The University of Hong Kong（香港大学）

SigLIP-HD by Fine-to-Coarse Supervision

通过从细到粗的监督实现SigLIP-HD

Lihe Yang, Zhen Zhao, Hengshuang Zhao

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

AI总结 研究如何在低成本下实现精细视觉感知，提出SigLIP-HD，采用从细到粗监督设计，基于SigLIP 2模型构建，在相同推理预算下能产生更好视觉令牌，在多基准测试中结果优于基线模型。

Comments ICLR 2026. Code and model: https://github.com/LiheYoung/SigLIP-HD

Lean-QIT: Towards a Formal Infrastructure for Quantum Information Theory

Lean-QIT：迈向量子信息理论的形式化基础设施

Chengkai Zhu, Ziao Tang, Guocheng Zhen, Yimeng Cao, Yusheng Zhao, Ranyiliu Chen, Xuanqiang Zhao, Lei Zhang, Xin Wang

机构 * QudeLeap Research（QudeLeap研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Quantum Science Center of Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area（粤港澳大湾区量子科学中心） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 研究旨在为量子信息理论构建形式化基础设施，通过Lean 4库LeanQIT提供相关接口，将多个重要定理形式化，分离操作定义与解析表征，为形式化QIT及相关推理提供基础和知识底物。

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