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

Not All Actions Are Equal: Rethinking Conditioning for Dexterous World Model

并非所有动作都同等重要：重新思考灵巧世界模型的条件化

Zizhao Yuan, Zhengtu Liang, Taowen Wang, Qiwei Liang, Yichi Wang, Yunheng Wang, Yuetong Fang, Lusong Li, Zecui Zeng, Renjing Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） 纠错

AI总结 针对高自由度灵巧动作中不同分量重要性不均导致优化失衡的问题，提出DexAC-WM，通过动作标记化保留维度级语义，结合局部细化与全局调制对齐动作与视觉动态，并引入语义分支提供物体场景先验，显著提升视频预测的真实感和动作一致性。

LISA: Likelihood Score Alignment for Visual-condition Controllable Generation

LISA: 似然分数对齐用于视觉条件可控生成

Yanghao Wang, Hongxu Chen, Jiazhen Liu, Zhenqi He, Rui Liu, Zhen Wang, Long Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei Research（华为研究院） 纠错

AI总结 提出LISA方法，通过将侧网络中间特征与近似似然分数对齐，加速训练收敛并提升生成质量，且不增加推理成本。

Geometric Gradient Rectification for Safe Open-Set Semi-Supervised Learning

几何梯度修正用于安全开放集半监督学习

Jiahe Chen, Qian Shao, Qiyuan Chen, Jiaying He, Jintai Chen, Jian Wu, Hongxia Xu

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Liangzhu Laboratory and WeDoctor Cloud（良渚实验室和微医云） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； State Key Laboratory of Transvascular Implantation Devices and TIDRI（经血管植入器械全国重点实验室和TIDRI） ； Zhejiang Key Laboratory of Medical Imaging Artificial Intelligence（浙江省医学影像人工智能重点实验室） 纠错

AI总结 提出几何梯度修正（GGR）框架，通过将辅助梯度投影到监督梯度的允许区域，解决开放集半监督学习中样本筛选与利用的权衡问题，提升闭集泛化与开放集鲁棒性。

Comments ECCV 2026

PhysEditWorld: A Large-Scale Dataset Toward Physics-Editable World Models

PhysEditWorld: 一个面向物理可编辑世界模型的大规模数据集

Bin Hu, Yanwen Ma, Jiehui Huang, Ziliang Zhang, Haoning Wu, Ruicheng Zhang, Yaokun Li, Zijun Wang, Yuechen Zhang, Chun-Mei Tseng, Hanhui Li, Shengju Qian, Jun Zhou, Kaipeng Zhang, Xiaodan Liang, Jiaya Jia, Xiu Li

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 提出PhysEditWorld数据集，通过UE5重放渲染管线生成多重力配置下的动作条件视频，支持可控物理编辑，用于改进世界模型的动力学建模和一致性。

Comments Project page: https://yizhiqianbi.github.io/physeditworld/

From Weights to Features: SAE-Guided Activation Regularization for LLM Continual Learning

从权重到特征：SAE引导的激活正则化用于大语言模型持续学习

Evan Ning, Wei Xue, Dong Lou, Yike Guo

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

AI总结 针对大语言模型持续学习中的灾难性遗忘问题，提出利用预训练稀疏自编码器（SAE）在激活空间进行正则化，通过特征掩码平衡稳定性和可塑性，无需旧任务数据，内存效率高，在TRACE和MedCL基准上超越EWC等方法。

Comments 21 pages, 4 figures, 6 tables

VoiceTTA: Enhancing Zero-Shot Text-to-Speech via Reinforcement Learning-Based Test-Time Adaptation

VoiceTTA: 通过基于强化学习的测试时自适应增强零样本文本到语音

Tianxin Xie, Chenxing Li, Dong Yu, Li Liu

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

AI总结 提出VoiceTTA，一种基于强化学习的测试时自适应方法，通过优化可学习前缀和风格奖励，提升预训练零样本TTS模型对罕见语音风格的模仿能力。

Comments 5 pages, accepted to Interspeech 2026

OmniContact: Chaining Meta-Skills via Contact Flow for Generalizable Humanoid Loco-Manipulation

OmniContact: 通过接触流链接元技能实现可泛化的人形移动操作

Runyi Yu, Xiaoyi Lin, Ji Ma, Yinhuai Wang, Koukou Luo, Jiahao Ji, Huayi Wang, Wenjia Wang, Runhan Zhang, Ping Tan, Ting Wu, Ruoli Dai, Qifeng Chen, Lei Han

机构 * Noitom Robotics（诺亦腾机器人） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出以接触流为核心的分层框架，通过低层策略学习统一技能库、高层模块合成未来接触流序列，实现人形机器人长时程任务的鲁棒执行与自主恢复，在搬运箱子和推叠箱子任务上分别达到98.7%和76.5%的成功率。

LCG: Long-Context Consistent Image Generation with Sparse Relational Attention

LCG: 基于稀疏关系注意力的一致长上下文图像生成

Zihao Wang, Yijia Xu, Haoze Zheng, Xuran Ma, Haokun Gui, Harry Yang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出LCG框架，利用稀疏关系注意力（SRA）和路由一致性约束（RCC），在长序列图像生成中保持语义和外观一致性，并构建了大规模数据集LCCD进行训练和评估。

The Generalization Spectrum: A Chromatographic Approach to Evaluating Learning Algorithms

泛化谱：一种评估学习算法的色谱方法

Jinghan Zhang, Zerui Cheng, Shiqi Chen, Ge Zhang, Wenhao Huang, Jiashuo Liu, Junxian He, Tianle Cai

机构 * ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 提出泛化谱框架，通过构建从精确回忆到跨语言实现转移等不同转移距离的测试变体，揭示算法从单个样本泛化到其他样本的程度，并应用于竞争编程任务评估不同学习范式。

Comments Accepted at ICML 2026. 30 pages, 6 figures