The University of Hong Kong（香港大学）

Mismatch Matters: On-Policy Distillation Beyond Token Agreement

失配很重要：超越token一致性的在线蒸馏

Zichao Yu, Chengzhi Yu, Shengze Xu, Yujin Han, Bingqing Jiang, Xu Wang, Difan Zou

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文针对在线蒸馏存在的退化一致性失效问题，提出TIDE方法修正师生失配，在数学推理基准上显著提升性能、缩短响应长度并减少格式错误。

Robotic Fabric Alignment System for Sewing Using Global Local Weighted ICP

采用全局局部加权迭代最近点（GLW-ICP）的缝纫用机器人布料对位系统

Wenbo Dong, Dipankar Bhattacharya Member, Kai Tang, Akinari Kobayashi, Fuyuki Tokuda, Akira Seino, Norman C. Tien, Kazuhiro Kosuge

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Tohoku University（东北大学） ； Fukushima University（福岛大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 该研究提出采用GLW-ICP方法的机器人布料对位系统，可实现布料全局边缘与局部缝纫线的精准对齐，在有无遮挡下均达毫米级精度，适用于自动缝纫场景。

Comments 16 pages, 10 figures, https://bhattner143.github.io/rfas-glwicp.github.io/

Journal ref IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 23, pp. 13391-13406, July 2026

Agentic Visual Reasoning in Whole-Slide Pathology Images via Active Perception

基于主动感知的全切片病理图像智能体视觉推理

Jingyun Chen, Fengchun Liu, Linghan Cai, Songhan Jiang, Shenjin Huang, Hongpeng Wang, Lequan Yu, Yongbing Zhang

机构 * College of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 该研究提出AdaptivePath主动感知框架，通过序列决策实现千兆像素病理切片的视觉推理，在病理VQA基准及TCGA六队列癌症亚型分类上取得最优性能，辅助病理学家诊断。

Comments 14 pages, 5 figures

UniMoMo: Expert Merging-Based MoE Acceleration for Large Recommendation Models

UniMoMo：基于专家合并的大推荐模型混合专家（MoE）加速方法

Lei Xin, Bin Gu, Peize Li, Zitong Wang, Jianbo Zhao, Changjiang Jiang, Yanyue Xie, Chao Huang, Xuyang Zhao, Zunhai Su, Fanhu Zeng, Zhenglun Kong

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Hohai University（河海大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； ByteDance, Seed（字节跳动 Seed） ； Alibaba, Ant Group（阿里巴巴蚂蚁集团） ； ByteDance, Douyin（字节跳动抖音） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 UniMoMo是一种后训练压缩框架，通过功能相似性合并MoE专家并引入层自适应保护，在Amazon Beauty等三个数据集上实现推荐MoE的高效压缩与加速，且性能损失极小。

Comments Preprint

ERF-GS: Reconstructing Fast Motion from Disjoint Event-RGB Viewpoints

ERF-GS：从不相交的事件-RGB视点重建快速运动

Xiaoyang Bai, Zhenyang Li, Weiwei Xu, Edmund Y. Lam, Yifan Peng

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 ERF-GS框架将事件信息融入高斯溅射流水线，脱离RGB输入实现基于事件的学习，在含模糊帧和不相交视点的数据集上，性能优于4DGS与E-D3DGS，可用于复杂自然视频的快速运动重建。

Comments 18 pages, 12 figures

Argus: A General-Purpose Agentic Reasoning Runtime for Long-Horizon Tasks

Argus：面向长程推理的通用智能体运行时

Boxiu Li, Zimo Wen, Yijia Fan, Chuan Wen, Fan Yang, Hangxi Guo, Jiaao Wu, Jiachen Zhang, Junxiang Lei, Mukai Li, Ruize Tang, Runjing Gu, Shibo Hu, Sihan Chen, Sufeng Guo, Wanbo Zhang, Xian Zhang, Xiaoyu Chen, Xuanhe Zhou, Xuyao Huang, Yifei Gao, Yifei Shen, Yilin Chen, Yuheng Wu, Yuzhe Zhang, Zelong Zhao, Zhijie Deng

机构 * Microsoft（微软公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Donghua University（东华大学） 纠错

AI总结 Argus是面向长程推理的通用智能体运行时，通过多角色协作与自进化，在多个基准测试中表现优于同类方法，还完成了实际应用任务并产出结构化轨迹。

VideoCoCo: Code-as-CoT for Physically-Consistent Video Generation via an Agentic Dual-Engine System

VideoCoCo：基于智能体双引擎系统的、以代码为思维链（CoT）的物理一致性视频生成方法

Haodong Li, Tianfei Ren, Xiaoxiao Ma, Chunmei Qing, Zhen Fang, Sipeng He, Ziyu Guo, Haoyu Wu, Juanxi Tian, Yihang Zou, Ruichuan An, Dongzhi Jiang, Boxue Yang, Ji Xie, Xu Huang, Wenhao Yan, Jialv Zou, Zhengrong Yue, Yaxin Luo, Xiaotong Li, Yuzhu Wang, Junyan Ye, Jinjing Zhao, Zehui Chen, Lin Chen, Renye Yan, Feng Zhao, Pheng-Ann Heng

机构 * CUHK（香港中文大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； SCUT（华南理工大学） ； HKU（香港大学） ； NTU（南洋理工大学） ； PKU（北京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； THU（清华大学） ； HUST（华中科技大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 VideoCoCo作为智能体双引擎框架，以可执行Blender代码为过程级思维链，构建专属数据集提升视频编辑器适配性，在两个基准上显著优于基线，实现了高质量物理一致性视频生成。

