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 2402
2603.07630 2026-03-10 cs.CV

Real-Time Glottis Detection Framework via Spatial-decoupled Feature Learning for Nasal Transnasal Intubation

通过空间解耦特征学习的实时声带检测框架用于鼻内气管插管

Jinyu Liu, Gaoyang Zhang, Yang Zhou, Ruoyi Hao, Yang Zhang, Hongliang Ren

机构 * Hubei Key Laboratory of Modern Manufacturing Quality Engineering, Hubei University of Technology(湖北现代制造质量工程重点实验室,湖北工业大学) School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学机械科学与工程学院) Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学电子工程系) Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering, Ministry of Education(教育部符号计算与知识工程重点实验室) National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University(南京大学新型软件技术国家实验室)

AI总结 本文提出Mobile GlottisNet,通过空间解耦特征学习实现实时声带检测,适用于嵌入式和边缘设备,提升鼻内气管插管的急救应用效率。

Comments 15 pages, 7 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.07443 2026-03-10 cs.CV

Med-Evo: Test-time Self-evolution for Medical Multimodal Large Language Models

Med-Evo: 医疗多模态大语言模型的测试时自演化

Dunyuan Xu, Xikai Yang, Juzheng Miao, Yaoqian Li, Jinpeng Li, Pheng-Ann Heng

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China(计算机科学与工程系,香港中文大学,香港,中国) Institute of Medical Intelligence and XR, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China(医学智能与XR研究所,香港中文大学,香港,中国)

AI总结 Med-Evo通过无标签强化学习和伪标签技术提升医疗多模态大语言模型性能,实验表明在医疗VQA任务中显著优于现有方法。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2512.02486 2026-03-10 cs.LG

Dual-Robust Cross-Domain Offline Reinforcement Learning Against Dynamics Shifts

对抗动态偏移的双鲁棒跨域离线强化学习

Zhongjian Qiao, Rui Yang, Jiafei Lyu, Xiu Li, Zhongxiang Dai, Zhuoran Yang, Siyang Gao, Shuang Qiu

机构 * CityUHK(城市大学 Hong Kong 分校) UIUC(伊利诺伊大学香槟分校) Tsinghua University(清华大学) Yale University(耶鲁大学) CUHK(SZ)(香港中文大学(深圳)) Tencent(腾讯)

AI总结 本文提出DROCO算法,通过引入鲁棒跨域Bellman算子和动态价值惩罚等技术,提升跨域离线强化学习在动态偏移下的双鲁棒性。

Comments Accepted at ICLR 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2510.11682 2026-03-10 cs.RO cs.AI cs.SY eess.SY

Ego-Vision World Model for Humanoid Contact Planning

人形机器人接触规划的视角世界模型

Hang Liu, Yuman Gao, Sangli Teng, Yufeng Chi, Yakun Sophia Shao, Zhongyu Li, Maani Ghaffari, Koushil Sreenath

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) University of Michigan, Ann Arbor(密歇根大学安娜堡分校) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

AI总结 本文提出了一种结合学习世界模型与MPC的框架,用于提升人形机器人在复杂环境中的接触规划能力,实现更高效和稳健的多任务执行。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2506.17252 2026-03-10 cs.LG cs.AI

Adaptive Batch-Wise Sample Scheduling for Direct Preference Optimization

适应性批级样本调度用于直接偏好优化

Zixuan Huang, Yikun Ban, Lean Fu, Xiaojie Li, Zhongxiang Dai, Jianxin Li, Deqing Wang

机构 * Beihang University(北京航空航天大学) Bytedance China(字节跳动中国) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳))

AI总结 本文提出SamS算法,通过动态调度训练样本提升DPO性能,无需修改核心算法,有效提高LLM对齐效果。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2505.23932 2026-03-10 cs.CL

SwingArena: Competitive Programming Arena for Long-context GitHub Issue Solving

SwingArena: 用于长上下文GitHub问题解决的竞争性编程竞技场

Wendong Xu, Jing Xiong, Chenyang Zhao, Qiujiang Chen, Haoran Wang, Hui Shen, Zhongwei Wan, Jianbo Dai, Taiqiang Wu, He Xiao, Chaofan Tao, Z. Morley Mao, Ying Sheng, Zhijiang Guo, Hongxia Yang, Bei Yu, Lingpeng Kong, Quanquan Gu, Ngai Wong

