高校专区
DeepTutor：迈向代理式个性化辅导
机构 * The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 DeepTutor通过结合引用基础问题辅导与难度校准的问题生成，提出一个统一的开放源码框架，利用静态知识和动态学习者记忆实现个性化适应，并在五个领域大学课程中评估个性化教学效果。
Comments Tech Report, work in progress. Code available at https://github.com/HKUDS/DeepTutor
ToDMA：用于语义多址接入的大模型驱动海量令牌通信
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； University of Surrey（Surrey大学） ； Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nurnberg（埃森哲-亚琛工业大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院）
AI总结 本文提出ToDMA，一种大模型驱动的语义多址接入方案，将无源随机接入与上下文感知令牌处理结合，用于海量令牌通信。通过压缩感知检测令牌及估计信道状态信息，利用上下文模型恢复冲突令牌，能降低接入延迟并保持令牌恢复与语义重建质量。
Comments Submitted to IEEE journals
StreamVLN：通过快慢上下文建模实现流式视觉与语言导航
机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 研究现实世界中视觉与语言导航问题，提出StreamVLN框架，采用混合快慢上下文建模策略，通过快速流式对话上下文与缓慢更新内存上下文配合，实现实时对话，在VLN-CE基准实验中展现低延迟最优性能。
Comments Accepted to ICRA 2026
通过用密集CLIP泛化语义映射实现开放词汇目标导航
机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究面向对象的实体导航任务，提出OVExp框架，利用密集CLIP模型展示基于语义地图的目标预测网络泛化能力，设计跨模态转移策略解决训练成本高问题，在ObjectNav基准上对未知目标有强大泛化能力。
Comments Accepted by ICRA 2026
LHM-Humanoid：学习一种统一的政策以在多样化的混乱环境中实现长视距人形全身体术操作
机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； X-Humanoid ； Peking University（北京大学） ； University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 LHM-Humanoid通过统一政策实现人形在复杂环境中长视距全身体术操作，结合强化学习与知识蒸馏，提升跨场景泛化与鲁棒性。
提前思考：多模态语言模型和世界模型中的预见智能
机构 * College of Software, Nankai University, China（南开大学软件学院） ； The University of Hong Kong, China（香港大学） ； NKIARI, Shenzhen Futian, China（NKIARI，深圳福田，中国） ； AAIS & VCIP, Nankai University, China（AAIS与VCIP，南开大学，中国） ； A*STAR Institute of Advanced Intelligence and Computing, Singapore（新加坡A*STAR先进智能与计算研究所）
AI总结 研究定义预见智能，引入FSU-QA数据集，对视觉语言模型在预见任务中全面研究，发现当前模型不足。该数据集可评估世界模型，增强预见推理，微调小模型能超大型先进模型，为开发下一代模型提供基础，还验证了评估协议。
Comments Accepted by ECCV 2026
FDRMFL：基于信息最大化和对比学习的多模态联邦特征提取模型
机构 * 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 针对非IID数据分布下联邦回归的多模态特征提取难题，提出FDRMFL框架，通过统一的四项局部目标应对挑战，实验表明该框架能有效降低平均MSE，在六种联邦算法中表现最佳。
Comments Accepted author manuscript; published version DOI: 10.1016/j.asoc.2026.115874
Journal ref Applied Soft Computing 202 (2026) 115874
从被动观察者到主动批评者：强化学习激发机器人操作的过程推理
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Xiamen University Malaysia（厦门大学马来西亚分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xspark AI
AI总结 本文提出PRIMO R1框架，通过强化学习使视频MLLMs成为主动批评者，提升机器人操作中长期任务的监督准确性，实验表明其在过程推理和零样本泛化方面表现优异。
Comments Accepted to ECCV 2026. 32 pages
ZeroBench：当代大型多模态模型的一个不可能的视觉基准测试
机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Astadeus ； College of Southern Maryland（马里兰州南部学院） ； University of Geneva（日内瓦大学） ； University of Oregon（俄勒冈大学）
AI总结 针对大型多模态模型在图像解释方面不足但在现有视觉基准测试中优势易逝的问题，引入通过对抗过滤策划的ZeroBench基准测试，评估多个模型，展现其潜力并公开测试内容，为模型视觉能力评估提供长期有效的新基准。
Comments Accepted at ICML 2026
表示强制：无瓶颈统一多模态模型
机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出表示强制（RF）技术，通过让解码器自回归预测视觉表示作为中间令牌，再在相同骨干网络中引导像素扩散，从而消除统一多模态模型对预训练VAE的依赖，实现无瓶颈的端到端模型。
Comments Project page: https://yuqingwang1029.github.io/RepresentationForcing
视频生成模型作为世界模型：高效的范式、架构和算法
机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） ； Hong Kong Generative AI Research and Development Center（香港生成式人工智能研究与开发中心）
AI总结 本文系统回顾了考虑效率的世界模拟视频生成框架，提出三维分类方法，展示提升效率对自动驾驶等应用的重要性，并指出高效视频生成向通用世界模拟器演进的关键性。
Utonia：迈向适用于所有点云的单一编码器
