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

Distill on a Diet: Efficient Knowledge Distillation via Learnable Data Pruning

精简蒸馏：通过可学习数据剪枝实现高效知识蒸馏

Yifan Wu, Yiqi Wang, Xichen Ye, Wenjing Yan, Xiaoqiang Li, Cheng Jin, Xiangyu Yue, Weizhong Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Faculty of Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学工程学院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； School of Computer Engineering and Science, Shanghai University（上海大学计算机工程与科学学院） 纠错

AI总结 提出IF-Beta框架，结合影响函数与可学习Beta分布采样策略，通过双层优化实现高效数据剪枝，在减少数据和计算量的同时提升蒸馏性能。

Comments Acceepted by ECCV 2026

PhoneBuddy: Training Open Models for Agentic Phone Use

训练用于代理电话使用的开放模型

Zhengyang Tang, Xin Lai, Pengyuan Lyu, Xinyuan Wang, Tianyi Bai, Chenxin Li, Yiduo Guo, Huawen Shen, Yuxuan Liu, Junyi Li, Zhengyao Fang, Yang Ding, Yi Zhang, Weinong Wang, Xingran Zhou, Liang Wu, Fei Tang, Sunqi Fan, Shangpin Peng, Zheng Ruan, Anran Zhang, Benyou Wang, Ji-Rong Wen, Rui Yan, Chengquan Zhang, Han Hu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 提出PhoneBuddy训练方案，结合真实应用环境和模拟应用环境PhoneWorld，通过混合强化学习提升开放模型在电话使用任务上的成功率，在150项人类评估中达到45.33%的成功率。

SymphoMotion: Joint Control of Camera Motion and Object Dynamics for Coherent Video Generation

SymphoMotion：相机运动与物体动态的联合控制以实现一致的视频生成

Guiyu Zhang, Yabo Chen, Xunzhi Xiang, Junchao Huang, Zhongyu Wang, Li Jiang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 SymphoMotion通过联合控制相机运动和物体动态，提高视频生成的一致性和表达性，其核心方法结合了相机轨迹控制与物体动态控制机制，并引入了RealCOD-25K数据集进行大规模训练和评估，显著提升了视觉保真度和物体运动准确性。

Comments CVPR 2026

VolSplat: Rethinking Feed-Forward 3D Gaussian Splatting with Voxel-Aligned Prediction

VolSplat: 重新思考基于体素对齐预测的前馈式3D高斯泼溅

Weijie Wang, Yeqing Chen, Zeyu Zhang, Hengyu Liu, Haoxiao Wang, Zhiyuan Feng, Wenkang Qin, Feng Chen, Jia-Wang Bian, Zheng Zhu, Donny Y. Chen, Bohan Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； GigaAI ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Monash University（莫纳什大学） 纠错

AI总结 针对前馈式3D高斯泼溅中像素对齐预测的局限性，提出体素对齐的VolSplat方法，通过从预测的3D体素网格直接预测高斯，实现鲁棒的多视图一致性和更优的几何与渲染质量。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://lhmd.top/volsplat, Code: https://github.com/ziplab/VolSplat

Articulat3D: Reconstructing Articulated Digital Twins From Monocular Videos with Geometric and Motion Constraints

Articulat3D: 从单目视频中利用几何和运动约束重建关节式数字孪生

Lijun Guo, Haoyu Zhao, Xingyue Zhao, Rong Fu, Linghao Zhuang, Siteng Huang, Zhongyu Li, Hua Zou

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Hong Kong Embodied AI Lab（香港具身AI实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking Union Medical College（北京协和医学院） ； University of Macau（澳门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出Articulat3D框架，通过运动先验初始化和几何运动约束优化，从单目视频重建高保真关节式数字孪生，在合成和真实数据上达到最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. 26 pages, 12 figures

Streaming-dLLM: Accelerating Diffusion LLMs via Suffix Pruning and Dynamic Decoding

