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

AERR-Nav: Adaptive Exploration-Recovery-Reminiscing Strategy for Zero-Shot Object Navigation

AERR-Nav：面向零样本物体导航的自适应探索-恢复-回忆策略

Jingzhi Huang, Junkai Huang, Haoyang Yang, Haoang Li, Yi Wang

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Institute of automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出AERR-Nav框架，通过自适应探索-恢复-回忆策略和自适应探索状态，解决零样本物体导航中探索与利用的平衡问题，在HM3D和MP3D基准测试中取得最佳性能。

REAL: Robust Extreme Agility via Spatio-Temporal Policy Learning and Physics-Guided Filtering

REAL：通过时空策略学习和物理引导过滤实现鲁棒极端敏捷

Jialong Liu, Dehan Shen, Yanbo Wen, Zeyu Jiang, Changhao Chen

机构 * PEAK-Lab, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（高峰实验室，香港科学与技术大学（广州）） 纠错

AI总结 REAL通过结合时空策略学习和物理引导过滤，提升在动态环境下极端敏捷的鲁棒性，能够在视觉干扰下实现可靠攀爬。

NavThinker: Action-Conditioned World Models for Coupled Prediction and Planning in Social Navigation

NavThinker: 用于社交导航中耦合预测与规划的行动条件世界模型

Tianshuai Hu, Zeying Gong, Lingdong Kong, XiaoDong Mei, Yiyi Ding, Qi Zeng, Ao Liang, Rong Li, Yangyi Zhong, Junwei Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 NavThinker通过结合行动条件世界模型与on-policy强化学习，解决社交导航中机器人动作与人类运动相互影响的耦合预测-规划问题，实现未来感知的导航状态对齐与路径规划。

HarmMetric Eval: Benchmarking Metrics and Judges for LLM Harmfulness Assessment

HarmMetric Eval: 对LLM有害性评估的度量和裁判进行基准测试

Langqi Yang, Tianhang Zheng, Yixuan Chen, Kedong Xiu, Hao Zhou, Wangze Ni, Lei Chen, Zhan Qin, Kui Ren

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院） ； Pretraining Team, xAI（预训练团队，xAI） ； Hong Kong University of Science and Technology (GuangZhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出HarmMetric Eval，用于评估有害性度量和裁判的质量，发现传统参考型指标在细粒度评估中表现优于LLM裁判，改进的裁判通过结合细粒度标准和参考型指标提升了效果。

Temporal Gains, Spatial Costs: Revisiting Video Fine-Tuning in Multimodal Large Language Models

时间收益，空间代价：重新审视多模态大语言模型中的视频微调

Linghao Zhang, Jungang Li, Yonghua Hei, Sicheng Tao, Song Dai, Yibo Yan, Zihao Dongfang, Weiting Liu, Chenxi Qin, Hanqian Li, Xin Zou, Jiahao Zhang, Shuhang Xun, Haiyun Jiang, Xuming Hu

机构 * SJTU（上海交通大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学(珠海)） ； HKUST（香港科技大学） ； CityU（城市大学） ； FDU（复旦大学） ； HIT（哈尔滨工业大学） ； TJU（天津大学） 纠错

AI总结 本文研究了视频微调对多模态大语言模型视觉能力的影响，发现视频性能提升的同时，静态图像表现可能受限，提出混合帧策略以缓解空间与时间理解的平衡问题。

P$^{3}$Nav: End-to-End Perception, Prediction and Planning for Vision-and-Language Navigation

P$^{3}$Nav: 端到端感知、预测与规划用于视觉-语言导航

Tianfu Li, Wenbo Chen, Haoxuan Xu, Xinhu Zheng, Haoang Li

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 P$^{3}$Nav提出端到端框架，整合感知、预测与规划，提升视觉-语言导航agent的场景理解与导航成功率，实验显示在REVERIE、R2R-CE和RxR-CE基准上取得新状态-of-the-art性能。

