,在三个基模型和五个数学推理基准上持续优于基线。

Comments 14 pages, 6 figures, 8 tables

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.08676 2026-06-09 cs.SE cs.AI cs.CL 新提交

Lost in the Flow with Code Talkers: Unveiling the Instruction-Tuning Tax of Large Language Models in Code Tasks

迷失在代码对话者的流程中:揭示代码任务中大语言模型的指令微调税

Shi Ying Chang, Chiok Yew Ho, Yichen Li, Yintong Huo

机构 * Singapore Management University(新加坡国立管理学院) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

AI总结 本研究首次实证发现指令微调在代码任务中导致权衡:增强指令遵循能力却削弱代码填充性能,称之为“指令微调税”,并通过定性和定量分析总结出七项发现和四项启示。

Comments 25 pages, 6 figures. Evaluation toolkit and dataset: https://github.com/arkosioscambions/CodeTalkers

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.08574 2026-06-09 cs.LG cs.CV 新提交

OrderDP: A Theoretically Guaranteed Lossless Dynamic Data Pruning Framework

OrderDP:一种理论上保证无损的动态数据剪枝框架

Chenhan Jin, Shengze Xu, Qingsong Wang, Fan Jia, Dingshuo Chen, Tieyong Zeng

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Beijing Normal-Hong Kong Baptist University(北京师范大学-香港 Baptist大学) Guangzhou Nanfang College(广州南方学院) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Xiangtan University(湘潭大学) University of Utah(犹他大学)

AI总结 提出OrderDP框架,通过随机子集选取与top-q样本选择实现无偏梯度估计,提供收敛性和泛化性理论保证,在CIFAR和ImageNet上降低40%训练成本且保持精度。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.08496 2026-06-09 cs.CL cs.LG 新提交

SAEExplainer: Interpreting SAE Features with Activation-Guided Preference Optimization

SAEExplainer: 基于激活引导偏好优化的SAE特征解释

Jingyi He, Haiyan Zhao, Ruxue Shi, Yanguang Liu, Xin Wang, Fei Sun, Mengnan Du

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) NJIT(新泽西理工学院) Jilin University(吉林大学) Institute of Computing Technology, CAS(中国科学院计算技术研究所) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳))

AI总结 提出SAEExplainer框架,利用激活分数作为奖励信号,通过两轮优化迭代自纠正基础解释,减少解释幻觉并增强因果触发模式。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.08186 2026-06-09 cs.RO 新提交

Propeller-Assisted Robust 3D Hopping Robot with Hierarchical Force Allocation

螺旋桨辅助的鲁棒三维跳跃机器人及分层力分配

Chuhan Zhang, Hongbo Zhang, Yanlin Chen, Yunxi Tang, Yun-Hui Liu, Mingyi Liu, Xiangyu Chu

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Guangdong Technion–Israel Institute of Technology(广东以色列理工学院) Technion–Israel Institute of Technology(以色列理工学院) Multiscale Medical Robotics Centre(多尺度医疗机器人中心)

AI总结 提出一种螺旋桨辅助的单腿三维跳跃机器人Pro-OMEGA2,通过分层力分配框架协调腿与三旋翼的力,实现鲁棒跳跃和扰动恢复。

Comments 8 pages, 9 figures, 1 table. Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.08172 2026-06-09 cs.HC cs.AI cs.CY 新提交

The Governance of Human-LLM Interaction: Safety Gating, Civility Steering, and Affective Default Lock-In

人类与LLM交互的治理:安全门控、文明引导与情感默认锁定

Manuele Reani, Hongjian Zhang, Hongyu Tian

机构 * School of Management and Economics, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China(管理学院与经济学学院,香港中文大学(深圳))

AI总结 本研究通过确定性多智能体评估流水线,测量LLM在长程对话中的提示可引导性和风格漂移,提出区分安全门控、文明引导和情感默认锁定的治理框架,揭示提供商对交互形式的控制对多元性、自主性和民主能动性的影响。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.08131 2026-06-09 cs.HC cs.AI 新提交

LCAM: A Framework for Diagnosing Interactional Alignment Failures in Con-versational AI

LCAM:诊断对话式AI中交互对齐失败的框架

Manuele Reani, Hongyu Tian

机构 * School of Management and Economics, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学深圳校区管理学院)

