The University of Hong Kong（香港大学）

AlphaGRPO: Unlocking Self-Reflective Multimodal Generation in UMMs via Decompositional Verifiable Reward

AlphaGRPO：通过分解性可验证奖励解锁UMMs中的自反思多模态生成

Runhui Huang, Jie Wu, Rui Yang, Zhe Liu, Hengshuang Zhao

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

AI总结 AlphaGRPO通过分解性可验证奖励提升多模态生成能力，实现文本到图像生成和自反思修正，验证了自反思强化方法在生成高质量输出中的有效性。

Comments ICML2026

Elastic Attention Cores for Scalable Vision Transformers

弹性注意力核心用于可扩展的视觉变换器

Alan Z. Song, Yinjie Chen, Mu Nan, Rui Zhang, Jiahang Cao, Weijian Mai, Muquan Yu, Hossein Adeli, Deva Ramanan, Michael J. Tarr, Andrew F. Luo

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文提出VECA架构，通过弹性核心-外围注意力机制实现线性复杂度，避免二次缩放，提升高分辨率视觉任务性能。

Comments Project repository here: https://github.com/alansong1322/VECA

Towards Generalist Game Players: An Investigation of Foundation Models in the Game Multiverse

迈向通用游戏玩家：对游戏多元宇宙中基础模型的调查

Kuan Zhang, Dongchen Liu, Qiyue Zhao, Tianyu Xin, Yue Su, Haisheng Wang, Han Yin, Hongbo Ma, Peize Li, Tianjun Gu, Xiangnan Wu, Xinran Zhang, Yongxuan Li, Zirong Chen, Yiming Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； MMLab, The University of Hong Kong（香港大学MMLab） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文探讨了在游戏多元宇宙中训练通用游戏玩家的基础模型，分析了数据集、模型、工具和基准四个支柱，并提出五阶段路线图，旨在实现能够同时创造和演化游戏世界的通用智能体。

Comments 51 pages, 7 figures, github: https://github.com/THUSI-Lab/Awesome-LFMs-Play-Games

IGV-RRT: Prior-Real-Time Observation Fusion for Active Object Search in Changing Environments

IGV-RRT：面向动态环境主动目标搜索的先验-实时观测融合

Wei Zhang, Ping Gong, Yujie Wang, Leilei Yao, Minghui Bai, Rongfeng Ye, Yinchuan Wang, Yachao Wang, Chen Sun, Chaoqun Wang

机构 * The School of Control Science and Engineering, Shandong University（控制科学与工程学院，山东大学） ； Department of Data and Systems Engineering, HKU（数据与系统工程系，香港大学） 纠错

AI总结 本文提出IGV-RRT框架，结合先验场景知识与实时目标相关性估计，通过双层语义映射模块和实时规划器提升动态环境中目标搜索效率。

PointCaM: Cut-and-Mix for Open-Set Point Cloud Learning

PointCaM：用于开放集点云学习的Cut-and-Mix

Jie Hong, Shi Qiu, Weihao Li, Saeed Anwar, Mehrtash Harandi, Nick Barnes, Lars Petersson

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； The University of Western Australia（西澳大学） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

AI总结 本文提出PointCaM方法，通过Unknown-Point Simulator和Estimator模块解决开放集点云学习问题，利用多级特征上下文提升未知对象识别性能。

Comments Accepted in CVIU

Automated Reformulation of Robust Optimization via Memory-Augmented Large Language Models

通过记忆增强的大语言模型实现鲁棒优化的自动化重述

Jinbiao Chen, Shuang Jin, Guoyun Zhang, Junyu Zhang, Guanyi Wang, Hanzhang Qin

机构 * Department of Industrial Systems Engineering and Management, National University of Singapore（新加坡国立大学工业系统工程与管理系） ； Department of Data and Systems Engineering, The University of Hong Kong（香港大学数据与系统工程系） ； Institute of Operations Research and Analytics, National University of Singapore（新加坡国立大学运筹与分析研究所） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科技研究局（A*STAR）） 纠错

AI总结 本文提出AutoREM框架，通过记忆增强提升鲁棒优化重述的准确性和效率，无需领域知识或参数更新，适用于不同基础大语言模型。

ROMER: Expert Replacement and Router Calibration for Robust MoE LLMs on Analog Compute-in-Memory Systems

ROMER：专家替换与路由校准以实现鲁棒的MoE大语言模型在模拟计算-内存系统中的应用

Wenyong Zhou, Yuannuo Feng, Yizhe Chen, Taiqiang Wu, Wendong Xu, Wenbo Qi, Zhengwu Liu, Wang Kang, Ngai Wong

机构 * The Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与计算机工程系） ； The School of Integrated Circuit Science and Engineering, Beihang University（北航集成电路科学与工程学院） 纠错

AI总结 ROMER通过专家替换和路由校准缓解模拟计算-内存系统中MoE大语言模型的噪声影响，显著降低困惑度。

Comments 11 pages, 5 figures, 4 tables

DreamAvoid: Critical-Phase Test-Time Dreaming to Avoid Failures in VLA Policies

DreamAvoid：关键阶段测试时 dreaming 以避免 VLA 策略中的失败

Xianzhe Fan, Yuxiang Lu, Shenyuan Gao, Xiaoyang Wu, Ruihua Han, Manling Li, Hengshuang Zhao

机构 * HKU（香港大学） ； HKUST（香港理工大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 DreamAvoid 通过关键阶段测试时 dreaming 框架，使 VLA 模型能预测并避免失败，提升任务成功率。

Comments 19 pages, 7 figures

GeomHerd: A Forward-looking Herding Quantification via Ricci Flow Geometry on Agent Interactive Simulations

GeomHerd：通过Ricci流几何在代理交互模拟中进行前瞻性从众量化

Lake Yang, Junwei Su, Jingfeng Zeng, Wenhao Lu, Xingzhi Qian, Weitong Zhang, Chuan Wu, Dunhong Jin

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； MaxQuant ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 本文提出GeomHerd框架，利用Ricci流几何直接量化代理交互图中的协调性，提前预测从众行为，实验显示其在连续自旋模型中提前检测从众现象，且在Vicsek模型中表现良好。

CoLVR: Enhancing Exploratory Latent Visual Reasoning via Contrastive Optimization

CoLVR: 通过对比优化增强探索性潜在视觉推理

Ziyang Ding, Linjian Meng, Yiming Wu, Yuhan Li, Yuhao Liu, Zhen Zhao

机构 * Shandong University（山东大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 CoLVR通过引入潜在对比训练框架，利用角度扰动引导学习多样化且探索性的表示，提升潜在视觉推理的探索能力，在VSP和Jigsaw任务中分别提升5.83%和8.00%。

CktFormalizer: Autoformalization of Natural Language into Circuit Representations

CktFormalizer: 自然语言到电路表示的自动形式化

Jing Xiong, Qi Han, Chenchen Ding, He Xiao, Zunhai Su, Chaofan Tao, Ngai Wong

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

AI总结 CktFormalizer通过依赖类型HDL在Lean 4中实现LLM生成硬件描述的自动形式化，解决Verilog中的宽度不匹配、组合环和不完整案例逻辑问题，提升后端实现率和仿真通过率。