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

PROST-LLM: Progressively Enhancing the Speech-to-Speech Translation Capability in LLMs

PROST-LLM：逐步增强大语言模型中的语音到语音翻译能力

Jing Xu, Jiaqi Wang, Daxin Tan, Xiao Chen

机构 * The Chinese University of Hong Kong Huawei Artificial Intelligence Laboratory (Leibniz)（香港中文大学华为人工智能实验室（莱布尼茨）） 纠错

AI总结 PROST-LLM通过逐步增强方法提升大语言模型在语音到语音翻译中的能力，采用三任务学习和模态链方法，结合自我采样和回译生成偏好对，最终通过偏好优化提升翻译性能。

Comments Accepted by ICASSP 2026

Timely Machine: Awareness of Time Makes Test-Time Scaling Agentic

及时机器：时间意识使测试时间缩放成为代理

Yichuan Ma, Linyang Li, Yongkang chen, Peiji Li, Xiaozhe Li, Qipeng Guo, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Fudan University Shanghai AI Laboratory（复旦大学上海人工智能实验室） ； Shanghai AI 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 Timely Machine通过重新定义测试时间为实时时钟时间，提出Timely-RL方法提升时间预算意识，以应对高频工具调用和时间受限推理的挑战。

Comments Under Review

TL-GRPO: Turn-Level RL for Reasoning-Guided Iterative Optimization

TL-GRPO：基于回合的强化学习用于推理引导的迭代优化

Peiji Li, Linyang Li, Handa Sun, Wenjin Mai, Yongkang Chen, Xiaozhe Li, Yue Shen, Yichuan Ma, Yiliu Sun, Jiaxi Cao, Zhishu He, Bo Wang, Xiaoqing Zheng, Zhaori Bi, Xipeng Qiu, Qipeng Guo, Kai Chen, Dahua Lin

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI 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 TL-GRPO通过回合级分组采样优化解决迭代优化任务中的轨迹级强化学习问题，实现更精细的优化效果。

Comments Work in progress

Mixing Expert Knowledge: Bring Human Thoughts Back To the Game of Go

融合专家知识：将人类思维带回围棋游戏

Yichuan Ma, Linyang Li, Yongkang Chen, Peiji Li, Jiasheng Ye, Qipeng Guo, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 LoGos通过融合围棋专家知识与通用推理能力，实现了在围棋领域的专业水平表现，展示了自然语言推理和战略决策能力。

Comments Accepted to NeurIPS 2025

A Cosine Network for Image Super-Resolution

用于图像超分辨率的余弦网络

Chunwei Tian, Chengyuan Zhang, Bob Zhang, Zhiwu Li, C. L. Philip Chen, David Zhang

机构 * IEEE（国际电气与电子工程师协会） ； University of Macau（澳门大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Pazhou Lab（琶洲实验室） ； Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出CSRNet，通过改进网络架构和优化训练策略，提升图像超分辨率的性能。

Comments in IEEE Transactions on Image Processing (2025)

Physics-Conditioned Diffusion Models for Lattice Gauge Theory

用于格点规范理论的物理条件扩散模型

Qianteng Zhu, Gert Aarts, Wei Wang, Kai Zhou, Lingxiao Wang

机构 * State Key Laboratory of Dark Matter Physics, Key Laboratory for Particle Astrophysics and Cosmology (MOE)（暗物质物理国家重点实验室，粒子天体物理学与宇宙学重点实验室） ； Shanghai Key Laboratory for Particle Physics and Cosmology（粒子物理与宇宙学上海实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Department of Physics, Swansea University（Swansea大学物理系） ； Southern Center for Nuclear-Science Theory (SCNT), Institute of Modern Physics, Chinese Academy of Sciences（核科学理论南方中心（SCNT），现代物理研究所，中国科学院） ； School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（科学与工程学院，香港中文大学（深圳）） ； 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）） ； Institute for Physics of Intelligence, The University of Tokyo（智能物理研究所，东京大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种用于格点规范理论的物理条件扩散模型，通过整合Metropolis调整的 Langevin 动力学，实现了高效拓扑量采样，并在不同格点尺寸上无需重新训练即可应用。