Streaming-dLLM: 通过后缀剪枝和动态解码加速扩散大语言模型

Zhongyu Xiao, Zhiwei Hao, Jianyuan Guo, Yong Luo, Jia Liu, Jie Xu, Han Hu

机构 * School of information（信息学院） ； Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing（电子学院，北京理工大学，北京） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong（计算机科学系，香港城市大学，香港） ； School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan（计算机科学学院，武汉大学，武汉） ； School of Economics（经济学院） ； Management, Communication University of China, Beijing（管理学院，中国传媒大学，北京） ； School of Science（科学学院） ； Engineering, The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen), Shenzhen（工程学院，香港中文大学（深圳），深圳） 纠错

AI总结 提出Streaming-dLLM，通过空间上的注意力引导后缀建模剪枝冗余掩码令牌和时间上的动态置信度感知早停策略，实现无需训练的扩散大语言模型推理加速，最高达68.2倍加速且保持生成质量。

Comments Tech report. Code is available at https://github.com/xiaoshideta/Streaming-dLLM

Towards Understanding The Calibration Benefits of Sharpness-Aware Minimization

理解锐度感知最小化的校准优势

Chengli Tan, Yubo Zhou, Haishan Ye, Guang Dai, Junmin Liu, Zengjie Song, Jiangshe Zhang, Zixiang Zhao, Yunda Hao, Yong Xu

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； SGIT AI Lab, State Grid Corporation of China（国网SGIT人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文通过理论分析揭示锐度感知最小化（SAM）通过隐式最大化预测分布熵来改善模型校准，并提出变体CSAM进一步降低校准误差。

Comments ICLR2026

World Models in Pieces: Structural Certification for General Agents

分片世界模型：通用智能体的结构化认证

Yikai Lu, Yifei Wu, Xinyu Lu, Tongxin Li

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）数据科学学院） 纠错

AI总结 针对通用智能体在大世界场景下无法普遍胜任的问题，提出结构化认证框架，通过深度组合目标过滤特定转移，证明世界模型具有O(1/n)+O(δ)误差界，实现可认证部署。

Comments 30 pages, camera-ready version in ICML 2026

CineCap: Structured Reasoning with Spatio-Temporal Anchors for Cinematographic Video Captioning

CineCap: 基于时空锚点的结构化推理用于电影化视频描述

Xinyu Mao, Yuhui Zeng, Xiaokun Liu, Wenyu Qin, Meng Wang, Xin Tao, Pengfei Wan, Xiaohan Xing, Max Meng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技Kling团队） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

AI总结 提出CineCap框架，通过时空锚点结构化推理和强化学习（覆盖完整性、准确性和门控覆盖奖励）生成电影化视频描述，在CineCap Bench基准上达到新最优。

Comments 10 pages, 4 figures

Agon: An Autonomous Large-Scale Omnidisciplinary Research System Built on Prompt Economy

Agon：基于提示经济学的自主大规模全学科研究系统

Youran Sun, Xingyu Ren, Chugang Yi, Jiaxuan Guo, Kejia Zhang, Jianda Du, Haizhao Yang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） ； 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Agon研究编排系统，通过提示经济学循环实现大规模自主研究，将可验证任务自动化，不可验证判断留给人类，并分类了系统失败类型。

Metis: Bridging Text and Code Memory for Self-Evolving Agents

Metis: 连接文本与代码记忆以实现自我进化智能体

Zijie Dai, Siuhin He, Hui Li, Qihui Zhou, Jiajun Li, Mingcong Song, Guoping Long, Hongjie Si, Xin Yao, Lin Zhang, James Cheng, Xiao Yan

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei（华为） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 提出Metis系统，通过分层双表示记忆（文本与代码）平衡构建成本、执行效率和可迁移性，在AppWorld上任务准确率提升20.6%，执行成本降低22.8%。

