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

M$^3$Exam: Benchmarking Multimodal Memory for Realistic User-Agent Interactions

M$^3$Exam: 面向真实用户-智能体交互的多模态记忆基准

Zhengjun Huang, Wenxuan Liu, Zhoujin Tian, Wei Chen, Junle Chen, Yuqian Wu, Fangyuan Zhang, Qintian Guo, Xiaofang Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学） ； 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）） ； Beijing Institute of Technology (Zhuhai)（北京理工大学（珠海）） ； Tencent Hy（腾讯（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 提出M$^3$Exam基准，用于评估多模态大语言模型在真实用户-智能体交互中的跨模态推理和隐式信息推断能力，并设计M$^3$Proctor方法通过按需处理视觉源提升准确率13%，同时降低索引构建时间和检索token超70%。

AnchorWorld: Embodied Egocentric World Simulation with View-based Evolution Customization

AnchorWorld: 基于视图演化定制的具身自我中心世界模拟

Yu Li, Menghan Xia, Gongye Liu, Xintao Wang, Conglang Zhang, Lei Ke, Yuxuan Lin, Ruihang Chu, Pengfei Wan, Kun Gai, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； HUST（华中科技大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； HKUST（香港科技大学） ； WHU（武汉大学） 纠错

AI总结 提出AnchorWorld框架，利用3D人体运动和外源视角辅助训练增强交互完整性，并通过锚点视图和文本描述实现自我演化世界的灵活定制，显著优于现有方法。

AdaTok: Self-Budgeting Image Tokenization with Quality-Preserving Dynamic Tokens

AdaTok: 具有质量保持动态令牌的自预算图像令牌化

Xiaocheng Lu, Yuxi Chen, Jie Zhang, Jian Liu, Jingcai Guo, Fangqi Zhu, Tao Han, Song Guo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 提出AdaTok，一种自预算离散一维令牌化器，通过表示-分配协同设计（优先表示学习和自适应令牌分配）实现图像自适应令牌数量，在保持重建质量的同时减少平均令牌数。

Comments Preprint; 11 pages, 4 figures

Consistent-Inversion: Reverse Consistency Guidance for Structure-Preserving Visual Editing

Consistent-Inversion: 用于结构保持视觉编辑的反向一致性引导

Xiaocheng Lu, Jingcai Guo, Song Guo

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

AI总结 提出Consistent-Inversion，一种无训练的反向一致性引导框架，通过检查中间目标轨迹能否在源提示下反向到源反转轨迹，并利用反向一致性差异校正早期去噪步骤，在保持结构的同时提升编辑效果。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Multimedia; 10 pages, 4 figures

From Sampled Outcomes to Capability Distributions: Rethinking Supervision for LLM Routing

从采样结果到能力分布：重新思考LLM路由的监督

Guannan Lai, Haoran Hu, Long Chen, Zhenguo Li, Han-Jia Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Frontier Robotics（前沿机器人） 纠错

AI总结 针对LLM路由中单次响应作为监督信号噪声大的问题，提出DARS框架，从分布视角构建路由监督，考虑输入和输出不确定性，实验表明分布感知监督更稳定有效。

Stream3D-VLM: Online 3D Spatial Understanding with Incremental Geometry Priors

Stream3D-VLM：基于增量几何先验的在线3D空间理解

Hanxun Yu, Xuan Qu, Lei Ke, Boqiang Zhang, Yuxin Wang, Jianke Zhu, Dong Yu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文汇） ； HKUST（香港科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 提出在线3D视觉语言模型Stream3D-VLM，通过自回归流控制、轻量视觉-空间特征融合模块和几何自适应体素压缩，实现从流式视频中实时理解3D空间，并构建超百万在线3D问答数据集，在多项任务上超越现有模型。

Comments Project Page: https://stream3d-vlm.github.io/

What Your Posts Reveal: A Benchmark and Agentic Framework for User-Level Privacy Leakage on Social Media

你的帖子揭示了什么：社交媒体用户级隐私泄露的基准与智能体框架

Zifan Peng, Yini Huang, Aiwen Lu, Qiming Ye, Peixian Zhang, Jingyi Zheng, Yule Liu, Xuechao Wang, Xinlei He, Jiaheng Wei

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

AI总结 针对社交媒体用户级多模态隐私泄露缺乏统一基准和评估指标的问题，提出SopriBench基准和隐私暴露分数（PES），并开发了无需训练的智能体框架Argus，通过跨帖子线索累积推理实现隐私推断，PES达0.55，较最强基线提升25%。