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

Robo-Cortex: A Self-Evolving Embodied Agent via Dual-Grain Cognitive Memory and Autonomous Knowledge Induction

Robo-Cortex: 通过双粒认知记忆和自主知识诱导实现自我进化具身智能体

Nga Teng Chan, Yi Zhang, Yechi Liu, Renwen Cui, Fanhu Zeng, Zeyuan Ding, Xiancong Ren, Zhang Zhang, Qifeng Chen, Jian Liu, Yong Dai, Xiaozhu Ju

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； X-Humanoid ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文提出Robo-Cortex框架，通过双粒认知记忆和自主知识诱导机制，使机器人能够自主诱导导航启发式方法并优化认知策略，从而在复杂环境中实现自主导航和探索。

EnvFactory: Scaling Tool-Use Agents via Executable Environments Synthesis and Robust RL

EnvFactory: 通过可执行环境合成和鲁棒强化学习扩展工具使用智能体

Minrui Xu, Zilin Wang, Mengyi DENG, Zhiwei Li, Zhicheng Yang, Xiao Zhu, Yinhong Liu, Boyu Zhu, Baiyu Huang, Chao Chen, Heyuan Deng, Fei Mi, Lifeng Shang, Xingshan Zeng, Zhijiang Guo

机构 * LARK, HKUST (GZ)（LARK，香港科技大学（广州）） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； UCL（伦敦大学学院） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出EnvFactory框架，通过自动合成可执行环境和鲁棒强化学习，解决工具使用智能体扩展中的环境可扩展性和训练数据不足问题，显著提升训练效率和下游性能。

Comments 11 pages

Heterogeneous Tasks Offloading in Vehicular Edge Computing: A Federated Meta Deep Reinforcement Learning Approach

车载边缘计算中的异构任务卸载：一种联邦元深度强化学习方法

Yaorong Huang, Jingtao Luo, Xuechao Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Chengdu Neusoft University（成都新soft大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种联邦元深度强化学习框架FedMAGS，用于解决车载边缘计算中异构任务卸载问题，通过图注意力网络捕捉DAG依赖关系，序列到序列策略生成结构化卸载决策，并利用联邦元学习实现跨分布式MEC服务器的快速适应。

Focused Forcing: Content-Aware Per-Frame KV Selection for Efficient Autoregressive Video Diffusion

聚焦强制：面向内容的每帧KV选择用于高效的自回归视频扩散

Peiliang Cai, Evelyn Zhang, Jiacheng Liu, Hao Lin, Ruiqi Zhang, Weile Mo, Yue Ma, Shikang Zheng, Jiehang Huang, Dongrui Liu, Linfeng Zhang

机构 * SJTU（上海交通大学） ； SDU（山东大学） ； HUST（华中科技大学） ； UTokyo（东京大学） ； HKUST（香港科技大学） ； SCUT（上海大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出了一种无需训练的KV选择方法，通过结合注意力分数和历史帧的多样性分数，保留最相关和有区别的历史帧，从而在不牺牲质量的情况下提高自回归视频扩散的效率。

3D Skew Gaussian Splatting with Any Camera Trajectory Visualization Engine

具有任意相机轨迹可视化引擎的3D斜高斯散射

Beizhen Zhao, Yifan Zhou, Gaochao Song, Ziran Yin, Hao Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出3D斜高斯散射（3DSGS），通过引入斜高斯分布来提升3D高斯散射的结构保真度和紧凑性，以解决对称高斯分布在捕捉形状和颜色不连续性方面的不足，从而提高可视化效果和空间数据探索的准确性。

Comments 16 pages

Scalable Environments Drive Generalizable Agents

可扩展环境驱动可泛化的智能体

Jiayi Zhang, Fanqi Kong, Guibin Zhang, Maojia Song, Zhaoyang Yu, Jianhao Ruan, Jinyu Xiang, Bang Liu, Chenglin Wu, Yuyu Luo

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； DeepWisdom ； PKU（北京大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； SUTD（新加坡科技设计大学） ； UdeM & Mila（蒙特利尔大学及Mila） 纠错

AI总结 本文探讨了可泛化智能体需要通过可扩展环境来适应多样任务和未见环境的问题，提出环境扩展的核心挑战，并提出了统一的分类方法和可扩展环境的构建范式。

Acoustic Interference: A New Paradigm Weaponizing Acoustic Latent Semantic for Universal Jailbreak against Large Audio Language Models

