The University of Hong Kong（香港大学）

SkillRevise: Improving LLM-Authored Agent Skills via Trace-Conditioned Skill Revision

SkillRevise: 通过轨迹条件技能修订改进LLM撰写的智能体技能

Yuxuan Liu, Zhaochen Su, Lingyun Xie, Yuhao Zhang, Qing Zong, Jiahe Guo, Zhongwei Xie, Yiyan Ji, Yauwai Yim, Hongyu Luo, Xiyu Ren, Ruan Chenyu, Haoran Li, Yangqiu Song

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Nanjing University（南京大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出SkillRevise框架，通过执行证据诊断、修复原则检索和执行锚定编辑，迭代优化初始技能，在SkillsBench上将基础智能体成功率从36.05%提升至61.63%，并展现跨模型迁移性。

Comments 15 pages, 4 figures

Pyramid Self-Contrastive Learning for Single-shot Test-time Ultrasound Image Denoising

金字塔自对比学习框架用于测试时超声图像去噪

Jiajing Zhang, Bingze Dai, Xi Zhang, Yue Xu, Wei-Ning Lee

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与计算机工程系） ； Department of Biomedical Engineering, Duke University（达特茅斯大学生物医学工程系） 纠错

AI总结 本文提出一种纯测试时训练框架，用于单次超声图像去噪，应用于合成孔径超声，通过自对比学习分离解剖相似性和噪声随机性，提升去噪效果和结构细节。

Detecting High-Potential SMEs with Heterogeneous Graph Neural Networks

使用异构图神经网络检测高潜力中小企业

Yijiashun Qi, Hanzhe Guo, Yijiazhen Qi

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出SME-HGT异构图Transformer框架，利用公开数据构建包含公司、研究主题和政府机构的异构图，预测SBIR第一阶段获奖者能否进入第二阶段，AUPRC达0.621，优于基线模型。

Comments accepted by (ICIIS 2026)

Generalized Kullback-Leibler Divergence Loss

广义Kullback-Leibler散度损失

Jiequan Cui, Beier Zhu, Qingshan Xu, Zhuotao Tian, Xiaojuan Qi, Bei Yu, Hanwang Zhang, Richang Hong

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出广义KL散度损失，通过解耦KL损失为加权MSE和交叉熵损失，并引入非对称优化修正和类别全局信息，在对抗训练和知识蒸馏中取得SOTA性能。

Comments TPAMI 2026, extension of our NeurIPS paper "Decoupled Kullback-Leibler Divergence Loss". arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2305.13948