高校专区
PlayWorld：基于智能体玩家的长程目标世界模型基准测试
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kuaishou Technology（快手科技）
AI总结 该研究针对现有世界模型跨模型公平比较的难题，推出含171个场景的PlayWorld基准，通过多模态智能体玩家从多维度评估9种先进世界模型，发现其长程交互式目标表现仍不可靠。
Comments project page: https://kxding.github.io/project/PlayWorld/
CROP：基于反事实的任务相关性用于选择性在线策略蒸馏
机构 * The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 针对选择性在线策略蒸馏中任务相关性表征不足的问题，提出基于反事实的CROP方法，可识别更有用的监督位置，在两种师生设置中分别提升性能1.92和2.96个百分点。
理解垂直联邦学习中的后门漏洞：研究与实践之间的差距
机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机与数据科学学院）
AI总结 本文针对垂直联邦学习（VFL）的后门漏洞开展面向实践的系统性研究，发现现有研究与实践存在差距，提出实用后门工作流并引入BVBench基准，为相关研究奠定基础。
基于智能手机摄影测量的三维人体扫描用于自动人体测量的验证：与商用基于深度传感器的人体扫描仪对比
机构 * The George Washington University（乔治·华盛顿大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 本研究对比验证了智能手机摄影测量应用PolyCam与商用Fit3D ProScanner的人体扫描性能，发现二者一致性较强，PolyCam可作为商用人体扫描仪的潜在易获取替代方案用于纵向体型评估。
Comments 16 pages, 5 figures, 4 tables
VALG：面向机器学习理论研究的智能体系统
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学）
AI总结 本文提出VALG智能体系统，将机器学习理论研究过程组织为自主工作流，通过多环节验证与图结构证明开发，在COLT 2026开放问题子问题上验证了其有效性，相关代码已开源。
流形约束最速下降
机构 * Department of Mathematics, University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港大学数学系）
AI总结 本文提出流形约束最速下降（MCSD）方法，通过单循环框架在流形上进行优化，并引入SPEL在Stiefel流形上的应用，实现了更稳定的性能和可扩展性。
Comments 29 pages, 3 figures, and 2 tables. Compared to the previous version, introduced a new variant MCSD-TP and a hybrid algorithm MCSD-PGD for close-set optimization
混合线性注意力大语言模型中的大规模激活：注意力前峰值与峰间平台期
机构 * Startlux（星创公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
AI总结 本研究系统揭示混合线性注意力大语言模型中大规模激活的两种形态，证实其在多架构、多配置等场景下的重复性，明确其对输出门控的响应规律及机制，为相关模型优化提供依据。
Comments Under review
基于双层极小极大优化的高效可靠迁移攻击学习
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 该研究提出BMAT方法，通过双层极小极大优化实现初始化、代理适配与扰动的三元耦合，在30余种受害者模型上优于10余种基线，可高效可靠地生成迁移对抗样本。
Comments Accepted by ECCV 2026. 21 pages in total. Code available at https://github.com/callous-youth/BMAT
Hybrid-LUT：用于高效图像去噪的通道感知混合查找表与滤波
机构 * The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 本研究提出Hybrid-LUT框架，通过Y通道用带像素级权重融合的多波段LUT、UV通道用轻量级滤波的非对称设计，在减少三分之二LUT存储的同时，于真实数据集上较现有LUT去噪方法提升至少0.63 dB CPSNR，实现SOTA性能。
Comments Accepted by ECCV2026
让AI生成的反馈发挥作用：从提供到学生执行
机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； University of Surrey（萨里大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 该研究通过13037名学生的大规模准实验，发现主动构建的AI反馈执行工作流可显著提升学生对AI反馈的接受度、自我评估信心及作品质量，强调需设计针对性AI反馈工作流。
利用分层监督将基于RGB的基础模型重新用于热图像的深度估计
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO)（英联邦科学与工业研究组织）
AI总结 针对热图像深度估计中RGB基础模型分层表示利用不足的问题，提出RGB-HS框架，通过分层监督和基于图像质量的标记加权对齐，在基准上实现了有竞争力的性能。
Comments Accepted in IROS 2026
利用智能体记忆构建面向材料科学家的终身AI合作伙伴
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Materials Innovation Institute for Life Sciences and Energy (MILES), HKU-SIRI（香港大学-深圳国际研究院生命科学与能源材料创新研究院） ； International Digital Economy Academy (IDEA)（国际数字经济学院）
AI总结 该研究提出一种自进化记忆框架，可跨模型迁移材料研究经验，使GPT-5.2任务成功率翻倍，减少重复错误，降低材料模拟工作流程的追踪负担与工具调用次数。
Comments 21 pages, 7 figures
自我进化临床系统之路：将医疗智能体从辅助扩展到自主
机构 * Hunan University（湖南大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Duke University（杜克大学） ； Westlake University（西湖大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Macau（澳门大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