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xiaomi（小米）
AI总结 研究旨在训练跨多领域的单自监督点变压器编码器Utonia，其能学习一致表征空间实现跨域转移，统一各领域点云，提升感知能力，还对具身和多模态推理有益，有望成为稀疏3D数据基础模型。
Comments produced by Pointcept, project page: https://pointcept.github.io/Utonia
Journal ref International Conference on Machine Learning 2026
ELBO-T2IAlign：一种基于通用ELBO的方法，用于校准扩散模型中的像素级文本-图像对齐
机构 * School of Software, Beihang University（北航软件学院） ； College of Computer and Cyber Security, Hebei Normal University（河北师范大学计算机与网络安全学院） ； Department of Computer Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机科学系）
AI总结 研究利用零样本指称图像分割评估扩散模型像素级图像与文本对齐，分析训练数据偏差导致的不对齐问题，提出ELBO-T2IAlign方法校准像素-文本对齐，无需额外标注等，实验验证其有效性。
用神经形态视觉感知运动中的轮廓
机构 * School of Electrical Engineering, Guangxi University（广西大学电气工程学院） ； Department of Computer Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机科学系） ； School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University（上海大学机电工程与自动化学院） ； SHU General Intelligent Robotics Research Institute（SHU通用智能机器人研究院） ； School of Computer Science (National Pilot Software Engineering School), Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学计算机科学学院（国家试点软件学院）） ； School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院）
AI总结 本文提出了一种双模方法，利用帧和事件的协同作用，在仅CPU的设备上实现实时高帧率二值化，有效减少运动模糊并提升在恶劣光照下的性能，为资源受限边缘平台的轻量感知和交互铺平道路。
Comments 13 pages, 15 figures, and 5 tables. This work is under review. Project page: https://github.com/pz-even/event_binarization
ContraFix：通过差分运行时证据和技能重用进行代理漏洞修复
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 本文提出ContraFix框架，通过差分运行时证据和可重用的修复技能，解决大型语言模型代理在自动漏洞修复中的语义误解问题，实现了在SEC-Bench和PatchEval上的高准确率。
Comments Code: https://figshare.com/s/f173c78e44bca88ebaea
EPOFusion：一种针对红外和可见图像融合的曝光感知渐进优化方法
机构 * College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology（浙江工业大学信息工程学院） ； College of Information Science and Technology, Zhejiang Shuren University（浙江树人大学信息科技学院） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电机电子工程系）
AI总结 本文提出EPOFusion方法，通过引入指导模块和迭代解码器提升曝光区域的融合效果，同时构建首个高质红外引导标注的曝光数据集，实验表明其在视觉保真度和下游任务表现上优于现有方法。
QuadLink: 通过点关系学习的自回归四边形主导网格生成
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent VISVISE（腾讯VISVISE） ； Peking University（北京大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学）
AI总结 提出QuadLink框架，通过将点云链接成结构化面片，以自回归方式生成各向异性的四边形主导网格，实现高几何保真度和拓扑质量。
EgoSim：用于具身交互生成的视角世界模拟器
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 EgoSim通过建模可更新的世界状态，解决现有视角模拟器在3D grounding和动态更新上的不足，生成空间一致的交互视频并支持跨具身迁移。
Comments Project Page: egosimulator.github.io
基于可控扩散的病灶修复用于可扩展的组织病理学数据增强
机构 * Department of Diagnostic Radiology, Li Ka Shing Faculty of Medicine, The University of Hong Kong（香港大学李嘉诚医学院诊断放射学系） ； Department of Pathology, Li Ka Shing Faculty of Medicine, The University of Hong Kong（香港大学李嘉诚医学院病理学系） ； Department of Anatomical and Cellular Pathology, Prince of Wales Hospital, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学威尔斯亲王医院解剖及细胞病理学系） ； Department of Infectious Diseases and Public Health, Jockey Club College of Veterinary Medicine and Life Sciences, City University of Hong Kong（香港城市大学赛马会动物医学及生命科学院传染病及公共卫生学系） ； CityU Veterinary Diagnostic Laboratory Co., Ltd., City University of Hong Kong（香港城市大学城市大学兽医诊断实验室有限公司）
AI总结 提出PathoGen扩散模型，将病灶可控地修复到良性组织图像中，生成高保真形态，在四个数据集上优于基线，病理专家区分真假仅略高于随机（57.75%），数据增强使分割Dice提升最高0.18。
Comments 19 pages, 5 figures, 1 Table
StereoVLA：利用立体视觉增强视觉-语言-动作模型