声学干扰：利用声学潜在语义进行通用劫持的新范式，针对大型音频语言模型

Yanyun Wang, Yu Huang, Zi Liang, Xixin Wu, Li Liu

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 Polytechnic University（香港理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种新的声学干扰方法，通过利用声学潜在语义对大型音频语言模型进行通用劫持，揭示了安全对齐的脆弱性。

Comments 43rd International Conference on Machine Learning (ICML'26)

Beyond Localization: A Comprehensive Diagnosis of Perspective-Conditioned Spatial Reasoning in MLLMs from Omnidirectional Images

超越定位：从全景图像中对MLLMs的视角条件空间推理进行综合诊断

Yuangong Chen, Wai Keung Wong, Jiaxing Li, Ioannis Patras, Xu Zheng

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Guangzhou University（广州大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； HKUST(Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文研究了多模态大语言模型（MLLMs）在视角变化下的空间推理能力，提出了PCSR-Bench基准测试，评估了14种代表性MLLMs在不同任务上的表现，揭示了空间推理能力的显著差距，并探讨了通过强化学习进行优化的可能性。

Comments 10pages, 4 figures

KVDrive: A Holistic Multi-Tier KV Cache Management System for Long-Context LLM Inference

KVDrive: 一个面向长上下文LLM推理的多层级KV缓存管理系统

Jian Lin, Jiazhi Mi, Zicong Hong, Haodong Wang, Qianli Liu, Haodyue Zhang, Peng Li, Song Guo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology China（香港科技大学中国） ； Xi’an Jiaotong University China（西安交通大学中国） 纠错

AI总结 本文提出KVDrive，一个面向长上下文LLM推理的多层级KV缓存管理系统，通过联合缓存放置、流水线调度和跨层级协调，实现了高吞吐量的推理，在有限的GPU预算下保持高精度。

MoASE++: Mixture of Activation Sparsity Experts with Domain-Adaptive On-policy Distillation for Continual Test Time Adaptation

MoASE++: 基于领域自适应在线蒸馏的激活稀疏专家混合模型用于持续测试时间适应

Ronyu Zhang, Aosong Cheng, Gaole Dai, Yulin Luo, Jiaming Liu, Li Du, Huanrui Yang, Dan Wang, Leyuan Fang, Yuan Du, Shanghang Zhang

机构 * Nanjing University and The Hong Kong Polytechnic University（南京大学和香港理工大学） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学多媒体信息处理国家重点实验室，计算机科学学院） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出MoASE++，通过结合领域自适应在线蒸馏的激活稀疏专家混合模型，解决持续测试时间适应中领域无关结构与领域特定纹理分离的问题，提升模型在动态视觉环境中的持续适应能力。

STS: Efficient Sparse Attention with Speculative Token Sparsity

STS: 高效稀疏注意力与推测性标记稀疏性

Ceyu Xu, Jiangnan Yu, Yongji Wu, Yuan Xie

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出STS，一种无需模型再训练的稀疏注意力机制，通过利用较小的草稿模型识别出的重要标记来预测更大目标模型的重要标记，从而在大规模语言模型推理中实现高效的稀疏注意力计算，显著提升速度并保持准确性。

Comments 14 pages, 12 figures

LLM-Oriented Information Retrieval: A Denoising-First Perspective

面向大语言模型的信息检索：一种去噪优先的视角

Lu Dai, Liang Sun, Fanpu Cao, Ziyang Rao, Cehao Yang, Hao Liu, Hui Xiong

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

AI总结 本文提出了一种以去噪为核心的信息检索方法，强调在信息检索全流程中，最大化可利用证据密度和可验证性是关键瓶颈，通过四个阶段框架和信号-噪声优化技术分类，探讨了信息检索中的挑战和解决方案。

Comments SIGIR 2026

Monocular Open Vocabulary Occupancy Prediction for Indoor Scenes

单目开放词汇占用预测用于室内场景

Changqing Zhou, Yueru Luo, Han Zhang, Zeyu Jiang, Changhao Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 该研究提出了一种基于几何的监督方法，用于单目开放词汇室内场景的占用预测，通过引入一种基于Poisson的透明度感知方法和逐步温度衰减调度，提高了几何和语义对齐的稳定性与精度，实验结果显示在Occ-ScanNet数据集上取得了较高的IoU和mIoU指标。

Comments Accepted at CVPR2026 Oral

CodeScaler: Scaling Code LLM Training and Test-Time Inference via Reward Models

CodeScaler: 通过奖励模型扩展代码大语言模型的训练和测试时间推理

Xiao Zhu, Xinyu Zhou, Boyu Zhu, Hanxu Hu, Mingzhe Du, Haotian Zhang, Huiming Wang, Zhijiang Guo