Astrolabe: Steering Forward-Process Reinforcement Learning for Distilled Autoregressive Video Models

Astrolabe：为蒸馏自回归视频模型设计的前向过程强化学习框架

Songchun Zhang, Zeyue Xue, Siming Fu, Jie Huang, Xianghao Kong, Y Ma, Haoyang Huang, Nan Duan, Anyi Rao

机构 * HKUST（香港科技大学） ； JD Explore Academy（JD探索学院） ； HKU（香港大学） 纠错

AI总结 Astrolabe通过前向过程强化学习方法提升蒸馏自回归视频模型的生成质量，采用滚动KV缓存实现流式训练，结合多奖励目标和不确定性感知正则化，有效解决对齐问题。

Comments 53 pages, 37 figures

MG-Grasp: Metric-Scale Geometric 6-DoF Grasping Framework with Sparse RGB Observations

MG-Grasp：基于稀疏RGB观测的度量尺度几何6自由度抓取框架

Kangxu Wang, Siang Chen, Chenxing Jiang, Shaojie Shen, Yixiang Dai, Guijin Wang

机构 * The Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China（清华大学电子工程系，北京100084，中国） ； The Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China（香港科学与技术大学电子与计算机工程系，香港，中国） 纠错

AI总结 本文提出MG-Grasp框架，利用双视角3D基础模型实现高精度6自由度抓取，通过稀疏RGB图像重建密集点云并生成稳定抓取方案，实验证明其在RGB基抓取方法中达到SOTA水平。

Comments 8 pages, 5 figures

OMNIFLOW: A Physics-Grounded Multimodal Agent for Generalized Scientific Reasoning

OMNIFLOW：一种基于物理的多模态代理用于通用科学推理

Hao Wu, Yongheng Zhang, Yuan Gao, Fan Xu, Fan Zhang, Ruobing Xie, Ruijian Gou, Yuxuan Liang, Xiaomeng Huang, Xian Wu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Ocean University of China（海洋大学） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 OMNIFLOW通过引入语义-符号对齐机制和物理引导的推理流程，实现了多模态模型在物理定律下的科学推理，显著提升了零样本泛化和少样本适应能力，提供透明且物理一致的推理报告。

VL-RouterBench: A Benchmark for Vision-Language Model Routing

VL-RouterBench：一种用于视觉-语言模型路由的基准测试

Zhehao Huang, Baijiong Lin, Jingyuan Zhang, Jingying Wang, Yuhang Liu, Ning Lu, Tao Li, Xiaolin Huang

机构 * Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Shanghai Jiao Tong University（1 图像处理与模式识别研究所，上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（2 香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（3 香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 本文提出VL-RouterBench，用于系统评估视觉-语言模型路由系统的能力，通过构建质量与成本矩阵，评估10种路由方法并发现显著的路由改进空间，揭示了路由架构改进的潜力。

Comments CVPR 2026 Accepted

TxSum: User-Centered Ethereum Transaction Understanding with Micro-Level Semantic Grounding

TxSum: 基于微粒语义锚定的用户导向以太坊交易理解

Zifan Peng, Jingyi Zheng, Yule Liu, Huaiyu Jia, Qiming Ye, Jingyu Liu, Xufeng Yang, Mingchen Li, Qingyuan Gong, Xuechao Wang, Xinlei He

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of North Texas（北卡罗来纳州立大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出TxSum任务，通过构建187个复杂以太坊交易数据集，引入MATEX框架提升交易解释质量，使用户对复杂交易的理解率从52.9%提升至76.5%，恶意交易拒绝率提升至88%。

WPT: World-to-Policy Transfer via Online World Model Distillation

WPT: 通过在线世界模型蒸馏实现世界到策略的迁移

Guangfeng Jiang, Yueru Luo, Jun Liu, Yi Huang, Yiyao Zhu, Zhan Qu, Dave Zhenyu Chen, Bingbing Liu, Xu Yan

