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

OS-Themis: A Scalable Critic Framework for Generalist GUI Rewards

OS-Themis：一种可扩展的通用GUI奖励批评框架

Zehao Li, Zhenyu Wu, Yibo Zhao, Bowen Yang, Jingjing Xie, Zhaoyang Liu, Zhoumianze Liu, Kaiming Jin, Jianze Liang, Zonglin Li, Feng Wu, Bowen Zhou, Zun Wang, Zichen Ding

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出OS-Themis框架，通过分解轨迹为可验证里程碑并采用审核机制，提升GUI奖励的可扩展性和准确性，实验表明其在AndroidWorld中提升了在线强化学习和轨迹验证的性能。

From Inference Efficiency to Embodied Efficiency: Revisiting Efficiency Metrics for Vision-Language-Action Models

从推理效率到具身效率：重新审视视觉-语言-动作模型的效率指标

Zhuofan Li, Hongkun Yang, Zhenyang Chen, Yangxuan Chen, Yingyan, Lin, Chaojian Li

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文重新审视视觉-语言-动作模型的效率指标，发现传统参数、FLOPs或token解码吞吐量无法反映机器人平台的实际表现，提出具身效率指标如任务完成时间、轨迹平滑度等，揭示传统方法在具身效率上的不足。

CRAFT: Aligning Diffusion Models with Fine-Tuning Is Easier Than You Think

CRAFT：将扩散模型对齐与微调比你想象的更容易

Zening Sun, Zhengpeng Xie, Lichen Bai, Shitong Shao, Shuo Yang, Zeke Xie

机构 * HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； HIT (SZ)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出CRAFT方法，通过复合奖励过滤技术构建高质量训练数据集，结合改进的SFT实现高效微调，证明其优化了群体强化学习下界，实验表明其在少量样本下优于传统方法。

Comments CVPR2026

OnlinePG: Online Open-Vocabulary Panoptic Mapping with 3D Gaussian Splatting

OnlinePG: 在线开放词汇全景映射与3D高斯点云分裂

Hongjia Zhai, Qi Zhang, Xiaokun Pan, Xiyu Zhang, Yitong Dong, Huaqi Zhang, Dan Xu, Guofeng Zhang

机构 * State Key Lab of CAD & CG（CAD与CG国家重点实验室） ； VIVO BlueImage Lab（VIVO BlueImage实验室） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出OnlinePG，通过在线全景映射结合3D高斯点云分裂实现开放词汇场景理解，解决现有方法在实时性和实例级理解上的不足。

Comments CVPR 2026

AndroTMem: From Interaction Trajectories to Anchored Memory in Long-Horizon GUI Agents

AndroTMem: 从交互轨迹到长周期GUI代理的锚定记忆

Yibo Shi, Jungang Li, Linghao Zhang, Zihao Dongfang, Biao Wu, Sicheng Tao, Yibo Yan, Chenxi Qin, Weiting Liu, Zhixin Lin, Hanqian Li, Yu Huang, Song Dai, Yonghua Hei, Yue Ding, Xiang Li, Shikang Wang, Chengdong Xu, Jingqi Liu, Xueying Ma, Zhiwen Zheng, Xiaofei Zhang, Bincheng Wang, Nichen Yang, Jie Wu, Lihua Tian, Chen Li, Xuming Hu

机构 * XJTU（西安交通大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学(广州)） ； HKUST（香港科技大学） ； CityU（城市大学） ； UTS（新南威尔士大学） ； TJU（天津大学） ； FDU（福建师范大学） ； SDU（山东大学） ； CASIA（中国科学院自动化所） ； SYSU（南方科技大学） ； NWPU（西北工业大学） 纠错

AI总结 本文提出AndroTMem框架，通过锚定状态记忆提升长周期GUI代理性能，实验显示其在任务完成率和动作成功率上优于传统方法。

SoulX-LiveAct: Towards Hour-Scale Real-Time Human Animation with Neighbor Forcing and ConvKV Memory

SoulX-LiveAct: 向小时级实时人体动画迈进：通过邻居强制和ConvKV内存

Dingcheng Zhen, Xu Zheng, Ruixin Zhang, Zhiqi Jiang, Yichao Yan, Ming Tao, Shunshun Yin

机构 * Soul AI Lab, China（中国灵魂AI实验室） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

AI总结 本文提出Neighbor Forcing和ConvKV内存机制，解决小时级实时人体动画中样本不一致和历史表示无结构的问题，提升训练收敛性、生成质量和推理效率。

DuoTeach: Dual Role Self-Teaching for Coarse-to-Fine Decision Coordination in Vision--Language Models

DuoTeach: 视觉-语言模型中粗到细决策协调的双角色自教学

Wei Yang, Yiran Zhu, Zilin Li, Xunjia Zhang, Jun Xia, Hongtao Wang

机构 * Department of Computer, North China Electric Power University, Baoding, China（华北电力大学计算机学院） ； AIMS Lab, HKUST (GZ), Guangzhou, China（香港科技大学（广州）人工智能实验室） ； HKUST, Hong Kong SAR, China（香港科技大学） ； School of Information and Intelligent Science, Donghua University, Shanghai, China（东华大学信息与智能科学学院） 纠错

AI总结 本文提出DuoTeach框架，通过双角色自教学提升视觉-语言模型在粗到细决策协调中的性能，改进领域内DWPA指标并提升零样本性能。

GeoReg: Weight-Constrained Few-Shot Regression for Socio-Economic Estimation using LLM

GeoReg: 基于LLM的带权重少样本回归用于社会经济估计

Kyeongjin Ahn, Sungwon Han, Seungeon Lee, Donghyun Ahn, Hyoshin Kim, Jungwon Kim, Jihee Kim, Sangyoon Park, Meeyoung Cha

机构 * School of Computing, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院计算机科学学院） ； College of Business, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院商学院） ； Graduate School of Data Science, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院数据科学研究生院） ； Division of Social Science, Hong Kong University of Science and Technology (HKUST)（香港科学与技术大学社会科学系） ； Max Planck Institute for Software Systems (MPI-SWS)（马克斯·普朗克软件系统研究所） ； Max Planck Institute for Security and Privacy (MPI-SP)（马克斯·普朗克安全与隐私研究所） 纠错

AI总结 GeoReg通过整合卫星图像和网络地理信息等数据源，利用大语言模型的先验知识，在数据稀缺地区实现社会经济指标的少样本回归估计，实验表明其在不同发展水平国家均优于基线模型。

Comments 10 pages, 9 figures, 4 tables

Unlocking Full Efficiency of Token Filtering in Large Language Model Training

解锁大语言模型训练中令牌过滤的全面效率

Di Chai, Pengbo Li, Feiyuan Zhang, Yilun Jin, Han Tian, Kaiqiang Xu, Binhang Yuan, Dian Shen, Junxue Zhang, Kai Chen

机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 本文提出Centrifuge系统，通过算法与系统协同设计提升令牌过滤效率，减少反向传播时间达49.9%，端到端训练时间达34.7%，并提升模型性能26.6%。