The University of Hong Kong（香港大学）

SoMA: A Real-to-Sim Neural Simulator for Robotic Soft-body Manipulation

SoMA：一种用于机器人软体操作的实-仿真神经模拟器

Mu Huang, Hui Wang, Kerui Ren, Linning Xu, Yunsong Zhou, Mulin Yu, Bo Dai, Jiangmiao Pang

机构 * Fudan University, China（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, China（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong, China（香港中文大学） ； The University of Hong Kong, China（香港大学） 纠错

AI总结 SoMA是一种用于机器人软体操作的实-仿真神经模拟器，通过统一的潜在神经空间实现可控、稳定的长周期操作和泛化能力。

Comments Project page: https://city-super.github.io/SoMA/

DSBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating External and In-Cabin Risks

DSBench：用于评估外部和车内风险的综合基准测试

Xianhui Meng, Yuchen Zhang, Zhijian Huang, Zheng Lu, Ziling Ji, Yandan Lin, Yaoyao Yin, Hongyuan Zhang, Wei Zhou, Guangfeng Jiang, Li Zhang, Long Chen, Hangjun Ye, Jun Liu, Xiaoshuai Hao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Fudan University（复旦大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 针对视觉语言模型在安全关键场景适用性未充分探索的问题，引入DSBench综合基准测试，涵盖外部与车内风险，分多类别。评估发现模型在复杂情况下降，构建数据集微调可提升性能，推动自动驾驶技术发展，相关资源将公开。

OmniX: From Unified Panoramic Generation and Perception to Graphics-Ready 3D Scenes

OmniX：从统一全景生成与感知到适用于图形的3D场景

Yukun Huang, Jiwen Yu, Yanning Zhou, Jianan Wang, Xintao Wang, Pengfei Wan, Xihui Liu

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 研究基于全景的2D提升技术，提出OmniX框架，利用跨模态适配器结构和循环空间算子，将预训练2D流匹配先验用于多模态联合建模，构建数据集，实现适用于图形的3D场景生成，为虚拟世界创建开辟新可能。

Comments ECCV 2026; Project page: https://yukun-huang.github.io/OmniX/

Is "Knowing It's Malicious Enough?" Evaluating LLMs for Fine-Grained Malware Behavior Auditing

“知道它足够恶意吗？”评估用于细粒度恶意软件行为审计的大语言模型

Xinran Zheng, Xingzhi Qian, Yiling He, Shuo Yang, Lorenzo Cavallaro

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型用于恶意软件审计可靠性不明问题，引入MalEval诊断框架，通过配对代码库与审计报告提供基本事实，经中间表示压缩代码库，映射输出到证据链，分解审计为四阶段任务，评估发现大语言模型在审计中有诸多问题，为后续可靠工作流程研究提供参考。

Comments Paper has beed accepted by ISSTA 2026