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； CUHK-SZ（香港中文大学（深圳）） ； HKUST（香港理工大学） ； Huawei Foundation Model Department（华为基金会模型部） 纠错

AI总结 本文提出WPT方法，通过在线世界模型蒸馏实现策略迁移，提升规划性能并保持实时部署能力，实验表明其在开放环和闭合环基准上表现优异。

Comments CVPR2026 Accepted

Neighbor GRPO: Contrastive ODE Policy Optimization Aligns Flow Models

邻居GRPO：对比ODE策略优化对齐流模型

Dailan He, Guanlin Feng, Xingtong Ge, Yazhe Niu, Yi Zhang, Bingqi Ma, Guanglu Song, Yu Liu, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） ； Vivix Group Limited（Vivix集团有限公司） ； HKUST（香港理工大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； CPII under InnoHK（创新香港下的CPII） 纠错

AI总结 本文提出Neighbor GRPO，通过扰动ODE初始噪声条件生成候选轨迹，基于softmax距离优化，避免SDE，提升效率与生成质量。

Comments CVPR 2026

OccTENS: 3D Occupancy World Model via Temporal Next-Scale Prediction

OccTENS: 通过时间下一尺度预测实现的3D占用世界模型

Bu Jin, Songen Gu, Xiaotao Hu, Yupeng Zheng, Xiaoyang Guo, Qian Zhang, Xiaoxiao Long, Wei Yin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出OccTENS，一种能高效生成高质量长期占用场景的生成模型，通过时间下一尺度预测任务解决效率、时间退化和可控性问题。

From Street Form to Spatial Justice: Explaining Urban Exercise Inequality via a Triadic SHAP-Informed Framework

从街道形态到空间正义：通过三元SHAP指导框架解释城市运动不平等

Minwei Zhao, Guosheng Yang, Zhuoni Zhang, Filip Biljecki, Hanzhi Zu, Cai Wu

机构 * Thrust of Urban Governance and Design, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）城市治理与设计研究所） 纠错

AI总结 本文通过整合空间三元理论与多源数据，构建可解释框架，揭示城市街道运动 deprivation 的影响因素，提出七种 deprivation 类型，为促进空间正义提供理论和实践工具。

Comments 41 pages, 4 tables and 15 figures

Renormalization-Inspired Effective Field Neural Networks for Scalable Modeling of Classical and Quantum Many-Body Systems

受重整化启发的有效场神经网络用于经典和量子多体系统的可扩展建模

Xi Liu, Yujun Zhao, Chun Yu Wan, Yang Zhang, Junwei Liu

机构 * Department of Physics, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学物理系） ； Department of Physics and Astronomy, University of Tennessee, Knoxville, TN 37996, USA（田纳西大学 Knoxville 分校物理与天文学系） ； Min H. Kao Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, Knoxville, Tennessee 37996, USA（田纳西大学 Knoxville 分校 Min H. Kao 电子工程与计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出EFNN，一种基于连续函数的新型架构，通过神经网络直接实现重整化中的连续函数，有效建模多体相互作用，在多个系统中优于传统深度网络，展现出良好的泛化能力。

Towards Clinical Practice in CT-Based Pulmonary Disease Screening: An Efficient and Reliable Framework

迈向基于CT的肺部疾病筛查的临床实践：一种高效且可靠的框架

Qian Shao, Bang Du, Yixuan Wu, Zepeng Li, Qiyuan Chen, Qianqian Tang, Jian Wu, Jintai Chen, Hongxia Xu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shaoxing Tangtang Technology Co., Ltd.（绍兴唐唐科技有限公司） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 本文提出一种高效可靠的框架，通过簇基于采样和模糊性感知不确定性量化方法，在减少计算成本的同时保持诊断性能，实现快速准确的肺部疾病筛查。