Comments Work in progress

Sat2City v2: Native 3D City Asset Generation from a Single Satellite Image

Sat2City v2: 从单张卫星图像生成原生3D城市资产

Tongyan Hua, Dongli Wu, Jinjing Zhu, Yinrui Ren, Zhongcheng Hong, Ying-Cong Chen, Hui Xiong, Wufan Zhao

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Auckland University of Technology（奥克兰理工大学） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 提出Sat2City v2，利用预训练的原生结构化潜空间3D基础模型，从单张卫星图像生成具有可控外观和几何形状的纹理网格，在真实数据集上优于基线方法。

RAVEN: A Regime-Aware Variable-context Expert Network for Financial Time Series Forecasting

RAVEN: 一种面向金融时间序列预测的机制感知可变上下文专家网络

Cheng He, Zhenyu Guan, Xijie Liang, Defu Lian, Jiajia Li, Enhong Chen, Patrick P. C. Lee, Geng Hu, Zehao Chen

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； Shanghai Black Wing Asset Management Co., Ltd.（上海黑翼资产管理有限公司） ； College of Sciences, Shanghai University（上海大学理学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Qitan Technology Co., Ltd.（启元科技有限公司） 纠错

AI总结 针对金融时间序列非平稳、低信噪比及机制依赖特性，提出RAVEN框架，通过自适应确定上下文窗口和嵌套专家路由实现状态最优预测，在多项指标上超越现有方法。

RoPE-Aware Bit Allocation for KV-Cache Quantization

RoPE感知的KV缓存量化比特分配

Fengfeng Liang, Yuechen Zhang, Jiaya Jia

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） ； MiMo, Xiaomi Corporation（小米集团 MiMo） 纠错

AI总结 针对RoPE下键缓存量化中不同频率块对误差敏感度不同的问题，提出Block-GTQ比特分配器，通过能量评分和贪心分配提升量化精度，在长上下文任务中显著恢复性能。

Comments Preprint. Code available at https://github.com/JIA-Lab-research/blockgtq

Exact Schur-Sylvester Dimensionality Reductions for Non-Smooth Stochastic Complexity and Manifold Sampling

非光滑随机复杂度和流形采样的精确Schur-Sylvester降维

Trenton Lau, Gary P. T. Choi

机构 * Department of Mathematics, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学数学系） 纠错

AI总结 提出利用块Schur补和Sylvester行列式恒等式，将非光滑估计器NML编码长度计算中投影和体积因子的复杂度从O(N^3)降至O(k^3+N^2k)，并推广到稀疏SVM、弹性网和组Lasso。

Hybrid Event Frame Sensors: Modeling, Calibration, and Simulation

混合事件帧传感器：建模、标定与仿真

Yunfan Lu, Nico Messikommer, Xiaogang Xu, Liming Chen, Yuhan Chen, Nikola Zubic, Davide Scaramuzza, Hui Xiong

机构 * AI Thrust, HKUST(GZ)（人工智能 thrust，香港科技大学（广州）） ； RPG, University of Zurich（RPG，苏黎世大学） ； CUHK（香港中文大学） ； AlpsenTek（阿尔卑斯电子技术） 纠错

AI总结 提出首个统一统计成像噪声模型，联合描述APS和EVS像素噪声，开发标定流程估计参数，并构建H-ESIM仿真器生成含真实噪声的RAW帧和事件。

Comments 20 pages, 7 figures, ECCV 2026

ProsoCodec: Prosody-Oriented Speech Codec for Voice Conversion

ProsoCodec：面向韵律的语音编解码器用于语音转换

Jeongsoo Choi, Ji-Hoon Kim, Shujie Hu, Joon Son Chung

机构 * KAIST, South Korea（韩国科学技术院） ； Chung-Ang University, South Korea（Chung-Ang 大学） ； The Chinese University of Hong Kong, China（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出ProsoCodec，通过将韵律建模为条件残差而非分离流，在语音转换中改善韵律保留并减少源音色泄漏。

Comments Interspeech 2026

LaST-HD: Learning Latent Physical Reasoning from Scalable Human Data for Robot Manipulation

