高校专区
基于具体子空间学习的多任务模型融合干扰消除
机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology（北京理工大学信息与电子学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出连续松弛离散子空间学习方法，通过元学习框架识别低维共享子空间，解决多任务模型融合中的参数冲突问题，在视觉和语言任务上验证有效性。
检测LLM预测中的前瞻偏差
机构 * Department of Finance, CUHK Business School（CUHK商学院金融系）
AI总结 提出统计程序检测大语言模型经济预测中的前瞻偏差，通过日期回忆查询估计前瞻倾向（LAP），并验证LAP与预测交互项在精度回归中的显著性，应用于新闻标题和财报电话会议预测任务。
从小到大：一种用于解决分类优化问题的图卷积网络方法
机构 * Smith School of Business, Queen’s University（女王大学商学院） ； 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） ； Stephen M. Ross School of Business, University of Michigan（密歇根大学罗斯商学院）
AI总结 提出图卷积网络（GCN）框架高效求解约束分类优化问题，通过图表示学习参数到最优分类的映射，小样本训练可泛化至大规模问题，数值实验显示20产品训练模型在2000产品问题上达到85%以上最优收益。
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RoboNaldo：通过运动引导课程强化学习实现精准、稳定且强力的人形足球射门
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Archon Robotics
AI总结 提出三阶段运动引导课程强化学习框架RoboNaldo，从单一人踢参考逐步优化射门性能，在仿真中射门误差降低48.6%、速度提升2.96倍，真实机器人上3米外平均射门误差0.73-0.86米，触球后球速达13.10米/秒。
语音大模型推理中的实体绑定失败：诊断与思维链干预
机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（1 数据科学学院，香港中文大学（深圳）） ； ByteDance, China（2 字节跳动，中国）
AI总结 本文通过诊断语音大模型在逻辑推理中的实体绑定失败问题，提出实体感知思维链方法，显著提升推理准确率。
Comments INTERSPEECH 2026
Ex-Omni：为全模态大语言模型赋能3D面部动画生成
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； LIGHTSPEED ； Independent Researcher（独立研究员）
AI总结 提出Ex-Omni模型，通过混合形状感知语音单元生成器和解码器解耦语义推理与时间生成，并引入统一令牌查询门控融合机制，实现全模态大语言模型同步生成语音和3D面部动画。
Libra：面向智能体强化学习后训练的高效资源管理
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hang Seng University of Hong Kong (2018)（香港恒生大学）
AI总结 针对智能体强化学习中长尾、非平稳工作负载带来的资源管理挑战，提出Libra系统，通过周期性全局资源规划器和因果驱动多级反馈队列调度器，实现GPU分配优化和请求调度，最高提升3倍吞吐量和2.5倍收敛速度。
Comments 19 pages, 12 figures
GrowLoop: 由人类种子驱动的自进化对话评估
机构 * Amap, Alibaba Group（阿里集团阿地图） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
AI总结 针对开放域对话中类人性评估的隐性知识、标准分歧和动态演化三大挑战，提出GrowLoop自进化评估系统，通过最小人工种子标注和启发式学习迭代提取评估标准，并利用标准-案例协同进化机制持续适应模型进步和场景变化。
RobotEQ：从被动智能到主动智能的具身AI过渡
机构 * State Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Tongji University（自主智能无人系统国家重点实验室，同济大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； CMVS, University of Oulu（奥卢大学CMVS）
AI总结 提出RobotEQ基准，评估模型在具身场景中理解并遵守社会规范的能力，实验表明现有模型在主动智能上仍有不足，利用RAG技术可提升性能。
MultiAPI Spoof：用于语音反欺骗检测的多API数据集和局部注意力网络
机构 * Duke Kunshan University（杜克大学昆山分校） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； OfSpectrum, Inc.（OfSpectrum公司） ； Digital Innovation Research Center（数字创新研究中心） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院）
AI总结 针对现有反欺骗基准与真实场景差距大的问题，构建包含30种API生成约230小时合成语音的多API数据集，并提出局部注意力增强网络Nes2Net-LA，实现最先进性能与强鲁棒性。
Comments Accept to Interspeech 2026
MeMo: 视觉受损条件下的实时视听目标说话人提取的注意力动量
机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（电子工程系，工程学院，香港理工大学） ； Department of Systems Engineering and Engineering Management, The Chinese University of Hong Kong（系统工程与工程管理系，香港中文大学） ； School of Artificial Intelligence (SAI), The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（人工智能学院（SAI），香港中文大学深圳校区） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（智能科学与技术学院，南京大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group, Singapore（通义实验室，阿里巴巴集团，新加坡）
