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Prisma-World: 相机可控的多智能体视频世界模型
机构 * School of AIA, HUST（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； S-Lab, NTU（南洋理工大学S-Lab） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； FDU（复旦大学） ； SUAT（深圳大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港中文大学）
AI总结 提出Prisma-World，通过联合几何感知去噪过程实现多智能体视频生成中的跨视角一致性，支持灵活智能体数量和相机控制。
Comments Project page: https://huiqiang-sun.github.io/prisma-world/
LargeMonitor: 通过大型预训练模型监控在线无任务持续学习
机构 * HKU（香港大学） ； Qicore Tech（启科科技）
AI总结 提出LargeMonitor框架，利用大型预训练模型（LVM和LMM）解耦检测与诊断，实现无任务持续学习中的零样本漂移检测和语义病因诊断，提升现有算法性能。
TRL-Bench：标准化跨范式的表格编码器表示级评估
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Université Lyon 1（里昂第一大学）
AI总结 提出TRL-Bench，通过标准化下游条件，从列/表、行和组合数据湖表增强三个粒度评估表格编码器，揭示编码器质量具有能力特异性而非单一排名。
IMUG-Bench：交错理解与生成的统一多模态模型基准
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Huawei（华为）
AI总结 提出IMUG-Bench基准，用于评估统一多模态模型在多轮交错图文对话中的理解与生成能力，包含3113样本和12034交互轮次，揭示了生成侧暴露偏差，并探索了测试时扩展策略。
OmniGen-AR: 自回归任意到图像生成
机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Intelligent Visual Computing（上海智能视觉计算协同创新中心） ； Bytedance Seed（字节跳动Seed） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出统一自回归框架OmniGen-AR，通过共享视觉分词器和解耦因果注意力，支持文本、空间信号和视觉上下文等多种条件输入，在多项基准上达到最优或竞争性能。
Comments Accepted by NeurIPS
弥合智能体-世界鸿沟：面向基于LLM的智能体的文本世界模型
机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Peking University（北京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 本文系统综述了面向基于LLM的智能体的文本世界模型，围绕形式化框架和智能体生命周期，涵盖基础定义、构建范式、应用（训练时经验合成与推理时规划、验证、适应）及评估，旨在整合该领域并明确设计空间与开放挑战。
Comments Code: https://github.com/sustech-nlp/awesome-text-world-models
IR-SIM：一种用于导航、学习和基准测试的轻量级技能原生模拟器
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Macau（澳门大学）
AI总结 提出轻量级技能原生导航模拟器IR-SIM，通过YAML配置完全定义场景，支持文本提示生成与修改，用于导航算法基准测试和训练数据自动生成，并桥接高保真模拟器和真实部署。
Comments 12 pages, 6 figures, project website: https://github.com/hanruihua/ir-sim
面向6G赋能信息物理系统的AI原生闭环安全：从边缘检测到全网缓解
机构 * Division of Science, Engineering, and Health Studies, School of Professional Education and Executive Development, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学科学、工程与健康研究学院，专业教育与 executive 发展学院） ； School of Computing and Communications, Lancaster University（兰卡斯特大学计算机与通讯学院） ； Department of Computer Science, The Hang Seng University of Hong Kong（香港恒生大学计算机科学系） ； School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex（埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院） ； School of Information and Communication Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学信息与通信工程学院） ； Department of Applied Data Science, Hong Kong Shue Yan University（香港-Shue Yan大学应用数据科学系） ； Department of Electronic and Computer Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学电子与计算机工程系）
AI总结 本文提出一种AI原生闭环安全架构，在6G CPS中利用MEC进行边缘检测，通过SDN/NFV/O-RAN实现全网缓解，并形式化定义了切片级延迟约束，系统综述了128篇研究并归纳了五个开放问题。
Comments 30 pages, 12 figures, survey paper, submitted to IEEE Communications Surveys & Tutorials (IEEE COMST)
UniQL：迈向方言通用的文本到SQL基准测试
机构 * SKLCCSE, Beihang University（北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出UniQL基准，通过跨16种SQL方言的对齐标注，评估模型在不同数据库系统间的泛化能力，揭示现有模型在方言通用性上的不足。
核聚变等离子体控制的离线强化学习：代码库与基准
机构 * Central South University（中南大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出RL4F基准，基于DIII-D托卡马克历史数据构建评估环境，比较多种离线RL方法在等离子体控制任务上的性能，发现基于模型的离线RL方法平均表现最佳。
