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

MaskWAM: Unifying Mask Prompting and Prediction for World-Action Models

MaskWAM：统一掩码提示与预测的世界-动作模型

Hanyang Yu, Haitao Lin, Jingbo Zhang, Wenyao Zhang, Chenghao Gu, Heng Li, Ping Tan

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人X实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出MaskWAM，通过统一掩码输入与预测的混合Transformer架构，解决世界-动作模型的空间瓶颈，提升策略泛化能力，在LIBERO等任务上显著优于基线。

Demystifying Hidden-State Recurrence: Switchable Latent Reasoning with On-Policy Reinforcement Learning

揭秘隐状态循环：基于在线强化学习的可切换潜在推理

Jiayu Yang, Chao Chen, Shengen Wu, Yinhong Liu, Yuxuan Fan, Lujundong Li, Songning Lai, Chengwei Qin, Zhijiang Guo

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； NTU（南洋理工大学） ； JoinQuant（聚宽） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出SWITCH框架，通过离散边界令牌使隐状态循环推理兼容在线强化学习，并支持因果机制分析，实验表明其优于现有方法。

APCyc: Property-Informed Design of Cyclic Peptides via Automated Cyclization

APCyc：通过自动环化实现环肽的性质导向设计

Yifan Zhao, Lang Qin, Jintai Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； AI-Peptide Drug Design Joint Laboratory（AI-多肽药物设计联合实验室） 纠错

AI总结 提出APCyc框架，通过扩展残基词汇和显式编码环化位点与连接类型，结合贝叶斯后验引导，实现目标感知的环肽从头设计并联合优化多种理化性质。

Comments Accepted at the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

WISE: A Long-Horizon Agent in Minecraft with Why-Which Reasoning

WISE：具有Why-Which推理的Minecraft长时域智能体

Renmin Cheng, Changhao Chen

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

AI总结 提出WISE框架，通过因果事件图增强情景记忆并解耦what-where-when与which-why推理，结合机会主义任务调度和多尺度探索，显著提升长时域稀疏任务的成功率和效率。

VOID: Defeating Unauthorized Mimicry in Latent Diffusion Models

VOID: 击败潜在扩散模型中的未授权模仿

Chunlin Qiu, Ang Li, Tianxiao Huang, Ruilin Gan, Yunjie Ge, Shenyi Zhang, Huayi Duan, Lingchen Zhao, Chao Shen, Qian Wang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Institute for Math&AI, Wuhan University（武汉大学数学与人工智能研究所） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； School of Cyber Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学网络空间安全学院） 纠错

AI总结 针对潜在扩散模型被用于未授权模仿的问题，提出VOID防御框架，通过操纵模型内在随机性，放大潜在编码误差并抵消目标引导信号，实现语义破坏，阻止未授权模仿，同时将扰动限制在人眼不可感知区域。

Comments Extended full version with more comprehensive experimental results. To appear in the 35th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2026)

NOVA: NOise-aware Verbal Confidence CAlibration for Robust Large Language Models in RAG Systems

NOVA: 面向RAG系统中鲁棒大语言模型的噪声感知言语置信度校准

Jiayu Liu, Rui Wang, Qing Zong, Yumeng Wang, Cheng Qian, Qingcheng Zeng, Tianshi Zheng, Haochen Shi, Dadi Guo, Baixuan Xu, Chunyang Li, Yangqiu Song

机构 * HKUST（香港科技大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 提出NOVA框架，通过规则引导的监督微调，解决检索增强生成中噪声上下文导致的过度自信问题，在域内和域外分别提升ECE 10.9%和8.0%。

CreativeBench: Benchmarking and Enhancing Machine Creativity via Self-Evolving Challenges

CreativeBench: 通过自我进化挑战基准测试和增强机器创造力

Zi-Han Wang, Lam Nguyen, Zhengyang Zhao, Mengyue Yang, Chengwei Qin, Yujiu Yang, Linyi Yang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 提出CreativeBench基准，基于认知框架通过代码生成评估机器创造力，包含组合与探索两个子集，利用逆向工程和自我博弈自动生成挑战，并通过质量与新颖性乘积的指标区分创造与幻觉。

Comments ACL 2026. Project page: https://zethwang.github.io/creativebench.github.io/

LLM-ODDR: A Large Language Model Framework for Joint Order Dispatching and Driver Repositioning

LLM-ODDR：一种用于联合订单调度和司机重新定位的大语言模型框架

Tengfei Lyu, Siyuan Feng, Hao Liu, Hai Yang

机构 * Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（人工智能前沿技术 thrust，香港科学与技术大学（广州）） ； Department of Aeronautical and Aviation Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（航空与航空工程系，香港理工大学） ； Research Center for Low Altitude Economy, The Hong Kong Polytechnic University（低空经济研究中心，香港理工大学） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科学与技术大学） ； Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（土木与环境工程系，香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 提出LLM-ODDR框架，利用大语言模型联合优化网约车订单调度与司机重新定位，通过多目标价值细化、公平感知调度和时空需求感知重定位提升效果、适应性和可解释性。

Comments Published in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS)