The University of Hong Kong（香港大学）

Bridging Local Observation and Global Simulation in Closed-Loop Traffic Modeling

闭环交通建模中局部观测与全局仿真的桥接

Ziyan Wang, Tan Xiang, Peng Chen, Xintao Yan

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出CRAFT框架，通过自监督失败发现和偏好引导的测试时对齐，缓解自回归交通模拟器在闭环部署中的局部-全局上下文不匹配问题，减少碰撞31.2%和交通违规33.2%。

Mesh BDF: Barycentric Dominance Field for 3D Native Mesh Generation

Mesh BDF: 用于原生3D网格生成的重心支配场

Gaochao Song, Haohan Weng, Luo Zhang, Zibo Zhao, Shenghua Gao

机构 * HKU（香港大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Tencent Hunyuan 3D（腾讯混元3D） ； NTU（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出重心支配场(BDF)，一种在三角网格表面上定义的连续表示，将顶点拓扑连接编码为连续信号，弥合离散网格拓扑与连续扩散生成模型之间的差距，使扩散模型能生成高质量、可扩展且鲁棒的原生网格。

Comments 15 pages, 6 figures

MemLearner: Learning to Query Context memory for Video World Models

MemLearner: 学习查询上下文记忆用于视频世界模型

Jiwen Yu, Jianxiong Gao, Jianhong Bai, Yiran Qin, Kaiyi Huang, Quande Liu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kun Gai, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 提出基于学习的自适应上下文查询方法MemLearner，利用视频生成模型自身进行上下文记忆查询，解决视频世界模型在遮挡和动态场景下的场景一致性问题。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://yujiwen.github.io/memlearner/

On the Convergence of Self-Improving Online LLM Alignment

关于自改进在线大语言模型对齐的收敛性

Xudong Wu, Pangpang Liu, Vaneet Aggarwal, Jiayu Chen

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

AI总结 针对SAIL算法收敛性分析缺失的问题，提出SAIL-RevKL正则化目标，证明其满足PL条件并实现近线性样本复杂度，在MuJoCo和LLM对齐任务上优于原始SAIL。

Comments Accepted at UAI 2026

Dualformer: Efficient Feature Extractor for Complex-valued Blind Communication Signal Analysis

Dualformer: 用于复值盲通信信号分析的高效特征提取器

Yurui Zhao, Xiang Wang, Jingreng Lei, Wanlong Zhang, Yik-Chung Wu, Zhitao Huang

机构 * College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学电子科学学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电气与电子工程系） 纠错

AI总结 提出双通道神经网络DualNN，通过IQ通道参数共享高效处理复值信号，并基于Transformer实现Dualformer，在自动调制识别等任务上性能优于现有方法。

Comments 18 pages, 11 figures

Long-term Traffic Simulation via Structured Autoregressive Modeling

基于结构化自回归建模的长期交通仿真

Lingyu Xiao, Zexin Feng, Xintao Yan

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

AI总结 提出RosettaSim框架，利用大规模序列模型的归纳偏置和统计先验，通过结构化自回归流建模场景拓扑、智能体状态和生成意图，实现短期准确与长期稳定仿真；并引入基于检索的交通评估（RTE）解决长期评估难题。

Comments ECCV 2026 Accepted

PolyFlow: Continuous Topology Embedding Flow Matching for Artist-style Mesh Generation

PolyFlow: 连续拓扑嵌入流匹配用于艺术家风格网格生成

Chunshi Wang, Haohan Weng, Junliang Ye, Biwen Lei, Yang Li, Zibo Zhao, Zeqiang Lai, Kaiyi Zhang, Yunhan Yang, Zhuo Chen, Chunchao Guo, Yawei Luo

机构 * ZJU（浙江大学） ； Tencent（腾讯） ； THU（清华大学） ； CUHK（香港中文大学） ； HKUST（香港科技大学） ； HKU（香港大学） 纠错

AI总结 提出PolyFlow，通过连续拓扑嵌入将离散网格转换为连续顶点状态空间，结合Transformer流匹配实现并行去噪，在保持高质量拓扑的同时大幅提升生成速度。

Unsupervised Thermodynamics of Molecular Diffusion Models: Action-Operator Semantics and Auditable Free-Energy Readout

分子扩散模型的无监督热力学：作用-算子语义与可审计自由能读出

Wenjie Xi

机构 * Department of Physics and HK Institute of Quantum Science & Technology, The University of Hong Kong（香港大学物理系及香港量子科技研究院） 纠错

AI总结 提出一种与扩散模型兼容的作用-算子框架，通过噪声算子桥从端点系综读出自由能差，在丙氨酸二肽和配体-口袋扰动中验证了精度。