Comments 23 pages (10 pages main text)
Multi-SPIN：面向边缘协作令牌生成的多接入推测推理
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与计算机工程系）
AI总结 提出多接入推测推理（Multi-SPIN）架构，通过联合优化草案长度控制和带宽分配，在异构边缘系统中最大化令牌总吞吐量。
CUA-Gym：为计算机使用智能体扩展可验证的训练环境和任务
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Qwen Team, Alibaba Inc.（阿里巴巴集团Qwen团队） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出CUA-Gym可扩展流水线，通过协同生成任务指令、环境状态和奖励函数，构建大规模可验证强化学习训练数据，并合成CUA-Gym-Hub模拟网络应用环境，训练出的智能体在OSWorld-Verified和WebArena上取得领先性能。
具有容量控制的全局注意力用于图变换器
机构 * Brain Investing Limited ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Stellaris AI Limited
AI总结 本文提出SigGate-GT，通过在图变换器中引入可学习的sigmoid门来缓解全局注意力的保守约束，从而解决过平滑、低秩瓶颈和训练不稳定等问题，提升了多个基准测试的性能。
Comments 13 pages, 2 figures, 15 tables
解耦特征重要性
机构 * Department of Statistics and Actuarial Science, The University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港大学统计与精算科学系） ； Musketeers Foundation Institute of Data Science, The University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港大学数据科学穆斯克特基金会研究所） ； Department of Statistics and Data Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（卡内基梅隆大学统计与数据科学系） ； Computational Biology Department, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（卡内基梅隆大学计算生物学系） ； Machine Learning Department, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（卡内基梅隆大学机器学习系）
AI总结 本文提出解耦特征重要性（DFI），用于解释相关测量通道中的预测信号分配，通过独立潜在表示和熵最优传输几何计算特征重要性，实现稳定且可解释的归因。
Comments 29 main and 44 supplementary pages
迈向可扩展的协同实践学习：协助计算机视觉和多模态分析
机构 * Centre for Learning Analytics at Monash（墨尔本大学学习分析中心） ； Monash University（墨尔本大学） ； Department of Civil and Environmental Engineering（土木与环境工程系） ； School of Education（教育学院） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 本研究评估了固定摄像头管道在重复护理模拟中的效果，通过多阶段源到目标适应提升行为检测精度，并利用行为轨迹分析提升模拟 debriefing 的可检索性。
利用大型语言模型发现专家级纳什均衡算法
机构 * CFCS, School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（计算机科学系，北京大学，北京，中国） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong, Pokfulam, Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学，薄扶林，香港）
AI总结 提出LegoNE框架，将专家证明策略编码为符号语言，自动验证算法的最坏情况保证，结合推理型LLM重新发现并改进了多人博弈的近似纳什均衡算法。
Comments accepted by Nature Communications
时间序列与时空数据的大模型：综述与展望
机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Zhejiang Normal University（浙江师范大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Deloitte Service LLP（德勤服务有限责任公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； NEC Laboratories America（NEC美国实验室） ； A*STAR ； National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） ； JD Technology（京东科技） ； Squirrel Ai Learning
AI总结 综述了面向时间序列和时空数据的大模型，按数据类型、模型类别、范围和应用领域分类，总结了通用与领域专用模型，并整理了相关资源与开放问题。
Comments Accepted by ACM Computing Surveys; 35 Pages; Github Repo: https://github.com/qingsongedu/Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM
深度神经网络梯度下降方法的泛化最优速率
机构 * Mathematical Institute for Machine Learning and Data Science, KU Eichstätt-Ingolstadt（机器学习与数据科学数学研究所，埃施特哈特-英戈尔施塔特大学） ； Department of Computer Science, RPTU Kaiserslautern-Landau（计算机科学系，凯撒斯劳滕-兰道大学） ； Department of Mathematics, University of Hong Kong（数学系，香港大学） ； School of Mathematics and Statistics, University of Sydney（数学与统计学学院，悉尼大学）
AI总结 本文针对深度ReLU网络，在神经正切核（NTK）机制下，首次建立了梯度下降（GD）和随机梯度下降（SGD）的极小化最优泛化误差速率，证明宽度足够时可达核方法的最优速率。
