The University of Hong Kong（香港大学）

GlobalDentBench: A Multinational Benchmark for Evaluating LLM Clinical Reasoning in Dentistry with Expert Calibration

GlobalDentBench：一个用于评估牙科领域大语言模型临床推理能力并包含专家校准的多国基准

Junjie Zhao, Jingyi Liang, Zhenyang Cai, Jiaming Zhang, Zhenwei Wen, Shuzhi Deng, Wenjing Yi, Chunfeng Luo, Hexian Zhang, Junying Chen, Tianrui Liu, Zhuhui Bai, Zixu Zhang, Pradeep Singh, Xiang Liu, Jianquan Li, Nhan L Tran, Falk Schwendicke, Zuolin Jin, Lijian Jin, Liangyi Chen, Wei-fa Yang, Benyou Wang, Junwen Wang, Shan Jiang

机构 * Division of Applied Oral Sciences and Community Dental Care, Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong（香港大学牙科学院应用口腔科学与社区牙科护理系） ； 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） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）人工智能学院） ； Department of Periodontology, Shenzhen Stomatology Hospital (Pingshan) of Southern Medical University, Shenzhen, China（南方医科大学深圳口腔医院（平山）牙周科） ； Beijing Institute of Collaborative Innovation（北京协同创新研究院） ； Department of Orthodontics, Shenzhen Stomatology Hospital (Pingshan) of Southern Medical University, Shenzhen, China（南方医科大学深圳口腔医院（平山）正畸科） ； Shenzhen Stomatology Hospital (Pingshan) of Southern Medical University, Shenzhen, China（南方医科大学深圳口腔医院（平山）） ； College of Future Technology, Peking University（北京大学未来技术学院） ； Freedom AI ； New Cornerstone Science Laboratory, National Biomedical Imaging Center, State Key Laboratory of Membrane Biology, Institute of Molecular Medicine, Peking-Tsinghua Center for Life Sciences, College of Future Technology, Peking University, Beijing 100871, China（新基石科学实验室、国家生物医学成像中心、膜生物学国家重点实验室、分子医学研究院、北京大学未来技术学院、生命科学中心，北京大学，北京100871，中国） ； IDG/McGovern Institute for Brain Research, Peking University, Beijing 100871, China（IDG/ McGovern脑科学研究院，北京大学，北京100871，中国） ； Division of Oral and Maxillofacial Surgery, Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong（香港大学牙科学院口腔颌面外科系） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Department of Cancer Biology, Mayo Clinic Arizona, 5777 E. Mayo Blvd., IERB-3-504A, Phoenix, Arizona, 85054, USA（梅奥诊所亚利桑那分部癌症生物学部门，5777 E. Mayo Blvd., IERB-3-504A, Phoenix, Arizona, 85054, USA） ； Department of Conservative Dentistry, Periodontology and Digital Dentistry, LMU University Hospital, LMU Munich, Munich, Germany（慕尼黑大学医院保守牙科、牙周病学和数字牙科部门，慕尼黑，德国，慕尼黑大学） ； Division of Periodontology & Implant Dentistry, Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong, Hong Kong, SAR, China（香港大学牙科学院牙周病学与种植牙科系，香港，中国） 纠错

AI总结 提出首个跨国牙科基准GlobalDentBench，包含14个专科、88个国家的8978道专家验证题目，评估三种推理层次，揭示当前大语言模型在牙科临床推理中性能随复杂度下降且存在高风险。

HyperSim: A Holistic Sim-To-Real Framework For Robust Robotic Manipulation

HyperSim: 一种面向鲁棒机器人操作的整体仿真到现实框架

Junyi Dong, Haotian Luo, Ziwei Xu, Shengwei Bian, Heng Zhang, Sitong Mao, Jingyi Guo, Yang Xu, Wenhao Chen, Qiuyu Feng, Yao Mu, Ping Luo, Shunbo Zhou, Xiaodong Wu

机构 * CloudRobo Lab, Huawei Cloud Computing Technologies Co.,Ltd.（华为云计算技术有限公司云机器人实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出HyperSim框架，通过高保真环境合成、对抗轨迹生成和仿真-现实联合训练三大支柱，系统性地缩小仿真到现实的域差距，在400次真实世界任务执行中实现了ACT和π0分别达到80%和95%的仿真到现实成功率。

Comments 9 pages, 8 figures

LATTE: Forecasting Peer Anchored Preference Trajectories for Personalized LLM Generation

LATTE: 预测同伴锚定偏好轨迹以实现个性化LLM生成

Jinze Li, Xiaoyan Yang, Shuo Yang, Jinfeng Xu, Yue Shen, Jian Wang, Jinjie Gu, Edith Cheuk-Han Ngai

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Ant Healthcare, Ant Group（蚂蚁集团医疗科技部） 纠错

AI总结 提出LATTE框架，通过预测同伴锚定的相对偏好状态来个性化冻结的大语言模型，在Amazon Reviews 2023和MemoryCD上优于检索、摘要记忆和静态潜在轮廓等方法。

Comments Under review

AGORA: Adapter-Grounded Observation-Action Retention for Inference-Free Prompt Compression in LLM Agents

AGORA: 基于适配器接地观察-动作保留的LLM智能体无推理提示压缩

Haoran Zhang, Zhaohua Sun

机构 * AI Agent Technologies (Hong Kong) Limited（人工智能代理技术（香港）有限公司） ； Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong（香港大学机械工程系） 纠错