AI总结 提出分层认知对齐模型(LCAM),通过五层对齐和两种失调极性诊断对话式AI的交互失败,应用于LLM咨询案例揭示潜在危害。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.08093 2026-06-09 cs.AI 新提交

A Multi-modal Agentic Co-pilot for Evidence Grounded Computational Pathology

面向证据基础计算病理学的多模态智能体协同助手

Zhe Xu, Zhengyu Zhang, Zhiyuan Cai, Jiahao Xu, Yijie Lin, Ziyi Liu, Junlin Hou, Hongyi Wang, Yuxiang Nie, Ling Liang, Yihui Wang, Yingxue Xu, Ronald Cheong Kin Chan, Li Liang, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学计算机科学与工程系) Department of Pathology, Nanfang Hospital, Southern Medical University(南方医科大学南芳医院病理科) Department of Pathology, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University(南方医科大学基础医学学院病理科) Department of Anatomical and Cellular Pathology, Chinese University of Hong Kong(香港中文大学解剖与细胞病理学系) Guangdong Provincial Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology(广东省分子肿瘤病理学重点实验室) Jinfeng Laboratory(锦风实验室) Department of Chemical and Biological Engineering, Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学化学与生物工程系) Division of Life Science, Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学生命科学系) State Key Laboratory of Nervous System Disorders, The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学神经系统疾病国家重点实验室) HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute, The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学深圳-香港协同创新研究院)

AI总结 提出PathPocket,一种多模态AI协同助手,通过构建包含11万文档的病理证据语料库和455万实体的超图,实现基于证据的病理诊断,在20万真实案例上超越现有方法。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.08029 2026-06-09 cs.RO 新提交

IntentNav: Learning Spatial-Visual Object Navigation from Human Demonstrations

IntentNav: 从人类演示中学习空间-视觉物体导航

Yuxin Cai, Zongtai Li, Maonan Wang, Muyi Bao, Haokun Zhu, Ruofei Bai, Ding Zhao, Zirui Li, Wenshan Wang, Wei-Yun Yau, Ji Zhang, Chen Lv

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) A*STAR Institute for Infocomm Research (I2R)(新加坡科技研究局资讯通信研究院)

AI总结 提出IntentNav框架,通过人类演示学习类人物体导航策略,利用前沿标注和意图对齐目标实现最优性能,并零样本迁移到多种机器人平台。

Comments 26 pages, 9 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.07689 2026-06-09 cs.CV 新提交

Struct-Searcher: Agentic Structural Thinking Advances Multimodal Deep Information Seeking

Struct-Searcher:代理式结构化思维推进多模态深度信息检索

Fan Zhang, Vireo Zhang, Shengju Qian, Haoxuan Li, Zheng Lian, Hao Wu, Yuan Gao, Xinyu Geng, Xin Wang, Pheng-Ann Heng

机构 * CUHK(香港中文大学) LIGHTSPEED PKU(北京大学) Tongji University(同济大学) THU(清华大学) HKUST(香港科技大学)

AI总结 提出基于信念修正理论的结构化代理工作流Struct-Searcher,通过维护多模态结构图实现冲突感知的深度信息检索,在多个基准上平均相对准确率提升17.2%。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.07602 2026-06-09 cs.LG cs.AI 新提交

Sample-Efficient Post-Training for LEGO Spatial-Physics Reasoning

面向LEGO空间物理推理的样本高效后训练

Yuhuan Yuan, Zhouliang Yu, Minghao Liu, Weiyang Liu, Ge Lin Kan

机构 * HKUST(GZ)(香港科技大学(广州)) CUHK(香港中文大学) ZODA

AI总结 针对LLM生成LEGO组装时出现的物理有效但几何语义错位问题,提出基于模型的数据选择方法和样本高效强化学习PVPO,结合体素空间几何奖励,提升结构、语义对齐和物理有效性。

Comments Technical Report V1, 15 pages, 6 figures, 3 tables

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.06795 2026-06-08 eess.AS cs.SD 新提交

BiEAR: A Human Auditory-Inspired Adaptive Binaural Front-end for Multi-Speaker Localisation and Distance Estimation

BiEAR: 一种受人类听觉启发的自适应双耳前端,用于多说话人定位和距离估计

Hanyu Meng, Eliathamby Ambikairajah, Vidhyasaharan Sethu, Qiquan Zhang, Haizhou Li