Comments 39 pages, 1 table
面向长上下文自动驾驶的规划对齐令牌压缩
机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学）
AI总结 提出COMPACT-VA框架，基于条件VQ-VAE将长上下文压缩为有界表示，通过规划对齐实现决策关键信息保留，在动态场景中成功率提升超6%，速度提升3.3倍。
Comments 9 pages
Rein3D: 基于全景视频扩散模型的强化3D室内场景生成
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Manycore Tech Inc.（Manycore科技公司） ； D-Robotics ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出Rein3D框架，结合3D高斯泼溅与视频扩散模型，通过“恢复-细化”范式从稀疏输入生成全局一致的360度室内场景，并构建PanoV2V-15K数据集，显著提升长距离相机探索效果。
Transformer中的注意力汇聚：利用、解释与缓解综述
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Meituan LongCat Team（美团LongCat团队） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 本文首次系统综述Transformer中的注意力汇聚现象，从基础利用、机制解释和策略缓解三个维度梳理研究现状，为未来研究提供指导。
技术培训：法律分析中生成式人工智能的采纳与生产性使用
机构 * University of Hong Kong Faculty of Law（香港大学法学院）
AI总结 通过随机实验发现，未经培训的法学学生使用大语言模型反而降低表现，而简短培训能显著提升采纳率和成绩，表明生成式AI的生产力需要培训支持。
LLM增强的数字孪生用于短视频平台策略评估
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； New York University（纽约大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出一种LLM增强的四模块数字孪生架构（用户、内容、交互、平台），通过事件驱动执行层和可插拔策略组件，支持在闭环动态下对平台策略（含AI策略）进行可复现的仿真评估。
思考与想象：基于世界模拟器的智能视觉空间推理
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beihang University（北航大学）
AI总结 提出Astra框架，通过强化学习训练VLM策略与Bagel世界模拟器交互，在推理中生成想象视觉证据，解决空间推理中的未观察布局、跨视角一致性和替代视角推理问题。
Comments Project page: https://zcmax.github.io/projects/Thinking-With-Imagination
VTI-CoT: 用于视频推理的视觉-文本交织思维链
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Shanwei Zhixing Technology Co., Ltd.（北京尚维智行科技有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北航）
AI总结 提出VTI-CoT框架，通过视觉-文本交织的思维链结合OCR压缩技术，提升视频推理准确性和训练效率。
Comments 25 pages, 7 figures
这个编辑正确吗？面向推理感知图像编辑的多维度基准
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出RE-Edit基准，从物理、环境、文化、因果和指代五个推理维度评估图像编辑系统，发现现有模型在隐式逻辑约束推理上存在不足，并引入轻量级推理引导后编辑基线。
Comments 23 pages, 10 figures, 7 tables
无需训练你的关系数据库基础模型
机构 * University of Hong Kong, Shanghai X-Lab（香港大学，上海X实验室）
AI总结 本文提出了一种基于上下文学习的关系数据库编码器，能够在不重新训练的情况下，与现有的单表上下文学习基础模型结合，实现对多张相关表的高效处理。
Comments International Conference on Machine Learning (ICML) 2026
PersonaTree: 面向LLM智能体人物理解的结构化生命周期记忆
机构 * School of ASEE, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学航空科学与工程学院） ； The University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港大学） ； Peking University, Beijing, China（北京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； School of BME, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学生物医学工程学院） ； CAIR and CECS, VinUniversity, Hanoi, Vietnam（越南河内 Vin 大学 CAIR 和 CECS）
AI总结 提出PersonaTree，一种结构化生命周期记忆框架，通过三级人物树和显式支持路径，将交互证据抽象为人物理解，在多个基准上取得领先性能。
Echo-Infinity: 学习演化记忆用于实时无限视频生成
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出Echo-Infinity框架，通过可学习的演化记忆以恒定成本动态过滤、抽象和压缩任意长度历史，结合统一相对RoPE方案，首次实现24小时实时无限视频生成。
Comments Website: https://echo-team-joy-future-academy-jd.github.io/Echo-Infinity/
从视频到控制：基于时间视觉数据学习操作接口的综述
机构 * School of Automation and Intelligent Manufacturing (AiM)（自动化与智能制造学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Fully Actuated System Control Theory and Technology（广东省全驱动系统控制理论与技术省级重点实验室） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； LimX Dynamics
AI总结 本文综述了利用无动作标注的时间视频数据学习机器人操作控制接口的方法，提出以接口为中心的三种分类：直接视频-动作策略、潜在动作方法和显式视觉接口，并分析了控制集成特性与未来研究方向。
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