AI总结 提出MeMo框架，通过两个自适应记忆库存储注意力信息，在视觉线索缺失时维持注意力动量，实现实时目标说话人提取，SI-SNR提升至少2dB。
HandCept: 用于灵巧手精确本体感知的视觉-惯性融合框架
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出HandCept，首个视觉-惯性本体感知框架，通过零样本学习和无延迟扩展卡尔曼滤波融合腕部RGB-D相机与9轴IMU，实现2°-4°关节角估计误差且无漂移，优于纯视觉或纯惯性方法。
Comments 8 pages, 7 figures, conference
条件 Vendi 分数：生成式 AI 模型和 LLM 的提示感知多样性评估
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） ； Department of Information Engineering, The Chinese University of Hong Kong（信息工程系，香港中文大学）
AI总结 针对文本提示引导的生成模型，提出条件 Vendi 和条件 RKE 分数，通过条件熵分离模型自身多样性，并证明收敛性及在多个任务中恢复真实多样性排序。
Dexterity-BEV: 对齐3D世界与动作以实现通用机器人策略学习
机构 * DexForce Technology（德克斯技术公司） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
AI总结 提出Dexterity-BEV框架，通过对齐顶点图和顶点谱的3D表示以及鸟瞰图对齐，解决2D基础模型在3D操作中的局限性，提升机器人策略的泛化能力。
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Wasserstein策略梯度在熵正则化强化学习中的全局收敛性
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
AI总结 本文通过利用熵正则化强化学习的Bellman结构，证明了Wasserstein策略梯度（WPG）方法的全局收敛性，并建立了分布Polyak-Łojasiewicz条件。
S3Mem：用于长时域交互式问答的结构化时空场景-事件记忆
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航）
AI总结 提出S3MEM框架，通过结构化场景-事件记忆和锚点敏感检索，在长时域交互式问答中实现比通用记忆接口更优的准确率-效率平衡。
AgroOmni：一个大规模多视角农业数据集用于跨尺度多模态推理
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； HuanTian Wisdom Technology Co., Ltd.（慧天智慧科技有限公司） ； China Agricultural University（中国农业大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 本文提出AgroOmni数据集，通过288K视觉问答对覆盖56个专业任务类别，解决多视角跨尺度农业多模态推理中的尺度偏差问题，提出AgroNVILA模型在AgroMind基准上达到62.32%的SOTA成绩。
通过从大语言模型到小语言模型的对抗性提示蒸馏实现高效且隐蔽的越狱攻击
机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Liverpool（利物浦大学）
AI总结 提出对抗性提示蒸馏（APD）框架，将LLM的越狱能力迁移到SLM，实现高效低资源攻击，在GPT-4上达到96.4%攻击成功率，速度提升3.7倍，参数减少11.3倍。
Comments 24 pages, 3 figures
Audio-FLAN：面向语音、音乐和声音的统一音频理解与生成的指令跟随数据集
机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） ； Inner Mongolia University（内蒙古大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； 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） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Surrey（萨里大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Independent Researcher（独立研究者）
AI总结 提出Audio-FLAN数据集，包含80种任务和1亿实例，支持统一音频理解与生成的零样本学习。
MotionGPT-2：用于运动生成与理解的通用运动-语言模型
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； 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） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Intime Department Store（Intime百货） ； Deepeleph ； HKUST（香港科技大学）
AI总结 提出MotionGPT-2，一种统一的大规模运动-语言模型，通过预训练大语言模型支持多模态控制条件，实现运动生成、描述和补全等多种任务，并引入Part-Aware VQVAE实现细粒度身体和手部运动表示。
M2S-AVSR：面向鲁棒视听语音识别的模态感知多视角自监督表示
机构 * School of Artificial Intelligence and the School of Computer Science, Wuhan University, China（人工智能学院和计算机科学学院，武汉大学，中国） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（人工智能学院，香港中文大学（深圳），中国） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University, China（人工智能学院，武汉大学，中国）
