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

Crab: A Semantics-Aware Checkpoint/Restore Runtime for Agent Sandboxes

Crab：一种语义感知的检查点/恢复运行时用于智能体沙盒

Tianyuan Wu, Chaokun Chang, Lunxi Cao, Wei Gao, Wei Wang

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 Crab通过桥接智能体与操作系统间的语义鸿沟，提升检查点恢复的准确性，减少检查点流量，提高执行效率。

Comments 15 pages, 21 figures

FreeOcc: Training-Free Embodied Open-Vocabulary Occupancy Prediction

FreeOcc: 无需训练的具身开放词汇占用预测

Zeyu Jiang, Changqing Zhou, Xingxing Zuo, Changhao Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； MBZUAI 纠错

AI总结 FreeOcc通过四层流程实现无需3D标注的开放词汇占用预测，相比传统方法在EmbodiedOcc-ScanNet上提升IoU和mIoU超过2倍，并引入ReplicaOcc基准测试新环境性能。

Comments RSS 2026

AesRM: Improving Video Aesthetics with Expert-Level Feedback

AesRM：通过专家级反馈提升视频美学

Yujin Han, Yujie Wei, Yefei He, Xinyu Liu, Tianle Li, Zichao Yu, Andi Han, Shiwei Zhang, Tingyu Weng, Difan Zou

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出AesRM框架，通过分解视频美学为视觉美学、视觉保真度和视觉合理性三个维度，构建了专家标注的AesVideo-Bench基准，并开发了AesRM-Base和AesRM-CoT模型，提升了视频美学评估的准确性和可解释性。

Comments 37 pages, 14 figures, 12 tables

GUI Agents with Reinforcement Learning: Toward Digital Inhabitants

具有强化学习的图形用户界面代理：迈向数字居民

Junan Hu, Jian Liu, Jingxiang Lai, Jiarui Hu, Yiwei Sheng, Shuang Chen, Jian Li, Dazhao Du, Song Guo

机构 * Shandong University（山东大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong University（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文探讨了强化学习与GUI代理的结合，提出分类体系及趋势分析，旨在指导下一代鲁棒GUI自动化及基础设施发展。

Comments Project Page: https://github.com/Steve2457/Awesome-RL-GUI-Agents

Prediction-powered Inference by Mixture of Experts

通过专家混合的预测推理

Yanwu Gu, Linglong Kong, Dong Xia

机构 * Department of Mathematics, Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学数学系） ； Department of Mathematical and Statistical Sciences, University of Alberta（阿尔伯塔大学数学与统计学系） 纠错

AI总结 本文提出基于预测的半监督推理框架，利用专家混合方法降低方差，提升预测精度，适用于多种统计估计任务。

Revisiting RaBitQ and TurboQuant: A Symmetric Comparison of Methods, Theory, and Experiments

重新审视RaBitQ和TurboQuant：方法、理论和实验的对称比较

Jianyang Gao, Yutong Gou, Yuexuan Xu, Jifan Shi, Yongyi Yang, Shuolin Li, Raymond Chi-Wing Wong, Cheng Long

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文对比了RaBitQ和TurboQuant在方法、理论和实验证据上的表现，发现TurboQuant在内积估计、最近邻搜索和KV缓存量化任务中表现不如RaBitQ，并指出TurboQuant论文中的一些运行时间和召回率结果无法复现。

Flattery in Motion: Benchmarking and Analyzing Sycophancy in Video-LLMs

视频中的奉承：视频大语言模型中奉承行为的基准测试与分析

Wenrui Zhou, Mohamed Hendy, Shu Yang, Qingsong Yang, Zikun Guo, Yuyu Luo, Lijie Hu, Di Wang

机构 * Provable Responsible AI and Data Analytics (PRADA) Lab（可证负责任人工智能与数据 analytics 实验室） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒阿齐兹科学与技术大学） ； HKUST（香港科技大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·拉希德人工智能研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Kyungpook National University（庆尚国立大学） 纠错

AI总结 本文提出VISE基准，用于评估视频大语言模型在面对误导性输入时的奉承行为，通过多类型分析和两种无训练缓解策略提升模型可靠性。

Comments 27 Pages, Accepted by ACL 2026 Main Conference

RoadMapper: A Multi-Agent System for Roadmap Generation of Solving Complex Research Problems

RoadMapper: 一个用于解决复杂研究问题的路线图生成的多智能体系统

Jiacheng Liu, Zichen Tang, Zhongjun Yang, Xinyi Hu, Xueyuan Lin, Linwei Jia, Ruofei Bai, Rongjin Li, Shiyao Peng, Haocheng Gao, Haihong E

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； IDEA Research（IDEA研究院） ； Hithink RoyalFlush Information Network Co., Ltd.（Hithink RoyalFlush信息网络有限公司） 纠错

AI总结 本文提出RoadMapper，一个基于LLM的多智能体系统，通过分解任务生成高质量路线图，提升LLM在复杂问题解决中的性能，效率提升84%。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

SpatialGrammar: A Domain-Specific Language for LLM-Based 3D Indoor Scene Generation

SpatialGrammar: 一种面向领域的语言用于基于LLM的3D室内场景生成

Song Tang, Kaiyong Zhao, Yuliang Li, Qingsong Yan, Penglei Sun, Junyi Zou, Qiang Wang, Xiaowen Chu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出SpatialGrammar，一种领域特定语言，通过BEV网格放置确定性编译生成有效3D几何，提升空间准确性和物理合理性。SG-Agent通过编译器反馈迭代优化场景，SG-Mini在单次生成场景中表现优异。

AblateCell: A Reproduce-then-Ablate Agent for Virtual Cell Repositories

AblateCell: 一个用于虚拟细胞库的可重现后消去代理

Xue Xia, Chengkai Yao, Mingyu Tsoi, Xinjie Mao, Wenxuan Huang, Jiaqi Wei, Hao Wu, Cheng Tan, Lang Yu, Yuejin Yang, Mengdi Liu, Siqi Sun, Zhangyang Gao

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

AI总结 AblateCell通过可重现后消去方法解决AI虚拟细胞性能归因问题，实现高准确度的代码库验证与属性归因。

Comments 25 pages, 5 figures

Taxon: Hierarchical Tax Code Prediction with Semantically Aligned LLM Expert Guidance

Taxon: 基于语义对齐的LLM专家指导的层级税码预测

Jihang Li, Qing Liu, Zulong Chen, Jing Wang, Wei Wang, Chuanfei Xu, Zeyi Wen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Shenzhen)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出Taxon框架，通过语义对齐和专家指导实现层级税码预测，结合多专家架构和语义一致性模型，在实际业务中提升准确性与鲁棒性。

Backdoor Attacks on Prompt-Driven Video Segmentation Foundation Models

针对提示驱动视频分割基础模型的后门攻击

Zongmin Zhang, Zhen Sun, Yifan Liao, Wenhan Dong, Xinlei He, Xingshuo Han, Shengmin Xu, Xinyi Huang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Fujian Normal University（福建师范大学） ； Jinan University（暨南大学） 纠错

AI总结 本文研究了针对提示驱动视频分割基础模型的后门攻击，提出BadVSFM框架，通过两阶段策略实现可控的后门效果，实验表明其在多种模型和数据集上具有有效性。