Comments 28 pages, 10 figures, accepted in JHEP. Codes are available at: https://github.com/zzzqt/DM4U1

Natural Language-Driven Global Mapping of Martian Landforms

基于自然语言的火星地表全球映射

Yiran Wang, Shuoyuan Wang, Zhaoran Wei, Jiannan Zhao, Zhonghua Yao, Zejian Xie, Songxin Zhang, Jun Huang, Bingyi Jing, Hongxin Wei

机构 * School of Science, Southern University of Science and Technology（南方科技大学科学学院） ； China University of Geosciences（中国地质大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Hubei Key Laboratory of Planetary Geology, China University of Geosciences（湖北省行星地质重点实验室，中国地质大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 MarScope通过自然语言驱动的视觉-语言框架，实现了火星地表的全球映射，实现了高效、灵活的地质分析和大规模数据探索。

Deep Learning for Perishable Inventory Systems with Human Knowledge

带有人类知识的易腐库存系统的深度学习

Xuan Liao, Zhenkang Peng, Ying Rong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于深度学习的易腐库存管理方法，结合人类知识提升学习效率，通过结构引导策略和提升技术改进订单决策。

OccLE: Label-Efficient 3D Semantic Occupancy Prediction

OccLE：高效标注的3D语义占用预测

Naiyu Fang, Zheyuan Zhou, Fayao Liu, Xulei Yang, Jiacheng Wei, Lemiao Qiu, Hongsheng Li, Guosheng Lin

机构 * NTU, S-Lab（国立科技大学，S-Lab） ； ZJU（浙江大学） ； A*STAR（A*STAR研究所） ； NTU, CCDS（国立科技大学，CCDS） ； CUHK, MMLab（香港中文大学，MMLab） 纠错

AI总结 OccLE通过解耦语义和几何学习任务，利用半监督和双Mamba融合技术，在有限标注下实现高效的3D语义占用预测。

A Unified Analysis on the Subgradient Upper Bounds for the Subgradient Methods Minimizing Composite Nonconvex, Nonsmooth and Non-Lipschitz Functions

对子梯度上界统一分析：用于最小化复合非凸、非光滑和非利普斯芝函数的子梯度方法

Daoli Zhu, Lei Zhao, Shuzhong Zhang

机构 * Antai College of Economics and Management, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学安泰经济管理学院） ； 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） ； Institute of Translational Medicine and National Center for Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学转化医学研究院和转化医学中心） ； Department of Industrial and Systems Engineering, University of Minnesota（明尼苏达大学工业与系统工程系） 纠错

AI总结 本文提出了一种统一分析方法，用于研究子梯度方法在最小化复合非凸、非光滑和非利普斯芝函数时的子梯度上界问题，并扩展到随机近端子梯度算法。

GNN-based Path-aware multi-view Circuit Learning for Technology Mapping

基于GNN的路径感知多视图电路学习用于技术映射

Wentao Jiang, Jingxin Wang, Zhang Hu, Zhengyuan Shi, Chengyu Ma, Qiang Xu, Weikang Qian, Zhufei Chu

机构 * Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, NingBo University（电子工程与计算机科学学院，宁波大学） ； University of Michigan-Shanghai Jiao Tong University Joint Institute, Shanghai Jiao Tong University（密歇根大学-上海交通大学联合研究所，上海交通大学） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（中国香港中文大学计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 GPA通过融合多视图电路结构学习，提升技术映射中延迟预测的准确性，实现更高效的映射决策。

Comments 7pages, 4figures

Beyond Affinity: A Benchmark of 1D, 2D, and 3D Methods Reveals Critical Trade-offs in Structure-Based Drug Design