AI总结 提出一种模态感知多视角自监督表示框架（M2S-AVSR），通过多视角编码学习视角不变视觉语音表示，并利用模态感知模块进行细粒度融合，以应对视角变化、音频失真和视觉遮挡等挑战，在多个基准上取得最优性能。
Comments submitted to IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing
SubtleMemory: 面向长时程AI智能体的细粒度关系记忆辨别基准
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tongji University（同济大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出SubtleMemory基准，通过构建关系控制的潜在语义伪影并嵌入用户-智能体交互历史，评估长时程AI智能体在后续查询中恢复分布式关系结构的能力。
Comments 48 pages
Agent规划基准：LLM Agent规划能力的诊断框架
机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Skywork AI ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出Agent规划基准(APB)，通过4209个多模态案例和五个设置，诊断LLM Agent在长程规划、工具噪声鲁棒性、校准拒绝和推理时改进方面的系统弱点。
探究多模态大语言模型在中国短视频虚假信息中的认知偏差
机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Renmin University of China（中国人民大学）
AI总结 本文通过200个短视频数据集评估8种多模态大语言模型在健康领域虚假信息中的表现，发现Gemini-2.5-Pro表现最佳（信念分数71.5/100），而模型易受权威频道ID等社会线索影响。
Comments Accepted to ACL 2026 (Findings)
面向视觉原生多模态深度搜索智能体的在策略数据演化
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学）
AI总结 提出在策略数据演化（ODE）框架，通过图像库引用协议和闭环数据生成器，解决多模态深度搜索中视觉证据不可复用和训练数据静态问题，在8个基准上显著提升性能。
InvEvolve：通过具有性能保证的大语言模型进化白盒库存策略
机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Boston College（波士顿大学）
AI总结 提出InvEvolve框架，利用强化学习训练的大语言模型，结合置信区间认证，在线生成具有统计安全保证的白盒库存策略，在合成和真实零售数据上优于经典和深度学习方法。
潜空间：基础、演化、机制、能力与展望
机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； 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） ； DeepWisdom（深智科技） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiatong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文深） ； QuantaAlpha（量子阿尔法） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Sun Yat-sen University（中山大学）
AI总结 本文综述潜空间在语言模型中的基础、演化、机制与能力，指出其克服显式空间计算的结构性限制，并展望未来研究方向。
LLM增强的数字孪生用于短视频平台策略评估
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； New York University（纽约大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出一种LLM增强的四模块数字孪生架构（用户、内容、交互、平台），通过事件驱动执行层和可插拔策略组件，支持在闭环动态下对平台策略（含AI策略）进行可复现的仿真评估。
隐私蕴含稳定性：量子学习的信息论泛化界
机构 * Indian Statistical Institute, Kolkata（印度统计研究院，科希玛） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学深圳校区数据科学学院） ； International Quantum Academy, Futian District, Shenzhen（深圳未来科技学院） ； Graduate School of Mathematics, Nagoya University（名古屋大学数学研究生院）
AI总结 提出信息论框架连接量子学习算法的稳定性、隐私与泛化，证明量子差分隐私可直接导出泛化保证，并发现量子非正交性使信息论可容许性与隐私兼容。
Comments 36 pages, 3 figures; The introduction has been substantially rewritten to provide better context, and certain proofs have been relocated from the appendices to the main body of the paper; The core mathematical framework and technical results remain unchanged
AdaJudge: 自适应多视角评判用于奖励建模
机构 * Emory University（埃默里大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
AI总结 提出AdaJudge框架，通过门控精化块和自适应多视角池化模块，联合优化表示与聚合，解决奖励建模中静态归纳偏差和表示不匹配问题，在RM-Bench和JudgeBench上超越现有模型。
Comments ACL 2026
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