机构 * LARK, HKUST(GZ)（LARK，香港科技大学（广州）） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； UCL（伦敦大学学院） ； UZH（苏黎世联邦理工学院） ； NUS（国立新加坡大学） 纠错

AI总结 本文提出CodeScaler，一种通过奖励模型扩展代码生成模型的训练和测试时间推理的框架，通过精心编纂的偏好数据和语法感知的代码提取，实现了在四个编码基准上比基于执行的RL提升1.55分，在Qwen3-14B-Base上提升4.23分，并在无测试用例的情况下通过合成数据进一步提升14.64分，同时在推理时间减少10倍的延迟，且在代码、通用和推理领域均优于现有奖励模型。

Watching, Reasoning, and Searching: A Video Deep Research Benchmark on Open Web for Agentic Video Reasoning

观看、推理与搜索：一个面向开放网络的视频深度研究基准，用于代理视频推理

Chengwen Liu, Xiaomin Yu, Zhuoyue Chang, Zhe Huang, Shuo Zhang, Heng Lian, Jisheng Dang, Rui Xu, Sen Hu, Jianheng Hou, Chengwei Qin, Xiaobin Hu, Kunyi Wang, Zhi Yang, Hao Peng, Hong Peng, Ronghao Chen, Huacan Wang

机构 * LZU（兰州大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； UBC（不列颠哥伦比亚大学） ； FDU（福建大学） ； PKU（北京大学） ； USC（美国南加州大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； HKUST（香港科技大学） ； QuantaAlpha（量子Alpha） 纠错

AI总结 本文提出VideoDR基准，用于研究开放网络环境下视频代理推理，通过跨帧视觉锚点提取、交互式网络检索和多跳推理验证，揭示了长检索链中维持初始视频锚点、目标漂移和长时程一致性等关键挑战。

PhyAVBench: A Challenging Audio Physics-Sensitivity Benchmark for Physically Grounded Text-to-Audio-Video Generation

PhyAVBench: 一个具有挑战性的音频物理敏感性基准，用于物理基础的文本到音频视频生成

Tianxin Xie, Wentao Lei, Kai Jiang, Guanjie Huang, Pengfei Zhang, Chunhui Zhang, Fengji Ma, Haoyu He, Han Zhang, Jiangshan He, Jinting Wang, Linghan Fang, Lufei Gao, Orkesh Ablet, Peihua Zhang, Ruolin Hu, Shengyu Li, Weilin Lin, Xiaoyang Feng, Xinyue Yang, Yan Rong, Yanyun Wang, Zihang Shao, Zelin Zhao, Chenxing Li, Shan Yang, Wenfu Wang, Meng Yu, Dong Yu, Li Liu

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文提出PhyAVBench，一个用于评估文本到音频视频生成、图像到音频视频生成和视频到音频生成模型中音频-物理基础能力的基准，通过引入新的数据集和评估方法，揭示了当前模型在物理合理音频生成方面的不足。

Comments 6 major physical dimensions, 41 fine-grained test points, 337 groups of variable-controlled test samples, 11,605 newly recorded videos

Lotus-2: Advancing Geometric Dense Prediction with Powerful Image Generative Model

Lotus-2: 通过强大的图像生成模型推进几何密集预测

Jing He, Haodong Li, Mingzhi Sheng, Ying-Cong Chen

机构 * 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Lotus-2，一种两阶段确定性框架，用于稳定、准确和精细的几何密集预测，通过充分利用预训练生成先验，实现了单目深度估计和表面法线预测的新状态-of-the-art结果。

Comments v3: Fixed some typos. Project page: https://lotus-2.github.io/

Long Context Modeling with Ranked Memory-Augmented Retrieval

长上下文建模与排名记忆增强检索

Ghadir Alselwi, Hao Xue, Shoaib Jameel, Basem Suleiman, Flora D. Salim, Imran Razzak

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种增强的排名记忆增强检索框架，通过动态排名记忆条目和学习到的排名技术，提升语言模型在长上下文任务中的性能和可扩展性。

Tactile-based Multimodal Fusion in Embodied Intelligence: A Survey of Vision, Language, and Contact-Driven Paradigms