超越亲和力：一种1D、2D和3D方法的基准测试揭示了基于结构的药物设计中的关键权衡

Kangyu Zheng, Kai Zhang, Jiale Tan, Xuehan Chen, Yingzhou Lu, Zaixi Zhang, Lichao Sun, Marinka Zitnik, Tianfan Fu, Zhiding Liang

机构 * Department of Computer Science Rensselaer Polytechnic Institute（计算机科学系伦塞拉尔理工学院） ； Department of Computer Science and Engineering Lehigh University（计算机科学与工程系莱斯大学） ； Department of Computer Science University of Southern California（计算机科学系南加州大学） ； Stanford Medicine Department of Pathology Stanford University（斯坦福医学部病理学系斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Engineering The Chinese University of Hong Kong（计算机科学与工程系香港中文大学） 纠错

AI总结 本文通过对比1D、2D和3D方法，揭示了基于结构的药物设计中不同算法的性能差异及关键权衡。

Manalyzer: End-to-end Automated Meta-analysis with Multi-agent System

Manalyzer: 基于多智能体系统的端到端自动化元分析

Wanghan Xu, Wenlong Zhang, Fenghua Ling, Ben Fei, Yusong Hu, Runmin Ma, Bo Zhang, Fangxuan Ren, Jintai Lin, Wanli Ouyang, Lei Bai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； 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） ； Nankai University（南开大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 Manalyzer通过多智能体系统实现端到端自动化元分析，有效缓解了传统方法中的幻觉问题，并在多模态数据处理中取得显著性能提升。

Efficient Coordination with the System-Level Shared State: An Embodied-AI Native Modular Framework

高效协调与系统级共享状态：一个基于具身AI的原生模块化框架

Yixuan Deng, Tongrun Wu, Donghao Wu, Zeyu Wei, Jiayuan Wang, Zhenglong Sun, Yuqing Tang, Xiaoqiang Ji

机构 * School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, 2001 Longxiang Boulevard, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, 2001 Longxiang Boulevard, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）人工智能学院） ； Shenzhen Institute of Artificial Intelligence（深圳人工智能与机器人研究院） ； International Digital Economy Academy, Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Center, Shenzhen, China（国际数字经济学院） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, 2001 Longxiang Boulevard, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； The School of Computer Science, The University of Sydney, Sydney, Australia（悉尼大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 ANCHOR通过模块化框架实现系统级共享状态的高效协调，使解耦和鲁棒性显式化，支持闭环AI系统的可扩展部署和自修复恢复。

HoverAI: An Embodied Aerial Agent for Natural Human-Drone Interaction

HoverAI: 一种用于自然人-无人机交互的具身空中代理

Yuhua Jin, Nikita Kuzmin, Georgii Demianchuk, Mariya Lezina, Fawad Mehboob, Issatay Tokmurziyev, Miguel Altamirano Cabrera, Muhammad Ahsan Mustafa, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克尔科沃信息科技研究所） 纠错

AI总结 HoverAI通过结合无人机移动、视觉投影和对话式AI，实现了人-无人机自然交互的具身代理，提升了空间感知与社交响应能力。

Comments This paper has been accepted for publication at LBR HRI 2026 conference

Sample Complexity of Average-Reward Q-Learning: From Single-agent to Federated Reinforcement Learning

平均奖励Q学习的样本复杂度：从单智能体到联邦强化学习

Yuchen Jiao, Jiin Woo, Gen Li, Gauri Joshi, Yuejie Chi

机构 * CUHK Department of Statistics and Data Science, Chinese University of Hong Kong（中国香港中文大学统计与数据科学系） ； CMU Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学电气与计算机工程系） ； CUHK（中国香港中文大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Yale Department of Statistics and Data Science, Yale University（耶鲁大学统计与数据科学系） 纠错