LaST-HD：从可扩展人类数据中学习潜在物理推理以进行机器人操作

Jiaming Liu, Yinxi Wang, Chenyang Gu, Siyuan Qian, Xiangju Mi, Hao Chen, Jiawei Chen, Qingpo Wuwu, Xiaoqi Li, Nuowei Han, Yiming Zhang, Xuheng Zhang, Yang Yue, Yeqing Yang, Lei Wang, Peng Jia, Hao Tang, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Simplexity Robotics ； Aether Tech 纠错

AI总结 提出LaST-HD框架，通过将人手与机器人演示在共享潜在推理空间中对齐，利用未配对轨迹训练世界模型合成统一潜在目标，实现跨形态物理动力学内化，并开发低成本数据手套OOL Glove，结合混合训练策略，仅用少量人类数据即可达到高泛化性能。

KEMO: Event-Driven Keyframe Memory for Long-Horizon Robot Manipulation with VLA Policies

KEMO: 面向长程机器人操作的VLA策略事件驱动关键帧记忆

Yihan Zeng, Minghao Ye, Yiyuan Chen, Yide Shentu, Philipp Wu, Zike Yan, Zhongyu Li

机构 * Hong Kong Embodied AI Lab（香港具身智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出KEMO，一种轻量级插件式记忆框架，通过事件驱动选择关键帧并编码为紧凑记忆令牌，结合交叉注意力和门控残差融合，提升VLA策略在长程操作中的任务成功率23.6%。

TriggerBench: Investigating Prospective Memory for Large Language Models

TriggerBench: 探究大型语言模型的前瞻记忆

Tianhua Zhang, Xinjiang Wang, Qianxi Zhang, Qi Chen, Kun Li, Yaoqi Chen, Dingdong Wang, Helen Meng, Yan Lu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 提出TriggerBench基准，系统评估LLM的前瞻记忆能力，发现其存在精度-召回权衡、注意力脆弱性，且比回溯记忆更难，可作为推理能力的指标。

StatABench: Dataset and Framework for Evaluating Statistical Analysis Capabilities of LLMs

StatABench：评估大语言模型统计分析能力的数据集与框架

Youxin Zhu, Yixuan Ding, Peng Lai, Longyue Wang, Bingyi Jing, Guanhua Chen

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出StatABench基准，包含404道封闭题和30道开放建模任务，评估LLM在统计分析上的能力，实验显示最佳模型仅达68.6%准确率，揭示工具推理和建模决策等挑战。

VideoLatent: Video-Language Learning via Latent Self-Forcing

VideoLatent: 通过潜在自强制进行视频-语言学习

Zi-Yuan Hu, Zicong Tang, Shijia Huang, Yanyang Li, Michael R. Lyu, Liwei Wang

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

AI总结 提出VideoLatent，一种通过潜在自强制训练范式（包括潜在对齐和潜在多样性目标）进行视觉潜在推理的多模态大语言模型，仅依赖标准视频-问答三元组，在14个基准上优于现有模型，并大幅降低训练/推理开销。

DreamUV: Unwrap Artist-like UV by End-to-End Flow Matching

DreamUV: 通过端到端流匹配实现艺术家级UV展开

Quanyuan Ruan, Jiabao Lei, Xingyi Du, Xifeng Gao

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； Lightspeed（光速） 纠错

AI总结 提出DreamUV，将UV展开建模为生成式流匹配问题，通过学习网格条件传输过程生成艺术家风格的UV布局，并引入边界感知训练和模型在环微调策略，在专业数据集上生成更直边界和更紧轴对齐岛屿。

CoDMD: Copula-aware Distribution Matching Distillation for Fast Video Generation

CoDMD: 基于Copula感知的分布匹配蒸馏用于快速视频生成

Wenhu Zhang, Kun Cheng, Changyuan Wang, Shiyao Li, Yuechen Zhang, Wenbo Li, Jiajun Zha, Jingyi Zhang, Kang Zhao, Jiaya Jia