机构 * The University of Hong Kong(香港大学) University of California Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) Tsinghua University(清华大学) University of Michigan Ann Arbor(密歇根大学安娜堡分校) The Ohio State University(俄亥俄州立大学) University of Edinburgh(爱丁堡大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科学与技术大学(广州)) LMSYS Org(LMSYS组织)

AI总结 SwingArena是一个用于评估LLM在真实CI驱动软件开发环境中性能的竞争性编程竞技场,通过模拟软件迭代过程,结合检索增强型代码生成模块,实现对长上下文问题的高效处理。

Comments The paper has been accepted as an oral presentation at ICLR 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.07130 2026-03-10 cs.SD eess.AS

Toward Multimodal Industrial Fault Analysis: A Single-Speed Chain Conveyor Dataset with Audio and Vibration Signals

迈向多模态工业故障分析:一个包含音频和振动信号的单速链式输送机数据集

Zhang Chen, Yucong Zhang, Xiaoxiao Miao, Ming Li

机构 * Digital Innovation Research Center, Duke Kunshan University(杜克昆山大学数字创新研究中心) School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)人工智能学院) School of Artificial Intelligence, Wuhan University(武汉大学人工智能学院) School of Computer Science, Wuhan University(武汉大学计算机学院)

AI总结 本文提出一个包含音频和振动信号的单速链式输送机数据集,用于多模态工业故障分析,提供标准化评估协议和统一基准以支持通道级分析和多模态融合研究。

Comments Submitted to Interspeech 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.07032 2026-03-10 cs.RO

SSP: Safety-guaranteed Surgical Policy via Joint Optimization of Behavioral and Spatial Constraints

SSP:通过行为和空间约束的联合优化实现安全的手术策略

Jianshu Hu, ZhiYuan Guan, Lei Song, Kantaphat Leelakunwet, Hesheng Wang, Wei Xiao, Qi Dou, Yutong Ban

机构 * Global College, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学全球学院) Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学计算机科学与工程系) Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室)

AI总结 SSP通过联合优化行为和空间约束,实现安全的手术策略,确保在不确定性下的严格安全性,同时保持高任务成功率。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.06863 2026-03-10 cs.CV cs.AI

A prior information informed learning architecture for flying trajectory prediction

一种融合先验信息的学习架构用于飞行轨迹预测

Xianda Huang, Zidong Han, Ruibo Jin, Zhenyu Wang, Wenyu Li, Xiaoyang Li, Yi Gong

机构 * Southern University of Science and Technology(南方科技大学) Chinese University of Hong Kong-Shenzhen(香港中文大学(深圳))

AI总结 本文提出一种融合环境先验信息的双Transformer级联架构,用于高效预测飞行物体轨迹,特别是在网球着陆点预测中表现出色。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.06743 2026-03-10 cs.LG cs.AI

Stabilizing Reinforcement Learning for Diffusion Language Models

稳定扩散语言模型的强化学习

Jianyuan Zhong, Kaibo Wang, Ding Ding, Zijin Feng, Haoli Bai, Yang Xiang, Jiacheng Sun, Qiang Xu

机构 * Huawei Foundation Model Department(华为基础模型部门) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学)

AI总结 本文提出StableDRL方法,针对扩散语言模型中的强化学习问题,通过无条件裁剪和自我归一化解决比率估计噪声导致的不稳定性,提升训练稳定性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.06636 2026-03-10 cs.LG cs.AI

SmartBench: Evaluating LLMs in Smart Homes with Anomalous Device States and Behavioral Contexts

SmartBench: 评估具有异常设备状态和行为上下文的LLM在智能家居中的表现

Qingsong Zou, Zhi Yan, Zhiyao Xu, Kuofeng Gao, Jingyu Xiao, Yong Jiang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School(清华大学深圳国际研究生院) Jilin University(吉林大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Pengcheng Laboratory(鹏城实验室)

AI总结 SmartBench是首个为LLM设计的智能家居数据集,用于评估LLM在检测异常设备状态和行为上下文中的性能。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.06623 2026-03-10 cs.LG