AI总结 本文提出了一种针对平均奖励MDPs的Q学习算法，通过单智能体和联邦场景的样本复杂度分析，证明了在弱通信假设下，联邦设置能有效降低样本复杂度。

An Integrated AI-Enabled System Using One Class Twin Cross Learning (OCT-X) for Early Gastric Cancer Detection

一种利用单类双交叉学习（OCT-X）的集成AI系统用于早期胃癌检测

Xian-Xian Liu, Yuanyuan Wei, Mingkun Xu, Yongze Guo, Hongwei Zhang, Huicong Dong, Qun Song, Qi Zhao, Wei Luo, Feng Tien, Juntao Gao, Simon Fong

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学计算机与信息科学系） ； Department of Biomedical Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学生物医学工程系） ； Department of Neurology, David Geffen School of Medicine, University of California（加州大学洛杉矶分校神经医学系） ； Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； Center for Brain-Inspired Computing Research (CBICR), Department of Precision Instrument, Tsinghua University（清华大学脑启发计算研究中心） ； Department of Gastroenterology, Affiliated Hospital of Hebei University of Engineering（河北工程大学附属医院消化内科） ； Institute of Artificial Intelligence, Chongqing Technology and Business University（重庆理工大学人工智能学院） ； Cancer Centre, Institute of Translational Medicine, Faculty of Health Sciences, University of Macau（澳门大学医学翻译中心癌症中心） ； MoE Frontiers Science Center for Precision Oncology, University of Macau（澳门教育暨青年事务局精准肿瘤学前沿科学中心） ； The director of the Institute of Clinical Medicine, The First People’s Hospital of Foshan（佛山第一人民医院临床医学研究所主任） ； Hebei Key Laboratory of Medical Data Science, Institute of Biomedical Informatics, School of Medicine, Hebei University of Engineering（河北工程大学医学数据科学重点实验室） ； The Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

AI总结 本研究提出一种集成AI系统，利用OCT-X算法实现高准确率的早期胃癌检测，准确率达99.70%。

Comments 26 pages, 4 figures, 6 tables

HT-GNN: Hyper-Temporal Graph Neural Network for Customer Lifetime Value Prediction in Baidu Ads

HT-GNN：面向百度广告的超时序图神经网络用于客户终身价值预测

Xiaohui Zhao, Xinjian Zhao, Jiahui Zhang, Guoyu Liu, Houzhi Wang, Shu Wu

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 HT-GNN通过超图监督模块、时间编码器和任务自适应专家混合模型，有效解决客户终身价值预测中的人口异质性和时间动态问题，实现多时间跨度的高精度预测。

Imitation learning-based spacecraft rendezvous and docking method with Expert Demonstration

基于模仿学习的航天器对接与 docking 方法与专家示范

Shibo Shao, Dong Zhou, Guanghui Sun, Liwen Zhang, Mingxuan Jiang

机构 * Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（控制科学与工程系，哈尔滨工业大学） ； Department of Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong（机械与自动化工程系，香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出基于模仿学习的航天器对接与 docking 控制框架，通过专家示范学习控制策略，提升鲁棒性和稳定性，实现准确且节能的无模型控制。

Comments 6 figures, 4 tables. Focus on 6-DOF spacecraft rendezvous and docking control using imitation learning-based control method

Semi-supervised Instruction Tuning for Large Language Models on Text-Attributed Graphs

大型语言模型在文本属性图上的半监督指令微调

Zixing Song, Irwin King

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 SIT-Graph通过半监督指令微调提升文本属性图学习性能，实现低标签条件下20%以上的性能提升。

MMDeepResearch-Bench: A Benchmark for Multimodal Deep Research Agents

MMDeepResearch-Bench: 一个多模态深度研究代理的基准

Peizhou Huang, Zixuan Zhong, Zhongwei Wan, Donghao Zhou, Samiul Alam, Xin Wang, Zexin Li, Zhihao Dou, Li Zhu, Jing Xiong, Chaofan Tao, Yan Xu, Dimitrios Dimitriadis, Tuo Zhang, Mi Zhang

