The University of Hong Kong（香港大学）

Efficient and Principled Scientific Discovery through Bayesian Optimization: A Tutorial

通过贝叶斯优化实现高效且原则性的科学发现：教程

Zhongwei Yu, Rasul Tutunov, Alexandre Max Maraval, Zikai Xie, Zhenzhi Tan, Jiankang Wang, Bin Cao, Zijing Li, Liangliang Xu, Qi Yang, Jun Jiang, Sanzhong Luo, Zhenxiao Guo, Tongyi Zhang, Haitham Bou-Ammar, Jun Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Haihe Laboratory of Sustainable Chemical Transformations（海河可持续化学转化实验室） ； Shanghai University（上海大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 本文通过贝叶斯优化框架，系统阐述了如何通过自动化科学发现循环提升实验效率，涵盖催化、材料科学等领域的案例研究及技术扩展。

GenomeQA: Benchmarking General Large Language Models for Genome Sequence Understanding

GenomeQA：用于基因组序列理解的通用大型语言模型基准测试

Weicai Long, Yusen Hou, Junning Feng, Houcheng Su, Shuo Yang, Donglin Xie, Yanlin Zhang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 GenomeQA旨在评估通用大型语言模型在基因组序列推理任务中的表现，包含5200个样本，涵盖六个任务家族，揭示模型在直接接触原始基因组序列时的表现。

Comments 18 pages, 9 figures, coference

Content Fuzzing for Escaping Information Cocoons on Digital Social Media

内容模糊化：突破数字社交媒体信息茧房

Yifeng He, Ziye Tang, Hao Chen

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 研究通过ContentFuzz框架，从创作者角度出发，利用模糊化技术改变内容的机器推断立场标签，以突破信息茧房限制，促进多元观点的传播。

Comments accepted to findings of ACL 2026

CRISP: Rank-Guided Iterative Squeezing for Robust Medical Image Segmentation under Domain Shift

CRISP：基于排名的迭代压缩以在域移位下实现鲁棒的医学图像分割

Yizhou Fang, Pujin Cheng, Yixiang Liu, Xiaoying Tang, Longxi Zhou

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Jiaxing Research Institute, Southern University of Science and Technology（南方科技大学嘉兴研究院） 纠错

AI总结 本文提出CRISP框架，通过基于排名而非概率的分割方法，提升医学图像分割在域移位下的鲁棒性，实验显示其在多中心、人群和模态移位上表现优异。