机构 * Galbot ； CFCS, School of CS, Peking University（北京大学计算机学院CFCS） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Xiamen University Malaysia（厦门大学马来西亚分校） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
AI总结 提出StereoVLA，首个利用大规模合成立体数据引入丰富几何线索的VLA模型，通过几何与语义联合编码和协同训练目标，在真实实验中成功率绝对提升33.4%，并展现出对近半球视角的鲁棒性。
MSAVBench：面向多镜头音频-视频生成的全面可靠评估
机构 * Fudan University（复旦大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出首个多镜头音频-视频生成基准MSAVBench，通过自适应混合评估框架在四个维度上系统评估19个模型，发现当前系统在导演级控制和细粒度音视频同步上仍存在挑战。
FlexMS：分子串联质谱预测的统一公共基准
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Yangzhou University（扬州大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 提出FlexMS基准框架，通过标准化预处理、元数据条件和评估协议，实现跨公共资源的公平比较，并引入难度感知诊断指导模型选择。
Comments preprint version v4
CustomX: 视频世界模型中的统一角色、动作与场景定制
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出CustomX，结合静态世界生成与可控实体模型，支持用户指定角色在3D场景中执行开放动作，通过条件自回归视频生成保持视觉保真度。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://snowflakewang.github.io/CustomX_Page/
RTFF：使用双臂机械手的随机到目标织物展平策略
机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； Dyson School of Design Engineering, Imperial College London（帝国理工学院设计工程学院） ； Unprecedented-scale Data Analytics Center, Tohoku University（东北大学大规模数据分析中心） ； Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究生院） ； Department of Mechanical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学机械工程系）
AI总结 提出随机到目标织物展平任务，通过模板网格对齐和混合模仿学习-视觉伺服策略，实现双臂机器人对任意目标姿态的织物展平与对齐。
Comments 8 pages, 7 figures, conference
参数高效神经进化用于多样化大语言模型生成：通过提示嵌入进化实现质量-多样性优化
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Stellaris AI Limited（Stellaris AI有限公司）
AI总结 本文提出QD-LLM框架，通过进化提示嵌入实现参数高效神经进化，提升大语言模型生成质量与多样性，实验显示其在多个基准测试中表现优异。
Comments 11 pages, 3 figures, 7 tables, 1 algorithm, 1 theorem. Accepted to GECCO 2026
EvoPref：多目标进化优化发现超越梯度下降的多样化大语言模型对齐
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Stellaris AI Limited（Stellaris AI有限公司）
AI总结 EvoPref通过多目标进化算法在帮助性、无害性和诚实性目标上优化LoRA适配器，发现比梯度下降更丰富的对齐方式，实验显示其在偏好覆盖和崩溃率上均有显著提升。
Comments 10 pages, 2 figures, 6 tables, 1 algorithm. Accepted to GECCO 2026
SAGA：面向GPU集群的AI代理推理工作流原子调度
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Brain Investing Limited（脑投有限公司） ； Stellaris AI Limited（Stellaris AI有限公司）
AI总结 SAGA通过工作流级调度减少任务完成时间1.64倍，提升GPU内存利用率1.22倍，同时在多租户环境下达成99.2%的服务水平目标，但牺牲了30%的峰值吞吐量。
Comments 15 pages, 3 figures, 11 tables. Accepted to HPDC '26 (35th International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing), July 13-16, 2026, Cleveland, OH, USA
即时适应量化：面向量化大语言模型高效微调的配置感知LoRA
机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出CoA-LoRA方法，通过配置感知模型动态调整LoRA适配器以适应任意量化配置，无需重复微调，并设计基于Pareto的配置搜索优化训练集，实现与逐配置微调相当或更优的性能且无额外时间成本。
HEAS：面向多目标策略搜索的层次化进化智能体仿真框架
机构 * Department of Politics and Public Administration（政治与公共行政系） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Department of Applied Social Sciences（应用社会科学系） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 提出HEAS框架，结合智能体仿真、进化搜索与场景评估，通过“度量契约”统一优化、评估和验证，支持多目标策略搜索。
Comments 6 pages, 2 figures. Python package: https://pypi.org/project/heas/ | Web playground: https://ryzhanghason.github.io/heas/
GAC: 通过梯度对齐控制稳定大语言模型的异步RL训练
机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Southeast University（东南大学）
AI总结 针对异步策略梯度训练中梯度高余弦相似性导致的训练不稳定问题，提出梯度对齐控制（GAC）方法，通过梯度投影调节陈旧对齐方向，恢复稳定训练并匹配同步基线。
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