The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

WirelessAgent++: Automated Agentic Workflow Design and Benchmarking for Wireless Networks

WirelessAgent++: 无线网络中自主代理工作流设计与基准测试

Jingwen Tong, Zijian Li, Fang Liu, Wei Guo, Jun Zhang

机构 * College of Electronics and Information Engineering, Shenzhen University（深圳大学电子与信息工程学院） ； Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 WirelessAgent++通过自动化设计无线任务代理工作流，结合MCTS算法和WirelessBench基准测试，实现了高效且稳健的无线网络代理生成。

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SesaHand: Enhancing 3D Hand Reconstruction via Controllable Generation with Semantic and Structural Alignment

SesaHand: 通过语义和结构对齐可控生成增强3D手重建

Zhuoran Zhao, Xianghao Kong, Linlin Yang, Zheng Wei, Pan Hui, Anyi Rao

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） ； Communication University of China（中国通信大学） 纠错

AI总结 SesaHand通过语义和结构对齐提升可控手部生成，优化3D手重建性能。

GPU-Fuzz: Finding Memory Errors in Deep Learning Frameworks

GPU-Fuzz: 在深度学习框架中发现内存错误

Zihao Li, Hongyi Lu, Yanan Guo, Zhenkai Zhang, Shuai Wang, Fengwei Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 GPU-Fuzz通过建模运算符参数为形式化约束，高效发现深度学习框架中的内存错误，并在PyTorch、TensorFlow和PaddlePaddle中发现13个未知bug。

PsyAgent: Constructing Human-like Agents Based on Psychological Modeling and Contextual Interaction

PsyAgent: 基于心理建模和情境交互构建类人代理

Zibin Meng, Kani Chen

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 PsyAgent通过心理建模和情境交互构建类人代理，结合特质-情境接口框架，提升稳定性和情境适应性。

Scaf-GRPO: Scaffolded Group Relative Policy Optimization for Enhancing LLM Reasoning

Scaf-GRPO：基于 scaffolding 的组相对策略优化以增强大语言模型推理能力

Xichen Zhang, Sitong Wu, Yinghao Zhu, Haoru Tan, Shaozuo Yu, Ziyi He, Jiaya Jia

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 Scaf-GRPO通过渐进式训练框架，在模型学习停滞时提供分层提示，有效提升大语言模型的数学推理能力。

Comments Code: https://github.com/JIA-Lab-research/Scaf-GRPO Accepted by ICLR 2026

Towards Generalizable PDE Dynamics Forecasting via Physics-Guided Invariant Learning

通过物理引导的不变学习实现通用的PDE动力学预测

Siyang Li, Yize Chen, Yan Guo, Ming Huang, Hui Xiong

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） 纠错

AI总结 本文提出iMOOE方法，通过物理引导的不变学习实现PDE动态预测的通用性和零样本泛化能力。

Comments Accepted to ICLR 2026

Advancing Multi-agent Traffic Simulation via R1-Style Reinforcement Fine-Tuning

通过R1风格强化微调推进多智能体交通模拟

Muleilan Pei, Shaoshuai Shi, Shaojie Shen

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Voyager Research, Didi Chuxing（Voyager研究，滴滴出行） 纠错

AI总结 SMART-R1通过R1风格强化微调提升多智能体交通模拟的现实度与性能

Comments Accepted by ICLR 2026

On the $ε$-Free Inference Complexity of Absorbing Discrete Diffusion

关于吸收离散扩散的ε-免费推断复杂度

Xunpeng Huang, Yingyu Lin, Nishant Jain, Kaibo Wang, Difan Zou, Yian Ma, Tong Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出AATU方法，通过吸收离散扩散的结构优势，实现了ε-TV收敛的O(d ln d)复杂度，消除了传统均匀化推理的分数限制假设，并在时间不变参数化中展示了更高效的推理策略。

Comments 48 pages

QuadGPT: Native Quadrilateral Mesh Generation with Autoregressive Models

QuadGPT：基于自回归模型的原生四边形网格生成

Jian Liu, Chunshi Wang, Song Guo, Haohan Weng, Zhen Zhou, Zhiqi Li, Jiaao Yu, Yiling Zhu, Jing Xu, Biwen Lei, Zhuo Chen, Chunchao Guo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文元） 纠错

AI总结 QuadGPT通过自回归模型和强化学习优化，实现了端到端的四边形网格生成，提升了几何精度和拓扑质量。

Comments ICLR 2026

SenseFlow: Scaling Distribution Matching for Flow-based Text-to-Image Distillation

SenseFlow: 为基于流的文本到图像蒸馏扩展分布匹配

Xingtong Ge, Xin Zhang, Tongda Xu, Yi Zhang, Xinjie Zhang, Yan Wang, Jun Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Vivix AI（维维克斯人工智能） ； Institute for AI Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究所） 纠错

AI总结 SenseFlow通过引入隐式分布对齐和段内指导，解决大规模基于流的文本到图像模型蒸馏中的收敛问题，提升蒸馏效果。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

JALMBench: Benchmarking Jailbreak Vulnerabilities in Audio Language Models

JALMBench: 对音频语言模型中越权攻击的基准测试

Zifan Peng, Yule Liu, Zhen Sun, Mingchen Li, Zeren Luo, Jingyi Zheng, Wenhan Dong, Xinlei He, Xuechao Wang, Yingjie Xue, Shengmin Xu, Xinyi Huang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； State Key Laboratory of Internet Architecture, Tsinghua University（清华大学互联网架构国家重点实验室） ； University of North Texas（北卡罗来纳州立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fujian Normal University（福建师范大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） 纠错

AI总结 JALMBench通过评估11,316个文本样本和245,355个音频样本，分析LALMs对越权攻击的安全性，揭示模态和架构对安全性的影响，强调需专门设计的防御方法。