基于触觉的多模态融合在具身智能中的应用：视觉、语言和接触驱动范式的综述

Zhixiang Cao, Di Tian, Runwei Guan, Yanzhou Mu, Xiaolou Sun, Shaofeng Liang, Daizong Liu, Tao Huang, Yutao Yue, Henghui Ding, Bin Fang, Alex Zhou, Qing-Long Han, Hui Xiong

机构 * School of Electronic Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University, China（西安交通大学电子科学与技术学院） ； Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), China（香港科技大学（广州）人工智能研究所） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Purple Mountain Laboratory, China（紫金山实验室） ； Institute for Math & AI, Wuhan University, China（武汉大学数学与人工智能学院） ； Centre for AI and Data Science Innovation and the School of Science and Engineering, James Cook University, Australia（詹姆斯库克大学人工智能与数据科学创新中心及科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, China（北京邮电大学人工智能学院） ； Institute of Big Data, Fudan University, China（复旦大学大数据研究院） ； Linkerbot (Beijing) Technology Co., Ltd, China（北京链动科技有限公司） ； School of Engineering, Swinburne University of Technology, Melbourne（斯威本技术大学工程学院） 纠错

AI总结 本文综述了多模态触觉融合在具身智能中的研究，探讨了如何通过整合视觉、语言和触觉信息来提升物理交互与语义推理的结合，提出了一种分层的分类体系，并总结了当前的研究挑战和未来方向。

Comments 20 pages, 8 figures

Efficient Feature-Free Initialization for Monocular Visual-Inertial Systems Using a Feed-Forward 3D Model

为单目视觉-惯性系统使用前馈3D模型实现高效的特征-free初始化

Yuantai Zhang, Jiaqi Yang, Huajian Zeng, Changhao Chen, Haoang Li, Liang Li, Dezhen Song, Xingxing Zuo

机构 * MBZUAI（马克斯·普朗克人工智能研究所） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种无需视觉特征跟踪的初始化框架，利用前馈3D模型预测的点云，从而提高了单目视觉-惯性导航系统的初始化可靠性与效率，实验表明其初始化成功率超过90%且数据需求显著减少。

Attention Hijacking: Response Manipulation Across Queries in Vision-Language Models

注意力劫持：跨查询的视觉-语言模型响应操控

Zhiqiang Wang, Dongrui Liu, Yan Li, Zonghao Ying, Wei Xue, Wenhan Luo, Yike Guo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文研究了视觉-语言模型中跨查询响应操控问题，提出了一种新的对抗攻击方法Attention Hijacking，通过引导内部注意力分布保持图像主导模式，提高攻击在不同查询下的有效性。

DISA: Offline Importance Sampling for Distribution-Matching LLM-RL

DISA: 分布匹配强化学习中的离线重要性采样

Shaobo Wang, Yujie Chen, Yafeng Sun, Wenjie Qiu, Zhihui Xie, Sihang Li, Yucheng Li, Huiqiang Jiang, Xingzhang Ren, Xuming Hu, Dayiheng Liu, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里集团Qwen团队） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本研究提出DISA方法，通过离线重要性采样解决分布匹配强化学习中的校准问题，分离了分区函数估计与策略学习，提高了策略多样性并在多个基准测试中表现出色。

Comments 21 pages, 7 figures, 7 tables. Abstract shortened to respect the arXiv limit of 1920 characters. Please see the PDF for the full abstract

VoxScene: Anchor-Conditioned Voxel Diffusion for Indoor Scene Arrangement

VoxScene: 基于锚点的体素扩散用于室内场景布置

Haotian Mao, Yuhan Huang, Jiatao Lin, Yang Zhao, Hui Wang, Yiheng Zhang, Yuwang Wang, Chenliang Zhou, Yan Zhang, Fangcheng Zhong, Xubo Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出VoxScene，一种基于锚点的体素扩散框架，用于3D场景合成。通过引入显式的、以物体为中心的体素表示，解决了现有方法在处理密集环境时的物理碰撞和结构纠缠问题，实现了高保真体素网格的生成，提升了场景布置的物理合理性和形状多样性。

Latent Action Control for Reasoning-Guided Unified Image Generation

潜在动作控制用于推理引导的统一图像生成

Fuxiang Zhai, Sixiang Chen, Yingjin Li, Shuaibo Li, Jianyu Lai, Tengjun Huang, Lei Zhu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出Latent Action Control (LAC)，通过将推理表示为隐藏的连续动作，使推理过程可操作，从而在统一生成器中实现推理引导的图像生成。LAC通过角色结构化的潜在轨迹进行规划、内部视觉草图、诊断和细化，并将这些动作注入到条件流生成的隐藏流中，从而提升生成质量。