Advances in GRPO for Generation Models: A Survey

生成模型中GRPO的进展:综述

Zexiang Liu, Xianglong He, Yangguang Li

机构 * SJTU(上海交通大学) THU(清华大学) CUHK(香港大学)

AI总结 本文综述了流GRPO在生成模型中的应用与进展,探讨了方法论改进和跨模态扩展,强调其作为通用对齐框架的重要性及未来挑战。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.06616 2026-03-10 cs.LG cs.AI math.ST stat.TH

RACER: Risk-Aware Calibrated Efficient Routing for Large Language Models

RACER:面向大型语言模型的风险感知校准高效路由

Sai Hao, Hao Zeng, Hongxin Wei, Bingyi Jing

机构 * Southern University of Science and Technology, China(南方科技大学) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China(香港中文大学(深圳)) Shenzhen Loop Area Institute, China(深圳环湖研究院)

AI总结 RACER通过构建嵌套模型集和校准阈值,实现了对大型语言模型路由的风险感知校准,从而提升下游任务的准确性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.00643 2026-03-10 cs.CV

Position: Evaluation of Visual Processing Should Be Human-Centered, Not Metric-Centered

位置:视觉处理的评估应以人类为中心,而非以指标为中心

Jinfan Hu, Fanghua Yu, Zhiyuan You, Xiang Yin, Hongyu An, Xinqi Lin, Chao Dong, Jinjin Gu

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences(深圳先进技术研究院,中国科学院) The University of Hong Kong(香港大学) INSAIT, Sofia University ``St. Kliment Ohridski''(INSAIT,索菲亚大学『圣克莱孟·奥赫里迪斯』) Shenzhen Loop Area Institute(深圳河套学院) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) University of the Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Fudan University(复旦大学) Shenzhen University of Advanced Technology(深圳先进技术大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室)

AI总结 本文主张视觉处理评估应转向以人类为中心的方法,强调情境感知和细致评估,以更准确反映人类感知和用户需求。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2601.01528 2026-03-10 cs.CV cs.AI cs.RO

DrivingGen: A Comprehensive Benchmark for Generative Video World Models in Autonomous Driving

DrivingGen:自主驾驶中生成视频世界模型的综合性基准

Yang Zhou, Hao Shao, Letian Wang, Zhuofan Zong, Hongsheng Li, Steven L. Waslander

机构 * University of Toronto(多伦多大学) CUHK MMLab(香港中文大学MMLab)

AI总结 DrivingGen提出首个综合性基准,用于评估生成驾驶世界模型的视觉真实性、轨迹合理性、时间一致性和可控性,揭示通用与专用模型间的权衡。

Comments ICLR 2026 Poster; Project Website: https://drivinggen-bench.github.io/

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2509.24230 2026-03-10 cs.AI cs.RO

ELHPlan: Efficient Long-Horizon Task Planning for Multi-Agent Collaboration

ELHPlan: 为多智能体协作的高效长周期任务规划

Shaobin Ling, Yun Wang, Chenyou Fan, Tin Lun Lam, Junjie Hu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) City University of Hong Kong(香港城市大学) South China Normal University(华南师范大学)

AI总结 ELHPlan通过引入意图绑定的动作链,实现多智能体协作中的高效长周期任务规划,提升适应性与效率,实验表明其在任务成功率与令牌消耗方面表现优异。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2503.01252 2026-03-10 cs.RO

Diffusion Stabilizer Policy for Automated Surgical Robot Manipulations

扩散稳定策略用于自动化手术机器人操作

Chonlam Ho, Jianshu Hu, Lei Song, Hesheng Wang, Qi Dou, Yutong Ban

机构 * UM-SJTU Joint Intuitute(UM-SJTU联合学院) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Department of Computer Science and Engineering(计算机科学与工程系) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Department of Automation(自动化系)

AI总结 本文提出了一种基于扩散的策略学习框架,用于提升手术机器人在不完美或失败轨迹下的操作稳定性与鲁棒性。

Comments ICRA 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2601.00092 2026-03-09 cs.CV