机构 * The University of New South Wales(新南威尔士大学) Tongyi Speech Lab, Alibaba Group(通义语音实验室,阿里巴巴集团) School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(人工智能学院,香港中文大学(深圳))

AI总结 提出受人类听觉启发的自适应双耳前端BiEAR,通过神经控制器动态调整滤波器组频率选择性,提升多说话人定位和距离估计的准确性与鲁棒性。

Comments Accepted to INTERSPEECH 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.07297 2026-06-08 cs.SE cs.CL 新提交

SWE-Explore: Benchmarking How Coding Agents Explore Repositories

SWE-Explore: 基准测试编码智能体如何探索代码仓库

Shaoqiu Zhang, Yuhang Wang, Jialiang Liang, Yuling Shi, Wenhao Zeng, Maoquan Wang, Shilin He, Ningyuan Xu, Siyu Ye, Kai Cai, Xiaodong Gu

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Xinjiang University(新疆大学) University of Illinois at Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Independent Researcher(独立研究者) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

AI总结 提出SWE-Explore基准,通过评估编码智能体在给定代码仓库和问题下返回相关代码区域排名列表的能力,衡量其仓库探索性能,覆盖10种编程语言和203个仓库的848个问题。

Comments 20 pages, 5 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.07030 2026-06-08 cs.SD cs.AI cs.CL cs.LG 新提交

Phonetic Error Analysis of Raw Waveform Acoustic Models

原始波形声学模型的音素错误分析

Erfan Loweimi, Zhengjun Yue, Andrea Carmantini, Zoran Cvetkovic, Steve Renals, Peter Bell

机构 * Centre for Speech Technology Research (CSTR), University of Edinburgh, UK(语音技术研究中心(CSTR),爱丁堡大学,英国) Cisco, UK(思科公司,英国) SLAI & CUHK-SZ, China(SLAI与CUHK-SZ,中国) King's College London, UK(伦敦国王学院,英国)

AI总结 通过分解音素错误率、分析混淆矩阵,发现BLSTM层对过渡依赖类提升最大,WSJ迁移学习对辅音改进约是元音的三倍,且混淆模式反映固有音素相似性。

Comments INTERSPEECH2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.07006 2026-06-08 cs.LG cs.CL 新提交

RASFT: Rollout-Adaptive Supervised Fine-Tuning for Reasoning

RASFT: 用于推理的滚动自适应监督微调

Yongliang Miao, Fengyuan Liu, Wei Shi, Yanguang Liu, Fei Sun, Na Zou, Mengnan Du

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) New Jersey Institute of Technology(新泽西理工学院) Institute of Computing Technology, CAS(中国科学院计算技术研究所)

AI总结 提出RASFT框架,通过基于策略rollout的问题级可解性校准专家监督,在模型困难时加强指导、表现可靠时放松模仿并纳入自生成轨迹,同时使用裁剪逆比约束策略漂移,在多个推理基准上优于SFT和RL方法。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.06828 2026-06-08 cs.CV cs.LG 新提交

AdaGRPO: A Capability-Aware Adaptive Enhancement for Flow-based GRPO

AdaGRPO: 一种面向基于流的GRPO的能力感知自适应增强方法

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

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

AI总结 提出AdaGRPO,通过在线课程过滤策略和跨层级优势融合,解决流模型GRPO中提示选择随机和优势估计缺乏全局视角的问题,提升训练稳定性和性能。

Comments Project Website: https://bujiazi.github.io/adagrpo.github.io/

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2606.06559 2026-06-08 cs.SD cs.AI eess.AS 新提交

IRAF: Interference-Resilient Adaptive Fusion for Noise-Robust End-to-End Full-Duplex Spoken Dialogue Systems

IRAF:面向噪声鲁棒的端到端全双工口语对话系统的抗干扰自适应融合

Tao Zhong, Jiajun Deng, Nikita Kuzmin, Yinke Zhu, Tianxiang Cao, Tristan Tsoi, Zhili Tan, Simon Lui, Xunying Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) AudioLab Hong Kong, Huawei Leibniz Research Center(香港AudioLab,华为Leibniz研究中心) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

AI总结 提出IRAF模块,通过逐帧预测可靠性门控来调节用户音频对LLM的贡献,提升全双工对话系统在干扰说话人环境下的响应质量和交互稳定性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