Controlling Decision Drift in Multimodal Sentiment Analysis with Missing Modalities

通过缺失模态控制决策漂移的多模态情感分析

Chenglizhao Chen, Yuchen Cao, Xinyu Liu, Mengke Song, Guisheng Zhang, Xiaomin Yu

机构 * Qingdao Institute of Software, College of Computer Science and Technology, China University of Petroleum (East China)（青岛软件研究所，计算机科学与技术学院，中国石油大学（华东）） ； Shandong Key Laboratory of Intelligent Oil & Gas Industrial Software（山东省智能油气工业软件重点实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出了一种两级参考对齐框架，旨在解决多模态情感分析中因缺失模态和质量不平衡导致的决策漂移问题，通过稳定参考提升鲁棒性，实验表明在不同缺失模态设置下方法有效，且在全模态输入下达到最先进的性能。

Comments Accepted by IJCAI 2026

Decoupling KL and Trajectories: A Unified Perspective for SFT, DAgger, Offline RL, and OPD in LLM Distillation

解耦KL与轨迹：为LLM蒸馏中的SFT、DAgger、离线RL和OPD提供统一视角

Anhao Zhao, Haoran Xin, Yingqi Fan, Junlong Tong, Wenjie Li, Xiaoyu Shen

机构 * Eastern Institute of Technology（东技术院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（人工智能 thrust，香港科学与技术大学（广州）） 纠错

AI总结 本文探讨了知识蒸馏中KL散度与轨迹之间的耦合问题，通过解耦两个轴向，提出了四种有效的蒸馏目标，并通过实验揭示了KL方向、前缀源和训练长度之间的权衡关系，提出了KL混合和熵门长度课程等实用方法。

Comments Code available at https://github.com/EIT-NLP/Decoupled-Distill

H-OmniStereo: Zero-Shot Omnidirectional Stereo Matching with Heading-Aligned Normal Priors

H-OmniStereo：基于方向对齐法线先验的零样本全方位立体匹配

Chenxing Jiang, Zhe Tong, Pusen Gao, Peize Liu, Yang Xu, Chuan Fang, Ping Tan, Shaojie Shen

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 本文提出H-OmniStereo框架，通过构建高质量合成数据集和引入方向对齐法线估计器，解决全方位立体匹配中数据稀缺和视角先验退化问题，实现更高精度和跨视角一致性。

Comments 8 pages, 9 figures

How Wrong Can Your Counterfactual Be? Quantifying Confounding Bias for Continuous Treatments without a Control Group

你的反事实能错到什么程度？在没有对照组的情况下，为连续治疗量化混杂偏倚

Yu Wang, Xiangchen Liu, Siguang Li

机构 * Department of Economics, Cornell University（康奈尔大学经济学系） ； Department of Family and Consumer Sciences, California State University, Long Beach（加州州立大学长滩分校家庭与消费者科学系） ； Society Hub, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）社会枢纽） 纠错

AI总结 本文提出一种因果压力测试框架，通过假设未观测混杂因素对结果和宏观经济变量的加性影响，量化连续治疗下的混杂偏倚，并分析两种估计方法的误差界。

Real-to-Sim for Highly Cluttered Environments via Physics-Consistent Inter-Object Reasoning

通过物理一致的物体间推理实现高密度环境下的现实到仿真

Tianyi Xiang, Jiahang Cao, Sikai Guo, Guoyang Zhao, Andrew F. Luo, Jun Ma

机构 * Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）机器人与自主系统方向） ； Institute of Data Science, The University of Hong Kong（香港大学数据科学学院） 纠错

AI总结 本文提出一种物理约束的现实到仿真管道，通过接触图建模空间依赖性，提升高密度环境中的物体姿态和物理属性的精确性，实现高物理保真度的仿真场景。

Comments Project page: https://physics-constrained-real2sim.github.io

Enhancing Table Reasoning with Deterministic Table-State Rewards

通过确定性表格状态奖励增强表格推理

Tung Sum Thomas Kwok, Xinyu Wang, Hengzhi He, Xiaofeng Lin, Peng Lu, Liheng Ma, Chunhe Wang, Chun Ho Mak, Yuyu Luo, Ying Nian Wu, Lei Ding, Guang Cheng

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Manitoba（曼尼托巴大学） 纠错

AI总结 本文提出TABROUGE，一种无需训练的确定性状态奖励，通过改进的LCS指标评估表格状态，提升表格推理准确率并减少样本需求。