Spatial4D-Bench: A Versatile 4D Spatial Intelligence Benchmark

Spatial4D-Bench: 一种多功能的4D空间智能基准

Pan Wang, Yang Liu, Guile Wu, Eduardo R. Corral-Soto, Chengjie Huang, Binbin Xu, Dongfeng Bai, Xu Yan, Yuan Ren, Xingxin Chen, Yizhe Wu, Tao Huang, Wenjun Wan, Xin Wu, Pei Zhou, Xuyang Dai, Kangbo Lv, Hongbo Zhang, Yosef Fried, Aixue Ye, Bailan Feng, Zhenyu Chen, Zhen Li, Yingcong Chen, Yiyi Liao, Bingbing Liu

机构 * Pan Wang Fundation Model Dept, Huawei(王潘 基础模型部门,华为) Yang Liu Noah’s Ark Lab, Huawei(刘阳 神秘 Ark 实验室,华为) Guile Wu Noah’s Ark Lab, Huawei(吴古力 神秘 Ark 实验室,华为) Eduardo R. Corral-Soto Noah’s Ark Lab, Huawei(埃杜阿多·R·科拉尔-索托 神秘 Ark 实验室,华为) Chengjie Huang Noah’s Ark Lab, Huawei(黄成杰 神秘 Ark 实验室,华为) Binbin Xu Noah’s Ark Lab, Huawei(徐彬彬 神秘 Ark 实验室,华为) Dongfeng Bai Noah’s Ark Lab, Huawei(白东风 神秘 Ark 实验室,华为) Xu Yan Fundation Model Dept, Huawei(颜绪 基础模型部门,华为) Yuan Ren Noah’s Ark Lab, Huawei(袁仁 神秘 Ark 实验室,华为) Xingxin Chen Noah’s Ark Lab, Huawei(陈星心 神秘 Ark 实验室,华为) Yizhe Wu Fundation Model Dept, Huawei(吴义哲 基础模型部门,华为) Tao Huang Fundation Model Dept, Huawei(黄涛 基础模型部门,华为) Wenjun Wan Central Media Technology Institute, Huawei(万文军 中央媒体技术研究院,华为) Xin Wu Central Media Technology Institute, Huawei(吴新 中央媒体技术研究院,华为) Pei Zhou Central Media Technology Institute, Huawei(周佩 中央媒体技术研究院,华为) Xuyang Dai Central Media Technology Institute, Huawei(戴绪阳 中央媒体技术研究院,华为) Kangbo Lv Fundation Model Dept, Huawei(吕康博 基础模型部门,华为) Hongbo Zhang Fundation Model Dept, Huawei(张宏波 基础模型部门,华为) Yosef Fried Fundation Model Dept, Huawei(弗里德·约瑟夫 基础模型部门,华为) Aixue Ye Fundation Model Dept, Huawei(叶爱雪 基础模型部门,华为) Bailan Feng Fundation Model Dept, Huawei(冯 Bailan 基础模型部门,华为) Zhenyu Chen Fundation Model Dept, Huawei(陈振宇 基础模型部门,华为) Zhen Li CUHK-Shenzhen(李振 中山大学深圳校区) Yingcong Chen HKUST-GZ(陈应聪 香港科技大学-广东) Yiyi Liao Zhejiang University(廖亿毅 浙江大学) Bingbing Liu Fundation Model Dept, Huawei(刘冰冰 基础模型部门,华为)

AI总结 Spatial4D-Bench提出了一种多功能的4D空间智能基准,用于评估多模态大语言模型的4D空间推理能力,并揭示其在路线规划、动作识别等任务中的局限性。

Comments Technical Report

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.02406 2026-03-09 cs.LG cs.AI

Rigidity-Aware Geometric Pretraining for Protein Design and Conformational Ensembles

面向刚性的几何预训练用于蛋白质设计与构象集合

Zhanghan Ni, Yanjing Li, Zeju Qiu, Bernhard Schölkopf, Hongyu Guo, Weiyang Liu, Shengchao Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of Washington(华盛顿大学) MPI for Intelligent Systems, Tübingen(智能系统马克斯·普朗克研究所,图宾根) National Research Council of Canada(加拿大国家研究理事会) University of Ottawa(渥太华大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

