The University of Hong Kong（香港大学）

FreeStyle: Free Control of Style-Content Dual-Reference Generation from Community LoRA Mining

FreeStyle: 从社区LoRA挖掘中实现风格-内容双参考生成的自由控制

Jinghong Lan, Wei Cheng, Yunuo Chen, Ziqi Ye, Peng Xing, Yixiao Fang, Rui Wang, Yufeng Yang, Xuanyang Zhang, Xianfang Zeng, Difan Zou, Gang Yu, Chi Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； StepFun ； Westlake University（西湖大学） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出FreeStyle框架，利用社区LoRA作为锚点，通过两阶段课程学习（注意力级约束和频率感知RoPE调制）解决双参考生成中的内容泄露问题，并引入新基准和评估指标，实现风格对齐、内容保持与泄露抑制的平衡。

Comments 35 pages, 26figures. Project page: https://github.com/Blue2Giant/FreeStyle

LIT-GS: LiDAR-Inertial-Thermal Gaussian Splatting for Illumination-Robust Mapping

LIT-GS: 面向光照鲁棒建图的激光雷达-惯性-热高斯泼溅

Shikuan Shi, Chunran Zheng, Jiaming Xu, Tianyong Ye, Tao Yu, Yukang Cui

机构 * College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University（深圳大学机电与控制工程学院） ； Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong（香港大学机械工程系） 纠错

AI总结 提出LIT-GS框架，利用激光雷达平面几何约束联合优化位姿与高斯，解决光照变化和纹理缺失场景下RGB依赖的脆弱性问题，提升几何精度与渲染质量。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

SoftSkill: Behavioral Compression for Contextual Adaptation

SoftSkill: 用于上下文适应的行为压缩

Xijia Tao, Yihua Teng, Xinyu Fu, Ziru Liu, Kecheng Chen, Yuzhi Zhao, Suiyun Zhang, Rui Liu, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Huawei Research（华为研究院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出SoftSkill方法，通过可训练的软技能前缀压缩自然语言技能为紧凑连续向量，在冻结基模型上提升问答和数学任务性能，减少标记数量。

EventVLA: Event-Driven Visual Evidence Memory for Long-Horizon Vision-Language-Action Policies

EventVLA: 面向长程视觉-语言-动作策略的事件驱动视觉证据记忆

Ganlin Yang, Zhangzheng Tu, Yuqiang Yang, Sitong Mao, Junyi Dong, Tianxing Chen, Jiaqi Peng, Jing Xiong, Jiafei Cao, Jifeng Dai, Wengang Zhou, Yao Mu, Tai Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对长程机器人操作中记忆瓶颈问题，提出EventVLA框架，通过动态关键帧证据记忆模块自主捕获任务关键视觉事件，在17个模拟和4个真实任务中平均成功率提升40%。

Tri-Info: Generalizable, Interpretable Failure Prediction for VLA Models via Information Theory

Tri-Info: 基于信息论的VLA模型可泛化、可解释的故障预测

Jinghan Yang, Yunchao Zhang, Wang Yuan, Haolun Wan, Jiaming Zhang, Zhengyang Hu, Yanchao Yang

机构 * InfoBodied AI Lab, The University of Hong Kong（香港大学信息具身人工智能实验室） ； HKU Musketeers Foundation Institute of Data Science（香港大学赛马会数据科学研究院） 纠错

AI总结 提出Tri-Info方法，通过信息论信号捕捉动作多样性、时间一致性和状态耦合，实现跨架构、环境及仿真到现实的零样本故障检测，准确率达83%。

World Engine: Towards the Era of Post-Training for Autonomous Driving

World Engine：迈向自动驾驶后训练时代

Tianyu Li, Li Chen, Caojun Wang, Haochen Liu, Kashyap Chitta, Zhenjie Yang, Yuhang Lu, Naisheng Ye, Yihang Qiu, Yufei Wang, Luoxi Zou, Jiaxin Peng, Jin Pan, Zhaoyu Su, Andrei Bursuc, Shengbo Eben Li, Andreas Geiger, Peng Su, Hongyang Li

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Huawei（华为） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Archon Robotics（Archon机器人） ； KE:SAI ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； NTU（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出World Engine生成式框架，通过从真实日志重建高保真交互环境并外推安全关键变体，利用强化后训练对齐策略与安全约束，显著减少罕见安全关键场景故障，提升自动驾驶安全性。

Comments Technical Report. Project Page: https://opendrivelab.com/WorldEngine/

From Drift to Coherence: Stabilizing Beliefs in LLMs

从漂移到一致：稳定LLM中的信念

SongEun Kim, Seungyoo Lee, Edwin Fong, Hyungi Lee, Juho Lee

机构 * Department of Statistics, Seoul National University ； Korea Advanced Institute of Science \& Technology ； Department of AI, Kookmin University ； University of Hong Kong 纠错

AI总结 研究LLM在多项选择问答中的信念漂移问题，提出提示式预测重采样（PPR）方法，发现信念过程会自稳定并收敛，进而提出种子答案提示策略和自一致性损失以加速稳定并提高预测一致性。