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Wan Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团万团队） ； THU（清华大学） ； CUHK（香港中文大学） ； XDU（西安电子科技大学） 纠错

AI总结 针对视频扩散模型少步蒸馏中分布匹配蒸馏（DMD）的结构缺陷，提出Copula感知的DMD（CoDMD），通过轻量关系正则化器利用分数估计构建样本间和帧间关系矩阵，实现4步生成，速度提升约25倍，VBench得分达84.87。

Holmes: Multimodal Agentic Diagnosis for Mixed-Language Mobile Crashes at Industrial Scale

Holmes: 工业级混合语言移动崩溃的多模态智能诊断

Jia Li, Wenyuan Ma, Ting Peng, Haibin Zheng, Yuetang Deng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

AI总结 提出多智能体系统Holmes，通过多模态运行时信号合成重构崩溃上下文，采用层次化检索-探索-推理架构，在70M行代码中实现87.6%函数级定位准确率，将平均排查时间降低98%至约77秒。

Comments Accepted at FSE'26 Industry Track

UnityShots: Memory-Driven Multi-Shot Audio-Video Generation with Boundary-Aware Gating

UnityShots: 基于记忆的多镜头音视频生成与边界感知门控

Jiehui Huang, Yuechen Zhang, Bin Xia, Jiahao Wang, Xu He, Zhenchao Tang, Meng Chu, Xin Tao, Pengfei Wan, Jiaya Jia

机构 * The 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） ； Kling Team, Kuaishou Technology（Kling团队，快手科技） ； Tsinghua University（清华大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 提出UnityShots，一种基于记忆的多镜头音视频生成系统，通过固定大小的长期和短期记忆槽及边界条件门控实现跨镜头连贯性，在多种条件模式下超越开源基线。

Comments https://jackailab.github.io/Projects/UnityShots

Backpropagating Through Simulation: Analytic Policy Gradients for Sample and Learning Efficient Differentiable Continuous Control

通过仿真反向传播：用于样本高效和学习高效的可微连续控制的解析策略梯度

Yueci Deng

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） 纠错

AI总结 提出解析策略梯度（APG）方法，利用可微环境动力学通过仿真反向传播计算精确梯度，在四个连续控制任务中与PPO对比，显著提升样本效率。

ReFPO: Reflow Regularization for Flow Matching Policy Gradients

ReFPO：用于流匹配策略梯度的回流正则化

Ge Wang, Yibo Peng, Fan Feng, Shenhao Yan, Chengsi Yao, Jiahao Yang, Honghao Cai, Yiming Zhao, Xi Li, Jinke Ren, Shuguang Cui, Yatong Han, Zhen Li

机构 * Ising AI ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； FNii-Shenzhen（深圳市未来智能网络研究院） 纠错

AI总结 提出ReFPO，一种通过显式回流正则化改进流匹配策略梯度的在线强化学习方法，稳定训练并实现高保真一步推理。

Imitation Learning for Elder-Facing Speech Synthesis

面向老年人的模仿学习语音合成

Dongrui Han, Weidong Chen, Jiawen Kang, Mingyu Cui, Helen Meng, Xixin Wu

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

AI总结 提出模仿学习框架，结合两阶段在线策略奖励学习改进GRPO，从专家演示中学习TTS模型，以解决老年人偏好数据获取困难的问题，在客观和主观指标上优于基线。

Comments accepted by Interspeech 2026

From Knowing to Acting: Benchmarking Self-Awareness Capability of LLM Agents

从知道到行动：基准测试LLM代理的自我意识能力

Yifan Li, Shengbin Yue, Boyu Feng, Jinhu Qi, Bo Ke, Zixing Song, Hongru Wang, Zhongyu Wei, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Tencent（腾讯） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

AI总结 提出KAPRO框架和KAware数据集，通过解耦元认知判断与自主执行，评估LLM代理的自我意识能力，发现其与任务成功强相关但在内部能力场景中下降，开源模型易过度使用工具。