AI总结 RigidSSL通过刚性感知的几何预训练,提升蛋白质设计和构象集合的生成能力。

Comments The Fourteenth International Conference on Learning Representations; Code available at: https://github.com/ZhanghanNi/RigidSSL.git

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2509.07945 2026-03-09 cs.LG

One Model for All Tasks: Leveraging Efficient World Models in Multi-Task Planning

一个模型用于所有任务:利用高效的world models进行多任务规划

Yuan Pu, Yazhe Niu, Jia Tang, Junyu Xiong, Shuai Hu, Hongsheng Li

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) The Chinese University of Hong Kong MMLab(香港中文大学 MMLab) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Novosibirsk State University(新西伯利亚州立大学) Centre for Perceptual and Interactive Intelligence(感知与交互智能中心)

AI总结 ScaleZero通过混合专家架构和动态参数扩展策略,实现单一模型在多任务规划中的高效性能。

Comments 55 pages, 20 figures. Accepted as a conference paper at ICLR 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.05312 2026-03-06 cs.RO

UltraDexGrasp: Learning Universal Dexterous Grasping for Bimanual Robots with Synthetic Data

UltraDexGrasp: 为双臂机器人学习通用灵巧抓取

Sizhe Yang, Yiman Xie, Zhixuan Liang, Yang Tian, Jia Zeng, Dahua Lin, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Zhejiang University(浙江大学) The University of Hong Kong(香港大学) Peking University(北京大学)

AI总结 UltraDexGrasp通过合成数据训练出高效抓取策略,实现双臂机器人在多种物体上的高成功率抓取。

Comments Published at International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2511.16786 2026-03-06 cs.LG cs.AI cs.CV

Revisiting Multimodal KV Cache Compression: A Frequency-Domain-Guided Outlier-KV-Aware Approach

重新审视多模态KV缓存压缩:一种基于频域的异常KV感知方法

Yaoxin Yang, Peng Ye, Xudong Tan, Chongjun Tu, Maosen Zhao, Jia Hao, Tao Chen

机构 * College of Future Information Technology, Fudan University(未来信息科技学院,复旦大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) Zhangjiang Laboratory(张江实验室)

AI总结 本文提出FlashCache,一种基于频域的异常KV感知KV缓存压缩框架,通过保留关键KV对提升解码效率并降低内存使用。

Comments CVPR2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.04799 2026-03-06 cs.DB cs.AI cs.CL

Beyond Linear LLM Invocation: An Efficient and Effective Semantic Filter Paradigm

超越线性LLM调用:一种高效且有效的语义过滤范式

Nan Hou, Kangfei Zhao, Jiadong Xie, Jeffrey Xu Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Beijing Institute of Technology(北京理工大学)

AI总结 本文提出CSV框架,通过语义聚类、采样和投票策略,将LLM调用次数降低至次线性复杂度,提升语义过滤效率。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.04771 2026-03-06 cs.CV cs.AI

MADCrowner: Margin Aware Dental Crown Design with Template Deformation and Refinement

MADCrowner: 带边界的牙冠设计与模板变形与细化

Linda Wei, Chang Liu, Wenran Zhang, Yuxuan Hu, Ruiyang Li, Feng Qi, Changyao Tian, Ke Wang, Yuanyuan Wang, Shaoting Zhang, Dimitris Metaxas, Hongsheng Li

机构 * Multimedia Laboratory, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学多媒体实验室) College of Biomedical Engineering, Fudan University(复旦大学生物医学工程学院) Sensetime Research(商汤科技研究院) Department of Second Dental Center, Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine(上海交通大学医学院第九人民医院第二牙科中心) Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学计算机科学与工程系) Department of Computer Science, Rutgers University(罗格斯大学计算机科学系) Centre for Perceptual and Interactive Intelligence (CPII) under InnoHK(InnoHK下的感知与交互智能中心) Shanghai Stomatological Hospital, Fudan University(复旦大学上海牙科医院)

AI总结 MADCrowner通过结合模板变形和边缘分割网络,实现了高精度的牙冠设计,提升了几何精度和临床可行性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2602.01601 2026-03-06 cs.LG cs.AI cs.CL

Adaptive Rollout Allocation for Online Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