AI总结 针对LLM智能体，提出AGORA无推理步骤级压缩器，通过结构提示解析器、格式关键内容保留和125M参数相关性评分器，在9个测试单元中8个保持≥75%的无压缩性能。

Comments 10 pages, 2 figures. Code and data: https://github.com/ranranrannervous/agoracompression

ECHO-2: A Large-Scale Distributed Rollout Framework for Cost-Efficient Reinforcement Learning

ECHO-2: 一种面向经济高效强化学习的大规模分布式推演框架

Jingwei Song, Meng Chen, Jie Xiao, Qingnan Ren, Jiaqi Huang, Yangshen Deng, Chris Tong, Wanyi Chen, Suli Wang, Zhisheng Chen, Ziqian Bi, Shuo Lu, Yiqun Duan, Xu Wang, Rymon Yu, Lynn Ai, Eric Yang, Tianyu Shi

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Gradient ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Technical University of Darmstadt（达姆施塔特技术大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出ECHO-2分布式强化学习框架，通过重叠推演生成、传播与训练，结合对等辅助流水线广播和成本感知异构工作节点激活，在保持奖励性能的同时显著提升成本效率。

Comments 24 pages, 7 figures

MVISTA-4D: View-Consistent 4D World Model with Test-Time Action Inference for Robotic Manipulation

MVISTA-4D: 用于机器人操作的一致性视图4D世界模型与测试时动作推理

Jiaxu Wang, Yicheng Jiang, Tianlun He, Jingkai Sun, Qiang Zhang, Junhao He, Jiahang Cao, Zesen Gan, Mingyuan Sun, Qiming Shao, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港理工大学MMLab，香港中文大学，香港特别行政区） ； The Hong Kong University of Science（香港理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出一种基于世界模型的4D场景生成方法，通过多视图RGBD预测和测试时动作优化，实现几何一致的4D动态预测与机器人操作。

Journal ref International Conference on Machine Learning 2026

Drive-P2D: A Progressive Perception-to-Decision Benchmark for VLMs in Autonomous Driving

Drive-P2D：自动驾驶中视觉语言模型的渐进式感知到决策基准

Zecong Tang, Zixu Wang, Yifei Wang, Weitong Lian, Tianjian Gao, Haoran Li, Tengju Ru, Lingyi Meng, Zhejun Cui, Yichen Zhu, Qi Kang, Kaixuan Wang, Yu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出Drive-P2D基准，通过分离推理与答案的协议，在目标、场景和决策三个层级上评估视觉语言模型的感知到决策能力，并分析错误模式。

TAGRPO: Boosting GRPO on Image-to-Video Generation with Direct Trajectory Alignment

TAGRPO: 通过直接轨迹对齐提升图像到视频生成中的GRPO

Jin Wang, Jianxiang Lu, Guangzheng Xu, Comi Chen, Haoyu Yang, Linqing Wang, Peng Chen, Mingtao Chen, Zhichao Hu, Longhuang Wu, Shuai Shao, Qinglin Lu, Ping Luo

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文心） 纠错

AI总结 针对图像到视频生成中GRPO优化效果不佳的问题，提出基于对比学习的TAGRPO框架，通过中间潜变量对齐高奖励轨迹并远离低奖励轨迹，结合记忆库提升多样性，显著优于DanceGRPO。

Comments 18 pages, 12 figures

UltraCUA: A Foundation Model for Computer Use Agents with Hybrid Action

UltraCUA: 一种具有混合动作的计算机使用智能体基础模型

Yuhao Yang, Zhen Yang, Zi-Yi Dou, Anh Nguyen, Keen You, Omar Attia, Andrew Szot, Michael Feng, Ram Ramrakhya, Alexander Toshev, Chao Huang, Yinfei Yang, Zhe Gan

机构 * Apple（苹果公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出UltraCUA基础模型，通过混合动作（融合原始GUI操作与高级工具执行）克服计算机使用智能体仅依赖原始GUI动作的局限性，采用自动化管道、合成数据引擎、混合动作轨迹收集和两阶段训练方法，在OSWorld和WindowsAgentArena上分别实现22%的相对性能提升和21.7%的成功率。

Plan Then Action:High-Level Planning Guidance Reinforcement Learning for LLM Reasoning

先规划后行动：面向LLM推理的高层规划引导强化学习

Zhihao Dou, Qinjian Zhao, Zhongwei Wan, Dinggen Zhang, Weida Wang, Towsif Raiyan, Benteng Chen, Qingtao Pan, Yang Ouyang, Chaoda Song, Zhiqiang Gao, Shufei Zhang, Sumon Biswas

机构 * Case Western Reserve University, Cleveland, OH, USA（凯斯西储大学） ； Kean University, Union, NJ, USA（凯恩大学） ； The Ohio State University, Columbus, OH, USA（俄亥俄州立大学） ； Fudan University, Shanghai, China（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港大学） ； North Carolina State University, Raleigh, NC, USA（北卡罗来纳州立大学） 纠错

AI总结 提出PTA-GRPO两阶段框架，通过高层规划引导与强化学习联合优化，提升LLM在数学和自然科学推理任务中的准确性和泛化能力。

Comments 19 pages and 5 figures