Comments 15 pages, 3 figures, and 3 tables

Data Pyramid for Embodied Manipulation: A Survey

用于具身操纵的数据金字塔

Yifan Ye, Yankai Fu, Yaoxu Lv, Bohan Hou, Jun Cen, Lingdong Kong, Duo Zheng, Tianxing Chen, Jiaming Liu, Ziang Cao, Yunfan Lou, Wei Chow, Xian Sun, Yingshuo Wang, Kuangzhi Ge, Xiaowei Chi, Xidong Zhang, Zhibo Pang, Yiwu Zhong, Sirui Han, Zhihe Lu, Weihao Yuan, Qifeng Chen, Michael Yu Wang, Yao Mu, Ziwei Liu, Jianfei Yang, Ping Luo, Shanghang Zhang

机构 * PKU（北京大学） ； NTU（南洋理工大学） ； HKUST（香港科技大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； CUHK（香港中文大学） ； HKU（香港大学） ； Duke（杜克大学） ； UCB（加州大学伯克利分校） ； GBU（未提及具体中文名的机构） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） 纠错

AI总结 研究围绕具身操纵数据生态系统展开，构建跨越五个互补数据源的“数据金字塔”，通过数据配方分析具身基础模型，将数据组成与多种能力联系起来，并讨论了六个开放挑战，为下一代具身系统设计奠定基础。

Comments Awesome Embodied Data Pyramid; Project Page at https://jasper-aaa.github.io/embodied-data-pyramid/ GitHub Repo at https://github.com/worldbench/awesome-embodied-data-pyramid

Humans Disengage, Reasoning Models Persist: Separating Difficulty Registration from Deliberation Allocation

人类放弃，推理模型坚持：将难度登记与深思分配分离

Han-yu Wang

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

AI总结 本文通过分离难度登记与深思分配，发现人类与大型推理模型（LRM）在问题解决中的时间/令牌分配模式相反：人类在错误问题上用时更少，而LRM在错误问题上使用更多令牌。

Function-Vector Heads Are Two Populations: Writers and Cancellers in In-Context Learning

函数向量头是两个群体：上下文学习中的写入者和取消者

Han-yu Wang

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

AI总结 发现函数向量头并非同质群体，而是分为写入者和取消者两个子群体，分别推高和压低规则正确logit，且仅基于幅度的排名无法区分二者。

Persistent Priors, Preserved Targets: A Stroop-Style Paradigm for Lexical Override

先验通过抑制持续存在：词汇覆盖的斯特鲁普范式

Han-yu Wang

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

AI总结 通过斯特鲁普范式实验，发现语言模型中的词汇先验在局部规则覆盖后仍持续存在，并通过激活修补定位到源位置三元组，揭示了先验是干扰起源和覆盖痕迹的共同通道。

Can Vision-Language-Action Models Learn from Real-World Data Continually without Forgetting?

VLA 模型能否从现实世界数据中持续学习而不遗忘？

Jiarun Zhu, Yijun Hong, Xiaoquan Sun, Zetian Xu, Qijun He, Haijier Chen, Zhiyong Wang, Mingqi Yuan, Wenjun Zeng, Jiayu Chen

机构 * HKU（香港大学） ； INFIFORCE ； EIT, Ningbo（宁波工程学院） ； HUST（华中科技大学） ； SUSTech（南方科技大学） ； HITSZ（香港理工大学） 纠错

AI总结 本研究通过构建包含四个顺序操作任务的真实世界持续学习数据集，实证发现视觉-语言-动作（VLA）模型在持续学习异构真实世界演示时存在严重灾难性遗忘，并系统评估了经验回放方法的关键实施因素。

PFGNet: A Fully Convolutional Frequency-Guided Peripheral Gating Network for Efficient Spatiotemporal Predictive Learning

PFGNet: 一种全卷积频率引导边缘门控网络，用于高效的时空预测学习

Xinyong Cai, Changbin Sun, Yong Wang, Hongyu Yang, Yuankai Wu

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机科学学院） ； Department of Data and Systems Engineering, The University of Hong Kong（香港大学数据与系统工程系） 纠错

AI总结 PFGNet通过像素级频率引导门控动态调节感受野，实现高效的时空预测学习，无需递归或注意力机制，在多个数据集上取得SOTA性能。

Comments Accepted to CVPR 2026

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026, pp. 38848-38858

Hybrid Mamba-Attention Neural Architecture for Channel Estimation

MambaNet：结合注意力机制的Mamba辅助信道估计神经网络

Dianxin Luan, Chengsi Liang, Jie Huang, Zheng Lin, Kaitao Meng, John Thompson, Cheng-Xiang Wang, Ozgur Akan

机构 * Institute for Imaging, Data and Communications, School of Engineering, University of Edinburgh（影像、数据与通信研究所，工程学院，爱丁堡大学） ； James Watt School of Engineering, University of Glasgow（詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学） ； National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（国家移动通信研究中心，东南大学） ； Purple Mountain Laboratories, Nanjing（紫金山实验室，南京） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（电气与电子工程系，香港大学） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Manchester（电气与电子工程系，曼彻斯特大学） 纠错

AI总结 MambaNet通过结合自注意力机制和定制化Mamba架构，实现低复杂度的OFDM信道估计，尤其在大规模子载波配置中表现优异。