具有可验证奖励的在线强化学习中自适应 rollout 分配

Hieu Trung Nguyen, Bao Nguyen, Wenao Ma, Yuzhi Zhao, Ruifeng She, Viet Anh Nguyen

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Huawei Hong Kong Research Center(华为香港研究中心)

AI总结 VIP通过基于方差的预测分配策略提高在线强化学习中可验证奖励的采样效率和性能。

Comments Accepted at ICLR 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2512.10534 2026-03-06 cs.AI

Achieving Olympia-Level Geometry Large Language Model Agent via Complexity Boosting Reinforcement Learning

通过复杂度提升强化学习实现奥lympia级几何大语言模型代理

Haiteng Zhao, Junhao Shen, Yiming Zhang, Songyang Gao, Kuikun Liu, Tianyou Ma, Fan Zheng, Dahua Lin, Wenwei Zhang, 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) Peking University(北京大学) ICMAT Spanish National Research Council(西班牙国家研究委员会ICMAT) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

AI总结 InternGeometry通过复杂度提升强化学习实现几何问题求解,仅用13K训练示例解决44个IMO问题,超越平均金牌得主得分。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2512.06690 2026-03-06 cs.CL

Think-While-Generating: On-the-Fly Reasoning for Personalized Long-Form Generation

在生成过程中思考:面向个性化长文本生成的即兴推理

Chengbing Wang, Yang Zhang, Wenjie Wang, Xiaoyan Zhao, Fuli Feng, Xiangnan He, Tat-Seng Chua

机构 * University of Science and Technology of China(科学技术大学) National University of Singapore(国立新加坡大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) National Engineering Laboratory for BITA, University of Science and Technology of China(BITA国家工程实验室,科学技术大学)

AI总结 FlyThinker通过在生成过程中进行动态推理,提升个性化长文本生成的效率和效果。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2510.22758 2026-03-06 cs.CL

EchoMind: An Interrelated Multi-level Benchmark for Evaluating Empathetic Speech Language Models

EchoMind: 一种相互关联的多级基准,用于评估共情语音语言模型

Li Zhou, Lutong Yu, You Lyu, Yihang Lin, Zefeng Zhao, Junyi Ao, Yuhao Zhang, Benyou Wang, Haizhou Li

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) Shenzhen Loop Area Institute(深圳河套学院)

AI总结 EchoMind是一种多级基准,用于评估SLMs在共情对话中的能力,揭示了现有模型在处理高表现性语音线索方面的不足。

Comments Speech Language Models, Spoken Language Understanding, Vocal Cue Perception, Empathetic Dialogue, Benchmark Evaluation; Accepted by ICLR 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2508.16332 2026-03-06 cs.SD cs.AI cs.CL

Vevo2: A Unified and Controllable Framework for Speech and Singing Voice Generation

Vevo2:一种用于语音和歌唱语音生成的统一且可控的框架

Xueyao Zhang, Junan Zhang, Yuancheng Wang, Chaoren Wang, Yuanzhe Chen, Dongya Jia, Zhuo Chen, Zhizheng Wu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) ByteDance Seed(字节跳动种子) Shenzhen Loop Area Institute(深圳河套学院) City University of Macau(澳门城市大学) Amphion Technology Co., Ltd.(Amphion科技有限公司)

AI总结 Vevo2通过统一建模和可控框架实现语音与歌唱语音的生成,结合语调学习策略和多目标训练提升可控性和泛化能力。

Comments Accepted by the IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing (TASLP)

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2507.21569 2026-03-06 quant-ph cs.LG

Structured quantum learning via em algorithm for Boltzmann machines

通过EM算法进行结构化量子学习:用于玻尔兹曼机

Takeshi Kimura, Kohtaro Kato, Masahito Hayashi

机构 * Department of Mathematical Informatics, Graduate School of Informatics, Nagoya University(数学信息学系,信息科学研究生院,名古屋大学) 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)) International Quantum Academy(国际量子学院) Graduate School of Mathematics, Nagoya University(数学研究生院,名古屋大学)

AI总结 本文提出了一种基于量子EM算法的结构化量子学习方法,用于改进量子玻尔兹曼机的训练效率和稳定性。

Comments 14 pages, 3 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