The University of Hong Kong（香港大学）

HERMES++: Toward a Unified Driving World Model for 3D Scene Understanding and Generation

HERMES++：迈向统一的驾驶世界模型用于3D场景理解和生成

Xin Zhou, Dingkang Liang, Xiwu Chen, Feiyang Tan, Dingyuan Zhang, Hengshuang Zhao, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Mach Drive ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出HERMES++，一种统一的驾驶世界模型，整合3D场景理解和未来几何预测。通过BEV表示、LLM增强世界查询和当前到未来链接等设计，提升驾驶场景的生成与理解能力。

Comments Extended version of ICCV 25 paper HERMES, Code: https://github.com/H-EmbodVis/HERMESV2, Project page: https://h-embodvis.github.io/HERMESV2/

AesRM: Improving Video Aesthetics with Expert-Level Feedback

AesRM：通过专家级反馈提升视频美学

Yujin Han, Yujie Wei, Yefei He, Xinyu Liu, Tianle Li, Zichao Yu, Andi Han, Shiwei Zhang, Tingyu Weng, Difan Zou

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出AesRM框架，通过分解视频美学为视觉美学、视觉保真度和视觉合理性三个维度，构建了专家标注的AesVideo-Bench基准，并开发了AesRM-Base和AesRM-CoT模型，提升了视频美学评估的准确性和可解释性。

Comments 37 pages, 14 figures, 12 tables

Belief-Guided Inference Control for Large Language Model Services via Verifiable Observations

基于可验证观测的信念引导推理控制：通过可验证观测实现大语言模型服务

Wenhao Yuan, Chenchen Lin, Jian Chen, Jinfeng Xu, Shuo Yang, Edith Cheuk Han Ngai

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 本文提出Veroic框架，通过构建轻量级可验证观测通道，利用聚合的异质质量信号形成信念状态，以实现更优的质量-成本权衡、更强的风险估计和更稳健的长期推理控制。

Comments Accepted by KnowFM@ACL2026

Coverage-Aware Web Crawling for Domain-Specific Supplier Discovery via a Web--Knowledge--Web Pipeline

面向领域供应商发现的覆盖感知网络爬虫：通过网络-知识-网络流水线

Yijiashun Qi, Yijiazhen Qi, Tanmay Wagh

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） 纠错

AI总结 本文提出网络-知识-网络流水线，通过迭代爬取领域网页、提取知识并引导爬虫，提高中小企业发现的覆盖率和精度，实验显示其在半导体设备制造领域表现优异。

Comments Accepted by 2026 7th International Conference on Computer Information and Big Data Applications

EAG-PT: Emission-Aware Gaussians and Path Tracing for Diffuse Indoor Scene Reconstruction and Editing

EAG-PT：考虑发射的高斯和路径追踪用于漫反射室内场景重建与编辑

Xijie Yang, Mulin Yu, Changjian Jiang, Kerui Ren, Tao Lu, Jiangmiao Pang, Dahua Lin, Bo Dai, Linning Xu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 EAG-PT通过统一的2D高斯表示实现室内场景的物理重建与渲染，支持可编辑的漫反射全局光照，结合高效单次反弹优化和高质量多次反弹路径追踪，优于现有方法。

Comments SIGGRAPH 2026 Conference Paper; Project Page: https://eag-pt.github.io

Efficient-DLM: From Autoregressive to Diffusion Language Models, and Beyond in Speed

Efficient-DLM：从自回归到扩散语言模型，以及速度上的突破

Yonggan Fu, Lexington Whalen, Zhifan Ye, Xin Dong, Shizhe Diao, Jingyu Liu, Chengyue Wu, Hao Zhang, Enze Xie, Song Han, Maksim Khadkevich, Jan Kautz, Yingyan Celine Lin, Pavlo Molchanov

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文提出Efficient-DLM方法，通过改进自回归到扩散语言模型的转换，提升生成速度并保持任务准确性，实验显示其在精度和效率上优于现有模型。

Effective Prompt Pool Learning for Continual Category Discovery

有效提示池学习用于连续类别发现

Fernando Julio Cendra, Xinghui Li, Kai Han

机构 * the University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出PromptCCD和PromptCCD++框架，通过全局类原型和物体部分原型提升连续类别发现性能，揭示类别数量是发现性能的主要瓶颈。

Comments Under review. Extended version of our ECCV 2024 paper, see arXiv:2407.19001v2