机构 * OSU（俄亥俄州立大学） ； Amazon（亚马逊公司） ； UMich（密歇根大学） ； UCL（伦敦大学学院） ； CUHK（香港中文大学） ； UCR（加州大学尔湾分校） ； CWRU（克里夫兰医学中心） ； HKU（香港大学） 纠错

AI总结 MMDeepResearch-Bench提出一个多模态深度研究代理的基准，强调报告式合成与引用证据的结合，揭示多模态完整性对深度研究代理的重要性。

UM3: Unsupervised Map to Map Matching

UM3: 无监督地图到地图匹配

Chaolong Ying, Yinan Zhang, Lei Zhang, Jiazhuang Wang, Shujun Jia, Tianshu Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； MXNavi Co.,Ltd.（MXNavi公司） 纠错

AI总结 UM3提出了一种无监督的图基框架，通过伪坐标和自适应平衡机制，实现大规模地图匹配的高精度与鲁棒性。

Comments 11 pages

Real-Time Reconstruction of 3D Bone Models via Very-Low-Dose Protocols

通过极低剂量协议实时重建3D骨模型

Yiqun Lin, Haoran Sun, Yongqing Li, Rabia Aslam, Lung Fung Tse, Tiange Cheng, Chun Sing Chui, Wing Fung Yau, Victorine R. Le Meur, Meruyert Amangeldy, Kiho Cho, Yinyu Ye, James Zou, Wei Zhao, Xiaomeng Li

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR（香港理工大学电子与计算机工程系） ； Koln 3D Technology (Medical) Limited, Hong Kong SAR（香港特别行政区科隆3D技术（医疗）有限公司） ； Department of Physics, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学物理系） ； Union Hospital, Hong Kong SAR（香港特别行政区联合医院） ； Dental Materials Science, Division of Applied Oral Sciences and Community Dental Care, Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港大学牙科学院牙体材料科学系） ； Department of Orthopaedics and Traumatology, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港中文大学骨科及创伤外科学系） ； Department of Management Science and Engineering, Stanford University, Stanford, CA, USA（斯坦福大学管理科学与工程系） ； Department of Biomedical Data Science, Stanford University, Stanford, CA, USA（斯坦福大学生物医学数据科学系） 纠错

AI总结 本研究提出SSR-KD框架，通过双平面X光在30秒内快速重建高精度3D骨模型，降低辐射暴露并提升术中应用的实用性。

Comments Accepted to npj Digital Medicine

Astra: Efficient Transformer Architecture and Contrastive Dynamics Learning for Embodied Instruction Following

Astra：面向具身指令跟随的高效Transformer架构与对比动态学习

Yueen Ma, Dafeng Chi, Shiguang Wu, Yuecheng Liu, Yuzheng Zhuang, Irwin King

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（计算机科学与工程系，香港中文大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

AI总结 Astra通过引入轨迹注意力和对比动态学习目标，提升了具身指令跟随任务中多模态序列处理的效率与准确性。

Comments Accepted to EMNLP 2025 (main). Published version: https://aclanthology.org/2025.emnlp-main.688/ Code available at: https://github.com/yueen-ma/Astra

\textit{FocaLogic}: Logic-Based Interpretation of Visual Model Decisions

FocaLogic：基于逻辑的视觉模型决策解释

Chenchen Zhao, Muxi Chen, Qiang Xu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（计算机科学与工程系，香港中文大学） 纠错

AI总结 FocaLogic通过基于逻辑的表示方法，提供了一种系统且可扩展的视觉模型决策解释框架，能够量化并解释模型决策过程。

Comments 12 pages, 13 figures

How Order-Sensitive Are LLMs? OrderProbe for Deterministic Structural Reconstruction