AI总结 研究探讨大语言模型等对医疗智能体的重塑，从临床部署出发，将其形式化为决策系统并给出自主性分类。沿统一框架扩展，强调临床环境扩展为关键方向，定位临床自我进化为前沿，还研究了多领域应用及挑战，提供医学成像系统路线图。
Comments Project page: https://github.com/zhcz328/Awesome-Medical-Agents
RayPE: 用于3D感知视频生成的射线空间位置编码
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； ARC Lab, Tencent（腾讯ARC Lab）
AI总结 提出RayPE，通过向自注意力注入6D Plücker坐标编码射线几何关系，提升视频扩散Transformer的3D一致性和相机可控性。
Comments Project page: https://visual-ai.github.io/scope/
缓解可靠高效搜索智能体的上下文干扰
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学）
AI总结 本文针对多轮搜索智能体的上下文干扰问题，提出基于蒸馏的上下文优化器，将其纳入RL训练后可显著提升搜索智能体的可靠性与效率，开创了AI智能体“先优化上下文再生成”的新范式。
重新思考工业密集预测中的数据效率：决定视觉Transformer（ViTs）低数据优势的是预训练一致性，而非归纳偏置
机构 * ZTE Corporation（中兴通讯股份有限公司） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 该研究通过实验发现工业密集预测中ViTs的低数据优势源于预训练一致性而非归纳偏置，提出AlignBlock解决跨架构特征差距，明确数据效率边界并验证了嫁接颈部网络的性能提升。
Comments 14 pages, 10 figures, 17 tables. This paper targets industrial defect detection via vision transformer and CNN alignment grafting
智能体系统中的协同进化：迈向超越人类设计的自主进化
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 本综述聚焦智能体系统的协同进化，提出三阶段分类法梳理其发展，探讨相关开放挑战，为构建超越人类设计路径的自主智能体系统提供统一基础。
AnyAct: 向视频中非人类角色动作的重新演绎迈进
机构 * Peking University（北京大学） ； Nankai University（南开大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室）
AI总结 本文研究如何从单目视频中直接推导出人类动作的初始重新演绎，其目标是将非人类角色的动作重新诠释为可编辑的人类表演，以供后续动画创作使用。核心方法是利用稀疏局部关节运动线索在结构差异大的情况下保持本质动态，提出AnyAct模型以实现基于可转移稀疏局部2D关节运动的条件人类运动生成。
Comments 12 pages
CuSearch：通过搜索深度进行课程展开采样以实现代理RAG
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 本文提出CuSearch，通过搜索深度贪心分配策略改进代理RAG训练，提升检索监督密度，实验显示在ZeroSearch上性能提升达11.8个精确匹配点。
Comments The paper has been accepted by COLM 2026. Code: https://github.com/MrToser/CuSearch
失配很重要：超越token一致性的在线蒸馏
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）
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。
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
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）
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
基于主动感知的全切片病理图像智能体视觉推理
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）
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：基于专家合并的大推荐模型混合专家（MoE）加速方法
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）
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：从不相交的事件-RGB视点重建快速运动
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
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：面向长程推理的通用智能体运行时
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）
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：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
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）
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
用于具身操纵的数据金字塔
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）
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
人类放弃，推理模型坚持：将难度登记与深思分配分离
机构 * The University of Hong Kong（香港大学）
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。
函数向量头是两个群体：上下文学习中的写入者和取消者
机构 * The University of Hong Kong（香港大学）
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。
先验通过抑制持续存在：词汇覆盖的斯特鲁普范式
机构 * The University of Hong Kong（香港大学）
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。
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