大语言模型对顺序敏感性如何？OrderProbe用于确定性结构重建

Yingjie He, Zhaolu Kang, Kehan Jiang, Qianyuan Zhang, Jiachen Qian, Chunlei Meng, Yujie Feng, Yuan Wang, Jiabao Dou, Aming Wu, Leqi Zheng, Pengxiang Zhao, Jiaxin Liu, Zeyu Zhang, Lei Wang, Guansu Wang, Qishi Zhan, Xiaomin He, Meisheng Zhang, Jianyuan Ni

机构 * Peking University（北京大学） ； 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） ； Fudan University（复旦大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学香槟分校） ； Marquette University（马凯特大学） ； Juniata College（朱尼阿特学院） 纠错

AI总结 研究通过OrderProbe基准评估大语言模型对输入顺序的敏感性，发现即使在前沿模型上，结构重建仍面临挑战，且语义能力与结构鲁棒性存在脱节。

From Perception to Punchline: Empowering VLM with the Art of In-the-wild Meme

从感知到 punchline：通过野生表情包艺术赋能 VLM

Xueyan Li, Yingyi Xue, Mengjie Jiang, Qingzi Zhu, Yazhe Niu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Software Engineering（软件工程学院） ； Columbia Engineering（哥伦比亚工程学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； The Chinese University of Hong Kong MMLab（香港中文大学MMLab） 纠错

AI总结 HUMOR 通过分层推理和群体偏好对齐，提升 VLM 在多模态生成中的推理多样性与幽默质量。

Comments 46 pages, 20 figures

Does DINOv3 Set a New Medical Vision Standard? Benchmarking 2D and 3D Classification, Segmentation, and Registration

DINOv3 是否设定了医学视觉的新标准？对2D和3D分类、分割与配准的基准测试

Che Liu, Yinda Chen, Haoyuan Shi, Jinpeng Lu, Bailiang Jian, Jiazhen Pan, Linghan Cai, Jiayi Wang, Jieming Yu, Ziqi Gao, Xiaoran Zhang, Long Bai, Yundi Zhang, Jun Li, Cosmin I. Bercea, Cheng Ouyang, Chen Chen, Zhiwei Xiong, Benedikt Wiestler, Christian Wachinger, James S. Duncan, Daniel Rueckert, Wenjia Bai, Rossella Arcucci

机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Dresden University of Technology（德累斯顿技术大学） ； University of Erlangen-Nuremberg（埃尔兰根-纽伦堡大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 DINOv3在医学视觉任务中表现出色，但其在深度领域专门化任务中存在性能退化问题。

Comments Technical Report

A Survey of Self-Evolving Agents: What, When, How, and Where to Evolve on the Path to Artificial Super Intelligence

自我进化代理的综述：何时、何地、如何进化以实现人工超级智能

Huan-ang Gao, Jiayi Geng, Wenyue Hua, Mengkang Hu, Xinzhe Juan, Hongzhang Liu, Shilong Liu, Jiahao Qiu, Xuan Qi, Yiran Wu, Hongru Wang, Han Xiao, Yuhang Zhou, Shaokun Zhang, Jiayi Zhang, Jinyu Xiang, Yixiong Fang, Qiwen Zhao, Dongrui Liu, Qihan Ren, Cheng Qian, Zhenhailong Wang, Minda Hu, Huazheng Wang, Qingyun Wu, Heng Ji, Mengdi Wang

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Princeton AI Lab（普林斯顿人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Oregon State University（俄勒冈州立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文综述了自我进化代理的现状，探讨了进化机制、适应方法及挑战，为实现人工超级智能提供路线图。

Comments 77 pages, 9 figures, Transactions on Machine Learning Research (01/2026)

Membership Inference on LLMs in the Wild

在真实环境中对大语言模型进行成员推断

Jiatong Yi, Yanyang Li

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

AI总结 本文提出SimMIA框架和WikiMIA-25基准，通过先进采样策略和评分机制，在黑盒环境下实现对大语言模型成员推断的高精度检测。